Cervell + VPS per 30 rubles =?

És molt agradable tenir a mà totes les petites coses necessàries: un bon bolígraf i bloc de notes, un llapis esmolat, un ratolí còmode, un parell de cables addicionals, etc. Aquestes coses discretes no criden l'atenció, però afegeixen comoditat a la vida. La mateixa història passa amb diverses aplicacions mòbils i d'escriptori: per a captures de pantalla llargues, per reduir la mida d'una imatge, per calcular finances personals, diccionaris, traductors, convertidors, etc. En tens un? VPS - que és barat, sempre a mà i aporta molts beneficis? No, no la que tens a la teva empresa, sinó la teva, de "butxaca". Vam pensar que sense un petit VPS el 2019 era d'alguna manera trist, igual que sense la ploma estilogràfica habitual en una conferència. Per què estar trist? És estiu. Com va l'estiu? Estiu per a un informàtic: assegut a casa, treballant en els teus projectes preferits sense cap penediment. En general, ho hem pensat i ho hem fet.

Ha arribat el comunisme, companys.

Ell és així: el nostre VPS durant trenta

Hem llegit molts articles de competidors i usuaris que van escriure fa 3-4 anys sobre per què no cal un VPS econòmic. Bé, això és correcte, llavors VPS "per un cèntim" era pur màrqueting i no podia oferir oportunitats laborals normals. Però els temps estan canviant, el cost dels recursos virtuals és cada cop més baix, i per 30 rubles al mes estem preparats per oferir-ho:

• Processador: Intel Xeon 2 GHz (1 nucli)
• Sistema Linux (Debian, Ubuntu, CentOS per triar)
• 1 adreça IPv4 dedicada
• 10 GB d'emmagatzematge de dades en unitats SSD ràpides de classe empresarial
• RAM: 512 MB
• Facturació per segon
• Trànsit il·limitat

La tarifa està subjecta a restriccions tècniques addicionals pàgina la nostra fantàstica oferta: VPS per 30 rubles. 

Per a qui és adequat aquest servidor virtual? Sí a gairebé tothom: principiants, entusiastes, desenvolupadors experimentats, fans del bricolatge i fins i tot algunes empreses.

Per a què és adequat aquest VPS?

Creiem que els lectors d'Habr definitivament trobaran la seva pròpia manera d'utilitzar aquesta configuració, però vam decidir recollir la nostra pròpia selecció d'idees: què passa si algú ho necessita, però els homes no ho saben?

• Col·loqueu el vostre lloc web senzill, cartera, currículum amb codi, etc. Per descomptat, el vostre propi lloc web dissenyat fa una impressió positiva a l'empresari. Col·loqueu-lo al vostre VPS i sigueu responsable de la seguretat i l'estabilitat del lloc, i no pel personal dels proveïdors d'allotjament habituals.
• Utilitzeu VPS amb finalitats educatives: allotgeu el vostre projecte, estudieu les característiques del servidor i el sistema operatiu del servidor, experimenteu amb DNS, feu-hi un petit lloc educatiu.
• Per a la telefonia. De vegades, un empresari individual, un autònom o una empresa molt petita necessita desesperadament la telefonia IP, i els operadors d'aquesta mateixa telefonia són molt avariciosos. És senzill: agafem el nostre servidor, comprem un número a un operador de telefonia IP, configurem una central virtual i creem números interns (si cal). Els estalvis són enormes.
• Utilitzeu el servidor per provar les vostres aplicacions.
• Utilitzeu el servidor per a experiments de bricolatge, inclòs el control i la recollida de dades dels sensors del sistema domèstic intel·ligent.
• Una manera inusual d'utilitzar-lo és col·locar un assistent de comerç d'intercanvi virtual, un robot comercial, al servidor. Seràs totalment responsable de l'estabilitat i seguretat del servidor, la qual cosa significa que rebràs un instrument controlat per negociar a les borses. Bé, per si algú està interessat o planeja :)

Hi ha aplicacions per a aquest tipus de VPS en l'àmbit empresarial. A més del servei telefònic ja esmentat, podeu implementar diverses coses interessants. Per exemple:

• Col·loqueu petites bases de dades i informació que siguin accessibles per als empleats que viatgen a distància, per exemple, mitjançant ftp. Això us permetrà intercanviar molt ràpidament analítiques noves, configuracions actualitzades per a vendes, presentacions, etc.
• Doneu accés temporal als usuaris o clients per demostrar programari o mitjans.

