🥇ब्रेन + वीपीएस 30 रूबल के लिए =?

यह बहुत अच्छा है जब सभी आवश्यक छोटी चीजें हाथ में हों: एक अच्छा पेन और नोटपैड, एक तेज पेंसिल, एक आरामदायक माउस, कुछ अतिरिक्त तार आदि। ये अगोचर चीज़ें ध्यान आकर्षित नहीं करतीं, बल्कि जीवन में आराम लाती हैं। यही कहानी विभिन्न मोबाइल और डेस्कटॉप अनुप्रयोगों के साथ है: लंबे स्क्रीनशॉट के लिए, तस्वीर के आकार को कम करने के लिए, व्यक्तिगत वित्त, शब्दकोशों, अनुवादकों, कनवर्टर्स आदि की गणना के लिए। आपके पास है क्या? वीपीएस - कौन सा सस्ता है, हमेशा हाथ में है और बहुत सारे लाभ लाता है? नहीं, वह नहीं जो आपकी कंपनी में है, बल्कि आपका अपना, "पॉकेट" है। हमने सोचा कि 2019 में एक छोटे वीपीएस के बिना यह किसी तरह दुखद था, जैसे किसी व्याख्यान में सामान्य फाउंटेन पेन के बिना। दुखी क्यों हो? यह गर्मी है। गर्मी कैसी है? एक आईटी विशेषज्ञ के लिए गर्मी: घर बैठे, बिना किसी पछतावे के अपने पसंदीदा प्रोजेक्ट पर काम करें। सामान्य तौर पर, हमने सोचा और किया।

साम्यवाद आ गया है, साथियों।

वह ऐसा ही है - तीस के लिए हमारा वीपीएस

हमने प्रतिस्पर्धियों और उपयोगकर्ताओं के बहुत सारे लेख पढ़े हैं जिन्होंने 3-4 साल पहले लिखा था कि सस्ते वीपीएस की आवश्यकता क्यों नहीं है। ठीक है, यह सही है, तब वीपीएस "एक पैसे के लिए" शुद्ध विपणन था और सामान्य कामकाजी अवसर प्रदान नहीं कर सकता था। लेकिन समय बदल रहा है, आभासी संसाधनों की लागत कम होती जा रही है, और प्रति माह 30 रूबल के लिए हम यह पेशकश करने के लिए तैयार हैं:

प्रोसेसर: Intel Xeon 2 GHz (1 कोर)
लिनक्स सिस्टम (डेबियन, उबंटू, सेंटओएस में से चुनने के लिए)
1 समर्पित IPv4 पता
तेज़ एंटरप्राइज़-क्लास SSD ड्राइव पर 10 जीबी डेटा स्टोरेज
रैम: 512 एमबी
प्रति सेकंड बिलिंग
असीमित यातायात

टैरिफ अतिरिक्त तकनीकी प्रतिबंधों के अधीन है, विवरण पर पेज हमारा शानदार ऑफर - 30 रूबल के लिए वीपीएस।

यह वर्चुअल सर्वर किसके लिए उपयुक्त है? लगभग सभी के लिए हाँ: शुरुआती, उत्साही, अनुभवी डेवलपर्स, DIY प्रशंसक और यहां तक कि कुछ कंपनियां भी।

यह वीपीएस किसके लिए उपयुक्त है?

हमें लगता है कि हैबर के पाठक निश्चित रूप से इस कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करने का अपना तरीका ढूंढ लेंगे, लेकिन हमने विचारों का अपना चयन एकत्र करने का निर्णय लिया - क्या होगा यदि किसी को इसकी आवश्यकता है, लेकिन पुरुषों को पता नहीं है?

