[apisix-website] branch master updated: docs: Update arm-performance-google-aws-azure-with-apisix.md (#1375)

[gu...@apache.org]

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guoqi pushed a commit to branch master
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/apisix-website.git


The following commit(s) were added to refs/heads/master by this push:
     new ef657bb7ed6 docs: Update arm-performance-google-aws-azure-with-apisix.md (#1375)
ef657bb7ed6 is described below

commit ef657bb7ed680faa5521a416f200c0d938ba3b71
Author: Yilia <11...@users.noreply.github.com>
AuthorDate: Wed Oct 26 12:46:37 2022 +0800

    docs: Update arm-performance-google-aws-azure-with-apisix.md (#1375)
---
 .../arm-performance-google-aws-azure-with-apisix.md  | 20 ++++++++++++--------
 blog/zh/config/picked-posts.json                     |  1 +
 2 files changed, 13 insertions(+), 8 deletions(-)

diff --git a/blog/zh/blog/2022/08/12/arm-performance-google-aws-azure-with-apisix.md b/blog/zh/blog/2022/08/12/arm-performance-google-aws-azure-with-apisix.md
index 422da5cf63b..41047202d67 100644
--- a/blog/zh/blog/2022/08/12/arm-performance-google-aws-azure-with-apisix.md
+++ b/blog/zh/blog/2022/08/12/arm-performance-google-aws-azure-with-apisix.md
@@ -9,6 +9,10 @@ authors:
     title: "Technical Writer"
     url: "https://github.com/SylviaBABY"
     image_url: "https://avatars.githubusercontent.com/u/39793568?v=4"
+  - name: "林亚俊"
+    title: "Technical Writer"
+    url: "https://github.com/Yilialinn"
+    image_url: "https://avatars.githubusercontent.com/u/114121331?v=4"
 keywords: 
 - API 网关
 - ARM
@@ -35,9 +39,9 @@ ARM 架构属于 [RISC（Reduced instruction set computer）设计家族](https:
 
 自 2018 年起，经历四年的发展，AWS Graviton 已经发展到第三代，AWS 设计的 AWS Graviton 处理器为 Amazon EC2 中运行的云工作负载提供最佳性价比。这三代处理器的特征如下：
 
-- AWS Graviton1 处理器采用定制芯片和 64 位 Neoverse 内核。
-- AWS Graviton2 处理器基于 Graviton2 的实例支持广泛的通用型、突发型、计算优化型、内存优化型、存储优化型和加速计算型工作负载，包括应用程序服务器、微服务、高性能计算 (HPC)、基于 CPU 的机器学习 (ML) 推理、视频编码、电子设计自动化、游戏、开源数据库和内存中的缓存。同时为提供一站式服务体验，许多 AWS 服务也支持基于 Graviton2 的实例。
-- AWS Graviton3 处理器作为该系列的最新产品，相比 AWS Graviton2 计算性能提高25%，浮点性能提高2倍，加密工作负载性能最多加快 2 倍。针对机器学习 (ML) 工作负载，AWS Graviton3 处理器所提供的性能比 AWS Graviton2 处理器高出多达 3 倍，并支持 bfloat16。它们还支持 DDR5 内存，相比 DDR4 内存带宽增加了 50%。
+- **AWS Graviton1** 处理器采用定制芯片和 64 位 Neoverse 内核。
+- **AWS Graviton2** 处理器基于 Graviton2 的实例支持广泛的通用型、突发型、计算优化型、内存优化型、存储优化型和加速计算型工作负载，包括应用程序服务器、微服务、高性能计算 (HPC)、基于 CPU 的机器学习 (ML) 推理、视频编码、电子设计自动化、游戏、开源数据库和内存中的缓存。同时为提供一站式服务体验，许多 AWS 服务也支持基于 Graviton2 的实例。
+- **AWS Graviton3** 处理器作为该系列的最新产品，相比 AWS Graviton2 计算性能提高25%，浮点性能提高2倍，加密工作负载性能最多加快 2 倍。针对机器学习 (ML) 工作负载，AWS Graviton3 处理器所提供的性能比 AWS Graviton2 处理器高出多达 3 倍，并支持 bfloat16。它们还支持 DDR5 内存，相比 DDR4 内存带宽增加了 50%。
 
 下图展示了搭载 AWS Graviton3 处理器的主要机型：
 
@@ -47,8 +51,8 @@ ARM 架构属于 [RISC（Reduced instruction set computer）设计家族](https:
 
