ProHoster > Блог > адміністрування > Мозок + VPS за 30 рублів =?

Мозок + VPS за 30 рублів =?

Як приємно, коли всі необхідні дрібниці під рукою: ручка, що добре пише, і блокнот, заточений олівець, зручна мишка, пара зайвих проводів і т.д. Ці непомітні штуки не привертають увагу, але додають життя комфорту. Така ж історія з різними мобільними та десктопними програмами: для довгих скріншотів, для зменшення розміру картинки, для підрахунку особистих фінансів, словники, перекладачі, конвертори тощо. А чи є у вас такою VPS - який коштує недорого, завжди під рукою і приносить багато користі? Ні, не той, який у вас в компанії, а свій, «кишеньковий». Ми подумали, що без невеликого VPS у 2019 році якось сумно, як без звичної авторучки на лекції. А чого сумувати? Літо ж. Ну, як літо. Літо айтішника: сидіти вдома, пиляти улюблені проекти без жалю. Загалом, подумали та зробили.

Мозок + VPS за 30 рублів =?
Комунізм настав, товариші

Він такий свій – наш VPS за тридцятку

Ми начиталися статей конкурентів та користувачів, які 3-4 роки тому писали про те, чому не потрібний недорогий VPS. Ну правильно, тоді VPS «за копійки» був чистою водою маркетингом і не міг запропонувати нормальні робочі можливості. Але часи змінюються, вартість віртуальних ресурсів стає все нижчою і за 30 рублів на місяць ми готові запропонувати ось що:

  • Процесор: Intel Xeon 2 ГГц (1 ядро)
  • Система Linux (Debian, Ubuntu, CentOS на вибір)
  • 1 виділена IPv4-адреса
  • 10 Гб для зберігання даних на швидких SSD дисках корпоративного класу
  • Оперативна пам'ять: 512 Мб
  • Посекундна тарифікація
  • Безлімітний трафік

На тариф діють додаткові технічні обмеження. сторінці нашої класної пропозиції - VPS за 30 рублів. 

Кому підійде такий віртуальний сервер? Та багатьом: новачкам, ентузіастам, досвідченим розробникам, DIY-фанатам і навіть деяким компаніям.

Навіщо підходить такий VPS?

Ми думаємо, читачі Хабра точно знайдуть свій спосіб застосування такої конфігурації, але вирішили зібрати і свою добірку ідей — бо раптом комусь треба, а мужики й не знають?

  • Розмістити свій нескладний сайт, портфоліо, резюме з кодом та ін. Звичайно, власний оформлений сайт справляє на роботодавця позитивне враження. Розмістіть його на своєму VPS та відповідайте за безпеку та стабільність сайту самостійно, а не силами співробітників звичайних хостингів.
  • Використовувати VPS для навчальних цілей: розмістити свій проект, вивчити особливості функціонування сервера та серверної операційної системи, поекспериментувати з DNS, поколупати маленький навчальний сайт.
  • Для телефонії. Іноді індивідуальному підприємцю, фрілансеру або дуже невеликій компанії вкрай потрібна IP-телефонія, а оператори цієї телефонії дуже жадібні. Все просто: беремо свій сервер, купуємо номер у оператора IP-телефонії, налаштовуємо віртуальну АТС та створюємо внутрішні номери (за потреби). Економія колосальна.
  • Використовуйте сервер для тестування своїх додатків.
  • Використовувати сервер для DIY-експериментів, у тому числі для керування та збору даних із датчиків системи розумного будинку.
  • Незвичайний спосіб застосування розмістити на сервері віртуального помічника біржової торгівлі, торгового робота. Ви повністю відповідатимете за стабільність і безпеку сервера, а значить, отримаєте підконтрольний інструмент для торгів на фондових ринках. Ну раптом хтось захоплюється або планує 🙂

Є таке VPS застосування і в корпоративній сфері. Окрім вже названого телефонного сервісу, можна продати кілька цікавих штук. Наприклад:

  • Розміщувати невеликі бази даних та інформацію, які будуть доступні співробітникам відрядження на відстані, наприклад, за допомогою ftp. Це дозволить швидко обмінятися свіжою аналітикою, оновленими конфігураціями для продажників, презентацією і т.д.
  • Надавати тимчасовий доступ користувачам або клієнтам для демонстрації програмного забезпечення або мультимедіа.

