パブリッククラウドを使用したいと思ったときに、まずは皆さん気になるのが、マシンの性能や料金ですね。
今回は、「GCPで始めるクラウドエンジニア」というシリーズの記念すべき第1回目として、パブリッククラウドの導入を検討をしている方向けに、GCPのインスタンスとAWSのインスタンスに対してテストを行い、性能と料金の2つに対して比較をしたいと思います！！
GCEとは
GCEの説明に関しては、こちらのページを参照ください。
Google Compute Engine(GCE)
実際に触ってみれば同じように感じると思いますが、インスタンス(Google がホストする仮想マシン)の作成が非常に早く、且つ直感的に作成ができるためわかりずらさがなく、ストレスがまったくありません。
無料試用があり、課金額も1秒単位で気軽にすることができるのも魅力ですね。
ベンチマークテスト
それでは実際にインスタンスの作成を行い、性能の評価をしてみましょう。
GCEで提供されている仮想マシンの性能の評価方法として、今回は「Unixbench」を使用してベンチマークテストを行います。
まずは、インスタンスの作成から始めます。
作成方法とSSH接続方法に関しては、下記ページを参照してください。
GCE vs AWS EC2 比較詳細手順
今回使用するOSはCentOS7です。
無事に接続ができたらUnixbenchでベンチマークテストを行う際に必要なものをインストールしていきます。
「wget」はUnixBenchのダウンロード時に必要になります。
「make」、「gcc」「perl-Time-HiRes」は、インストールされていない場合にエラーになる可能性があるためインストールします。
$ yum install -y wget
$ yum install -y make
$ yum install -y gcc
$ yum insatll -y perl-Time-HiResあとはUnixbenchのデータがあるサイトからUnixbenchの圧縮ファイルをダウンロードします。
wgetコマンドでUnixbenchをダウンロード。
$ wget https://storage.googleapis.com/google-code-archive-downloads/v2/code.google.com/byte-unixbench/UnixBench5.1.3.tgz圧縮ファイルのため、解凍をします。
$ tar zxvf UnixBench5.1.3.tgzはい、これで準備は整いました。
それでは実際にテストをしていきます。
UnixBenchディレクトリに移動し、./Runと入力
& ./Run入力後、UnixBenchのテストが開始されるため、あとはテストが終わるまで待つだけです。
インスタンスにもよりますが、だいたい30分～60分ほどあれば終わると思います。
完了すると上記のような結果が出力されます。
それではここからは各インスタンスにおけるスコアを見ていきましょう。
今回テストをしたのは、バースト機能が備わっているf1-microとg1-small、それと標準的な性能が備わっているインスタンスであるn1-standard-1～n1-standard-16で行いました。
※3回テストを行なったうちの平均スコアを記載しています。
| マシンタイプ | スコア | スコア(並列処理時) | 料金(東京リージョン) |
|---|---|---|---|
| f1-micro | 1093.4 | – | $ 0.0092/h |
| g1-small | 1093.4 | – | $ 0.0322/h |
| n1-standard-1 | 1614.2 | – | $ 0.0610/h |
| n1-standard-2 | 1393.2 | 2020.7 | $ 0.1220/h |
| n1-standard-4 | 1456.3 | 3298 | $ 0.2440/h |
| n1-standard-8 | 1482.2 | 5076.5 | $ 0.4880/h |
| n1-standard-16 | 1472.1 | 7446.2 | $ 0.9760/h |
AWSのスコアに関しても調べてみました。
| マシンタイプ | スコア | スコア(並列処理時) | 料金(東京リージョン) |
|---|---|---|---|
| t2.nano | 1672 | – | $0.0076/h |
| t2.micro | 1582.8 | – | $0.0152/h |
| t2.small | 1573.2 | – | $0.0304/h |
| t2.medium | 1364.5 | 2520.1 | $0.0608/h |
| t2.large | 1412.7 | 2571.8 | $0.1216/h |
| m3.medium | 737.5 | – | $0.096/h |
| m3.large | 1193.1 | 1779.3 | $0.193/h |
| m3.xlarge | 1225.8 | 2697.4 | $0.385/h |
| m3.2xlarge | 1352.3 | 4640.4 | $0.77/h |
| m4.4xlarge | 1409.7 | 7329.8 | $1.032/h |
AWSは、バースト機能のあるt2インスタンスとGCPのn1-standard-Xインスタンスと同等CPU数、メモリをもつm3系インスタンスでテストを行いました。
また、n1-standard-16と同じCPU数、メモリ数のインスタンスがAWSにはなかったため、近しいm4.4xlargeについてテストしました。
GCP、AWSの比較をした結果、m3.mediumとn1-standard-1がベースのCPU1個、メモリ4GB程度のインスタンスですが、スコアでみるとGCPのn1-standard-1が約1600（$0.061/h)、AWSのm3.mediumが約700（$0.096/h)と、2倍以上差があることがわかります。1時間あたり単価は逆にGCEが2/3の金額ということで、GCEすごいです。
上記表の結果を参照していただき、用途に合わせて検討するのがいいですね。
また、当サイトでは定期的にGCP vs AWS vs AzureでのUnixbenchでの検証を行って、結果を公開しております。過去の推移などもご確認になれますので、気になる方はご確認ください。
カテゴリ：GCE vs AWS ベンチマーク
http://www.apps-gcp.com/category/gce-vs-aws-benchmark/
まとめ
兎にも角にもまずは性能を知る。
ということで、簡単な性能評価を行いました。
どういったものを行いたいかによって様々な選択肢があると思いますので、まず自分で実際にインスタンスの作成などを試してみて、使い勝手や性能の比較をしてみてください。
※ 弊社ではクラウドエース(Cloud Ace)というGCPの導入・運用支援サービスを提供しておりますので、ご興味のある方はこちらまでお問い合わせください。
