实现服务器基准的最佳方式是什么?
如今,服务器型号、性能水平及价格千差万别,弄清楚具体操作的价值给管理员带来了一个棘手的问题。
确定服务器投资回报对于任何一个数据中心管理员来说都是一个不小的挑战。与少于16核的服务器相比,在16核服务器上运行我的应用程序一定会更昂贵吗?
这是一个很难回答的问题。服务器性能不仅仅由核数和千兆赫数所决定:内存大小、缓存大小以及磁盘I/O对性能也会产生很大影响。很多情况下,网速也会起到一定的影响作用。与竞争供应商所提供的数据表相比,服务器基准更能体现更完善的真实性能。
假设我们知道实现测试基准需要什么(通常是指企业现有应用程序),那么,最难解决的内容是找到一台服务器来运行测试。
第一步,检查是否需要运行自有服务器基准。尤其是在高性能计算环境中,软件供应商非常想知道他们所开发的应用程序能够提供什么性能,也可能已经推荐了符合基准测试结果的服务器配置。服务器供应商已经可以从他们基准实验室中提供出一系列与当下流行软件相关的数据。尽可能在竞争系统中对比测试基准结果。在大多数x64机器中,处理器都源于相同的Intel/AMD参考设计,因此,配置基准几乎也是一样的。在本例中,我们可以从不同服务器供应商处得到测试基准,而不是非要选择最好的供应商。
如果没有供应商测试基准,那么你就需要获得一个服务器或者集群。如果低容量系统要价过高,例如装有固态直连存储的服务器,那么供应商可能会为测试基准提供一套替代系统。如果你正要购买的几台低成本服务器,那么你需要考虑与供应商或者渠道代表建立一种长期的合作关系。
测试基准除了要考虑物理机器之外,还需要充分考虑云计算环境。在云计算主机中很难找到高核数处理器,同样,想要找到中意的精确服务器模型的可能性也很低。如果当前这一代符合预期购买标准的机器可以应作为云实例的话,那么就使用其中一款,从结果中推断出测试基准。例如,Nvidia GPU实例可以作为一种服务进行使用。
本文转自d1net(转载)
通过手写服务器的方式,立体学习Http Http我们都已经耳熟能详了,而关于Http学习的文章网上有很多,各个知识点的讲解也可说是深入浅出。然而,学习过后,我们对Http还是一知半解。问题出在了哪? Http是一个客户机与服务器之间的通信的协议,真的想学习Http,就必须把客户机和服务器也学了,也就是说,必须立体的学习,不然我们永远都是一知半解。 现在,我们手工搭建一个服务器,立体的学习下Http,将我们以为的知识点连成线。
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