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AWS Alibaba Azure GCPの仮想サーバー性能比較

Last updated at Posted at 2019-05-20

仮想サーバーのベンチマーク

マルチクラウドが叫ばれる昨今、パブリッククラウドを比較検討する機会も多くなってきたかと思います。AWS、Alibaba、Azure、GCP4社それぞれの仮想マシンに対してUnixBenchを実行してみましたので、その値を共有します。

ただし、本番環境を想定した比較検討をする上で最も大切なのは「ユースケースの明確化システム要件に対する優先度設定」です。その為、本値のみでクラウドの優劣を判断するのは時期尚早である事を理解いただき、議論する上でのたたき台の1つとして参照くださればと思います

UnixBench実施要項

クリックして詳細を確認する
  • 対象は1社につき8vCPUのLinuxインスタンスを3種類(汎用、CPU特化、メモリ特化)
    • AWS: m5.2xlarge, c5.2xlarge, r5.2xlarge
    • Alibaba: ecs.g5.2xlarge, ecs.c5.2xlarge, ecs.r5.2xlarge
    • Azure: D8_v3, F8s v2, E8_v3
    • GCP: n1-standard-8, n1-highcpu-8, n1-highmem-8
  • 後述するUnixBenchを2時間のインターバルで10回/台実施、平均値を算出
    • スコア値として「System Benchmarks Index Score (Multi Core)」を採用
  • 実施時期は2019年4月
  • Ansible経由でUnixBench実行
Ansibleのyamlを確認する
- name: Instance Setup
  hosts: alibaba
  remote_user: root 
  tasks:
    - name: Package Upgrade
      apt: name={{item}} state=present update_cache=no
      with_items:
          - build-essential
          - git 
    - name: directory
      file:
        path=git
        state=directory
        owner=root
        group=root
    - name: git_clone
      git: 
        repo: https://github.com/kdlucas/byte-unixbench.git
        dest: ~/git/
    - name: make
      shell: make
      args:
        chdir: ~/git/UnixBench
      become: true

- name: Start Benchmark to All the hosts 01
  hosts: alibaba
  remote_user: root
  tasks:
    - name: run benchmark
      shell: nohup bash -c "./Run -i 5 >> /tmp/alibaba_benchmark.log"
      args:
        chdir: ~/git/UnixBench

- name: Interval on localhost 01
  hosts: localhost
  connection: local
  tasks:
    - name: interval
      shell: sleep 1800

- name: Start Benchmark to All the hosts 0x # 20までコピペ実行しました。。
  hosts: alibaba
  remote_user: root
  tasks:
    - name: run benchmark
      shell: nohup bash -c "./Run -i 5 >> /tmp/alibaba_benchmark.log"
      args:
        chdir: ~/git/UnixBench

UnixBenchスコア結果

AWS Alibaba Azure GCP
汎用 5085.13 4932.21 4987.68 4228.00
CPU 5471.57 4967.28 4943.25 3859.73
メモリ 5013.38 4913.41 5040.79 4168.85
スクリーンショット 2019-05-20 14.52.40.png

考察

  • AWS、Alibaba、AzureのCPUコア性能はほぼ同じ
  • AWSのCPUタイプは他の汎用やメモリに比べて良いコアを使っている様子
  • GCPだけ他社より20%程度低めのスコア

コスト比較

参照URL(2019年4月末時点)※値が低い程良い
https://aws.amazon.com/jp/ec2/pricing/on-demand/ https://www.alibabacloud.com/product/ecs https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/calculator/ https://cloud.google.com/products/calculator/?hl=ja
###従量課金(1時間)
AWS Alibaba Azure GCP
汎用 0.496 0.480 0.516 0.488
CPU 0.428 0.384 0.428 0.364
メモリ 0.608 0.608 0.640 0.607
スクリーンショット 2019-05-20 12.32.34.png

###事前払い(1年間)

AWS Alibaba Azure GCP
汎用 235.417 238.560 237.500 249.370
CPU 209.583 202.360 185.080 186.000
メモリ 261.000 279.600 274.750 310.070
スクリーンショット 2019-05-20 16.15.31.png

考察

  • 全社共通でメモリ>汎用>CPUの順で値段が高い
  • Azureは従量課金は高めだが、事前払いにした時の金額が低い
  • 逆にGCPは従量課金は安いが、事前払い(自動割引)のメリットが相対的にやや薄い

コストパフォーマンス比較

※数値が高い程、コストパフォーマンスが高い

###従量課金コストパフォーマンス(スコア/金額)

AWS Alibaba Azure GCP
汎用 10252.278 10275.438 9666.047 8663.934
CPU 12784.042 12935.625 11549.650 10603.654
メモリ 8245.691 8081.266 7876.234 6870.221
スクリーンショット 2019-05-20 12.32.52.png

###事前払いコストパフォーマンス(スコア/金額)

AWS Alibaba Azure GCP
汎用 21.601 20.675 21.001 16.955
CPU 26.107 24.547 26.709 20.751
メモリ 19.208 17.573 18.347 13.445
スクリーンショット 2019-05-20 16.40.48.png

補足比較

  • AWSはコミュニティが最も活発的=学習コストが低い
  • Alibabaは事前払いの価格にシステムディスクも同梱されている=ディスク費用も低減
  • AzureはWindowsサーバーでのコスパがより良くなるはず(今回スコープ外)
  • GCPは事前払いでなく自動割引なので、購入手続き分の運用工数が減る

ユースケースの考察

  • システム環境は得てして、事前払いのインスタンスよりも従量課金のインスタンスの方が多くなるので、Alibabaがコストパフォーマンス一番良さげかな?
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