高性能 AMD 云主机如何选？AWS、谷歌云、UCloud、腾讯云测试大 PK

近年来，在云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展下，数据中心的计算能力也面临着越来越高的挑战。就数据中心的 CPU 处理器选择而言，AMD 因其最新一代 EYPC 处理器的强劲性能、低功耗以及低成本的优势逐渐赢得主流云厂商的青睐。

据悉，AWS、谷歌云、UCloud、Azure、IBM Cloud、腾讯云等云商均已推出基于 AMD EYPC CPU 型的云主机，属于云厂商中的先行者。

为了便于用户直观比较不同云商的 AMD 云主机的性能差异，2020 年 5 月初，CIO 时代学院发起了针对市面上几款主流的 AMD 云主机测试。本次测试的 AMD 型云主机在保持尽量相同的测试环境下，提供客观公正的测试数据，从技术层面对不同厂商的 AMD 云主机进行性能(CPU、磁盘、网络等)与性价比测评分析。

一、选型说明

本次参与实测的 AMD 云主机型号分别是国内的 UCloud 快杰型 AMD、腾讯云 SA2，国外的 AWS m5a、Google 云 n2d。在高性能云主机的常用配置中，我们对四家云商分别选择了 8 核 32G 和 2000G 数据盘。下图是具体的配置信息：

图 1：云主机配置详情

二、测试方法

本次测试主要利用 Unixbench 性能测试工具、圆周率 Pi 测试、FIO、Netperf 等测试方法，对云主机的 CPU 性能、磁盘性能和内网质量等分别进行测试，此外还针对 Nginx、MySQL、ClickHouse 三种常见的应用场景做了测试比较。

本报告中的每项测试指标均以 3 次测试的平均值作为最终数据，且云主机每完成一次测试需空跑 8 小时以上再进行下一次测试。

图 2：云主机测试明细

三、实际性能考察

为了更加清晰直观的展示四款 AMD 云主机的性能差异，我们摘取了本次测试结果中的几个重要技术指标以供大家参考，包括 CPU 耗时、磁盘 IOPS、数据包转发 PPS、TPS/QPS 等等。

1、CPU 性能

CPU 是云主机操作系统稳定运行的根本，CPU 的运行时间在很大程度上决定了云主机的性能。我们在相同测试环境下使用 bc 命令进行浮点运算，小数点后的位数为 5000，测试耗时越短则表明性能越好。搭载了 AMD EYPC 处理器的四款云主机，在 CPU 性能上是否有差距呢?我们来一探究竟：

图 3：CPU 运算平均耗时(由短到长排列)

根据上图我们可以直观的看出，在 8 核 CPU 的情况下计算圆周率 PI 时，UCloud 耗时最短为 16.54 秒，AWS 耗时最长为 21.11 秒，腾讯云和 Google 云则相差不大，分别为 17.42 秒和 18.02 秒。UCloud 相比腾讯云和 Google 云可减少 0.88 秒～ 1.48 秒的 CPU 耗时，比 AWS 可节省大约 4.57 秒的运行时间。由此可见，与另外三家对比，UCloud 的 AMD 云主机在 CPU 性能上最高可提升 21.6%。

2、磁盘性能

在云主机的存储性能方面，IOPS 和 IO 时延作为衡量磁盘性能的重要指标，理论上， IOPS 越大越好，时延越低越好。本次测试我们使用的 FIO 工具选择了 libaio 引擎测试，块大小配置为 4k，测试生成的文件大小为 200G。这里我们主要观察队列深度分别为 1*1 和 7*16 的情况下，磁盘每秒随机读写的操作次数以及平均时延。

图 4：队列深度 1*1 的随机读写

图 5：队列深度 1*1 的平均时延

图 6：磁盘随机读写于队列深度 1*1 详细数据表

图 7：队列深度 7*16 的随机读写

图 8：队列深度 7*16 的平均时延

图 9：磁盘随机读写于队列深度 7*16 详细数据表

由数据图表可见，在队列深度 1*1 和 7*16 时，UCloud 的 IOPS 和平均时延都具有明显优势，而其他三家相差不大。在队列深度为 1*1 时，UCloud 随机读的数量是排名第二的 AWS 的 2.5 倍，而随机写的数量更是比排名靠后的腾讯云高出 10 倍。在队列深度为 7*16 时，UCloud 随机读写能力依然表现突出，是排名第二的腾讯云的 4 倍，AWS 和 Google 云比较接近，均不太理想。

3、网络性能

云主机每秒所处理的网络包数量是内网性能的核心指标，内网环境下的网络情况直接会影响服务之间的交互。本次内网性能测试中，我们使用了 Netperf 网络性能测试工具，通过 8 台辅助机和 1 台测试机，使用 UDP 协议+小包，小包大小为 1 字节，在同等情况下，统计测试机每秒收到包的数量。下面，我们来看看这四款云主机的表现：

图 10：内网平均每秒收包数(由多到少排列)

