作者：高明星 胡明月 金運(yùn)通

本系列將分三部分，第一部分介紹項(xiàng)目概述和“控制平面性能測試及優(yōu)化

一、項(xiàng)目簡介

鐵路作為一種大眾化的交通工具和非常重要的貨物運(yùn)輸方式，其業(yè)務(wù)規(guī)模龐大、覆蓋全國、服務(wù)全國各族人民。面對時代的變革和向現(xiàn)代物流企業(yè)轉(zhuǎn)型的需要，鐵路IT部門需要建設(shè)更高效靈活、部署簡便、安全可控的IT基礎(chǔ)設(shè)施。為了更好地支持中國鐵路總公司從傳統(tǒng)客貨運(yùn)輸企業(yè)向現(xiàn)代物流企業(yè)轉(zhuǎn)型，中國鐵路信息技術(shù)中心于2014年底決定研發(fā)云計(jì)算解決方案和產(chǎn)品，由此“鐵信云”應(yīng)運(yùn)而生。

為了更好地支持中國鐵路總公司從傳統(tǒng)客貨運(yùn)輸企業(yè)向現(xiàn)代物流企業(yè)轉(zhuǎn)型，中國鐵路信息技術(shù)中心于2014年底決定研發(fā)云計(jì)算解決方案和產(chǎn)品。作為一個大型行業(yè)的OpenStack用戶，中國鐵路總公司希望真正掌握開源技術(shù)，安全可控地運(yùn)用在生產(chǎn)中，而不是簡單的產(chǎn)品使用方，同時為了打造用戶與廠商共生互利的OpenStack新商業(yè)生態(tài)，“鐵信云”產(chǎn)品采用了業(yè)界創(chuàng)新的聯(lián)合研發(fā)模式，由中國鐵路信息技術(shù)中心牽頭組織，北京中鐵信科技有限公司和北京云途騰科技有限責(zé)任公司一起聯(lián)合研制。

基于鐵路的應(yīng)用及運(yùn)維特點(diǎn)，鐵信云要求以“穩(wěn)定性、可靠性、易用性、安全性”為標(biāo)準(zhǔn)對OpenStack進(jìn)行二次開發(fā)，解決OpenStack開源架構(gòu)下各種模塊與組件的不足，同時為了滿足鐵路行業(yè)超大規(guī)模行業(yè)云部署實(shí)施，并對業(yè)務(wù)應(yīng)用提供高性能、穩(wěn)定可靠的支撐，Intel聯(lián)合各方一起做了一系列的測試調(diào)優(yōu)和驗(yàn)證工作，主要分為以下3個部分：

控制平面性能測試及優(yōu)化

通過測試來驗(yàn)證鐵信云在單一region下能支撐的最大規(guī)模，尋找在單一region下部署的高效優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，以及在該架構(gòu)下的優(yōu)化參數(shù)配置，以保障其在超大規(guī)模部署和高負(fù)載條件下云服務(wù)能高效、穩(wěn)定、可靠運(yùn)行。

數(shù)據(jù)平面性能測試及優(yōu)化

云平臺承載業(yè)務(wù)的性能及運(yùn)行穩(wěn)定性與云平臺的數(shù)據(jù)平面密切相關(guān)，通過對存儲，計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)方面的性能測試和優(yōu)化來驗(yàn)證Intel產(chǎn)品及技術(shù)對云平臺數(shù)據(jù)平面的性能支撐，并為生產(chǎn)環(huán)境的部署及配置提供參考和優(yōu)化方法。

關(guān)鍵應(yīng)用負(fù)載Oracle RAC性能測試及優(yōu)化

Oracle RAC數(shù)據(jù)庫作為鐵路信息系統(tǒng)中的關(guān)鍵應(yīng)用，在控制平面及數(shù)據(jù)平面的優(yōu)化驗(yàn)證基礎(chǔ)之上，我們對Oracle RAC在鐵信云環(huán)境中進(jìn)行了部署和驗(yàn)證。

