{"id":1931,"date":"2015-05-28T18:53:03","date_gmt":"2015-05-28T18:53:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=1931"},"modified":"2019-03-24T11:59:56","modified_gmt":"2019-03-24T18:59:56","slug":"couchbase-server-hits-1m-writes-with-3b-items-with-50-nodes-on-google-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/couchbase-server-hits-1m-writes-with-3b-items-with-50-nodes-on-google-cloud\/","title":{"rendered":"Couchbase Server alcanza 1 mill\u00f3n de escrituras por segundo con 3.000 elementos y 50 nodos en Google Cloud"},"content":{"rendered":"<h1>Alto rendimiento con Couchbase Server en Google Cloud<\/h1>\n<p>Couchbase Server es una base de datos distribuida NoSQL multimodelo de c\u00f3digo abierto que incorpora una base de datos de documentos JSON y un almac\u00e9n de valores clave. Couchbase Server se basa en una arquitectura centrada en la memoria dise\u00f1ada para ofrecer un alto rendimiento, disponibilidad y escalabilidad constantes para aplicaciones web empresariales, m\u00f3viles y del Internet de las Cosas. Couchbase Server tambi\u00e9n funciona muy bien en Google Compute Engine, ofreciendo una relaci\u00f3n precio\/rendimiento superior. Google ha publicado una serie de resultados en el blog de Google Cloud\u00a0<a style=\"font-family: sans-serif, Arial, Verdana, 'Trebuchet MS'; line-height: 20.8000011444092px; text-align: left;\" href=\"https:\/\/googlecloudplatform.blogspot.com\/2015\/05\/Couchbase-Server-Hits-One-Million-Writes-Per-Second-with-Just-50-Nodes-of-Google-Compute-Engine.html\">aqu\u00ed<\/a>\u00a0y en este art\u00edculo me gustar\u00eda explicarles todas las pruebas que hemos realizado con la plataforma.<\/p>\n<p>Durante el \u00faltimo a\u00f1o, los socios tecnol\u00f3gicos han informado de algunas estad\u00edsticas de rendimiento interesantes en Google Compute Engine, con <a style=\"text-decoration: none;\" href=\"https:\/\/googlecloudplatform.blogspot.com\/2014\/03\/cassandra-hits-one-million-writes-per-second-on-google-compute-engine.html\"><u>Cassandra<\/u><\/a> capaz de soportar 1 mill\u00f3n de escrituras por segundo. Nos lo tomamos como un reto y decidimos ver hasta d\u00f3nde pod\u00edamos ampliar la escala y reducir la relaci\u00f3n precio\/rendimiento. Este art\u00edculo detalla los resultados de nuestros experimentos.<\/p>\n<p>Antes de entrar en materia, quiero dar las gracias a David Haikney (Couchbase) y Dave Rigby (Couchbase) por todo el trabajo que han realizado en las mediciones de referencia y a Ivan Santa Maria Filho (Google) por toda la orientaci\u00f3n que nos ha proporcionado.<\/p>\n<h2>Resumen<\/h2>\n<p>Couchbase Server fue capaz de soportar 1,1 millones de escrituras por segundo. El tama\u00f1o del conjunto de datos era de 3.000 millones de elementos con un tama\u00f1o de valor de 200 bytes. Las cargas de trabajo de escritura pura no son el \u00fanico tipo de carga de trabajo interesante en bases de datos, pero es todo un reto. Numerosos clientes que desarrollan aplicaciones IoT (Internet de las cosas) se enfrentan a un reto similar. Los resultados de la prueba demuestran que Couchbase Server en Google Cloud Platform puede ser una gran opci\u00f3n para aplicaciones IoT que escriben datos a gran velocidad y en grandes vol\u00famenes.<\/p>\n<h2>Datos de referencia<\/h2>\n<p>En nuestro viaje, hemos probado 2 configuraciones principales de puntos de referencia.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Criterio A:<\/strong> esta configuraci\u00f3n de referencia operaba sobre 3B elementos. Esta medici\u00f3n simulaba la configuraci\u00f3n publicada en <a style=\"text-decoration: none;\" href=\"https:\/\/googlecloudplatform.blogspot.com\/2014\/03\/cassandra-hits-one-million-writes-per-second-on-google-compute-engine.html\"><u>Cassandra en Google Cloud<\/u><\/a>.