测试：品质、品牌、价值的综合体现——2019年置顶公有云主机评测综合分析报告（

2023-08-23 6067阅读 0评论

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公有云主机的CPU处理能力是多少？为什么置顶云能力评估组总是提倡使用双核云主机？云主机在网络、计算、存储方面的系统盘存储能力如何？这些问题我们将在本文中继续为您解读。

作者 | 置顶云能力评估团队

由此我们可以了解到，公有云主机的网络应用性能与CPU的处理能力密切相关。搭建的网页比较简单，没有太多的交互内容。

公有云主机的CPU处理能力是多少？为什么置顶云能力评估组总是提倡使用双核云主机？云主机在网络、计算、存储方面的系统盘存储能力如何？这些问题我们将在文章后半部分继续为您解读。

1+1<2？公有云主机计算性能结果分析

1+1=2 这是一道连一年级小学生都能解的算术题，但是一个虚拟vCPU加上一个虚拟vCPU呢？去年有公有云厂商为我们提供了1+1，那么今年公有云厂商的云主机表现如何呢？

为此，在本次测试中，我们使用了与去年相同的测试工具，对与去年相同的十家公有云厂商的公有云主机进行了测试。本次测试中，尽量选择公有云厂商相对较新的数据中心以及相对较新型号的CPU进行测试。现将入选的十家公有云厂商的测试数据中心及CPU型号整理如下：

选定十家公有云厂商测试数据中心和CPU型号

您需要从什么角度展示产品？

先说一下选择公有云主机型号时发现的问题。现在发现，很多公有云厂商在展示自己的公有云产品时云主机开箱测评，出于产品展示的目的，简单粗暴地列出了所有公有云主机，而不是从用户的角度来展示产品。对于公有云厂商来说，尽可能展示自己的产品是没有问题的，这是完全可以理解的。但作为用户，在选择产品时却完全不知所措！

例如上图中，有三四个云主机型号，vCPU数量相同，内存大小相同。由您来猜测选择哪一个！另外，关于CPU型号，我们选择的云主机中，只有阿里巴巴、百度、华为、腾讯明确标注了自己的公有云主机处理器型号，并且明确标注了CPU主频。只有三个。因此，在如何正确选择待测试的云主机的问题上，对于我们云能力评估组的同学欣乐来说，确实是一个难题。

鉴于云主机型号众多的问题并不是一两家公有云厂商出现的，而且公有云厂商越大，问题就越严重。所以，我必须在这里正式提出这个问题，希望得到公有云厂商的回应，改变公有云产品的展示方式，从用户和应用的角度出发，让用户投入更多的精力。。开始工作，而不是浪费时间选择基础设施。

公有云主机性能对比

既然是测试公有云主机的计算性能，就免不了要跑测试。接下来我们仍然使用Geekbench 3.4.2 for Linux x86（64位）来测试公有云主机的计算能力。同时，为了评估更多新的业务处理能力，采用了Geekbench 4.3.3 for Linux x86（64位）来评估公有云主机的计算能力。

Geekbench 3测试结果对比图

这个跑分完全可以说明一个问题，光看跑分是不靠谱的！

在这张对比图中，可以清楚地看到，在今年的Geekbench 3测试结果中，单核和双核得分都是金山云公有云主机中最高的，但在之前的Web应用性能测试中，唯一的问题是发生的事情也是如此。

然而，如果你深入研究这些测试结果，你仍然可以看到一些有趣的事情。即单核和双核性能提升不成比例的公有云厂商数量有所增加。

从上面的Geekbench 3测试结果对比图可以看出，2018年，只有阿里云表现出云主机的单核计算性能和双核计算性能并没有呈密切比例的增长。然而，在今年的测试中，不仅阿里云的情况没有变化，腾讯云和京东云也出现了类似阿里云的云主机的单核计算性能和双核计算性能并没有按比例提升的现象。。计算性能与处理效率相关。如果这种情况发生在一个家庭中，则可能是一个技术问题，但如果同样的情况发生在许多其他家庭中，则可能存在其他问题。

经过与阿里云技术的深入交流，了解到了内幕。用过虚拟机的朋友都知道，一台物理主机上可以虚拟很多台虚拟机。如何提高这些虚拟机的计算能力？只能轮流使用物理CPU。当一个虚拟机正在使用时，其他没有分配到物理CPU的虚拟机只能在一旁等待。这样CPU的使用效率提高了，但是虚拟机的业务处理能力实际上会下降非常明显。这样的虚拟机对于简单的运行功能体验来说是没有问题的，但是当它真正运用到企业业务系统中时，却常常会出现问题。这就是人们经常抱怨的CPU超买。事实上，为了业务系统的稳定性，现在超买的公有云厂商并不多。找个软件跑一下乐谱，对比一下就可以看到。因此，虚拟CPU通常与物理CPU绑定。问题就出在这个“绑定”的方法上。

