DURATA E MISURAZIONE

Architettura runtime e benchmark di Cohuno

I lavoratori persistenti riutilizzano l'inizializzazione del processo nelle operazioni XML. Il preriscaldamento sposta quella preparazione prima delle richieste aziendali; non elimina il costo di preparazione.

Benchmark interno di evasione degli ordini di 17 attività

La mediana del motore caldo registrata era 6,33 millisecondi attraverso 200 esecuzioni sequenziali. Il 95° percentile era 7,61 ms e il 99° percentile 8,26 ms. Nessun ulteriore lavoratore XML è stato avviato durante queste esecuzioni a caldo.

Ambito

Questo test ha utilizzato il runtime di compatibilità Python in un sandbox Linux x86-64 condiviso, con connettori esterni simulati. Escludeva il trasporto API, la persistenza del database e i servizi attivi di terze parti. Il preriscaldamento di due lavoratori ha richiesto circa 2,61 secondi ed è stato misurato separatamente. Queste misurazioni non sono risultati di runtime di Rust, uno SLA di produzione, un benchmark di concorrenza o un confronto con TIBCO o MuleSoft.

Il runtime nativo di Rust incluso nel repository è un candidato sperimentale e non è stabilito da questo benchmark.

Riprodurre e ispezionare

Nel repository, esegui python migration-v3/scripts/benchmark_compat.py --samples 200 --output benchmark.json con le dipendenze Python documentate installate. I risultati dipendono dall'hardware, dalla configurazione del motore, dal carico utile e dal carico di lavoro.

Esamina il JSON del benchmark originale

Misura il costo totale del tuo carico di lavoro

Tieni conto dell'infrastruttura, della memoria di lavoro persistente, delle dipendenze dei connettori, del volume delle operazioni, dell'osservabilità e del supporto. Questo test non stabilisce alcun risparmio percentuale rispetto ad un altro prodotto.