APISEVEN 和Kong EE 的性能评测APISEVEN和KongEE的性能评测--GigaOm ⾼性能API管理测试 产品评估:API7和Kong企业版 1-摘要3 2-云上的API管理5 API76 图1.API7技术架构7 Kong企业版7 3-GigaOmAPI负载测试设置9 API压⼒测试9 测试环境10 单节点10 环境清单10 软件版本信息11 软件版本信息11 4-测试结果12 图2.空转时的压⼒测试API的基线延迟12 图3.API7与KongEE在20,000rps时的对⽐13 图4.API7与KongEE在10,000rps时的JWT对⽐。13 图5.API7与KongEE在10,000rps时的1,000条路由的对⽐14 5-结论15 6-附录16 7-关于GigaOm19 异和创新,在⼏分钟 内就能完成API节点的克隆和扩展。与本地部署相⽐,云有良好的扩展性,能更快地进⾏服务器部署和 应⽤程序开发,且能降低计算成本的开销。 更重要的是,许多组织也依赖API和微服务来实现⾼性能和可⽤性。在本⽂中,我们将“⾼性能”定义 为每秒负载超过1000个交易且在整个API环境中最⼤延迟⼩于30毫秒。对公司⽽⾔,对性能的需求和 对管理的需求⼀样,因为公司依靠API交易速率来跟上业务发展速度。0 码力 | 14 页 | 1.11 MB | 1 年前3
Apache APISIX
微服务⽹关性能架构解析Apache APISIX 微服务⽹网关性能架构解析 --by Yuansheng 王院⽣生 通过写书开始交朋友 《OpenResty 最佳实践》 今年年 3 ⽉月和温铭创办深圳⽀支流科 技,专注微服务的开源技术公司。 Apache APISIX PPMC 成员。 公司刚起步,希望⼤大家⽀支持。 开源,开⼼心 开源,开⼼心 理理想主义者,想活的有理理想 Yuansheng why? ⾏行行业⽼老老⼤大:⼤大多基于 Java + JS,性能差,不不⽀支持⼆二 次开发。⽐比如 Apigee、3Scale、Amazon 等。 ⾏行行业远⻅见者:多基于 OpenResty + Golang,少数开 源,⽐比如:Tyk、Kong 等,代码量量较重。 Apache APISIX 机会:轻巧 + 极致性能 + 热插件 宣布开源 CNCF ⾸首个商业⽤用户 ⽣生产⽤用户上线 核⼼心代码量量,3892 ⾏行行 • 极致的动态转发性能 • 平均请求延迟: 740 us • 插件热加载/卸载 • 允许插件挂载任何阶段 • 路路由⾃自身也是插件 Apache APISIX ⾃自豪 • ⽀支持 ARM64 • 完整⽀支持 IPv6 • 物联⽹网 MQTT 协议 • 基于 OpenResty / Tengine • 极致性能 jsonschema • ASF0 码力 | 41 页 | 15.62 MB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南Container Platform 3.11 扩展和性能指南 OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 Last Updated: 2023-03-25 OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 OpenShift Container Platform 3.11 扩展和性能指南 Enter your first name community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 扩展集群并调整生产环境中的性能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . MASTER 主机的推荐做法 3.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 节点主机的推荐做法 3.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM ETCD 主机的建议实践 3.3.1. 通过 OpenStack 使用 PCI 透传向 etcd 节点提供存储 3.4. 使用 TUNED 配置集扩展主机 第 第 4 章 章 优 优化 化计 计算 算资 资源 源0 码力 | 58 页 | 732.06 KB | 1 年前3
OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 法律通告 法律通告 Copyright trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了扩展集群和优化 OpenShift Container Platform 环境性能的说明。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3. 使用 RECEIVE FLOW STEERING(RFS)提高网络性能 2.4. 选择您的网络设置 2.5. 确保 Z/VM 上使用 HYPERPAV 的高磁盘性能 2.6. IBM Z 主机上的 RHEL KVM 建议 第 第 3 章 章 推荐的集群 推荐的集群扩 扩展 展实 实践 践 3.1. 扩展集群的建议实践 3.2. 修改机器集 3.3. 关于机器健康检查 3.4. MACHINEHEALTHCHECK0 码力 | 315 页 | 3.19 MB | 1 年前3
