ProHoster > Blog > Bestjoer > Brain + VPS foar 30 roebel =?

Brain + VPS foar 30 roebel =?

It is sa moai as alle nedige lytse dingen by de hân binne: in goede pinne en notepad, in skerpe potlead, in noflike mûs, in pear ekstra triedden, ensfh. Dizze ûnopfallende dingen lûke gjin oandacht, mar foegje treast ta oan it libben. Itselde ferhaal is mei ferskate mobile en buroblêd-applikaasjes: foar lange skermôfbyldings, foar it ferminderjen fan de grutte fan in foto, foar it berekkenjen fan persoanlike finânsjes, wurdboeken, oersetters, converters, ensfh. Hasto ien? VPS - dat is goedkeap, altyd by de hân en bringt in protte foardielen? Nee, net dejinge dy't jo yn jo bedriuw hawwe, mar jo eigen, "pocket" ien. Wy tochten dat it sûnder in lytse VPS yn 2019 op ien of oare manier tryst wie, krekt as sûnder de gewoane vulpen by in lêzing. Wêrom tryst wêze? It is simmer. Hoe is de simmer? Simmer foar in IT-spesjalist: thús sitte, sûnder spyt oan jo favorite projekten wurkje. Yn 't algemien tochten en diene wy ​​it.

Brain + VPS foar 30 roebel =?
It kommunisme is kommen, kameraden.

Hy is sa - ús VPS foar tritich

Wy hawwe in protte artikels lêzen fan konkurrinten en brûkers dy't 3-4 jier lyn skreaun hawwe oer wêrom in goedkeap VPS net nedich is. No, dat is krekt, dan wie VPS "foar in penny" pure marketing en koe gjin normale wurkmooglikheden biede. Mar tiden feroarje, de kosten fan firtuele boarnen wurde leger en leger, en foar 30 roebel yn 'e moanne binne wy ​​ree om dit oan te bieden:

  • Prozessor: Intel Xeon 2 GHz (1 kearn)
  • Linux-systeem (Debian, Ubuntu, CentOS om út te kiezen)
  • 1 tawijd IPv4-adres
  • 10 GB oan gegevens opslach op snelle enterprise-klasse SSD-skiven
  • RAM: 512 MB
  • Per sekonde fakturearring
  • Unbeheind ferkear

It taryf is ûnder foarbehâld fan ekstra technyske beheiningen, details oer side ús koele oanbod - VPS foar 30 roebel. 

Foar wa is dizze firtuele server geskikt? Ja foar hast elkenien: begjinners, entûsjasters, betûfte ûntwikkelders, DIY-fans en sels guon bedriuwen.

Wêr is dizze VPS geskikt foar?

Wy tinke dat de lêzers fan Habr perfoarst har eigen manier sille fine om dizze konfiguraasje te brûken, mar wy besletten om ús eigen seleksje fan ideeën te sammeljen - wat as immen it nedich is, mar de manlju witte it net?

  • Pleats jo ienfâldige webside, portfolio, CV mei koade, ensfh. Fansels makket jo eigen ûntworpen webside in positive yndruk op 'e wurkjouwer. Pleats it op jo VPS en wês ferantwurdlik foar de feiligens en stabiliteit fan 'e side sels, en net troch it personiel fan reguliere hostingproviders.
  • Brûk VPS foar edukative doelen: host jo projekt, studearje de funksjes fan it server- en serverbestjoeringssysteem, eksperimintearje mei DNS, tink oan in lytse edukative side.
  • Foar telefony. Soms hat in yndividuele ûndernimmer, freelancer of in heul lyts bedriuw IP-telefony wanhopich nedich, en de operators fan dizze tige telefony binne heul gierig. It is ienfâldich: wy nimme ús server, keapje in nûmer fan in IP-tillefoanyoperator, sette in firtuele PBX op en meitsje ynterne nûmers (as nedich). De besparrings binne kolossaal.
  • Brûk de tsjinner om jo applikaasjes te testen.
  • Brûk de tsjinner foar DIY-eksperiminten, ynklusyf kontrolearjen en sammeljen fan gegevens fan sensoren fan smart home-systeem.
  • In ûngewoane manier om it te brûken is om in firtuele wikselhannelsassistint, in hannelsrobot, op 'e server te pleatsen. Jo sille folslein ferantwurdlik wêze foar de stabiliteit en feiligens fan 'e tsjinner, wat betsjut dat jo in kontroleare ynstrumint krije foar hannel op' e oandielmerken. No, as immen ynteressearre is of plannen hat :)

D'r binne applikaasjes foar sokke VPS yn 'e bedriuwssfeer. Neist de al neamde telefoantsjinst kinne jo ferskate nijsgjirrige dingen útfiere. Bygelyks:

  • Pleats lytse databanken en ynformaasje dy't tagonklik wêze sil foar reizgjende meiwurkers op ôfstân, bygelyks mei ftp. Hjirmei kinne jo heul fluch frisse analytiken, bywurke konfiguraasjes foar ferkeapers, presintaasjes, ensfh.
  • Jou tydlike tagong oan brûkers of kliïnten om software of media te demonstrearjen.

