[论文解读] Blockchain Goes Green? Part II: Characterizing the Performance and Cost of Blockchains on the Cloud and at the Edge

Dumitrel Loghin, Tien Tuan Anh Dinh+4 more|arXiv (Cornell University)|May 14, 2022

Blockchain Technology Applications and Security被引用 4

一句话总结

本文评估了Hyperledger Fabric和ConsenSys Quorum在不同硬件上的性能与成本表现，涵盖x86/64与基于ARM的云环境和边缘系统，结果表明基于ARM的Amazon Graviton实例在吞吐量和成本效益方面优于Intel Xeon服务器，而边缘设备虽性能较低，但在排除人力成本后可实现显著的长期成本节约。

ABSTRACT

While state-of-the-art permissioned blockchains can achieve thousands of transactions per second on commodity hardware with x86/64 architecture, their performance when running on different architectures is not clear. The goal of this work is to characterize the performance and cost of permissioned blockchains on different hardware systems, which is important as diverse application domains are adopting t. To this end, we conduct extensive cost and performance evaluation of two permissioned blockchains, namely Hyperledger Fabric and ConsenSys Quorum, on five different types of hardware covering both x86/64 and ARM architecture, as well as, both cloud and edge computing. The hardware nodes include servers with Intel Xeon CPU, servers with ARM-based Amazon Graviton CPU, and edge devices with ARM-based CPU. Our results reveal a diverse profile of the two blockchains across different settings, demonstrating the impact of hardware choices on the overall performance and cost. We find that Graviton servers outperform Xeon servers in many settings, due to their powerful CPU and high memory bandwidth. Edge devices with ARM architecture, on the other hand, exhibit low performance. When comparing the cloud with the edge, we show that the cost of the latter is much smaller in the long run if manpower cost is not considered.

研究动机与目标

• 评估许可区块链在多种硬件架构（包括x86/64与ARM）下的性能与成本，涵盖云与边缘部署场景。
• 解决在非x86/64平台（尤其是日益广泛应用于云与边缘环境的ARM系统）上对区块链工作负载缺乏系统性评估的问题。
• 量化区块链节点的总拥有成本（TCO），包括硬件、能耗与人力成本，以支持部署决策。
• 比较两种主流许可区块链——Hyperledger Fabric与Quorum——在不同共识机制与硬件平台上的效率。
• 为应用设计师与系统架构师提供指导，基于性能、能效与长期成本选择最优硬件部署方案。

提出的方法

• 在五种硬件平台（AWS Xeon，x86/64；AWS Graviton，ARM；边缘Xeon；NVIDIA Jetson TX2，ARM；Raspberry Pi 4，ARM）上对Hyperledger Fabric与Quorum进行了广泛的基准测试。
• 通过在不同工作负载与节点数量下测量吞吐量（每秒事务数）与延迟（第95百分位数）来评估性能。
• 使用包含硬件采购成本、能耗（基于平均功耗）与人力成本的模型，量化三年生命周期内的总拥有成本（TCO）。
• 采用标准化TCO公式：$ C = N \cdot C_s + N \cdot T \cdot P_a \cdot C_{ph} + T \cdot C_{mh} $，其中$ N $为节点数量，$ C_s $为节点成本，$ T $为生命周期（小时），$ P_a $为平均功耗，$ C_{ph} $为每千瓦时电费，$ C_{mh} $为每小时人力成本。
• 在Quorum中评估了Raft（CFT）与IBFT（BFT）共识机制，以代表不同的容错需求。
• 在两种场景下比较云（IaaS）与边缘部署：包含与不包含人力成本，以评估运营可持续性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在云与边缘环境中，许可区块链在x86/64与基于ARM的硬件上的性能与成本如何变化？
• RQ2 与x86/64 Xeon服务器相比，Hyperledger Fabric与Quorum在基于ARM的Graviton实例上的相对性能如何？
• RQ3 在排除与包含人力成本的情况下，区块链节点的总拥有成本（TCO）在云与边缘部署之间有何差异？
• RQ4 尽管吞吐量较低，基于ARM CPU的边缘设备在成本方面有多大优势？
• RQ5 Quorum中不同共识机制（Raft与IBFT）在不同硬件平台上对性能与成本的影响如何？

主要发现

• 基于ARM的Amazon Graviton云实例在Hyperledger Fabric上实现了最高10%的吞吐量提升，且成本比Xeon实例低35%，主要得益于更高的CPU性能与2倍的内存带宽。
• 对于Quorum，Graviton实例的吞吐量比Xeon实例低25%，但仍实现了35%的成本降低，表明其在性能较低的情况下仍具备更高的成本效益。
• 边缘设备（如Raspberry Pi 4与Jetson TX2）由于CPU与内存资源受限，性能显著较低，吞吐量最高比云实例慢10倍。
• 在排除人力成本后，边缘部署成本显著更低：Xeon(edge)为Graviton云实例的1.5倍成本，Jetson TX2为10倍，Raspberry Pi 4为75倍。
• 当包含人力成本时，边缘部署的成本优势被逆转，云部署平均成本更低（例如，Xeon(cloud)为每小时$0.476，Xeon(edge)为每小时$0.884）。
• 结果表明，边缘部署的长期成本节约高度依赖于是否将运维人力成本纳入TCO，提示边缘部署更适合低维护、低吞吐量的应用。