Brain + VPS 30 rubelért =?

Olyan jó, ha minden szükséges apróság kéznél van: jó toll és jegyzettömb, kihegyezett ceruza, kényelmes egér, pár plusz vezeték stb. Ezek a nem feltűnő dolgok nem vonzzák magukra a figyelmet, hanem kényelmet adnak az életnek. Ugyanez a történet a különféle mobil- és asztali alkalmazásokkal: hosszú képernyőképekhez, képméret csökkentéséhez, személyes pénzügyek kiszámításához, szótárak, fordítók, konverterek stb. Van egy? VPS - ami olcsó, mindig kéznél van és rengeteg előnnyel jár? Nem, nem az, amelyik a cégedben van, hanem a saját, „zsebed”. Úgy gondoltuk, hogy kis VPS nélkül 2019-ben valahogy szomorú volt, akárcsak a szokásos töltőtoll nélkül egy előadáson. Miért lenne szomorú? Nyár van. Milyen a nyár? Nyár egy informatikusnak: üljön otthon, és minden megbánás nélkül dolgozzon kedvenc projektjein. Általában azt gondoltuk és csináltuk.

Megérkezett a kommunizmus, elvtársak.

Ő ilyen – a mi VPS-ünk harmincért

Rengeteg cikket olvastunk a versenytársaktól és a felhasználóktól, akik 3-4 évvel ezelőtt írtak arról, hogy miért nincs szükség olcsó VPS-re. Nos, ez így van, akkor a VPS „egy fillért” tiszta marketing volt, és nem tudott normális munkalehetőséget kínálni. De az idők változnak, a virtuális erőforrások költsége egyre alacsonyabb, és havi 30 rubelért készek vagyunk ezt kínálni:

• Processzor: Intel Xeon 2 GHz (1 mag)
• Linux rendszer (Debian, Ubuntu, CentOS közül választhat)
• 1 dedikált IPv4-cím
• 10 GB adattárolás gyors, vállalati szintű SSD-meghajtókon
• RAM: 512 MB
• Másodpercenkénti számlázás
• Korlátlan forgalom

A tarifára további technikai korlátozások vonatkoznak, részletek a oldal hűvös ajánlatunk - VPS 30 rubelért. 

Kinek alkalmas ez a virtuális szerver? Igen szinte mindenkinek: kezdőknek, rajongóknak, tapasztalt fejlesztőknek, barkácsrajongóknak és még néhány cégnek is.

Mire alkalmas ez a VPS?

Úgy gondoljuk, hogy a Habr olvasói biztosan megtalálják a maguk módját ennek a konfigurációnak a használatára, de úgy döntöttünk, hogy összegyűjtjük a saját ötleteinket - mi van, ha valakinek szüksége van rá, de a férfiak nem tudják?

• Helyezze el egyszerű weboldalát, portfólióját, önéletrajzát kóddal stb. Természetesen a saját tervezésű weboldal pozitív benyomást tesz a munkáltatóra. Helyezze el a VPS-re, és saját maga felelős a webhely biztonságáért és stabilitásáért, nem pedig a szokásos tárhelyszolgáltatók személyzete.
• Használja a VPS-t oktatási célokra: adjon otthont projektjének, tanulmányozza a szerver és a szerver operációs rendszer funkcióit, kísérletezzen a DNS-sel, bütyköljön egy kis oktatási oldalt.
• A telefonáláshoz. Néha egy egyéni vállalkozónak, szabadúszónak vagy egy nagyon kis cégnek égető szüksége van az IP-telefonra, és ennek a telefonnak az üzemeltetői nagyon kapzsiak. Egyszerű: vesszük a szerverünket, veszünk egy számot egy IP telefonszolgáltatótól, beállítunk egy virtuális alközpontot és létrehozunk belső számokat (ha szükséges). A megtakarítás kolosszális.
• Használja a szervert az alkalmazások tesztelésére.
• Használja a szervert barkácskísérletekhez, beleértve az intelligens otthoni rendszer érzékelőinek vezérlését és adatgyűjtését.
• Használatának szokatlan módja egy virtuális tőzsdei kereskedési asszisztens, egy kereskedési robot elhelyezése a szerveren. Ön teljes mértékben felelős a szerver stabilitásáért és biztonságáért, ami azt jelenti, hogy ellenőrzött eszközt kap a tőzsdéken történő kereskedéshez. Hát ha valakit érdekel vagy tervez :)

Vannak alkalmazások az ilyen VPS-ekre a vállalati szférában. A már említett telefonos szolgáltatáson kívül több érdekességet is megvalósíthat. Például:

• Helyezzen el kis adatbázisokat és információkat, amelyek az utazó alkalmazottak számára elérhetőek lesznek távolról, például az ftp használatával. Ez lehetővé teszi, hogy nagyon gyorsan cserélje ki a friss elemzéseket, a frissített konfigurációkat az értékesítők számára, prezentációkat stb.
• Adjon ideiglenes hozzáférést a felhasználóknak vagy ügyfeleknek szoftverek vagy adathordozók bemutatásához.