VPS proefrit foar 30 roebel - dien foar jo

30 roebel is sa lyts dat jo net iens in kaart wolle nimme om te beteljen en te testen. Wy binne soms ek sa lui, mar dizze kear hawwe wy alles foar dy dien. Foardat wy de servers yn 'e striid lansearje, hawwe wy in test útfierd om alle details te kontrolearjen en sjen te litten wat de servers by dit tarief yn steat binne. Om it nijsgjirriger te meitsjen, hawwe wy ekstreem tafoege en kontroleare hoe't dizze konfiguraasje soe gedrage as de tichtens en lading de wearden dy't wy ynsteld hawwe, oerstekke. 

De host wie ûnder de lading fan in oantal firtuele masines dy't ferskate taken op 'e prosessor útfierden en it skiifsubsysteem aktyf brûkten. It doel is om in hege tichtens fan pleatsing te simulearjen en in lading te fergelykjen mei of grutter dan in fjochtsjen.

Njonken de konstante lading hawwe wy 3 firtuele masines ynstalleare dy't syntetyske metriken sammele mei sysbench, wêrfan de gemiddelde resultaten hjirûnder waarden jûn, en 50 firtuele masines dy't ekstra lading makken. Alle test firtuele masines hiene deselde konfiguraasje (1 kearn, RAM 512 GB, SSD 10 GB), de standert debian 9.6 ôfbylding waard selektearre as it bestjoeringssysteem, dat wurdt oanbean oan brûkers op RUVDS.

De lading waard simulearre yn natuer en omfang te fergelykjen mei bestriding:

  • Guon firtuele masines waarden lansearre mei lege lading
  • Guon masines rûnen in testskript dat de lading op 'e prosessor simulearret (mei it nut klam)
  • Op it oerbleaune diel fan 'e firtuele masines rûnen wy in skript dat dd brûkte om gegevens te kopiearjen fan pre-tariede gegevens nei skiif mei in limyt set mei pv (foarbylden kinne sjoen wurde hjir и hjir).

Ek, lykas jo ûnthâlde, hiene wy ​​trije masines dy't syntetyske metriken sammele.

Op elke masine waard in skript elke 15 minuten syklisk útfierd, dy't standert sysbench-tests útfiert foar de prosessor, ûnthâld en skiif.

Skript 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

De resultaten wurde foar gemak presintearre yn sysbench-formaat, mar de gemiddelde wearden foar de heule testperioade waarden fan alle masines nommen, it resultaat is hjir te sjen:

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
De resultaten binne yndikatyf, mar moatte noch net as QoS wurde nommen. 

Masines dy't meitsje ekstra lading

Sêft:

  • apt-get update
  • apt-get upgrade
  • apt-get install python-pip
  • pip ynstallearje mysql-connector-python-rf

Ynstallearre MariaDB, hoe hjir:

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

Testbasis nommen fan hjir:

De databank wurdt ynset as spesifisearre hjir:

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

Lytse testbasis:

Tafel 

RowsCount 

Datagrutte (MB)

Yndeksgrutte (KB)

ôfdielingen 

9

0.02

16.00

dept_emp 

331143 

11.52

5648.00

dept_manager 

24 

0.02

16.00

meiwurkers 

299379 

14.52

0.00

salarissen 

2838426 

95.63

0.00 

titels 

442783 

19.56

0.00

In primitive testtsjinst wurdt skreaun op 'e knibbel yn Python; it docht fjouwer operaasjes:

  1. getState: jout de status werom
  2. getEmployee: jout meiwurkers (+ salaris, + titels) werom út de databank
  3. patchEmployee: feroaret wurknimmer fjilden
  4. insertSalary: foeget in salaris yn

Tsjinstboarne (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')

Wês opsichtich! Under gjin omstannichheden moat dizze tsjinst wurde nommen as in foarbyld of gids!

Tests wurde útfierd mei goede âlde JMeter. In searje tests waarden lansearre dy't duorje fan 15 minuten oant 2 oeren, sûnder ûnderbrekkingen, it persintaazje oanfragen feroare, de trochstreaming farieare fan 300 oant 600 oanfragen per minuut. Oantal triedden fan 50 oant 500.

Fanwegen it feit dat de databank tige lyts is, wurdt it kommando:

mysql -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS"

Toant dat:

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

Hjirûnder binne de gemiddelde antwurdtiden foar oanfragen:

Etiket

Trochsneed

Median

90% Line

95% Line

99% Line

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

patchEmployee

161.42

83.29

308

492.57

1845.14

5

6639.4

sette Salary

167.21

86.93

315.34

501.07

1927.12

7

6722.44

It kin foar jo lestich wêze om út dizze syntetyske resultaten te oardieljen hoe geskikt dizze VPS is foar jo spesifike taken en yn 't algemien binne de neamde metoaden beheind ta dy gefallen wêrmei't wy yn ien of oare foarm te krijen hawwe. Dat ús list is dúdlik net útputtend. Wy noegje jo út om jo eigen konklúzjes te tekenjen en de tsjinner foar 30 roebel te testen op jo echte applikaasjes en taken en jo opsjes foar dizze konfiguraasje foarstelle yn 'e kommentaren.

Boarne: www.habr.com

Add a comment