الدماغ + VPS مقابل 30 روبل =؟

إنه أمر لطيف للغاية عندما تكون كل الأشياء الصغيرة الضرورية في متناول اليد: قلم جيد ومفكرة، وقلم رصاص حاد، وماوس مريح، وزوج من الأسلاك الإضافية، وما إلى ذلك. هذه الأشياء غير الواضحة لا تجذب الانتباه، بل تضيف راحة للحياة. نفس القصة مع العديد من تطبيقات الهاتف المحمول وسطح المكتب: لقطات الشاشة الطويلة، لتقليل حجم الصورة، لحساب الشؤون المالية الشخصية، والقواميس، والمترجمين، والمحولين، وما إلى ذلك. هل لديك واحدة؟ VPS - ما هو غير مكلف وفي متناول اليد دائمًا ويجلب الكثير من الفوائد؟ لا، ليس الشخص الذي تمتلكه في شركتك، ولكن "جيبك" الخاص بك. لقد اعتقدنا أنه بدون VPS صغير في عام 2019 كان الأمر محزنًا إلى حد ما، تمامًا كما هو الحال بدون قلم الحبر المعتاد في المحاضرة. لماذا تحزن؟ انه الصيف. كيف هو الصيف؟ الصيف لمتخصص تكنولوجيا المعلومات: الجلوس في المنزل، والعمل على مشاريعك المفضلة دون أي ندم. بشكل عام، فكرنا وفعلنا ذلك.

لقد وصلت الشيوعية أيها الرفاق.

إنه هكذا - خادمنا الافتراضي الخاص لمدة ثلاثين

لقد قرأنا الكثير من المقالات من المنافسين والمستخدمين الذين كتبوا منذ 3-4 سنوات حول سبب عدم الحاجة إلى خادم VPS غير مكلف. حسنًا، هذا صحيح، إذن VPS "مقابل فلس واحد" كان تسويقًا خالصًا ولا يمكنه تقديم فرص عمل عادية. لكن الزمن يتغير، وتكلفة الموارد الافتراضية أصبحت أقل وأقل، ونحن على استعداد لتقديم هذا مقابل 30 روبل شهريًا:

• المعالج: انتل زيون 2 جيجاهيرتز (1 نواة)
• نظام Linux (Debian، Ubuntu، CentOS للاختيار من بينها)
• 1 عنوان IPv4 مخصص
• سعة تخزينية تبلغ 10 جيجابايت على محركات أقراص SSD سريعة من فئة المؤسسات
• ذاكرة الوصول العشوائي: 512 ميجابايت
• في الفواتير الثانية
• حركة مرور غير محدودة

التعريفة تخضع لقيود فنية إضافية، تفاصيل حول صفحة عرضنا الرائع - VPS مقابل 30 روبل. 

لمن يناسب هذا الخادم الافتراضي؟ نعم للجميع تقريبًا: المبتدئين والمتحمسين والمطورين ذوي الخبرة ومحبي الأعمال اليدوية وحتى بعض الشركات.

ما هو هذا VPS المناسب؟

نعتقد أن قراء حبر سيجدون بالتأكيد طريقتهم الخاصة في استخدام هذا التكوين، لكننا قررنا جمع مجموعتنا المختارة من الأفكار - ماذا لو احتاجها شخص ما، لكن الرجال لا يعرفون؟

