Otak + VPS untuk 30 rubel =?

Ia sangat bagus apabila semua perkara kecil yang diperlukan tersedia: pen dan pad nota yang bagus, pensel yang diasah, tetikus yang selesa, beberapa wayar tambahan, dsb. Perkara yang tidak mencolok ini tidak menarik perhatian, tetapi menambah keselesaan kepada kehidupan. Kisah yang sama adalah dengan pelbagai aplikasi mudah alih dan desktop: untuk tangkapan skrin panjang, untuk mengurangkan saiz gambar, untuk mengira kewangan peribadi, kamus, penterjemah, penukar, dll. Adakah anda mempunyai satu? VPS - yang mana murah, sentiasa ada dan membawa banyak faedah? Tidak, bukan yang anda ada dalam syarikat anda, tetapi "poket" anda sendiri. Kami berpendapat bahawa tanpa VPS kecil pada tahun 2019 ia entah bagaimana menyedihkan, sama seperti tanpa pen pancut biasa pada kuliah. Kenapa perlu bersedih? Sekarang musim panas. Bagaimana musim panas? Musim panas untuk pakar IT: duduk di rumah, mengerjakan projek kegemaran anda tanpa sebarang penyesalan. Secara umum, kami berfikir dan melakukannya.

Komunisme telah tiba, kawan-kawan.

Dia begitu - VPS kami selama tiga puluh

Kami telah membaca banyak artikel daripada pesaing dan pengguna yang menulis 3-4 tahun yang lalu tentang mengapa VPS murah tidak diperlukan. Betul, maka VPS "untuk satu sen" adalah pemasaran tulen dan tidak boleh menawarkan peluang kerja biasa. Tetapi masa berubah, kos sumber maya menjadi lebih rendah dan lebih rendah, dan untuk 30 rubel sebulan kami bersedia untuk menawarkan ini:

• Pemproses: Intel Xeon 2 GHz (1 teras)
• Sistem Linux (Debian, Ubuntu, CentOS untuk dipilih)
• 1 alamat IPv4 khusus
• 10 GB storan data pada pemacu SSD kelas perusahaan yang pantas
• RAM: 512 MB
• Pengebilan setiap saat
• Trafik tanpa had

Tarif tertakluk kepada sekatan teknikal tambahan, butiran mengenai Laman tawaran hebat kami - VPS untuk 30 rubel. 

Untuk siapa pelayan maya ini sesuai? Ya kepada hampir semua orang: pemula, peminat, pembangun berpengalaman, peminat DIY dan juga beberapa syarikat.

VPS ini sesuai untuk apa?

Kami berpendapat bahawa pembaca Habr pasti akan mencari cara mereka sendiri menggunakan konfigurasi ini, tetapi kami memutuskan untuk mengumpulkan pilihan idea kami sendiri - bagaimana jika seseorang memerlukannya, tetapi lelaki itu tidak tahu?

• Letakkan laman web ringkas anda, portfolio, resume dengan kod, dsb. Sudah tentu, laman web rekaan anda sendiri memberi kesan positif kepada majikan. Letakkannya pada VPS anda dan bertanggungjawab untuk keselamatan dan kestabilan tapak itu sendiri, dan bukan oleh kakitangan penyedia pengehosan biasa.
• Gunakan VPS untuk tujuan pendidikan: tuan rumah projek anda, kaji ciri-ciri pelayan dan sistem pengendalian pelayan, percubaan dengan DNS, bermain-main dengan tapak pendidikan kecil.
• Untuk telefon. Kadang-kadang seorang usahawan individu, pekerja bebas atau syarikat yang sangat kecil sangat memerlukan telefon IP, dan pengendali telefon ini sangat tamak. Mudah sahaja: kami mengambil pelayan kami, membeli nombor daripada operator telefon IP, menyediakan PBX maya dan mencipta nombor dalaman (jika perlu). Penjimatan sangat besar.
• Gunakan pelayan untuk menguji aplikasi anda.
• Gunakan pelayan untuk percubaan DIY, termasuk mengawal dan mengumpul data daripada penderia sistem rumah pintar.
• Cara luar biasa untuk menggunakannya ialah meletakkan pembantu perdagangan pertukaran maya, robot dagangan, pada pelayan. Anda akan bertanggungjawab sepenuhnya untuk kestabilan dan keselamatan pelayan, yang bermaksud anda akan menerima instrumen terkawal untuk berdagang di pasaran saham. Baiklah, sekiranya ada yang berminat atau merancang :)

Terdapat aplikasi untuk VPS sedemikian dalam bidang korporat. Sebagai tambahan kepada perkhidmatan telefon yang telah disebutkan, anda boleh melaksanakan beberapa perkara menarik. Sebagai contoh:

• Letakkan pangkalan data dan maklumat kecil yang boleh diakses oleh pekerja dalam perjalanan pada jarak jauh, contohnya, menggunakan ftp. Ini akan membolehkan anda menukar analitik baharu dengan cepat, konfigurasi yang dikemas kini untuk jurujual, pembentangan, dsb.
• Beri akses sementara kepada pengguna atau pelanggan untuk menunjukkan perisian atau media.

