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性能指标

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产品的性能指标参考，性能会受客户环境、网络等影响。

ID安全匹配（PSI）

技术实现

  • 多方安全计算密码学协议

使用要求

  • 目前已支持计算引擎：MaxCompute、Local（本地）；

  • 目前已支持数据源：MaxCompute、RDS、Hologres、MySQL、PostgreSQL；

  • 数据传输依赖网络带宽；

  • ID（联合主键）必须唯一；

性能指标

计算引擎

计算资源

数据源

数据量

传输通道

传输带宽

任务平均运行时间

MaxCompute

3000*2000 CU

MaxCompute

4亿*1亿

OSS

1000Mb/s

12分钟

MaxCompute

3000*2000 CU

MaxCompute

8亿*1亿

OSS

1000Mb/s

24分钟

MaxCompute

3000*2000 CU

MaxCompute

100亿*1亿

OSS

1000Mb/s

12小时

MaxCompute

5000*2000 CU

MaxCompute

3亿*2000万

ODPS CopyTask

1000Mb/s

7分钟

MaxCompute

5000*2000 CU

MaxCompute

6亿*2000万

ODPS CopyTask

1000Mb/s

12分钟

MaxCompute

5000*2000 CU

MaxCompute

150亿*5000万

ODPS CopyTask

1000Mb/s

4小时

MaxCompute

2000*2000 CU

MaxCompute

5亿*3亿

OSS

50Mb/s

3小时30分钟

MaxCompute

2000*2000 CU

MaxCompute

5亿*3亿

OSS

100Mb/s

2小时15分钟

Local

8 Core 16GB

MySQL

1000万*1000万

OSS

1000Mb/s

8分钟

Local

8 Core 16GB

MySQL

2000万*5万

OSS

1000Mb/s

6分钟

Local

8 Core 16GB

MaxCompute

2亿*2亿

OSS

1000Mb/s

12分钟

Local

8 Core 16GB

MaxCompute

8亿*8亿

OSS

1000Mb/s

54分钟

Local

8 Core 16GB

MaxCompute

8亿*8亿

OSS

100Mb/s

2小时

ID安全匹配（缓存PSI）

产品支持通过PSI缓存任务的方式进行预计算，用户在配置PSI任务时可以选择是否使用PSI缓存任务，如果选择使用PSI缓存任务，则可以只对增量数据进行PSI计算，适用于大数据量场景、增量更新较少的场景下的周期性PSI安全求交计算。以下是一组使用PSI缓存任务、不使用PSI缓存任务的性能对比数据。

