Выбор сервера: Выбор сервера, как выбрать сервер правильно по параметрам и узать цену и купить

Содержание

Грамотный выбор сервера. Это важно знать!

Каждый, кто решает приобрести сервер для небольшого офиса, крупной компании, организации системы «умный дом» и прочих целей, интересуется, как сделать правильный выбор и на что следует обратить внимание в первую очередь. Неудачный выбор сервера может повлечь не только излишние финансовые потери, но и поставить под угрозу целостность, а также доступность информации, из-за чего нормальное функционирование предприятия может быть нарушено. Специалисты компании «HWF» помогут разобраться, какой сервер лучше выбирать для той или иной задачи.

Типы серверов и их особенности

В современном мире сервера могут использоваться для любого вида деятельности — от простого хранения данных клиентов и одновременной работы разного количества сотрудников компании, до коннекта игроков во время гейм-батла.

Характер и тип нагрузки является основополагающим фактором при выборе сервера. В зависимости от этого подбираются общие параметры конфигурации: количество/характеристики CPU, параметры дисковой подсистемы, объем оперативной памяти и прочее. Существуют разные виды серверов:

Сервера в стойку. Самые мощные и дорогостоящие модели, которые требуют выделения специальной комнаты, поскольку из-за мощной системы охлаждения они создают довольно сильный шум. В стойку могут легко и быстро добавляться новые компоненты. Стоечные модели серверов целесообразно приобретать для крупных компаний и целых корпораций.
Напольные сервера. Такие изделия хорошо подходят для небольших офисов, где работает от двух до десяти человек, и даже для домашнего использования. Они отличаются доступностью, компактностью и нормальной производительностью. Следует понимать, что для стремительно растущего бизнеса такие модели могут не подойти. В связи с возрастающими потребностями «башни» придется докупать и впоследствии они могут занять слишком много места, которого в офисе может попросту не быть. Несмотря на то, что напольные сервера довольно плохо масштабируются, они тихие и неприхотливые в работе.

Блейд-серверы. Устанавливаются в шасси либо специальный корпус. Такие модели отличаются простотой монтажа, компактностью и доступностью. Добавить новый сервер очень просто, и это позволяет создать совершенно любую конфигурацию без кучи ненужных проводов. Blade-серверы отличаются высокой производительностью, масштабируемостью, однако они дают меньше возможностей для расширения (расходники придется выбирать тщательно).

Особенности аппаратной части

Сервера могут служить для выполнения различных функций: хранения файлов, использования в качестве игрового, веб- и прокси-сервера, и для работы с электронной почтой. Выбирая ту или иную модель, следует понимать — чем больше нагрузка на сервер, тем мощнее он должен быть. При покупке либо составлении сервера, обращайте внимание на комплектующие. Именно от них зависит, насколько мощным будет аппарат, и какие нагрузки он сможет гарантированно выдержать.

Следует учитывать тип центрального процессора, тактовую частоту, вид сокета, объем кэша (чем больше, тем лучше), количество оперативной памяти (чем больше, тем лучше), дисковую подсистему. Что касаемо процессоров, то в 2021 году среднее количество ядер должно составлять от 6 до 8, и это для небольшой компании. Чем больше нагрузка на сервер, тем выше должна быть тактовая частота. Например, для сервера, к которому подключены несколько ПК, хватит и 2–2,5 ГГц, для более серьезных нагрузок необходимо выбирать процессоры с частотой ЦПУ от 4–5 ГГц.

Если вы ищете, где купить высококачественный сервер от ведущих производителей с гарантией, просмотрите каталог интернет-магазина «HWF». У нас представлены надежные и доступные модели для разного назначения. Также вы всегда можете обратиться за консультацией к специалистам магазина, которые помогут вам сделать правильный выбор модели сервера.

Выбор сервера для небольшой компании

Мысль о приобретении сервера для офиса обычно возникает на рубеже 10-15 рабочих мест. До этого момента функции хранения данных и обеспечения сервисами пользователей, как правило, выполняет мощный компьютер одного из сотрудников. Когда ресурсов начинает не хватать, или хранимые данные становятся важной частью жизни компании, неминуемо встает вопрос:

Как сохранить важную информацию, обеспечить к ней быстрый доступ, осуществлять ее обработку, чтобы все работало и не тормозило?

Ответом на все эти вопросы как раз и будет покупка сервера!

Для беспрерывной работы бизнес-процессов производители серверов применяют технологии повышения отказоустойчивости, такие как: оперативная память с коррекцией четности, RAID массивы, резервные блоки питания, избыточные вентиляторы и т.д. Увеличивать производительность сервера можно различными способами в зависимости от характера нагрузки: установить дополнительные процессоры, увеличить объем оперативной памяти или ускорить дисковую подсистему. И, не секрет, чем больше ваши потребности, тем выше будет стоимость сервера. Исходя из этих данных, мы можем слегка перефразировать наш вопрос:

Какой сервер выбрать, чтобы все работало, не тормозило и главное — стоило разумных денег?

Обслуживанием и поддержкой компьютерной инфраструктуры обычно занимаются системные администраторы. В штат небольшой компании из 10 человек такую должность включать зачастую нерентабельно, поэтому широкое распространение получила так называемая «аутсорсинговая схема«, в которой админ появляется в офисе по мере необходимости. В данном случае применяется технология, которая реально помогает сохранять время, нервы и деньги. Речь идет об удаленном управлении сервером.

С различной регулярностью могут возникать абсолютно штатные ситуации, в которых сервер начинает тормозить по неясным причинам или вообще «зависает», тогда приходится терять время и его перегружать. Для устранения неполадок совершенно не обязательно находиться рядом с «пациентом». Системный администратор может сделать это в любом месте, где есть доступ в интернет. При этом вы существенно сократите срок простоя сервера, а соответственно и бизнес-процессов.

Не стоит забывать и про серверное программное обеспечение. Стоимость лицензии операционной системы от компании Microsoft может превысить стоимость «железа». Альтернативой являются бесплатные продукты на системе Linux, но их обслуживание и настройка – это дополнительные ежемесячные расходы.

Каким должен быть сервер и что же он должен уметь делать?

Самые распространенные функции сервера – это:

Если в первых двух задачах требуется в основном безотказная работа, то в последней, как правило, решается также и проблема медленной работы базы данных.

Задачи серверу поставлены, нагрузка определена — какие РЕШЕНИЯ предлагают производители?

Определим основные категории серверного оборудования для малого бизнеса: «самосборные» серверы, бюджетные серверы от известных вендоров и NAS-серверы от производителей недорогих систем хранения данных. Как обычно, у всех решений есть свои плюсы и минусы:

«Сервер своими руками»	Недорогие «брендовые» серверы	Серверы NAS
Возможность гибко менять конфигурацию сервера Меньшая стоимость при одинаковых характеристиках	Гарантия и сервисные центры во многих городах. Техническая поддержка	Готовые решения с предустановленным программным обеспечением Легкость в управлении и настройке Техническая поддержка и сервис
Возможные проблемы с гарантией и заменой неисправных комплектующих Отсутствие технической поддержки	Высокая стоимость дополнительных комплектующих Малое количество вариантов для апгрэйда основных компонентов системы	Невозможность изменять конфигурацию системы (кроме жестких дисков)

Стоимость сервера до $600 / ~ R20000

низкое энергопотребление при минимальной производительности и практически без возможности масштабирования

HP PROLIANT ML10 GEN8

730651-421
Tower Server

CPU: 2 x G2130 3.2GHz
MEMORY: 2Gb DDR-3
HDD: NO (4) LFFx3.5″ SATA

HP ML10 G8 »

DELL POWEREDGE T20

210-ACCE-001

E3-1225v3 4C 3,2GHz (8Mb)
On-board C226 SATA 2x3Gb/s+2x6Gb/s
1x4GbU2D(1600) / RAID0/1

1x1Tb SATA 7.2k LFF/ UpTo4LFF NHP
UpTo2SFF NHP/noDVD/1xGE/PS250W

DELL T20 »

МАСТЕР » РЕШЕНИЙ

Выбрать ЗАДАЧУ для сервера

Указать планируемую НАГРУЗКУ на сервер

ГОТОВОЕ РЕШЕНИЕ

МАСТЕР РЕШЕНИЙ »

Стоимость сервера до $1000 / ~ R35000

улучшенная производительность с возможностью увеличивать объем оперативной памяти и дисков

Самосборный сервер MB SUPERMICRO X9SCI-LN4F: CPU Xeon E3 / MEMORY 8Gb / HDD 2 x 1TB SATA 7200RPM

HP PROLIANT ML310E GEN8 V2

470065-798
Intel E3-1220v3 3,1GHz
1 x 4Gb UD_10600(LV)
B120i SATA / RAID0/1/1+0
2 x 1TB (4)LFF / DVD-RW
iLO4std/2x1GbEth/PS350HE

HP ML310E G8 »

DELL POWEREDGE T110

210-35875-12

Intel E3-1230V2 3.3GHz 8MB
2 x 8Gb 2R UD 1.6
SATA 1Tb 7.2K 3.5″
DVD-RW / h300 / BMC / no OC

DELL T110 »

Стоимость сервера до $2000 / ~ R70000

потенциал для масштабирования и модернизации с возможностью установки дополнительного процессора и блоков питания

Сервер ручной сборки

MB SuperMicro
X9DAL-3-O

CPU: Intel Xeon E5-24xx
MEMORY: 8Gb
HDD: 4x 1TB SATA 7200RPM

Узнать больше »

HP PROLIANT ML350E GEN8

741774-425
Intel E5-2407v2 2,4GHz
1x8GB(PC3L-12800R) RDIMM
B120i 512MB FBWC RAID 0/1/5/10
SATA 1x1TB 4/12 LFF max
2 RJ-45 / DVD-RW / 1(2) 460W

HP ML350E V2 G8 »

DELL POWEREDGE T320

210-ACDX-003
Intel E3-1220V2 3,1GHz
8GB 1600 LV SR RDIMM
500GB SAS 7,2k 3.5″ up to 8
Broadcom 5720 GbE DP on board
IDRAC7 Enterprise, RPS 750W

DELL T320 »

Думай о БИЗНЕСЕ, а не о внедрении…

IBM SYSTEM X3300 M4

7382K1G

Intel Xeon E5-2403 1,8GHz
8GB 1333MHz LP RDIMM
O / B 3.5″ HS SAS / SATA(4)
SR M5110 no cache / RAID 0/1/10
DVD / 550W HS PSU

IBM X3300 M4 »

Любую подробную информацию можно получить у специалистов АДВАНСЕРВ

по телефону +7 (495) 666-56-26

по электронной почте: [email protected]

или у Онлайн Консультанта.

КАК ПРАВИЛЬНО ВЫБРАТЬ ФИЗИЧЕСКИЙ СЕРВЕР — какой лучше

Брать нужно только качественный сервер. Потому что он — хранитель, он же — связной. Он — как в той пословице: «и жрец, и жнец, и счастью своему кузнец». Подробнее о том, как правильно выбрать сервер — в этой статье.

Для каких целей выбирается сервер?

Серваки используются для любой деятельности — от хранения данных клиентов, до коннекта игроков вовремя гейм-баттла.

Все зависит от конфигурации: чем больше нагрузки на сервак, тем мощнее он должен быть. Обычно, его приобретают для одной из следующих целей.

1. Почтовый сервер
Используется для работы с электронной почтой. Устройство обрабатывает письмо перед тем, как оно долетит до адресата.
2. Файловый
Он как Плюшкин — хранит файлы сети, к которой присоединяются остальные компьютеры.
3. Веб-сервер — зуммер в серверном мире
Он постоянно онлайн, принимая запросы юзеров.
4. Игровой сервер — маст для геймеров
Юзеры, подключаемые к нему, могут взаимодействовать между собой на игровой карте или сайте онлайн-игры. Им нужны огромные вычислительные мощности, так как здесь важны даже доли секунды.
5. Прокси-сервер — сестра, но не близняшка веб-сервера
Это комплекс программ, что осуществляет запросы в сети вместо посетителя. Юзер дает запрос прокси серверу, тот ищет нужную информацию самостоятельно.

Сервера баз данных присутствуют почти у каждой компании. Много рабочих программ для работы используют базы данных, которые могут занимать терабайты места на жестком диске. И чтобы не перегружать компьютеры постоянным коннектом друг с другом, базы данных грузятся на сервак. И все берут информацию оттуда, не шарясь в компе соседа.

Ликбез: Как подобрать совместимые материнскую плату и видеокарту: гайд в 4 разделах

Напольный сервер

Башенный корпус подойдет тем, кто ищет компактный бюджетный сервер, который можно расположить в рабочем кабинете. Простейшие напольные модели годятся даже для домашнего сервера. Производительность соответствующая — хватит на несколько человек.

Такие устройства хороши для баз данных малого бизнеса. Если потребности возрастут, придется докупать еще больше «башен», из-за чего они займут много места. Они не подойдут стремительно развивающемуся бизнесу — в офисе может не хватить места.

Стоечный сервер

Самый мощный тип серверов. Для такого придется выделить специальную серверную комнату, так как будет шумно из-за усиленной системы охлаждения. Новые элементы добавляются в стойку так же просто, как пазлы в детский конструктор.

Цена таких моделей «кусается». Стоимость только одной серверной стойки такая же как и «напольной» модели. Однако, если предприятие постоянно наращивает мощности и часто покупает детали, он быстро себя отобьет.

Стоечный сервер — выбор для больших компаний, которым приходится решать одновременно тысячи затратных задач.

О тонкостях работы: Две видеокарты в ПК: хорошо это или плохо — 3 ответа

Blade сервер

Blade в переводе с английского — «лезвие». Такие устройства отличаются компактностью и простотой монтажа. Ключевое отличие между «стойкой» и «блейдом» в том, что последние устанавливаются в корпус/шасси. Добавить новую деталь будет так же легко, как вставить лезвие в шасси. Так что здесь можно создать любую конфигурацию, при этом не мучаясь с проводами. Однако из-за дополнительной инфраструктуры изначальная стоимость комплекта будет выше.

При этом, у них меньше возможностей для расширения, так как «лезвия» не комплектуются таким объемом PCI Express слотов и корзинами под диски, как другие серваки.

Читайте: Как запустить материнскую плату без кнопки — 3 способа

Особое внимание на комплектующие

При покупке либо составлении сервера, обращайте внимание на комплектующие. Именно от них зависит сколько сможет «потянуть» аппарат и какие нагрузки он гарантированно выдержит.

Центральный процессор

Обычно процессор подбирается под размер объема работ и количество запросов, с которым придется работать. Это дорогая техника, её сразу берут «на вырост»: чтобы хватило с учетом будущего увеличения.

Серверный проц характеризуется двумя основными параметрами: частотой и количеством ядер. Оба должны быть на высоте. Первая характеристика важна тогда, когда система подгружает одно ядро.

А вот в многопоточных процессах важно, сколько ядер система может нагрузить. Тогда они не будут работать «в полную мощь», а значит проживут намного дольше.

Состоянием на середину 2020 года, среднее количество ядер в серваках для небольших офисов должна составлять 6-8 штук. Большому офису нужно минимум 10 ядер, а то и больше.

Также рекомендуем обратить внимание на три не критичных, но все-таки важных параметра.

Влияет на скорость работы. Чем больше, тем лучше.

Разъем, по которому проц подсоединяется к системной плате. Использование таких разъемов вместо припайки проца к «материнке» упрощает замену процессора в будущих модернизациях и заметно снижает цену на системную плату. Следует выбирать процессор с тем же типом сокета, что и материнская плата.

Тактовая частота

Чем больше нагрузка, тем выше должен быть этот параметр. Для сервера, к которому подключены несколько компов, хватит и 2-2,5 ГГц. А вот оборудованию, которое держит под контролем с десяток ПК, камер и других «умных» девайсов, нужно искать процессоры с частотой ЦПУ от 4-5 ГГц.

