30 루블의 두뇌 + VPS =?

좋은 펜과 메모장, 뾰족한 연필, 편안한 마우스, 여분의 전선 몇 개 등 필요한 작은 것들이 모두 준비되어 있으면 정말 좋습니다. 이러한 눈에 띄지 않는 것들은 관심을 끌지 못하지만 삶에 편안함을 더해줍니다. 긴 스크린샷, 사진 크기 축소, 개인 재정 계산, 사전, 번역기, 변환기 등 다양한 모바일 및 데스크톱 애플리케이션에서도 마찬가지입니다. 혹시 갖고 계시나요? VPS - 저렴하고 항상 손에 들고 많은 이점을 제공하는 것은 무엇입니까? 아니요, 회사에 있는 것이 아니라 자신만의 "주머니"가 있습니다. 2019년에는 작은 VPS가 없으면 강의할 때 평소 만년필이 없는 것처럼 왠지 슬프다고 생각했습니다. 왜 슬퍼합니까? 여름이다. 여름은 어때요? IT 전문가를 위한 여름: 집에 앉아 후회 없이 좋아하는 프로젝트를 진행하세요. 일반적으로 우리는 그것을 생각하고 해냈습니다.

공산주의가 도래했습니다, 동지들.

그는 그런 사람입니다. XNUMX 대용 VPS

우리는 저렴한 VPS가 필요하지 않은 이유에 대해 3~4년 전에 쓴 경쟁사와 사용자의 많은 기사를 읽었습니다. 그렇다면 "30페니용" VPS는 순수한 마케팅이었고 정상적인 업무 기회를 제공할 수 없었습니다. 그러나 시대가 변하고 가상 리소스 비용이 점점 낮아지고 있으며 한 달에 XNUMX루블의 비용으로 다음과 같은 서비스를 제공할 준비가 되어 있습니다.

• 프로세서: Intel Xeon 2GHz(1코어)
• Linux 시스템(Debian, Ubuntu, CentOS 중에서 선택 가능)
• 전용 IPv1 주소 4개
• 빠른 엔터프라이즈급 SSD 드라이브에 10GB의 데이터 저장 공간 제공
• 램: 512MB
• 초당 청구
• 무제한 트래픽

관세에는 추가 기술 제한 사항이 적용됩니다. 페이지 우리의 멋진 제안 - 30 루블의 VPS. 

이 가상 서버는 누구에게 적합합니까? 초보자, 열성 팬, 숙련된 개발자, DIY 팬, 심지어 일부 회사까지 거의 모든 사람이 그렇습니다.

이 VPS는 어디에 적합합니까?

우리는 Habr의 독자들이 이 구성을 사용하는 자신만의 방법을 확실히 찾을 것이라고 생각하지만, 우리는 우리가 선택한 아이디어를 수집하기로 결정했습니다. 누군가가 필요하지만 남자들이 모른다면 어떻게 될까요?

• 간단한 웹사이트, 포트폴리오, 이력서 등을 코드로 배치하세요. 물론 귀하가 직접 디자인한 웹사이트는 고용주에게 긍정적인 인상을 줍니다. VPS에 배치하고 일반 호스팅 제공업체의 직원이 아닌 사이트의 보안과 안정성을 직접 책임져야 합니다.
• 교육 목적으로 VPS를 사용하십시오. 프로젝트를 호스팅하고, 서버 및 서버 운영 체제의 기능을 연구하고, DNS를 실험하고, 소규모 교육 사이트를 수정하십시오.
• 전화 통신용. 때로는 개인 기업가, 프리랜서 또는 아주 작은 회사가 IP 텔레포니를 절실히 필요로 하는데 바로 이 텔레포니 운영자는 매우 탐욕스럽습니다. 간단합니다. 서버를 가져오고, IP ​​전화 통신 사업자로부터 번호를 구매하고, 가상 PBX를 설정하고 (필요한 경우) 내부 번호를 생성합니다. 절감 효과는 엄청납니다.
• 서버를 사용하여 애플리케이션을 테스트하세요.
• 스마트 홈 시스템 센서의 데이터를 제어하고 수집하는 등 DIY 실험에 서버를 사용하십시오.
• 이를 사용하는 특이한 방법은 가상 거래소 거래 보조원인 거래 로봇을 서버에 배치하는 것입니다. 귀하는 서버의 안정성과 보안에 대해 전적으로 책임을 지게 되며, 이는 귀하가 주식 시장 거래를 위한 통제된 도구를 받게 된다는 것을 의미합니다. 글쎄요, 혹시 관심있거나 계획하고 계시다면 :)

기업 영역에는 이러한 VPS에 대한 응용 프로그램이 있습니다. 이미 언급한 전화 서비스 외에도 몇 가지 흥미로운 기능을 구현할 수 있습니다. 예를 들어:

• 예를 들어 FTP를 사용하여 멀리 떨어져 있는 직원이 액세스할 수 있는 소규모 데이터베이스와 정보를 배치합니다. 이를 통해 새로운 분석, 영업 사원을 위한 업데이트된 구성, 프레젠테이션 등을 매우 빠르게 교환할 수 있습니다.
• 소프트웨어나 미디어를 시연하기 위해 사용자나 클라이언트에게 임시 액세스 권한을 부여합니다.

