DURÉE D'EXÉCUTION ET MESURE

Architecture d'exécution et benchmarks Cohuno

Les travailleurs persistants réutilisent l’initialisation des processus dans les opérations XML. Le préchauffage déplace cette préparation avant les demandes commerciales ; cela ne supprime pas le coût de préparation.

Benchmark interne d'exécution des commandes en 17 activités

La médiane du moteur chaud enregistrée était 6,33 millisecondes sur 200 exécutions séquentielles. Le 95e centile était de 7,61 ms et le 99e centile de 8,26 ms. Aucun travailleur XML supplémentaire n'a été démarré lors de ces exécutions à chaud.

Portée

Ce test a utilisé le runtime de compatibilité Python dans un bac à sable Linux x86-64 partagé, avec des connecteurs externes simulés. Il excluait le transport API, la persistance de la base de données et les services tiers en direct. Le préchauffage de deux travailleurs a pris environ 2,61 secondes et a été mesuré séparément. Ces mesures ne sont pas des résultats d'exécution Rust, un SLA de production, un benchmark de concurrence ou une comparaison avec TIBCO ou MuleSoft.

Le runtime Rust natif inclus dans le référentiel est un candidat expérimental et n'est pas établi par ce benchmark.

Reproduire et inspecter

Dans le référentiel, exécutez python migration-v3/scripts/benchmark_compat.py --samples 200 --output benchmark.json avec les dépendances Python documentées installées. Les résultats dépendent du matériel, de la configuration du moteur, de la charge utile et de la charge de travail.

Inspecter le benchmark d'origine JSON

Mesurez le coût total de votre charge de travail

Tenez compte de l'infrastructure, de la mémoire de travail persistante, des dépendances des connecteurs, du volume des opérations, de l'observabilité et de la prise en charge. Aucun pourcentage d'économie par rapport à un autre produit n'est établi par ce test.