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Modbus TCP 驱动性能测试

测试目的

在 NeuronEX Modbus TCP 驱动连接设备进行大规模数据采集及数据下发场景下,对 NeuronEX 的资源使用情况进行验证,持续监控包括:CPU,内存,网络 IO 及数据下发延迟等。

测试架构

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测试环境、机器配置及测试工具

  • PeakHMI Modbus TCP simulator 是一款用于模拟 Modbus TCP 通信的工具,它允许用户在没有实际硬件的情况下测试和开发基于 Modbus TCP 协议的应用程序。Modbus TCP 是一种常用的工业通信协议,广泛应用于自动化和控制系统中,用于在设备之间传输数据。

  • 部署 NeuronEX 的Linux机器硬件资源:

NeuronEX 版本操作系统CPU内存CPU 型号
NeuronEX 3.2.1Debian GNU/Linux 124核30GiIntel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY CPU T 3.10GHz
  • 通过 Prometheus 监控 Linux 机器上 NeuronEX 软件的 CPU、内存、网络 IO 等资源的使用情况。

测试场景

数据采集场景

  • 场景一

NeuronEX 配置 1 个 Modbus TCP 驱动,该驱动包含 10 个采集组,每个采集组 1 秒 采集 1000个 Float 类型数据,共计 1 万数据点位

  • 场景二

NeuronEX 配置 5 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 10 个采集组,每个采集组 1 秒 采集 1000个 Float 类型数据,共计 5 万数据点位

  • 场景三

NeuronEX 配置 10 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 10 个采集组,每个采集组 1 秒 采集 1000个 Float 类型数据,共计 10 万数据点位

  • 场景四

NeuronEX 配置 1 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 1 个采集组,每个采集组 100 毫秒采集 1000个 Float 类型数据,共计 1 千数据点位

  • 场景五

NeuronEX 配置 5 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 1 个采集组,每个采集组 100 毫秒采集 1000个 Float 类型数据,共计 5 千数据点位

  • 场景六

NeuronEX 配置 10 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 1 个采集组,每个采集组 100 毫秒采集 1000个 Float 类型数据,共计 1 万数据点位

数据下发场景

  • 场景七

在 NeuronEX 配置 10 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 10 个采集组,每个采集组 1 秒 采集 1000个 Float 类型数据,共计 10 万数据点位的情况下,下发100个数据点位。

结果概述

数据采集性能测试

场景驱动数量每个驱动group数每个group点位数采集频率总计点位点位类型内存使用CPU 使用网络带宽消耗
场景一1个1010001秒1wFloat199MB3%receive:13kb/s transmit:3kb/s
场景二5个1010001秒5wFloat327MB13%receive:69kb/s transmit:16kb/s
场景三10个1010001秒10wFloat497MB30%receive:139kb/s transmit:32kb/s
场景四1个11000100ms1000Float128MB2%receive:9kb/s transmit:2kb/s
场景五5个11000100ms5000Float165MB12%receive:47kb/s transmit:12kb/s
场景六10个11000100ms1wFloat189MB21%receive:94kb/s transmit:24kb/s

数据下发延迟测试

场景下发方式下发点位数测试次数最小响应时间最大响应时间平均响应时间
在 NeuronEX 配置 10 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 10 个采集组,每个采集组 1 秒 采集 1000个 Float 类型数据,共计 10 万数据点位在正常采集的情况下。API 下发100个100次85ms778ms523ms

注意

  • 本测试使用的是模拟器设备,并且采集的数据点位地址均为连续地址段,所以 NeuronEX 与真实设备进行数据采集时,系统资源使用会高于本测试结果。
  • 如使用 NeuronEX 数据处理功能,进行数据清洗过滤,边缘计算、算法集成,会额外消耗CPU和内存。

具体测试结果

场景一

NeuronEX 配置 1 个 Modbus TCP 驱动,该驱动包含 10 个采集组,每个采集组 1 秒 采集 1000个 Float 类型数据,共计 1 万数据点位

  • 内存使用:199MB

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  • CPU使用:3%

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  • 网络 IO 带宽使用: receive:13KB/s; transmit:3KB/s

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场景二

NeuronEX 配置 5 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 10 个采集组,每个采集组 1 秒 采集 1000个 Float 类型数据,共计 5 万数据点位

  • 内存使用:327MB

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  • CPU 使用:13%

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网络 IO 带宽使用: receive:69KB/s; transmit:16KB/s

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场景三

NeuronEX 配置 10 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 10 个采集组,每个采集组 1 秒 采集 1000个 Float 类型数据,共计 10 万数据点位

  • 内存使用:497MB

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  • CPU 使用:30%

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  • 网络 IO 带宽使用: receive:139KB/s; transmit:32KB/s

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场景四

NeuronEX 配置 1 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 1 个采集组,每个采集组 100 毫秒采集 1000个 Float 类型数据,共计 1 千数据点位

  • 内存使用:128MB

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  • CPU 使用:2%

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  • 网络 IO 带宽使用: receive:9KB/s; transmit:2KB/s

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场景五

NeuronEX 配置 5 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 1 个采集组,每个采集组 100 毫秒采集 1000个 Float 类型数据,共计 5 千数据点位

  • 内存使用:165MB

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  • CPU 使用:12%

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  • 网络 IO 带宽使用:  receive:47KB/s; transmit:12KB/s

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场景六

NeuronEX 配置 10 个 Modbus TCP 驱动,每个驱动包含 1 个采集组,每个采集组 100 毫秒采集 1000个 Float 类型数据,共计 1 万数据点位

  • 内存使用:189MB

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  • CPU 使用:21%

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  • 网络 IO 带宽使用: receive:94KB/s; transmit:24KB/s

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