• ضع موقع الويب البسيط الخاص بك، ومحفظة الأعمال، والسيرة الذاتية باستخدام الكود، وما إلى ذلك. وبطبيعة الحال، فإن موقع الويب الخاص بك المصمم يترك انطباعًا إيجابيًا لدى صاحب العمل. ضعه على خادم VPS الخاص بك وكن مسؤولاً عن أمان واستقرار الموقع بنفسك، وليس من قبل موظفي موفري الاستضافة العاديين.
• استخدم VPS للأغراض التعليمية: قم باستضافة مشروعك، وادرس ميزات الخادم ونظام تشغيل الخادم، وقم بتجربة DNS، وقم بالتعديل على موقع تعليمي صغير.
• للاتصالات الهاتفية. في بعض الأحيان يحتاج رجل أعمال فردي أو مستقل أو شركة صغيرة جدًا بشدة إلى الاتصال الهاتفي عبر بروتوكول الإنترنت، ويكون مشغلو هذه الهاتفية جشعين للغاية. الأمر بسيط: نأخذ خادمنا، ونشتري رقمًا من مشغل هاتف IP، ونقوم بإعداد PBX افتراضي وإنشاء أرقام داخلية (إذا لزم الأمر). المدخرات هائلة.
• استخدم الخادم لاختبار تطبيقاتك.
• استخدم الخادم لإجراء تجارب DIY، بما في ذلك التحكم وجمع البيانات من أجهزة استشعار نظام المنزل الذكي.
• إحدى الطرق غير المعتادة لاستخدامها هي وضع مساعد تداول افتراضي للبورصة، وهو روبوت تداول، على الخادم. ستكون مسؤولاً بشكل كامل عن استقرار وأمن الخادم، مما يعني أنك ستحصل على أداة خاضعة للرقابة للتداول في أسواق الأسهم. حسنًا ، في حالة اهتمام أي شخص أو التخطيط :)

هناك تطبيقات لمثل هذه VPS في مجال الشركات. بالإضافة إلى خدمة الهاتف المذكورة بالفعل، يمكنك تنفيذ العديد من الأشياء المثيرة للاهتمام. على سبيل المثال:

• وضع قواعد بيانات ومعلومات صغيرة يمكن للموظفين المسافرين عن بعد الوصول إليها، على سبيل المثال، باستخدام بروتوكول نقل الملفات. سيسمح لك ذلك بتبادل التحليلات الجديدة والتكوينات المحدثة لمندوبي المبيعات والعروض التقديمية وما إلى ذلك بسرعة كبيرة.
• منح حق الوصول المؤقت للمستخدمين أو العملاء لعرض البرامج أو الوسائط.

اختبار قيادة VPS مقابل 30 روبل - تم ذلك من أجلك

30 روبل قليلة جدًا لدرجة أنك لا ترغب حتى في إخراج البطاقة للدفع والاختبار. أحيانًا نكون كسالى جدًا أيضًا، ولكن هذه المرة فعلنا كل شيء من أجلك. قبل إطلاق الخوادم في المعركة، أجرينا اختبارًا للتحقق من جميع التفاصيل وإظهار ما تستطيع الخوادم فعله بهذه التعريفة. ولجعل الأمر أكثر إثارة للاهتمام، أضفنا الحد الأقصى وتحققنا من كيفية تصرف هذا التكوين إذا تجاوزت الكثافة والحمل القيم التي حددناها. 

كان المضيف تحت ضغط عدد من الأجهزة الافتراضية التي قامت بمهام مختلفة على المعالج واستخدمت النظام الفرعي للقرص بنشاط. الهدف هو محاكاة كثافة عالية من الموضع وحمولة مماثلة أو أكبر من الحمولة القتالية.

بالإضافة إلى التحميل المستمر، قمنا بتثبيت 3 أجهزة افتراضية تقوم بجمع المقاييس الاصطناعية باستخدام sysbench، والتي تم عرض متوسط ​​نتائجها أدناه، و50 جهازًا افتراضيًا قامت بإنشاء حمل إضافي. جميع الأجهزة الافتراضية الاختبارية لها نفس التكوين (1 نواة، ذاكرة الوصول العشوائي 512 جيجابايت، SSD 10 جيجابايت)، تم اختيار صورة ديبيان 9.6 القياسية كنظام تشغيل، والذي يتم تقديمه للمستخدمين على RUVDS.

تمت محاكاة الحمولة من حيث طبيعتها وحجمها مقارنة بالقتال:

• تم إطلاق بعض الأجهزة الافتراضية مع تحميل منخفض
• قامت بعض الأجهزة بتشغيل برنامج نصي اختباري يحاكي الحمل على المعالج (باستخدام الأداة المساعدة إجهاد)
• على الجزء المتبقي من الأجهزة الافتراضية، قمنا بتشغيل برنامج نصي يستخدم dd لنسخ البيانات من البيانات المعدة مسبقًا إلى القرص مع حد تم تعيينه باستخدام pv (يمكن رؤية الأمثلة هنا и هنا).

