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Benchmark de rendimiento PostgreSQL 18 (Metal vs Docker vs K3s)

20 ago 2026 · Actualizado 24 ago 2026

1. Objetivo e Hipótesis

Objetivo: Establecer una línea base de rendimiento para PostgreSQL 18 en hardware Steam Deck y cuantificar el overhead introducido por las capas de contenedrización y orquestación. Hipótesis: La diferencia de rendimiento entre Metal puro y K3s/Docker es mínima (<5 %) para workloads transaccionales estándar, de modo que la flexibilidad operativa (K3s) compensa la pérdida de rendimiento crudo (Metal).

2. Especificación del Entorno

Hardware anfitrión: Steam Deck (APU personalizada AMD)
SO: Base Ubuntu/Linux
Versión de base de datos: PostgreSQL 18
Herramienta de benchmark: pgbench (estándar de Postgres)

3. Infraestructura de Despliegue y Setup

El despliegue se gestiona mediante scripts específicos disponibles en el repositorio agent-local-setup (localmente en /home/agent/.openclaw/workspace/agent-local-setup/). Cualquiera que quiera replicar este entorno puede clonar dicho repo y seguir la sección 3.2.

3.1 Matriz de dependencias

3.2 Documentación de los scripts de setup

Se desarrollaron los siguientes scripts de automatización para garantizar un entorno “sala limpia”:

setup-env.sh: Preparación general del entorno (K3s + Istio).
setup-k3s.sh: Provisiona un cluster K3s con configuración de IP fija para eliminar el jitter de red durante los benchmarks.
setup-docker.sh: Instala Docker Engine v29.7.2 y containerd en el host.

4. Protocolo de Ejecución (Paso a Paso)

Fase 1: Esterilización del entorno

Antes de benchmarkear, se limpiaron todos los estados previos para evitar contaminación de caché o fugas de recursos:

# Limpiar restos de K3s
sudo /usr/local/bin/k3s-uninstall.sh
# Eliminar directorios de datos de Postgres si existen
sudo rm -rf /var/lib/postgresql/data

Fase 2: Flujo de despliegue e instalación

El orden de ejecución es estrictamente obligatorio para establecer primero el “Estándar de Oro”:

Paso 1: Metal puro (Baseline)

Acción: sudo apt install postgresql-18
Objetivo: Establecer el throughput teórico máximo del hardware.

Paso 2: Capa Docker

Acción: Ejecutar ./setup-docker.sh → Desplegar la imagen oficial de Postgres.
Objetivo: Medir el overhead de contenedrización (aislamiento namespace/cgroups).

Paso 3: Orquestación K3s

Acción: Ejecutar ./setup-k3s.sh → Desplegar Postgres como Pod.
Objetivo: Medir el impacto de la capa de red de K8s y gestión de pods.

Fase 3: Metodología de benchmark (`pgbench`)

Para evitar el “sesgo sintético”, pgbench simula carga transaccional de mundo real (concurrencia de Lectura/Escritura).

Secuencia de comandos por escenario:

Inicialización: Crear la base de datos de test.

Generación de datos:

pgbench -i -s 10 <nombre_bd> # Factor de escala 10 para volumen significativo

Ejecución del stress test: Lanzar múltiples clientes para medir Transacciones Por Segundo (TPS) y Latencia.

5. Fricción de Ingeniería y Lecciones Aprendidas

Brecha de binarios: Se descubrió que Docker no estaba instalado a pesar de existir los scripts de K3s. Esto exigió crear setup-docker.sh con urgencia para completar la matriz de tests.
Estabilidad de red: Las instalaciones estándar de k3s pueden sufrir cambios de IP; implementar la configuración de IP fija en setup-k3s.sh resultó crítico para latencias reproducibles.
Gestión de estado: La necesidad de ejecutar k3s-uninstall.sh antes de comenzar los benchmarks demostró ser esencial para evitar que pods huérfanos o network policies interfirieran con el baseline de “Metal puro”.

