Kubernetes：裸机vs虚拟机性能对比( 三 ) _Kubernetes

图 12 显示了使用相同 MSS 值的网络延迟比较:

文章插图
图 12:物理机集群的网络延迟最高可降低虚拟机集群的 6 倍。
正如我们所见，在 MSS=8 时测量，虚拟机集群的延迟约为 145 微秒，而物理机的延迟为 24.5 微秒，高出约 6 倍。此外，对于物理机集群，随着 MSS 的增加，延迟的增长速度更慢。
对于所有测试，请注意，我们报告的是集群网络内部的网络性能比较。我们测量了一个网络内部节点之间的带宽和延迟，位于一个位置。如果我们使用不同位置的节点，这将增加互联网延迟，而互联网延迟是不稳定的，并且可能因提供商而异。我们在合成条件下保持纯净;它们可能无法在实际环境中复制。但是，可以预期普遍趋势得以重现。
物理机性能优势的意义与虚拟机相比，更好的物理机性能提供了两个简单但关键的优势:

部署在物理机工作节点上的应用程序运行和响应速度比部署在虚拟机上的快。
因此，当您选择物理机时，客户使用您的产品体验会更好。

我们的测试结果证明了一个常识，即对需要高性能和低延迟的计算密集型工作负载(例如数据库、AI/ML 模型和其他类型的实时应用程序)来说，物理机确实更好。虚拟机适合对计算和延迟不敏感的工作负载，例如 Web 服务器、网站和开发环境。如果高性能和低延迟对您的用户至关重要，并直接影响您的业务，您应该考虑在 Kubernetes 集群中使用物理机。
结论我们的测试证实了物理机工作节点优于虚拟机工作节点的假设。我们还产生了关于物理机工作节点确实优于多少的具体数据，即:

CPU 速度和利用率提高两倍
RAM 延迟降低三倍
存储性能提高两倍以上
网络延迟降低五倍以上

如果您想在物理机工作节点上试用 Kubernetes，请查看Gcore 的托管 Kubernetes 。我们提供了几种类型的工作节点配置，包括用于加速 AI/ML 工作负载的 NVIDIA GPU 。
我要感谢我在 Gcore 的同事进行测试并帮助撰写本文: Sergey Kalinin、Sergey Mikhalev 和 Andrei Novoselov 。