وأيضًا، كما تتذكر، كان لدينا ثلاث آلات تقوم بجمع المقاييس الاصطناعية.

على كل جهاز، تم تنفيذ البرنامج النصي بشكل دوري كل 15 دقيقة، والذي يقوم بإجراء اختبارات sysbench القياسية للمعالج والذاكرة والقرص.

البرنامج النصي sysbench.sh

#!/bin/bash
date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S" >> /root/sysbench/results.txt
sysbench --test=cpu run >> /root/sysbench/results.txt
sysbench --test=memory run >> /root/sysbench/results.txt
sysbench --test=fileio --file-test-mode=seqwr run >> /root/sysbench/results.txt
sysbench --test=fileio --file-test-mode=seqrd run >> /root/sysbench/results.txt
sysbench --test=fileio --file-test-mode=rndrw run >> /root/sysbench/results.txt

يتم تقديم النتائج للراحة بتنسيق sysbench، ولكن تم أخذ متوسط ​​القيم لفترة الاختبار بأكملها من جميع الأجهزة، ويمكن رؤية النتيجة هنا:

سيسبانتش-avg.txtsysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark

Running the test with following options:
Number of threads: 1

Doing CPU performance benchmark

Threads started!
Done.

Maximum prime number checked in CPU test: 10000

Test execution summary:
total time: 19.2244s
total number of events: 10000
total time taken by event execution: 19.2104
per-request statistics:
min: 1.43ms
avg: 1.92ms
max: 47.00ms
approx. 95 percentile: 3.02ms

Threads fairness:
events (avg/stddev): 10000.0000/0.00
execution time (avg/stddev): 19.2104/0.00

sysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark

Running the test with following options:
Number of threads: 1

Doing memory operations speed test
Memory block size: 1K

Memory transfer size: 102400M

Memory operations type: write
Memory scope type: global
Threads started!
Done.

Operations performed: 104857600 (328001.79 ops/sec)

102400.00 MB transferred (320.32 MB/sec)

Test execution summary:
total time: 320.9155s
total number of events: 104857600
total time taken by event execution: 244.8399
per-request statistics:
min: 0.00ms
avg: 0.00ms
max: 139.41ms
approx. 95 percentile: 0.00ms

Threads fairness:
events (avg/stddev): 104857600.0000/0.00
execution time (avg/stddev): 244.8399/0.00

sysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark

Running the test with following options:
Number of threads: 1

Extra file open flags: 0
128 files, 16Mb each
2Gb total file size
Block size 16Kb
Periodic FSYNC enabled, calling fsync() each 100 requests.
Calling fsync() at the end of test, Enabled.
Using synchronous I/O mode
Doing sequential write (creation) test
Threads started!
Done.

Operations performed: 0 Read, 131072 Write, 128 Other = 131200 Total
Read 0b Written 2Gb Total transferred 2Gb (320.1Mb/sec)
20251.32 Requests/sec executed

Test execution summary:
total time: 6.9972s
total number of events: 131072
total time taken by event execution: 5.2246
per-request statistics:
min: 0.01ms
avg: 0.04ms
max: 96.76ms
approx. 95 percentile: 0.03ms

Threads fairness:
events (avg/stddev): 131072.0000/0.00
execution time (avg/stddev): 5.2246/0.00

sysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark

Running the test with following options:
Number of threads: 1

Extra file open flags: 0
128 files, 16Mb each
2Gb total file size
Block size 16Kb
Periodic FSYNC enabled, calling fsync() each 100 requests.
Calling fsync() at the end of test, Enabled.
Using synchronous I/O mode
Doing sequential read test
Threads started!
Done.

Operations performed: 131072 Read, 0 Write, 0 Other = 131072 Total
Read 2Gb Written 0b Total transferred 2Gb (91.32Mb/sec)
5844.8 Requests/sec executed

Test execution summary:
total time: 23.1054s
total number of events: 131072
total time taken by event execution: 22.9933
per-request statistics:
min: 0.00ms
avg: 0.18ms
max: 295.75ms
approx. 95 percentile: 0.77ms

Threads fairness:
events (avg/stddev): 131072.0000/0.00
execution time (avg/stddev): 22.9933/0.00

sysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark

Running the test with following options:
Number of threads: 1

Extra file open flags: 0
128 files, 16Mb each
2Gb total file size
Block size 16Kb
Number of random requests for random IO: 10000
Read/Write ratio for combined random IO test: 1.50
Periodic FSYNC enabled, calling fsync() each 100 requests.
Calling fsync() at the end of test, Enabled.
Using synchronous I/O mode
Doing random r/w test
Threads started!
Done.