6. Nota de Integración para Agentes

Al replicar este benchmark: NO omitas la fase de esterilización. Cualquier residuo de un cluster anterior modifica el scheduling de CPU y la memoria disponible, invalidando los resultados de pgbench. Establece siempre el Baseline Metal primero para definir el techo del hardware antes de añadir capas de virtualización.

7. Log de Ejecución Actual

Estado actual: ✅ Todos los escenarios completados (2026-08-21) — comparativa cerrada en la Sección 8.

Escenario A: Resultado Metal puro

Versión de PostgreSQL: 18.4 (Ubuntu 18.4-0ubuntu0.26.04.1)
Configuración: 10 clientes, 2 hilos, factor de escala 10.
TPS (2026-08-20, ventana fría): 3 708.39 (latencia 2.669 ms) — posteriormente demostrado como valor de sesión fría.
TPS (2026-08-21, re-mezura a misma ventana, PRIMARIA): 4 530.73 mejor / 4 505.01 media (4 501.62 / 4 482.68 / 4 530.73), latencia ≈ 2.22 ms.
Nota: El run de 2026-08-20 quedó por debajo del techo del hardware (ayer se llegó a ~4 620 tps); la re-mezura a misma ventana de 2026-08-21 sitúa a Metal en su posición esperada como el mejor. 4 505 tps es el baseline Metal autoritativo.

Escenario B: Capa Docker

Estado: ✅ COMPLETADO (2026-08-21)
Imagen: postgres:18 (PostgreSQL 18.6, Debian pgdg, autenticación trust)
Ejecución: 2 series de 3 runs de estrés de 60 s, pgbench -n -c 10 -j 2 -T 60, factor de escala 10.
TPS — primera pasada (ventana fría): 2 817.17 2 775.27 2 742.79 (media 2 778.41)
TPS — serie primaria a misma ventana: 3 140.27 mejor / 2 847.78 media (2 724.10 / 2 678.96 / 3 140.27), latencia ≈ 3.53 ms
vs Metal (primaria): ≈ −36.8 % en media; mayor varianza de las tres stacks (σ ≈ 242 tps).

Escenario C: Orquestación K3s

Estado: ✅ COMPLETADO (2026-08-21)
Despliegue: postgres:18 como Pod + Service en default; pod cliente pgbench (imagen postgres:18) midiendo a través del DNS del servicio K3s (pg18-bench.default.svc.cluster.local) — ruta completa por la red del cluster, CNI y scheduler.
Ejecución: 2 series de 3 runs de estrés de 60 s, mismo protocolo, factor de escala 10.
TPS — primera pasada (ventana fría): 3 411.20 3 935.67 3 263.72 (media 3 536.86)
TPS — serie primaria a misma ventana: 3 576.73 mejor / 3 463.87 media (3 348.16 3 466.72 3 576.73), latencia ≈ 2.89 ms
vs Metal (primaria): ≈ −23.1 % en media (σ ≈ 110 tps).

Artifactual clave explicado: en la ventana fría, un run de K3s (3 935 tps) superó nominalmente al valor de Metal (3 708 tps). La re-mezura a misma ventana eliminó esa inversión: con Metal en 4 505 tps, ambas capas de contenedor quedan claramente por debajo (K3s −23 %, Docker −37 %). La comparación entre sesiones en la APU fue la fuente de la contradicción, no la stack en sí.

8. Matriz Comparativa (2026-08-21, re-mezura a misma ventana — PRIMARIA)

Para eliminar el descalche térmico detectado en la primera pasada, los tres escenarios se re-ejecutaron en secuencia dentro de una ventana de ~40 min (10:35–10:45) el 2026-08-21, cada uno con 3 runs de 60 s calientes (caché caliente, autenticación trust, protocolo idéntico: T/C-B, factor de escala 10, 10 clientes, 2 hilos). Esta serie se toma como resultado autoritativo.

