LAUFZEIT & MESSUNG

Cohuno-Laufzeitarchitektur und Benchmarks

Persistente Worker verwenden die Prozessinitialisierung für alle XML-Vorgänge wieder. Durch das Vorwärmen wird diese Vorbereitung vor Geschäftsanforderungen verschoben; Die Vorbereitungskosten entfallen dadurch nicht.

Interner Benchmark für die Auftragsabwicklung mit 17 Aktivitäten

Der aufgezeichnete Mittelwert des warmen Motors betrug 6,33 Millisekunden über 200 aufeinanderfolgende Ausführungen. Das 95. Perzentil betrug 7,61 ms und das 99. Perzentil 8,26 ms. Während dieser Warmausführungen wurden keine zusätzlichen XML-Worker gestartet.

Umfang

Bei diesem Test wurde die Python-Kompatibilitätslaufzeit in einer gemeinsam genutzten Linux x86-64-Sandbox mit simulierten externen Anschlüssen verwendet. API-Transport, Datenbankpersistenz und Live-Dienste von Drittanbietern waren davon ausgeschlossen. Das Vorwärmen zweier Arbeiter dauerte etwa 2,61 Sekunden und wurde separat gemessen. Bei diesen Messungen handelt es sich nicht um Rust-Laufzeitergebnisse, ein Produktions-SLA, einen Parallelitäts-Benchmark oder einen Vergleich mit TIBCO oder MuleSoft.

Die im Repository enthaltene native Rust-Laufzeit ist ein experimenteller Kandidat und wird in diesem Benchmark nicht festgelegt.

Reproduzieren und prüfen

Im Repository ausführen python migration-v3/scripts/benchmark_compat.py --samples 200 --output benchmark.json mit den dokumentierten Python-Abhängigkeiten installiert. Die Ergebnisse hängen von der Hardware, der Engine-Konfiguration, der Nutzlast und der Arbeitslast ab.

Überprüfen Sie den ursprünglichen Benchmark-JSON

Messen Sie die Gesamtkosten Ihrer Arbeitsbelastung

Berücksichtigen Sie Infrastruktur, persistenten Arbeitsspeicher, Connector-Abhängigkeiten, Betriebsvolumen, Beobachtbarkeit und Support. Durch diesen Test wird keine prozentuale Ersparnis gegenüber einem anderen Produkt ermittelt.