二、鐵信云架構(gòu)介紹

“鐵信云”云平臺目前主要包括基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)層（IaaS）和平臺服務(wù)層（PaaS），整體架構(gòu)如下圖所示：

?鐵信云平臺整體架構(gòu)

“鐵信云”的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)層（IaaS），以O(shè)penStack架構(gòu)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對計(jì)算資源池、存儲資源池和網(wǎng)絡(luò)資源池進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)度，為信息系統(tǒng)應(yīng)用部署提供基礎(chǔ)資源服務(wù)。計(jì)算資源池支持對KVM、VMware、X86裸機(jī)、Power設(shè)備等多種資源的統(tǒng)一管理；存儲資源池支持對基于X86服務(wù)器的分布式存儲和基于傳統(tǒng)商用存儲等多種資源的統(tǒng)一管理；網(wǎng)絡(luò)資源池支持對VLAN、VxLAN等多種模式下的物理和虛擬網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一管理。

“鐵信云”的平臺服務(wù)層（PaaS），為應(yīng)用運(yùn)行提供數(shù)據(jù)庫、中間件、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)備份等平臺軟件的統(tǒng)一部署服務(wù)；提供數(shù)據(jù)抽取、分析、存儲及展示等服務(wù)，同時基于容器技術(shù)提供應(yīng)用快速部署及遷移服務(wù)。

“鐵信云”還根據(jù)大規(guī)模部署等需求，不斷改進(jìn)完善云平臺功能。例如改進(jìn)了云主機(jī)監(jiān)控方式，舍棄了Ceilometer的監(jiān)控功能，集成了Open-Falcon；增加了日志審計(jì)模塊，便于管理員和租戶查閱操作日志；實(shí)現(xiàn)了云主機(jī)HA，支持物理主機(jī)故障時云主機(jī)自動遷移，等等。

“鐵信云”一期項(xiàng)目大規(guī)模部署環(huán)境中包括一個由780個物理節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的云系統(tǒng)，其中有3個控制節(jié)點(diǎn)、600個主機(jī)作為計(jì)算節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在計(jì)算節(jié)點(diǎn)上、117個存儲節(jié)點(diǎn)等。

本次大規(guī)模優(yōu)化驗(yàn)證基于以上鐵信云780個節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)，主要軟硬件設(shè)備及基本配置如下表所示：

三、控制平面性能測試及優(yōu)化

控制平面是指在云環(huán)境下為實(shí)現(xiàn)IT資源的統(tǒng)一管理和調(diào)度而設(shè)備互聯(lián)形成的網(wǎng)絡(luò)，設(shè)備包括控制節(jié)點(diǎn)和被管控的計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等資源節(jié)點(diǎn)；建立控制平面的目的是通過充分利用IT資源以更好地滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用運(yùn)行需求。

控制平面的性能是云平臺大規(guī)模部署的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，大規(guī)模行業(yè)云的控制平面部署設(shè)計(jì)有多種方案，如單一region規(guī)模化部署、多region部署、多cell等模式，無論哪種模式，單一region下的規(guī)模部署是基礎(chǔ)。通過測試來驗(yàn)證鐵信云在單一region下能支撐的最大規(guī)模，試圖尋找在單一region下部署的高效優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，以及在該架構(gòu)下的優(yōu)化參數(shù)配置，以保障其在超大規(guī)模部署和高負(fù)載條件下云服務(wù)能高效、穩(wěn)定、可靠運(yùn)行。

3.1 控制平面測試介紹

3.1.1 測試目的及方法

此次案例以探索單region的規(guī)模和性能邊界為目標(biāo)做了測試和優(yōu)化，最終希望利用現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)探索大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的云平臺部署最佳實(shí)踐：

• 觀察一定規(guī)模計(jì)算節(jié)點(diǎn)下創(chuàng)建云主機(jī)壓力對控制節(jié)點(diǎn)集群的影響，例如CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)IO、磁盤IO等，為今后大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心的云平臺設(shè)計(jì)、擴(kuò)容提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

