Grid Dynamics | 2021 小売り用 Dell Technologies エッジ コンピューティング：リファレンス アーキテクチャのテクニカルペーパー（T350 および T340 サーバー）

目次
概要

3

PowerEdge T350 および PowerEdge T340 の推論のパフォーマンステスト

4

リファレンス アーキテクチャ モデルとサーバー構成

4

サーバー構成4

リファレンス アーキテクチャ

5

実施通知

5

導入プロセス

6

ユース ケース 1-2：実店舗向けの E コマース スタイルの分析と高度な店内行動分析

6

比較結果と技術的な重要ポイント

8

サーバーのパフォーマンス比較

8

ユース ケース 1 のリファレンス アーキテクチャ

9

主要なサービスとテクノロジー

9実装の重要ポイント

9

ユース ケース 3：店長の在庫判断支援ツール
比較結果と技術的な重要ポイント

12
13

ユース ケース 3 のリファレンス アーキテクチャ

14

主要なサービスとテクノロジー

14

実装の重要ポイント

15

ユース ケース 4：VDI パフォーマンス テスト

17

VDI 作成ワークフロー

17

比較結果と技術的な重要ポイント

18

主要なサービスとテクノロジー

18

複数の VM インスタンスでビジネス アプリケーションを実行するための VDI テスト
比較結果
1 つの VM インスタンスでの VDI サーバーのパフォーマンス テスト

18
19
19

データベース ワークロードのパフォーマンス テスト

19

比較結果

20

ビジネス分析ワークロードのテスト

22

比較結果

22

まとめ

23

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マッキンゼーによる「The Next
Normal: Shopping （ショッピング
のニューノーマル）」での分析によると、テクノロジーを駆使した 「未来の店舗」では、小売業者の支払金利

PowerEdge は、ハイ パフォーマンスと大容量ストレージを必要とする複雑で新しいワークロー
ド向けに構築された初めてのサーバー ファミリーです。これらの堅牢なサーバーは、要求の厳しいアプリケーションに信頼性とセキュリティを提供します。その適用範囲は、従来のデータセンター
内、またはデータセンター外から IT インフラストラクチャの厳しいエッジ環境いたるまでの過酷な環境に及びます。
Dell EMC PowerEdge は、最先端の機械学習モデルの開発、トレーニング、導入を可能に

前税引前利益（EBIT）が 2 倍することで、複雑なハイパフォーマンス コンピューティングのワークロードを高速化する、あるいはになり、店舗の運用も容易になりま高速化された仮想化サービスを標準レベルでホスティングします。

す。グリッド ダイナミクスは、T350 とこのドキュメントの主な目的は、新世代の Dell EMC PowerEdge T350 の評価とパフォーマ

T340 サーバーのパフォーマンスを比ンステストです。

較するユース ケースとして、倉庫かDell EMC PowerEdge T350 は、PC またはノート PC からサーバーに移行する企業向けにら棚への自動化、高度な分析、その他の最適化を採用しました。

、コスト効率に優れたエントリーレベルのソリューションを提供します。コア オフィスのワークロード、
コア データ分析、機械学習モデル、データベース アプリケーション向けに設計されています。
Dell EMC PowerEdge T350 で推論のテストを行うために、グリッド ダイナミクスのチームはそのパフォーマンスを Dell EMC PowerEdge T340 と比較しました。また、私たちは、パワフルなサーバーのために、典型的な小売店向けテクノロジーのユース ケースをシミュレートするソリュー
ションを開発しました。

T350 および T340 による AI/ML ワークロードの処理を示すために、このソリューションでは、特定の店舗での小売および関連する IT イ
ンフラストラクチャのコンピューティングニーズをシミュレートします。詳細は以下の通りです。
1.

実店舗向けの E コマーススタイルの分析により、主要な販売指標やトラフィック指標に基づいて、データに基づく決定を行います。

2.

店舗訪問者のパターンと居住地域をトラッキングするための高度な店内行動分析。

3.

実際の需要に対して最適な在庫を維持し、在庫補充計画を行うための店舗管理者用の在庫決定支援ツール。

4.

