Testy porównawcze wydajności
Ostatnia aktualizacja: 14.10.2026Konwersja wsadowa QV2QS skaluje się na wielu rdzeniach procesora. Poniższe testy porównawcze mierzą wydajność end-to-end dla różnej liczby procesów roboczych na stałym zbiorze danych.
Środowisko testowe
Zbiór danych benchmarkowych zawiera 28 aplikacji QlikView z 234 arkuszami i 5377 obiektami. Wszystkie foldery PRJ zostały wstępnie wygenerowane przed uruchomieniem benchmarków. Każde uruchomienie wdrażało wszystkie 28 aplikacji do Qlik Cloud z włączonym przeładowaniem i automatyczną binarną operacją ładowania.
Maszyna testowa ma 12 logicznych rdzeni procesora. QV2QS wykorzystuje pulę procesów do lokalnej konwersji (rzeczywista równoległość procesora) oraz pulę wątków do wdrożenia w chmurze (ograniczenie przez operacje we/wy).
Kompleksowe wyniki
Każda kolumna to liczba procesów roboczych. Wiersze przedstawiają podział na dwa kolejne etapy — lokalną konwersję i wdrożenie w chmurze — które składają się na łączną sumę całego procesu.
1w 5w 10w ▸ 11w ▸ 15w 20w 25w 30w
────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Conversion
Elapsed 4m 28s 1m 30s 1m 22s 1m 15s 1m 06s 1m 11s 1m 11s 1m 13s
CPU time 3m 25s 5m 12s 8m 01s 7m 13s 7m 41s 8m 58s 10m 09s 10m 18s
Cloud 19m 12s 4m 32s 3m 26s 3m 23s 3m 00s 3m 00s 3m 09s 3m 13s
────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Total 23m 40s 6m 02s 4m 48s 4m 38s 4m 06s 4m 11s 4m 20s 4m 26s
Speedup 1.0x 3.9x 4.9x 5.1x 5.8x 5.7x 5.5x 5.3x
▸ 11w = Auto-detect default (cores − 1)
▸ 15w = Observed peak
- Czas, który upłynął — czas zegarowy konwersji lokalnej: parsowanie PRJ XML, przechodzenie grafu obiektów oraz generowanie QS JSON.
- Czas procesora — Łączny czas procesora zużyty przez wszystkie procesy robocze podczas konwersji. Czas procesora rośnie wraz z liczbą procesów roboczych, ponieważ każdy dodatkowy proces generuje narzut związany z planowaniem i pamięcią.
- Chmura — Czas zegarowy dla wdrożenia w chmurze: tworzenie aplikacji, przesyłanie multimediów, budowanie, ponowne ładowanie i binarna operacja ładowania.
- Łącznie — rzeczywisty czas trwania całego procesu (czas trwania konwersji + chmura).
Zachowanie skalowania
- Lokalna konwersja skaluje się liniowo do liczby rdzeni procesora. Zwiększenie liczby procesów roboczych z 1 do 10 na 12-rdzeniowej maszynie skraca czas konwersji o 70%.
- Wdrożenie w chmurze skaluje się wraz z liczbą wątków, ponieważ praca jest ograniczona operacjami wejścia/wyjścia (żądania sieciowe do API Qlik Cloud). Faza chmury skraca się z 19 minut przy 1 workerze do 3 minut przy 10 workerach.
- Powyżej liczby rdzeni procesora dodatkowe procesy robocze powodują narzut związany z planowaniem procesów bez istotnej poprawy. Uruchomienia z 20 i 30 procesami roboczymi są wolniejsze niż uruchomienie z 15 procesami roboczymi.
- Szczytowa przepustowość występuje przy około 15 procesach roboczych na tej 12-rdzeniowej maszynie (5,8-krotne przyspieszenie). Domyślna wartość automatycznego wykrywania wynosząca liczbę rdzeni minus jeden (11 procesów roboczych, przyspieszenie 5,1x) mieści się w granicach 12% wartości szczytowej bez spadku wydajności spowodowanego nadsubskrypcją.
- Czas procesora stale rośnie wraz z liczbą procesów roboczych. Przy 11 procesach roboczych konwersja zużywa 7 min 13 s skumulowanego czasu procesora. Przy 30 procesach roboczych ta sama praca pochłania 10m 18s — to wzrost kosztu procesora o 43% bez żadnej poprawy czasu zegarowego.
Faza chmury obejmuje przeładowanie przy użyciu binarnej operacji ładowania dla każdej aplikacji. Czasy w chmurze zależą od wolumenu danych aplikacji, złożoności przeładowania, obciążenia dzierżawy i alokacji silnika Qlik Cloud. Większe aplikacje lub bardziej obciążeni najemcy będą generować dłuższe czasy w chmurze niż pokazano tutaj.
Współbieżność wdrożeń w chmurze
Qlik Cloud nakłada limit na liczbę jednoczesnych przeładowań na dzierżawę. Gdy wdrożenie wsadowe działa z dużą liczbą procesów roboczych, żądania przeładowania przekraczające limit dzierżawy są kolejkowane po stronie serwera. Przyspieszenie fazy chmury stabilizuje się po osiągnięciu limitu współbieżnych przeładowań, niezależnie od lokalnych zasobów procesora i wątków.
Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat limitów na poziomie dzierżawy, zobacz Limity zasobów Qlik Cloud. Aby zapoznać się z pełną specyfikacją barier ochronnych dotyczących pojemności Qlik Cloud, zobacz Specyfikacje i bariery ochronne dotyczące pojemności Qlik Cloud.