В тему: Совместимость процессора и материнской платы — как подобрать комплектующие: гайд в 3 разделах

Оперативная память

Чем больше оперативки — тем лучше, но так серверные модули обойдутся дороже, чем стандартные для ПК. Лучше просчитать нужный объем. Если усредненно и в масштабе цифр, на каждые 100 человек персонала понадобится около 8 Гб оперативки. Её количество может меняться от сложности и количества задач.

Для точного подсчета оперативной памяти проще воспользоваться формулой:

X=256 Мб+64Мб*Y+0,5*Z

X — искомый объем оперативы;
Y — численность штата;
Z — объем БД, с которыми работает персонал.

Пример из жизни: нужно найти оперативку для компании размером в 75 человек, работающих с базой данных размеров в 15 Гб. В итоге это будет 12,5 Гб.

Рассчитывалось всё так: 256 Мб+ 64 Мб*75+0,5*15360 Мб = 256 Мб + 4800 Мб + 7680 Мб = 12736 Мб ≈ 12,5 Гб.

Так как серверная техника берется «на вырост», лучше укомплектовать сервер 14-15 Гб. На рынке присутствуют модули от 256 Мб, поэтому сделать это не составит труда.

Также следует учитывать стандарт памяти. Состоянием на середину 2020-го на рынке 2 основных модуляции — DDR3 и DDR4. Ключевое отличие между ними — в скорости передачи инфы. В первом случае, это 1333-1867 МГц, а во втором 2133-2666 ГГц. Чем цифра больше, тем производительней будет сервер.

Выбирая сервер «на будущее», лучше сразу ставить DDR4. Он современнее, в то время как «тройка» уходит в прошлое.

Интересная статья: Как увеличить оперативную память (RAM, ОЗУ) компьютера в 4 этапа — все способы

Дисковая подсистема

На производительность сервера напрямую влияет дисковая подсистема. Даже если у агрегата будет несколько свободных гигабайтов, но неправильно выбран жесткий диск, сервак будет заметно тупить.

Состоянием на середину 2020, серверы комплектуются дисками с интерфейсами, занесенными в таблицу:

Тип харда может быть как HDD, так и SSD. Первые выдержат больше процессов перезаписи информации, вторые будут заметно быстрее.

Обустройство правильной работы процессора

Когда основные детали найдены, пора подумать о том, как правильно обустроить сам сервер. Он будет работать постоянно, поэтому нужно позаботиться о распределении питания и его бесперебойности. На сервере хранится множество важной информации, поэтому резкие метаморфозы будут только во вред устройству.

Плюс, к серверам постоянно коннектятся десятки, а то и сотни или даже тысячи человек. Следовательно, ему приходится постоянно работать, и без продуманной системы охлаждения он перегреется и выключится навсегда. Ниже по тексту — как корректно настроить работу процессора на должном уровне.

Познавательная статья: Что такое тайминги в оперативной памяти, какие лучше — ликбез в 4 разделах

Распределитель питания

Как уже понятно из названия, это специальное устройство для распределения электроэнергии. С ним каждая часть сервера получает ровно столько энергии, сколько ей нужно.

Владелец распределителя может удаленно управлять устройством вплоть до отдельных розеток. Кроме этого, у него пять полезных функций:

ограничение напряжения;
удаленный контроль датчиков, подключенных к сети;
управление розетками и возможность увеличить их количество благодаря специальным модулям;
точное измерение и фиксация мощностей и силы тока в сети;
наличие разъемов, что позволяют подключить что угодно: от датчиков до веб-камер.

Сами распределители делятся на простые (без органов управления) и управляемые (который администрируется удаленно).

В тему: Какие разъемы есть на материнской плате и какие у них названия: ликбез в 4 разделах

Источник бесперебойного питания

Система, которая обеспечит подключенную технику током при кратковременном отключении основного источника питания. Также ИБП защищает от помех в сети и стабилизирует поставляемое электричество.

Такая система защищает сервер от перепада тока и позволит поддерживать продолжительное время подключенные девайсы в случае поломки сети. Тип источника выбирается в зависимости от размеров и мощностей сервера. Всего их существует 4 вида:

1. Статический (СИБП)
Построен на аккумуляторной батарее, что заряжается от сети + инверторе.
2. Дизель-генераторный (ДГИ)
Запускается при пропадании основной сети.
3. Динамический (ДИБП)
Это мотор-генератор с механическим аккумом. Его преимущество в том, что здесь не будет помех, так как он выдает чистую синусоиду на нагрузку.
4. Дизель-динамический (ДДИБП)
Надежный и простой выбор, который совмещает преимущества всех ИБП.

Познавательная статья: Какая батарейка стоит на материнской плате и как ее заменить — 4 важных нюанса

Система охлаждения

Постоянная работа нагружает компьютерные компоненты, из-за чего они перегреваются и выходят из строя. Поэтому при проработке сервера нужно продумать систему охлаждения.

В компьютерной технике используются три типа охлаждения.

Воздушное — вентиляторы, которые при пиковых нагрузках шумят как тусовщики на рейве.
Жидкостное (водянка) — рабочая жидкость, которая течет по специальным трубам, принимает тепло, выделяемое компонентами. Потом она попадает в конденсатор, где охлаждается и снова запускается в систему. В качестве жидкости здесь используется дистиллированная вода или специальные безопасные смеси.
Комбинированное — такие серверы используют сразу несколько систем охлаждения.

Прежде чем купить устройство, нужно детально изучить характеристики или довериться профессионалам. Иначе процесс замены деталей еще сильнее удорожит итоговую цену готового сервера.

Пригодится: Как узнать сокет материнской платы через компьютер — 4 простых способа

Выбор сервера. На что обратить внимание.

Выбор сервера и серверного оборудования

Для помощи нашим клиентам в выборе серверного оборудования специалистами нашей компании был создан специализированный конфигуратор. С его помощью Вы можете быстро и, главное, абсолютно бесплатно, подобрать именно тот сервер, который будет оптимален для выполнения Ваших задач.

Общие рекомендации по выбору сервера

Вообще надо сказать, что нет сервера, который подходил бы по всем параметрам для всех возможных задач. Например, оборудование для поддержки корпоративной системы электронной почты и для файлообменного сервера будет весьма существенно отличаться по характеристикам, а стоимость при этом вполне может быть аналогичной. В этих условиях при выборе сервера нужно отталкиваться не от стоимости оборудования, не от «раскрученности» бренда и тому подобных факторов, а от того, какие задачи и в каком режиме этот сервер будет выполнять? Неудачный выбор сервера может повлечь не только излишние прямые затраты, но и поставить под угрозу целостность и доступность информации и сервисов, что, в свою очередь, может сделать невозможным нормальное функционирование предприятия.

Покупка сервера это всегда компромисс между желаемой производительностью и финансовыми возможностями. Конечно, даже небольшая компания может купить дорогое и производительное серверное оборудование, но так ли необходимо это делать, если большую часть времени это оборудование будет простаивать? Ниже будут даны общие рекомендации по подбору серверов и серверного оборудования для различных задач.

От чего зависит производительность сервера?

Производительность любого сервера зависит от следующих параметров:

    тип и производительность процессоров;
    объем и тип оперативной памяти;
    производительность дисковой подсистемы.

Выбор сервера по процессору

Центральный процессор — сердце компьютерной системы любого масштаба. На рынке сегодня существует богатейший выбор процессоров от разных производителей и для успешного выбора из этого многообразия нужно достаточно хорошо разбираться в присутствующих на рынке технологиях.

Основными параметрами процессорной системы (именно системы, так как процессоров, как правило, несколько) являются: количество процессоров, их частота и объем встроенной кэш — памяти.

Благодаря компании Intel Частота (количество операций, которое процессор способен выполнить за секунду) процессора долгое время считалась единственным показателем производительности. Отчасти это действительно так — медленный процессор действительно вполне может сделать всю систему непроизводительной, не успев обработать все поступающие данные. Если не принимать во внимание другие факторы, то математика достаточно проста — чем выше частота, тем выше производительность.

Кэш-память. Один из самых существенных параметров при работе с базами данных. Кэш — это встроенная в процессор память, которая служит для маскирования обращений к оперативной памяти. Дело в том, что процессор в любом случае работает гораздо быстрее оперативной памяти, причем разница составляет не проценты, а десятки раз. Соответственно, при недостаточном объеме кэш-памяти процессору приходится пропускать такты и ждать пока нужные данные не подгрузятся из оперативной памяти.

Это нельзя назвать проблемой при передаче крупных объемов данных (например видео-контента), поскольку при этом данные непосредственно через процессор не проходят. Кэш важен в основном для работы с плотными массивами информации (как правило, базами данных). Причина проста — в отличие от простой передачи данных, при которой осуществляется линейное чтение, при работе с базами данных происходит практически случайное обращение к разным точкам жестких дисков и, при достаточно большом объеме базы, время, затрачиваемое на поиск, становится неоправданно длительным.

Чтобы это время уменьшить, недавно запрошенные данные перемещаются (через оперативную память) в процессорный кэш. Как правило, с базами данных единовременно работает достаточно большое количество пользователей и чем больше кэш, тем большее количество пользователей смогут одновременно получать данные.

Далее необходимо небольшое отступление, посвященное ситуации на нынешнем рынке процессоров для «легких» и «средних» серверов. Этот рынок поделен между двумя компаниями — AMD и Intel с их линейками Opteron (AMD), Xeon и Itanium (Intel). Для того, чтобы понять, в чем именно они различны необходимо поподробнее рассмотреть их архитектуры.

XEON (Intel)

Процессор появился достаточно давно и имеет неплохую производительность за умеренные деньги. Сегодня на рынке представлены модели с частотами от 1,5 до 3,66ГГц и с объемами кэш-памяти третьего уровня от 1 до 8 Мб. Недостаток этих процессоров состоит в том, что для подключения нескольких процессоров используется одна общая полудуплексная шина, которая в случае интенсивного обращения к оперативной памяти становится «узким местом» системы.

Шина имеет не слишком высокие для сервера показатели: разрядность 128 бит и скорость 400 МГц, максимальная скорость передачи данных составляет 6,4 Гб/сек. В этих условиях единственным способом снизить нагрузку на системную шину является увеличение объема кэш-памяти , что мы и наблюдаем. Выпускаются модели с индексами DP (для использования в двухпроцессорных серверах) и MP (для четырехпроцессорных серверов).

Системы на базе XEON не поддерживают более 4-х процессоров.

ITANIUM (Intel)

Сравнительно недавно появившееся семейство процессоров. От прочих отличаются несколько более низкими частотами, очень большим объемом кэша третьего уровня — его объем может доходить до 9 Мб и расширенной поддержкой 64-битной архитектуры. К сожалению, эти процессоры были неоднозначно приняты рынком — их высокая цена и сложность создания совместимых с ними платформ сделали их непривлекательными для широкого применения. Свою лепту внес и отказ корпорации Microsoft от их поддержки. Все эти факторы определили положение Itanium на рынке как процессора высшего уровня, применяемого для построения высокопроизводительных многопроцессорных (от 64 до 256 единиц) систем. Также оправдано использование в составе кластеров, хотя из-за издержек на передачу данных между процессорами производительность кластера всегда ниже, чем полноценной многопроцессорной системы.

OPTERON (AMD)

Семейство серверных процессоров, представленных компанией AMD. В самих этих процессорах не реализовано каких-либо принципиально новых технологий, если не считать полноценной поддержки 64-битной архитектуры (Intel этом вопросе несколько отстает, её технология EM64T является скорее эмуляцией 64-битного режима).

От серии Xeon они отличаются в первую очередь тем, что процессоры подключаются к общей коммутируемой памяти, то есть каждый процессор получает доступ к требуемому участку памяти по коммутируемому каналу. Когерентность памяти при такой архитектуре обеспечить проще, чем для шинной. В результате такие системы лучше масштабируются, и их скорость отклика как правило оказывается выше. На рынке представлены модели с частотами от 1,4 до 2,8 ГГц с маркировками 1xx (однопроцессорные сервера и рабочие станции), 2xx (сервера и станции до 2 процессоров) и 8xx (поддержка до 8 процессоров). Небольшой объем кэша второго уровня (1 мб) компенсируется высокопроизводительной шиной HyperTransport, поддерживающей частоту в 1ГГц (800 МГц для Opteron’ов предыдущего поколения).

Все вышеизложенное весьма актуально при выборе многопроцессорной системы. Разумеется, конкретный выбор архитектуры может быть сделан только после анализа конкретных предъявляемых к нему задач, но в целом можно порекомендовать следующее.

Процессоры Xeon есть смысл использовать для файл-серверов и прочих систем, которые не будут одновременно обрабатывать большое количество мелких запросов. При таких задачах процессор не «прогоняет» через себя (а значит через свою шину) чрезмерных объемов информации, следовательно «узкое место» серии Xeon не сможет радикально повлиять на производительность. Кроме того, из-за технологических особенностей на один сервер невозможна установка более чем четырех таких процессоров.

Opteron-ы не обладают такой частотой как процессоры Intel, но имеют ряд других преимуществ, а именно — высокую пропускную способность шины и аппаратную поддержку 64-битной архитектуры. Последнее позволяет им адресовать практически неограниченный объем оперативной памяти. Таким образом, оптимальное применение процессоров Opteron — сервера поддержки баз данных. На один сервер можно установить до 8 процессоров, что обеспечивает прекрасную производительность.

Процессоры Itanium по ряду причин не сыскали популярности на рынке «легких» и «средних» систем. Среди этих причин — высокая стоимость как самих процессоров, так и их «родных» платформ. Помимо этого нерешенной осталась старая «болезнь», характерная ещё для Xeon’ов — перегруженность процессорной шины. В новейшем чипсете E8870 эта проблема решена «в лоб», то есть фактически восьмипроцессорная система на Itanium’ах представляет собой кластер из двух четырехпроцессорных серверов, связанных по высокоскоростной полнодуплексной шине со скоростью передачи данных 12,8 Гб/сек. Однако, сама идея кластера предполагает некоторое снижение производительности за счет времени, необходимого на передачу данных с одного узла кластера на другой. В результате для четырех- и восьмипроцессорных систем более актуальны процессоры Opteron.

Таким образом, учитывая невысокие тактовые частоты процессоров Itanium, их не имеет смысла применять на серверах среднего класса. Их применение оправдано только в крупных многопроцессорных системах с количеством процессоров более 32.

Несколько слов о многоядерных процессорах. По сути, оснащение одного процессора несколькими ядрами является попыткой получить преимущества кластерной системы (возможность распараллеливания процессов) без её недостатков (недостаточно быстрой коммутации узлов кластера). Разумеется, установка двуядерного процессора на производительность отрицательно не повлияет, но и ощутимых преимуществ может не дать. Двуядерность дает преимущества в распараллеливаемых приложениях, то есть тех, где нужно обрабатывать большое количество одновременных запросов. Сервер на 4-х двуядерных 3 ГГц Оптеронах операционная система будет видеть как16-типроцессорную систему с частотой каждого процессора 1,5 ГГц.

Выбор оперативной памяти для сервера

Ещё никто никогда не жаловался на то, что у него в сервере, равно как и в рабочей станции слишком много оперативной памяти. Но память для серверов, в отличие от рабочих станций, во-первых, стоит гораздо дороже, а, во-вторых, имеет гораздо большее значение в плане производительности.

Что касается объема памяти, то практически невозможно дать какие-то общие рекомендации, все слишком индивидуально для каждой системы и поставленных задач. Как показала практика, в среднем для сервера баз данных должно хватить 256 мегабайт на нужды операционной системы, примерно по 64 мегабайта на каждого активно работающего с базой пользователя плюс не менее половины от объема самой базы данных. Например: для отдела, состоящего из 20 человек и работающего с базой данных объемом в 5 Гб желательна установка сервера с не менее чем 4Гб памяти (256 мб (операционная система сервера) + 1280 мб (64 мб*20 пользователей) + 2,5гб (половина от объема базы данных)= 4036 Мб.~ 4Гб)

В продаже можно встретить модули памяти объемом в 256, 512,1024, 2048, 4096 мегабайт, но для корректной работы оборудования память можно наращивать только путем удвоения существующего объема.

