El siguiente artículo describe el benchmark realizado sobre Athento a finales de 2022.

Arquitectura

• 120 GB RAM
• 32 vCores (2,3 GHz)
• 400 GB SSD
• 10.000 Mb/s

Configuración de los servicios

# DB Version: 12
# OS Type: linux
# DB Type: web
# Total Memory (RAM): 60 GB
# CPUs num: 16
# Connections num: 200
# Data Storage: ssd

max_connections = 200
shared_buffers = 15GB
effective_cache_size = 45GB
maintenance_work_mem = 2GB
checkpoint_completion_target = 0.9
wal_buffers = 16MB
default_statistics_target = 100
random_page_cost = 1.1
effective_io_concurrency = 200
work_mem = 19660kB
min_wal_size = 1GB
max_wal_size = 4GB
max_worker_processes = 16
max_parallel_workers_per_gather = 4
max_parallel_workers = 16
max_parallel_maintenance_workers = 4

Estructura de información

Se han creado 300 millones de documentos, repartidos en 30 espacios.

Se han creado 10 tipologías documentales de 20 tipos de metadatos cada una.

Se han creado 1000 usuarios.

Rendimiento a nivel de interfaz de usuario

A continuación puede verse el resultado del test de rendimiento para un escenario con 1000 VUs con una duración de 1 hora y un ramp up de 60 minutos.

Rendimiento a nivel de API

A continuación puede verse el resultado del test de rendimiento para un escenario con 600 VUs con una duración de 1 hora y 30 minutos y un ramp up de 60 minutos.

Esta prueba ha tenido los siguientes resultados:

Aviso sobre el rendimiento en entornos personalizados

Estas pruebas se basan en las funcionalidades propias del producto.

En otros entornos, los tiempos pueden variar dependiendo de la carga del sistema por operaciones personalizadas, comandos personalizados, configuraciones específicas, etc.

¿Cómo puede escalar Athento?

Dado su stack tecnológico, Athento puede escalar tanto vertical como horizontalmente. Ver artículos:

• ¿Cómo puede escalar Athento?
• Escalabilidad y Rendimiento