Intel也在努力提高CPU的使用效率，并推出了超线程技术。一个物理CPU可以支持两个线程。简单来说，一个CPU核心可以作为两个CPU使用，可以同时做两件事。能够同时做更多的事情是好事，但是有一个前提。两个线程请求的资源不能重复。如果它们都请求使用某些相同的计算资源或寄存器，则必须按照先到先得的顺序排队等待。。最终，超线程可以将CPU核心的计算性能提高约30%。也就是说，超线程技术的1+1小于2。

这个超线程和公有云主机有关吗？当然重要！当然，CPU的最大计算性能必须在公共云上发挥出来。如果虚拟机绑定了物理CPU核心，计算资源必然会被浪费。因此，在当前的公有云上，一个vCPU实际上只绑定到一个物理CPU核心上的两个线程之一。

这时候如果要使用双核公有云主机，就会有两种情况：

1. 两个线程绑定到同一个物理CPU核心。

2. 两个线程被分配到两个不同的物理CPU核心，每个核心占用一个线程。

在CPU计算性能测试中，这两种情况会出现两种测试结果：

1、当两个线程绑定同一个物理CPU核时，受CPU核共享计算资源的影响，公有云主机的双核计算性能只能得到有限程度的提升，算力增长肯定不可能翻倍。

2、当两个线程被分配到两个不同的物理CPU核心，各占用一个线程时，由于没有共享计算资源，公有云主机的双核计算性能可以实现近一倍的计算性能。性能改进。

从计算性能的角度来看，当然第二种分配方式更加理想，可以让用户获得更多的计算资源。但从稳定性的角度来看，结果却恰恰相反。如果数据中心用户服务少，计算资源丰富，公有云主机的计算性能确实可以成倍提升。当云主机争夺计算资源时，就会陷入计算资源得不到的尴尬境地。

以本次性能测试得分最高的金山云为例，在正常应用流量测试中，其CPU使用率达到99.02%，其中User使用率仅为8.98%，IOWait为82.03%。

金山云CPU使用率

目前怀疑82.03%的IOWait很可能是计算资源被其他用户占用造成的。虽然这种情况在其他计算性能翻倍的公有云主机上尚未出现，但能否保证在数据中心的计算资源充分利用的情况下不会出现这种情况，还有待技术上的进一步分析。

这或许就是裸机服务器在公有云时代依然流行的原因。不过，对于那些买不起裸机服务器的用户来说，将双核公有云主机的两个线程绑定到同一个物理CPU核心上是完全可以理解的。家庭使用的计算资源永远有保障，再多的人也抢不走！

由于其他两家公有云厂商还没有官方回复，所以只能是猜测。这或许是慈云数据自营海外云服务器,高稳定高性价比,支持弹性配置，今年继阿里云公有云主机之后，京东云和腾讯云公有云主机的双核计算能力也开始不成比例的增长。真正的原因。只有真正有这么多用户使用的时候，我们才能发现这种只有在实际应用中才会出现的问题。虽然希望未来这种不成比例的增长会更多地出现，但还是有必要建议公有云厂商，在选择公有云主机时，最好提前说明云主机的算力是如何分配的以便用户可以更清楚地选择。

既读又写

公有云主机系统盘存储性能分析

在购买公有云主机时，往往会提供10G到20G的系统盘存储空间，供用户安装操作系统和应用程序。由于公有云主机启动时系统会加载到内存中，应用数据通常统一存储在性能较好的存储盘中，因此系统盘的存储性能往往被其他人忽视。对于置顶云能力考核组的一些同志来说，蚊子再小也是肉，如果有免费的东西可以用，确实是吃亏了。那么接下来我们也测试了公有云主机的系统盘存储性能。

读写性能测试

本次测试我们使用Linux下的fio测试工具来测试公有云主机4KB随机读写的IOPS性能和10MB顺序读写的带宽性能。测试结果如下：

系统盘随机读写带宽性能测试结果

在目前的分区格式下，基本上一个簇的大小是4K字节，也就是说，即使你存储一个1字节的文件，也会占用4K的存储空间。因此，使用4K文件块大小来测试存储性能可以准确测试存储IO性能。但从目前的测试结果来看，不少公有云主机的系统盘随机读写IOPS性能存在巨大差距。很多公有云主机强读弱写的比例非常高。

较高的IO读取性能固然可以为云主机提供良好的写入能力，但如果过高的IO性能不加以控制，也是对计算资源的浪费。对此，阿里云、百度云、华为云、京东云的读写性能分布较为平均。但京东云存储的IOPS疑似太低。就此而言，百度云对存储的控制相对更适合用户应用。

在存储性能测试中，不仅要有合适的IO处理能力，还要有具体合适的传输带宽。因此，在本次测试中，置顶云能力评测团队同样采用了10MB文件块来测试系统盘的读写带宽。

在读写带宽的性能测试中，可以看到国内大部分公有云厂商在系统盘数据传输带宽方面表现良好。需要补充的是，原本计划在测试中使用1MB文件块大小来测试读写带宽，但由于部分公有云主机的写入IOPS性能过低，无法得出准确的带宽性能使用1MB文件块大小测试时可以准确得到，因此放宽标准，使用10MB文件块大小进行测试。但即便如此，在Azure、华为云、金山云、青云、腾讯云的写入带宽测试中，连续记录的传输带宽出现了明显的传输波动。在如此宽松的条件下，写入带宽传输仍然存在明显的波动，这种情况也希望得到相关公有云厂商的重视。

