在簡單瞭解各家雲計算的能力之後，緊接着大家關注的問題就是性能、價格、穩定性等問題。本篇先從性能入手
本篇準備測試阿里雲，Windows Azure中國站，並以AWS作爲比較。測試對象以虛擬機爲主，測試工具爲兩個：
- Unixbench：開源的Linux性能測試工具，可以綜合測試虛擬機的CPU、內存、文件、進程、腳本、系統調用、管道等多個維度，並且會給出一個總分。該工具介紹：http://code.google.com/p/byte-unixbench/
- Orion: Oracle發佈的一個免費IO測試工具，該工具可以測定磁盤的IOPS、吞吐量、延遲。儘管也有一些其他IO測試工具，比如dd、bonnie++、iozone，但是隻有orion可以同時測定IOPS和吞吐量，這也是我選擇該工具的原因。該工具介紹在http://www.oracle.com/technetwork/cn/topics/index-088165-zhs.html
OS性能測試
首先來看Unixbench，由於各家的虛擬機規格不同，我選擇如下的虛擬機規格進行對比
| 測試使用的站點 | OS類型 | 小規格 | 中規格 | 大規格 | |
| Windows Azure中國站 | 北京 | CentOS 6.3 64位 | S 1核1.7G內存 |
M 2核3.5G內存 |
L 4核7G內存 |
| AWS北美 | US East | CentOS 6.3 64位 | m1.small (1 ECU) 1核1.7G內存 |
m1.medium (2 ECU) 1核3.5G內存 |
m1.large (4 ECU) 2核7.5G內存 |
| 阿里雲 | 青島 | CentOS 6.3 64位 | 1核1.5G內存 | 2核4G內存 | 4核8G內存 |
儘管AWS的中規格只有1個核，但是根據AWS的配置，其等效的計算能力(ECU)是小規格的2倍，所以它跟Azure的M型是對等的。大規格同理
百度雲和新浪雲的虛擬機還未開放，暫不考慮首先說明下測試過程。公平起見，本測試未做任何性能調優和配置變更，完全採用各家提供的缺省OS鏡像。虛擬機也都沒有配置SWAP分區
Unixbench安裝與配置
首先用root登錄目標虛擬機
1. 下載安裝包。建議下載最新版
wget http://byte-unixbench.googlecode.com/files/UnixBench5.1.3.tgz
2. 解壓縮
tar zxvf UnixBench5.1.3.tgz
3. 進入UnixBench目錄
4. 進行編譯
make clean
make
5. 運行./Run即可開始測試，等待十幾分鍾即可
如果運行時報如下錯誤
Can't locate Time/HiRes.pm可以執行下
yum install perl-Time-HiRes安裝缺少的包
在Windows Azure下，CentOS缺省沒有安裝gcc，可以在make之前運行如下命令安裝gcc
yum --disableexcludes=main install gcc
在阿里雲和AWS下，Unixbench需要安裝一個perl擴展包，可在運行./Run前運行
yum install perl-Time-HiRes
Unixbench測試結果
虛擬機的性能，主要取決於兩個因素：物理機性能，物理機上運行的虛擬機個數。瞭解虛擬化的人都會知道物理核和虛擬機的邏輯CPU(vCPU)並不是一一對應的。一個物理核可以支持多個vCPU，甚至一個超線程支持多個vCPU。這樣一個2個4核支持超線程的處理器，首先在虛擬化層會變成16個核，進而可以支持最少16個vCPU。顯然，vCPU對應的物理核配額越多，其性能就越好，Unixbench分數就越高
先看一下總分
1. AWS，這個分數不出意料的低。Azure是AWS的3-4倍，而阿里雲也有AWS的2-3倍。這個結果跟一個國外的第三方做的測試結果是類似的，詳細情況可參考http://blog.csdn.net/shaunfang/article/details/9770527。爲啥大名鼎鼎的AWS性能如此之差？這跟AWS的歷史有關。AWS早在2006年就開始做雲計算，當時就定下了小、中、大等虛擬機規格。大家都知道硬件能力每年都在增長，這樣當AWS增加新的服務器時，其處理能力就比原有的強。如果新的服務器也支持同樣的用戶數，那麼用戶拿到的虛擬機就會比原有的強。這會造成用戶在不同時間段申請的同規格虛擬機性能不同的情況。於是AWS提出一個ECU概念，即邏輯運算能力，用戶申請的同規格虛擬機永遠擁有類似的處理能力，並且用ECU來代表，比如1ECU就代表一個Sandy Bridge級Xeon的處理能力。這樣的話，2010年的一臺服務器可能會虛擬出10臺小規格的虛擬機，而2013年的一臺服務器就可以虛擬出20臺虛擬機。阿里雲和Windows Azure都比AWS晚，它們使用的處理器較新，起步的虛擬機規格就比AWS高好幾倍了。目前，Azure所提供的一個邏輯核基本上對應一個服務器的物理核，而AWS顯然是4、5個虛擬機共享一個物理核。另一方面，Azure的定價跟AWS一模一樣，花一樣的錢就可以獲得比AWS強4倍的計算能力