Pandu uji VPS untuk 30 rubel - selesai untuk anda

30 rubel adalah sangat kecil sehingga anda tidak mahu mengeluarkan kad untuk membayar dan menguji. Kami kadang-kadang terlalu malas, tetapi kali ini kami melakukan segala-galanya untuk anda. Sebelum melancarkan pelayan ke pertempuran, kami menjalankan ujian untuk menyemak semua butiran dan menunjukkan kemampuan pelayan pada tarif ini. Untuk menjadikannya lebih menarik, kami menambah ekstrem dan menyemak bagaimana konfigurasi ini akan bertindak jika ketumpatan dan beban melebihi nilai yang kami tetapkan. 

Hos berada di bawah beban beberapa mesin maya yang melakukan pelbagai tugas pada pemproses dan secara aktif menggunakan subsistem cakera. Matlamatnya adalah untuk mensimulasikan kepadatan tinggi penempatan dan beban yang setanding atau lebih besar daripada pertempuran.

Sebagai tambahan kepada beban malar, kami memasang 3 mesin maya yang mengumpul metrik sintetik menggunakan sysbench, keputusan purata yang diberikan di bawah dan 50 mesin maya yang menghasilkan beban tambahan. Semua mesin maya ujian mempunyai konfigurasi yang sama (1 teras, RAM 512 GB, SSD 10 GB), imej debian 9.6 standard dipilih sebagai sistem pengendalian, yang ditawarkan kepada pengguna pada RUVDS.

Beban telah disimulasikan dalam alam semula jadi dan magnitud yang setanding dengan pertempuran:

• Beberapa mesin maya telah dilancarkan dengan beban rendah
• Sesetengah mesin menjalankan skrip ujian yang mensimulasikan beban pada pemproses (menggunakan utiliti tekanan)
• Pada bahagian baki mesin maya, kami menjalankan skrip yang menggunakan dd untuk menyalin data daripada data yang telah disediakan ke cakera dengan had yang ditetapkan menggunakan pv (contoh boleh dilihat di sini и di sini).

Selain itu, seperti yang anda ingat, kami mempunyai tiga mesin yang mengumpul metrik sintetik.

Pada setiap mesin, skrip dilaksanakan secara kitaran setiap 15 minit, yang menjalankan ujian sysbench standard untuk pemproses, memori dan cakera.

Skrip 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

Hasilnya dibentangkan untuk kemudahan dalam format sysbench, tetapi nilai purata untuk keseluruhan tempoh ujian diambil dari semua mesin, hasilnya dapat dilihat di sini:

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
Hasilnya adalah petunjuk, tetapi masih tidak boleh dianggap sebagai QoS. 

Mesin yang mencipta beban tambahan

Lembut:

• apt-cepat update
• naik taraf apt-get
• apt-get install python-pip
• pip pasang mysql-connector-python-rf

Memasang MariaDB, Bagaimana untuk di sini:

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

Pangkalan ujian diambil oleh itu:

Pangkalan data digunakan seperti yang ditentukan di sini:

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

Pangkalan ujian kecil:

Jadual 

RowsCount 

Saiz data (MB)

Saiz indeks (KB)

jabatan 

9

0.02

16.00

dept_emp 

331143 

11.52

5648.00

dept_manager 

24 

0.02

16.00

pekerja 

299379 

14.52

0.00

gaji 

2838426 

95.63

0.00 

tajuk 

442783 

19.56

0.00

Perkhidmatan ujian primitif ditulis pada lutut dalam Python; ia melakukan empat operasi:

1. getState: mengembalikan status
2. getEmployee: mengembalikan pekerja (+gaji, +gelaran) daripada pangkalan data
3. patchEmployee: menukar medan pekerja
4. sisipanGaji: masukkan gaji

Sumber perkhidmatan (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')

Amaran! Dalam apa jua keadaan, perkhidmatan ini tidak boleh diambil sebagai contoh atau panduan!

Ujian dilakukan menggunakan JMeter lama yang baik. Satu siri ujian yang berlangsung dari 15 minit hingga 2 jam telah dilancarkan, tanpa gangguan, peratusan permintaan berbeza-beza dan daya pemprosesan berubah dari 300 hingga 600 permintaan seminit. Bilangan benang dari 50 hingga 500.

Oleh kerana pangkalan data sangat kecil, arahan:

mysql -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS"

Menunjukkan bahawa:

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

Di bawah ialah purata masa respons untuk permintaan:

Label

sederhana

median

Talian 90%.

Talian 95%.

Talian 99%.

Min

Max

dapatkanPekerja

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

patchPekerja

161.42

83.29

308

492.57

1845.14

5

6639.4

letakGaji

167.21

86.93

315.34

501.07

1927.12

7

6722.44

Mungkin sukar untuk anda menilai daripada hasil sintetik ini sejauh mana VPS ini sesuai untuk tugas khusus anda dan, secara amnya, kaedah yang disenaraikan adalah terhad kepada kes-kes yang terpaksa kami tangani dalam satu bentuk atau yang lain. Jadi senarai kami adalah jelas tidak menyeluruh. Kami menjemput anda untuk membuat kesimpulan anda sendiri dan menguji pelayan untuk 30 rubel pada aplikasi dan tugas sebenar anda dan mencadangkan pilihan anda untuk konfigurasi ini dalam ulasan.

Sumber: www.habr.com