Существует два основных стандарта памяти — DDR1 и DDR2. Они отличаются скоростью передачи данных — для DDR1 это 266 мГц, 333 МГц, 400 МГц, для DDR2 — 533 МГц, 667 МГц, и 800 МГц. Здесь все просто — чем выше частота, тем лучше. Следует только учесть, что эти стандарты между собой несовместимы и при покупке сервера, ориентированного на дальнейший рост, желательно приобретать платформу, поддерживающую DDR2.

Ещё один важный момент, на который следует обращать внимание при выборе памяти — наличие у нее функции ECC (Error Correcting Code). Память с этой функцией автоматически исправляет ошибки, возникающие в процессе работы. Ошибки в работе памяти оказывают сильный негативный эффект на производительность сервера и могут привести к самим разным последствиям, вплоть до потери информации. ECC память работает несколько медленнее обычной (примерно на 5%) и стоит значительно дороже, но является обязательным компонентом любой системы, ориентированной на максимальную надежность.

Выбор дисковой подсистемы для сервера

При выборе дисковой системы необходимо исходить из того, на выполнение каких задач будет ориентирован сервер, то есть что для него важнее — низкое время поиска информации и возможность быстрой обработки большого числа одновременных запросов к ней, объем носителей или стоимость.

Жесткие диски, присутствующие сегодня на рынке, различаются интерфейсом подключения (SCSI, SATA1-2 , Fibre Channel, SAS), объемом и скоростью вращения шпинделя.

Выбор интерфейса , опять-таки, зависит от задач, выполняемых сервером. Для быстрого поиска нужных данных в плотной информационной среде желательна установка дисков с интерфейсом SCSI. Эти диски стоят достаточно дорого, но обладают самым низким временем доступа к информации за счет большей, чем у SATA, скорости вращения шпинделя — 10 000 и 15 000 оборотов в минуту. Объем SCSI — дисков не превышает 300 Гб, скорость передачи данных — 320 мб/сек (для стандарта Ultra320 SCSI). Все это делает их неплохим решением для применения в системах, работающих с базами данных и занимающихся сложными расчетами.

SATA — диски, напротив, обладают невысокой скоростью доступа, но объем дисков достигает 500Гб и стоимость их значительно ниже чем SCSI. Скорость вращения шпинделя — до 7 200 оборотов. Такие накопители оптимальны для хранения информации, к которой нет постоянных частых запросов, например для FTP-серверов или организации серверов общего доступа в Internet.

Fibre Channel — развитие идей SCSI. При использовании этого протокола данные передаются по оптическому каналу. Этот интерфейс обладает самой высокой скоростью (до 4 Гбит/сек), но для применения требует специальной (и весьма дорогостоящей) инфраструктуры. Диски с этим интерфейсом применяются в системах, ориентированных на максимальное быстродействие.

SAS (Serial Attached SCSI) — новый интерфейс, направленный не только на повышение производительности накопителей, но и на унификацию систем хранения. Скорость передачи данных — до 3 Гбит-сек, возможно последовательное подключение до 16 256 устройств. Самая, наверное, инновационная черта SAS — полная совместимость с популярным из-за своей экономичности интерфейсом SATA. Таким образом, в одном корпусе можно разместить одновременно как высокопроизводительные SAS, так и экономичные SATA накопители. Кроме того, SAS обеспечивает подключение как стандартных 3.5’, так и 2,5’ дисков, что делает его крайне привлекательным для применения в компактных листовых (blade) серверах.

Вне зависимости от используемого интерфейса желательно выбирать диски с наибольшей возможной для данного интерфейса скоростью вращения шпинделя.

На что ещё следует обращать внимание при покупке сервера?

Основная задача сервера в любой организации — бесперебойное предоставление пользователям своих сервисов. К сожалению, никакая техника не идеальна и рано или поздно отдельные компоненты сервера могут выйти из строя. Полностью избежать этого невозможно, но вполне реально сделать так, чтобы последствия сбоя не оказались, с одной стороны, фатальными, а с другой — могли бы быть исправлены в минимальные сроки и с минимальными затратами.

Если говорить о надежности хранения данных, то её можно повысить путем создания отказоустойчивой схемы RAID. Многие системные платы имеют встроенные RAID — контроллеры, но их надежность может оказаться недостаточной. Для создания действительно отказоустойчивого RAID-а необходимо использовать только внешние RAID — контроллеры.

Что касается обеспечения бесперебойности работы, то можно порекомендовать применение сервера, в который можно установить резервные блоки питания и поддерживающего «горячую» замену дисков. Все это позволяет заменять дефектные компоненты системы без её остановки.

Если же вы ничего не поняли из этой статьи, но для Ваших бизнес-процессов необходим сервер с максимально подходящими производительными параметрами, то просто позвоните нам, наши специалисты помогут Вам подобрать оптимальный сервер, соответствующий параметрам цена-качество.

Выбор сервера сегодня – мировой бренд или отечественная сборка?

Отправить вопрос по решению По будням отвечаем
в течение часа

Выбор сервера сегодня – мировой бренд или отечественная сборка?

Андрей Оловянников,

[email protected]

Наши рассуждения, конечно же, не претендуют на истину в последней инстанции.

Просто мысли в слух, просто желание систематизировать свой многолетний опыт в производстве, продажах и сопровождении серверной продукции разных производителей.

Нам кажется, что в условиях, прямо скажем, не простых для нашей экономики, рассуждения на тему выбора (выбора любого товара) не кажутся такими уж праздными.

Тем более, если этот товар – дорогостоящее серверное оборудование.

Что хуже – потратить “лишние“ деньги за свое спокойствие, или израсходовать на другие насущные нужды (заплатить вовремя налоги, избавиться от долгов, выплатить зарплату… ), лишь потом узнав, что и эти сэкономленные финансы были потрачены впустую?

Попробуем систематизировать наши пристрастия, разобраться в приоритетах при выборе того или иного серверного решения.

Терминология

Для сопоставления преимуществ и недостатков нашего выбора будем пользоваться обобщенными понятиями – Мировые Бренды (МБ) и Supermicro.

Под Мировыми Брендами мы будем понимать лидеров мирового “серверостроения” – IBM (LENOVO), DELL и Hewlett Packard.

Под SUPERMICRO мы понимаем производителей т.н. серверных платформ (материнская плата, корпус, набор программных утилит со всеми необходимыми опциями) для сборки работоспособного сервера под те или иные задачи. SUPERMICRO – это опять же, собирательный образ, под ним мы будем понимать и других производителей серверных решений – Intel, ASUS и др. Просто у фирмы АСКОД накопился самый большой опыт по работе с платформами SUPERMICRO на протяжении последних десяти лет (до этого были в приоритете серверные платформы Intel).

И еще одно существенное замечание – речь здесь идет исключительно об одно – четырех процессорных серверах и СХД на базе процессоров архитектуры x86. Мы даже не пытаемся замахнуться на RISC или Power8 от IBM или BLADE сервера от HP.

Хотим подчеркнуть еще раз – все нижеприведенные размышления опираются исключительно на наш опыт продаж тех или иных серверных решений и ни в коем случае не претендуют на исключительность.

Мировые Брэнды (МБ)

Итак, попробуем сформулировать наши пристрастия по отношению к МБ в виде нескольких пунктов:

1. Сверхнадежность – если под этим определением понимать тщательное тестирование базовых моделей серверов, то да – базовые конфигурации различных моделей серверов тестируются на заводах вендоров очень тщательно на специальных стендах и, зачастую в специальных камерах.

2. Поддержка – за дополнительные (по сравнению со стоимостью сервера, достаточно небольшие) деньги, вы можете приобрести пакет сервисной поддержки, т.н. 24х7х365, который подразумевает выезд специалиста на место, онлайн-консультации, подробные инструкции и описания круглосуточно без выходных, на протяжении всего года.

3. Дополнительная надежность за счет резервирования т.н. “узких” мест – блоки питания, наличие аппаратных контроллеров жестких дисков, корзин для горячей замены дисков и т.д.

4. “Брендовые штучки” – набор т.н. опций, как-то — удаленное управление, автоматическое обновление утилит и прошивок с сайта вендора, и т.н. iDRAC, iLO, EasyManage.

5. Масштабируемость – один из отличительных признаков сервера как такового. Под этим подразумевается прежде всего возможность наращивать вычислительную мощность системы (процессор, память, диски и т.д.) по истечение времени, в зависимости от появившихся новых задач или других нагрузок на сервер. Да, конечно, сервера МБ обладают такой возможностью на протяжении всего срока гарантии (как правило – 3 года). Но и только.

Сколько раз мы сталкивались с проблемой поиска оригинальных комплектующих для сервера МБ у наших клиентов. Дело в том, что у мировых производителей есть понятие EOL (End-of-Life) – когда сервера и комплектующие для них снимаются с производства. И наступает момент, когда они становятся недоступны даже на т.н. сервис-стоках.

6. Сбалансированность и продуманность базовых конфигураций различных линеек серверов.

Теперь “пройдемся” по этим пунктам, взглянув на них с точки зрения решений от SUPERMICRO.

Серверы SUPERMICRO

1. Не будем забывать, что основные комплектующие серверов – процессоры (INTEL), жесткие диски (Seagate, WD, Hitachi ), память ( Samsung, Hynix, Kingston ) ни одним из вендоров МБ не производятся. Качество же сборки и тестирования сервера в случае платформ SUPERMICRO целиком зависит от “сборщиков” – их опыта и добросовестности.

2. Сразу оговоримся, что все эти преимущества за доплату вы получаете при наличии сервисного центра поблизости от вашего расположения, хороших каналов связи.

Ну а поможет ли вам консультация сертифицированного специалиста по телефону или подробная инструкция на пластиковом носителе – вам решать.

На нашей памяти мы сталкивались с онлайн поддержкой различных МБ всего пару раз. Инженеры службы поддержки действительно проявили себя как классные специалисты.

Одно маленькое неудобство – у нас так и не получилось полностью переложить “бремя сервиса” на службу вендора. Все диалоги между клиентом и сервисной службой почему-то велись при посредничестве наших специалистов (в качестве переводчиков с языка клиента на язык сервис-инженеров вендора).

Видимо наши покупатели так устроены – они считают, что если выбор сервера происходил при непосредственном участии продавца, пусть даже и с приобретением расширенного пакета сервисных услуг, то обращаться в первую очередь нужно к продавцу, а не в сервисную поддержку соответствующего вендора.

3. На самом деле, все эти новшества 15-летней давности давно поддерживаются той же SUPERMICRO, у которой в платформах среднего уровня резервирование блоков питания является стандартом. У МБ этот стандарт в большинстве случаев за дополнительные деньги.

Корзинами для жестких дисков с возможностью горячей замены тоже никого не удивишь.

Скорее наоборот – если та же SUPERMICRO предлагает платформы для серверов начального уровня, то нужно потратить время, чтобы в составе платформы был корпус без корзины для HDD.

4. Ну, этим наших производителей платформ (SUPERMICRO) тоже уже давно не удивишь – такие опции как IPMI и KVM-over-LAN стали стандартом для серверных платформ даже начального уровня.

5. Не хотим сказать, что у платформ SUPERMICRO не наступает таких моментов – серверные технологии развиваются очень быстро. Но по крайней мере у SUPERMICRO нет проблем с т.н. фирменными прошивками жестких дисков, процессоров, памяти. Т.е. совместимость этих комплектующих идет на уровне интерфейсов, а не на уровне микрокодов. В любом случае, “степеней свободы” для апгрейда или замены устаревших комплектующих у платформ SUPERMICRO гораздо больше.

6. На самом деле, практически все базовые конфигурации серверов от МБ предлагаются с одной стороны в крайне избыточной конфигурации (присутствие доп. опций, которые вам не понадобятся), с другой стороны – зачастую крайне недостаточны – один минимальный процессор в двухпроцессорной системе, 8ГБ ОЗУ, один-два жестких диска. При попытке сконфигурировать базовую модель под ваши задачи сразу “чувствуется разница” – резкое увеличение стоимости при оставшейся избыточности. Платформы SUPERMICRO предоставляют вам гораздо большее разнообразие выбора.

Краткое резюме:

В наше действительно тяжелое, в финансовом смысле время, когда практически перед каждым владельцем бизнеса или директором постоянно стоит непростой выбор – модернизировать парк IT, приобрести новый сервер или, условно, выплатить зарплату сотрудникам, особенно думать не приходится – нужно экономить деньги НЕ В УЩЕРБ КАЧЕСТВУ. В конце концов, если есть сомнения, на разницу в стоимости можно приобрести ЗИП на основные комплектующие для оперативной замены, и еще деньги останутся.

Одним словом – СЕГОДНЯ НАШ ВЫБОР В ПОЛЬЗУ УСЛОВНОГО СЕРВЕРА SUPERMICRO.

P.S. Все вышеприведенные рассуждения ни в коей мере не касаются уникальных технологий, которые регулярно предлагают рынку МБ – сетевых, блейд, смарт, и др.

2.3.2. Выбор сервера. BPwin и Erwin. CASE-средства для разработки информационных систем

Выбор сервера под 1С | POLYWORKS

Выбор сервер для 1С задача достаточно сложная, т.к. для подбора оптимальной конфигурации необходимо знать особенности эксплуатации и формат работы с 1С. Возможно, в системе будет работать 3-4 сотрудника, которые работают не одновременно и с небольшим кол-вом данных или это 10-15 одновременно работающих сотрудников интенсивно вносящих изменения и постоянно формирующих сложные отчеты и ведомости и таких факторов очень много, предугадать их на 100% не возможно.

Поэтому мы постараемся дать ряд рекомендации, отталкиваясь на кол-во пользователей, т.к. это параметр часто отображает масштабы предприятия и документооборота и прямо пропорционален требованиям к вычислительной мощности сервера.

Начнем с программного обеспечения, которое будет необходимо для развертывания сервера 1С.

Сама по себе платформа 1С может работать на серверах под управлением ОС Windows и Linux, но так сложилось, что большинство наших клиентов используют решения построенные на ОС Windows поэтому вся статья будет рассказываться, опираясь на решения, построенные на операционной системе от Microsoft.

В качестве СУБД платформа 1С поддерживаются несколько вариантов, первый и нативный для 1С это файловый режим, при котором БД размещается в общей папке на одном из ПК в сети и клиенты подключаясь к этой папке могут работать с общей БД. Минусом данного решения является низкая производительность, отказоустойчивость и безопасность. Поэтому это решение будет актуально только для конфигурации с кол-вом пользователей до 10, а лучше до 5.

Идеальным на наш взгляд является использование СУБД SQL от Microsoft и это не какая-то наша личная симпатия к продуктам софтверного гиганта, а реальная картина ситуации на рынке, т.к. другие СУБД поддерживаемые 1С являются на наш взгляд узкоспециализированными, например СУБД Oracle или PostgreSQL. О настройке последнего много интересного написано на habrahabr.ru, но судя по комментариям после статей корректно настроить его работу могут не все администраторы.

Если у Вас есть вопросы по лицензированию представленных выше продуктов, то вы можете задать эти вопросы нашим специалистам, их контакты есть на сайте. А мы переходим к железу.

Конфигурация сервер на кол-во пользователей до 10

Процессор: Intel Xeon E3 1220v5

Оперативная память: не менее 8Гб

Дисковая подсистема: 2 жестких диска SATA

При нажатии на картинку ниже, вы будете перенаправлены на страницу товара с указанной ценой.

Конфигурация до 10 пользователей в шасси Tower

Конфигурация до 10 пользователей в rackmount шасси

Комментарии: Предложенные конфигурации абсолютно идентичны и отличаются лишь форм-фактором шасси. Башенное исполнение сервера идеально подойдет для размещения сервера в одном помещении с сотрудникам, т.к. он не создает много шума, а по размерам идентичен стандартным офисным ПК, тогда как rackmount модель можно разместить почти в любом серверном или даже в коммутационном шкафу тем самым физический ограничив доступ к серверу и произвести коммутацию по всем стандартам жанра.

