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Ampere Computing“芯”算力,攜手DolphinDB為用戶降本增效

安晟培半導(dǎo)體 ? 來源:安晟培半導(dǎo)體 ? 2023-03-30 09:36 ? 次閱讀

案 例 簡 述

User Introduction

關(guān)于 DolphinDB

DolphinDB 是由浙江智臾科技有限公司研發(fā)的一款高性能分布式時序數(shù)據(jù)庫,集成了功能強(qiáng)大的編程語言和高容量高速度的流數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),為海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的快速存儲、檢索、分析及計(jì)算提供一站式解決方案。DolphinDB 特別適用于對速度要求極高的低延時或?qū)崟r性任務(wù),其查詢和計(jì)算性能卓越,被國內(nèi)外多家 500 強(qiáng)企業(yè),頭部金融和物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采用。

DolphinDB 是一套輕量級的系統(tǒng),部署十分靈活,支持從智能終端,臺式機(jī)或筆記本,本地服務(wù)器集群,到云端服務(wù)器集群的多種部署方法。

算力平臺需求

時序數(shù)據(jù)的一個突出特點(diǎn)即數(shù)據(jù)量巨大,一是因?yàn)閿?shù)據(jù)采集頻率高,二是時序場景的數(shù)據(jù)是持續(xù)生成的。在處理極大規(guī)模數(shù)據(jù)時,需要很高處理性能的同時,成本也是另一個重要考量因素。

Arm 架構(gòu)服務(wù)器

現(xiàn)在 Arm 架構(gòu)處理器的性能已經(jīng)趕上甚至超越 x86 架構(gòu)處理器。在性能快速提升的同時,依然能保持較低的功耗,能效比優(yōu)勢十分顯著,綜合成本較傳統(tǒng)服務(wù)器有著明顯的降低。此外,Arm 架構(gòu)的軟件生態(tài)也已成熟完善,包括主流的 Linux 操作系統(tǒng)和虛擬化基礎(chǔ)軟件在內(nèi),今天常見的編程語言,工具和開源軟件棧都提供原生的 Arm 版本支持。

為進(jìn)一步降本增效,智臾科技選擇在 Arm 架構(gòu)服務(wù)器上部署 DolphinDB 系統(tǒng)為用戶提供更優(yōu)成本效益的解決方案。

Ampere Altra 云原生處理器

Ampere Altra 處理器是 Ampere Computing 采用云優(yōu)先(Cloud First)的方法設(shè)計(jì)的業(yè)內(nèi)首款云原生 CPU 處理器。和傳統(tǒng)架構(gòu)相比,能夠在不犧牲性能的情況下,以近 100% 的利用率運(yùn)行,并且不會受到由超線程引起的“嘈雜鄰居”(Noisy Neighbors)的影響。所有內(nèi)核可以恒定一致的運(yùn)行在最大主頻,不會因?yàn)榻殿l引起性能波動,出現(xiàn)核增,性能遞減效應(yīng),能效比提升可達(dá) 2 倍以上,做到了高性能和低功耗兼得。

部署方案

阿里云 g6r 是基于 Ampere Altra 云原生處理器,面向容器、微服務(wù)、DevOps 等云原生場景的云實(shí)例產(chǎn)品。智臾科技成功地完成了 DolphinDB 系統(tǒng)在 g6r 云實(shí)例上的部署,并通過典型應(yīng)用場景驗(yàn)證了 Ampere Altra 處理器服務(wù)器的速度,延時和并發(fā)數(shù)等指標(biāo)。

測試配置

1以真實(shí)的股票數(shù)據(jù)集,測試投研環(huán)境下的高頻查詢,包括查詢時延、QPS。

2使用 8 核的 Ampere Altra 和 x86 CPU 的云服務(wù)器,硬件規(guī)格保持一致。

3采用單節(jié)點(diǎn)模式測試,兩個平臺的相關(guān)參數(shù)保持完全一致。

4使用 gcc10.2 編譯 DolphinDB 并進(jìn)行測試。

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結(jié)果收益

在時延測試場景下,g6r 服務(wù)器比 g6 服務(wù)器快 23%-35%,性能優(yōu)勢明顯。在并發(fā)測試場景下,兩者性能基本相當(dāng)。結(jié)合 20% 的費(fèi)用差異,g6r 云服務(wù)器的性價比相對傳統(tǒng)架構(gòu)高 40%以上。為實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的降本增效,追求更高的經(jīng)濟(jì)效益,在服務(wù)器硬件選型時,基于 Ampere Altra 的服務(wù)器將是更佳的選擇。

審核編輯:湯梓紅

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原文標(biāo)題:用戶案例 | Ampere Computing “芯”算力,攜手 DolphinDB 為用戶降本增效

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