AWS採用的是Intel Xeon E5430 CPU，主頻2.66G，啓用了超線程
OS: GNU/Linux -- 2.6.32-279.2.1.el6.centos.plus.x86_64 -- #1 SMP Thu Jul 19 16:20:44 CDT 2012
Machine: x86_64 (x86_64)
Language: en_US.utf8 (charmap="UTF-8", collate="UTF-8")
CPU 0: Intel(R) Xeon(R) CPU E5430 @ 2.66GHz (5320.0 bogomips)
Hyper-Threading, x86-64, MMX, Physical Address Ext, SYSCALL/SYSRET2. 阿里雲。儘管測試採用的阿里雲主機配置不如Azure（主要是內存小一些），但是其最終性能卻接近Azure，這說明阿里雲採用的硬件比較新，另外，沒有用一臺物理機去支持大量虛擬機
從結果看，阿里雲採用的是Intel Xeon E5-2420 CPU，主頻1.9G，啓用了超線程
OS: GNU/Linux -- 2.6.32-358.6.2.el6.x86_64 -- #1 SMP Thu May 16 20:59:36 UTC 2013
Machine: x86_64 (x86_64)
Language: en_US.utf8 (charmap="UTF-8", collate="UTF-8")
CPU 0: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2420 0 @ 1.90GHz (3800.2 bogomips)
Hyper-Threading, x86-64, MMX, Physical Address Ext, SYSENTER/SYSEXIT, SYSCALL/SYSRET3. Windows Azure分數最高，從結果看，使用的是AMD 4171HE CPU，沒有超線程
OS: GNU/Linux -- 2.6.32-279.14.1.el6.openlogic.x86_64 -- #1 SMP Wed Dec 12 18:33:43 UTC 2012
Machine: x86_64 (x86_64)
Language: en_US.utf8 (charmap="UTF-8", collate="UTF-8")
CPU 0: AMD Opteron(tm) Processor 4171 HE (4189.4 bogomips)
x86-64, MMX, AMD MMX, Physical Address Ext, SYSCALL/SYSRET結論：Windows Azure性能最好，是AWS的3-4倍，比阿里雲高10-20%
IO測試
IO測試主要測試磁盤性能。目前，各家提供的虛擬機基本上有三種磁盤：
1. OS盤
2. 本地臨時盤
3. 數據盤
其中，OS盤和數據盤都應該是持久化的，如果物理機故障或者虛擬機重啓，上面的數據應該繼續保留。OS盤和數據盤的區別，是數據盤建議用來存儲應用和用戶數據，而OS盤是缺省提供的，不建議放用戶數據。數據盤一般可以虛擬機解綁，然後加載給其他虛擬機。本地臨時盤是存儲在物理機本地磁盤上，沒有做持久化，很容易損壞或丟失，但其成本低，性能高，一般用來做緩存。
AWS和Azure都同時支持3種盤，阿里雲支持OS盤和數據盤。AWS還有一種叫IOPS盤，本次沒有比較
由於Orion測試需要清空數據，本測試只測數據盤和本地臨時盤
虛擬機準備
每個測試都在一臺小規格的虛擬機上完成，OS爲CentOS 6.3 x64. 數據盤大小爲10G
Orion安裝與配置
Orion的下載需要去Oracle網站。
1. 進入www.oracle.com/technetwork/cn/topics/index-088165-zhs.html?TPCY5g
2. 選擇x86_64版本下載，可能要求輸入Oracle ID
3. 解壓縮安裝包
gzip -d orion_linux_x86-64.gz
4. 解壓後得到一個文件，賦予執行權限
chmod +x orion_linux_x86-64
