服务提供商规模下的基础设施效率意味着什么

Shoaib Yusuf首席产品营销经理 | F5

服务提供商一直密切衡量网络性能。吞吐量和延迟仍然很重要，但这些指标无法让运营商了解，要达到这样的性能需要多少基础设施。

CPU和内存消耗会影响服务器需求、工作负载密度、供电、散热，以及可供其他服务使用的剩余容量。随着越来越多的网络功能迁移到Kubernetes环境，这些因素变得愈发重要。

F5委托The Tolly Group对F5 BIG-IP Cloud-Native Edition与经过测试的虚拟网络功能（VNF）部署进行独立比较，评估二者的基础设施效率和性能。评估在Red Hat OpenShift环境中进行，采用两种具有代表性的服务提供商工作负载：DNS查询处理，以及第4层与运营商级网络地址转换（L4+CGNAT）。

Tolly测量了吞吐量和延迟，以及CPU和内存消耗情况。其目标是了解每种部署能够处理多少有效工作负载，以及为此需要多少基础设施资源。

衡量性能背后的基础设施

测试结果表明，除了传统性能指标外，资源消耗也值得关注。

在Kubernetes环境中，根据集群资源策略，未使用的CPU和内存可供平台调度其他工作负载。因此，降低资源消耗可以让运维人员更灵活地使用已部署的基础设施。

两种Tolly工作负载呈现出不同的性能特征，但在测试配置中，BIG-IP Cloud-Native Edition的CPU需求均显著降低。

DNS：以更少的CPU实现更高吞吐量

DNS是一项高流量服务，需要快速处理大量相对较小的事务。Tolly DNS测试使用了BIG-IP中的DNS Express功能，并测量了持续查询吞吐量、CPU消耗、内存效率和平均延迟。

BIG-IP Cloud-Native Edition可持续处理每秒64,985次DNS查询，而受测VNF为每秒34,463次，DNS查询吞吐量接近其1.9倍。

CPU需求也存在显著差异。BIG-IP Cloud-Native Edition消耗了341 mCore，而VNF消耗了4,003 mCore，基本用尽了分配给测试的4个核心的全部CPU资源。因此，在受测配置中，CNE的CPU使用量减少了91.5%。

CNE的平均DNS延迟为1.47毫秒，而VNF为2.82毫秒，降低了48%。

Tolly还根据内存消耗对DNS性能进行了归一化处理。BIG-IP Cloud-Native Edition每GB内存每秒可处理515,759次查询，而VNF为4,194次；在测试中，前者每GB内存处理的DNS查询次数是后者的123倍。

在测试配置中，F5 BIG-IP Cloud-Native Edition实现了近1.9倍的DNS吞吐量，同时CPU使用量减少91.5%，平均延迟降低48%。

对于运行高流量DNS服务的运维人员而言，需要重点考虑的是，支持特定工作负载需要多少基础设施。降低CPU和内存需求，可以在Kubernetes环境中为其他服务或未来扩展留出更多容量。

L4+CGNAT：吞吐量相近，资源占用更少

L4+CGNAT测试得出了不同的结果。

两种部署均实现了约3 Gbps的吞吐量。BIG-IP Cloud-Native Edition的持续吞吐量为3,064 Mbps，而受测VNF为3,177 Mbps，因此VNF的结果高出约3.7%。

基础设施资源消耗方面的差异则大得多。

BIG-IP Cloud-Native Edition使用了812 mCore，而VNF使用了4,000 mCore。这意味着CPU消耗降低了79.7%。

在测试配置中，BIG-IP Cloud-Native Edition的内存消耗为129 MiB，而VNF为8,396 MiB，内存消耗降低了98.5%。

Tolly还测得，BIG-IP Cloud-Native Edition的p95延迟为4.73毫秒，而VNF为26毫秒，降低了82%。

在测试环境中，吞吐量差异保持在3.7%以内，而BIG-IP Cloud-Native Edition占用的CPU和内存显著减少，p95延迟也更低。

在测试配置中，F5 BIG-IP Cloud-Native Edition在保持相近L4+CGNAT吞吐量的同时，将CPU消耗降低了79.7%，内存消耗降低了98.5%，p95延迟降低了82%。

资源效率为何重要

服务提供商环境通常需要在CPU、内存、电力和物理容量有限的基础设施上支持高流量。

资源效率会影响集群可容纳的工作负载数量、可供新服务使用的剩余容量，以及需求增长时所需的基础设施规模。

这正是Tolly测试结果最具参考价值之处。DNS和L4+CGNAT是选取用于独立测试的两种代表性工作负载。它们并不代表BIG-IP Cloud-Native Edition提供的所有功能，但具体展示了Kubernetes原生部署模型如何改变网络服务的资源使用特征。因此，这些发现应理解为针对受测工作负载和配置得出的结果，而非对BIG-IP Cloud-Native Edition其他服务的性能声明。

这些结果还为运维人员评估网络功能架构提供了另一项参考指标。吞吐量仍然至关重要，但CPU、内存和延迟有助于体现实现该吞吐量所需的基础设施成本。

对于规划基于Kubernetes的网络服务的服务提供商，这些信息有助于为容量规划、工作负载部署和基础设施利用决策提供依据。

如需了解更多信息，请阅读Tolly Group完整报告，获取对F5 BIG-IP Cloud-Native Edition服务提供商基础设施效率的独立评估。另请参阅我们的博客《面向AI和5G/6G时代的云原生现代化》。

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