Sysbench, a large server and fast SSD vs MyRocks, InnoDB and TokuDB
Sysbench, a large server and fast SSD vs MyRocks, InnoDB and TokuDB I have new performance results to share starting with modern sysbench, a large server, fast SSD and a database that is larger than RAM. Competitive read performance with much better space and write efficiency is why I like MyRocks and this is an example of that. However, we have work to do on read efficiency that will be apparent
HPC サーバー AMD 姫野ベンチ データーセンター AS-1023US-TR4(VT64 Server AE-1S) | ビジュアルテクノロジー株式会社
VT64 Server AE-1S (AS-1023US-TR4) 性能事例 1ノード（EPYC 7601 2CPU構成）で姫野ベンチ優に100GFLOPS超え! 2017年6月20日にAMDから発表された新CPU「EPYC」で、早速姫野ベンチマークテストを実施しました。 比較対象のCPUは以下の通りで、AMDの「EPYC」は、EPYC 7601 (2.2GHz 32c x 2) DDR4-2666です。 E5 2695v2 (2.4GHz 12c) x2 DDR3-1866 E5 2695v3 (2.3GHz 14c) x2 DDR4-2133 E5-2697v4 (2.3GHz 18c x 2) DDR4-2400 AMDのEPYC 7601は、1CPUに32コア搭載され、最大64並列まで測定しました。XeonもDual CPUで計測可能な最大並列数での比較です。姫野ベンチマークテスト
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新しいストレージ最適化インスタンス I3 でNVMeをベンチマークしてみました | DevelopersIO
大栗です。 先日新しいストレージ最適化インスタンスとして I3 ファミリーが利用可能になりました。旧世代の I2ではSATA接続のSSDでしたが、I3ではNVMeとなっています。SATAと比較したNVMeの違いとして並列アクセスに強いという部分があるので並列度を変えてベンチマークを取得してみました。 「i3」新しいストレージ最適化インスタンスが利用可能になりました ベンチマークの環境 EC2環境 リージョン: 東京（ap-northeast-1） OS: Amazon Linux AMI 2016.09.1.20170119 x86_64 HVM GP2 (ami-56d4ad31) インスタンスタイプ i3.xlarge i2.xlarge ファイルシステム: ext4 ベンチマークツール 使用ソフト: fio アーキテクチャ: x86_64 バージョン: 2.1.5-1.5.amzn1
Intel® Memory Latency Checker v3.11
Contributors Vish Viswanathan, Karthik Kumar, Thomas Willhalm, Sri Sakthivelu, Sharanyan Srikanthan Introduction An important factor in determining application performance is the time required for the application to fetch data from the processor’s cache hierarchy and from the memory subsystem. In a multi-socket system where Non-Uniform Memory Access (NUMA) is enabled, local memory latencies and cr
A Benchmark Test on Presto, Spark Sql and Hive on Tez
Presto、Spark SQLとHive on Tezの性能に関して、数万件から数十億件までのデータ上に、常用クエリパターンの実行スピードなどを検証してみた。 We conducted a benchmark test on mainstream big data sql engines including Presto, Spark SQL, Hive on Tez. We focused on the performance over medium data (from tens of GB to 1 TB) which is the major case used in most services.