अपनी सरल वेबसाइट, पोर्टफोलियो, कोड के साथ बायोडाटा आदि रखें। बेशक, आपकी खुद की डिज़ाइन की गई वेबसाइट नियोक्ता पर सकारात्मक प्रभाव डालती है। इसे अपने वीपीएस पर रखें और साइट की सुरक्षा और स्थिरता के लिए स्वयं जिम्मेदार बनें, न कि नियमित होस्टिंग प्रदाताओं के कर्मचारियों द्वारा।
शैक्षिक उद्देश्यों के लिए वीपीएस का उपयोग करें: अपने प्रोजेक्ट को होस्ट करें, सर्वर और सर्वर ऑपरेटिंग सिस्टम की विशेषताओं का अध्ययन करें, डीएनएस के साथ प्रयोग करें, एक छोटी शैक्षिक साइट के साथ छेड़छाड़ करें।
टेलीफोनी के लिए. कभी-कभी किसी व्यक्तिगत उद्यमी, फ्रीलांसर या बहुत छोटी कंपनी को आईपी टेलीफोनी की सख्त जरूरत होती है और इसी टेलीफोनी के संचालक बहुत लालची होते हैं। यह सरल है: हम अपना सर्वर लेते हैं, आईपी टेलीफोनी ऑपरेटर से एक नंबर खरीदते हैं, एक वर्चुअल पीबीएक्स सेट करते हैं और आंतरिक नंबर बनाते हैं (यदि आवश्यक हो)। बचत बहुत बड़ी है.
अपने एप्लिकेशन का परीक्षण करने के लिए सर्वर का उपयोग करें।
स्मार्ट होम सिस्टम सेंसर से डेटा को नियंत्रित करने और एकत्र करने सहित DIY प्रयोगों के लिए सर्वर का उपयोग करें।
इसका उपयोग करने का एक असामान्य तरीका सर्वर पर एक वर्चुअल एक्सचेंज ट्रेडिंग असिस्टेंट, एक ट्रेडिंग रोबोट रखना है। आप सर्वर की स्थिरता और सुरक्षा के लिए पूरी तरह जिम्मेदार होंगे, जिसका अर्थ है कि आपको शेयर बाजारों पर व्यापार के लिए एक नियंत्रित उपकरण प्राप्त होगा। खैर, अगर किसी को दिलचस्पी है या योजना बना रही है :)

कॉर्पोरेट क्षेत्र में ऐसे VPS के लिए आवेदन मौजूद हैं। पहले से बताई गई टेलीफोन सेवा के अलावा, आप कई दिलचस्प चीजें लागू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए:

छोटे डेटाबेस और जानकारी रखें जो दूर से यात्रा करने वाले कर्मचारियों के लिए सुलभ हो, उदाहरण के लिए, एफ़टीपी का उपयोग करना। यह आपको ताज़ा एनालिटिक्स, बिक्री लोगों के लिए अद्यतन कॉन्फ़िगरेशन, प्रस्तुतियों आदि का बहुत तेज़ी से आदान-प्रदान करने की अनुमति देगा।
सॉफ़्टवेयर या मीडिया प्रदर्शित करने के लिए उपयोगकर्ताओं या ग्राहकों को अस्थायी पहुंच प्रदान करें।

30 रूबल के लिए वीपीएस टेस्ट ड्राइव - आपके लिए किया गया

30 रूबल इतने कम हैं कि आप भुगतान करने और परीक्षण करने के लिए कार्ड भी नहीं निकालना चाहेंगे। हम कभी-कभी इतने आलसी भी हो जाते हैं, लेकिन इस बार हमने आपके लिए सब कुछ किया। सर्वरों को युद्ध में उतारने से पहले, हमने सभी विवरणों की जांच करने और यह दिखाने के लिए एक परीक्षण किया कि सर्वर इस टैरिफ पर क्या करने में सक्षम हैं। इसे और अधिक रोचक बनाने के लिए, हमने चरम जोड़ा और जांच की कि यदि घनत्व और भार हमारे द्वारा निर्धारित मानों से अधिक हो तो यह कॉन्फ़िगरेशन कैसे व्यवहार करेगा।

होस्ट कई वर्चुअल मशीनों के लोड के तहत था जो प्रोसेसर पर विभिन्न कार्य करता था और सक्रिय रूप से डिस्क सबसिस्टम का उपयोग करता था। लक्ष्य प्लेसमेंट के उच्च घनत्व और लड़ाकू लोड के बराबर या उससे अधिक भार का अनुकरण करना है।

निरंतर लोड के अलावा, हमने 3 वर्चुअल मशीनें स्थापित कीं, जिन्होंने सिसबेंच का उपयोग करके सिंथेटिक मेट्रिक्स एकत्र किए, जिनके औसत परिणाम नीचे दिए गए थे, और 50 वर्चुअल मशीनें जिन्होंने अतिरिक्त लोड बनाया। सभी परीक्षण वर्चुअल मशीनों में समान कॉन्फ़िगरेशन (1 कोर, रैम 512 जीबी, एसएसडी 10 जीबी) था, मानक डेबियन 9.6 छवि को ऑपरेटिंग सिस्टम के रूप में चुना गया था, जो आरयूवीडीएस पर उपयोगकर्ताओं को पेश किया जाता है।

भार की प्रकृति और परिमाण युद्ध के बराबर था:

कुछ वर्चुअल मशीनें कम लोड के साथ लॉन्च की गईं
कुछ मशीनों ने प्रोसेसर पर लोड का अनुकरण करते हुए (उपयोगिता का उपयोग करके) एक परीक्षण स्क्रिप्ट चलाई तनाव)
वर्चुअल मशीनों के शेष हिस्से पर, हमने एक स्क्रिप्ट चलाई जिसमें पीवी का उपयोग करके एक सीमा निर्धारित के साथ पूर्व-तैयार डेटा से डिस्क पर डेटा कॉपी करने के लिए डीडी का उपयोग किया गया था (उदाहरण देखे जा सकते हैं) यहां и यहां).