<\/li>\n<li><strong>Objetivo B: <\/strong>Esta segunda medici\u00f3n se realiz\u00f3 con un conjunto de datos m\u00e1s peque\u00f1o de 100 millones de elementos. En esta medici\u00f3n se simul\u00f3 la configuraci\u00f3n publicada por <a style=\"text-decoration: none;\" href=\"https:\/\/googlecloudplatform.blogspot.com\/2014\/12\/aerospike-hits-one-million-writes-Per-Second-with-just-50-Nodes-on-Google-Compute-Engine.html\"><u>Aerospike en Google Cloud<\/u><\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Antes de entrar en m\u00e1s detalles, puedes probar estos puntos de referencia por ti mismo, o simplemente echar un vistazo a los scripts para obtener m\u00e1s detalles. Aqu\u00ed est\u00e1 nuestro\u00a0<a style=\"font-family: sans-serif, Arial, Verdana, 'Trebuchet MS'; line-height: 20.8000011444092px; text-align: left;\" href=\"https:\/\/github.com\/couchbaselabs\/google_compute_benchmark\">repositorio github<\/a>.<\/p>\n<h1>Criterio A:<\/h1>\n<h2>1,1 millones de escrituras\/seg. en 3B elementos con 50 nodos (n1-est\u00e1ndar-16)<\/h2>\n<ul>\n<li>1,1 millones de escrituras\/seg con 3.000 millones de elementos en total<\/li>\n<li>La latencia media fue de 15 ms<\/li>\n<li>La latencia 95% fue de 27 ms.<\/li>\n<li>El coste total de ejecutar el benchmark durante una hora es de $56,3\/hora.<\/li>\n<\/ul>\n<p>El gr\u00e1fico siguiente muestra el calentamiento y las escrituras sostenidas en el tiempo hasta alcanzar 1,1M.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/original-assets\/couchbase-server-hits-1m-writes-with-3b-items-with-50-nodes-on-google-cloud\/benchmarkafig1.png\" align=\"middle\" \/><\/p>\n<p>El siguiente gr\u00e1fico muestra la mediana y la latencia del 95% durante la ejecuci\u00f3n de la prueba<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/original-assets\/couchbase-server-hits-1m-writes-with-3b-items-with-50-nodes-on-google-cloud\/benchmarkafig2.png\" align=\"middle\" \/><\/p>\n<p><strong>Conjunto de datos de base y configuraci\u00f3n de los cubos <\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Carga de trabajo operada sobre un total de 3.000 millones de art\u00edculos<\/li>\n<li>Cada elemento tiene exactamente 200 bytes de valor.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Configuraci\u00f3n del servidor Couchbase: <\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Debian fue el sistema operativo elegido para esta ejecuci\u00f3n (Debian Wheezy Backports).<\/li>\n<li>Configuraci\u00f3n del cl\u00faster\n<ul>\n<li>La cuota de RAM del servidor se fij\u00f3 en 50 GB<\/li>\n<li>La capacidad de la cola de disco se fij\u00f3 en 5 millones de elementos.<\/li>\n<li>Los hilos IO eran 4 de escritor y 1 de lector.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Configuraci\u00f3n del cubo:\n<ul>\n<li>Todos los elementos 3B se configuraron para residir en un \u00fanico cubo.<\/li>\n<li>Se mantuvieron 2 copias de los datos en 2 nodos separados para redundancia. La configuraci\u00f3n del cubo especificaba 1 r\u00e9plica adem\u00e1s de la copia maestra.<\/li>\n<li>La pol\u00edtica de desalojo de cubos se estableci\u00f3 en \"desalojo de valores\"<\/li>\n<li>La cuota de RAM del cubo se fij\u00f3 en 50 GB por nodo.<\/li>\n<li>Compactaci\u00f3n desactivada<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Configuraci\u00f3n de la m\u00e1quina virtual<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Recuento de VM:<\/strong> 50<\/li>\n<li><strong>Tama\u00f1o VM:<\/strong> n1-est\u00e1ndar-16<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"margin-left: 36pt;\">Hab\u00eda muchas opciones para elegir en los tama\u00f1os de VM. Sin embargo, hemos encontrado el n1-est\u00e1ndar-16 con 16 n\u00facleos para ser un gran ajuste para un rendimiento \u00f3ptimo precio. La prueba se ejecut\u00f3 con 50, n1-est\u00e1ndar-16 VM con un total de 60 GB de RAM en cada nodo.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Almacenamiento: <\/strong>Discos persistentes SSD de 500 GB<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"margin-left: 36pt;\">El almacenamiento en Google Cloud funcion\u00f3 muy bien con Couchbase Server. Usamos la opci\u00f3n de almacenamiento persistente no ef\u00edmero para hacer de este un despliegue realista para cargas de producci\u00f3n. El rendimiento m\u00e1s \u00f3ptimo con Couchbase Server se logr\u00f3 con la oferta de disco persistente SSD. Couchbase Server us\u00f3 500GB SSD <a style=\"text-decoration: none;\" href=\"https:\/\/cloud.google.com\/compute\/docs\/disks\/\"><u>Disco persistente<\/u><\/a> como volumen de datos. Couchbase Server no utiliz\u00f3 el volumen ra\u00edz de 10GB para operaciones de base de datos. Journaling estaba deshabilitado (noatime) en el volumen de datos.