ModelArts在线服务时延测试

前言

当一个模型部署成ModelArts的在线服务在本地调用，用户往往会关注整个端到端的时延，本文将科学的带大家了解和测试整个端到端各个阶段的耗时。

获取端到端时延

获取单次请求的端到端时延，非常简单，首先根据我之前写的教程：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/313145   部署好模型，然后通过：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/313762  本地通过代码调用在线服务，然后再main.py函数加一句:

print(r.elapsed.total_seconds())

即可获取整个端到端的时间。但是整个时延其实后置很多的方法，如下图所示，首先是本地请求所在的区域，如果模型在线服务部署在北京，而用户在华南地区，那这个地域的距离需要非常多跳，才能跳到北京那，非常需要时间，一个理想的做法，申请一个也在北京的ECS[在线虚拟机、带宽足够]，用同区域的ECS去调用在线服务来推理，可以减小时延，下图所示是整个链接的大体耗时：

从结果可以看到，传输一个600k的json到在线服务去推理，总时长来回大概是100ms，而其中推理的时间大概是只有6~8ms[数据前处理+推理+后处理]，这是通过在模型部署中的customize_service.py打点打印出来获取的时间，真实有效哈哈。而大部分的时间都花在网络上，接下来详细分析这100ms到底花在了哪里。

curl测试方法

通过curl命令可以测的更详细的网络耗时，具体指令教程可以参考华为云官方文档：https://support.huaweicloud.com/inference-modelarts/inference-modelarts-0023.html

测试命令：

curl -o /dev/null -s -w %{http_code}:%{http_connect}:%{content_type}:%{time_namelookup}:%{time_redirect}:%{time_pretransfer}:%{time_connect}:%{time_starttransfer}:%{time_total}:%{speed_download} -H 'X-Auth-Token:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' -H 'Content-type: application/json' -d '{"type":"string"}' -X POST https://xxxxxxxxxxxxxx.apig.cn-north-4.huaweicloudapis.com/v1/infers/xxxx-xxxx-xxxxx-xxxxx-xxxxx

其中：

http_code http状态码，如200成功,301转向,404未找到,500服务器错误等

http_connect The numerical code that was found in the last response (from a proxy) to a curl CONNECT request

time_namelookup DNS解析时间,从请求开始到DNS解析完毕所用时间。

time_redirect 重定向时间，包括到最后一次传输前的几次重定向的DNS解析，连接，预传输，传输时间。

time_pretransfer 从开始到准备传输的时间。

time_connect 连接时间,从开始到建立TCP连接完成所用时间,包括前边DNS解析时间，如果需要单纯的得到连接时间，用这个time_connect时间减去前边time_namelookup时间。

以上解释来源于：https://blog.csdn.net/firehive/article/details/81706741，更丰富的命令可以参考其中。

结果：

http状态码: 200

DNS解析时间: 0.000629s

redirect重定向时间: 0.000000s

连接时间,从开始到建立TCP连接完成所用时间,包括前边DNS解析时间time_connect: 0.001102s

连接建立完成时间，如SSL/SSH等建立连接或者完成三次握手时间time_appconnect: 0.008809s

从开始到准备传输的时间time_pretransfer: 0.008964s

开始传输时间。在client发出请求之后，Web 服务器返回数据的第一个字节所用的时间time_starttransfer: 0.008965s

size_download: 22074bytes

speed_download: 214310.000B/s

----------

time_total: 0.103954s

以上结果值得关注的是，和在线服务建立连接的时间都需要花接近10ms，这个时间是跑不掉了。

在线服务里的时间

模型部署成在线服务，相当于有个容器，把模型塞进容器里跑，里面是一个serving层暴露API让外部调用，一个是内在的tensorflow推理，我通过在模型部署上线的customize_service.py通过同样的request请求，请求容器内的serving[剔除了网络时延]，得到的时间是27ms，而推理的时间是7ms，也就是在600k的数据在serving处理需要20ms的时间,如下图所示：

链路耗时

通过crul命令传送空，得到的时间就是建立连接的时间+dispatcher时间+APIG时间+容器里的时间，同过上传一个新的模型在线服务，让customize_service.py的前处理推理后处理不做任何操作，直接return结果，可以剔除推理的时间，而我通过专属dispatcher【花钱】的方法，绕开了APIG的验证，又去除了APIG验证的时间，而后通过一些方法测试到ECS到专属dispatcher时间为2ms，最后结果如下图所示：

AI AI开发平台ModelArts 机器学习 深度学习 神经网络

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