通过 Amazon OpenSearch Service 上的 AWS Graviton2 实例提高性能

Amazon OpenSearch Service（Amazon Elasticsearch Service 的下一代产品）是 AWS 为 OpenSearch 提供的一项完全托管式服务。它是一个开源搜索和分析套件，用于广泛的使用场景，例如实时应用程序监控、日志分析和网站搜索。

在运行 OpenSearch Service 域时，您可以从适合工作负载的主节点和数据节点的各种实例中进行选择：通用、计算优化、内存优化或存储优化。随着每一代新产品的发布，Amazon OpenSearch Service 带来了更好的性价比。

Amazon OpenSearch Service 现在支持 AWS Graviton2 实例：通用型（m6G）、计算优化型（c6g）、内存优化型（r6g）和带附加磁盘的内存优化型（R6gD）。与当前一代基于英特尔处理器的相应实例（M5、C5、R5）相比，这些实例的索引吞吐量提高了 38％，索引延迟减少了 50％，查询性能提高了 40％（取决于实例系列和大小）。

AWS Graviton2 实例系列包括几项新的性能优化，例如每个内核的缓存更大、比同类 x86 实例更高的 Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）吞吐量、完全加密的 RAM 等。您可以通过立即预置或迁移 OpenSearch Service 实例，轻松从这些优化中受益。

与基于英特尔的第五代实例相比的性能分析

我们使用 AWS Graviton2 实例对第五代基于英特尔的实例进行了测试，并衡量了性能改进。我们的设置包括两个六节点域、三个专用主节点和三个数据节点，运行 Elasticsearch 7.10。对于基于英特尔的设置，我们将 c5.xlarge 用于主节点，将 r5.xlarge 用于数据节点。同样，在基于 AWS Graviton2 的设置中，我们将 c6g.xlarge 用于主节点，将 r6g.xlarge 用于数据节点。两个域都启用了三个可用区并启用了 VPC，每个节点都具有高级安全性和连接了 512 GB 的 EBS 卷。每个索引有六个分片和一个副本。

数据集包含 2,000 个具有平面文档结构的文档。每个文档有 20 个字段：1 个日期字段、16 个文本字段、1 个浮点型字段和 2 个长整型字段。使用随机样本动态生成文档，所以语料库是无限的。

对于摄入，我们使用了负载生成主机，其中每个批次请求都有 4 MB 的有效负载（每个请求大约有 2,048 个文档）和 9 个客户端。

我们将一个查询生成主机与一个客户端一起使用。我们混合运行了低延迟查询（大约 10 毫秒）、中等延迟查询（100 毫秒）和高延迟查询（1,000 毫秒）：

低延迟查询 – 这些是全部匹配查询。
中等延迟查询 – 这些是多重匹配查询或基于一个随机选择关键字的筛选条件的查询。在日期直方图中聚合结果并按降序摄入时间戳排序。
高延迟查询 – 这些是多重匹配查询或基于五个随机选择关键字的筛选条件的查询。使用两种聚合对结果进行聚合：在基于摄入时间戳且间隔为 3 小时的日期直方图，以及基于摄入时间戳且间隔为 1 分钟的日期直方图中聚合。

我们运行了 60 分钟的试机时间，然后是 3 小时的 90/10 摄入，以便查询混合了 20％低延迟、50％中等延迟和 30％高延迟查询的工作负载。发送到集群的负载量完全相同。