IaaSクラウドサーバーのベンチマーク（2016年9月版） | 稲葉サーバーデザイン
（2016.11.1追記） さくらのクラウドとAWSのベンチマークテストはSSDディスクを使用したのですが、わかりにくいようでしたので表に追記しました。 2014年4月にJAWS-UG札幌で「IaaSクラウド比較’14」と題して発表してから2年半近く経ちました。 このときの発表で、いくつかのIaaSクラウドサーバーのベンチマークテスト結果を公開したのですが、その後、AWSはSSDに対応したEBSをリリースしディスク性能が大きく向上しました。 また、Google Cloud PlatformやMicrosoft Azureもユーザー数を増やしています。 今回は、より多くのIaaSクラウドサービスで、僕がよく使うローエンドのLinuxサーバーに対してベンチマークテストを行ってみたので、その結果をここにまとめます。 2016年9月時点の、最新版ベンチマークテスト結果です。 なお、ベンチマークテス
Fighting Cancer: The Unexpected Benefit Of Open Sourcing Our Code
Fighting Cancer: The Unexpected Benefit Of Open Sourcing Our Code07/08/2015 Recently I was contacted by Dr. Igor Kozin from The Institute of Cancer Research in London. He asked about the optimal way to compile CloudFlare's open source fork of zlib. It turns out that zlib is widely used to compress the SAM/BAM files that are used for DNA sequencing. And it turns out our zlib fork is the best open s
Getting the most out of your NVMe SSD
Getting the most out of your NVMe SSD Charles Rose Lakshmi Narayanan Durairajan Red Hat Summit June 2015 2 Agenda • NVMe – A Brief Introduction – What is NVMe – Why NVMe • Overview of NVMe Components • NVMe SSD vs. SAS SSD • NVMe Usage Scenarios and Performance – File Systems on NVMe – dm-cache – Mariadb NVMe – A Brief Introduction 4 NVMe (Non-Volatile Memory Express) • A specification for accessi
Benchmarking Apache Parquet: The Allstate Experience - Cloudera Blog
Our thanks to Don Drake (@dondrake), an independent technology consultant who is currently working at Allstate Insurance, for the guest post below about his experiences comparing use of the Apache Avro and Apache Parquet file formats with Apache Spark. Over the last few months, numerous hallway conversations, informal discussions, and meetings have occurred at Allstate about the relative merits of
The Performance Impact Of Turbo Boost On Linux - Phoronix
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Hyper Threading Performance & CPU Core Scaling With Intel's Skylake Xeon - Phoronix
Hyper Threading Performance & CPU Core Scaling With Intel's Skylake Xeon Written by Michael Larabel in Intel on 27 February 2016 at 12:34 PM EST. 10 Comments As some extra benchmarks following this week's 9-Way Intel Xeon E3 v5 Skylake Benchmarks On Ubuntu Linux, some Phoronix Premium readers wanted to see how well Hyper Threading worked for these latest-generation Xeon E3 processors and the core
Google BigQuery Benchmark — DoIT International :: Helping businesses adopt, manage and enhance cloud solutions from Google and Zendesk
By Vadim Solovey, Google Developer Expert.Recently, I came across an interesting benchmark of BigData systems based on "A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis" by Pavlo et al. (SIGMOD 2009). Based on the benchmark methodology, the APMLab guys from Berkeley University developed an open-source software that allows anyone to run this benchmark using public cloud (AWS in this case).Th
Java用JSONパーザのベンチマークをした話 | さにあらず
このたび JSON パーザのベンチマークを書きましたので、どうぞご査収下さい。 taichi/json-benchmarks Java8 がインストール済みの環境で、当該リポジトリを clone して と実行する事で追試できます。 結果について#jackson-databind が最速なので殆どの皆様におかれましては安心して下さい。 特に驚きに値するような事は何も起きていません。 僕のマシンで実行した結果はこちらです。（エビデンスが無いとの指摘を受け追記しました。） Json benchmark results結構な長文になってしまいましたので、マニアな皆様だけが続きを読んで下さい。 課題設定について#まず、おおまかな課題設定について説明します。 JMH を使った本格的なベンチマークを書くJava 用 JSON パーザのショーケースを作る事で使い易いものを明らかにする結局どのパーザが速いの
Evaluating persistent, replicated message queues
IntroductionMessage queues are central to many distributed systems and often provide a backbone for asynchronous processing and communication between (micro)services. They are useful in a number of situations. Any time we want to execute a task asynchronously, we put the task on a queue; some executor (could be another thread, process, or machine) eventually runs it. Or, one component might produc
Webフレームワークベンチマーク2015
12のソフトウェア・アーキテクチャの落とし穴とその避け方 成功するソフトウェアアーキテクチャを開発するのはシンプルだが、簡単ではない。QARを理解し、QARを最大限に満たすトレードオフを理解し、実行するには、洞察力と経験が必要であり、その多くはアーキテクチャ自体の実験を繰り返すことで集めなければならない。プロセス自体は単純だが、考慮すべきトレードオフはしばしば難しく、簡単な答えはめったにない。
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