Сама по себе конфигурация позволяет использовать сервер и в качестве файлового хранилища или прокси сервера, а если емкости станет мало, в сервер можно будет доставить пару жестких дисков и увеличить объем оперативной памяти.

PS: Идеальное решение для небольшой компании.

Конфигурация сервер на кол-во пользователей до 20

Процессор: Intel Xeon E3 1240v5

Оперативная память: не менее 16Гб

Дисковая подсистема: 2xSSD совместно с дисками SATA

При нажатии на картинку ниже, вы будете перенаправлены на страницу товара с указанной ценой.

Конфигурация до 20 пользователей в шасси Tower 2xSSD и 2xSATA

Конфигурация до 20 пользователей в rackmount шасси

Отличительной особенностью конфигурации от предыдущей является более производительный процессор и увеличенный объем оперативной памяти, но главное преимущество, это использование твердотельных дисков SSD. Данные диски отличаются высокой производительностью, а специализированные корпоративные модели позволяют не задуматься о их надежности и долговечности. Использую данные диски в качестве хранилища для оперативной информации, мы обеспечим высокую производительность. Для холодных данных и различных задач файл сервера, мы отдадим обычные SATA диски.

Конфигурация сервер на кол-во пользователей 1С от 20 до 40

Процессор: Один процессор Intel Xeon E5 2620v4

Оперативная память: не менее 32Гб

Дисковая подсистема: 6 жестких дисков SAS совмещенные или полностью замененных на SSD. Внешний RAID контроллер с установленным модулем защиты кэш памяти BBU.

При нажатии на картинку ниже, вы будете перенаправлены на страницу товара с указанной ценой.

Конфигурация сервера для 20-40 пользователей в шасси Tower 6xSAS

Конфигурация сервера для 20-40 пользователей в шасси Rack 6xSAS

Комментарии: Предложенные конфигурации абсолютно идентичны и отличаются лишь форм-фактором шасси. Хоть и башенное исполнение сервера подразумевает его напольное или настольное размещение, но шум производимый данным шасси делает невозможным работу в непосредственной близости от него, поэтому данный корпус может быть с конвертирован Rackmount или вынесен за пределы помещения с персоналом. Шасси могут быть как с резервированным блоками питания, так и с обычными. Разумеется это заметно влияет на цену решения, но и заметно улучшает показатели отказоустойчивости сервера.

В данной конфигурации у нас используется процессор модели Е5, которая может работать в двухпроцессорных конфигурациях, но в рамках текущей задачи будет использоваться лишь один. Но в случае необходимости, кол-во процессоров может быть увеличено, как и оперативной памяти. Это позволит увеличить производительность как за счет увеличения вычислительной мощности, так и кэширования данных ОЗУ. При правильном использовании виртуализации, данный сервер можно очень эффективно разделить между различными задачами как самой 1С, так и других систем.

Конфигурация сервер на кол-во пользователей 1С от 40 до 80

Процессор: Два процессора Intel Xeon E5 2630v4

Оперативная память: не менее 64Гб

Дисковая подсистема: 4 жестких дисков SAS совмещенные с SSD. Внешний RAID контроллер с установленным модулем защиты кэш памяти BBU.

При нажатии на картинку ниже, вы будете перенаправлены на страницу товара с указанной ценой.

Конфигурация сервера для 20-40 пользователей в шасси Rack 4xSAS 4xSSD

Комментарии: В предприятии где только кол-во сотрудников использующих 1С более 40, в обязательном порядке должен быть как минимум серверный шкаф, а в идеальном варианте и специализированное серверное помещение. Поэтому начиная с этого варианта, мы решили отказаться от предложения на шасси башня (tower) и использовать шасси с резервированными блоками питания.

Данная конфигурация будет построена на аналогичной платформе что и предыдущее, но кол-во изначально предустановленных процессоров будет два и они будут с большим кол-вом ядер и увеличенной тактовой частотой и кэшом третьего уровня, а объем оперативной памяти 64ГБ. В сервере изначально будут предустановлены 4 твердотельных жестких дисков.

При заданном кол-ве сотрудников архитектурно было бы правильнее разнести задачи 1С на различные сервера, т.е. вынести на раздельные сервера СУБД, сервер приложении и терминальный сервер.

Конфигурация сервер на кол-во пользователей 1С от 80 и более

Данная конфигурация уже подразумевает разделение задач на несколько серверов, помимо этого необходимо задуматься о кластеризации решения, что соответственно может потребовать использования внешней Системы хранения данных.

Конкретная конфигурация будет сильно зависеть от конкретной задачи, поэтому постараемся дать ряд рекомендации, а вот конкретные конфигурации лучше обсуждать совместно со специалистами компании 1С.

Технология выбора, настройки и реконфигурации сервера

для облака IaaS с несколькими типами серверов

Ямато, Ю., Нисидзава, Ю., Нагао, С., Сато, К.: Метод быстрого и надежного восстановления виртуальных ресурсов в OpenStack . IEEE Trans. Облачные вычисления. (2015). DOI: 10.1109 / TCC.2015.2481392

Google ученый

Ямато Ю., Нисидзава Ю., Мурои М., Танака К .: Разработка сервера управления ресурсами для производственных служб IaaS на основе OpenStack.J. Inf. Процесс. 23 (1), 58–66 (2015)

Google ученый

Ямато, Н., Шигемацу, Н., Миура, Н.: Оценка гибкого метода разработки программного обеспечения для разработки платформы облачных услуг оператора связи. IEICE Trans. Инф. Syst. E97-D (11), 2959–2962 (2014)

Артикул Google ученый

Ямато, Я .: Область применения облачного хранилища гибридного хранилища HDD-SSD, распределенного хранилища и хранилища HDD.IEEJ Trans. Электр. Электрон. Англ. 11 (5), 674–675 (2016)

Статья Google ученый

Yamato, Y .: Сравнение производительности гипервизора OpenStack, контейнеров и серверов baremetal. IEICE Commun. Экспресс 4 (7), 228–232 (2015)

Статья Google ученый

Ямато, Ю., Кацураги, С., Нагао, С., Миура, Н .: Оценка сопровождения программного обеспечения гибкого метода разработки программного обеспечения на основе OpenStack.IEICE Trans. Инф. Syst. E98-D (7), 1377–1380 (2015)

Артикул Google ученый

Ямато, Ю.: Пример использования гибридного хранилища HDD-SSD, распределенного хранилища и хранилища HDD на OpenStack. В: 19-й Международный симпозиум по проектированию баз данных \ и приложениям (IDEAS2015), стр. 228–229, июль 2015 г.

Ямато Ю., Нисидзава Ю., Нагао С. Метод быстрого восстановления виртуальных ресурсов на OpenStack.В: IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC2015), стр. 607–608, январь 2015 г.

Ямато, Ю.: Оценка реализации функций, совместимых с Amazon SQS. IEEJ Trans. Электрон. Инф. Syst. 135 , 561–562 (2015)

Google ученый

10.

Сунага, Х., Такемото, М., Ямато, Й., Йокогата, Й., Накано, Й., Хамада, М .: Повсеместное создание жизни с помощью технологий композиции услуг.В: Всемирный телекоммуникационный конгресс 2006 г. (WTC2006), май 2006 г.

11.

Ямато Ю., Танака Ю., Сунага Х .: Технология повсеместной композиции услуг с учетом контекста. В: Международная конференция IFIP по исследованиям и практическим вопросам корпоративных информационных систем (CONFENIS 2006), стр. 51–61, апрель 2006 г.

12.

Ямато Ю., Накано Ю., Сунага Х .: Исследование и оценка контекстно-зависимого состава услуг и переключения с использованием механизма BPEL и методов семантической сети.В: IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC 2008), стр. 863–867, январь 2008 г.

13.

Takemoto, M., Yamato, Y., Sunaga, H .: Сервисные элементы и шаблоны сервисов для адаптивного сервиса композиция в повсеместной вычислительной среде. В: 9-я Азиатско-Тихоокеанская конференция по коммуникациям (APCC2003), т. 1, pp. 335–338, сентябрь 2003 г.

14.

Бархам, П., Драгович, Б., Фрейзер, К., Хэнд, С., Харрис, Т., Хо, А., Нойгебауэр, Р. , Пратт, И., Варфилд, А.: Xen и искусство виртуализации. В: Материалы 19-го симпозиума ACM по принципам операционных систем (SOSP’03), стр. 164–177, октябрь 2003 г.

15.

Кивити, А., Камай, Ю., Лаор, Д., Люблин, У. ., Лигуори, А .: kvm: монитор виртуальной машины Linux. В: OLS ‘07: The 2007 Ottawa Linux Symposium, стр. 225–230, июль 2007 г.

16.

Дин, Дж., Гемават, С .: MapReduce: упрощенная обработка данных на больших кластерах. В: Материалы 6-го симпозиума по проектированию и внедрению операционных систем (OSDI’04), стр.137–150, декабрь 2004 г.

17.

Патнэм, А., Колфилд, А.М., Чанг, Э.С., Чиу, Д., Константинидес, К., Демме, Дж., Эсмаилзаде, Х., Фауэрс, Дж., Гопал, Г.П., Грей, Дж., Хазелман, М., Хаук, С., Хейл, С., Хормати, А., Ким, Дж .-Й., Ланка, С., Ларус, Дж., Петерсон, Э. ., Поуп, С., Смит, А., Тонг, Дж., Сяо, П.Й., Бургер, Д.: Реконфигурируемая структура для ускорения работы крупномасштабных служб центров обработки данных. В: Материалы 41-го ежегодного международного симпозиума по компьютерной архитектуре (ISCA’14), стр.13–24 июня 2014 г.

18.

Веб-сайт Amazon Elastic Compute Cloud, http://aws.amazon.com/ec2

19.

Пфафф, Б., Петтит, Дж., Копонен, Т., Амидон, К., Касадо, М., Шенкер, С.: Расширение сети на уровень виртуализации. В: Материалы 8-го семинара ACM по горячим темам в сетях (HotNets-VIII), октябрь 2009 г.

20. Веб-сайт

OpenStack Heat, https://wiki.openstack.org/wiki/Heat

21.

Ямато Ю., Мория Т., Огава Т., Акахани Дж .: Обзор общедоступного API облачных вычислений IaaS. IEEJ Trans. Электрон. Инф. Syst. 132 , 173–180 (2012)

Google ученый

22.

Сунага, Х., Ямато, Ю., Охниши, Х., Канеко, М., Иио, М., Хирано, М.: Архитектура платформы доставки услуг для сети следующего поколения. В: ICIN2008, сессия 9-A, октябрь 2008 г.

23.

Ямато, Ю.: Метод генерации шаблонов услуг в структуре координации услуг.В: 2-й Международный симпозиум по повсеместным вычислительным системам (UCS 2004), ноябрь 2004 г.

24.

Мияги, Ю., Ямато, Ю., Накано, Ю., Хирано, М.: Система поддержки для разработки сценариев композиции веб-сервисов без навыков работы с веб-приложениями. В: Международный симпозиум IEEE по приложениям и Интернету (SAINT’09), стр. 193–196, июль 2009 г.

25.

Ямато Ю., Охниши, Х., Сунага, Х .: Разработка сервера управления услугами для службы координации веб-телеком.В: IEEE International Conference on Web Services (ICWS 2008), pp. 600–607, Sept 2008

26.

Yamato, Y., Nakano, Y., Sunaga, H .: Context-Aware Composition and Change- по использованию BPEL Engine и семантической сети, стр. 257–270. Издатель открытого доступа INTECH, Риека, Хорватия (2010)

27.

Ямато Ю., Охниши, Х., Сунага, Х .: Исследование агента обработки услуг для контекстно-зависимой координации услуг. В: Международная конференция IEEE по сервисным вычислениям (SCC 2008), стр.275–282, июль 2008 г.

28.

Накано Ю., Ямато Ю., Такемото М., Сунага Х .: Метод создания веб-сервисов из веб-приложений. В: Международная конференция IEEE по сервис-ориентированным вычислениям и приложениям (SOCA 2007), стр. 65–71, июнь 2007 г.

29.

Камп П.-Х., Уотсон Р.Н.М .: Тюрьмы: ограничение всемогущего корня. В: Материалы 2-й Международной конференции SANE, май 2000 г.

30.

Сандерс, Дж., Кандрот, Э .: Пример CUDA: введение в универсальное программирование на GPU.Аддисон-Уэсли, ISBN-0131387685, 2011

31.

Кириазис, Г .: Гетерогенная системная архитектура: технический обзор. Официальный документ, HSA Foundation, август 2012 г. http://developer.amd.com/wordpress/media/2012/10/hsa10.pdf

32.

Фитцпатрик, Б .: Распределенное кэширование с помощью memcached. Linux журнал 2004 (124), 5 (2004)

Google ученый

33.

Бреч, Б., Рубио, Дж., Холлингер, М .: Data Engine для NoSQL — IBM Power Systems Edition. Белая книга, IBM (2015)

Google ученый

34.

Че, С., Ли, Дж., Шеффер, Дж. У., Скадрон, К., Лач, Дж .: Ускорение приложений с интенсивными вычислениями с помощью графических процессоров и FPGA. В: Симпозиум IEEE по процессорам для конкретных приложений (SASP 2008), стр. 101–107, июнь 2008 г.

35.

Jones, DH, Powell, A., Bouganis, CS, Cheung, PYK: GPU против FPGA для высокой производительности вычисления.В: Международная конференция IEEE по программируемой логике и приложениям (FPL 2010), стр. 119–124, август 2010 г.

36.

Веб-сайт TPC-C, http://www.tpc.org/tpcc/

37.

Сирахата, К., Сато, Х., Мацуока, С .: Планирование задач гибридной карты для гетерогенных кластеров на базе графического процессора. В: Вторая международная конференция IEEE по технологиям и науке облачных вычислений (CloudCom), стр. 733–740, декабрь 2010 г.

38.

Lee, G., Chunz, B.-Г., Каци Р.Х .: Распределение ресурсов и планирование в облаке с учетом неоднородности. В: Proceedings of HotCloud, стр. 1–5, 2011 г.

39.

Веб-сайт Himeno Benchmark, https://openbenchmarking.org/test/pts/himeno

40.

Веб-сайт UnixBench, https://code.google.com/p/byte-unixbench/

41.

Ямато Ю., Мурои М., Танака К., Учимура М .: Разработка технологии управления шаблонами для простого развертывания виртуальных ресурсов на OpenStack.J. Cloud Comput. (2014). DOI: 10.1186 / s13677-014-0007-3

Google ученый

42.

Yamato, Y .: Технология автоматической проверки программных исправлений для пользовательских виртуальных сред в облаке IaaS. J. Cloud Comput. 4 , 4 (2015). DOI: 10.1186 / s13677-015-0028-6

Артикул Google ученый

43.

Yamato, Y .: Технология автоматического тестирования системы патча программного обеспечения виртуальной машины пользователя в облаке IaaS.IEEJ Trans. Электр. Электрон. Англ. 10 (S1), 165–167 (2015)

Артикул Google ученый

44.

Ямато, Ю.: Рекомендации по архитектуре серверов с учетом производительности и технология автоматической проверки производительности в облаке IaaS. Серв. Ориентированные вычисления. Прил. (2016). DOI: 10.1007 / s11761-016-0201-x

Google ученый

45.

Ямато, Ю.: Предложение структуры сервера и технология автоматической проверки на IaaS-облаке серверов множественного типа. В: Международная конференция по интернет-исследованиям (NETs2015), июль 2015 г.

46.

Ямато, Ю.: Технология автоматической проверки исправлений программного обеспечения виртуальных машин в облаке IaaS. Мировая Акад. Sci. Англ. Technol. Int. J. Comput. Электр. Автомат. Control Inf. Англ. 9 (1), 347–354 (2015)

Google ученый

47.

Ямато, Ю.: Автоматическая проверка исправлений множественных виртуальных машин. В: 7-я Международная конференция по повсеместным и будущим сетям (ICUFN 2015), стр. 837–838, июль 2015 г.

48.

