OnnoWiki - User contributions [en]

Konsumsi Daya RaspberryPi3

2021-11-22T01:40:04Z

Randymatheas: Created page with "Tenaga listrik cukup langka, terutama di pedesaan/desa. Dengan demikian, seseorang perlu merencanakan lebih baik sebelum menggunakan RaspberryPi3 sebagai server di sekolah ped..."

Tenaga listrik cukup langka, terutama di pedesaan/desa. Dengan demikian, seseorang perlu merencanakan lebih baik sebelum menggunakan RaspberryPi3 sebagai server di sekolah pedesaan di lingkungan energi listrik yang terbatas. Konsumsi arus RaspberryPi3 diukur menggunakan pengukur ampere kecil yang dipasang di antara output bank daya atau colokan daya USB dan RaspberryPi3. Arus selama kondisi uji stres web dan uji file-sharing melalui LAN maupun koneksi WiFi diukur. Profil yang dihasilkan adalah sebagai berikut,

Table: Konsumsi Daya RaspberryPi3

Network Stress
WiFi Stress
Standby / no activities
0.26 A
0.26 A
File sharing (dbench)
0.36 A
0.39 A
Web stress (siege)
0.43 A
0.46 A

Arus rata-rata selama pengisian daya smartphone adalah sekitar 1-2 A. Konsumsi arus RaspberryPi3 ternyata lebih rendah daripada arus pengisian daya smartphone biasa. Saat tidak ada aktivitas, konsumsi RaspberryPi3 adalah sekitar 0,26 A. Tes stres file-sharing yang besar akan menarik arus 0,36 A dan 0,39 A, masing-masing untuk tes stres LAN dan WiFi. Akses web besar-besaran akan menarik arus 0,43 A dan 0,46 A untuk uji stres LAN dan WiFi, masing-masing. Akses WiFi menarik sedikit lebih banyak arus, sekitar 0,03 A, daripada akses jaringan LAN.

Sebagian besar power bank terjangkau yang dijual di toko online memiliki kapasitas sekitar 10.000-20.000 mAh. Dengan kapasitas sebesar itu, bank daya yang terisi penuh dapat memasok daya yang diperlukan agar server RaspberryPi3 dapat beroperasi lebih dari enam jam. Sumber daya alternatif seperti sel surya yang terintegrasi dengan bank daya atau baterai mungkin menarik untuk jam operasi yang lebih lama.

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:39:51Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Mengukur kemampuan sistem menjadi penting dalam sebuah implementasi teknologi untuk mengetahui batasan yang akan dihadapi dari sistem yang kita kembangkan. Hal ini juga berlaku pada sistem Internet OFFLINE. Pada bagian ini akan di coba di bahas beberapa teknik pengukuran yang mungkin kita terapkan pada sistem Internet OFFLINE, seperti,

Mengukur kemampuan penanganan jumlah paket per detik.
Mengukur bandwidth yang dapat di tangani.
Mengukur kemampuan sistem operasi.
Mengukur kemampuan kiwix dalam menangani permintaan.
Mengukur kemampuan database dalam menangani permintaan.

Pada bagian ini akan dibahas hasil pengukuran sistem Internet OFFLINE yang merupakan publikasi di jurnal TELKOMNIKA. Salah satu tujuan pengukuran pada saat itu adalah melihat keterbatasan RaspberryPi3 di bandingkan dengan sistem lainnya, seperti, mesin virtual dan mini pc seperti tampak pada tabel berikut.