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Coste por nodo:<\/strong> $1,12 \/ hr.<\/li>\n<li><strong>Coste total con 50 nodos: <\/strong>$56,30 \/ hr<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Propiedades de la carga de trabajo y durabilidad a\u00f1adida con la bandera \"ReplicateTo<\/h2>\n<p>La carga se gener\u00f3 utilizando la herramienta pillowfight. Para proporcionar la garant\u00eda de durabilidad a\u00f1adida, la herramienta pillowfight fue modificada para a\u00f1adir la bandera \"ReplicateTo\" a cada escritura. La opci\u00f3n asegura que las escrituras son reconocidas s\u00f3lo despu\u00e9s de que la operaci\u00f3n de escritura alcanza ambas copias de los datos mantenidos por Couchbase Server.<\/p>\n<p>Couchbase Server utiliza una r\u00e9plica maestra activa para todas sus escrituras y mantiene r\u00e9plicas secundarias para redundancia. Couchbase Server viene con una potente tecnolog\u00eda de replicaci\u00f3n llamada DCP (database change protocol). DCP transmite los cambios a las r\u00e9plicas secundarias. Couchbase puede mantener latencias por debajo del milisegundo en su modelo de escritura por defecto con su eficiente cach\u00e9 en memoria. Sin embargo, la escritura replicada proporciona la durabilidad firme bajo un fallo de nodo y asegura que no se pierdan datos en caso de un failover.<\/p>\n<p><strong>Configuraci\u00f3n de generaci\u00f3n de carga:<\/strong><\/p>\n<p>Para la generaci\u00f3n de carga se utilizaron 32 clientes con n1-highcpu-8 VMs.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra la opci\u00f3n de l\u00ednea de comandos utilizada para la ejecuci\u00f3n de 1 instancia de cliente con pillowfight<\/p>\n<p>.\/cbc-pillowfight -min-size=200 -max-size=200 -num-threads=2 -num-items=93750000 -set-pct=100 -spec=couchbase:\/\/cb-server-1\/charlie -batch-size=50 -num-cycles=468750000 -sequential -no-population -rate-limit=20000 -tokens=275 -durability<\/p>\n<h1>Objetivo B:<\/h1>\n<h2>1M de escrituras\/seg. en 100 millones de elementos con 40 nodos (n1-est\u00e1ndar-8)<\/h2>\n<ul>\n<li>1M de escrituras\/seg con 100M de elementos totales<\/li>\n<li>La latencia media fue de 18 ms<\/li>\n<li>La latencia 95% fue de 36 ms.<\/li>\n<li>El coste total del funcionamiento del benchmark durante una hora es de $21,28\/hora.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Conjunto de datos de base y configuraci\u00f3n de los cubos <\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Carga de trabajo operada en 100 millones de art\u00edculos totales<\/li>\n<li>Cada elemento tiene exactamente 200 bytes de valor.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Configuraci\u00f3n del servidor Couchbase: <\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Debian fue el sistema operativo elegido para esta ejecuci\u00f3n (Debian Wheezy Backports).<\/li>\n<li>Configuraci\u00f3n del cl\u00faster\n<ul>\n<li>La cuota de RAM del servidor se fij\u00f3 en 24 GB<\/li>\n<li>La capacidad de la cola de disco se fij\u00f3 en 5 millones de elementos.<\/li>\n<li>Los hilos IO eran 2 de escritor y 1 de lector.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Configuraci\u00f3n del cubo:\n<ul>\n<li>Los 100 millones de elementos se configuraron para residir en un \u00fanico bucket.<\/li>\n<li>Se mantuvieron 2 copias de los datos en 2 nodos separados para redundancia. La configuraci\u00f3n del cubo especificaba 1 r\u00e9plica adem\u00e1s de la copia maestra.<\/li>\n<li>La pol\u00edtica de desalojo de cubos se estableci\u00f3 en \"desalojo de valores\"<\/li>\n<li>La cuota de RAM de los cubos se fij\u00f3 en 24 GB por nodo.