• 并發(fā)及資源利用率考量。來自用戶的并發(fā)請求對整體系統(tǒng)穩(wěn)定性的考量，即尋找數(shù)據(jù)庫、RabbitMQ集群和OpenStack組件瓶頸，期望通過改良系統(tǒng)參數(shù)、服務(wù)配置、代碼邏輯，在服務(wù)穩(wěn)定的前提下最大化提高物理資源的使用效率。

我們依次對100、200、300、400、500、600物理計(jì)算節(jié)點(diǎn)做了多輪測試及優(yōu)化：

• 通過固定計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)，以1：20的比例（1臺計(jì)算節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建20臺云主機(jī)）分批次創(chuàng)建相應(yīng)數(shù)量的云主機(jī)，通過查詢數(shù)據(jù)庫和日志信息可以計(jì)算獲得其創(chuàng)建成功率，通過分析日志，對每臺創(chuàng)建成功的云主機(jī)，都可以計(jì)算得到它在創(chuàng)建過程中各模塊的時間消耗，并以此衡量創(chuàng)建云主機(jī)的性能。

• 針對RabbitMQ的分析，基于一組以1：2的比例（1臺計(jì)算節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建2臺云主機(jī)）分批次創(chuàng)建云主機(jī)的場景，用以獲取準(zhǔn)確的實(shí)際消息數(shù)目，建立基準(zhǔn)模型供后續(xù)分析參考驗(yàn)證。基于此，利用監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)定性分析在1:20比例下的優(yōu)化效果。

• 模擬多API同時觸發(fā)，針對失敗的請求，結(jié)合系統(tǒng)返回的信息和日志觀察，分析錯誤原因。

• 通過用一些性能監(jiān)測工具對創(chuàng)建云主機(jī)過程進(jìn)行性能評測。

3.2 控制平面性能測試分析及優(yōu)化

先對社區(qū)默認(rèn)的參數(shù)配置進(jìn)行測試，通過對日志數(shù)據(jù)的收集和分析發(fā)現(xiàn)大規(guī)模部署中的瓶頸所在，并逐步加以優(yōu)化和驗(yàn)證，最終得出大規(guī)模部署下最佳配置和部署實(shí)踐。

3.2.1 第一輪參數(shù)優(yōu)化調(diào)

社區(qū)默認(rèn)配置無法直接承載600+計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)模，表征如下：

• RabbitMQ連接超時，如圖4-1和4-2所示

• 無法執(zhí)行創(chuàng)建、獲取資源等任務(wù)

• Keystone無法響應(yīng)等

第一輪參數(shù)優(yōu)化調(diào)整的目標(biāo)是為了滿足大規(guī)模節(jié)點(diǎn)部署的應(yīng)用場景，使云管理平臺能夠基本正常運(yùn)行。如下表所示，我們對系統(tǒng)參數(shù)、數(shù)據(jù)庫配置、OpenStack組件分別根據(jù)需求做了調(diào)整。

例如,操作系統(tǒng)方面，我們調(diào)整了最大文件描述符、最大線程數(shù)，以提高單個系統(tǒng)吞吐能力;數(shù)據(jù)庫方面，我們調(diào)整了openfile限制，調(diào)大了查詢緩存,以提高數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)的整體性能;OpenStack方面，我們根據(jù)自身環(huán)境情況做了RPC相關(guān)的服務(wù)配置，以緩解服務(wù)端壓力。

配置參數(shù)優(yōu)化說明

經(jīng)過上述第一輪參數(shù)配置修改后，600+節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的云平臺工作正常，并能正常對外提供服務(wù)。

3.2.2 第二輪參數(shù)優(yōu)化調(diào)整

第二輪參數(shù)優(yōu)化調(diào)整的目標(biāo)是為了進(jìn)一步提高云平臺運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性。經(jīng)過上述第一輪參數(shù)調(diào)整，在高并發(fā)和高負(fù)載條件下創(chuàng)建云主機(jī)，仍然還存在較高的失敗率。為更好地了解創(chuàng)建云主機(jī)流程和錯誤性質(zhì)，我們分析了3組場景（200、400、600計(jì)算節(jié)點(diǎn)，以1:20比例創(chuàng)建云主機(jī)）的詳細(xì)日志以及數(shù)據(jù)庫中的所有相關(guān)信息。在全部24000個請求中，我們成功追蹤到所有請求，其中17703個請求成功完成，成功率僅為73.76%。