System
RaspberryPi3
Asus UN45H MiniPC
VM on VirtualBox
SoC
Broadcom BCM2837

CPU
4× ARM Cortex-A53, 1.2GHz.
Intel® Braswell Dual-Core Celeron N3000 Processor
Intel(R) Core(TM) i5-3330 CPU @ 3.00GHz. CORE 1-4 adjustable.
GPU
Broadcom VideoCore IV.
Intel® HD Graphics

RAM
1GB LPDDR2 (900 MHz)
2 GB Dual Channel DDR3L (1600MHz )
512-4096M adjustable.
Networking
10/100 Ethernet, 2.4GHz 802.11n wireless.
100/1000/10/Gigabits Mbps Ethernet, 2.4GHz 802.11 b/g/n wireless.
Virtual Net connection and Physical 100Mbps Ethernet.
OS
Raspbian
Ubuntu Server
Ubuntu Server
Harga
US$35-50
US$600-700
US$200-300

Disini akan dijelaskan beberapa teknik dan proses benchmarking sistem Internet OFFLINE. Beberapa kinerja yang akan diukur, antara lain, (1) paket per detik (PPS) jaringan, (2) bandwidth (Mbps), (3) kinerja file sharing menggunakan dbench, (4) kinerja sistem operasi menggunakan UnixBench, (5) kinerja Apache Web menggunakan ab, (6) web Stress test menggunakan Siege, dan (7) konsumsi daya RaspberryPi3 Server. Untuk menyelidiki network congestion, kita akan membandingkan dengan mesin virtual referensi sehingga kita membandingkan koneksi LAN fisik dan bridge ke klien host tanpa koneksi jaringan fisik.

==Pranala Menarik==

* [[Mengukur packet per second]]
* [[Mengukur Bandwidth]]
* [[mengukur SQL - menggunakan mysqlslap]]
* [[Menggunakan mysqlslap number-of-query]]
* [[Menggunakan mysqlslap iterations]]
* [[Menggunakan mysqlslap custom queries]]
* [[Menggunakan mysqlslap untuk membandingkan Engine]]
* [[Mengukur kinerja OS dengan unixbench]]
* [[Mengukur Kinerja Apache Web Server]]
* [[Melakukan Stress Test Web Server menggunakan Siege]]
* [[Mengukur Kinerja File Sharing menggunakan dbench]]
* [[Konsumsi Data RaspberryPi3]]

Mengukur Kinerja File Sharing menggunakan dbench

2021-11-22T01:39:32Z

Randymatheas: Created page with "dbench is a tool to generate I/O workloads to either a filesystem or to a networked CIFS or NFS server. It can even talk to iSCSI targets. "How many concurrent clients/applica..."

dbench is a tool to generate I/O workloads to either a filesystem or to a networked CIFS or NFS server. It can even talk to iSCSI targets. "How many concurrent clients/applications do this workload can my server handle before the response starts to lag?" dbench can be used to stress a filesystem or a server to see which workload becomes saturated and can.

The dbench measurement is performed by mounting the shared folder to a local folder on the client running dbench. The dbench process is done by simulating the load of 10, 20, 30 up to 700 clients. The measurement results show that the results obtained for four systems, reliable enough for only up to 300 clients. Above 300 clients, some system unable to keep up with the stress and unable to provide any results.

Figure 9. shows the throughput during dbench benchmarking. The RaspberryPi3 throughput is around 3 Mbps for both LAN and WiFi access. The Asus Mini PC throughput is around 4Mbps, higher than that of RaspberryPi3. The virtual machine via physical LAN throughput is around 7 Mbps. Interesting to note that the virtual machine throughput via a direct bridge with no physical network measures about 13Mbps and 18Mbps, for one core and four cores, respectively. Thus, the network bandwidth limits the ability of the processor to pump data into the network. For massive streaming and file sharing activities, it would be advisable to binding several network physical interfaces in the server. In general, throughput degrades as more clients accessing the system. The maximum capability of the Internet-Offline cannot be probed from the throughput measurement.

Figure 10. shows the measurement results of the maximum latency of four systems. In general, the Asus Mini PC has a much better performance as compared to RaspberryPi 3. The RaspberryPi 3 handles relatively well for up to 20 simultaneous clients access. Asus Mini PC degrades for loads higher than 80 clients. For higher loads, a better system is needed, such as using Asus Mini PC. For larger loads, the i5 four-core system would be able to handle it.