仮想マシンを使用して仮想デスクトップと仮想サーバーを提供および管理する仮想デスクトップ インフラストラクチャ（VDI）。

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PowerEdge T350 および PowerEdge T340 の推論のパフォーマンステスト
グリッド ダイナミクスのチームは、Dell EMC PowerEdge T350 サーバーと Dell EMC PowerEdge T340 サーバーのパフォーマンス比較テストを実施しました。ユース ケース固有のワークロードを処理するためのハードウェア機能を本質的にテストするために、4 つのユース
ケースを開発しました。以下の指標を比較しました。
比較基準

指標

CPU（中央処理装置）

ᐧ

利用率（%）

ᐧ

温度（℃）

ᐧ

合計（GB）

ᐧ

使用量（GB）

ᐧ

RAM（MB）

ᐧ

電力消費（W）

サーバーの電力消費ᐧ

電力消費（W）

ML（機械学習）モデル トレーニング

ᐧ

学習時間（分）データベース運用

ᐧ

トランザクション/分

RAM （ランダム アクセス メモリ）

I/O （入出力）操作

表 1.推論性能の比較基準

リファレンス アーキテクチャ モデルとサーバー構成
サーバー構成次の表に、テスト構成のサーバーを示します。

CPU

RAM

ストレージ

Dell EMC PowerEdge T350

Dell EMC PowerEdge T340

インテル(R) Xeon(R) E-2324G CPU @インテル(R) Xeon(R) E-2124 CPU @ 3.30GHz

3.10GHz 4 コア、4 スレッド

4 コア、4 スレッド

DIMM DRAM DDR4 32GB 2933MHz x 4、DIMM DRAM DDR4 32GB 2666MHz x 4、合計 128GB

合計 128GB

1.92TB x 2、SSD Micron 5200 MAX

1.92TB x 2、SSD Micron 5200 MAX

MTFDDAK1T9TDN、SATA3、2.5 インチ

MTFDDAK1T9TDN、SATA3、2.5 インチ

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ネットワーク

Broadcom Gigabit Ethernet BCM5720

Broadcom Gigabit Ethernet BCM5720

電源供給ユニット

600W x 2、合計 1,200W

495W x 2、合計 990W

表 2.PowerEdge T350 および PowerEdge T340 の仕様

リファレンス アーキテクチャ
このリファレンス アーキテクチャは、すべてのデータ処理をシミュレートし、機械学習モデルを Dell EMC PowerEdge サーバー上で直接学習するように設計されています。データ レイテンシーを低減し、それを実用的なインサイトに迅速に変換することは、エッジ コンピューティ
ングの重要なビジネス バリューの 1 つであり、このシステムでは、高負荷な AI/ML ワークロードを処理する Dell EMC PowerEdge サー
バーの能力をテストします。

図 1.Dell Retail Edge のリファレンス アーキテクチャの概要

実施通知
Dell Technologies リテール リファレンス アーキテクチャは、数学モデルと小売業界の知識で生成されたデータを使用します。追加のインストールを行わずにアプリケーションを簡単に表示してアクセスできるようにするために、ユーザー インターフェイスは、Web ブラウザーからア
クセスできます。目的は、カメラのストリームと大量の統計データをローカルサーバー上で直接分析するために、ワークロードをシミュレートすることでした。

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導入プロセスT350 と T340 の導入プロセスは同じです。
1.

サーバーのユーザーガイドへのリンクを使用して、PowerEdge サーバーと OS をインストールします。

2.

サーバー自体にローカルの Jenkins インスタンスをインストールするか、リモートの Jenkins インスタンスに接続する Jenkins エージェントをインストールします。

3.

動作する Kubernetes クラスターを設定します。サーバー上に単一ノードの K3 を設定します。

4.

リファレンス アーキテクチャを使用してリポジトリのクローンを作成します。

5.

リポジトリのスクリプトを使って、Kubernetes 上で追加のコンポーネント（Airflow、MySQL、Elasticsearch、Grafana）を実行するために、共有のサービスチャートをデプロイします。

6.

Airflow DAG で構築された生成パイプラインを用いて、AI モデルの学習に使用する履歴データを生成し、その履歴データを対応するデータソース（MySQL、Elasticsearch）に格納します。

7.

ユース ケース（合計 7）用のサービス Docker コンテナ イメージをビルドします。

8.