腾讯云 Kubernetes 高性能网络技术揭秘——使用 eBPF 增强 IPVS 优化 K8s 网络性能-范建明TKE使用eBPF优化 k8s service Jianmingfan 腾讯云 目录 01 Service的现状及问题 优化的方法 02 和业界方法的比较 性能测试 03 04 解决的BUG 未来的工作 05 06 01 Service的现状及问题 什么是k8s Service • 应用通过固定的VIP访问一组pod,应用对Pod ip变化 无感知 • 本质是一个负载均衡器 • 支持多种调度算法 优势 IPVS mode 不足之处 • 没有绕过conntrack,由此带来了性能开销 • 在k8s的实际使用中还有一些Bug 02 优化的方法 指导思路 • 用尽量少的cpu指令处理每一个报文 • 不能独占cpu • 兼顾产品的稳定性,功能足够丰富 弯路 • 为什么DPDK不行? • 独占cpu,不适合分布式的lb • 为什么纯粹的eBPF方法不行 map没有timer的问题 • 继承了IPVS丰富的功能,稳定性。例如调度算法丰富。 • 优势 • 完全绕过了conntrack/iptables • 对内核修改更小 04 性能测试 性能测试踩过的坑 设置测试环境 • 配置一样的cluster,性能可能不同。 • 多个CVM分布在同一台物理主机 • 同一个cluster,在不同的时间段,性能可能不同 • cpu 超卖 • 使用同一个c0 码力 | 27 页 | 1.19 MB | 9 月前3
MOSN 高性能网络扩展实践 - 王发康MOSN 高性能网络扩展实践 王发康 2021 Gopher Meetup HZ About Me 王发康 蚂蚁集团 可信原生技术部,技术专家 蚂蚁集团技术专家,专注于高性能网络服务器研发,MOSN、Tengine 开源项目核 心成员,目前关注云原生 ServiceMesh、Nginx、Envoy、Istio 等相关领域。 喜欢开源,乐于分享。 https://github.com/wangfakang 方案介绍 02 MoE 实践效果 03 MoE Roadmap 04 MoE 背景介绍 MoE 是什么 为什么做 MoE 方案调研与分析 MoE 背景介绍 — 什么是 MoE 处理性能高 (C++) 研发效能高 (GoLang、生态) 高性能、高研发效能、生态打通 MoE = MOSN + Envoy 相互融合,各取所长 在 Service Mesh 领域,Envoy 和 MOSN 跨语言语言支持(C/C++/Rust)、 隔离性、安全性、敏捷性 处于试验阶段,性能损耗较大; WASM 目前仅对C/C++/Rust 友好, 对 GoLang Runtime 还未完全支持; 不能复用已有的 SDK,需要做网络 IO 适配改造 External-Proc Extension 跨语言支持、隔离性 需要跨进程通信性能低(UDS vs CGO 1KB Latency 差 8 倍); 需要扩展具备0 码力 | 29 页 | 2.80 MB | 1 年前3
深度学习与PyTorch入门实战 - 08. 索引与切片索引与切片 主讲人:龙良曲 Indexing ▪ dim 0 first select first/last N select by steps select by specific index … select by mask ▪ .masked_select() select by flatten index 下一课时 Tensor变换 Thank You.0 码力 | 10 页 | 883.44 KB | 1 年前3
深度学习与PyTorch入门实战 - 34. 动量与lr衰减动量与学习率衰减 主讲人:龙良曲 Tricks ▪ momentum ▪ learning rate decay Momentum https://distill.pub/2017/momentum/ No momentum With appr. momentum momentum Learning rate tunning Learning rate decay Scheme0 码力 | 14 页 | 816.20 KB | 1 年前3
绕过conntrack,使用eBPF增强 IPVS优化K8s网络性能0 码力 | 24 页 | 1.90 MB | 1 年前3
深度学习与PyTorch入门实战 - 31. 过拟合与欠拟合0 码力 | 17 页 | 1.31 MB | 1 年前3
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