С точки зрения производительности процессора, насколько быстрее время выполнения в бэкэнде Google App Engine по сравнению с тем, что не в бэкэнде?

Question

Мы разрабатываем прототип приложения на платформе Google App Engine, но некоторая часть кода требует довольно интенсивной обработки ЦП и демонстрирует ужасную производительность. Мы пытались оптимизировать код, но мы также пытаемся исследовать подход throw more hardware для наших целей оптимизации. : -)

Официальная документация от Google , кажется, подчеркивает особенности: backend allows code to execute more than 30 seconds и you can have always-on instance using backend, но не дает четкого описания того, насколько быстрее мы можем ожидать выполнения нашего кода по сравнению с использованием обычного , не бэкэнд, окружающая среда. Просмотр интернета тоже не сильно помогает.

Я понимаю, что использование более высоких классов бэкэндов (например, класс B8, виртуальный процессор 4,8 ГГц ), скорее всего, даст мне гораздо более быстрое время выполнения, но мне любопытно (и надеюсь!), Даже если использование самого низкого класса бэкэнда может значительно ускорить выполнение.

Итак, я надеюсь, что толпа мудрости в стеке потока сможет поделиться своим опытом относительно того, насколько быстродействующим является бэкэнд Google App Engine по сравнению с не бэкэнд-средой в плане производительности?

Answer 1

Теперь, когда у нас есть несколько месяцев в будущем, Google выпустил App Engine 1.6.1 и добавляет возможность настраивать экземпляры внешнего интерфейса для использования различных классов , все стало намного более прозрачный

Теперь можно сделать вывод, что экземпляр внешнего интерфейса по умолчанию эквивалентен виртуальной машине с процессорной мощностью 600 МГц. Это эквивалентно мощности ЦП низкоуровневого серверного экземпляра.

Таким образом, даже базовый экземпляр самого низкого класса не даст мне повышения производительности по сравнению с классом экземпляра внешнего интерфейса по умолчанию. Хорошо, что теперь мы можем выбрать экземпляр внешнего интерфейса более высокого класса, а не полагаться на сервер более высокого класса для выполнения кода, интенсивно использующего процессор.