使用具有第 2 代 Intel® Xeon® 可擴充處理器的 Microsoft® Azure® Dds_v4 VM,分析每秒 Apache Spark™ 工作負載的資料高達 1.55 倍

Apache Spark

  • 利用小型虛擬機器 1.23 倍的輸送量,每秒分析更多資料。

  • 中型 VM 輸送量的 1.46 倍。

  • 大型 VM 的輸送量是 1.55 倍。

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透過具有第 2 代 Intel Xeon 可擴充處理器的 Microsoft Azure Dds_v4 系列 VM,加速機器學習工作負載

瞭解貴公司收集的大量資料是一項艱巨的任務,需要更新的技術才能快速完成工作。您選擇託管 Apache Spark 叢集的 Microsoft Azure 雲端 VM,決定了您可以以多快的速度從資料中取得可據以行動的資訊,並將其轉化為商業策略。針對 Microsoft Azure 上要求嚴苛的 Apache Spark 機器學習工作負載,選擇由第 2 代 Intel Xeon 可擴充處理器啟用的Dds_v4 VM,可讓您每秒分析更多資料,提升企業的敏捷性。

在兩部機器學習實作的測試中,比較 Microsoft Azure VM,第 2 代 Intel Xeon 可擴充處理器啟用的較新Dds_v4系列 VM,效能超過搭載 Intel Xeon E5 v4 處理器的較舊 Ds_v3 系列 VM,分析 Apache Spark 機器學習工作負載每秒高達 1.55 倍的資料。

相較于較舊的Ds_v3 VM,選擇具有第 2 代Intel Xeon可擴充處理器的 Dds_v4 系列 VM,可讓您更快速地分類資料,並根據資料的真實性快速做出商業決策。

小型企業透過小型 VM 更快獲得洞見

僅僅因為組織規模小並不代表其機器學習的需求。針對小型 VM 的大規模機器學習需求,選擇更新的技術可確保雲端虛擬機器符合目前的需求,並提供成長空間。

比較具有八個 vPU 的小 VM 的測試顯示,選擇搭載第 2 代 Intel Xeon 可擴充處理器的 Microsoft Azure Dds_v4 VM 可將 Apache Spark 機器學習工作負載提升高達 1.23 倍于搭載 Intel Xeon E5 v4 處理器的 Ds_v3 系列 VM 每秒工作負載的資料。

中型企業透過中型 VM 更快獲得洞見

如同在小型 VM 尺寸的測試中,比較具有 16 vCPU 的中型 VM 的測試顯示,搭載第 2 代 Intel® Xeon® 可擴充處理器的 Microsoft Azure Dds_v4 VM 可改善 Apache Spark 上的 Naéve Bayesian 和 k-means 叢集機器學習實作,在此案例中,老舊 Ds_v3 VM 的輸送量高達 1.46 倍。

大型 VM 讓企業更快獲得洞見

測試顯示,Apache Spark 機器學習效能的最大輸送量提升,可以具有較大的實例大小(含 64 vCPU),為 Naéve Bayesian 分類測試提供高達 1.55 倍的 Ds_v3 系列 VM 輸送量。

相較于較舊的 Ds_v3 系列,Microsoft Azure Dds_v4搭載第 2 代 Intel Xeon 可擴充處理器的 VM 可提供大幅的效能提升、提供 50% 更大的預設磁片磁碟機,並且無論需要的 VM 大小,在預設磁片磁碟機上提供高 IOP。這讓 Azure Dds_v4 VM 能以多種 VM 大小改善Ds_v3系列的機器學習。

瞭解更多資訊

若要在搭載第 2 代 Intel Xeon 可擴充處理器的 Microsoft Azure Dds_v4 系列 VM 上開始您的 Apache Spark 機器學習工作負載,請造訪 HTTP://intel.com/Azure

如需詳細測試詳細資訊,請造訪 HTTP://facts.pt/pg16MAO

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