מוח + VPS עבור 30 רובל =?

זה כל כך נחמד כשכל הדברים הקטנים הדרושים בהישג יד: עט ופנקס טובים, עיפרון מחודד, עכבר נוח, כמה חוטים נוספים וכו'. הדברים הלא בולטים הללו אינם מושכים תשומת לב, אלא מוסיפים נחמה לחיים. אותו סיפור הוא עם אפליקציות מובייל ושולחן עבודה שונות: לצילומי מסך ארוכים, להקטנת גודל תמונה, לחישוב כספים אישיים, מילונים, מתרגמים, ממירים וכו'. יש לך אחד כזה? VPS - שזה לא יקר, תמיד בהישג יד ומביא הרבה יתרונות? לא, לא זה שיש לך בחברה שלך, אלא "כיס" משלך. חשבנו שללא VPS קטן ב-2019 זה איכשהו עצוב, בדיוק כמו בלי העט הנובע הרגיל בהרצאה. למה להיות עצוב? זה קיץ. איך הקיץ? קיץ למומחה IT: יושב בבית, עובד על הפרויקטים האהובים עליך ללא חרטה. בכלל, חשבנו ועשינו את זה.

הקומוניזם הגיע, חברים.

הוא כזה - ה-VPS שלנו לשלושים

קראנו הרבה מאמרים של מתחרים ומשתמשים שכתבו לפני 3-4 שנים מדוע אין צורך ב-VPS זול. ובכן, זה נכון, אז VPS "באגורה" היה שיווק טהור ולא יכול היה להציע הזדמנויות עבודה רגילות. אבל הזמנים משתנים, העלות של משאבים וירטואליים הופכת נמוכה יותר ויותר, ותמורת 30 רובל בחודש אנחנו מוכנים להציע את זה:

• מעבד: Intel Xeon 2 GHz (ליבה אחת)
• מערכת לינוקס (Debian, Ubuntu, CentOS לבחירה)
• כתובת IPv1 ייעודית אחת
• 10 GB של אחסון נתונים על כונני SSD מהירים ברמה ארגונית
• זיכרון RAM: 512 מגה-בייט
• חיוב לשנייה
• תעבורה בלתי מוגבלת

התעריף כפוף למגבלות טכניות נוספות, פרטים ב דף ההצעה המגניבה שלנו - VPS עבור 30 רובל. 

למי מתאים השרת הוירטואלי הזה? כן כמעט לכולם: מתחילים, חובבים, מפתחים מנוסים, חובבי עשה זאת בעצמך ואפילו כמה חברות.

למה מתאים ה-VPS הזה?

אנחנו חושבים שהקוראים של הבר בהחלט ימצאו את הדרך שלהם להשתמש בתצורה הזו, אבל החלטנו לאסוף מבחר רעיונות משלנו - מה אם מישהו צריך את זה, אבל הגברים לא יודעים?

• הצב את האתר הפשוט שלך, תיק עבודות, קורות חיים עם קוד וכו'. כמובן, אתר האינטרנט המעוצב שלך עושה רושם חיובי על המעסיק. הצב אותו ב-VPS שלך והיה אחראי לאבטחת ויציבות האתר בעצמך, ולא על ידי צוות ספקי האחסון הרגילים.
• השתמש ב-VPS למטרות חינוכיות: אירח את הפרויקט שלך, למד את התכונות של מערכת ההפעלה של השרת והשרת, התנסה ב-DNS, התעסק עם אתר חינוכי קטן.
• לטלפוניה. לפעמים יזם בודד, פרילנסר או חברה קטנה מאוד זקוקים נואשות לטלפוניה IP, והמפעילים של הטלפוניה הזו מאוד חמדנים. זה פשוט: אנחנו לוקחים את השרת שלנו, קונים מספר ממפעיל טלפוניה IP, מקימים מרכזיה וירטואלית ויוצרים מספרים פנימיים (במידת הצורך). החיסכון עצום.
• השתמש בשרת כדי לבדוק את היישומים שלך.
• השתמש בשרת לניסויי עשה זאת בעצמך, כולל שליטה ואיסוף נתונים מחיישני מערכת בית חכם.
• דרך יוצאת דופן להשתמש בו היא להציב עוזר מסחר בבורסה וירטואלית, רובוט מסחר, על השרת. אתה תהיה אחראי באופן מלא על יציבות ואבטחת השרת, מה שאומר שתקבל מכשיר מבוקר למסחר בבורסה. ובכן, למקרה שמישהו מעוניין או מתכנן :)

יש יישומים עבור VPS כזה בתחום הארגוני. בנוסף לשירות הטלפוני שהוזכר כבר, אתה יכול ליישם כמה דברים מעניינים. לדוגמה:

• מקם מאגרי מידע קטנים ומידע שיהיה נגיש לעובדים הנוסעים במרחק, למשל באמצעות ftp. זה יאפשר לך להחליף במהירות רבה ניתוחים טריים, תצורות מעודכנות לאנשי מכירות, מצגות וכו'.
• תן גישה זמנית למשתמשים או לקוחות כדי להדגים תוכנה או מדיה.

