Azure AI Search のパフォーマンスベンチマーク

[アーティクル]
04/22/2024

重要

これらのベンチマークは、2024 年 4 月 3 日より前に作成された検索サービスに適用され、非ベクトルワークロードにのみ適用されます。新しい制限では、サービスとワークロードの更新が保留中です。

パフォーマンスベンチマークは、同様の構成で潜在的なパフォーマンスを見積もる場合に役立ちます。実際のパフォーマンスは、検索サービスのサイズや送信するクエリの種類など、さまざまな要因によって変わります。

ワークロードに必要な検索サービスのサイズを推定できるように、さまざまな検索サービスと構成のパフォーマンスを文書化するための、いくつかのベンチマークを実行しました。

さまざまなユースケースに対応するために、次の 2 つの主要なシナリオでベンチマークを実行しました。

eコマース検索 - このベンチマークは、eコマースの実際のシナリオをエミュレートしたもので、北欧の eコマース企業 CDON に基づいています。
ドキュメント検索 - このシナリオは、Semantic Scholar のドキュメント全文に対するキーワード検索で構成されています。これは、一般的なドキュメント検索ソリューションをエミュレートします。

これらのシナリオにはさまざまなユースケースが反映されていますが、どのシナリオも異なるため、常に個々のワークロードのパフォーマンスをテストすることをお勧めします。 Microsoft は JMeter を使用したパフォーマンステストソリューションを公開し、独自のサービスに対して同様のテストを実行できるようにしました。

テスト方法

Azure AI Search のパフォーマンスにベンチマークを設定するために、さまざまな階層と、レプリカやパーティションの組み合わせで 2 つの異なるシナリオに対してテストを実行しました。

このようなベンチマークを作成するために、次の方法が使用されました。

テストは、180 秒間に X QPS (1 秒あたりのクエリ数) で開始されます。これは通常、5 または 10 QPS でした。
QPS はその後 X ずつ増加し、さらに 180 秒間実行されました
180 秒ごとに、平均待機時間が 1,000 ミリ秒を超えるか、またはクエリの成功率が 99% 未満に達するまで、テストが X QPS ずつ増加しました。

次のグラフは、テストのクエリの負荷の例をビジュアルで示しています。

テストの例

各シナリオでは、キャッシュによってテストに過度のずれが生じないように、少なくとも 10,000 の一意のクエリを使用しました。

重要

これらのテストには、クエリワークロードのみが含まれます。大量のインデックス作成操作が予想される場合は、そのことを見積もりとパフォーマンステストに考慮してください。インデックス作成をシミュレートするためのサンプルコードについては、このチュートリアルを参照してください。

定義

最大 QPS - 最大 QPS 数は、テストで達成された最大 QPS に基づいています。ここで、クエリの 99% はスロットリングがなく、平均待機時間が 1000 ms 未満で、正常に完了しています。
最大 QPS の割合 - 特定のテストに対して達成された最大 QPS の割合。たとえば、特定のテストが最大 100 QPS に達した場合、最大 QPS の 20% は 20 QPS になります。
待機時間 - クエリに対するサーバーの待機時間。この数値には、ラウンドトリップ遅延 (RTT) は含まれません。結果はミリ秒 (ms) 単位で示されます。

テストの免責事項

これらのベンチマークの実行に使用されたコードは、azure-search-performance-testing リポジトリで入手できます。 JMeter パフォーマンステストソリューションでは、ベンチマークよりも少し低い QPS レベルが見られたことに注意してください。違いは、テストのスタイルの違いが原因である場合があります。これは、運用ワークロードに可能な限り近いパフォーマンステストを行うことが重要であることを示しています。

重要

これらのベンチマークは、サービスの一定レベルのパフォーマンスを保証するものではありませんが、シナリオに応じて期待できるパフォーマンスを把握できます。

ご質問やご不明な点がある場合は、azuresearch_contact@microsoft.com にご連絡ください。

ベンチマーク 1: eコマース検索

このベンチマークは、スウェーデン、フィンランド、ノルウェー、デンマークで北欧地域最大のオンラインマーケットプレースを運用する eコマース企業 CDON と提携して作成されました。 CDON は、1,500 のマーチャントを通じて、800 万を超える幅広い品揃えの商品を提供しています。 2020 年には、CDON は、1 億 2,000 万人以上の訪問者と 200 万人のアクティブな顧客がありました。 CDON の Azure AI Search の使用方法の詳細については、こちらの記事をご覧ください。

これらのテストを実行するために、CDON の運用検索インデックスと、Web サイトから何千もの一意のクエリのスナップショットを使用しました。

シナリオの詳細

ドキュメント数: 6,000,000
インデックスサイズ: 20 GB
インデックススキーマ: 合計 250 のフィールド、25 の検索可能なフィールド、200 のファセット化またはフィルターが可能なフィールドを含む幅広いインデックス
クエリの種類: ファセット、フィルター、順序付け、スコアリングプロファイルを含むフルテキスト検索クエリ

S1 のパフォーマンス

秒間クエリ

次のグラフは、サービスが長時間にわたって処理できる最高のクエリ負荷を、1 秒あたりのクエリ数 (QPS) で示しています。

最も保守がしやすい QPS eコマース S1

クエリの待機時間

クエリの待ち時間は、サービスの負荷によって異なり、高い負荷の下にあるサービスでは、クエリの平均待ち時間が長くなります。次の表は、3 つの異なる使用レベルのクエリ待機時間の 25、50、75、90、95、99 番目のパーセンタイルを示しています。

最大 QPS の割合	平均待機時間	25%	75%	90%	95%	99%
20%	104 ms	35 ミリ秒	115 ms	177 ms	257 ms	738 ms
50%	140 ms	47 ms	144 ms	241 ms	400 ミリ秒	1175 ms
80%	239 ms	77 ms	248 ms	466 ms	763 ms	1752 ms

S2 のパフォーマンス

秒間クエリ

次のグラフは、サービスが長時間にわたって処理できる最高のクエリ負荷を、1 秒あたりのクエリ数 (QPS) で示しています。

最も保守がしやすい QPS eコマース S2

クエリの待機時間

最大 QPS の割合	平均待機時間	25%	75%	90%	95%	99%
20%	56 ミリ秒	21 ミリ秒	68 ms	106 ミリ秒	132 ms	210 ms
50%	71 ms	26 ms	83 ms	132 ms	177 ms	329 ms
80%	140 ms	47 ms	153 ミリ秒	293 ms	452 ms	924 ms

S3 のパフォーマンス

秒間クエリ

次のグラフは、サービスが長時間にわたって処理できる最高のクエリ負荷を、1 秒あたりのクエリ数 (QPS) で示しています。

最も保守がしやすい QPS eコマース S3

この例では、2 番目のパーティションを追加すると最大の QPS が大幅に増加しますが、3 番目のパーティションを追加すると、わずかな変化しかありません。 2 つのパーティションしかない S3 のアクティブなメモリにすべてのデータが既に取り込まれているため、少ししか改善されない場合があります。

クエリの待機時間

最大 QPS の割合	平均待機時間	25%	75%	90%	95%	99%
20%	50 ミリ秒	20 ミリ秒	64 ms	83 ms	98 ms	160 ミリ秒
50%	62 ms	24 ms	80 ミリ秒	107 ms	130 ミリ秒	253 ms
80%	115 ms	38 ms	121 ms	218 ms	352 ms	828 ms