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服務器測試,目前很多商家都支持先測試再租用,其實測試的目的就是看服務器能不能達到自己業務要求,那么該怎么測試呢,大概可以從服務器的性能和網絡質量來測試。
一、香港服務器性能測試
香港服務器租用常用于部署企業級互聯網業務,因此對網站或應用的健康運行狀態、運算能力和數據處理能力都擁有很高的要求。我們可以通過很多工具和命令來測試香港服務器的OS性能和磁盤I/O性能以確認服務器的負載支撐能力。
對于操作系統性能表現,我們可以使用開源的Linux性能測試工具Unixbench跑分,綜合測試服務器的CPU、內存、文件、進程、腳本、系統調用、管道等多個維度,并且會給出一個綜合評分。如果低于200分則性能過低,難以正常使用,建議選擇高于500分以上的香港服務器。
對于磁盤I/O性能,有2種常用測試方法,一種是用linux系統下的dd命令,一種是使用測試工具。dd命令,是Linux/UNIX 非常有用的命令之一,是用來指定指定大小的塊進行拷貝,并在拷貝的時候指定轉換。我們可以用dd命令測試硬盤讀寫速度:
dd if=/dev/zero of=test bs=64k count=4k oflag=dsync
dd if=/dev/zero of=test bs=8k count=256k conv=f??datasync
注意:執行DD命令測試硬盤IO性能,對硬盤的損害很大,不建議多次或長時間嘗試。使用磁盤IO測試工具,例如Orion、HD Tune等,可以測定磁盤的IOPS、吞吐量和延遲,可以彌補dd無法測試同時測定IOPS和吞吐量的缺陷。測試結果IOPS數值越大,性能越高。通常,普通一塊7200轉SATA盤IOPS為100左右,而存儲專用15000轉光纖盤IOPS可達到200。注意:由于Orion測試需要清空數據,建議測試時做好系統盤備份,或者只測數據盤。
二、香港服務器性能網絡測試
租用香港服務器之前,我們可以向服務商申請IP進行網絡測速,常用測試方式有2種,一種是使用ping命令,一種是路由追蹤。
利用Ping命令,可以檢測本地主機到訪問IP之間數據發送和接收的速度。一般普通的香港服務器大陸ping值60-70ms屬于正常較快速度,使用電信CN2專線的香港服務器,國內ping值可以穩定≤40ms。
利用路由追蹤(Windows使用tracert命令,Linux使用mtr測試)可以確定訪問目標IP所有經過的路由路徑,進而判斷網絡的中轉節點的數量和具體情況,可以通過路由追蹤查看訪客的城域網到香港機房之間是不是是中國電信CN2骨干網絡。
總之,香港服務器租用時,不能一味追求低價,而需更注重服務器本身性能表現以及網絡傳輸速度和質量,通過多維度測試來辨別香港服務器的優劣,最終為自身線上業務的發展謀取高效、穩定、可靠的托管平臺保障。香港服務器測試租用咨詢企鵝
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可以從這三方面進行測試: 一、速度測試。通過ping來測試延遲情況,ping值越高延遲越高,越低則越好,測試出的結果在60ms-120ms屬于正常普通的,ping值在50ms左右或者以內,一般都是CN2專線的香港服務器。 二、操作測試。下載上傳文件測試其速度,再來通過登錄遠程桌面,針對你放置網站的每個細節和功能進行全面操作測試,根據每個功能操作下的不同性能來測試,這樣才能更全面的測試其不同功能的性能。 三、多線路測試。可使用一些相關的工具測試不同線路的數據(電信、聯通、移動等等),而且最好是多個地方測試。 最后,測試好后記錄一下數據。
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你是在哪個機房托管的機器? 你可以ping以下香港其他地方的ip 如果不高的話 那就是機房的問題了 香港的帶寬管理相對于內地是很寬松的,很多機房都是個人建設 一般只是真對香港的公司使用 只有本地帶寬 國際帶寬很少或者么有,所以內地訪問的話,速度不是很快。建議你選擇有內地節點的機房 或者是帶寬和內地中國電信 中國聯通有鏈接的機房。 在這里呢 給你推薦一家香港當地的idc公司 udomain ——香港最大的網頁寄存公司 今年剛拉了2g的香港帶寬和80m的海外帶寬到(ntt 和中國電信中國網通)全國的ping值都在100以下 電信或者是沿海城市的延遲更是在50以下 有什么問題需要探討的話請進我空間看看
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本文由圖靈君整理編輯
褚曉文 香港科技大學計算機科學博士,目前擔任香港浸會大學計算機科學系副教授,香港浸會大學高性能集群計算中心主任,IEEE 的高級會員。目前,他的研究方向包括無線網絡、對等網絡以及并行和分布式計算、GPU 計算及其建模、并行算法設計、應用優化和能效等。
主要觀點:在過去的11年里面內存帶寬僅僅提升了15~16倍,而計算能力提升了30~50倍,這說明內存的性能跟計算的性能之間的差距在逐漸擴大,這也是GPU計算今天面臨的一個巨大挑戰,這個挑戰就是巨大的計算能力和相對薄弱的內存訪問之間的一道鴻溝。
褚曉文老師從過去十年CUP和GPU的發展、深度學習軟件工具、深度學習平臺性能評測項目和最新的性能評測結果進行了介紹。
深度學習生態圈主要由三層組成,底層的深度學習硬件生產商,中間層的深度學習框架和上層的深度學習應用。
各個大公司在深度學習硬件上都進行了布局,包括nVIDIA、英特爾、AMD、谷歌等,它們都生產深度學習硬件。
目前的深度學習框架也比較多,為了搶占人工智能制高點,國內的百度公司也開發了自己的深度學習框架。
各個公司開發的深度學習應用也比較多,比較知名的應用是AlphaGo和微軟公司的Translator等。
計算力是深度學習的基石。在一個全連接的人工神經網絡中,需要大量的計算。
英特爾公司的CUP近十年的發展如下,其性能大概提升了50倍,從2006年的40GFlops發展到2017年的2000GFlops。其發展一直遵循著摩爾定律。
下圖是nVIDIA公司GUP近十年的發展。其性能大概提升了近30倍。從2006年的500GFlops到2017年的15TFlops,從128核發展到了5376核。
雖然GPU的性能大幅度提高,但是內存帶寬僅僅提升了16倍左右。
GPU計算存在著巨大挑戰:在處理能力和內存存取之間存在著巨大鴻溝。內存成了計算的瓶頸。
在深度學習中,軟件和硬件同樣重要。
深度學習用戶也面臨著巨大挑戰:如何選擇硬件和軟件。
褚曉文老師介紹了其過去一年的工作。
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