フロントエンドとバックエンドの通信の入力ルートや構成を設定します。

ユース ケース 1-2：実店舗向けの E コマース スタイルの分析と高度な店内行動分析
グリッド ダイナミクス チームは、プラットフォームとして Dell EMC PowerEdge T350 および Dell EMC PowerEdge T340 サーバーを使用し、店舗内のチャネルからデータを取得しました。私たちは、ショッピングモールを歩いている実際の人々を映した、一般公開されているループ再生された CCTV カメラのビデオを使いました。
·

実店舗のユース ケースについて、E コマース型の分析によって、サーバーの能力とデータ処理速度を比較します。
このユース ケースでは、ビデオを処理し、データをデータベースに保存し、典型的な分析結果をダッシュボードに表示しました（
図 2 を参照）。

·

高度な店内動作分析のユース ケースで、大きなワークロードを処理する際のパフォーマンスをチェックします。このため、CCTV
カメラから収集したデータを変換して使用し、関心の高い領域を特定してヒートマップにプロットしました（図 3 を参照）。

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ユース ケースは、AI によって小売事業が最適化される典型的な分野を表しています。
·

リアルタイムビデオ ストリーミングからの訪問者のカウントとセグメント化。

·

データ駆動型のビジネス意思決定を可能にするために、売上とトラフィックのトレンドを分析します（図 2 参照）。

·

店舗のインテリアデザインを最適化するために、お客様の店内行動を処理し、可視化します（図 3 参照）。

図 2.実店舗の分析ダッシュボードのための E コマース型分析

図 3.高度な店内行動分析の UI

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比較結果と技術的な重要ポイント
サーバーのパフォーマンス比較
この場合、CCTV カメラからのビデオ ストリームを処理する際のサーバーの性能を比較しました。テストはアイドル状態のサーバー（ストリームなし）で開始され、3 ストリームの同時処理まで行いました。

図 4.ビデオ ストリーム処理時の CPU の使用率
Dell EMC PowerEdge T350 の CPU 使用率は、T340 よりも平均で 14.3%低くなっています。

図 5.同じデータ量のビデオ ストリームを処理するために必要な入出力操作の比較
Dell EMC PowerEdge T350 の I/O 処理は、T340 と比較して平均で 36.1%高速です。

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ユース ケース 1 のリファレンス アーキテクチャ

図 6.実店舗の E コマース型分析に向けたアーキテクチャの概念
主要なサービスとテクノロジー
ユース ケース 1

Python、MySQL、YOLOv3&YOLOv4、DeepSORT、PyTorch、OpenCV（CV2）、Apache Airflow、従来の解析幾何学のアプローチ（点と直線の距離、半平面の検出など）

ユース ケース 2

Python、MySQL、YOLOv3&YOLOv4、DeepSORT、PyTorch、OpenCV（CV2）、従来の解析幾何学のアプローチ（ホモグラフィ投影）

表 3.ユース ケース 1-2 を構築するための技術とサービス実装の重要ポイント·

画像処理：YoloV3 と YoloV4 による物体検出 (図 7 参照)。

·

来店者のトラッキング：DeepSORT アルゴリズムを使用して、距離、人物の特徴的な外見、および次の位置の可能性（
現在の速度と移動方向が考慮されます）に基づいて一意の ID を割り当てます。

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図 7.画像認識技術を適用した CCTV カメラからのビデオ·

座標の投影：多数の x、y 座標の投影を使用して店舗内の行動分析を行うためにヒートマップを作成。画像操作よりも高速です。カメラから UI へのフローは、次のように実装されます。
1.

カメラのビデオ フィードから各ユーザーの x、y 座標を収集し、記録された位置をコレクションとしてリレーショナル デー
タベース（MySQL）に送信します。

図 8.ビデオから x、y 座標に投影されたプロット図

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2.

カメラからの画像を店舗のレイアウトにマッピングするためのホモグラフィを定義します。

図 9.カメラの角度からのプランを店舗レイアウトにマッピング
3.

時間範囲のすべての座標をリクエストし、それらの座標をレイアウトに投影します。

図 10. ストアレイアウトへの座標のセットの翻訳
4.