It is interesting to note that the network interface limits the performance of the i5 virtual machines. The following table shows the average throughput (Mbps) and average maximum latency (ms) for single-core and four-core virtual machines with LAN and direct bridging with a client on the same host.

Table 7. Performance Comparison during dbench

Ave. Throughput (Mbps)
Ave. Max. Latency (ms)
1 core LAN
5.7
2795
1 core nolan
12.4
1114
4 core LAN
6.0
2979
4 core nolan
17.4
921

It shows that the virtual machine with the direct bridging connection has higher performance. The higher performance also observed on the higher core machines.

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:39:12Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Melakukan Stress Test Web Server menggunakan Siege

2021-11-22T01:38:36Z

Randymatheas: Created page with "Untuk menguji batas kinerja web, Siege digunakan. Siege adalah uji regresi open source dan utilitas benchmark. Siege dikonfigurasi untuk membaca banyak URL ke dalam memori dan..."

Untuk menguji batas kinerja web, Siege digunakan. Siege adalah uji regresi open source dan utilitas benchmark. Siege dikonfigurasi untuk membaca banyak URL ke dalam memori dan secara bersamaan melakukan stress terhadap sistem. Program melaporkan jumlah total hit yang direkam, byte yang ditransfer, waktu response, konkurensi, dan status pengembalian. Dalam pengujian, Siege menjalankan berbagai klien secara bersamaan, untuk menekankan berbagai URL di server web wiki. Tes stres dilakukan ke Wikipedia mirror dalam waktu 60 detik.

Kiwix adalah aplikasi agar wikipedia dapat di akses secara offline. Kita dapat mengukur kinerja Kiwix menggunakan siege. Untuk memudahkan proses pengukuran sebaiknya kita membuat script untuk menyalakan atau mematikan Kiwix pada server yang akan diukur, misalnya sebagai berikut,

kiwix-on.sh

echo 123456 | sudo -S killall kiwix-serve
echo 123456 | sudo -S killall kiwix-serve
echo 123456 | sudo -S killall kiwix-serve
echo 123456 | sudo -S killall kiwix-serve
cd /usr/local/src/kiwix-0.10-x86_84/bin/
/usr/local/src/kiwix-0.10-x86_84/bin/kiwix-serve --port=8080 /usr/local/src/kiwix-0.10-x86_84/bin/wikipedia_id_all_novid_2018-07.zim &
/usr/local/src/kiwix-0.10-x86_84/bin/kiwix-serve --port=8081 /usr/local/src/kiwix-0.10-x86_84/bin/wiktionary_id_all_novid_2018-07.zim &

kiwix-off.sh

echo 123456 | sudo -S killall kiwix-serve
echo 123456 | sudo -S killall kiwix-serve
echo 123456 | sudo -S killall kiwix-serve
echo 123456 | sudo -S killall kiwix-serve

Instalasi Siege sangat mudah menggunakan perintah berikut,

sudo su
apt update
apt -y install siege

Agar siege dapat berjalan dengan mudah, sebaiknya kita juga membuat sebuah file yang berisi URL kiwix yang akan digunakan saat siege mengukur kiwix sebagai berikut (misalnya menggunakan vi),

vi ~/.siege/url-192.168.0.1.txt

Isi file,

http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/
http://192.168.0.1:8080/search?content=wikipedia_id_all_novid_2018-07&pattern=Onno+W.+Purbo
http://192.168.0.1:8080/skin/jquery-ui/jquery-ui.min.js
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Onno_W._Purbo.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Daerah_Khusus_Ibukota_Jakarta.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Lambang_Daerah_Khusus_Ibukota_Jakarta.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Kiwix.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Perangkat_lunak_bebas.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Richard_Stallman.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Indonesia.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Matematika.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Ilmu_fisik.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Reaksi_asam_basa.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Asam.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Biologi.html
http://192.168.0.1:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/A/Organisme.html
http://192.168.0.1:8081/wiktionary_id_all_novid_2018-07/
http://192.168.0.1:8081/wiktionary_id_all_novid_2018-07/A/bahasa_Indonesia.html
http://192.168.0.1:8081/wiktionary_id_all_novid_2018-07/A%2fki%c3%aan%2dkap%2dkut%2ehtml

