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apt_tcp_to_blackhole

本测试用于验证 apt_tcp_to_blackhole 场景下的引擎性能(Mac M4 Mini,日志解析+转换)。

场景描述

本场景可概括为:APT 3K 威胁日志,TCP 输入到 BlackHole 输出,执行 日志解析+转换 能力

本测试旨在评估 WarpParseVector 两款引擎在 APT 3K 威胁日志 处理场景下的表现。

设计

  1. 测试目标: 对比两引擎在该日志场景下的吞吐、延迟、CPU/内存使用。
  2. 输入配置: TCP 输入,覆盖高并发/大吞吐压测场景。
  3. 输出配置: BlackHole 输出,用于验证链路吞吐能力。
  4. 预期行为:
  • 解析与转换链路正确执行,字段映射/增强结果与规则期望一致。
  • 高负载下转换不成为瓶颈,整体吞吐稳定,延迟可控。
  • 性能与资源指标可正常采集,用于后续对比与回归。

Results(Mac M4 Mini)

引擎输入模式输出模式消费速率(EPS)MPSCPU平均/峰值内存平均/峰值
WarpParseTCPBlackHole238,900808.12657.14 %/705.40 %364.73 MB/389.94 MB
VectorTCPBlackHole34,000115.01693.47 %/848.80 %408.92 MB/430.59 MB

结论

在本测试场景(APT 3K 威胁日志,TCP 输入到 BlackHole 输出,执行 日志解析+转换 能力)中,对比 WarpParseVector 的性能表现,得出以下结论:

  1. 吞吐性能: WarpParse 表现出显著优势。

    • 消费速率达到 238,900 EPS,约是 Vector (34,000 EPS) 的 7.03 倍。
    • 这意味着在相同硬件资源下,WarpParse 能够处理更大规模的数据流量。
  2. 系统资源开销:

    • CPU: WarpParse 的 CPU 使用率更低(657.14 % vs 693.47 %)。
    • 内存: WarpParse 的内存占用更低(364.73 MB vs 408.92 MB)。

总结: WarpParse 在该场景下展现了卓越的吞吐性能(领先约 7.03 倍),同时系统资源开销(CPU & 内存)均显著降低。对于追求高吞吐量的日志处理场景,WarpParse 是更优的选择。