重启时间

系统盘的首要任务是满足系统和应用的加载，因此置顶云容量评测团队还测试了公有云主机的重启时间。

重启时间测试结果

重启时间测试中，使用长ping公有云主机的外网IP，并在命令行输入reboot，通过统计ping包丢失的次数，得知公有云主机的重启时间。

从系统盘重启时间对比图可以看出，AWS和Azure虽然提供了较高的IO读取性能，但并没有给系统盘重启带来太多优势。相反，在读写带宽上不占优势的青云却以系统重启时2秒的优异表现夺得了第一名。这可能与青云公有云主机在启动时直接加载内存和存储的镜像文件有关，而不是通过普通电脑的系统盘读取文件。

上述测试结果也可以提醒我们，“免费”的价格可能并不容易被利用。为了核心业务的稳定，关键数据最好放在厂家专门提供的云存储上。

可扩展性明显优于去年

去年置顶网征求用户对公有云使用的意见时，不少用户对公有云的可扩展性表示不满。今年我们还专门测试了这十家公有云厂商的公有云主机的扩展功能。

公有云主机扩展性测试结果

测试结果表明，目前十家公有云厂商在增加公网带宽、改善云主机配置等方面均可以轻松设置。在添加支持主机方面，大多数公有云厂商已经提供了弹性伸缩功能。您只需提前进行伸缩配置，即可通过多种方式扩展公有云主机的应用。只有UCloud和青云还在使用传统的负载均衡方式来扩展公有云主机，但是青云的负载均衡设置也非常方便，不会给用户扩展公有云主机带来太大的麻烦。看来UCloud还得在云主机相关应用上下功夫。

做数字容易，做事太难2019评测总结

如果要用一句话来概括2019年公有云评测，我想说“做数字很容易，做事太难了！” 之后，所有的问题都出现了。一些公有云厂商的性能指标不是很突出云主机开箱测评，但业务应用运行非常流畅。

当然，这里的置顶云能力评估组首先要审视一下我们自己的问题。以往笔者在做网络及网络安全产品测试时，确实很习惯使用专业的性能测试仪器。就像铁制重剑一样，可以轻松地将产品的性能发挥到极致，一眼就能看出它的好坏。在公有云上则完全不同。基本上没有通用的专业测试工具可用，只好找一些普通的剑了。还好我发现了一些破绽，不然真的很难下台。然而，只有不断发现问题、解决问题，才能不断进步。对于产品制造商如此，对于测试技术亦如此！黑铁重剑很难找，普通的剑也很难用，所以我们得想办法打造一把更适合的倚天剑，然后用产品研发的调龙剑来尝试一下。

这把倚天剑怎么玩，我打算花时间总结一下这次测试的经验和教训，然后和很多测试软件和测试工具厂商进行交流。该计划以功能测试为基础，结合一些关键应用性能指标，逐步完善一套实用的测试解决方案。如果有机会，我会再写一篇文章对这项技术进行更深入的分析。

总而言之，我们坚信，正是因为没有绝对的完美，我们才会不断追求完美，发现问题、解决问题，不断取得新的进步。产品和测试也是如此。

对于这十个公有云的评价，我们树宝同学提出组织互联网公司的专家用户来打分。我完全赞成这个提议。专业的事由专业的人做。我们评估专业，能发现问题。不过，真正有产品评价经验的人更有发言权。置顶云能力评测团队要做的就是展现产品最真实的一面，用户自然会做出最确定的选择。

未来我们将进一步评估和分析区块链、5G、边缘计算、数据库、人工智能、大数据分析等技术。不要以为这只是喊口号。为此，我在找到业主后准备了一家店铺帮助他进行数字化转型，但没想到已经近一年没有租出去了……这或许也是传统零售的体验。冷，是无法进行数字化转型的一个缩影。但我们仍然坚信，传统企业数字化转型的未来是光明的。区块链的溯源机制为生产企业的产品质量提供了保障，未来假货泛滥将得到遏制。 5G的低时延、大带宽、支持海量用户应用，将为产品生产、加工、销售全过程的质量监管奠定基础。边缘计算行为分析可以对各环节的异常情况进行及时报警。对于生产、销售、仓储的大数据分析，可以对产品生产计划进行精准分析。

传统企业的数字化转型之路已经铺在我们眼前，缺少的是成功转型的最佳实践。而我们置顶云能力评估团队不仅会做好媒体监督，还会通过我们最丰富的专业技术积累为用户提供建议，让用户用更少的投入，让企业少走弯路，顺利取得成果。在数字化转型的道路上阔步前行。