En una prueba interesante, Gábor Szárnyas de DuckDB comparó la MacBook Neo de 512 GB con una variedad de servidores en la nube para ver cómo se desempeña la nueva computadora portátil básica de Apple en cargas de trabajo pesadas de bases de datos. Así es como sucedió.
MacBook Neo se enfrenta a servidores en la nube con hasta 4 veces más memoria
En una publicación de blog titulada Big Data en la MacBook más barata (a través de boingboing), Szárnyas describe cómo comparó el MacBook Neo utilizando dos pruebas: ClickBench y TPC-DS:
ClickBench tiene 43 consultas que se centran en operaciones de agregación y filtrado. Las operaciones se ejecutan en una única tabla ancha con 100 millones de filas, que utiliza aproximadamente 14 GB cuando se serializa en Parquet y 75 GB cuando se almacena en formato CSV.
TPC-DS tiene 24 tablas y 99 consultas, muchas de las cuales son más complejas e incluyen características como funciones de ventana. Y aunque TPC-H se ha optimizado hasta el fondo, todavía hay cierta apariencia de valor en los resultados de TPC-DS.
En todas las pruebas, la MacBook Neo se enfrentó a dos instancias de la nube:
- c6a.4xlarge con 16 núcleos AMD EPYC vCPU y 32 GB de RAM.
- c8g.metal-48xl con la friolera de 192 núcleos Graviton4 vCPU y 384 GB de RAM.
Para el benchmark ClickBench, realizaron dos pruebas: una ejecución en frío, que mide el rendimiento cuando los cachés están vacíos, y una ejecución en caliente, que mide el rendimiento una vez que el sistema puede aprovechar el almacenamiento en caché.
Para la ejecución en frío, la MacBook Neo superó con creces ambas instancias de la nube, completando todas las consultas en menos de un minuto, hasta 2,8 veces más rápido que sus contrapartes.
Si bien es impresionante, DuckDB explica que:
Por supuesto, si profundizamos en las configuraciones, hay una explicación para esto. Las instancias de la nube tienen discos conectados a la red y el acceso a la base de datos en estos domina los tiempos de ejecución generales de las consultas. La MacBook Neo tiene un SSD NVMe local, que está lejos de ser el mejor de su clase, pero aún brinda un acceso relativamente rápido en la primera lectura.
Las cosas cambiaron durante la prueba en caliente: c8g.metal-48xl completó la prueba en 4,35 segundos, c6a.4xlarge quedó en segundo lugar con 47,86 segundos y la MacBook Neo terminó última en 54,27 segundos, aproximadamente un 10% más rápido que en la prueba en frío.
Sin embargo, vale la pena señalar que en tiempos de ejecución de consultas medianos, la MacBook Neo aún puede superar a la c6a.4xlarge, una instancia de nube de tamaño mediano. Y el tiempo de ejecución total de la computadora portátil es solo un 13% más lento a pesar de que la caja de la nube tiene 10 subprocesos de CPU más y 4 veces más RAM.
En cuanto al punto de referencia TCP-DS, DuckDB ofrece un poco menos de detalle comparativo, pero muestra que la MacBook Neo aún funcionó bastante bien, considerando su hardware:
En SF100, la computadora portátil respondió rápidamente a la mayoría de las consultas con un tiempo de ejecución de consulta promedio de 1,63 segundos y un tiempo de ejecución total de 15,5 minutos.
En SF300, la limitación de memoria comenzó a aparecer. Si bien el tiempo de ejecución medio de las consultas seguía siendo bastante bueno, 6,90 segundos, DuckDB ocasionalmente usaba hasta 80 GB de espacio para transferirlas al disco y estaba claro que algunas consultas iban a tardar mucho tiempo. En particular, la consulta 67 tardó 51 minutos en completarse. Pero el hardware y el software continuaron trabajando juntos incansablemente y finalmente pasaron la prueba, completando todas las consultas en 79 minutos.
Curiosamente, esta no fue la primera vez que probaron el chip A19 Pro. Cuando salió el iPhone 16 Pro, ejecutaron el punto de referencia TCP-H con el dispositivo dentro de un cubo de hielo seco a -50ºC, donde completó la ejecución en 478,2 segundos.
Para obtener más información sobre las pruebas comparativas de DuckDB en la MacBook Neo, siga este enlace.
Vale la pena echarle un vistazo en Amazon
