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Siemens S7 驱动性能测试

测试目的

在 NeuronEX Siemens S7 ISOTCP 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

  • Snap7 是一个开源的、跨平台的通信库,用于与西门子S7系列PLC(可编程逻辑控制器)进行通信。它允许用户通过以太网与S7-200、S7-300、S7-400、S7-1200和S7-1500等型号的PLC进行数据交换。Snap7 提供了一个简单而强大的接口,使得开发人员可以轻松地读取和写入PLC的数据块、内存和标志。

  • 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 Siemens S7 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 Siemens S7 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 Siemens S7 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 Siemens S7 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 Siemens S7 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 Siemens S7 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 Siemens S7 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1wFloat175MB6%receive:15kb/s transmit:6kb/s
场景二5个1010001秒5wFloat355MB25%receive:78kb/s transmit:31kb/s
场景三10个1010001秒10wFloat512MB57%receive:155kb/s transmit:62kb/s
场景四1个11000100ms1000Float143MB3%receive:15kb/s transmit:6kb/s
场景五5个11000100ms5000Float167MB16%receive:78kb/s transmit:31kb/s
场景六10个11000100ms1wFloat199MB37%receive:156kb/s transmit:63kb/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15ms47ms30ms

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 Siemens S7 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:175MB

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  • CPU 使用:6%

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  • 网络 IO 带宽使用: receive:15KB/s; transmit:6KB/s

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场景二

NeuronEX 配置 5 个 Siemens S7 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:355MB

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  • CPU 使用:25%

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  • 网络 IO 带宽使用: receive:78KB/s; transmit:31KB/s

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场景三

NeuronEX 配置 10 个 Siemens S7 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:512MB

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  • CPU 使用:57%

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  • 网络 IO 带宽使用: receive:155KB/s; transmit:62KB/s

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场景四

NeuronEX 配置 1 个 Siemens S7 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:143MB

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  • CPU 使用:3%

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  • 网络 IO 带宽使用: receive:15KB/s; transmit:6KB/s

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场景五

NeuronEX 配置 5 个 Siemens S7 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:167MB

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  • CPU 使用:16%

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  • 网络 IO 带宽使用: receive:78KB/s; transmit:31KB/s

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场景六

NeuronEX 配置 10 个 Siemens S7 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:199MB

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  • CPU 使用:37%

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  • 网络 IO 带宽使用: receive:156KB/s; transmit:63KB/s

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