<\/li>\n<li>Compactaci\u00f3n desactivada<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Configuraci\u00f3n de la m\u00e1quina virtual<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Recuento de VM: 40<\/li>\n<li>Tama\u00f1o de la m\u00e1quina virtual: n1-est\u00e1ndar-8<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"margin-left: 36pt;\">Para este menor n\u00famero de elementos, hemos comprobado que el n1-standard-8 con 8 n\u00facleos es el que mejor se adapta para un rendimiento \u00f3ptimo del precio. La prueba se ejecut\u00f3 con 40x n1-standard-8 VM con un total de 30 GB de RAM en cada nodo.<\/p>\n<ul>\n<li>Almacenamiento: Disco persistente est\u00e1ndar de 500 GB<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"margin-left: 36pt;\">El almacenamiento en Google Cloud funcion\u00f3 muy bien con Couchbase Server. Usamos la opci\u00f3n de almacenamiento persistente no ef\u00edmero para hacer de este un despliegue realista para cargas de producci\u00f3n. El precio\/rendimiento \u00f3ptimo con Couchbase Server se consigui\u00f3 con la oferta de Disco Persistente Est\u00e1ndar. Couchbase Server us\u00f3 500GB <a style=\"text-decoration: none;\" href=\"https:\/\/cloud.google.com\/compute\/docs\/disks\/\"><u>Disco persistente<\/u><\/a> como volumen de datos. Couchbase Server no utiliz\u00f3 el volumen ra\u00edz de 10GB para operaciones de base de datos. Journaling estaba deshabilitado (noatime) en el volumen de datos.<\/p>\n<ul>\n<li>Coste por nodo: $0,53 \/ hr.<\/li>\n<li>Coste total con 40 nodos: $21,28 \/ hr<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Propiedades de la carga de trabajo y durabilidad a\u00f1adida con la bandera \"ReplicateTo<\/h2>\n<p>La carga se gener\u00f3 utilizando la herramienta pillowfight. Para proporcionar la garant\u00eda de durabilidad a\u00f1adida, la herramienta pillowfight fue modificada para a\u00f1adir la bandera \"ReplicateTo\" a cada escritura. La opci\u00f3n asegura que las escrituras son reconocidas s\u00f3lo despu\u00e9s de que la operaci\u00f3n de escritura alcanza ambas copias de los datos mantenidos por Couchbase Server.<\/p>\n<p>Couchbase Server utiliza una r\u00e9plica maestra activa para todas sus escrituras y mantiene r\u00e9plicas secundarias para redundancia. Couchbase Server viene con una potente tecnolog\u00eda de replicaci\u00f3n llamada DCP (database change protocol). DCP transmite los cambios a las r\u00e9plicas secundarias. Couchbase puede mantener latencias por debajo del milisegundo en su modelo de escritura por defecto con su eficiente cach\u00e9 en memoria. Sin embargo, la escritura replicada proporciona la durabilidad firme bajo un fallo de nodo y asegura que no se pierdan datos en caso de un failover.<\/p>\n<p><strong>Configuraci\u00f3n de generaci\u00f3n de carga:<\/strong><\/p>\n<p>Para la generaci\u00f3n de carga se utilizaron 32 clientes con n1-highcpu-8 VMs.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra la opci\u00f3n de l\u00ednea de comandos utilizada para la ejecuci\u00f3n de 1 instancia de cliente con pillowfight<\/p>\n<p>.\/cbc-pillowfight -min-size=200 -max-size=200 -num-threads=2 -num-items=93750000 -set-pct=100 -spec=couchbase:\/\/cb-server-1\/charlie -batch-size=50 -num-cycles=468750000 -sequential -no-population -rate-limit=20000 -tokens=275 -durability<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<p>1M de escrituras\/seg es una cantidad impresionante de escrituras y muchos de ustedes puede que nunca alcancen este tipo de rendimiento en sus sistemas, pero es reconfortante saber que usted puede hacer este 1M de escrituras\/seg sobre 3B elementos en tan s\u00f3lo 50 nodos en Google Cloud con 6 veces mejor precio\/rendimiento en comparaci\u00f3n con Cassandra con escrituras totalmente replicadas.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>High Performance with Couchbase Server on Google Cloud Couchbase Server is an open source, multi-model NoSQL distributed database that incorporates a JSON document database and key-value store. 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