リクエストされた座標の分散密度プロットを使用してヒートマップをプロットし、店舗レイアウトに位置を合わせしてマッピングします。

図 11.ヒートマップのプロットと店舗レイアウトへのマッピング

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ユース ケース 3：店長の在庫判断支援ツール
このユース ケースでは、特定の店舗の在庫プランを地域に合わせて調整し、本社の企業システム予測と比較します。what-if 分析を行うことで、小売業者は需要曲線に照らして在庫をトラッキングして調整し、将来の季節的な問題をあらかじめピックアップすることができます。需要量と企業システムの予測との最大許容差は、分析中に設定できます。
ユース ケース 3 は、在庫と店舗の品揃えについて、店舗内での販売と補充のプロセスをシミュレートします。次の機能があります。
·

シミュレートされたカタログ·

ストア キーピング ユニット（SKU）の価格とその日々の配分·

お客様の好み·お客様の好みに基づき、週次の在庫レベルの最新情報を用いた需要予測·

入手可能性および在庫レベルに基づいた週次の補充ニーズ

このツールは、シミュレートされたデータと、それに基づいて学習された NBeats モデルを使って、以下のことを行います。
1.

実績需要と予測需要を分析します。

2.

これをシンプルなダッシュボードに図示します（図 12 を参照）。

3.

今後の修正に備えて、差異に関するアラートを提供します。

図 12.在庫決定支援ツールの UI。

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比較結果と技術的な重要ポイント
異なる量のストック キーピング ユニット（SKU）を扱う際の在庫管理に関するパフォーマンスをテストし、比較しました。以下のパフォーマ
ンス比較を参照してください。

図 13.CPU を主な計算対象とした場合の CPU 使用率の比較結果
Dell EMC PowerEdge T350 の CPU 使用率は、T340 よりも平均で 5.5%低くなっています。

図 14.1 秒あたりの書き込み入出力操作数の比較
Dell EMC PowerEdge T350 の SSD への書き込み速度は、T340 と比較して平均で 8.2%高速です。

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図 15.SKU 数に応じた ML モデルの学習にかかる時間の比較
Dell EMC PowerEdge T350 では、ML モデルの学習にかかる時間が T340 よりも平均で 17.7%少なくなっています。

ユース ケース 3 のリファレンス アーキテクチャ

図 16.在庫決定支援ツールのユース ケース向けの高レベルアーキテクチャ。

主要なサービスとテクノロジー
Python、Apache Airflow、Elasticsearch、Pandas、Prophet、PyTorch Forecasting、Numpy、Nbeats
表 4.ユース ケース 1-2 を構築するための技術とサービス

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データの可視化：REST API を使用して Elasticsearch（分散検索および分析エンジン）からデータを取得し、バックエンドでアラートを作成します。

·

データのシミュレーション：Airflow DAG（有向非巡回グラフ）を使用して、タスクをまとめ、依存関係と関係性によって整理して、タスクの実行方法を示します。
○

starter_dag:■

Elasticsearch 内のインデックスを削除します。

■

予測のベースライン データを生成します（表 5 を参照）。
データを生成データ生成の詳細

カタログ

elasticsearch index c_catalog を作成し、ドキュメントを入力します。
· id =020200001, name (type:keyword) = SKU 020200001· id =020200002, name (type:keyword) = SKU 020200002· …
· id =020200100, name (type:keyword) = SKU 020200100
SKU 数は DAG 変数で設定できます。デフォルトでは 20 に設定されています。

価格

次の算式を使用して価格を算出します。
𝑃𝑝 (𝑡) = 𝑎𝑝 𝑠𝑖𝑛(𝛼𝑝𝑡 + 𝛽𝑝 ) + 𝑎𝑝 + 𝑣𝑝, ここで· 𝑝は、1 からカタログ内の SKU 数までの値を持つ SKU 指標です
· 𝑡は日付です20
20
20· {𝑎𝑝 }20
𝑝=1 , {𝛼𝑝 }𝑝=1 , {𝛽𝑝 }𝑝=1 , {𝑣𝑝 }𝑝=1は、ID 順の SKU リストで正規分布（例えば、

μ=50、σ=25 で、パラメータは設定可能）から生成される数列です。

需要

実際の需要： 𝑑𝑝 (𝑡) = 𝑚𝑖𝑛(𝐸(𝑃𝑝 (𝑡)) ∗ 𝐶𝑝 (𝑡) ∗ 𝑄𝑝 (𝑡), 𝐴𝑝 (𝑡)), ここで、
· 𝑃𝑝 (𝑡) は指定した日付の算出された価格で、p は 1 からカタログ内の SKU 数までの値を持つ SKU のインデックスです。
· 𝑄𝑝 (𝑡) は極端事象係数のベクトルであり、10%の場合で 10 倍の需要をもたらします。
· 𝐶𝑝 (𝑡)は、最小値 0.1、最大値 1 の顧客嗜好係数で、曜日に依存し、算出された需要に適用されます。週末は、SKU の 70%で平日よりも選好が大きく、残りの30%はその逆になります。
· 𝐸(𝑥) は弾力性曲線であり、価格 x に対する需要依存性を表しています· 𝑙𝑜𝑔𝐸(𝑥) = 𝑙𝑜𝑔 𝑆 − 𝐿 𝑙𝑜𝑔 𝑥, ここで、Grid Dynamics Holdings, Inc., 5000 Executive Parkway, Suite 520, San Ramon, CA 94583, +1 (650) 523-5000 | info@griddynamics.com | griddynamics.com
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○