Operations performed: 6000 Read, 4000 Write, 12800 Other = 22800 Total
Read 93.75Mb Written 62.5Mb Total transferred 156.25Mb (1341.5Kb/sec)
85.61 Requests/sec executed

Test execution summary:
total time: 152.9786s
total number of events: 10000
total time taken by event execution: 14.1879
per-request statistics:
min: 0.01ms
avg: 1.41ms
max: 210.22ms
approx. 95 percentile: 4.95ms

Threads fairness:
events (avg/stddev): 10000.0000/0.00
execution time (avg/stddev): 14.1879/0.00
النتائج إرشادية، ولكن لا يزال لا ينبغي اعتبارها جودة خدمة. 

الآلات التي تخلق حمولة إضافية

لينة:

• الرابطة بين الحصول على التحديث
• apt-get upgrade
• apt-get install python-pip
• نقطة تثبيت mysql-connector-python-rf

كيفية تثبيت MariaDB هنا:

apt-get install libmariadbclient-dev
mysql -e "INSTALL PLUGIN blackhole SONAME 'ha_blackhole.so';" -- нужно для test_employees_sha

تم أخذ قاعدة الاختبار من هنا:

يتم نشر قاعدة البيانات كما هو محدد هنا:

mysql -t < employees.sql
mysql -t < test_employees_sha.sql

قاعدة اختبار صغيرة:

طاولات ومكاتب  

عدد الصفوف 

حجم البيانات (ميجابايت)

حجم الفهرس (كيلو بايت)

الإدارات 

9

0.02

16.00

dept_emp 

331143 

11.52

5648.00

dept_manager 

24 

0.02

16.00

الموظفين 

299379 

14.52

0.00

الرواتب 

2838426 

95.63

0.00 

عناوين 

442783 

19.56

0.00

خدمة اختبار بدائية مكتوبة على الركبة في بايثون، وتنفذ أربع عمليات:

1. getState: إرجاع الحالة
2. getEmployee: إرجاع الموظفين (+الرواتب، +المسميات) من قاعدة البيانات
3. patchEmployee: تغيير حقول الموظفين
4. إدراج الراتب: إدراج الراتب

مصدر الخدمة (dbtest.py)

#!/usr/bin/python
import mysql.connector as mariadb
from flask import Flask, json, request, abort
from mysql.connector.constants import ClientFlag

app = Flask(__name__)

def getFields(cursor):
    results = {}
    column = 0
    for d in cursor.description:
        results[d[0]] = column
        column = column + 1
    return results

PAGE_SIZE = 30

@app.route("/")
def main():
    return "Hello!"

@app.route("/employees/<page>", methods=['GET'])
def getEmployees(page):
    offset = (int(page) - 1) * PAGE_SIZE
    connection = mariadb.connect(user='admin', password='q5XpRomdSr', database='employees')
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM employees LIMIT {} OFFSET {}".format(PAGE_SIZE, offset))
    return {'employees': [i[0] for i in cursor.fetchall()]}

@app.route("/employee/<id>", methods=['GET'])
def getEmployee(id):
    id = int(id)
    connection = mariadb.connect(user='admin', password='q5XpRomdSr', database='employees')
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM employees WHERE emp_no = {}".format(id))
    fields = getFields(cursor)
    employee = {}
    found = False
    for row in cursor.fetchall():
        found = True
        employee = {
            "birth_date": row[fields["birth_date"]],
            "first_name": row[fields["first_name"]],
            "last_name": row[fields["last_name"]],
            "gender": row[fields["gender"]],
            "hire_date": row[fields["hire_date"]]
        }
    if not found:
        abort(404)
    cursor.execute("SELECT * FROM salaries WHERE emp_no = {}".format(id))
    fields = getFields(cursor)
    salaries = []
    for row in cursor.fetchall():
        salary = {
            "salary": row[fields["salary"]],
            "from_date": row[fields["from_date"]],
            "to_date": row[fields["to_date"]]
        }
        salaries.append(salary)
    employee["salaries"] = salaries
    cursor.execute("SELECT * FROM titles WHERE emp_no = {}".format(id))
    fields = getFields(cursor)
    titles = []
    for row in cursor.fetchall():
        title = {
            "title": row[fields["title"]],
            "from_date": row[fields["from_date"]],
            "to_date": row[fields["to_date"]]
        }
        titles.append(title)
    employee["titles"] = titles
    return json.dumps({
        "status": "success",
        "employee": employee
    })