 2022年7月，谷歌云首次推出 ARM 架构的虚拟机预览版，它由 Ampere® Altra® 处理器提供支持，提供卓越的单线程性能。T2A VM 有多种预定义的 VM 产品形态，每个 VM 最多有 48 个 vCPU，每个 vCPU 有 4GB 内存。它们可以提供高达 32 Gbps 的网络带宽和广泛的网络附加存储选项，使 T2A VM 非常适合横向扩展工作负载，包括 Web 服务器、容器化微服务、数据记录处理、媒体转码和大型 Java 应用程序。另外，它还具备以下两大特点：
 
-- 与谷歌云生态系统集成：T2A 虚拟机支持大多数流行的Linux操作系统，例如 RHEL、CentOS、Ubuntu 和 Rocky Linux；还支持 Container-Optimized OS，以快速、高效、安全地启动 Docker 容器；同时，在 Google Cloud 上构建应用程序的开发人员可以将多个 Google Cloud 服务与 T2A 虚拟机一起使用。
-- ISV 合作伙伴和生态系统：Ampere 当前已罗列了 100 多个已经在基于 Ampere 的 T2A 虚拟机上运行的应用程序、数据库、云原生软件和编程语言，数量还在不断增加。
+- **与谷歌云生态系统集成**：T2A 虚拟机支持大多数流行的Linux操作系统，例如 RHEL、CentOS、Ubuntu 和 Rocky Linux；还支持 Container-Optimized OS，以快速、高效、安全地启动 Docker 容器；同时，在 Google Cloud 上构建应用程序的开发人员可以将多个 Google Cloud 服务与 T2A 虚拟机一起使用。
+- **ISV 合作伙伴和生态系统**：Ampere 当前已罗列了 100 多个已经在基于 Ampere 的 T2A 虚拟机上运行的应用程序、数据库、云原生软件和编程语言，数量还在不断增加。
 
 主要机型如下图所示：
 
@@ -76,14 +80,14 @@ ARM 架构属于 [RISC（Reduced instruction set computer）设计家族](https:
 
 我们将使用 Apache APISIX 分别在 AWS c7g.large、GCP t2a-standard-2、Azure D2ps v5 （虽然名称含D2ps，但实际是属于 Dpsv5 系列的双核 CPU）和 OCI A1 四款机型上绑定单个 CPU 核心进行压力测试，并通过 QPS 和响应延迟两个指标来分析服务器的性能。
 
-我们将使用 APISIX 官方开源的[性能测试脚本](apisix/run.sh at master · apache/apisix)进行测试。
+我们将使用 APISIX 官方开源的[性能测试脚本](https://github.com/apache/apisix/blob/master/benchmark/run.sh)进行测试。
 
 ### 测试用例
 
 本文我们将测试 Apache APISIX 在两个典型场景下的表现，以便获取更加真实、丰富的测试数据进行对比。
 
-- 场景一：单个上游。该场景下使用单个上游（不包含任何插件），主要测试 APISIX 在纯代理回源模式下的性能表现。
-- 场景二：单上游+多插件。该场景使用单上游与多插件配合，在这里使用了两个插件。主要测试 APISIX 在开启 `limit-count` 和 `prometheus` 两个核心消耗性能插件时的性能表现。
+- **场景一：单个上游。** 该场景下使用单个上游（不包含任何插件），主要测试 APISIX 在纯代理回源模式下的性能表现。
+- **场景二：单上游+多插件。** 该场景使用单上游与多插件配合，在这里使用了两个插件。主要测试 APISIX 在开启 `limit-count` 和 `prometheus` 两个核心消耗性能插件时的性能表现。
 
 ### 测试结果
 
diff --git a/blog/zh/config/picked-posts.json b/blog/zh/config/picked-posts.json
index e38eb91445f..5d84776e774 100644
--- a/blog/zh/config/picked-posts.json
+++ b/blog/zh/config/picked-posts.json
@@ -1,5 +1,6 @@
 [
     "blog/zh/blog/2022/07/22/exploration-of-apisix-in-api-and-microservices.md",
+    "blog/zh/blog/2022/08/12/arm-performance-google-aws-azure-with-apisix.md",
     "blog/zh/blog/2022/02/25/consul-api-gateway.md",
     "blog/zh/blog/2022/02/10/splunk-apisix-integration.md",
     "blog/zh/blog/2022/02/21/nacos-api-gateway.md",