Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Traefik увеличивает нагрузку на запросы в Kubernetes.

Я использую Traefik в качестве входного контроллера для моей установки Kubernetes. Я решил провести тест производительности для своего приложения, но столкнулся с огромной разницей, когда отправлял запросы через Traefik.

Тест состоит из параллельной отправки запроса 10 КБ, и приложение возвращает скомпилированный результат, и, исходя из журналов моего приложения, для обработки одного запроса требуется около 5 миллисекунд. Результаты теста производительности следующие:

  • Собственное приложение: время выполнения в миллисекундах: 61062
  • Приложение на Kubernetes (без прохождения через Traefik и только по его IP): Время выполнения в миллисекундах: 62337
  • Приложение на Kubernetes и с использованием Traefik: Время выполнения в миллисекундах: 159499

Мой вопрос в том, почему существует эта огромная разница и есть ли способ ее уменьшить (кроме добавления большего количества реплик).

Я использую эти файлы yaml для настройки Traefik:

https://raw.githubusercontent.com/containous/traefik/v1.7/examples/k8s/traefik-rbac.yaml
https://raw.githubusercontent.com/containous/traefik/v1.7/examples/k8s/traefik-ds.yaml
kubernetes kubernetes-ingress performance load-balancing traefik
03.06.2019

Ответы:


1

Я попробовал Ambassador в качестве своего API-шлюза в kubernetes, и его результат был намного лучше, чем у Traefik, и очень близок к использованию IP-адреса контейнера (63394 миллисекунды). Очевидно, что Traefik не так хорош, как думают люди.

04.06.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..