今日已办

分工

1. 测试 - 谢雨晨、郑兆隆
2. 将1的测试结果记录整理为一个表格，列有：平均内存、最大内存、95内存、cpu的这些等等 - 邓烨钒
3. HyperScan和官方正则库的benchmark对比 - 张锐添
4. PPT制作 - 其他人
5. 灵活调动

进度

1. trace上报：jaeger-collector和signoz-collector的cpu、内存，数据库存储大小
2. trace查询：signoz-web的url压测某条trace，得到耗时
3. metric上报：otel-collector和signoz-collector的cpu、内存，数据库存储大小
4. hyperscan和go官方库的benchmark对比

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1. collector测试：trace-40% metric-40%
2. 查询测试：20%
3. ppt：60%

Prometheus

grafana - How to get the 95th percentile of an average in Prometheus? - Stack Overflow

HTTP API | Prometheus

Grafana 配置 Prometheus

PPT流程

1. 项目介绍：

   1. 介绍项目解决什么问题，重点是为什么有这个项目。- 肖泽鑫2分钟
   2. 分多一页讲hyperscan和waterwill任务。- 张锐添1分钟

2. 成果展示：

   1. 简单简单展示otel功能，一页ppt。- 邓晔钒 30秒视频+30秒介绍
   2. 重点放在各种表格上，你们做的性能对比证明otel更优。然后按照周六对齐的成果部份顺序展示：
      1. 岑煜森 2分钟
      2. collector cpu、内存对比 30秒
      3. es和ck 存储大小 30秒
      4. web-url 耗时查询性能 30秒
      5. hyperscan、waterwill 30秒

3. 项目难点：举例最多3个你们遇到的问题和解决办法，每个一两页PPT

   1. 郑兆隆 & 谢雨晨
   2. 1个人 服务部署 1.5分钟
   3. 1个人 测试 1.5分钟
   4. 。。。

4. 组员分工：每个人准备一到两页PPT介绍自己在项目中负责的部份

   1. 每个人 1一页 8分钟

明日待办

1. 继续完成测试的结果
2. 完善PPT和结果展示

新测试报告

我们打算在 10 万到 100 万之间摸一个不会丢的量以及合适的并发量，作为不同 collector 测存储和查询的前提

我们能不能固定一个数量，然后使用相同的代码来上报相同的trace（只是可以控制线程睡眠时间）来调整耗时，让两种collector都能完整的上报所有数据，保证不会丢失，最后来计算存储大小

Trace-Collector

collector	测试上报span数 / w	test耗时 / s	实际存储span数目 / w	cpu_age / %	cpu_95th / %	mem_avg / MB	存储容量 / MB
jaeger-collector	100	337.5	100	26.65	29.66	40.80	1239.04
jaeger-collector	100	338.01	99.95	26.66	30.12	40.39	1239.04
signoz-collector	100	573.04	101	31.26	36.94	269.25	450.53
signoz-collector	100	533.67	99.88	33.44	37.76	307.94	456.17
signoz-collector	100	543.27	104.5	32.71	36.04	293.42	453.66
otel-collector	100	336.16	100	5.49	6.11	67.15	68.74
otel-collector	100	336.54	100	5.79	6.03	68.43	68.61

	cpu_avg(%)	cpu 95th(%)	mem_avg(B)	size (MiB)	备注	上报耗时(s)
signoz-trace	36.00	151.75	1334004344	450	协程数=100；每个2000x5个spans（每个span间隔为55毫秒），上报100万，丢失=0	557.067
signoz-trace	36.29	147.21	1473282048	451.3	协程数=100；每个2000x5个spans（每个span间隔为55毫秒），上报100万，丢失=0	557.03
signoz-metric	61.32	177.06	284539984	2.56	每个2000x3个不同类型的指标（间隔为80毫秒），上报60万，sample_v2 行数=99万	163.357
signoz-metric	57.25	176.35	272792398	2.77	每个2000x3个不同类型的指标（间隔为100毫秒），上报60万，sample_v2 行数=130万左右	203.351
otel-trace	8.01	9.96	214051636	69.81	协程数100，span上报间隔20ms	207.766
otel-trace	8.04	9.73	221531567	69.81	协程数100，span上报间隔20ms	207.836
otel-metric	23.02	41.66	300469474	11.22	协程数100，metrics上报间隔20ms，上报共60万条	43.160
otel-metric	19.55	40.59	309937719	11.18	协程数100， metrics上报间隔20ms，上报共60万条	43.110

Metric-Collector

collector	test耗时 / s	实际存储列数/行数 / w	cpu_age / %	cpu_95th / %	mem_avg / MB	存储容量 / MB
signoz-collector	103.46	104.20	37.43	40.20	52.11	0.92
signoz-collector	103.44	103.81	37.40	40.86	53.24	0.87
otel-collector	103.42	31.02	39.71	46.89	152.53	5.88
otel-collector	103.49	31.04	39.51	45.70	159.33	5.86

Web

web-url	ms
signoz-web	37.71
signoz-web	39.63
signoz-web	37.80
signoz-web	38.09
signoz-web	38.75
signoz-web	35.79
signoz-web	35.67
signoz-web	37.29
signoz-web	33.09
signoz-web	37.29
grafana	54.77
grafana	76.72
grafana	62.03
grafana	58.10
grafana	67.44
grafana	78.71
grafana	65.15
grafana	59.85
grafana	60.63
grafana	65.55
jaeger-web	38.31
jaeger-web	39.84
jaeger-web	36.85
jaeger-web	35.23
jaeger-web	35.93
jaeger-web	38.14
jaeger-web	33.24
jaeger-web	31.12
jaeger-web	41.13
jaeger-web	31.26