是否使用缓存

计算引擎

计算资源

数据源

数据量

传输通道

传输带宽

任务平均运行时间

不使用缓存

MaxCompute

1000*1000 CU

MaxCompute

5亿*1亿

ODPS CopyTask

1000Mb/s

39分钟

使用缓存

MaxCompute

1000*1000 CU

MaxCompute

5亿*1亿

ODPS CopyTask

1000Mb/s

19分钟

不使用缓存

MaxCompute

1000*1000 CU

MaxCompute

10亿*1亿

ODPS CopyTask

1000Mb/s

44分钟

使用缓存

MaxCompute

1000*1000 CU

MaxCompute

10亿*1亿

ODPS CopyTask

1000Mb/s

17分钟

不使用缓存

MaxCompute

1000*1000 CU

MaxCompute

20亿*1亿

ODPS CopyTask

1000Mb/s

60分钟

使用缓存

MaxCompute

1000*1000 CU

MaxCompute

20亿*1亿

ODPS CopyTask

1000Mb/s

22分钟

不使用缓存

MaxCompute

1000*1000 CU

MaxCompute

40亿*1亿

ODPS CopyTask

1000Mb/s

102分钟

使用缓存

MaxCompute

1000*1000 CU

MaxCompute

40亿*1亿

ODPS CopyTask

1000Mb/s

24分钟

不使用缓存

MaxCompute

1000*1000 CU

MaxCompute

100亿*1亿

ODPS CopyTask

1000Mb/s

223分钟

使用缓存

MaxCompute

1000*1000 CU

MaxCompute

100亿*1亿

ODPS CopyTask

1000Mb/s

20分钟

联邦学习（FL）

技术实现

  • 基于安全保护的联邦学习

使用要求

  • 目前已支持计算引擎：Local（本地）；

  • 目前已支持数据源：MaxCompute、RDS、Hologres、MySQL、PostgreSQL；

  • 数据传输依赖网络带宽；

  • 使用前首先需要进行ID对齐（PSI）；

性能指标

测试环境：Local（本地）计算引擎，计算资源为16 Core CPU、32 GB 内存，传输带宽为100Mbps。

算法类型

数据规模

特征规模

任务类型

任务平均运行时间

决策树-XGBoostWithDp

100万

2000维*2000维

训练

180分钟

决策树-GBDTWithDp

500万

100维*100维

训练

15分钟

线性回归-LinearRegressionWithHe

100万

100维*100维

训练

150分钟

逻辑回归-LogisticRegressionWithHe

10万

100维*100维

训练

50分钟

神经网络MLP

100万

100维*100维

训练

30分钟

决策树-XGBoostWithDp

5亿

100维*100维

离线预测

50分钟

决策树-GBDTWithDp

5亿

100维*100维

离线预测

120分钟

线性回归-LinearRegressionWithHe

1亿

100维*100维

离线预测

100分钟

逻辑回归-LogisticRegressionWithHe

1亿

100维*100维

离线预测

70分钟

神经网络MLP

1亿

100维*100维

离线预测

100分钟

决策树-XGBoostWithDp

100维*100维

在线预测

qps：100 rt: 1秒

决策树-GBDTWithDp

100维*100维

在线预测

qps：100 rt: 1秒

线性回归-LinearRegressionWithHe

100维*100维

在线预测

qps：100 rt: 1秒

逻辑回归-LogisticRegressionWithHe

100维*100维

在线预测

qps：100 rt: 1秒

神经网络MLP

100维*100维

在线预测

qps：100 rt: 1秒

隐匿信息查询（PIR）

技术实现

  • 基于安全保护的隐匿信息查询

使用要求

  • 目前已支持计算引擎：Local（本地）；

  • 目前已支持数据源：MaxCompute、RDS、Hologres、MySQL、PostgreSQL；

  • 数据传输依赖网络带宽。

性能指标

测试环境：1核16G内存，系统macOS 12.4，Java 8，传输带宽为100Mbps

CPU：Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz

客户端PIR数据在服务端数据库中

每批PIR元素个数

查询批数

密码算法

客户端PIR计算平均耗时 (ms)

服务端PIR计算平均耗时 (ms)

PIR请求全链路预估耗时 (ms)

总通信量 (KB)

10

1

国际

5.5

5.58

11.16

1.04

国产

5.42

10.88

16.38

1.04

5

国际

8.58

18.78

27.77

5.2

国产

9.12

27.1

36.63

5.2

100

1

国际

5.94

28.7

35.38

9.48

国产

5.66

41.76

48.16

9.48

5

国际

11.12

115.12

129.94

47.38

国产

8.02

149.5

161.22

47.38

1000

1

国际

6.2

185.4

198.93

93.85

国产

9.96

286.3

303.59

93.85

5

国际

7.4

855.7

899.76

469.26

国产

9.1

1285.4

1331.16

469.26

2000

1

国际

5.32

351.2

371.18

187.6

国产

5.54

496.4

516.6

187.6

5

国际

9.36

1735.4

1818.04

938.01

国产

8.1

2473.4

2554.78

938.01

客户端PIR数据不在服务端数据库中

每批PIR元素个数

查询批数

密码算法

客户端PIR计算平均耗时 (ms)

服务端PIR计算平均耗时 (ms)

PIR请求全链路预估耗时 (ms)

总通信量 (KB)

10

1

国际

5.68

0.54

6.25

0.41

国产

6.82

0.44

7.29

0.41

5

国际

7.9

1.5

9.56

2.07

国产

9.94

2.06

12.16

2.07

100

1

国际

5.96

0.56

6.77

3.23

国产

6.88

1.10

8.23

3.23

5

国际

6.62

1.10

8.98

16.13

国产

9.32

2.40

12.98

16.13

1000

1

国际

6.54

0.52

9.51

31.35

国产

9.78

1.00

13.23

31.35

5

国际

9.16

1.80

23.21

156.76

国产

9.08

2.30

23.63

156.76

2000

1

国际

6.44

1.80

13.13

62.60

国产

7.76

1.86

14.51

62.60

5

国际

9.8

2.86

37.11

313.01

国产

11.44

3.52

39.41

313.01

性能分析

服务端计算性能

服务端需要根据客户端的PIR请求，找到请求的ID对应的value，然后对ID和value进行加密。除去服务端查数据库的耗时，服务端计算耗时主要在对ID和value进行加密。

  • 假定客户端单批查询的ID（n个）都在服务端的数据库中。n越大，服务端计算耗时越长，被服务端猜到PIR查询的是哪个元素的概率越低（1/n）

  • 计算耗时与查询批数、每批里的元素个数基本线性相关

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