TIEMPO DE FUNCIONAMIENTO Y MEDICIÓN

Arquitectura de tiempo de ejecución y puntos de referencia de Cohuno

Los trabajadores persistentes reutilizan la inicialización de procesos en operaciones XML. El precalentamiento mueve esa preparación antes de las solicitudes comerciales; no elimina el costo de preparación.

Punto de referencia interno de cumplimiento de pedidos de 17 actividades

La mediana registrada del motor caliente fue 6,33 milisegundos en 200 ejecuciones secuenciales. El percentil 95 fue de 7,61 ms y el percentil 99 de 8,26 ms. No se iniciaron trabajadores XML adicionales durante esas ejecuciones en caliente.

Alcance

Esta prueba utilizó el tiempo de ejecución de compatibilidad de Python en un entorno limitado compartido de Linux x86-64, con conectores externos simulados. Excluyó el transporte API, la persistencia de bases de datos y los servicios activos de terceros. El precalentamiento de dos trabajadores tomó aproximadamente 2,61 segundos y se midió por separado. Estas mediciones no son resultados del tiempo de ejecución de Rust, un SLA de producción, un punto de referencia de concurrencia o una comparación con TIBCO o MuleSoft.

El tiempo de ejecución nativo de Rust incluido en el repositorio es un candidato experimental y no está establecido por este punto de referencia.

Reproducir e inspeccionar

En el repositorio, ejecute python migration-v3/scripts/benchmark_compat.py --samples 200 --output benchmark.json con las dependencias documentadas de Python instaladas. Los resultados dependen del hardware, la configuración del motor, la carga útil y la carga de trabajo.

Inspeccionar el JSON de referencia original

Mida el costo total de su carga de trabajo

Tenga en cuenta la infraestructura, la memoria de trabajo persistente, las dependencias del conector, el volumen de operaciones, la observabilidad y el soporte. Esta prueba no establece ningún porcentaje de ahorro frente a otro producto.