Виньеш, Т.Р., Венцзин, М., Дэвид, К., Гаган, А .: Составитель и поддержка во время выполнения для включения вычислений обобщенного сокращения в гетерогенных параллельных конфигурациях. В: 24-я Международная конференция ACM по суперкомпьютерам (ICS’10), стр. 137–146, 2010 г.

49.

Crago, S., Данн, К., Идс, П., Хохштейн, Л., Канг, Д.-И., Кан, М., Модиум, Д., Синг, К., Сух, Дж., Уолтерс, Дж. П.: Гетерогенное облако. вычисления. В: Международная конференция IEEE по кластерным вычислениям (CLUSTER), стр. 378–385, сентябрь 2011 г.

50.

Ухиб, Ф., Стадлер, Р., Линдгрен, Х .: Динамическое распределение ресурсов с целями управления — реализация для облако OpenStack. В: Труды по управлению сетями и услугами, 8-я международная конференция 2012 г. и семинар 2012 г. по управлению виртуализацией систем, стр.309–315, октябрь 2012 г.

51.

Лю, X., Чжу, X., Падала, П., Ван, З., Сингхал, С.: Оптимальное многомерное управление дифференцированными услугами на платформе общего хостинга. В: Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control, pp. 3792–3799, 2007

52.

Ургаонкар, Б., Шеной, П., Роско, Т .: Резервирование ресурсов и профилирование приложений на платформах общего хостинга. В: Симпозиум по разработке и внедрению операционных систем, стр. 239–254. ACM Press, 2002

53.Веб-сайт компилятора

PGI, https://www.pgroup.com/resources/accel.htm

54.

Веб-сайт Aparapi, http://developer.amd.com/tools-and-sdks/opencl-zone/aparapi/

55.

Altera SDK для веб-сайта OpenCL, https://www.altera.com/products/design-software/embedded-software-developers/opencl/documentation.html

56.

Yamato, Y .: Оптимальная технология развертывания приложений для гетерогенного облака IaaS.J. Inf. Процесс. 25 (1), 56–58 (2017)

Google ученый

57.

Ямато, Ю.: Предложение оптимальной технологии развертывания приложений для гетерогенного облака IaaS. В: 6-й Международный семинар по информатике и инженерии (WCSE2016), стр. 34–37, июнь 2016 г.

58.

Ричардс П., Уэстон С. Технологии в банковской сфере — проблема масштаба и сложности. Стэнфордский университет, Стэнфорд (2011)

Google ученый

59.

Лим, К., Мейснер, Д., Саиди, А.Г., Ранганатан, П., Вениш, Т.Ф .: Тонкие серверы со смарт-трубами: разработка ускорителей SoC для Memcached. В: Материалы 40-го ежегодного международного симпозиума по компьютерной архитектуре (ISCA’13), стр. 36–47, июнь 2013 г.

60.

Ито, Х., Кониси, Р., Накада, Х., Огури, К. ., Нагоя, А., Инамори, М .: Динамически реконфигурируемая логика LSI-PCA-1: первая реализация архитектуры пластиковых ячеек. IEICE Trans. Инф. Syst. E86-D (5), 859–867 (2003)

Google ученый

61.

Yokohata, Y., Yamato, Y., Takemoto, M., Sunaga, H .: Архитектура композиции сервисов для программируемости и гибкости в повсеместных коммуникационных сетях. IEEE International Symposium on Applications and the Internet Workshops (SAINTW’06), pp. 145–148, Jan 2006

62.

Nakano, Y., Yamato, Y., Sunaga, H .: аватар на основе веб-службы сервисное моделирование в сети следующего поколения. В: 7-й Азиатско-Тихоокеанский симпозиум по информационным и телекоммуникационным технологиям (APSITT2008), стр.52–57, апрель 2008 г.

63.

Накано, М., Такемото, Ю., Сунага, Х .: Эффективный механизм создания веб-сервисов для повсеместной сервис-ориентированной архитектуры. В: 8-я Международная конференция IEEE по технологиям электронной коммерции и 3-я Международная конференция IEEE по корпоративным вычислениям, электронной коммерции и электронным услугам (CEC / EEE 2006), стр. 85, июнь 2006 г.

64.

Takemoto , М., Охиси, Т., Ивата, Т., Ямато, Ю., Танака, Т., Токумото, С., Симамото, Н., Курокава, А., Сунага, Х., Коянаги, К .: Метод композиции услуг и его реализация в архитектуре предоставления услуг для повсеместных вычислительных сред. IPSJ J. 46 (2), 418–433 (2005)

Google ученый

65.

Ямато, Ю., Сунага, Х .: Составление контекстно-зависимых услуг и переключение компонентов с использованием методов семантической паутины. В: Международная конференция IEEE по веб-службам (ICWS 2007), стр. 687–694, июль 2007 г.

66.

Yokohata, Y., Yamato, Y., Takemoto, M., Tanaka, E., Nishiki, K .: Контекстно-зависимая служба предоставления контента для торговых центров на основе повсеместной сервисно-ориентированной сетевой инфраструктуры и агента аутентификации и контроля доступа фреймворк. В: IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC 2006), стр. 1330–1331, январь 2006 г.

67.

Yamato, Y., Fukumoto, Y., Kumazaki, H .: Платформа прогнозного обслуживания с анализом звукового потока в края. J. Inf. Процесс. 25 , 317–320 (2017)

Google ученый

68.

Ямато Ю., Фукумото Ю., Кумадзаки Х .: Предложение услуг по предотвращению краж в магазинах с использованием анализа изображений и проверки ERP. IEEJ Trans. Электр. Электрон. Англ. 12 (S1), 141–145 (2017)

Статья Google ученый

69.

Ямато Ю., Фукумото Ю., Кумадзаки Х .: Анализ машинного шума для обслуживания в реальном времени. В: Восьмая международная конференция по обработке графики и изображений (ICGIP2016), октябрь 2016 г.

70.

Ямато, Ю.: Предложение платформы анализа жизненно важных данных с использованием носимого датчика. В: 5-я Международная конференция IIAE по разработке промышленных приложений 2017 (ICIAE2017), стр. 138–143, март 2017 г.

71.

Ямато Ю., Фукумото Ю., Кумадзаки Х .: Видео с камеры безопасности и данные ERP система согласования для предотвращения кражи. В: IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC2017), pp. 1021–1022, Jan 2017

72.

Yamato, Y .: Эксперименты по оценке положения на транспортных средствах с использованием носимых датчиков ускорения.В: 3-я Международная конференция IEEE по безопасности больших данных в облаке (BigDataSecurity 2017), май 2017 г.

73.

Ямато Ю., Фукумото Ю., Кумадзаки Х .: Предложение платформы прогнозного обслуживания в реальном времени с 3D принтер для служебного транспорта. Int. J. Inf. Электрон. Англ. 6 (5), 289–293 (2016)

Google ученый

74.

Ямато Ю., Кумадзаки Х., Фукумото Ю.: Предложение по внедрению лямбда-архитектуры для профилактического обслуживания в реальном времени.В: Четвертый международный симпозиум по вычислениям и сетям (CANDAR2016), 2016 г., стр. 713–715, ноябрь 2016 г.

Алгоритм выбора сервера

— Руководство MongoDB

Документация

Главная страница → Руководство MongoDB

Драйверы

MongoDB используют алгоритм выбора сервера, чтобы выбрать, какой член набора реплик для использования или при подключении к нескольким экземпляров mongos , из которых экземпляров mongos использовать.

Выбор сервера происходит один раз за операцию.

Выбор сервера происходит один раз за операцию и регулируется чтение предпочтений и localThresholdMS настройки для определения права участников на чтение.Предпочтение чтения переоценивается для каждой операции.

Режим предпочтений чтения	Процесс выбора
	Драйвер выбирает основной.
	Драйвер составляет список допустимых вторичных членов. maxStalenessSeconds и тег устанавливает указанные в предпочтении чтения может дополнительно ограничить правомочность членов. Если список подходящих участников не пуст, водитель определяет, какой из подходящих участников является «ближайшим» (т. е. участник с наименьшим средним временем приема-передачи в сети) и вычисляет окно задержки, добавляя среднее время приема-передачи этого «ближайшего» сервера и `localThresholdMS` . Драйвер использует это окно задержки для сократите список подходящих членов до тех членов, которые попадают в это окно. Из этого списка правомочных участников, попадающих в окно задержки, драйвер случайным образом выбирает подходящего участника.
	Драйвер составляет список подходящих участников (основных и вторичные). maxStalenessSeconds и указанные наборы тегов в предпочтении чтения может еще больше ограничить право на участие членов. Если список подходящих участников не пуст, водитель определяет, какой из подходящих участников является «ближайшим» (т. е. участник с наименьшим средним временем приема-передачи в сети) и вычисляет окно задержки, добавляя среднее время приема-передачи этого «ближайшего» сервера и `localThresholdMS` .Драйвер использует это окно задержки, чтобы сократить список подходящих участников тем участникам, которые попадают в это окно. Из этого списка правомочных участников, попадающих в окно задержки, драйвер случайным образом выбирает подходящего участника.
	Если первичный доступен, драйвер выбирает первичный. Если основной недоступен, следует выбор сервера процесс для предпочтения чтения `вторичный` для выбора правомочный вторичный член.
	После процесса выбора сервера для чтения предпочтение `вторичное` , если список приемлемых вторичных members не пусто, драйвер выбирает подходящего дополнительного члена. В противном случае, если список пуст, драйвер выбирает первичный.

Если в соединении более одного экземпляра mongos список семян, драйвер определяет, какой mongos является «ближайший» (т.е. участник с самой низкой средней сетью время приема-передачи) и вычисляет окно задержки, добавляя среднее время приема-передачи этого «ближайшего» экземпляра mongos и localThresholdMS . Драйвер будет загружать баланс случайным образом через экземпляров mongos , которые попадают в задержку окно.

Параметры чтения и шарды

Для сегментированных кластеров, имеющих шарды с набором реплик, монго применяет предпочтение чтения при чтении из осколков.Сервер выбор определяется предпочтением чтения и репликацией .localPingThresholdMs настройки. Предпочтение чтения повторно оценивается для каждой операции.

Начиная с версии 4.4, mongos поддерживает хеджирование читает для не первичных режимов чтения предпочтений. То есть монгос может отправить дополнительное чтение другому участнику, если доступно, для хеджирования чтения операция при использовании не первичных предпочтений чтения . Дополнительное чтение, отправленное для хеджирования прочитанного операция использует значение maxTimeMS из maxTimeMSForHedgedReads .

Хеджированные чтения поддерживаются для следующих операций:

Для использования хеджированных чтений:

Режим предпочтения чтения	Процесс выбора
	`9 выбирает основной mong .`
	`mongos` составляет список допустимых вторичных участников. maxStalenessSeconds и тег устанавливает указанные в предпочтении чтения может дополнительно ограничить правомочность членов. Если список подходящих участников не пуст, `mongos` определяет, какой участник имеет право "ближайший" (т. е. участник с наименьшим средним время приема-передачи сети) и вычисляет окно задержки добавив среднее время прохождения "ближайшего" сервер и репликация `.localPingThresholdMs` (или `--localThreshold` параметр командной строки). `mongos` использует это окно задержки, чтобы сократить список подходящих участников тем участникам, которые попадают в это окно. Из этого списка правомочных участников, попадающих в окно задержки, `mongos` случайным образом выбирает имеющий право член. При использовании хеджированных чтений `mongos` выбирает второй имеющий право член, если таковой имеется.
	`mongos` составляет список подходящих участников (основных и вторичные). maxStalenessSeconds и указанные наборы тегов в предпочтении чтения может еще больше ограничить право на участие членов. Если список подходящих участников не пуст, `mongos` определяет, какой участник имеет право "ближайший" (т. е. участник с наименьшим средним время приема-передачи сети) и вычисляет окно задержки добавив среднее время прохождения "ближайшего" сервер и репликация `.localPingThresholdMs` (или `--localThreshold` параметр командной строки). В `mongos` использует это окно задержки для сокращения вниз по списку подходящих членов к тем членам, которые попадают в это окно. Из этого списка правомочных участников, попадающих в окно задержки, `mongos` случайным образом выбирает имеющий право член. При использовании хеджированных чтений `mongos` выбирает второй имеющий право член, если таковой имеется.
	Если первичный доступен, `mongos` выбирает первичный. Если основной недоступен или если `монго` использование хеджированных чтений, сервер выбор следует за процессом предпочтения чтения `среднее` .Для хеджированных чтений: Если первичный доступен, `монго` выбирает единственного допущенного вторичного, если таковой имеется. Если основной недоступен, `монго` выбирает двух подходящих вторичных компаний, если таковые имеются.
	После процесса выбора сервера для чтения предпочтение `вторичное` , если список приемлемых вторичных члены непусто, `монго` выбирает подходящего вторичного.При использовании хеджированные чтения, `mongos` выбирает другой вторичный, если доступный. Если список приемлемых вторичных участников пуст или если `mongos` использует хеджирование читает и только один имеет право вторичный доступен, `mongos` выбирает начальный.

Interaction Media Server Технический справочник

Важно!

Если вы измените существующую конфигурацию правил выбора, это повлияет на все местоположения, которые в настоящее время используют эту конфигурацию.Перед изменением конфигурации, Genesys рекомендует проверить, как модификации могут повлиять на каждое местоположение, использующее конфигурацию.

Чтобы добавить или изменить медиа-сервер взаимодействия Конфигурация правил выбора

На сервере CIC или удаленном персональном компьютере откройте Interaction Администратор.
Примечание:
Чтобы добавить или изменить конфигурации правил выбора, ваш пользователь CIC У ID должно быть разрешение Administrator Access для конфигураций.Эти конфигурации появляются в списке Selection. Раздел правил доступа администратора диалоговое окно в Interaction Administrator. Для дополнительной информации, см. «Доступ администратора» в справке Interaction Administrator Help .
На левой панели администратора взаимодействия в окне под объектом, который представляет ваш сервер CIC, разверните Регионализация контейнер.
В контейнере Regionalization щелкните объект Selection Rules .
Выполните одно из следующих действий:
- Чтобы создать конфигурацию правил выбора, выполните следующие шаги:
  1. Щелкните правой кнопкой мыши пустой на правой панели, а затем щелкните Новый .
  2. В результате Запись В диалоговом окне "Имя " введите уникальное имя для нового выделенного фрагмента. Конфигурация правил, а затем нажмите ОК .
- Чтобы изменить существующий выбор Конфигурация правил, дважды щелкните конфигурацию правил выбора элемент на правой панели.
Interaction Administrator отображает конфигурацию правила выбора диалоговое окно для настройки правил выбора.

На вкладке Общие используйте следующие элементы управления для изменения конфигурации правил выбора:

Приоритет Перечень локаций
Добавить	Добавляет статическое или переменное местоположение для приоритетного местоположения список.
Удалить	Удаляет выбранное местоположение из приоритетного местоположения список.
Двигаться вверх	ходов выбранное место на более высокое место в списке приоритетов Список местоположений .
Вниз	ходов выбранное место в более низкую позицию в с приоритетом Список местоположений .
Группа выбрана	Назначает выбранные местоположения в группу, которая обеспечивает балансировку нагрузки обработки звука звонка. Совет: Чтобы выбрать несколько местоположений, нажмите и удерживайте клавишу Ctrl , щелкая каждое место в коробке.
Разгруппировать выбрано	Удаляет выбранное место из существующей обработки звука вызова группа.
Исключено Перечень локаций
Не использовать любые другие места	Ограничения CIC от выбора любого другого местоположения, кроме этих местоположений указано в списке Prioritized Location коробка.
Используйте любой Местоположение, кроме следующего	Позволяет CIC для выбора любого доступного местоположения после того, как он не может найти доступный медиа-сервер взаимодействия в приоритетном Список локаций коробка.CIC исключает любые средства взаимодействия Местоположение сервера, указанное в Excluded Location список.
Добавить	Добавляет местоположение в списке Excluded Location коробка.
Удалить	Удаляет выбранное местоположение из исключенного местоположения список.
Восстановить по умолчанию	Сброс эта конфигурация к настройкам по умолчанию.