𝑥は価格

○

𝐿は弾性係数弾性曲線を計算するサンドランドを設定します。
表 5.starter_dag のベースラインのデータ生成○

Demand_dag:■

次の土曜日までの将来の日数に対する価格、SKU の入手可能性、お客様の好みが生成されます（
表 6 を参照）。

■

モデル学習と予測。
SKU の入手可
能性

店頭（棚）の SKU アイテム数を下記の通り計算します𝐴𝑝 (𝑡) = 𝐼𝑝 (𝑡) ∗ 𝐴 + 𝐵, ここで、
· 𝐼𝑝 (𝑡)は t 日の予測需要です。ここで、p は 1 からカタログの SKU 数までの値を持つ
SKU インデックスです· 𝐴, 𝐵は設定可能なパラメーターです
表 6.demand_dag データ生成·

需要予測モデル固有のパフォーマンステストのために、3 つのモデルを実装しました。
○○○

Facebook Prophet
NBeatsTemporalFusionTransformer

テストでは、NBeats モデルが最適な結果を示し、デフォルトで使用されます。
NBeats は、単変量時系列予測のためのブロックベースのディープ ニューラル アーキテクチャであり、その根本的な考え方は、画像認識などのより一般的なディープ ラーニングのアプリケーションで使用される超深層モデル（例えば、ResNet）に似ています。
このモデルは長期トレンドと季節性を考慮に入れています。NBeats を Kaggle Competitions の M3 と M4 データセットに適用しました。いずれの場合も、一般的なデータセットに対して ML と統計的アプローチを組み合わせた既存のモデルの精度を上回っています。現在生成されている 25 SKU のデータセットについては、このアルゴリズムは SMAPE が 62.4%であることを示しています。

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NBeats モデルの詳細については、「N-BEATS: NEURAL BASIS EXPANSION ANALYSIS FOR
INTERPRETABLE TIME SERIES FORECASTING」をご覧ください。 N-BEATS: NEURAL BASIS EXPANSIONANALYSIS FOR INTERPRETABLE TIME SERIES FORECASTING.
·

ワークフロー:
1.

履歴データセットの構成（係数）を準備します。

2.

履歴データを生成し、Elasticsearch インデックスに保存します。

3.

需要予測モデルのトレーニング。

4.

履歴予測を生成し、Elasticsearch インデックスに保存します。

5.

Elasticsearch から収集したデータを使用し、差分指標（RMSE）を計算し、しきい値を超えた場合にアラートを表示します。

ユース ケース 4：VDI パフォーマンス テスト
仮想デスクトップ インフラストラクチャ（VDI）は、デスクトップ環境を中央サーバーにホスティングすることと定義されています。これはデス
クトップ仮想化の一形態であり、特定のデスクトップ イメージは仮想マシン（VM）内で実行され、ネットワーク経由でエンド クライアントに配信されます。これらのエンドポイントは、パーソナルコンピューター（PC）またはタブレットやシン クライアント端末のような他のデバイスでも可能です。
グリッド ダイナミクスのチームは、一般的なユーザーのニーズに合わせた一般的な VDI ワークロードの処理において、新世代（T350）サーバーが前バージョン（T340 など）よりもパワフルであるという仮説を検証しました。
·

ビジネスおよびオフィス アプリ·

ビジネス データ分析·

データベース サーバー

両方のサーバーに同じ環境をインストールし、同じ VDI ワークロードを使用してパフォーマンス メトリックを比較しました。

VDI 作成ワークフロー
1.

サーバーに VMware ESXI（v7.0 U2）ハイパーバイザーを導入し、その後に VMware vSphere（v7.0.2）を導入して、次のことを行います。
a.