Prova de conducció VPS per 30 rubles: fet per a vosaltres

30 rubles són tan pocs que ni tan sols voleu treure una targeta per pagar i provar. De vegades també som tan mandrosos, però aquesta vegada ho hem fet tot per tu. Abans de llançar els servidors a la batalla, vam realitzar una prova per comprovar tots els detalls i mostrar de què són capaços els servidors a aquesta tarifa. Per fer-ho més interessant, hem afegit extrem i hem comprovat com es comportaria aquesta configuració si la densitat i la càrrega superessin els valors que establim. 

L'amfitrió estava sota la càrrega d'una sèrie de màquines virtuals que realitzaven diverses tasques al processador i utilitzaven activament el subsistema de disc. L'objectiu és simular una alta densitat de col·locació i una càrrega comparable o superior a una de combat.

A més de la càrrega constant, vam instal·lar 3 màquines virtuals que recopilaven mètriques sintètiques mitjançant sysbench, els resultats mitjans de les quals es mostraven a continuació, i 50 màquines virtuals que creaven càrrega addicional. Totes les màquines virtuals de prova tenien la mateixa configuració (1 nucli, RAM 512 GB, SSD 10 GB), es va seleccionar la imatge estàndard debian 9.6 com a sistema operatiu, que s'ofereix als usuaris a RUVDS.

La càrrega es va simular en naturalesa i magnitud comparables al combat:

• Algunes màquines virtuals es van llançar amb poca càrrega
• Algunes màquines van executar un script de prova que simulava la càrrega del processador (utilitzant la utilitat estrès)
• A la part restant de les màquines virtuals, vam executar un script que utilitzava dd per copiar dades de dades preparades prèviament al disc amb un límit establert mitjançant pv (es poden veure exemples). aquí и aquí).

A més, com recordeu, teníem tres màquines que recopilaven mètriques sintètiques.

A cada màquina, s'executava cíclicament un script cada 15 minuts, que executa proves estàndard de sysbench per al processador, la memòria i el disc.

Script 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

Els resultats es presenten per comoditat en format sysbench, però els valors mitjans de tot el període de prova es van extreure de totes les màquines, el resultat es pot veure aquí:

Sysbanch-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
Els resultats són orientatius, però encara no s'han de prendre com a QoS. 

Màquines que generen càrrega addicional

Programari:

• apt-get update
• actualització apt-get
• apt-get install python-pip
• pip install mysql-connector-python-rf

Instal·lat MariaDB, Com fer-ho aquí:

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

Base de prova presa per tant:

La base de dades es desplega tal com s'especifica aquí:

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

Petita base de prova:

Taula 

Compte de files 

Mida de les dades (MB)

Mida de l'índex (KB)

departaments 

9

0.02

16.00

dept_emp 

331143 

11.52

5648.00

dept_manager 

24 

0.02

16.00

empleats 

299379 

14.52

0.00

salaris 

2838426 

95.63

0.00 

títols 

442783 

19.56

0.00

Un servei de prova primitiu està escrit al genoll en Python; realitza quatre operacions:

1. getState: retorna l'estat
2. getEmployee: retorna els empleats (+salaris, +títols) de la base de dades
3. patchEmployee: canvia els camps dels empleats
4. inserirSalari: insereix un sou

Font del servei (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')

Atenció! En cap cas s'ha de prendre aquest servei com a exemple o guia!

Les proves es realitzen amb un bon JMeter antic. Es van posar en marxa una sèrie de proves d'entre 15 minuts i 2 hores, sense interrupcions, el percentatge de sol·licituds variava i el rendiment variava de 300 a 600 peticions per minut. Nombre de fils de 50 a 500.

A causa del fet que la base de dades és molt petita, l'ordre:

mysql -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS"

Mostra que:

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

A continuació es mostren els temps mitjans de resposta de les sol·licituds:

Etiqueta

Mitjana

mitjana

90% Línia

95% Línia

99% Línia

Min

Max

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

patchEmpleat

161.42

83.29

308

492.57

1845.14

5

6639.4

posarSalari

167.21

86.93

315.34

501.07

1927.12

7

6722.44

Pot ser que us resulti difícil jutjar a partir d'aquests resultats sintètics com d'adequat és aquest VPS per a les vostres tasques específiques i, en general, els mètodes enumerats es limiten als casos que hem hagut de tractar d'una forma o una altra. Així que la nostra llista és clarament no exhaustiva. Et convidem a treure les teves pròpies conclusions i provar el servidor per 30 rubles a les teves aplicacions i tasques reals i suggerir les teves opcions per a aquesta configuració als comentaris.

Font: www.habr.com