我們對創(chuàng)建過程中的錯誤進(jìn)行了分類，下表展示了錯誤分布情況。基于分詞、特征提取以及聚類建模分析，我們得到關(guān)鍵錯誤信息，消除了重復(fù)和不相關(guān)的信息.

?創(chuàng)建云主機(jī)異常分類統(tǒng)計(jì)表

3.2.2.1兩大錯誤問題分析

列出了的幾種錯誤表現(xiàn)形式，可以主要?dú)w納為以下兩大錯誤類型：

• 消息隊(duì)列相關(guān)問題：在壓力太大的情況下，RabbitMQ集群不穩(wěn)定因素會導(dǎo)致隊(duì)列同步失敗，最終消息丟失， 或者直接導(dǎo)致隊(duì)列消失，消費(fèi)者無法拿到消息等。因此出現(xiàn)，Neutron linuxbridge agent上報狀態(tài)失敗，neutron-server誤認(rèn)為與port綁定的linuxbridge agent處于dead狀態(tài)，導(dǎo)致port綁定失敗；Nova通過RPC與nova-scheduler交互選擇host主機(jī)失敗導(dǎo)致選擇主機(jī)失敗、與nova-compute交互執(zhí)行創(chuàng)建云主機(jī)操作失敗導(dǎo)致云主機(jī)一直處于scheduling狀態(tài)等情況。

• 數(shù)據(jù)庫問題：一方面，數(shù)據(jù)庫表死鎖，主要集中在Neutron創(chuàng)建port分配IP的過程中，并發(fā)分配網(wǎng)絡(luò)IP時會導(dǎo)致資源爭搶；另一方面，在nova-compute準(zhǔn)備網(wǎng)絡(luò)資源、及nova-api檢驗(yàn)請求網(wǎng)絡(luò)信息時與Neutron交互的過程中，由于數(shù)據(jù)庫讀寫較慢導(dǎo)致Neutron處理請求過慢，無法響應(yīng)Nova的請求。

3.2.2.2參數(shù)再次優(yōu)化調(diào)整

經(jīng)進(jìn)一步調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，表4-2列出的異常及錯誤問題，可采用如下方法規(guī)避并進(jìn)一步調(diào)優(yōu)。

• 適 當(dāng)增 加 N e u t r o n 配 置中的 a ge nt _ d ow n _ t i m e，避 免linuxbridge agent出現(xiàn)僵死的現(xiàn)象。適當(dāng)增加Nova配置文件的the service_down_time，避免novascheduler調(diào)度過程中出現(xiàn)nova-compute僵死的現(xiàn)象。

• 將Nova配置文件中的the rpc_response_timeout設(shè)置為更長的時間，允許更長的時間等待nova-scheduler調(diào)度。

經(jīng)過上述參數(shù)優(yōu)化調(diào)整后，可以在一定程度上緩解創(chuàng)建云主機(jī)的失敗率。完成第二輪參數(shù)優(yōu)化調(diào)整后，我們再次在相同的3個場景下，共創(chuàng)建24000臺云主機(jī)，成功率由73.76%上升至84.50%。但是仍然有一部分錯誤需要解決，接下來我們對2大錯誤問題根源入手進(jìn)行更深層次的分析優(yōu)化。

3.2.3消息統(tǒng)計(jì)模型及消息通信架構(gòu)調(diào)整

測試過程中，伴隨集群規(guī)模擴(kuò)大（主要是計(jì)算節(jié)點(diǎn)增加），服務(wù)端對成功響應(yīng)創(chuàng)建請求的占比有所下降。通過進(jìn)一步對錯誤日志分析，在創(chuàng)建過程中，通常會出現(xiàn)以下幾類異常：