इसके अलावा, जैसा कि आपको याद है, हमारे पास तीन मशीनें थीं जो सिंथेटिक मेट्रिक्स एकत्र करती थीं।

प्रत्येक मशीन पर, हर 15 मिनट में एक स्क्रिप्ट को चक्रीय रूप से निष्पादित किया जाता था, जो प्रोसेसर, मेमोरी और डिस्क के लिए मानक sysbench परीक्षण चलाता है।

स्क्रिप्ट 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

परिणाम सुविधा के लिए sysbench प्रारूप में प्रस्तुत किए गए हैं, लेकिन संपूर्ण परीक्षण अवधि के लिए औसत मान सभी मशीनों से लिए गए थे, परिणाम यहां देखा जा सकता है:

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
परिणाम सांकेतिक हैं, लेकिन फिर भी इन्हें QoS के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए।

मशीनें जो अतिरिक्त भार पैदा करती हैं

मुलायम:

उपयुक्त - मिल अद्यतन
उपयुक्त-अपग्रेड प्राप्त करें
apt-get python-pip स्थापित करें
पाइप mysql-कनेक्टर-पायथन-आरएफ स्थापित करें

मारियाडीबी स्थापित करें, कैसे करें यहां:

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

परीक्षण आधार लिया गया अत::

डेटाबेस को निर्दिष्ट के अनुसार तैनात किया गया है यहां:

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

छोटा परीक्षण आधार:

तालिका

पंक्तियों की गिनती

डेटा आकार (एमबी)

सूचकांक आकार (KB)

विभागों

0.02

16.00

विभाग_एम्प

331143

11.52

5648.00

विभाग_प्रबंधक

0.02

16.00

कर्मचारियों

299379

14.52

0.00

वेतन

2838426

95.63

0.00

खिताब

442783

19.56

0.00

पायथन में घुटने पर एक आदिम परीक्षण सेवा लिखी गई है; यह चार ऑपरेशन करती है:

getState: स्थिति लौटाता है
कर्मचारी प्राप्त करें: डेटाबेस से कर्मचारी (+ वेतन, + पदवी) लौटाता है
पैचकर्मचारी: कर्मचारी फ़ील्ड बदलता है
वेतन सम्मिलित करें: वेतन सम्मिलित करता है

सेवा स्रोत (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')

चेतावनी! किसी भी परिस्थिति में इस सेवा को एक उदाहरण या मार्गदर्शक के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए!

परीक्षण अच्छे पुराने JMeter का उपयोग करके किए जाते हैं। 15 मिनट से 2 घंटे तक चलने वाले परीक्षणों की एक श्रृंखला बिना किसी रुकावट के शुरू की गई, अनुरोधों का प्रतिशत भिन्न था, और थ्रूपुट प्रति मिनट 300 से 600 अनुरोधों तक भिन्न था। धागों की संख्या 50 से 500 तक।

इस तथ्य के कारण कि डेटाबेस बहुत छोटा है, कमांड:

mysql -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS"

पता चलता है कि:

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

अनुरोधों के लिए औसत प्रतिक्रिया समय नीचे दिया गया है:

लेबल

औसत

मंझला

90% लाइन

95% लाइन

99% लाइन

मिन

मैक्स

कर्मचारी प्राप्त करें

37.64

12.57

62.28

128.5

497.57

4151.78

राज्य प्राप्त करें

7.57

30.14

58.71

193

2814.71

पैचकर्मचारी

161.42

83.29

308

492.57

1845.14

6639.4

वेतन डालो

167.21

86.93

315.34

501.07

1927.12

6722.44

आपके लिए इन सिंथेटिक परिणामों से यह अनुमान लगाना मुश्किल हो सकता है कि यह वीपीएस आपके विशिष्ट कार्यों के लिए कितना उपयुक्त है और सामान्य तौर पर, सूचीबद्ध तरीके उन मामलों तक ही सीमित हैं जिनसे हमें किसी न किसी रूप में निपटना था। तो हमारी सूची है स्पष्ट रूप से संपूर्ण नहीं. हम आपको अपने निष्कर्ष निकालने और अपने वास्तविक अनुप्रयोगों और कार्यों पर 30 रूबल के लिए सर्वर का परीक्षण करने और टिप्पणियों में इस कॉन्फ़िगरेशन के लिए अपने विकल्प सुझाने के लिए आमंत्रित करते हैं।

स्रोत: www.habr.com

30 रूबल के लिए ब्रेन + वीपीएस =?

वह ऐसा ही है - तीस के लिए हमारा वीपीएस

यह वीपीएस किसके लिए उपयुक्त है?

30 रूबल के लिए वीपीएस टेस्ट ड्राइव - आपके लिए किया गया

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