נסיעת מבחן VPS עבור 30 רובל - נעשה בשבילך

30 רובל זה כל כך מעט שאתה אפילו לא רוצה להוציא כרטיס כדי לשלם ולבדוק. גם אנחנו לפעמים כל כך עצלנים, אבל הפעם עשינו הכל בשבילכם. לפני השקת השרתים לקרב, ערכנו בדיקה כדי לבדוק את כל הפרטים ולהראות למה השרתים מסוגלים בתעריף זה. כדי לעשות את זה יותר מעניין, הוספנו אקסטרים ובדקנו איך התצורה הזו תתנהג אם הצפיפות והעומס חורגים מהערכים שהגדרנו. 

המארח היה תחת עומס של מספר מכונות וירטואליות שביצעו משימות שונות על המעבד והשתמשו באופן פעיל בתת-מערכת הדיסק. המטרה היא לדמות צפיפות מיקום גבוהה ועומס דומה או גדול מזה של קרב.

בנוסף לעומס הקבוע, התקנו 3 מכונות וירטואליות שאספו מדדים סינתטיים באמצעות sysbench, שתוצאותיהם הממוצעות ניתנו להלן, ו-50 מכונות וירטואליות שיצרו עומס נוסף. לכל המכונות הוירטואליות לבדיקה הייתה אותה תצורה (ליבה אחת, RAM 1 GB, SSD 512 GB), תמונת debian 10 הסטנדרטית נבחרה כמערכת ההפעלה, המוצעת למשתמשים ב-RUVDS.

העומס היה מדומה באופיו ובגודלו דומה ללחימה:

• כמה מכונות וירטואליות הושקו עם עומס נמוך
• חלק מהמכונות הריצו סקריפט בדיקה המדמה את העומס על המעבד (באמצעות כלי השירות לחץ)
• בחלק הנותר של המכונות הוירטואליות, הרצנו סקריפט שהשתמש ב-dd כדי להעתיק נתונים מנתונים מוכנים מראש לדיסק עם מגבלה שהוגדרה באמצעות pv (ניתן לראות דוגמאות כאן и כאן).

כמו כן, כזכור, היו לנו שלוש מכונות שאספו מדדים סינתטיים.

בכל מכונה, הופעל סקריפט באופן מחזורי כל 15 דקות, המריץ מבחני sysbench סטנדרטיים עבור המעבד, הזיכרון והדיסק.

סקריפט 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

התוצאות מוצגות מטעמי נוחות בפורמט sysbench, אך הערכים הממוצעים לכל תקופת הבדיקה נלקחו מכל המכונות, את התוצאה ניתן לראות כאן:

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
התוצאות הן אינדיקטיביות, אך עדיין אין לראות בהן QoS. 

מכונות היוצרות עומס נוסף

Soft

• apt-get עדכון
• apt- לקבל שדרוג
• apt-get להתקין פייתון-פיפ
• pip להתקין mysql-connector-python-rf

מותקן MariaDB, כיצד כאן:

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

נלקח בסיס מבחן מכאן:

מסד הנתונים נפרס כמפורט כאן:

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

בסיס בדיקה קטן:

טבלתי 

RowsCount 

גודל נתונים (MB)

גודל אינדקס (KB)

מחלקות 

9

0.02

16.00

dept_emp 

331143 

11.52

5648.00

מנהל_מחלקה 

24 

0.02

16.00

עובדים 

299379 

14.52

0.00

משכורות 

2838426 

95.63

0.00 

כותרות 

442783 

19.56

0.00

שירות מבחן פרימיטיבי כתוב על הברך ב- Python; הוא מבצע ארבע פעולות:

1. getState: מחזירה את הסטטוס
2. getEmployee: מחזיר עובדים (+משכורות, +כותרות) ממסד הנתונים
3. patchEmployee: משנה שדות עובדים
4. insertSalary: מוסיף משכורת

מקור שירות (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')

אזהרה! בשום פנים ואופן אין לקחת את השירות הזה כדוגמה או מדריך!

הבדיקות מתבצעות באמצעות JMeter הישן והטוב. יצאה לדרך סדרת בדיקות שנמשכה בין 15 דקות לשעתיים, ללא הפרעות, אחוז הבקשות השתנה, והתפוקה נעה בין 2 ל-300 בקשות לדקה. מספר שרשורים מ-600 עד 50.

בשל העובדה שמסד הנתונים קטן מאוד, הפקודה:

mysql -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS"

מראה ש:

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

להלן זמני התגובה הממוצעים לבקשות:

תווית

מְמוּצָע

חציון

90% קו

95% קו

99% קו

דקות

מקס

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

לשים שכר

167.21

86.93

315.34

501.07

1927.12

7

6722.44

ייתכן שיהיה לך קשה לשפוט לפי התוצאות הסינתטיות הללו עד כמה ה-VPS הזה מתאים למשימות הספציפיות שלך, ובאופן כללי, השיטות המפורטות מוגבלות לאותם מקרים שהיינו צריכים להתמודד איתם בצורה כזו או אחרת. אז הרשימה שלנו היא ברור שלא ממצה. אנו מזמינים אותך להסיק מסקנות משלך ולבדוק את השרת עבור 30 רובל על היישומים והמשימות האמיתיות שלך ולהציע את האפשרויות שלך לתצורה זו בהערות.

מקור: www.habr.com