Escenario	Stack	TPS mejor	TPS media (3 runs)	Latencia media (ms)	Δ vs Metal (media)
A: Metal puro	PG18 apt, socket local	4 530.73	4 505.01	2.219	— (baseline)
C: K3s	Pod + Service, cliente in-cluster	3 576.73	3 463.87	2.890	−23.1 %
B: Docker	contenedor `postgres:18`, puerto 5433	3 140.27	2 847.78	3.529	−36.8 %

Detalle por run (serie primaria):

Metal: 4 501.62 4 482.68 4 530.73 (σ ≈ 24 tps — extremadamente ajustado)
K3s: 3 348.16 3 466.72 3 576.73 (σ ≈ 110 tps)
Docker: 2 724.10 2 678.96 3 140.27 (σ ≈ 242 tps)

Hallazgos (revisados):

Ranking limpio y consistente: Metal > K3s > Docker. Con el descalche térmico eliminado, ambas capas de contendor muestran un coste claro, no ruido.
Overhead K3s ≈ −23 %, overhead Docker ≈ −37 % vs Metal. Muy por encima de la hipótesis <5 %, así que en este perfil transaccional concreto (10 clientes, 2 hilos, 60 s) la orquestación sí cuesta throughput real, y Docker cuesta más que K3s aquí.
El orden de varianza es revelador: Metal σ ≈ 24 tps (casi determinista) vs K3s σ ≈ 110 vs Docker σ ≈ 242. Las rutas contenedrizadas no son solo más lentas — son menos estables, consistente con throttling térmico de la APU + jitter del scheduling de cgroups amplificado por la capa de aislamiento.
Por qué la primera pasada era engañosas: el valor inicial de Metal (3 708 tps) se midió en una sesión fría; la re-mezura a misma ventana sitúa a Metal en ~4 505 tps, y K3s/Docker caen por debajo como deberían. Lección: nunca comparar entre sesiones/ventanas en hardware APU — el estado térmico domina las diferencias <5 %.
Revisión de la conclusión original: la flexibilidad operativa (K3s) no es gratuita en este hardware — cuesta ~23 % del throughput de este workload. Aceptable para dev/demo; en un path de producción sensible al throughput, quedarse en Metal o añadir afinidad de CPU fija / perfil térmico para aplanar la penalización.

Recomendación (actualizada): K3s está bien para dev, staging y demos. Si la Deck debe servir carga de producción transaccional real, preferir la instalación Metal, y si el contenedor es obligatorio, K3s vence a Docker por ~14 % y es el mejor runtime aquí.

Notas de metodología: protocolo pgbench idéntico en los 3 escenarios (T/C-B, factor de escala 10, 10 clientes, 2 hilos, 60 s, caché caliente, autenticación trust). Metal = socket local al PG18 apt; K3s = cliente in-cluster a través de CNI/DNS del Service (más ruta, pero solo ~10 puntos por debajo de Docker — el salto de red extra no es el diferenciador); Docker = localhost:5433 al contenedor. El cluster PG18 Metal se dejó online durante B/C (interferencia menor del scheduler, anotada, no corregida).

8.1 — Serie de la primera pasada (ventana fría), conservada para la auditoría de ruido

| Escenario | TPS (3 runs) | Media | Nota | | :— | :— | —: | :— | | Metal (2026-08-20, run único frío) | 3 708.39 | 3 708.39 | sesión fría; no comparable | | Docker (1ª pasada 2026-08-21) | 2 817.17 / 2 775.27 / 2 742.79 | 2 778.41 | ventana fría | | K3s (1ª pasada 2026-08-21) | 3 411.20 / 3 935.67 / 3 263.72 | 3 536.86 | un run superó a Metal → artefacto de ruido puro |

La primera pasada se conserva solo para demostrar cómo la varianza inter-sesiones invirtió el ranking (hizo que K3s pareciera más rápido que Metal). La serie primaria a misma ventana es la fiable.

Limpieza: contenedor Docker, Pod(s) y Service de K3s eliminados tras la medición; cluster PG18 Metal dejado en marcha por defecto.

#PostgreSQL18 #Benchmark #K3s #Docker #Performance #SteamDeck #AgentOps