Нажмите ОК .

(PDF) Технология выбора, настройки и реконфигурации сервера для облака IaaS с несколькими типами серверов

Распространение и воспроизведение на любом носителе, при условии, что вы укажете соответствующую ссылку на оригинального автора (ов)

и источник, предоставьте ссылку на лицензию Creative Commons и укажите, были ли внесены изменения

Ссылки

1. Ямато, Ю., Нисидзава, Ю., Нагао, С., Сато, К .: Быстрый и надежный метод восстановления виртуальных ресурсов

на OpenStack. IEEE Trans. Облачные вычисления. (2015). doi: 10.1109 / TCC.2015.2481392

2. Ямато, Ю., Нисидзава, Ю., Мурои, М., Танака, К.: Разработка сервера управления ресурсами для

производственных служб IaaS на основе OpenStack. J. Inf. Процесс. 23 (1), 58–66 (2015)

3. Ямато, Ю., Шигемацу, Н., Миура, Н.: Оценка гибкого метода разработки программного обеспечения для разработки платформы облачных услуг оператора

.IEICE Trans. Инф. Syst. E97-D (11), 2959–2962 (2014)

4. Ямато, Й .: Область применения облачного хранилища для гибридного хранилища HDD-SSD, распределенного хранилища и хранилища

HDD. IEEJ Trans. Электр. Электрон. Англ. 11 (5), 674–675 (2016)

5. Ямато, Я .: Сравнение производительности гипервизора OpenStack, контейнеров и серверов baremetal. IEICE

Commun. Express 4 (7), 228–232 (2015)

6. Ямато, Ю., Кацураги, С., Нагао, С., Миура, Н .: Оценка сопровождения программного обеспечения гибкого программного обеспечения

Метод разработки

на основе OpenStack.IEICE Trans. Инф. Syst. E98-D (7), 1377–1380 (2015)

7. Ямато, Й .: Пример использования гибридного хранилища HDD-SSD, распределенного хранилища и хранилища HDD на

OpenStack. В: 19-й Международный симпозиум по проектированию баз данных \ и приложениям (IDEAS2015),

стр. 228–229, июль 2015 г.

8. Ямато Ю., Нисидзава Ю., Нагао С. Метод быстрого восстановления виртуальных ресурсов на OpenStack. В:

IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC2015), стр.607–608, январь 2015 г.

9. Ямато, Й .: Оценка реализации функций, совместимых с amazon SQS. IEEJ Trans. Электрон.

Инф. Syst. 135, 561–562 (2015)

10. Сунага, Х., Такемото, М., Ямато, Й., Йокохата, Й., Накано, Й., Хамада, М .: Повсеместная жизнь

Создание через служебную композицию технологии. В: Всемирный телекоммуникационный конгресс, 2006 г.,

(WTC2006), май 2006 г.,

11. Ямато, Ю., Танака, Ю., Сунага, Х .: Технология повсеместной композиции услуг с учетом контекста.В:

Международная конференция IFIP по исследованиям и практическим вопросам корпоративной информации

Systems (CONFENIS 2006), стр. 51–61, апрель 2006 г.

12. Ямато, Ю., Накано, Ю., Сунага, Х. : Изучение и оценка контекстно-зависимого состава услуг и переключения

с использованием механизма BPEL и методов семантической сети. В: IEEE Consumer Communications

and Networking Conference (CCNC 2008), стр. 863–867, январь 2008 г.

13. Такемото, М., Ямато, Ю., Сунага, Х .: Сервисные элементы и шаблоны сервисов для составления адаптивного сервиса

в повсеместной вычислительной среде. В: 9-я Азиатско-Тихоокеанская конференция по коммуникациям

(APCC2003), т. 1, pp. 335–338, сентябрь 2003 г.

14. Бархам, П., Драгович, Б., Фрейзер, К., Хэнд, С., Харрис, Т., Хо, А., Нойгебауэр, Р., Пратт , I., Warfield,

A .: Xen и искусство виртуализации. В: Материалы 19-го симпозиума ACM по системным принципам работы

(SOSP’03), стр.164–177, октябрь 2003 г.

15. Кивив, А., Камай, Ю., Лаор, Д., Люблин, Ю., Лигуори, А.: kvm: монитор виртуальной машины Linux. In:

OLS ‘07: The 2007 Ottawa Linux Symposium, стр. 225–230, июль 2007 г.

16. Дин, Дж., Гемават, С .: MapReduce: упрощенная обработка данных на больших кластерах. В: Proceedings of

the 6th Symposium on Opearting Systems Design and Implementation (OSDI’04), pp. 137–150, Dec

2004

17. Патнэм, А., Колфилд, А.М., Чанг, Э.С., Чиу, Д., Константинидес, К., Демме, Дж., Эсмаилзаде,

Х., Фауэрс, Дж., Гопал, Г.П., Грей, Дж., Хазельман, М., Хаук, С., Хайль , S., Hormati, A., Kim, J.-Y.,

Lanka, S., Larus, J., Peterson, E., Pope, S., Smith, A., Thong, J., Xiao , PY, Burger, D.: Реконфигурируемая ткань

для ускорения работы служб крупномасштабных центров обработки данных. In: Proceedings of the 41th Annual

International Symposium on Computer Architecture (ISCA’14), pp. 13–24, June 2014

18.Веб-сайт Amazon Elastic Compute Cloud, http://aws.amazon.com/ec2

19. Пфафф, Б., Петтит, Дж., Копонен, Т., Амидон, К., Касадо, М., Шенкер, С. .: Расширение сети до уровня виртуализации

. В: Материалы 8-го семинара ACM по горячим темам в сетях (HotNets-

VIII), октябрь 2009 г.

20. Веб-сайт OpenStack Heat, https://wiki.openstack.org/wiki/Heat

J Netw Syst Manage ( 2018) 26: 339–360 357

123

Содержимое предоставлено Springer Nature, применяются условия использования.Права защищены.

Исследование метода выбора эффективного сервера для широко распределенной сети Серверные сети

Исследование эффективного метода выбора сервера для широко распределенной сети Серверные сети

СОБИРАЕТСЯ

Общество истории информационных технологий (ITHS) - это всемирная группа, состоящая из более чем 500 членов, работающих вместе, чтобы помочь и продвигать документацию, сохранение, каталогизацию и исследование истории информационных технологий (ИТ).Мы предлагаем место, где отдельные лица, академики, корпоративные архивисты, кураторы государственных учреждений и любители могут собирать и обмениваться информацией и ресурсами. Этот каталог ресурсов, посвященных истории ИТ, является единственным в своем роде и представляет собой ценный ресурс как для историков ИТ, так и для архивистов.

ТАЙМЕРЫ

The Wayback Machine - https://web.archive.org/web/20160103040144/http://www.isoc.org/inet2000/cdproceedings/1g/1g_1.htm

Цукаса ОГИНО
Масахико КОСАКА
Ёсиюки ХАРИЯМА
Казухиро МАЦУДА
Kazuaki SUDO
FastNet, Inc.
Япония

Аннотация

Чтобы распределить нагрузку на веб-сервер, обычно кластер серверов настроен для распределения запросов доступа, или распределены зеркальные серверы географически или находится в разных сетях.Однако, хотя есть несколько предложений по выводу клиентов на самый эффективный сервер по мнению постоянно меняющееся состояние сервера и сети, окончательного пока нет решение было предложено.

В этом документе мы предлагаем метод измерения для динамического изменения сервер и сетевая среда, новый метод выбора, чтобы найти наиболее эффективный сервер, основанный на методе измерения, и эффективный сервер система выбора для вывода клиентов доступа к наиболее эффективному серверу среди распределенной сети веб-серверов.

В этом методе мы используем информацию о маршрутизации пути AS (автономной системы) BGP (Border Gateway Protocol) как факторы для оценки логического расстояние до сети. Также мы стараемся определить наиболее эффективный веб-сервер. с помощью различных инструментов измерения серверной / сетевой информации. Экспериментальная сеть серверные сайты были созданы как в Японии, так и в США, а прототип системы был реализован в Интернете, и его производительность была оценен; результаты экспериментов и оценки включены в этот отчет.

Наряду с быстрым распространением Интернета, доставка информации система с использованием всемирной паутины (далее «Сеть») также расширилась быстро как простой инструмент для доставки и доступа к информации. веб сервер сайты, к которым можно получить доступ со всего мира, например, официальный Интернет сервера для Олимпийских игр в Нагано, появились, и такие сайты растут в важность. С другой стороны, в этом типе веб-сервера, который предоставляет информация по всему миру, запросы доступа поступают со всего мира, и поэтому сайт должен иметь возможность обрабатывать большое количество посетителей.Разброс нагрузки Таким образом, веб-сервер является важным предметом для изучения.

Было сделано несколько предложений по распределению нагрузки на веб-сервер в чтобы клиент мог получить доступ к наиболее эффективному серверу. Например, некоторые из распространенными методами являются создание кластера серверов, состоящего из нескольких веб-сайтов. серверов на сайте для распределения множества запросов доступа по нескольким веб-сайтам. серверов, а также для настройки зеркальных серверов с аналогичным содержимым на других сайтах, находятся либо в другом географическом местоположении, либо в разных сетях для того, чтобы разнести доступы к одному региону или сети.

Однако, как описано ниже, очень трудно разогнать сконцентрированная нагрузка доступа должным образом, используя общий метод, потому что регионы или сети, к или из которых осуществляется доступ к веб-серверу, не униформа. Время доступа также варьируется. Например, доступ к веб-серверу не поступает из единого региона или сети, и существует значительная предвзятость в раздаче доступа. Для веб-серверов, которые имеют доступ со всех во всем мире на распределение доступа также сильно влияет время суток в регионе.С точки зрения времени доступа, распределение доступа сильно различается. изменение рабочего времени и полуночи.

В этом методе мы используем информацию о маршрутизации пути AS (автономной системы) BGP (Border Gateway Protocol) как факторы для оценки логического расстояние до сети.Также мы стараемся определить наиболее эффективный веб-сервер. с помощью различных инструментов измерения серверной / сетевой информации. Сайты веб-серверов для демонстрации и экспериментов были построены как в Японии, так и в США. Штаты, и прототип системы был реализован в Интернете и его производительность была оценена. В этом отчете представлены результаты экспериментов. и оценка.

В этом документе прежний метод распределения нагрузки описан в главе 2. В главе 3 представлена эффективная система выбора серверов, предложенная в этом исследовании. описан, а в главе 4 мы рассмотрим оценку производительности использованные параметры и результаты испытаний предлагаемой системы-прототипа.Глава 5 исследует предложенный метод, а Глава 6 включает наши будущие задачи и выводы.

В настоящее время предложено несколько методов. Два типичных метода: показано на Рисунке 1 и Рисунке 2.

2.1 Метод виртуального хоста

В этом методе используется виртуальный хост, показанный на рисунке 1. Этот способ предназначен для равномерного распределения концентрированной нагрузки доступа между несколькими серверами. В качестве примера рассмотрим случай, когда клиент обращается к униформе. указатель ресурса (URL; адрес доступа), www.foo.com. Когда делается попытка доступ к www.foo.com, сначала доступ осуществляется к виртуальному хосту. Затем виртуальный хост пытается распределить доступ адекватно в зависимости от нагрузки статус каждого подчиненного веб-сервера. Фактически, конкретная информация доставляется с www1, www2 или www3, когда клиент запрашивает доступ. В доступ сначала получает виртуальный хост, чтобы обеспечить соответствующий доступ разгон.

Однако случай, показанный на Рисунке 1 с использованием виртуального хоста, имеет следующее проблем:

Необходимо отдельное устройство, которое действует как специальный виртуальный хост.
Поскольку специальный виртуальный хост получает все запросы доступа, если есть много из них, обрабатывающая способность виртуального хоста становится ограничивающей фактор. Это означает, что фактическая обрабатывающая способность виртуального хоста определяет способность обработки этого сайта веб-сервера.
При использовании метода виртуального хоста сервер принимает доступ только к своему собственному сайт. Следовательно, у каждого рассредоточенного веб-сервера должен быть свой собственный виртуальный хост для стандартизации доступа к собственным сайтам веб-серверов.Этот означает, что необходимо установить соответствующий фиксированный индивидуальный URL. Это делает необходимо выбрать рассредоточенный сайт веб-сервера со стороны доступа добровольно.
Поскольку сторона доступа выбирает сайт веб-сервера, невозможно стандартизируйте доступ к каждому сайту веб-сервера.

2.2 Метод перехода TCP-соединения

Далее мы рассмотрим способ передачи с использованием протокола управления передачей. Шаг подключения (TCP) на рисунке 2. Когда клиент делает запрос на доступ, сначала передается на www1.На www1 запускается планировщик. Здесь планировщик выбирает www3 как наиболее эффективный веб-сервер, и выдается ответ на запрос доступа от клиента. Это означает, что www1 отвечает на доступ постоянно требуются и самый эффективный веб-сервер (www1, www2, www3), тогда отвечает на доступ по очереди. При этом методе доступ распределяется с помощью функция планирования.

Однако способ передачи скачка TCP-соединения, показанный на рисунке 2, также имеет этих проблем:

Поскольку все запросы доступа сосредоточены на веб-сервере, на котором планировщик находится, если этот веб-сервер выходит из строя, весь сайт сервера останавливается функционирует.
Невозможно контролировать доступ к распределенному сайту веб-сервера эффективно. Этот метод направлен на стандартизацию доступа к сайту веб-сервера (в собственная сеть), которая контролируется планировщиком, поэтому необходимо установить исправлены разные URL-адреса для каждого сайта веб-сервера, как и для виртуального сайт метод, описанный ранее. Это заставляет выбирать рассредоточенный Сайт веб-сервера со стороны доступа добровольно.
Как и в методе виртуального сайта, описанном ранее, сторона доступа выбирает сайт веб-сервера, поэтому невозможно стандартизировать доступ к каждый сайт веб-сервера.

Рисунок 1. Метод виртуального хоста / рисунок. 2 Метод перехода TCP-соединения

3.1 Описание эффективного метода выбора сервера

Чтобы выбрать эффективный веб-сервер для клиентов, обращающихся с распределенных групп веб-серверов, мы определили следующие цели для предлагаемых нами метод:

Для равномерного распределения нагрузки на одном участке.
Равномерно распределить нагрузку даже на несколько разрозненных участков.
Не накладывать лишнюю нагрузку на веб-сервер.
Для быстрой обработки ответов от клиента.

Для достижения этих целей мы собрали и проанализировали следующие информацию, и на основе результатов настроил систему для выбора эффективный сервер, использующий этот метод. Характеристики системы следующие: следует.

Получено сетевое расстояние между клиентом доступа и веб-сервером. из маршрутной информации. В частности, логическое сетевое расстояние информация собирается из информации о пути AS BGP и расстоянии от каждый веб-сервер сравнивается, чтобы найти веб-сервер, имеющий кратчайший путь.
Состояние сети между каждым веб-сервером и клиентом измеряется. В частности, RTT, потеря пакетов, пропускная способность и количество маршрутизаторов. хмель мерный.
Измерение сетевой информации на объекте: передающая и принимающая сеть трафик на сайте, количество ошибок пакетов, количество возникших коллизий, трафик маршрутизатора шлюза (GW) и количество отклоненных пакетов маршрутизатора GW измеряется.
Измеряется состояние каждого веб-сервера. Нагрузка на сервер в том числе количество установленных TCP-соединений, загрузка диска, центральный процессор состояние простоя модуля (ЦП) и измеряются средние значения нагрузки.

В этом методе эффективный веб-сервер выбирается на основе вышеупомянутые результаты измерений.

