AWS谷歌云UCloud腾讯云高性能AMD云主机测评对比

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。

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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：

二、测试方法

本次测试主要利用Unixbench性能测试工具、Pi圆周率测试、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。

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：

根据上图我们可以直观的看出，在8核CPU的情况下计算PI圆周率时，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。

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 1byte，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：

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。

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。

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 million rows。然后取前 10 条数据，最终耗时越短，则表现越好。

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。

根据上图的测试结果，我们可以看到在8核AMD云主机的配置下，UCloud性能得分最高约为6720.4，腾讯云排名第二，性能得分为5378.4， AWS相对较低，性能得分为3732.8，且UCloud性能得分比其他三家分别高出约25%～80%，优势还是非常明显的。

·关于价格

在充分比较了四款AMD云主机的性能差异后，接下来就是用户最为关心的问题——价格。下图我们是以AMD为前提下选择相同配置的云服务器的每月价格，所有云主机都是以官网实时购买价格进行记录，其中AWS是年付价格折算成每月单价（备注：由于国外云厂商的价格受汇率波动的影响，这里仅显示本次测试期间的实时核算价格）。

从价格上来看，我们可以比较明显的看到，UCloud快杰型AMD机型在价格上有非常大的优势，每月价格仅为1960元；腾讯云SA2机型的每月价格为2985.5元排名第二，均比国外的Google云和AWS优惠，且UCloud价格与国内腾讯云相比还可以节省约34%。其中AWS m5a机型的单价最高，平均每月价格折算下来要花费12140元（预配置IOPS设为2万），是UCloud快杰型AMD云主机的6倍左右。 ·性价比通常情况下，如果综合性能与实际价格成正比的话，用户是很难作出选择的。如何在相同预算内获得更高的云主机性能是关键。因此，为了更能直观的体现出AMD云主机的价格与综合性能之间的关系，我们根据性价比公式：性价比=性能得分/单价, 得分数据越大,性价比越高，性价比高则反映了在价格相同的情况下云主机性能越好。

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。