Nesse cenário, todos os dados estavam disponíveis para o servidor e o tempo necessário para processar todas as amostras foi medido. Relatamos larguras de banda em amostras por segundo como os 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 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 storage de rede não afeta negativamente a performance. A alteração é mínima e, para algumas tarefas, nenhuma é encontrada. Ao adicionar o segundo servidor, a largura de banda total duplica exatamente ou, na pior das hipóteses, a alteração é inferior a 1%.

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

Os resultados, novamente, mostram que o armazenamento de 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.

Neste caso, o resultado é o número de fluxos que o sistema pode lidar enquanto satisfaz a restrição QoS. Assim, o resultado é sempre um inteiro. Para mais de um servidor, relatamos o número total de fluxos somados em todos os servidores. Nem todas as cargas de trabalho são compatíveis com esse cenário, mas executamos as que o fazem. Os resultados de 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 storage local e de rede oferecem os mesmos resultados e a adição do segundo servidor duplica o número de fluxos que a configuração proposta pode lidar.

Uma infinidade de testes foram executados para avaliar o desempenho da arquitetura proposta. Existem seis cargas de trabalho diferentes (classificação de imagem, deteção de objetos [pequeno], deteção de objetos [grande], imagens médicas, fala-texto e processamento de linguagem natural [NLP]), que foram executadas em dois cenários diferentes: Offline e fluxo único. Os resultados são descritos nas seções a seguir.