実行時間と測定
Cohuno ランタイム アーキテクチャとベンチマーク
永続ワーカーは、XML 操作全体でプロセスの初期化を再利用します。プレウォーミングでは、ビジネス要求の前に準備を進めます。準備コストは削除されません。
社内の 17 アクティビティの注文履行ベンチマーク
記録された温間エンジンの中央値は次のとおりです。 6.33ミリ秒 200 回の連続実行にわたって。 95 パーセンタイルは 7.61 ミリ秒、99 パーセンタイルは 8.26 ミリ秒でした。これらのウォーム実行中に追加の XML ワーカーは開始されませんでした。
範囲
このテストでは、共有 Linux x86-64 サンドボックスで Python 互換性ランタイムを使用し、シミュレートされた外部コネクタを使用しました。 API トランスポート、データベースの永続性、ライブ サードパーティ サービスは除外されました。 2 人の作業員の予熱には約 2.61 秒かかり、別々に測定されました。これらの測定値は、Rust のランタイム結果、実稼働 SLA、同時実行ベンチマーク、または TIBCO や MuleSoft との比較ではありません。
リポジトリに含まれるネイティブ Rust ランタイムは実験的な候補であり、このベンチマークによって確立されたものではありません。
再現して検査する
リポジトリで、実行します python migration-v3/scripts/benchmark_compat.py --samples 200 --output benchmark.json 文書化された Python 依存関係がインストールされています。結果は、ハードウェア、エンジン構成、ペイロード、およびワークロードによって異なります。
ワークロードの総コストを測定する
インフラストラクチャ、永続的なワーカー メモリ、コネクタの依存関係、操作量、可観測性、サポートを考慮します。このテストでは、他の製品と比較した節約率は確立されません。