5. 創建 orion.lun文件，在裏面寫入測試的目標盤，比如/dev/xvdc. 需要注意，orion會直接在磁盤級進行讀寫，會損壞上面的文件系統，所以一定要用空磁盤進行測試
6. 執行讀測試，該測試會進行4K大小的隨機讀和1M大小連續讀
./orion_linux_x86-64 -run advanced -size_small 4 -verbose
7.執行寫測試，該測試會進行4K大小的隨機寫和1M大小連續寫
./orion_linux_x86-64 -run advanced -size_small 4 -write 100 -verbose
這個測試會進行幾組8K大小的隨機讀寫和1M大小的連續讀寫測試。前者用來測定IOPS能力，後者測定吞吐量
Orion測試結果
IOPS，單位：操作/s，數字越大越好。
IOPS指標對於數據庫類型的應用來說十分關鍵。
圖中橫軸代表的是採用Orion測試時併發線程數，或者叫IO隊列深度。Orion測試IO性能的時候，會開啓多個線程，每個線程循環進行IO操作。這樣，當併發線程數多的時候，系統的IO請求會排隊，能夠進一步提升IO性能。當併發線程數大到一定程度時，比如20，系統的IO性能會飽和。在本次測試中，我們使用Orion缺省的測試方法，即併發線程數在1-5之間變化
- 從數據盤的結果來看，Azure最好，併發線程數爲5時，讀寫IO都可以達到800
- 阿里雲其次，讀接近800，寫有400多
- AWS最不穩定。AWS官方的說法是提供100左右的IOPS，如果其他用戶較閒，其IOPS也可以達到幾百上千。從結果來看，AWS的IO性能在讀寫方面很不均勻，寫很快而讀很慢。結合網絡上的資料來看，AWS的IO性能隨時間、機型變化很大。顯然，由於IO性能不穩定，AWS的自帶磁盤是無法滿足IO密集型應用需求的，所以AWS專門推出了一個IOPS存儲來保證IOPS，而這種存儲價格較高
作爲對比，普通一塊7200轉的服務器硬盤(SATA盤)的IOPS一般爲100左右，而存儲專用的15000轉的光纖盤IOPS可以達到200。因此，Azure的數據盤要比單塊服務器硬盤快的多，基本上達到了一個小規模盤陣的處理能力
另外，本地臨時盤的性能，要比持久化磁盤的性能強很多。臨時盤使用了SSD來提升IO性能
| 本地臨時盤 | |
| Windows Azure | 1690 |
| AWS | 6302 |
吞吐量，單位MB/s，數字越大越好
可以看出Windows Azure性能最好，AWS和阿里雲類似。由於需要做持久化，所有的數據盤流量都會經過網絡，而公有云一般不會用光纖網絡這種存儲專用通道，這制約了數據盤的吞吐量，幾十兆/s的性能基本和普通服務器硬盤的性能類似。作爲對比，本地臨時盤無需網絡數據拷貝，性能超高
| 本地臨時盤 | |
| Windows Azure | 565 |
| AWS | 366 |
延遲，單位ms，數字越小越好
在數據盤部分，Azure的讀寫延遲都在10ms以內。阿里雲的讀延遲偏高。而AWS的讀延遲更是高的誇張，而寫延遲又非常低
臨時盤性能大大超越數據盤，小於1ms的延遲一定是使用了緩存或者SSD技術
| 本地臨時盤 | |
| Windows Azure | 0.64ms |
| AWS | 0.30ms |
上面的測試都是在某一時間點的測試。我們知道虛擬機是運行在共享的硬件上，單一時刻的性能並不能體現虛擬機的綜合性能和性能的穩定性。因此，我們還需要考察IO性能隨時間變化的情況。
下面的測試，是連續24小時測試所有的虛擬機得出的性能結果
IOPS，數值越大越好，橫軸是時間
結果顯示：
- AWS的性能確實十分不穩定，寫性能最大和最小差5倍
- 阿里雲的性能相對穩定些，不過每天有一個時間性能會突然變差，這就是每天的晚上12點左右，阿里對虛擬機進行統一備份
- Azure的性能最穩定，而且讀寫性能均衡
結果顯示：
- Azure的性能最好，且穩定，24小時內都在60MB-110MB之間
- AWS較不穩定
- 阿里雲每天會有一個性能低谷（備份時間）
延遲，單位ms，數值越小越好，橫軸是時間
結果顯示：
- Azure最穩定，讀寫均衡，24小時內延遲都在5ms左右
- AWS最不穩定
- 阿里雲每天會有一個突發性能下降（備份時間）
總結
- 在OS性能部分，同樣規格的虛擬機Azure性能最好，阿里雲次之，AWS性能僅有Azure和阿里雲的幾分之一
- 在IO性能部分，對於普通數據磁盤，Azure的性能最好，最穩定，阿里雲次之。AWS的普通磁盤性能非常不穩定，僅適合於順序訪問（追求吞吐量），而對於隨機訪問，必須使用價格更高的IOPS型磁盤。另外，要使用IOPS磁盤，必須使用專用型號的虛擬機（價格也高）
關於網絡性能，可以參考