Windows Server 2019 イメージを作成し、その上に Windows 10 イメージをインストールしてから、すべての更新
プログラムと VMware Tools をインストールします。

b.

VMware vSphere の上に、VDI PostgreSQL のモニタリングとテスト用として Kubernetes を備えた Linux
Ubuntu をデプロイします。

2.

デスクトップ プールを作成するには、Windows 10 に VMware Horizon View Agent をインストールします。

3.

Microsoft Office、Power BI、および Google Chrome をインストールします。

4.

テスト シナリオのスクリプトをデプロイします。

5.

Windows Server 2019 では、ドメイン コントローラーと Active Directory を導入および構成します。

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6.

Windows Server 2019 イメージを使用して、エンタープライズキーで VMware Horizon Connection（v8 2106）インスタ
ンスのデプロイ、設定、およびアクティブ化を行います。

7.

専用の割り当てを持つ自動化されたデスクトップ プールを作成します。

このユース ケースにはリファレンス アーキテクチャがありませんでしたが、その主な目的は、同じワークロードを持つサーバーを、同じ量のVM インスタンスに読み込むときのパフォーマンスを比較することだったからです。

比較結果と技術的な重要ポイント
重要なポイントは、すべての VDI ワークロード タイプに対して同じ負荷を作成し、CPU、RAM、IOPS、GPU（利用可能な場合）のパフォーマンスをチェックすることです。予測されるパフォーマンスでは、新世代サーバーの CPU、メモリー、GPU の消費量が少なくなるはずです。

主要なサービスとテクノロジー
HammerDB, Power BI, VMware Horizon View Agent, VMware ESXI (v7.0 U2), VMware vSphere (v7.0.2),
Windows Server 2019, Windows 10, VMware Horizon View Agent, VMware Horizon Connection Server (v 8 2106)
表 7.ユース ケース 4 を構築するための技術とサービス

複数の VM インスタンスでビジネス アプリケーションを実行するための VDI テスト
このアプローチでは、一般的なビジネス関連の VM アクティビティーをエミュレートし、サーバーの負荷をトラッキングしました。ステップ 5 で、セッションあたり 5 から 80 の VM アクティビティーで複数の VDI セッションを実行しました。
各 VDI セッションは、以下を含むランダムなアクティビティーを実行するように構成されています。
·

Chrome ブラウザーによる Web サーフィン·

Microsoft Excel 計算の実行·

Microsoft PowerPoint プレゼンテーションの操作

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比較結果

図 17.複数の VM インスタンスで VDI を実行する場合における CPU の使用率の比較
Dell EMC PowerEdge T350 の CPU 使用率は、T340 よりも平均で 38.2%低くなっています。

1 つの VM インスタンスでの VDI サーバーのパフォーマンス テスト
このサブケースでは、グリッド ダイナミクスのチームは、大量のデータベース関連操作を処理する際のサーバーのパフォーマンスと、ビジネス
インテリジェンス（BI）のニーズに関連する大量のワークロードを実行する際のサーバーのパフォーマンスをテストしました。

データベース ワークロードのパフォーマンス テスト
サーバー関連のワークロードをパワフルな VM 上で実行し、大量のデータベース操作を処理する際のサーバーのパフォーマンスをテストし
ました。

1

1.

サーバーで、強力な VM インスタンスを作成します（表 8 を参照）。

2.

Linux と PostgreSQL を設定します。.

3.

HammerDB 1 を使用し、データベース ワークロードを生成します。

4.

サーバーの負荷メトリックを読み込むように Grafana を設定します。

5.

データの取得、更新、挿入、およびデータ トランザクションのコミットを行うサーバーを読み込みます。

6.

Grafana のメトリックを使用してサーバーの負荷を測定します。

HammerDB は、Oracle Database、SQL Server、IBM Db2、MySQL、MariaDB、PostgreSQL に対応する世界で最も普及しているデータベース向けの、最先端のベンチマーキングおよび負荷テストのソフトウェアです。

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ハードウェア仕様

CPU

2 コア、合計 2 スレッド

RAM

8 GB

ストレージ

400 GB
表 8.データベース ワークロード テストの VM 特性

比較結果

図 18.データベース ワークロードのパフォーマンス テストにおける CPU の利用率の比較
Dell EMC PowerEdge T350 の CPU 使用率は、T340 よりも平均で 33%低くなっています。

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図 19.データ挿入のパフォーマンス速度の比較
Dell EMC PowerEdge T340 のデータベースの挿入速度は、T350 のデータベースよりも平均で 2.8%高速です。.