Figure 1. Internet-Offline System Availability (%)

Figure 1. menunjukkan Availability (%) pada saat dilakukan stress test pada sistem menggunakan Siege. Di atas 20 klien secara simultan menggunakan sistem akan menurunkan availability RaspberryPi3. Penurunan availability mini PC Asus mulai muncul di sekitar 20 klien, dan penurunan lebih parah setelah lebih dari 80 klien secara bersamaan. Mesin mesin virtual i5 tampaknya jauh lebih tahan dan mampu menahan beban lebih dari 150 klien dengan hanya sedikit penurunan availability.

Figure 2. Hit pada Internet-Offline system

Figure 2. menunjukkan klik yang diterima seiring dengan bertambahnya jumlah klien. RaspberryPi3 hanya dapat menerima hit terendah, sekitar 1000-1500 hit, di antara empat (4) sistem. Sedangkan Asus Mini PC dapat menerima hit, sekitar 9.000-10.000 hit. Mesin i5 dapat menerima di atas 15000 hingga 25000 hit, sekitar 25 kali kemampuan RaspberryPi3. Sistem dengan empat core mampu menerima, sekitar 20%, hit lebih tinggi dibandingkan dengan mesin single core.

Figure 3. Successful transaction saat Siege Web Stress

Figure 3. menunjukkan transaksi yang berhasil ditangani oleh sistem; itu cukup mirip dengan karakteristik hit yang diterima oleh sistem. RaspberryPi3 hanya mampu menangani sekitar 700-900 transaksi. Asus Mini PC dapat menangani 3000-4000 transaksi dengan baik. Mesin virtual i5 dapat menangani transaksi yang lebih tinggi, sekitar 6000-8000 transaksi. Dengan demikian, RaspberryPi3 hanya mampu memenuhi 10% dan 20% kemampuan masing-masing i5 dan Asus Mini PC. Sistem dengan empat core mampu menerima, sekitar 20%, transaksi sukses yang lebih tinggi dibandingkan dengan mesin single core.

Figure 4. Transaction Rate saat Siege Web Stress

Figure 4. menunjukkan tingkat transaksi, dalam transaksi per detik, untuk banyak klien yang membebani sistem. RaspberryPi3 hanya mampu menangani sekitar 20-30 transaksi per detik. Asus Mini PC dapat menangani 5-6 kali dibandingkan dengan RaspberryPi3 untuk lebih dari 150 transaksi per detik. Mesin i5 mampu menangani beban yang jauh lebih tinggi hingga sekitar 250-400 transaksi per detik atau sepuluh kali lebih tinggi dari RaspberryPi3. Sistem empat core dapat melayani, sekitar 20%, tingkat transaksi yang lebih tinggi dibandingkan dengan mesin single core.

Figure 5. Concurrency saat Siege Web Stress

Figure 5. menunjukkan kemampuan konkurensi sistem dalam menangani beban klien. Semua sistem mampu memenuhi konkurensi menjadi sama dengan jumlah klien hingga 20 klien yang mengakses. Pada 30 klien, konkurensi RaspberryPi3 dan Asus Mini PC menjadi rata, tidak mampu mengimbangi jumlah klien yang mengakses. Pada 50 klien, mesin virtual i5 tidak lagi mampu mengimbangi jumlah klien yang mengakses. Namun, konkurensi mesin virtual i5 agak menurun tetapi tidak datar dan mencoba mengikuti jumlah klien yang mengakses.

Figure 6. Fail transaction saat Siege Web Stress

Gambar 6. menunjukkan transaksi yang gagal sebagai fungsi dari jumlah klien yang mengakses sistem. Di RaspberryPi dan Asus Mini PC, kegagalan transaksi mulai muncul setelah 30 klien mengakses sistem. Pada 40 klien, transaksi gagal meningkat drastis. Menariknya, mesin i5 mampu menangani transaksi dengan cukup baik dengan transaksi gagal di bawah lima hingga di atas 100 klien.

Figure 7. Longest Transaction saat Siege Web Stress

Gambar 7. menampilkan transaksi terpanjang saat stress test pada sistem. Semua sistem tampaknya menangani beban dengan benar untuk 20 klien. RaspberryPi3 dan Asus Mini PC menunjukkan lompatan dalam transaksi terlama setelah 30 dan lebih banyak klien memuat. Mesin virtual i5 mengalami peningkatan signifikan dalam transaksi terlama setelah memuat lebih dari 50 klien.

Figure 8. Responds Time (detik) saat Siege Web Stress

Gambar 8. menunjukkan waktu respon dalam ms untuk transaksi yang masuk sebagai fungsi dari jumlah klien. RaspberryPi menunjukkan peningkatan linear dalam waktu respons sebagai fungsi dari jumlah klien, dari satu klien hingga sekitar 20 klien. Di atas 20 klien, waktu respons RaspberryPi3 tampaknya tidak stabil. Mesin mini PC dan Asus i5 tampaknya cukup tahan terhadap permintaan tes stres transaksi dan dapat menahan waktu respons di bawah 0,4 detik hingga 100 klien.

Sangat menarik untuk dicatat bahwa interface jaringan membatasi kinerja mesin virtual i5. Tabel berikut menunjukkan klik rata-rata, tingkat transaksi rata-rata, transaksi sukses rata-rata, dan transaksi gagal rata-rata untuk mesin virtual inti tunggal dan empat inti dengan LAN dan penghubung langsung dengan klien di host yang sama.

Table: Perbandingan Kinerja LAN dan direct bridge saat Siege Web Stress

ave. hits
average
transaction/sec
ave.
successful
transactions
ave. fail
transactions
1 core LAN
15304
255
5300
14.8
1 core nolan
17235
287
6084
1.4
4 core LAN
19429
342
6711
14.1
4 core nolan
22365
373
7844
4.7

Ini menunjukkan bahwa mesin virtual dengan sambungan bridging secara langsung memiliki kinerja yang lebih tinggi dan lebih sedikit transaksi yang gagal. Kinerja yang lebih tinggi juga diamati pada mesin dengan jumlah core yang lebih banyak.

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:37:23Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Mengukur Kinerja Apache Web Server

2021-11-22T01:36:24Z

Randymatheas: Created page with "Kinerja Apache Web Server dapat diukur menggunakan ApacheBench (ab). ApacheBench (ab) adalah alat uji beban dan benchmark untuk server Hypertext Transfer Protocol (HTTP). Sela..."

Kinerja Apache Web Server dapat diukur menggunakan ApacheBench (ab). ApacheBench (ab) adalah alat uji beban dan benchmark untuk server Hypertext Transfer Protocol (HTTP). Selain itu, ia akan diinstal secara otomatis dengan server web Apache, atau dapat diinstal secara terpisah sebagai utilitas Apache. Ini berjalan dari baris perintah. Output pengujian beban cepat diperoleh hanya dalam satu menit. Selain menggunakan siege, Kiwix juga dapat dievaluasi menggunakan apache benchmark (ab). Cara instalasi apache benchmark dapat dilakukan dengan menggunakan perintah,

apt update
apt -y install apache2-utils

Cara mengukur-nya dapat menggunakan perintah berikut,

ab -kc 20 -t 60 http://192.168.0.3:8080/wikipedia_id_all_novid_2018-07/

ApacheBench (ab) tidak akan melakukan stress pada sistem. Dengan demikian, hasilnya akan sama untuk klien bersamaan yang berbeda. Dalam pekerjaan ini, 10-150 klien konkurensi diukur dan menemukan hasilnya sama untuk sistem yang sama yang sedang diuji. Tabel berikut menggambarkan hasil ApacheBench.

