Neste cenário, todos os dados estavam disponíveis no servidor e o tempo necessário para processar todas as amostras foi medido. Relatamos larguras de banda em amostras por segundo como resultados dos testes. Quando mais de um servidor de computação foi usado, relatamos a largura de banda total somada em todos os servidores. Os resultados para todos os três casos de uso são mostrados na figura abaixo. Para o caso de dois servidores, relatamos a largura de banda combinada de ambos os servidores.

Os resultados mostram que o armazenamento em rede não afeta negativamente o desempenho — a alteração é mínima e, para algumas tarefas, nenhuma é encontrada. Ao adicionar o segundo servidor, a largura de banda total dobra exatamente ou, na pior das hipóteses, a alteração é inferior a 1%.

Este benchmark mede a latência. Para o caso de múltiplos servidores computacionais, relatamos a latência média. Os resultados para o conjunto de tarefas são apresentados na figura abaixo. Para o caso de dois servidores, relatamos a latência média de ambos os servidores.

Os resultados, mais uma vez, mostram que o armazenamento em rede é suficiente para lidar com as tarefas. A diferença entre armazenamento local e de rede no caso de um servidor é mínima ou nenhuma. Da mesma forma, quando dois servidores usam o mesmo armazenamento, a latência em ambos os servidores permanece a mesma ou muda em uma quantidade muito pequena.

Nesse caso, o resultado é o número de fluxos que o sistema pode manipular, satisfazendo a restrição de QoS. Portanto, o resultado é sempre um número inteiro. Para mais de um servidor, relatamos o número total de fluxos somados em todos os servidores. Nem todas as cargas de trabalho suportam esse cenário, mas executamos aquelas que o fazem. Os resultados dos nossos testes estão resumidos na figura abaixo. Para o caso de dois servidores, relatamos o número combinado de fluxos de ambos os servidores.

Os resultados mostram o desempenho perfeito da configuração: o armazenamento local e de rede fornecem os mesmos resultados e adicionar o segundo servidor dobra o número de fluxos que a configuração proposta pode manipular.

Uma infinidade de testes foram executados para avaliar o desempenho da arquitetura proposta. Há seis cargas de trabalho diferentes (classificação de imagens, detecção de objetos [pequenos], detecção de objetos [grandes], imagens médicas, conversão de fala em texto e processamento de linguagem natural [PLN]), que foram executadas em dois cenários diferentes: offline e fluxo único. Os resultados são descritos nas seções a seguir.