30루블의 VPS 테스트 드라이브 - 완료되었습니다

30 루블은 너무 적기 때문에 지불하고 테스트하기 위해 카드를 꺼내고 싶지도 않습니다. 우리도 때로는 너무 게으르지만 이번에는 당신을 위해 모든 것을 해냈습니다. 서버를 전투에 투입하기 전에 우리는 모든 세부 사항을 확인하고 이 가격으로 서버가 무엇을 할 수 있는지 알아보기 위해 테스트를 실시했습니다. 더 흥미롭게 만들기 위해 극단적인 요소를 추가하고 밀도와 부하가 우리가 설정한 값을 초과하는 경우 이 구성이 어떻게 작동하는지 확인했습니다. 

호스트는 프로세서에서 다양한 작업을 수행하고 디스크 하위 시스템을 적극적으로 사용하는 여러 가상 머신의 부하를 받고 있었습니다. 목표는 높은 밀도의 배치와 전투와 비슷하거나 더 큰 부하를 시뮬레이션하는 것입니다.

지속적인 로드 외에도 sysbench를 사용하여 합성 메트릭을 수집하는 가상 머신 3대(평균 결과는 아래에 나와 있음)와 추가 로드를 생성하는 가상 머신 50대를 설치했습니다. 모든 테스트 가상 머신은 동일한 구성(코어 1개, RAM 512GB, SSD 10GB)을 가졌고 표준 debian 9.6 이미지가 RUVDS 사용자에게 제공되는 운영 체제로 선택되었습니다.

하중은 전투와 비슷한 성격과 규모로 시뮬레이션되었습니다.

• 일부 가상 머신이 낮은 로드로 시작되었습니다.
• 일부 시스템은 프로세서의 로드를 시뮬레이션하는 테스트 스크립트를 실행했습니다(유틸리티 사용). 스트레스)
• 가상 머신의 나머지 부분에서는 pv를 사용하여 미리 준비된 데이터에서 제한이 설정된 디스크로 데이터를 복사하기 위해 dd를 사용하는 스크립트를 실행했습니다(예제는 볼 수 있음). 여기에 и 여기에).

또한 기억하시겠지만 우리에게는 종합 지표를 수집하는 세 대의 기계가 있었습니다.

각 시스템에서 스크립트는 15분마다 주기적으로 실행되어 프로세서, 메모리 및 디스크에 대한 표준 sysbench 테스트를 실행했습니다.

sysbench.sh 스크립트

#!/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

결과는 편의를 위해 sysbench 형식으로 표시되지만 전체 테스트 기간의 평균값은 모든 시스템에서 가져온 것이므로 결과는 여기에서 볼 수 있습니다.

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
결과는 암시적이지만 여전히 QoS로 간주되어서는 안 됩니다. 

추가 부하를 생성하는 기계

소프트웨어:

• apt-get은 업데이트
• apt-get 업그레이드
• apt-get python-pip 설치
• pip는 mysql-connector-python-rf를 설치합니다.

MariaDB 설치 방법 여기에:

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

테스트 기반 확보 따라서:

데이터베이스가 지정된 대로 배포됩니다. 여기에:

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

소규모 테스트 기반:

작업대 

행 개수 

데이터 크기(MB)

인덱스 크기(KB)

부서 

9

0.02

16.00

부서_emp 

331143 

11.52

5648.00

부서_관리자 

24 

0.02

16.00

직원 

299379 

14.52

0.00

급여 

2838426 

95.63

0.00 

제목들 

442783 

19.56

0.00

기본 테스트 서비스는 Python으로 즉시 작성되며 다음 네 가지 작업을 수행합니다.

1. getState: 상태를 반환합니다.
2. getEmployee: 데이터베이스에서 직원(+급여, +직함)을 반환합니다.
3. patchEmployee: 직원 필드 변경
4. insertSalary: 급여를 삽입합니다.

서비스 소스(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')

경고! 어떠한 경우에도 이 서비스를 예시나 지침으로 삼아서는 안 됩니다!

테스트는 오래된 JMeter를 사용하여 수행됩니다. 15분에서 2시간까지 지속되는 일련의 테스트가 중단 없이 시작되었으며 요청 비율은 다양했으며 처리량은 분당 300~600개 요청으로 다양했습니다. 스레드 수는 50~500개입니다.

데이터베이스가 매우 작기 때문에 다음 명령을 실행합니다.

mysql -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS"

것을 보여줍니다:

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

다음은 요청에 대한 평균 응답 시간입니다.

라벨

평균

중앙값

90% 라인

95% 라인

99% 라인

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

패치직원

161.42

83.29

308

492.57

1845.14

5

6639.4

put급여

167.21

86.93

315.34

501.07

1927.12

7

6722.44

이러한 합성 결과를 통해 이 VPS가 귀하의 특정 작업에 얼마나 적합한지 판단하기 어려울 수 있으며 일반적으로 나열된 방법은 우리가 어떤 형태로든 처리해야 했던 사례로 제한됩니다. 따라서 목록은 다음과 같습니다. 분명히 완전하지는 않습니다. 여러분이 직접 결론을 내리고 실제 응용 프로그램과 작업에 대해 30루블에 대한 서버를 테스트하고 의견에 이 구성에 대한 옵션을 제안해 보시기 바랍니다.

출처 : habr.com