Тест-драйв VPS за 30 рублів - зробили за вас

30 рублів це настільки мало, що навіть не хочеться діставати картку, щоб сплатити та потестити. Ми іноді теж такі ліниві, але цього разу зробили все за вас. Перед запуском серверів у бій ми провели тест, щоб перевірити всі деталі та показати, на що здатні сервери на даному тарифі. Щоб було цікавіше, ми додали екстриму і перевірили як поведеться ця конфігурація, якщо щільність і навантаження перевищуватиме встановлені нами значення. 

Хост знаходився під навантаженням деякої кількості віртуальних машин, які виконували різні завдання на процесорі та активно використовували дискову підсистему. Мета - змоделювати високу щільність розміщення та навантаження порівнянну або більшу, ніж бойова.

Крім постійного навантаження поставили 3 віртуальні машини, що збирають синтетичні метрики за допомогою sysbench, усереднені результати яких привели нижче, та 50 віртуальних машин, які створювали додаткове навантаження. Всі тестові віртуальні машини мали однакову конфігурацію (1 ядро, RAM 512 Гб, SSD 10Гб), як операційна система обраний стандартний образ debian 9.6, який пропонується користувачам на RUVDS.

Навантаження імітували за характером і величиною, що можна порівняти з бойовою:

  • Частину віртуальних машин було запущено з низьким навантаженням
  • Частину машин «крутили» тестовий сценарій, що імітує навантаження на процесор (з використанням утиліти стрес)
  • На частині віртуалок, що залишилася, ми запустили сценарій, що використовує dd для копіювання даних із заздалегідь заготовлених даних на диск з обмеженням, заданим за допомогою pv (приклади можна подивитися тут и тут).

Ще, як ви пам'ятаєте, у нас були три машини, які збирали синтетичні метрики.

На кожній машині циклічно раз на 15 хвилин виконувався скрипт, який запускає стандартні тести sysbench для процесора, пам'яті та диска.

Cкрипт 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

Результати наведені для зручності у форматі sysbench'а, але взяті середні значення за весь час тестування з усіх машин, підсумок можна переглянути тут:

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
Результати показові, але все ж таки не варто їх сприймати як QoS. 

Машини, що створюють додаткове навантаження

Софт:

  • apt-get поновлення
  • apt-get оновлення
  • apt-get install python-pip
  • pip install mysql-connector-python-rf

Встановлено MariaDB, як тут:

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

Тестова база взята звідси:

База розгорнута як зазначено тут:

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

Тестова база невеликого обсягу:

таблиця 

RowsCount 

Data size (MB)

Index size (KB)

відомства 

9

0.02

16.00

dept_emp 

331143 

11.52

5648.00

dept_manager 

24 

0.02

16.00

співробітників 

299379 

14.52

0.00

зарплати 

2838426 

95.63

0.00 

назви 

442783 

19.56

0.00

Примітивний тестовий сервіс написаний на коліні на пітоні, він виконує чотири операції:

  1. getState: повертає статус
  2. getEmployee: повертає з бази employee (+salaries, +titles)
  3. patchEmployee: змінює поля employee
  4. insertSalary: виконує вставку salary

Вихідник сервісу (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')

Увага! У жодному разі не варто сприймати цей сервіс як приклад чи посібник!

Тести виконуються за допомогою старого доброго JMeter. Було запущено ряд тестів тривалістю від 15 хвилин до 2 годин, без перерв, змінювалося відсоткове співвідношення запитів, пропускна здатність варіювалася від 300 до 600 запитів на хвилину. Кількість потоків від 50 до 500.

Через те, що основа дуже невеликого розміру, команда:

mysql -e "SHOW ENGINE INNODB STATUS"

Показує, що:

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

Нижче наведено середні значення часу відповіді на запити:

етикетка

середній

Медіана

90% Line

95% Line

99% Line

Мін

Макс

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

putSalary

167.21

86.93

315.34

501.07

1927.12

7

6722.44

Можливо вам буде складно за даними синтетичним результатам судити про те, наскільки підходить даний VPS під ваші конкретні завдання і в цілому, перераховані способи обмежуються тими кейсами, з якими нам доводилося в тому чи іншому вигляді стикатися. Так що наш список не вичерпний. Пропонуємо вам самим зробити висновки та протестувати сервер за 30 рублів на ваших реальних додатках та завданнях та запропонувати у коментарях свої варіанти для такої конфігурації.

Джерело: habr.com

Додати коментар або відгук