• 消息隊(duì)列丟失導(dǎo)致云主機(jī)一直處于調(diào)度狀態(tài)（已經(jīng)選出主機(jī)，但是計(jì)算節(jié)點(diǎn)沒有處理相關(guān)任務(wù)，云主機(jī)狀態(tài)也不會變成error）

• 各服務(wù)連接RabbitMQ失敗并不斷重連

• 處理創(chuàng)建請求的過程中RabbitMQ崩潰針對消息隊(duì)列壓力過大的問題，我們對比配置了nova-conductor的兩種API模式，由rpc改為local模式;另一方面，notification driver配置為noop。

這些措施一定程度上減少了消息隊(duì)列的負(fù)荷。同時，我們結(jié)合源碼對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，先從源碼中匯總創(chuàng)建過程中出現(xiàn)的rpc方法，再根據(jù)涉及的rpc類型估計(jì)相應(yīng)的消息數(shù)目，最后得到關(guān)于創(chuàng)建請求產(chǎn)生的消息總數(shù)的計(jì)算模型，通過分析測試過程中RabbitMQ產(chǎn)生的的trace日志，可以獲取實(shí)際消息數(shù)目。但考慮到大規(guī)模創(chuàng)建對RabbitMQ的壓力，我們采取的是小規(guī)模（按照1:2的比例為每個計(jì)算節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建云主機(jī)）定量驗(yàn)證模型，大規(guī)模定性分析優(yōu)化結(jié)果的方法。在小規(guī)模環(huán)境下，經(jīng)過對比，實(shí)際消息數(shù)與我們的模型分析結(jié)果一致。

結(jié)果表明，消息總數(shù)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)緊密相關(guān)，會隨著計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)模的增加而迅速增加，分析發(fā)現(xiàn)主要消息來源是neutron-server向linuxbridge agent發(fā)送l2 population和安全組信息的廣播涉及的兩個方法：securitygroups_member_updated和add_fdb_entries。例如600個節(jié)點(diǎn)會產(chǎn)生千萬級別 [注1] 的消息經(jīng)由消息隊(duì)列處理， 而l2 population和安全組的消息占這個消息總數(shù)的90%以上。因此我們將這兩類消息進(jìn)行了剝離，以減輕RabbitMQ的負(fù)擔(dān).

通過分析OpenStack服務(wù)的行為，我們可以成功評估所需消息隊(duì)列節(jié)點(diǎn)的規(guī)模，并對未來集群規(guī)模做科學(xué)的制定和規(guī)劃。

3.2.4 OpenStack組件數(shù)據(jù)庫負(fù)載分析及優(yōu)化

前文描述過，在并發(fā)創(chuàng)建的時候，由于neutron在分配IP地址時，會發(fā)生嚴(yán)重的資源爭搶，這在高并發(fā)下會導(dǎo)致請求緩慢，甚至請求超時的錯誤發(fā)生。通過仔細(xì)分析，這是由于在liberty版本中，IP地址的分配是通過select…for update語句觸發(fā)，該類語句會在數(shù)據(jù)庫層獲取相關(guān)行的intend lock，高并發(fā)情況下，同一子網(wǎng)內(nèi)的IP分配請求都會對該子網(wǎng)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫表的intend lock進(jìn)行爭搶。

從而導(dǎo)致資源忙等待超時，在業(yè)務(wù)層面就會表現(xiàn)出數(shù)據(jù)庫 deadlock。雖然在業(yè)務(wù)層面對該類異常進(jìn)行了重試，但在實(shí)際的測試中發(fā)現(xiàn)分配成功率并沒有得到太大的改善。

