En una prueba interesante, Gábor Szárnyas de DuckDB comparó los 512 GB macbook neo 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 adquiere 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 puntos de referencia: ClickBench y TPC-DS:
ClickBench ofrece 43 consultas centradas en operaciones de agregación y filtrado. Las operaciones se ejecutan en una única tabla de 100 millones de filas de ancho, 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, los resultados de TPC-DS aún conservan cierta apariencia de valor.
En todas las pruebas, el macbook neo Me enfrenté a dos instancias de la nube:
- c6a.4xlarge con 16 núcleos AMD EPYC vCPU y 32 GB de RAM.
- c8g.metal-48xl con 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 operación en frío, el macbook neo superó significativamente a ambas instancias de la nube, completando todas las consultas en menos de un minuto, hasta 2,8 veces más rápido que sus contrapartes.
Aunque impresionante, DuckDB explica que:
Por supuesto, si profundizamos en las configuraciones, hay una explicación para esto. Las instancias en la nube tienen discos conectados a la red y el acceso a la base de datos domina los tiempos generales de ejecución de consultas. El MacBook Neo tiene un SSD NVMe local, que está lejos de ser el mejor de su clase, pero aún proporciona un acceso relativamente rápido desde la primera lectura.
Las cosas cambiaron en la prueba de ejecución en caliente: c8g.metal-48xl completó la ejecución en 4,35 segundos, c6a.4xlarge quedó en segundo lugar con 47,86 segundos y el macbook neo terminó último con 54,27 segundos, aproximadamente un 10 por ciento más rápido que en la prueba en frío.
Sin embargo, vale la pena señalar que durante los tiempos medios de ejecución de consultas, macbook neo Todavía puede superar al c6a.4xlarge, una instancia de nube de tamaño mediano. Y el tiempo de ejecución total de la computadora portátil es sólo alrededor de 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 el macbook neo todavía funcionó bastante bien, considerando su hardware:
En SF100, la computadora portátil procesó la mayoría de las consultas con un tiempo de ejecución medio de 1,63 segundos y un tiempo de ejecución total de 15,5 minutos ksha.
En SF300, la limitación de memoria comenzó a manifestarse. Si bien el tiempo medio de ejecución de consultas seguía siendo bastante bueno, 6,90 segundos, DuckDB utilizaba hasta 80 GB de espacio en disco en ocasiones y estaba claro que algunas consultas iban a tardar mucho tiempo. En particular, la solicitud 67 tardó 51 minutos. 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 se lanzó el iPhone 16 Pro, ejecutó el punto de referencia TCP-H con el dispositivo en un cubo de hielo seco a -50°C, donde completó el análisis en 478,2 segundos.
Para obtener más información sobre las pruebas comparativas de DuckDB en la MacBook Neo, sigue este enlace.
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