因此Google现在拥有自己的名为Google Compute Engine的IaaS解决方案。
作为云计算的重要用户,我正在尝试找出Amazon's EC2 Compute Unit和GCEU(Google的计算引擎单元)之间的差异 - 以确定性价比差异等。
有没有人更深入地了解这两者之间的差异?
答案:看起来像1 GCEU~ = 1 EC2计算单位。以下是接受的答案。
答案 0 :(得分:13)
根据亚马逊的说法,
一个EC2计算单元提供1.0-1.2 GHz 2007 Opteron或2007 Xeon处理器的等效CPU容量。这也相当于我们原始文档中引用的2006年初1.7 GHz Xeon处理器。
根据谷歌的说法,
GCEU(Google Compute Engine Unit),简称GQ,是我们用来描述实例类型计算能力的CPU容量单位。我们选择2.75 GQ来表示Sandy Bridge平台上一个逻辑核心(硬件超线程)的最小功率。
很难与Google的这种模糊描述进行1:1的比较。假设亚马逊和谷歌使用相同的CPU,则如下所示:
以Amazon的Cluster Compute Eight Extra Large Instance为例,因为它定义了CPU和CU等级。
88 EC2计算单元(2 x Intel Xeon E5-2670,8核“Sandy Bridge”架构)
这是32个逻辑核心,2x 8物理超线程。由于谷歌的一个逻辑核心评级是2.75 GQ,这与亚马逊一致,总共为88 GQ。
同样,这是假设谷歌和亚马逊将使用相同的CPU(很可能),如果没有谷歌的官方声明或正在运行的实例的CPU统计数据,将无法知道。
答案 1 :(得分:9)
2.75 GCEU的定义为given in the developer documentation,作为Google选择的英特尔Sandy Bridge平台处理器中单个处理核心所提供的计算能力。
Amazon's documentation将单个EC2计算单元定义为“1.0-1.2 GHz 2007 Opteron或2007 Xeon处理器的等效CPU容量”。在其中一个服务级别的描述中,它定义了33个EC2计算单元,大致相当于英特尔老款Nehalem平台的8个核心。它还将88个EC2计算单元定义为大约相当于16个核心的Sandy Bridge。
盲目地假设亚马逊和谷歌在他们的Sandy Bridge设置中使用大致相同的处理器(不一定是安全的假设),每个Sandy Bridge核心大约是5.5 EC2计算单元。我们现在可以比较两个单位:当你将5.5除以2.75时会发生什么?你得到2.
tl; dr :GECU的一个单位可能约两个EC2单位。这是完全彻底的推测,需要通过实际测试和使用来证明。
答案 2 :(得分:5)
根据Google Compute Engine常见问题解答,“一个GCEU至少与1.0-1.2 GHz 2007 Opteron的CPU容量一样强大。”更多信息:
答案 3 :(得分:2)
最佳答案是您自己的基准测试,因为任何其他基准测试都可能针对不同的用例优化结果。
第二个最佳答案是独立基准,http://gigaom.com/2013/03/15/by-the-numbers-how-google-compute-engine-stacks-up-to-amazon-ec2/。
查看这些数字,如果您的代码是CPU或IO有限,那么思考它是有意义的。使用相同的理论CPU,如果持续写入速度快4倍,您的应用程序的工作速度会快多少?或者如果网络通信速度快20倍?
幸运的是,在两个平台和其他平台上的快速测试应该很快,并且从长远来看可以节省大量成本。
答案 4 :(得分:2)
我知道这已经很晚了,但也许会有所帮助。 在单一基准测试中:
Google Compute Engine: 0.115秒在2014-11-28 10:17:16 on:1 x Intel(R)Xeon(R)CPU @ 2.60GHz; 1.7 GB RAM; Ubuntu 14.04(可靠); PHP版本:5.5.9-1ubuntu4.5(小)
AWS: 在2014-12-01 11:00:18上的0.167秒:1 x Intel(R)Xeon(R)CPU E5-2670 v2 @ 2.50GHz; 2 GB RAM; Ubuntu 14.04(可靠); PHP版本:5.5.9-1ubuntu4.5(小)
DigitalOcean: 在2014-12-01 10:03:28上的0.357秒:2 x Intel(R)Xeon(R)CPU E5-2630L v2 @ 2.40GHz; 2 GB RAM; Ubuntu 14.04(可靠); PHP版本:5.5.9-1ubuntu4.4(每个20美元)
使用ApacheBench:
GCE:
AWS:
DO: