[论文] 基于云的零售POS系统成本‑性能分析：Google Cloud Platform 与 Microsoft Azure 的比较研究

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概述

零售商正争相将其销售点（POS）软件迁移到云端，但选择合适的供应商往往像赌博一样。在本论文中，Ravi Teja Pagidoju 提出了一套可重复、代码驱动的基准测试，将 Google Cloud Platform（GCP）与 Microsoft Azure 在真实的 POS 工作负载上进行对比。通过使用免费层资源和开源工具，该研究提供了具体的延迟、吞吐量和成本数据，帮助小型商家和开发者做出可操作的决策。

关键贡献

• 开放、可复现的基准测试框架，用于 POS 工作负载（所有脚本和数据均公开可用）。
• 并排性能比较，使用相同的 API 端点和流量模式，对 GCP 和 Azure 进行对比。
• 成本‑性能分析，将原始资源使用量转化为真实的运营费用，即使在免费层环境下也是如此。
• 架构深度剖析，解释每个云提供商在 POS 特定工作负载下表现的原因。
• 实用决策指南，帮助零售商评估基于云的 POS 部署。

方法论

1. 工作负载定义 – 作者将典型的零售 POS 交易（产品查询、价格计算、库存检查和收据生成）建模为一组 RESTful API 调用。
2. 基准测试框架 – 一个基于 locust 和 requests 的开源 Python 套件生成可控的并发请求流，测量响应延迟、成功率和吞吐量。
3. 部署 – 在 GCP 的 Cloud Run（免费层）和 Azure 的 Container Apps（免费层）上部署相同的微服务堆栈（Docker 容器置于负载均衡器后）。
4. 指标收集 – 云原生监控（Stackdriver、Azure Monitor）捕获 CPU、内存和网络使用情况；基准测试套件记录每个请求的延迟。
5. 成本估算 – 由于免费层使用不产生费用，作者将观察到的资源消耗乘以当前公开的付费实例每小时费率，得到“每笔交易的有效成本”。
6. 可复现性 – 所有配置文件、脚本和原始 CSV 输出均受版本控制，并在论文附录中引用。

结果与发现

• 速度优势： GCP 的无服务器产品（Cloud Run）在轻度到中等负载下提供了明显更低的响应时间，这得益于更快的冷启动时间和更积极的请求路由。
• 成本优势： Azure 对等容器服务的计费模式（按 CPU‑秒计费）在系统以稳态高流量运行时，产生了显著更低的实际成本。
• 架构因素： 差异来源于网络栈实现、默认请求超时以及两平台的容器自动扩展方式（GCP 使用每请求并发，Azure 的扩展更为保守）。

实际影响

• 小型零售商 可以在任一平台上原型化 POS 系统，无需前期投入，但如果对超低延迟（例如店内结账）有需求，应考虑 GCP。
• 高流量连锁店 同时运营数十家门店时，倾向使用 Azure 可实现显著节省，尤其在工作负载保持在稳态水平时。
• 开发者 获得现成的基准测试套件，可在决定供应商之前跨云测试自定义 POS 扩展（例如忠诚度计划 API）。
• 运维团队 可以采用成本估算技术，根据观察到的流量模式预测每月云费用，将“免费层”实验转化为可靠的预算工具。
• 供应商谈判：凭借具体的延迟和成本数据，零售商可以争取更好的 SLA，或请求符合研究结果的特定实例类型。

限制与未来工作

• 免费层约束：实验受限于免费层的资源上限，这可能无法完全反映在更大、生产级集群下的性能。
• 单区域聚焦：基准测试在北美地区运行；延迟和定价在全球范围内可能有所不同。
• 工作负载范围：本研究建模了相对简单的 POS 交易；更复杂的场景（例如跨多个门店的实时库存同步）未进行评估。
• 未来方向 建议包括测试多区域部署、加入其他云提供商（AWS、IBM Cloud），以及将基准扩展到涵盖涉及支付网关和第三方服务的端到端结账流程。

作者

• Ravi Teja Pagidoju

论文信息

• arXiv ID: 2601.00530v1
• 类别: cs.DC, cs.SE
• 出版日期: 2026年1月2日
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