而在mitaka版本之后， IP分配方式得以改進(jìn)。更改后的邏輯不再使用select…for update的方式獲得結(jié)果，而是組合了select語句配合一個窗口值隨機(jī)分配IP地址。因?yàn)橄嚓P(guān)的IP分配流程都在內(nèi)存中進(jìn)行，這就避免了IPAvailabilityRanges表加鎖，我們更新(backport)了相關(guān)patch，圖4-6中對比了修改IP分配邏輯前后的rally測試結(jié)果。兩張結(jié)果對比了更新patch前后并發(fā)創(chuàng)建port時的成功率及耗時。可以看到社區(qū)的patch修復(fù)效果較為明顯，并發(fā)創(chuàng)建240個port成功率和耗時上都較修復(fù)前有了較大的改進(jìn)。

在測試過程中，我們也嘗試通過其他的架構(gòu)來提高數(shù)據(jù)庫的并發(fā)事務(wù)能力，我們通過在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中開啟dtrace探針來分析云主機(jī)生成期間數(shù)據(jù)庫的訪問行為，例如分析OpenStack不同項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫的訪問熱度、CUID(create,update,insert,delete)執(zhí)行比例及耗時等。

發(fā)現(xiàn)在云主機(jī)并發(fā)創(chuàng)建期間，OpenStack不同項(xiàng)目的CUID占比。我們可以看到neutron, nova SELECT讀的占比分別達(dá)到82.1%(1972/2400)和62.1%(2356/3790)

因此，當(dāng)數(shù)據(jù)庫集群主節(jié)點(diǎn)負(fù)荷較高時，我們可以通過在數(shù)據(jù)庫集群和sqlachemy之間增加數(shù)據(jù)庫代理來分發(fā)讀寫請求。當(dāng)然，這首先需要在業(yè)務(wù)層增加額外的代碼來幫助數(shù)據(jù)庫代理層識別讀事務(wù)與寫事務(wù)請求，數(shù)據(jù)庫代理會透明的將讀事務(wù)和寫事務(wù)分發(fā)到不同的數(shù)據(jù)庫實(shí)例上，這可以有效的提高數(shù)據(jù)庫的并發(fā)事務(wù)能力。

3.2.5綜合優(yōu)化前后云主機(jī)創(chuàng)建請求成功率及耗時分析

經(jīng)過部分參數(shù)調(diào)優(yōu)后，集群規(guī)模從100依次增長到600個節(jié)點(diǎn)時，由于數(shù)據(jù)庫、RabbitMQ、OpenStack組件服務(wù)的原因創(chuàng)建云主機(jī)的成功率從100%逐漸衰減到80%。描述nova-api、nova-scheduler、控制節(jié)點(diǎn)nova服務(wù)向計(jì)算節(jié)點(diǎn)發(fā)送RPC消息、nova-compute這四部分組件級別耗時）對比了相同規(guī)模相同壓力下，RabbitMQ和數(shù)據(jù)庫進(jìn)一步調(diào)優(yōu)前后，按照每個計(jì)算點(diǎn)20臺云主機(jī)的比例創(chuàng)建云主機(jī)過程的平均耗時。可以看到，隨著集群規(guī)模增加，創(chuàng)建耗時逐漸增長，當(dāng)集群規(guī)模增長到600個節(jié)點(diǎn)時，單臺云主機(jī)創(chuàng)建平均耗時可達(dá)到600s左右。在前面的基礎(chǔ)上，通過對大量日志及相關(guān)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的進(jìn)一步分析，我們發(fā)現(xiàn)nova-api等待neutron-server返回網(wǎng)絡(luò)信息時間較長，導(dǎo)致novaapi耗時較長，同時，nova-scheduler處理時間也較長，根源還是在于數(shù)據(jù)庫和RabbitMQ的性能限制了云平臺處理請求的能力。

經(jīng)過RabbitMQ和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化后，nova-scheduler調(diào)度效率提高了20倍, neutron-server的吞吐提高了90%。優(yōu)化后，并發(fā)創(chuàng)建云主機(jī)的成功率幾乎不受集群規(guī)模的影響，沒有明顯波動，穩(wěn)定在100%附近；平均創(chuàng)建時間也比優(yōu)化前也有明顯縮短。

?綜合優(yōu)化前后云主機(jī)創(chuàng)建耗時對比

文章摘自英特爾精英匯

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