3.2 Прототип конфигурации системы

Система состоит из следующих четырех систем (Рисунок 3):

Датчик состояния сети (NS-P)
Сервер состояния сети (NS-сервер)
NS-Агент
Маршрутный сервер

Рисунок 3. Конфигурация системы

3.3 Системные функции

(1) Датчик состояния сети

Датчик состояния сети (NS-P) имеет следующие три измерения: функций:

Функция измерения сетевой информации
Функция измерения сетевой информации на объекте
Функция измерения статуса сервера

Под функцией измерения сетевой информации, RTT (Round Trip Time) между клиентом и сервером, потеря пакетов, пропускная способность и количество переходов маршрутизатора измеряются.В рамках функции измерения сетевой информации на сайте, передача / прием сетевого трафика на сайте, количество ошибок пакетов, количество произошедших коллизий, трафик маршрутизатора GW и номер маршрутизатора GW количество отклоненных пакетов измеряется, а рабочее состояние сервера в сайт находится под наблюдением. В рамках функции измерения статуса сервера нагрузка на сервер, включая количество установленных TCP-соединений, нагрузку на диск, Состояние простоя процессора и средняя нагрузка измеряются.

Те же функции, что и команды UNIX, непосредственно включены в реализация измерительной функции.Отношения между каждым элемент измерения и команды для функции измерения показаны в таблицах. 1 и 2.

**Таблица 1: Выбор сетевой информации**
Элемент измерения	Единица измерения	Эквивалентная команда
RTT	мс	пинг
Потеря пакетов	%	пинг
Пропускная способность	бит / с	(Независимый)
Количество переходов маршрутизатора	№слоев	traceroute
Длина пути AS	Кол-во слоев	(RS)

**Таблица 2: Функция измерения внутренней сетевой информации список**
Элемент измерения	Единица измерения	Эквивалентная команда
Передача / прием трафика	пакетов	netstat n
Количество ошибок пакетов	пакетов	netstat n
Количество произошедших столкновений	№раз	netstat n
Трафик маршрутизатора	бит / с	snmp
Количество отклоненных пакетов маршрутизатора	пакетов	snmp

**Таблица 3: Список функций измерения состояния сервера**
Элемент измерения	Единица измерения	Эквивалентная команда
Количество TCP-соединений	Кол-во раз	netstat
Загрузка диска	№коробок передач	iostat n
Значение простоя ЦП	%	iostat n
Средняя нагрузка	Количество процессов	время безотказной работы

Относительно пропускной способности

В случае связи, такой как Telnet, где генерируются данные постепенно влияние полосы пропускания невелико. Следовательно, задержка важно, поэтому мы решили, что пропускной способностью можно пренебречь. С другой стороны, в случае больших объемов данных, таких как Интернет, поскольку влияние пропускная способность большая, пропускная способность - важный вопрос.Мы использовали команды ttcp [1] и netperf [2] в качестве инструментов для измерения пропускная способность сети. Однако, чтобы использовать эти инструменты, необходимо запустить процесс как на передающей, так и на принимающей базе сети измеряется, поэтому невозможно выполнить измерение в реальном времени расстояние между неуказанным клиентом и сайтом, как в этом случае. Поэтому мы самостоятельно создали и внедрили функцию измерения для пропускная способность. Мы создали функцию измерения пропускной способности в прототипе система при следующих условиях:

Должна быть возможность измерения с использованием только функции сайта.
Должна быть возможность быстро производить измерения в реальном времени.

Ниже приводится пример реализации. После выдачи 64-байтного интернета эхо-запрос протокола управляющих сообщений (ICMP) дважды подряд для клиента, 1024-байтовый эхо-запрос ICMP выдается один раз. Из разницы между результат второго 64-байтового (RTT1) измерения и результат измерения В конце выдаются 1024-байтовые данные (RTT2), рассчитывается пропускная способность. В формула расчета следующая:

Пропускная способность = (1024-32) * 2 * 8 / (RTT2 - RTT1)

Первые 64-байтовые данные измеряются для загрузки (накладных расходов) клиента. программа; поэтому он игнорируется для информационных целей.Пропускная способность, как описано в этот документ означает, что включено в прототип, и в следующие описывается результат измерения этой пропускной способности.

NS-P реализован на всех серверах сайта, один из которых действует как ведущий, а остальные NS-P действуют как ведомые. Ведомый НС-П непрерывно измеряет нагрузку на собственный сервер. Мастер NS-P измеряет между клиент и сайт как функция измерения сетевой информации и маршрутизатор GW трафик как функция измерения сетевой информации внутри сайта.Мастер также собирает результат нагрузки каждого сервера, измеренный ведомым устройством, со всех рабов на сайте и коллективно контролирует загрузку всего сайта (Рисунок 4). NS-P состоит примерно из 7300 строк на языке C и является многопоточный. В настоящее время операционная система - FreeBSD.

Рисунок 4. Конфигурация NS-P

(2) Сервер состояния сети

Сервер состояния сети (далее «NS-сервер») является основной частью вся система и имеет следующие пять функций:

Функция сбора сетевой информации
Эффективная функция выбора места
Эффективная функция выбора сервера
Функция агрегирования данных
Функция управления сайтом

В функции сбора сетевой информации, сетевая информация выбранные NS-P собираются.В функции эффективного выбора сайта эффективный участок определяется из данных измерений, полученных из NS-P через RS или функцию сбора сетевой информации. в эффективная функция выбора сервера, самый эффективный сервер в настоящее время для получение доступа от клиента выбирается и определяется мастером NS-P. Под самым эффективным сервером здесь подразумевается тот, у которого минимальная нагрузка. в функция агрегации данных, информация о клиентах агрегируется и контролируется.Контролируемая здесь информация - это IP-адрес клиента и результат выбора сети между клиентом и сервером. Функция управления сайтом отслеживает статус загрузки каждого сайта. Сервер NS состоит примерно из 5600 строк на языке C и многопоточность. Операционная система FreeBSD в настоящее время.

(3) NS-Агент

NS-Agent реализован на Apache веб-сервера как «Модуль (mod_nss)». Модуль [3] позволяет свободно использовать функции Apache. измененный.Разработанный NS-Agent состоит примерно из 1400 строк языка Си. язык. NS-Agent запускается, когда Apache получает протокол передачи гипертекста (HTTP) запрос от клиента (веб-браузера). Это означает, что всякий раз, когда Apache получает HTTP-запрос, NS-Agent вызывается в Apache и необходимые выполняется обработка полученного запроса. NS-агент, который называется выполняет следующие два процесса:

отправляет запрос на эффективную информацию сервера на сервер NS в чтобы определить работоспособный сервер, и
информирует клиента об работоспособном сервере ответом HTTP и на в то же время дает указание перенаправить на эффективный сервер.

В частности, когда HTTP-запрос поступает в Apache от клиента (веб- браузер), Apache вызывает NS-Agent. NS-Agent получает IP-адрес клиента в Apache и выдает эффективную команду информации о сервере для NS сервер. В это время IP-адрес клиента устанавливается в качестве параметра. В NS-сервер, который получает от NS-Agent команду эффективной информации о сервере. определяет ближайшую к клиенту площадку из разрозненных сайтов и возвращает IP-адрес этого сервера на сайте для NS-Agent.После получения IP адрес сервера, NS-Agent возвращает HTTP-ответ клиенту. В на этот раз устанавливается IP-адрес сервера, который указывает ближайший сайт. в ответе, а 302 устанавливается в коде ответа HTTP. Код ответа 302 означает «Перемещено временно» [4], поэтому веб-браузер клиент, получивший этот код, перенаправляется на IP-адрес указанного сервер.

(4) Сервер маршрутизации

Мы модифицировали сервер маршрутизации Zebra [5] для нашей системы. Zebra поддерживает некоторые протоколы маршрутизации; однако на этот раз мы изменили только Часть обработки протокола BGP и добавленные конфигурации и команды.В частности, мы добавили конфигурацию, чтобы адрес маршрутизатора GW каждого сайт может быть зарегистрирован, а дополнительные команды позволили нам получить IP-адрес клиента. Когда эта команда получена, Zebra вычисляет число переходов AS между маршрутизаторами GW клиента и каждым сайтом с IP-адреса клиента, указанного в команде, и отвечает списком маршрутизаторов GW каждый сайт и количество переходов AS к источнику команды.

3.4 Алгоритмы

В прототипе работоспособный сервер определяется по двухэтапному алгоритму.На первом этапе определяется наиболее эффективный сайт из собранных сетевая информация. Затем сервер с наименьшей нагрузкой на выбран эффективный сайт и определен как эффективный сервер. В на NS сервере реализован эффективный алгоритм выбора сайта, а алгоритм выбора работоспособного сервера реализован на мастере NS-P. После того, как эффективный сайт определен, NS-сервер отправляет запрос на Мастер NS-P на эффективном сайте для наиболее эффективного сервера.Детали алгоритмы выбора работоспособного сайта и работоспособного сервера представлены описано далее.

3.4.1 Эффективный выбор места

Есть два эффективных метода выбора сайта в зависимости от того, обращается впервые или нет:

выбор по количеству переходов AS (при первом обращении)
выбор по собранной сетевой информации (когда повторный доступ)

(1) Выбор по количеству узлов AS

Чтобы получить количество переходов AS, сервер NS выдает RS количество команд получения переходов AS (ASInfoCOM), в которых IP-адрес клиента установлен, и получает список номеров переходов AS в качестве ответа (ASInfoRSP).Эффективный сайт выбирается из списка, полученного здесь. В содержание ответа - список адресов роутера сайта и номеров AS переходит к клиенту. Сайт с минимальным количеством AS-переходов - выбран из этого списка как работоспособный сайт. Например, в случае из:

    RTList: адрес 202.228.128.217 AS Длина 1 <- SiteA
    RTList: адрес 216.98.110.62 AS Длина 3 <- SiteB

SiteA с меньшей длиной AS выбирается в качестве эффективного сайта.

(2) Выбор по сетевой информации

Здесь эффективный сайт рассчитывается с использованием значения статуса сети и значение статуса сайта. Во-первых, значение статуса сети вычисляется из информация о сети (RTT, количество переходов маршрутизатора и т. д.), защищенная в таблица агрегации. Затем значение статуса сайта рассчитывается из внутреннего сетевая информация (передача / прием сетевого трафика, количество произошли столкновения и т. д.). Сумма рассчитанного значения статуса сети и Значение статуса сайта - это эффективная оценочная ценность сайта для сайта.Затем Эффективные оценочные значения каждого сайта сравниваются, и эффективный сайт идентифицирован. Процесс эффективного выбора площадки показан на рисунке 5.

Рисунок 5. Процесс выбора эффективного участка

Подробный расчет описан ниже. Значение статуса сети рассчитывается путем сложения веса данных для каждого параметра настоящего статус сети. Формула расчета следующая:

Значение состояния сети = ASL * A + RTT * B + RN * C + PL * D + TP * E (1)

Коды здесь обозначают следующие данные измерений и коэффициенты:

ASL: количество переходов AS к клиенту
RTT: значение измерения RTT для клиента
RN: количество переходов маршрутизатора к клиенту
PL: коэффициент потери пакетов
TP: Пропускная способность для клиента
A-E: Весовой коэффициент

В системе-прототипе каждое значение параметра статуса сети рассчитано.Однако мы проверили количество переходов AS и количество переходы маршрутизатора в качестве параметров, которые будут использоваться для расчета в качестве начала. Каждый вес коэффициент равен 0,5. Мы решили исследовать коэффициент других параметры из результатов, полученных в результате предварительных экспериментов, проведенных для проверки достоверности сетевой информации.

Значение статуса внутренней сети рассчитывается на основе параметров статус сети на сайте путем добавления веса данных. Формула расчета: следующим образом:

Значение статуса внутренней сети = CS * F + PS * G + ES * H + RTR * I + RTE * J (2)

Коды здесь обозначают следующие данные измерений и коэффициенты:

CS: Количество столкновений на площадке
PS: Количество пакетов, происходящих на сайте
ES: Количество ошибок пакетов, возникающих на сайте
RTR: трафик маршрутизатора GW
RTE: количество отклоненных пакетов маршрутизатора GW
F-J: Весовой коэффициент

В прототипе системы мы проверили количество столкновений, количество пакетов и трафика маршрутизатора GW в качестве параметров, используемых для расчета.Мы рассчитал частоту возникновения столкновений по количеству столкновений и количество пакетов, и мы рассчитали степень занятости полосы пропускания от GW трафик маршрутизатора, и к этим двум расчетным цифрам мы добавили вес коэффициент 0,5.

3.4.2 Эффективный выбор сервера

Загрузка сервера рассчитывается в реальном времени, а сервер с наименьшей load выбран как работоспособный сервер. Оценочное значение сервера рассчитываются на основе измеренной нагрузки и сравниваются значения каждого сервера.Значение оценки сервера рассчитывается по каждому параметру загрузки сервера по формуле добавление веса данных. Формула расчета следующая:

Оценочное значение сервера = LINK * K + IO * L + IDLE * M + CPU * N (3)

Каждый код указывает следующие данные измерений и коэффициенты:

LINK: количество установленных TCP-соединений
IO: загрузка диска
IDLE: состояние простоя ЦП
CPU: средняя нагрузка
K-N: Весовой коэффициент

В прототипе системы мы проверили количество TCP-соединений. установлено, состояние простоя ЦП и средняя нагрузка.Весовой коэффициент 0,2 для количества установленных TCP-соединений, 0,3 для состояния простоя ЦП и 0,5 для средней нагрузки.

В этом разделе представлены результаты предварительных экспериментов, выполненных с использованием Обсуждаются прототип системы и результаты испытаний системы. Предварительный были проведены эксперименты с целью проверки эффективности сети информация, измеренная в рамках этой системы.

4.1 Оценка сетевой информации

(1) Цель и схема предварительных экспериментов

Были проведены эксперименты по определению эффективности (коэффициента попадания) [Значение статуса сети] для [Выбор эффективного сайта] с использованием тестов на фактическом сайт в Интернете.В эксперименте учитывается время передачи данных. как сетевое расстояние; это означает, что чем короче время передачи данных, чем короче сеть. Время передачи данных - это время, необходимое для передавать данные с веб-сервера клиенту, когда клиент обращается к сети, и рассчитывается путем измерения времени соединения между клиентом и Интернетом. сервер (сайт). Состояние сети между клиентом и веб-сервером в это время измеряется и соотношение времени передачи данных и проверяется состояние сети.

(2) Метод измерения

Время передачи данных между клиентом и сервером измеряется с помощью команда 'tcpdump', а состояние сети измеряется с помощью создал NS сервер и NS-P.

Рисунок 6. Изображения одинакового размера разбросаны.

Фактическая процедура (рисунок 6) выглядит следующим образом:

Вставьте два связанных файла изображения в верхнюю часть веб-страницы. Оба изображения 2,525 байт.
Поместите одно из реальных изображений на U.S., а другой на японском сайте (на них есть ссылки с верхней страницы).
Когда клиент получает доступ к верхней странице, поскольку файлы изображений связаны, браузер клиента переходит на сайт в США и на сайт Японии, чтобы получить файлы изображений.
Здесь время соединения между клиентом и двумя сайтами сервера. (Рисунок 7) измеряется. В результате тот, у кого время подключения меньше имеет меньшее время передачи данных и ближе по сети [6].

Рисунок 7.Измерение продолжительности подключения

На этот раз статус сети, измеренный NSS, NS-P (рисунок 8), включает RTT, пропускная способность, количество переходов маршрутизатора и длина прохода AS до клиент.

Рисунок 8. Обнаружение сетевой информации

Команда tcpdump выполняется на каждом веб-сервере японского сайта и Журналы сайта в США и tcpdump, связанные с доступом в Интернет, собираются для того, чтобы измерить время подключения.

