AWS Graviton4 と GCP Axion の比較

このブログ記事では、2つの主要プロバイダー、AWS Graviton4（AWS r8gインスタンスベース）とGoogle Axion（GCP Axionインスタンスベース）のパフォーマンスを比較します。どちらも先進的なArm Neoverse V2アーキテクチャを基盤としています。今回は、人気のインメモリデータストアであるValkey 8.0.1を用いて、それぞれのパフォーマンスを検証します。

競合：AWS Graviton4とGoogle Axion

AWS GravitonとGoogle Axionは、AmazonとGoogleが提供する最新世代のARMベースサーバープロセッサです。どちらも、クラウドコンピューティング、機械学習、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）向けに特別に設計されたArm Neoverse V2 CPUアーキテクチャを採用しています。これらのカスタムビルドチップは、従来のx86ベースのチップと比較して、優れたパフォーマンスとエネルギー効率を提供します。

ベンチマーク: Valkey 8.0.1

有意義な比較を行うため、高性能でオープンソースのインメモリデータストアであるValkey 8.0.1を選択しました。ValkeyはRedisのフォークであり、キャッシュ、セッション管理、リアルタイム分析によく使用されます。そのため、これらのインスタンスの処理能力とストレージ容量をテストするのに最適です。ベンチマーク設定は、公平な比較ができるように構成されています。

Valkey サーバー コア: Valkey サーバーはコア 2 から 7 に制限されていました。

クエリ パラメータ:各実験には、1 億件の並列リクエスト、256 のクライアント、1024 KiB のペイロード サイズが含まれていました。

主要業績評価指標:スループットの 1 秒あたりのリクエスト数 (RPS) と応答性の P99 レイテンシ (99 パーセンタイル) という 2 つの主要な指標に重点を置きました。

実験1: ネットワークパフォーマンス

最初の実験では、Valkeyのクライアントインスタンスとサーバーインスタンスを同じクラスタネットワーク内の別々のホストで実行した場合のパフォーマンスをテストしました。このシナリオでは、多くの分散ワークロードにとって極めて重要な、基盤となるネットワーク仮想化と接続性の効率性が強調されています。

IRQ ピンニング: このテストでは、コア 0 と 1 で IRQ ピンニングを使用しました。これにより、ネットワーク割り込みを処理するために特定の CPU コアが予約され、Valkey サーバーのワークロードへの影響が防止され、ネットワーク パフォーマンスのより安定した正確な測定が保証されます。

分散アプリケーション
	AWS r8gインスタンスの結果	GCP Axionインスタンスの結果
RPSを設定	925,860	790,020
P99の遅延の設定	0.431ミリ秒	0.655ミリ秒
RPSを受け取る	941,802	870,920
P99のレイテンシを取得	0.415ミリ秒	0.543ミリ秒

このネットワーク負荷の高いテストでは、AWS r8gインスタンスはSET操作とGET操作の両方でGCP Axionを一貫して上回り、スループットの向上とP99レイテンシの低減を実現しました。これは、Graviton4プロセッサと緊密に統合されたAWS Nitroシステムのネットワーク機能が、分散型でネットワーク依存度の高いアプリケーションに大きなメリットをもたらすことを示唆しています。

実験2: 同一ホストでのパフォーマンス

2つ目の実験では、Valkeyクライアントとサーバーの両方を同一ホスト上で実行することで、純粋なコンピューティング能力を評価しました。このテストでは、ネットワークオーバーヘッドを最小限に抑え、CPUとメモリのパフォーマンスに重点を置いています。

同じホスト上のアプリケーション
	AWS r8g インスタンスの結果:	GCP Axionインスタンスの結果:
RPSを設定	1,024,894	894,262
P99の遅延の設定	0.407ミリ秒	0.367ミリ秒
RPSを受け取る	1,060,186	942,720
P99のレイテンシを取得	0.359ミリ秒	0.303ミリ秒

結果はより微妙な様相を呈しています。AWS r8gインスタンスは再び高い総合スループット（RPS）を達成しましたが、GCP AxionインスタンスはSET操作とGET操作の両方でP99レイテンシが低くなっています。これは、AWSアーキテクチャが最大スループットに最適化されている一方で、Googleの設計は低レイテンシを優先していることを示唆しています。これはValkeyのコマンド実行モデルの重要な特徴です。

結論と分析

ベンチマークの結果は明確な状況を示しています。この特定のワークロードでは、AWS Graviton4 ベースの r8g インスタンスが生のスループットの点でリードし、Google Axion インスタンスは低レイテンシで際立っています。

AWS r8g (Graviton4): 両方の実験で RPS が高くなったことは、AWS 実装が並列および高スループットのワークロードに対して高度に最適化されていることを示唆しており、これはおそらく AWS Nitro System との緊密な統合によるものと考えられます。

GCP Axion：同一ホストでのテストにおけるP99レイテンシの低下は重要な指標です。これは、GoogleのAxionプロセッサがより効率的なコア設計、あるいは最適化されたキャッシュ構造を備えていることを示唆しており、特に低レイテンシが求められるワークロードに有効です。