図 20.トランザクションのコミットの速度に関する比較
Dell EMC PowerEdge T350 のデータベースに対するトランザクション コミットの速度は、T340 のデータベースよりも平均で 37%高速です。

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ビジネス分析ワークロードのテスト
大量のデータを同時に処理して、データの可視化とレポートを作成するビジネスデータアナリスト（BDA）の一般的なタスクをエミュレー
トしました。24 店舗の 2,500SKU の 6,500 万件を超える POS データ記録を使用して、市場をリードするビジネス インテリジェンス ツー
ルの 1 つである Microsoft Power BI で、分析ダッシュボードのレポートが作成されました。

比較結果

図 21. Power BI ETL とダッシュボード生成における CPU の使用率
Dell EMC PowerEdge T350 のデータ抽出、トランスフォーメーション、読み込み、およびレポート生成速度は、T340 よりも 18.1%高速です。
RAM の使用量は、両方のサーバーとも同じです。

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まとめ
大量のデータを対象とした推論テストにより、Dell EMC PowerEdge T350 がコスト効率に優れたエントリーレベルのソリューションを提供し、大量の AI 関連の運用ワークロードを処理し、一般的な小売業やビジネス ニーズに適したレベルで動作することが検証されました。
Dell EMC PowerEdge T350 サーバーは、コンピューティング能力を最適化します。Edge にローカルに配置され、直接接続されたハイパフォーマンスのストレージと組み合わせることで、高帯域幅のネットワークを活用して高品質のデータを取得し、ローカルで変換および分析して、ビジネスに関するインサイトを得ることができます。これにより、グローバル ビジネスを、ローカルで得られたインサイトによって強化できます。
オブジェクト検出における Dell EMC PowerEdge T350 の拡張性とパフォーマンス機能に関しては、複数のカメラをサポートするために必要な拡張機能が実装され、1 つの GPU を使用するサービスがすべてのストリームからのビデオをバッチ処理する場合、パフォーマンス
は依然としてリアルタイムである必要があります。
平均すると、●Dell EMC PowerEdge T350 は、T340 と比較して CPU 使用率が 10%少なく、機械学習モデルのトレーニングが 27%
高速 です。

●

PowerEdge T350 は、データベース仮想サーバー、ビジネス ワークロード、ビジネス分析ワークストリームなどの VDI ワークロードに、T340 よりも 33%少ない CPU しか使用していません。

●

T350 で処理されるデータベースのトランザクション性能は、T340 よりも 37%向上しています。

●

ビジネス インテリジェンス アプリケーションでは、T350 は T340 よりも 18%優れたパフォーマンスを示します。

まとめると、PowerEdge T350 は、調査したユース ケースにおいて、旧世代の T340 よりも高速で機能的なソリューションであることが実証されています。

Dell EMC PowerEdge T350 について

1. T340 よりも 37%小型のシャーシ
2. インテル® Xeon® E-2300 プロセッサーを使用すると、IPC（1 サイクルあたりの命令数）が 19%増加し、IGP コア、L1 キャッシュ速度、および L2 キャッシュ速度も向上するため、T340 に搭載されている Xeon® E-2200 プロセッサーファミリーと比較して、IO 速度が最大 28%高速化されます

3. T340 と比較して、サポートされる UDIMM 速度は 20%増加して 3200MT/s になり、UDIMM あたりの最大容量は 16GBから 32GB に倍増しました

4. PCIe Gen4 を 20 レーンまでサポートすることで、I/O スループットが 8GT/秒から 16GT/秒に倍増し、ストレージから CPU へのデータ転送時間が半分に短縮されます。T340 は PCIe Gen3 のみをサポートします

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グリッド ダイナミクスについて
グリッド ダイナミクスは、フォーチュン 1000 にランキングされた企業向けに、エンタープライズ レベルのデジタル トランスフォーメーション サー
ビスを推進するリーダーです。同社は、人工知能、データサイエンス、クラウド コンピューティング、Big Data、DevOps などの新技術の深い専門技術を活用して、組織の機敏性の向上や、革新的なデジタル製品やエクスペリエンスの創出をサポートしています。
グリッド ダイナミクスについて詳しくは、griddynamics.com を参照してください。

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ありがとうございました

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