VPS tesztvezetés 30 rubelért – kész az Ön számára

30 rubel olyan kevés, hogy még kártyát sem akarsz elővenni a fizetéshez és a teszteléshez. Mi is lusták vagyunk néha, de ezúttal mindent megtettünk érted. A szerverek harcba bocsátása előtt egy tesztet végeztünk, hogy minden részletet ellenőrizzünk, és megmutassuk, mire képesek a szerverek ezen a tarifán. Hogy érdekesebb legyen, extrémet adtunk hozzá, és ellenőriztük, hogyan viselkedik ez a konfiguráció, ha a sűrűség és a terhelés meghaladja az általunk beállított értékeket. 

A gazdagépet számos virtuális gép terhelte, amelyek különféle feladatokat hajtottak végre a processzoron, és aktívan használták a lemez alrendszerét. A cél a nagy sűrűségű elhelyezés és a harcihoz hasonló vagy nagyobb terhelés szimulálása.

Az állandó terhelés mellett telepítettünk 3 olyan virtuális gépet, amelyek sysbench segítségével szintetikus mérőszámokat gyűjtöttek, melyek átlagos eredményeit az alábbiakban közöljük, valamint 50 olyan virtuális gépet, amelyek további terhelést hoztak létre. Az összes teszt virtuális gép ugyanazzal a konfigurációval rendelkezett (1 mag, RAM 512 GB, SSD 10 GB), operációs rendszerként a szabványos debian 9.6-os kép került kiválasztásra, amelyet RUVDS-en kínálnak a felhasználóknak.

A terhelést természetben és a harchoz hasonló nagyságrendben szimulálták:

• Néhány virtuális gép alacsony terheléssel indult
• Egyes gépek tesztszkriptet futtattak, amely szimulálja a processzor terhelését (a segédprogram segítségével feszültség)
• A virtuális gépek fennmaradó részén lefuttattunk egy szkriptet, amely a dd segítségével másolta az adatokat az előre elkészített adatokról a lemezre a pv-vel beállított határértékkel (példák láthatók itt и itt).

Továbbá, ahogy emlékszel, három olyan gépünk volt, amelyek szintetikus mutatókat gyűjtöttek.

Minden gépen 15 percenként ciklikusan lefutott egy parancsfájl, amely szabványos sysbench teszteket futtat le a processzorra, a memóriára és a lemezre.

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

Az eredményeket a kényelem kedvéért sysbench formátumban mutatjuk be, de a teljes tesztelési időszak átlagértékeit minden gépről vettük, az eredmény itt látható:

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
Az eredmények tájékoztató jellegűek, de mégsem szabad QoS-nek tekinteni. 

További terhelést létrehozó gépek

Szoftver:

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

Telepített MariaDB, hogyan itt:

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

Vizsgálati alap felvett ezért:

Az adatbázis a megadott módon kerül telepítésre itt:

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

Kis tesztbázis:

Táblázat 

RowsCount 

Adatméret (MB)

Index mérete (KB)

osztályok 

9

0.02

16.00

dept_emp 

331143 

11.52

5648.00

osztályvezető 

24 

0.02

16.00

alkalmazottak 

299379 

14.52

0.00

fizetések 

2838426 

95.63

0.00 

címei 

442783 

19.56

0.00

Egy primitív tesztszolgáltatás a térdre van írva Pythonban; négy műveletet hajt végre:

1. getState: visszaadja az állapotot
2. getEmployee: visszaadja az alkalmazottakat (+fizetések, +jogcímek) az adatbázisból
3. patchEmployee: megváltoztatja az alkalmazotti mezőket
4. insertSalary: fizetést szúr be

Szolgáltatás forrása (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')

Figyelem! Ezt a szolgáltatást semmi esetre sem szabad példaként vagy útmutatóként venni!

A teszteket a jó öreg JMeter segítségével végezzük. 15 perctől 2 óráig tartó tesztsorozat indult, megszakítás nélkül, a kérések százalékos aránya változott, az átviteli sebesség 300-600 kérés/perc között változott. A szálak száma 50 és 500 között.

Mivel az adatbázis nagyon kicsi, a parancs:

mysql -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS"

Mutasd azt:

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

Alább láthatók a kérések átlagos válaszidejei:

Címke

Átlagos

Középső

90% Vonal

95% Vonal

99% Vonal

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

put Fizetés

167.21

86.93

315.34

501.07

1927.12

7

6722.44

Ezekből a szintetikus eredményekből nehéz lehet megítélni, hogy ez a VPS mennyire alkalmas az Ön konkrét feladataira, és általában a felsorolt ​​módszerek azokra az esetekre korlátozódnak, amelyekkel ilyen vagy olyan formában kellett foglalkoznunk. nyilvánvalóan nem teljes körű. Megkérjük Önt, hogy vonja le saját következtetéseit, és tesztelje a szervert 30 rubelért valós alkalmazásain és feladatain, és javasolja a beállításokat a megjegyzésekben.

Forrás: will.com