通常情况下，云主机每秒接受的小包数量越多，则表明内网质量越好。根据上图测试结果可以看出，UCloud 每秒接受小包数量最多，约为 378.64 万个左右，相当于腾讯云的 2.5 倍，而 Google 云、AWS 和腾讯云这三家云平台每秒接收数在 150-180 万左右，其数量差距不是很大，都有较大提升空间。

4、特定场景表现

Nginx 测试

Nginx 是一个高性能的 HTTP 和反向代理 Web 服务器，是网站门户用户的首选。Nginx 具有并发能力非常强的特点，因此对运营商主机的网络能力要求非常高。根据Nginx的每秒处理请求数，就可以看出服务器的抗压能力。

我们使用 ab 压测工具进行测试，ab 工具可以创建多个并发访问线程，模拟多个访问者同时对某一个 URL 地址进行访问，其原理类似 CC 攻击。因此，在这样高并发的测试下每秒处理请求数越大表现越好，单请求耗时与测试耗时越少则表现越好，也意味着访问请求丢失越少。

图 11：Nginx 平均每秒收包数(由多到少排列)

图 12：Nginx 测试详细数据表

上图是我们根据 ab 压测请求数 200 万，一次并发请求数为 500 得出的平均数据，很明显可以看出 UCloud 在这次压力测试下，各项指标均表现最佳，远超出其他云平台。在每秒处理请求数上，UCloud 高出腾讯云 2 倍， Google 云、AWS、腾讯云分别位居第二、三、四位;在单请求耗时和测试耗时方面，UCloud 也仅占其他三家的 1/3 左右时长。

MySQL 测试

MySQL 数据库的性能状态通常可以反映服务器的 CPU、内存和磁盘性能，也更能体现出云主机的性能差异。我们使用 sysbench 基准测试工具对数据库中一个表存放 2000 万条数据，并同时开启 500 个线程，得出结果数据：每秒请求数 QPS 与每秒事务数 TPS 越大，则表现越好;测试耗时与平均时延越小，则表现越好。

图 13：MySQL QPS 对比(由多到少排列)

图 14：MySQL TPS 对比(由多到少排列)

图 15：MySQL 测试详细数据表

QPS 和 TPS 作为衡量数据库性能的关键指标,也是云主机性能的直接体现。根据上图测试数据可以看出，在 MySQL 场景下，UCloud 的 QPS 和 TPS 请求数量均表现超前，腾讯云紧随其后排名第二， AWS 和 Google 云分别位列第三、第四。经计算得出，UCloud 云主机的 QPS 和TPS比其他三家均高出 38%～70% 左右的性能。

ClickHouse 测试

ClickHouse 是一个用于联机分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统，会使服务器上一切可用的资源，以最自然的方式并行处理大型查询。ClickHouse 目前已经被很多用户应用于大数据分析处理业务上，因而对 ClickHouse 的支持能力，同样是云主机性能是否良好的一个重要体现。

我们在云主机上安装单机版本 ClickHouse19，在 ClickHouse 上做数据分组查询，测试数据集：ontime，16G，183.95 百万行。然后取前 10 条数据，最终耗时越短，则表现越好。

图 16：ClickHouse 测试耗时(由短到长排列)

根据上图可以看出，UCloud 耗时最短为 2.067 秒，与紧随其后的腾讯云差距不是很大，但 Google 云耗时最长，且 UCloud 最终耗时比 Google 云可降低大约 42%。

四、综合性价比考察

性能得分

除了上文所述的 AMD 云主机各项基础性能测试外，为了进一步展现该云平台 AMD 云主机的综合性能(如系统调用、读写、进程、图形化测试、2D、3D、运算等)，我们利用 Unixbench 工具进行测试，得出一个直观的数据来进行对比。

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图 19：云主机性价比排行(由高到低)

图 20：云主机性价比详细数据表

根据上图数据，我们可以明显看出 UCloud 的性价比最高为 3.43，腾讯云排名第二为 1.8，Google 云排名第三为 1.1，而 AWS 性价比最低仅有 0.31。由此可见，UCloud 性价比也远超其他三家，经计算，UCloud 性价比大约是排名第二的腾讯云的 1.9 倍，甚至比国外 AWS 高出 10 倍。也就是说花同样的价钱，选择 UCloud 快杰型 AMD 云主机可以收获最高的性能体验。

五、测评总结

本次测试报告主要针对国内外主流云厂商的 8 核 32G 配置的 AMD 型云主机：腾讯云 SA2 机型、UCloud 快杰型 AMD 机型、AWS m5a 机型、Google 云 n2d 机型的各项性能指标进行对比分析。综合平均数据显示，无论是在性价比，还是在 CPU 性能、磁盘性能、内网质量上，四家云商的 AMD 云主机都各有优劣。但是总体而言，UCloud 云主机在此次测试中，各项测试结果都表现优异，用户在实际选型时，可综合考虑以上测试结果及详细数据，并结合实际的采购需求进行选型决策。