Для предварительного эксперимента учитывались следующие баллы:

Выбор сайта веб-сервера, к которому можно получить доступ из широкого диапазона площадей
Одинаковые технические характеристики машины для Японии и США
Два встраиваемых изображения одинакового размера
Непрерывное получение данных за данную неделю для исследования сетевых паттернов в часовом поясе и для разных дней недели
Никакого другого влияния на локальную сеть (LAN) каждого сервера

(3) Условия обработки данных

Каждый элемент данных сетевой информации, полученных в NSS, и время подключения сравниваются, чтобы решить, верна ли оценка NSS.К судите об этом, результаты измерения сетевой информации для Японии и Соединенные Штаты Америки и продолжительность соединения сравниваются для каждого обращающегося клиента. В частности, если информация о сети - Япония <США, когда продолжительность соединения Япония <США, оценка NSS верна (хит), но если соединение длительность Япония> = США, суждение неверное. Однако в отношении ТП (пропускная способность), чем больше значение, тем короче время передачи, поэтому критерии следует поменять местами. Подробности показаны ниже.Статус сети значение измерения (NET-STAT) и время передачи данных (DATA-T) между клиент и сайт (США, Япония) сравниваются и определяются следующим образом:

    Условие 1) NET-STAT (США)> NET-STAT (Япония)
        DATA-T (США)> DATA-T (Япония) ..Hit
        DATA-T (США) <= DATA-T (Япония) .. Неправильно

    Условие 2) NET-STAT (США)  = DATA-T (Япония) .. Неправильно

    Условие 3) NET-STAT (США) = NET-STAT (Япония)
        DATA-T (США) = DATA-T (Япония)..Ударять
        DATA-T (США)! = DATA-T (Япония) .. Неправильно

    Значение сетевого измерения: AS, RT, RTT, TP (оценка TP обратная).

Мы включили следующие условия для достоверных данных:

Продолжительность соединения: Без учета отрицательных чисел и регистра более 30 сек.
Длина пути AS: За исключением случаев, когда пути AS равны
RT (количество переходов маршрутизатора): Действительно, только когда клиент доступен из оба участка
RTT: Действительно только в том случае, если клиент доступен с обоих сайтов
TP (пропускная способность): Действительно только тогда, когда клиент доступен с обоих сайтов

Файл httpd.conf Apache был установлен следующим образом:

    KeepAlive Off

Третье место десятичной запятой округлено в меньшую сторону и экспериментальные данные сравнивается.

Мы провели эксперимент дважды. В первом эксперименте мы обнаружили Японский сайт в Иокогаме, а во втором эксперименте мы расположили его в Ohtemachi. Технические характеристики веб-сервера приведены в таблице. 4.

**Таблица 4: Технические характеристики веб-сервера**
	1-й раз		2-й раз
	Япония	США	Япония, США
ОС	FreeBSD 2.2,7	FreeBSD 2.2.7	FreeBSD 3.2
Процессор	Pentium Celeron 333 МГц	Pentium II 333 МГц	Pentium II 450 МГц
Память	160 МБ	256 Мбайт	256 Мбайт
Жесткий диск	4 ГБ	4 ГБ	12 ГБ

(4) Результаты

Результаты показаны в Таблице 5.

**Таблица 5: Соотношение правильных ответов сетевой информации**
	1 раз (5 дней, всего данных 21 008 случаев)		2-й раз (8 дней, всего данных 39 474 случая)
	Среднее количество правильных ответов	№образцов	Среднее соотношение правильных ответов	Кол-во образцов
AS	53,4%	14 605	52,2%	27,365
РТ	48,9%	5,727	48,9%	10 250 90 4 13
RTT	71,1%	6,743	71,5%	12,666
TP	67,8%	6 028 90 4 13	66.2%	9,958

Для кратчайшего маршрута согласно информации о маршрутизации (номер пути AS длина), эффективный маршрут был выбран в соотношении примерно 50%. На с другой стороны, для RTT мы выбрали эффективный маршрут с соотношением примерно 70%. Этот результат предполагает, что если мы будем эффективно использовать оба данных, мы можем быстро выбрать эффективный маршрут. Мы также подтвердили, что сеть изменяется динамически в течение любого дня или недели.

4.2 Системные тесты

В прототипе, который мы создали на этот раз, мы проверили только количество AS длина пути и количество переходов маршрутизатора в качестве параметров, используемых для расчета значение статуса сети и значение статуса сайта. Мы смогли подтвердить перенаправить действие на эффективный сервер, который был получен путем вычисления текущие параметры.

5.1 Параметры

В предварительном эксперименте мы проверили эффективность четырех параметры сетевой информации (RTT к клиенту, пропускная способность, количество переходы маршрутизатора, длина пути AS).Мы сравнили средний коэффициент правильных ответов для первый и второй эксперименты и они были практически одинаковы (в пределах 2%), поэтому мы считаем данные высоконадежными. Количество произведенных переходов маршрутизатора самый низкий коэффициент правильных ответов. Обычно считается, что когда есть много переходов маршрутизатора, возникают накладные расходы маршрутизатора, которые увеличивают сетевые расстояния. Однако наши результаты показали, что задержки из-за перегрузки сети (линия) сам по себе больше, чем накладные расходы в маршрутизаторе в существующем Интернете (глобальная сеть, WAN), поэтому мы можем предположить, что чрезмерные накладные расходы маршрутизатора будут не происходит.

Соотношение правильных ответов для пропускной способности, исследованной в предварительном эксперимент составил около 67%, что ниже результата RTT. Мы имеем предполагали, что результат по пропускной способности будет выше, чем RTT, как мы думали на пропускную способность будет легче влиять пропускная способность, чем RTT. Однако соотношение правильных ответов было не таким высоким, потому что размер пакета использованных для измерения было мало или время выдачи было неподходящим. Нам нужно изучить методы измерения пропускной способности в будущем.

5.2 Алгоритмы

Мы использовали двухэтапные алгоритмы в прототипе для определения эффективных сервер. На первом этапе был выбран эффективный сайт, а на втором шаг, был выбран работоспособный сервер. Мы также выбрали эффективный сайт в двумя способами: в случае первого обращения клиента и в случае последующие обращения. В результате мы смогли подтвердить, что действие было как и ожидалось, и клиенту был дан быстрый ответ. Нам нужно более подробно изучить параметры измерения и изменить систему, чтобы добиться более точного отбора в будущем.

5.3 Система

Достигнута раздача на наиболее производительный сервер с помощью перенаправления HTTP. HTTP перенаправляет функции эффективно в системе с небольшой нагрузкой. Однако в в случае системы с большой нагрузкой накладные расходы могут стать узким местом из-за больших накладных расходов.

В этом документе мы исследовали систему для выбора наиболее эффективных сервер из числа распределенных веб-серверов. Мы настроили сайт на актуальном Интернет (создание веб-сервера для измерений в Японии и США). States), измерял время передачи данных между сервером и клиентом. и каждое значение статуса сети, а также изучили методы эффективного использования Интернета выбор сервера по этим соотношениям.

Мы использовали недавно разработанный прототип системы (NSS, NS-P) для измерения статус сети. Мы также проверили соответствующие серверы, используя несколько параметров и проверил действие перенаправления на выбранный работоспособный сервер в система.

Будущие задачи включают:

исследование допустимости остальных параметров, в том числе на месте сетевая информация, которую мы не смогли изучить в предварительном эксперимент
повторное исследование весов (корректировка параметров) сетевая информация и внутренняя сетевая информация на основе результатов исследования

Мы намерены изучить оставшиеся параметры и улучшить практичность путем повышение точности параметров.

Мы благодарим г-на Кунихиро Исигуро из Digital Magic Laboratory за его помощь в модификации RS (зебра) для разработки прототипа системы.

ttcp - Энгер, Р., Рейнольдс, Дж., К сведению, информация о сети Каталог средств управления, RFC 1470 (1993)
netperf - http://www.netperf.org/netperf/NetperfPage.html
модулей Apache - http://modules.apache.org/
Бернерс-Ли, Т., Филдинг, Р. и Фристик, Х., Гипертекст Протокол передачи - HTTP / 1.0, RFC 1945 (1996).
GNU Zebra - http://www.zebra.org/
Ютака Накамура, Кен-ичи Чинен, Сугуру Ямагути, Хидеки Сунахара: "Предложение метода наблюдения за поведением сервера WWW с помощью пакетов Мониторинг. "In Proceedings of the Internet Conference 1998, December 1998.
W. Ричард Стивенс, TCP / IP Illustrated, Том 1: Протоколы. Эддисон-Уэсли Паблишинг Компани, 1995 г.
W. Ричард Стивенс, Сетевое программирование UNIX, Prentice Холл, 1990.
Бассам Халаби, Архитектура маршрутизации Интернета, Cisco Пресса / Новые всадники, 1997.

Сервер SELECTON

Кодирующие последовательности ДНК

Введите свой файл ДНК (Fasta только формат) *		Выберите метод выравнивания: MAFFT-L-INS-iPRANKMUSCLECLUSTALW
ИЛИ
Введите свой файл с выравниванием по кодонам (Только формат Fasta) **

Название последовательности запроса ***

Название должности (необязательно)

* Либо введите невыровненное кодирование ДНК последовательности в формате Fasta

** Или введите последовательности ДНК, выровненные по кодонам, в формате Fasta .

*** Введите имя эталонной последовательности, , как оно указано в текстовом файле ДНК.
Результаты анализа будут отображаться в этой последовательности.

Пожалуйста, введите свой адрес электронной почты

Ваш адрес электронной почты будет использоваться для обновления, когда результаты будут готовы.

Дополнительные параметры

Структура белка

Введите идентификатор PDB:

ИЛИ

Введите свой собственный файл PDB

Идентификатор цепочки (если нет, введите «нет»)

Филогения деревьев

Введите файл дерева в формате Newick

Оптимизировать длину ответвлений

Генетический код:

Ядерный стандарт Ядерная блефаризма Ядерная инфузория Ядерная эуплотида Митохондрии позвоночных Митохондрии беспозвоночных Митохондрии дрожжей Митохондрии Асцидии Митохондрии Иглокожие Митохондрии плоский червь Митохондрии простейших

Эволюционная модель

Включен положительный выбор (M8, beta + w> = 1) Нулевая модель: нет положительного выбора (M8a, бета + w = 1) Нулевая модель: нет положительного выбора (M7, бета) Включен положительный выбор (M5, гамма) Механистическая эмпирическая комбинированная модель (MEC)

Количество категорий для раздачи:

Эмпирическая аминокислотная матрица (для MEC только модель):

JTT (по умолчанию) WAG mtREV24 (для митохондриальных белков) cpREV45 (для белков хлоропластов)

Прецизионный уровень:

Промежуточная точность Низкая точность - более быстрый ход Высокая точность - более медленный ход

Пример селектора сервера - PyMongo 3.12.1 документация

Пользователи могут осуществлять детальный контроль над алгоритмом выбора сервера установив параметр server_selector на MongoClient к соответствующему вызываемому. В этом примере показано, как использовать эту функцию. предпочитать серверы, работающие на localhost .

Пример: выбор серверов, работающих на локальном хосте

Для начала нам нужно написать функцию выбора сервера, которая будет использоваться. Функция выбора сервера должна принимать список ServerDescription объектов и вернуть список описаний серверов, подходящих для операции чтения или записи.Селектор сервера не должен создавать или изменять ServerDescription объектов и должен возвращать выбранные экземпляры без изменений.

В этом примере мы пишем селектор серверов, который определяет приоритеты серверов, работающих на локальный хост . Это может быть желательно при использовании сегментированного кластера с несколькими mongos , поскольку запросы, выполняемые локально, могут иметь меньшую задержку и более высокую пропускная способность. Обратите внимание, однако, что это сильно зависит от приложение, если предпочтение localhost выгодно или нет.

Помимо сравнения имени хоста с localhost , наш селектор серверов функция учитывает крайний случай, когда серверы не работают на локальный хост . В этом случае мы разрешаем логике выбора сервера по умолчанию превалируют, проходя через полученный список описаний серверов без изменений. В противном случае клиент не сможет взаимодействовать с MongoDB. в случае, если на локальном хосте не было запущено ни одного сервера.

Описанная логика выбора сервера реализована на следующем сервере функция селектора:

 >>> def server_selector (server_descriptions):
... server = [
... сервер для сервера в server_descriptions
... если server.address [0] == 'localhost'
...]
... если не серверы:
... вернуть server_descriptions
... вернуть серверы

Наконец, мы можем создать экземпляр MongoClient с этим селектор серверов.

 >>> клиент = MongoClient (server_selector = server_selector)

Процесс выбора сервера

В этом разделе подробно рассматривается процесс выбора сервера для чтения и пишет.В случае записи драйвер выполняет следующие операции (по порядку) в процессе отбора:

Выберите все записываемые серверы из списка известных хостов. Для набора реплик это основной, а для сегментированного кластера - это все известные манго.
Примените определяемую пользователем функцию селектора сервера. Обратите внимание, что настраиваемый сервер селектор , а не , вызывается, если не осталось серверов от предыдущего этап фильтрации.
Примените настройку localThresholdMS к списку оставшихся хостов.Этот сокращает список хостов, чтобы в него входили только серверы с задержкой не более localThresholdMS на миллисекунды выше минимальной наблюдаемой задержки.
Выберите сервер случайным образом из оставшегося списка хостов.

Выбор сервера: Выбор сервера, как выбрать сервер правильно по параметрам и узать цену и купить

Грамотный выбор сервера. Это важно знать!

Типы серверов и их особенности

Особенности аппаратной части

Выбор сервера для небольшой компании

Как сохранить важную информацию, обеспечить к ней быстрый доступ, осуществлять ее обработку, чтобы все работало и не тормозило?

Задачи серверу поставлены, нагрузка определена — какие РЕШЕНИЯ предлагают производители?

Стоимость сервера до $600 / ~ R20000

Стоимость сервера до $1000 / ~ R35000

Стоимость сервера до $2000 / ~ R70000

КАК ПРАВИЛЬНО ВЫБРАТЬ ФИЗИЧЕСКИЙ СЕРВЕР — какой лучше

Для каких целей выбирается сервер?

Напольный сервер

Стоечный сервер

Blade сервер

Особое внимание на комплектующие

Центральный процессор

Оперативная память

Дисковая подсистема

Обустройство правильной работы процессора

Распределитель питания

Источник бесперебойного питания

Система охлаждения

Выбор сервера. На что обратить внимание.

Выбор сервера сегодня – мировой бренд или отечественная сборка?

Выбор сервера сегодня – мировой бренд или отечественная сборка?

Терминология

Мировые Брэнды (МБ)

Серверы SUPERMICRO

Краткое резюме:

2.3.2. Выбор сервера. BPwin и Erwin. CASE-средства для разработки информационных систем

Читайте также

1.1.2. Взлом WWW-сервера

12.5.5. Журнал Web-сервера

Выбор способа запуска сервера

Выбор конфигурации сервера приложения

Использование сервера LPD

Настройка сервера BSD LPD

Настройка сервера VNC

Использование сервера DNS

13.3. Настройка сервера DNS

13.8. Защита сервера DNS

11.6.9. Модель CLI-сервера

11.6.9. Модель CLI-сервера

11.4.2. Создание сервера

11.4.3. Запуск сервера

Тестирование сервера

Выбор сервера времени

Выбор сервера под 1С | POLYWORKS

Конфигурация сервер на кол-во пользователей до 20

Конфигурация сервер на кол-во пользователей 1С от 20 до 40

для облака IaaS с несколькими типами серверов

— Руководство MongoDB

Параметры чтения и шарды

Interaction Media Server Технический справочник

(PDF) Технология выбора, настройки и реконфигурации сервера для облака IaaS с несколькими типами серверов

Исследование метода выбора эффективного сервера для широко распределенной сети Серверные сети

Аннотация

2.1 Метод виртуального хоста

2.2 Метод перехода TCP-соединения

3.1 Описание эффективного метода выбора сервера

3.2 Прототип конфигурации системы

3.3 Системные функции

(1) Датчик состояния сети

Относительно пропускной способности

(2) Сервер состояния сети

(3) NS-Агент

(4) Сервер маршрутизации

3.4 Алгоритмы

3.4.1 Эффективный выбор места

(1) Выбор по количеству узлов AS

(2) Выбор по сетевой информации

3.4.2 Эффективный выбор сервера

4.1 Оценка сетевой информации

(1) Цель и схема предварительных экспериментов

(2) Метод измерения

(3) Условия обработки данных

(4) Результаты

4.2 Системные тесты

5.1 Параметры