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在qps/tps方面，快杰搭建的TiDB集群是NVMe物理云主機(jī)的 2-3倍，是SATA-SSD物理云主機(jī)的3-4倍；
在延遲方面，快杰搭建的TiDB集群是NVMe物理云主機(jī)的1/2，是SATA-SSD物理云主機(jī)的1/5。

在簡(jiǎn)單求和以及高基數(shù)聚合場(chǎng)景下，相同配置的快杰相較于通用云主機(jī)，分析耗時(shí)縮短50%，吞吐能力為后者的2倍；
在高基數(shù)聚合疊加排序場(chǎng)景下，快杰對(duì)比通用云主機(jī)，分析耗時(shí)可縮短50%，吞吐能力為1.5倍。

在操作時(shí)間/時(shí)延方面，快杰對(duì)比通用云主機(jī)，可降低30%以上，對(duì)比物理云主機(jī)亦能降低20%；
在價(jià)格方面，快杰相較于通用云主機(jī)，費(fèi)用僅上升0.8%；
在運(yùn)維管理方面，對(duì)比物理云主機(jī)，使用快杰運(yùn)維更方便，宕機(jī)可立即恢復(fù)，無(wú)需等待物理節(jié)點(diǎn)重建。

Spark主要適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，內(nèi)存資源對(duì)Spark尤為重要，快杰云主機(jī)最高支持256G內(nèi)存，是Spark引擎的理想計(jì)算平臺(tái)；
KMeans、SVM等算法模型訓(xùn)練中，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)加載時(shí)間上，相同配置下快杰相較于通用云主機(jī)，僅需后者55%-67% 的時(shí)間；
在訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)上，相較于通用云主機(jī)，快杰運(yùn)行KMeans、SVM等算法模型訓(xùn)練可節(jié)約33%-61%的時(shí)間；

在讀請(qǐng)求效率方面，快杰相較于通用云主機(jī)，每秒的讀請(qǐng)求次數(shù)高于后者15%-34%；
在寫(xiě)請(qǐng)求效率方面，對(duì)比通用云主機(jī)，快杰每秒的寫(xiě)請(qǐng)求次數(shù)是后者的1.3-1.4倍。
在Redis fork延時(shí)方面，快杰的性能相較于通用云主機(jī)也有大幅提升，對(duì)5GB RSS內(nèi)存數(shù)據(jù)手動(dòng)備份，延時(shí)縮短20%-44%。對(duì)5GB RSS內(nèi)存數(shù)據(jù)手動(dòng)重寫(xiě)AOF文件，延時(shí)縮短24%-37%。

在生產(chǎn)者性能方面，相同配置下快杰每秒的吞吐量是通用云主機(jī)的3倍，平均延遲、最高延遲分別為后者的33%和38%；
在消費(fèi)者性能方面，對(duì)比通用云主機(jī)，快杰的數(shù)據(jù)獲取時(shí)間可節(jié)約49%，每秒的吞吐量為通用的1.9倍。