def isFieldValid(t, v):
    if t == "employee":
        return v in ["birdth_date", "first_name", "last_name", "hire_date"]
    else:
        return false

@app.route("/employee/<id>", methods=['PATCH'])
def setEmployee(id):
    id = int(id)
    content = request.json
    print(content)
    setList = ""
    data = []
    for k, v in content.iteritems():
        if not isFieldValid("employee", k):
            continue
        if setList != "":
            setList = setList + ", "
        setList = setList + k + "=%s"
        data.append(v)
    data.append(id)
    print(setList)
    print(data)
    connection = mariadb.connect(user='admin', password='q5XpRomdSr', database='employees', client_flags=[ClientFlag.FOUND_ROWS])
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("UPDATE employees SET {} WHERE emp_no = %s".format(setList), data)
    connection.commit()
    if cursor.rowcount < 1:
        abort(404)
    return json.dumps({
        "status": "success"
    })

@app.route("/salary", methods=['PUT'])
def putSalary():
    content = request.json
    print(content)
    connection = mariadb.connect(user='admin', password='q5XpRomdSr', database='employees', client_flags=[ClientFlag.FOUND_ROWS])
    cursor = connection.cursor()
    data = [content["emp_no"], content["salary"], content["from_date"], content["to_date"]]
    cursor.execute("INSERT INTO salaries (emp_no, salary, from_date, to_date) VALUES (%s, %s, %s, %s)", data)
    connection.commit()
    return json.dumps({
        "status": "success"
    })


@app.route("/state", methods=['GET'])
def getState():
    return json.dumps({
        "status": "success",
        "state": "working"
    })

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0',port='5002')

تحذير! لا ينبغي بأي حال من الأحوال أن تؤخذ هذه الخدمة كمثال أو دليل!

يتم إجراء الاختبارات باستخدام JMeter القديم الجيد. وتم إطلاق سلسلة من الاختبارات استمرت من 15 دقيقة إلى ساعتين، دون انقطاع، وتنوعت نسبة الطلبات، وتراوحت الإنتاجية من 2 إلى 300 طلب في الدقيقة. عدد الخيوط من 600 إلى 50.

نظرا لحقيقة أن قاعدة البيانات صغيرة جدا، فإن الأمر:

mysql -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS"

يدل على أن:

Buffer pool hit rate 923 / 1000, young-making rate 29 / 1000 not 32 / 1000

فيما يلي متوسط ​​أوقات الاستجابة للطلبات:

تُشير

متوسط

متوسط

90%خط

95%خط

99%خط

اقل شئ

اكثر شئ

getEmployee

37.64

12.57

62.28

128.5

497.57

5

4151.78

getState

17

7.57

30.14

58.71

193

3

2814.71

patchEmployee

161.42

83.29

308

492.57

1845.14

5

6639.4

putSalary

167.21

86.93

315.34

501.07

1927.12

7

6722.44

قد يكون من الصعب عليك الحكم من خلال هذه النتائج التركيبية على مدى ملاءمة هذا الخادم الافتراضي الخاص لمهامك المحددة، وبشكل عام، تقتصر الطرق المذكورة على تلك الحالات التي كان علينا التعامل معها بشكل أو بآخر. لذا فإن قائمتنا هي من الواضح أنها ليست شاملة. نحن ندعوك لاستخلاص استنتاجاتك الخاصة واختبار الخادم مقابل 30 روبل على تطبيقاتك ومهامك الحقيقية واقتراح خياراتك لهذا التكوين في التعليقات.

المصدر: www.habr.com