Tabel: Hasil Pengukuran ApacheBench

Rpi LAN
Rpi WiFi
Asus
VM 1 Core
LAN
VM 4 Core
LAN
VM 1 Core
no LAN
VM 4 Core
no LAN
Request/Sec
(#/sec)
7.58
13.71
172.32
225
226
371
491
Mean Time/Req
(ms)
131.96
72.98
5.80
4.43
4.43
2.7
2.0
Transfare Rate
(Kb/s)
383.03
691.92
8700.70
11413
11411
18753
24835

Sangat menarik untuk dicatat bahwa, meskipun interface WiFi RaspberryPi3 memiliki bandwidth yang lebih rendah daripada interface LAN, hasil ApacheBench (ab) RasberryPi3 menunjukkan bahwa akses WiFi tampaknya memiliki kinerja dua kali lipat lebih baik daripada akses LAN. RaspberryPi3 memiliki kapasitas masing-masing sekitar 7 dan 14 permintaan per detik untuk beban LAN dan WiFi. Ini adalah urutan besarnya lebih rendah dari sistem lain, yaitu Asus, Virtual Machine i5 3 GHz single-core dan four-core.

Interface fisik tampaknyamembatasi kinerja mesin virtual. Benchmarking mesin virtual melalui bridge secara langsung pada host yang sama menggambarkan kinerja 40-50% lebih tinggi dibandingkan dengan melalui interface jaringan fisik. Tampaknya tidak ada perbedaan kinerja antara mesin virtual single dan four-core.

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:36:05Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:35:59Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Mengukur kinerja OS dengan unixbench

2021-11-22T01:35:41Z

Randymatheas: Created page with "Kinerja sistem operasi (OS) juga perlu diukur. Salah satu aplikasi yang baik untuk mengukur kinerja sistem operasi Linux adalah unixbench. Pengukuran kinerja sistem dilakukan..."

Kinerja sistem operasi (OS) juga perlu diukur. Salah satu aplikasi yang baik untuk mengukur kinerja sistem operasi Linux adalah unixbench. Pengukuran kinerja sistem dilakukan dengan menggunakan UnixBench. UnixBench mampu mengukur kinerja sistem untuk arsitektur multi-core. Skor indeks benchmark sistem diperoleh setelah mengukur throughput Execl sistem, salinan file dengan ukuran buffer 256, 1024, 4096, throughput pipa, pengalihan konteks berbasis pipa, pembuatan proses, skrip shell dengan satu dan delapan proses bersamaan, overhead panggilan sistem, Dhrystone 2 menggunakan variabel register, dan double-precision Whetstone. Sebelum melakukan instalasi unixbench sebaiknya kita menyiapkan aplikasi berikut,

apt update
# untuk Raspberry Pi
apt install mesa-common-dev libsdl-net1.2-dev libsdl-net1.2 unzip
# untuk PC
apt install mesa-common-dev libsdl* unzip

Instalasi Unixbench dilakukan dengan mengcompile source code unixbench menggunakan perintah berikut,

cd /usr/local/src
wget https://github.com/kdlucas/byte-unixbench/archive/master.zip
unzip master.zip
cd /usr/local/src/byte-unixbench-master/UnixBench
make

Untuk menjalankan UnixBench dapat menggunakan perintah berikut,

cd /usr/local/src/byte-unixbench-master/UnixBench
rm hasil.txt
./Run > hasil.txt &

Skor indeks benchmark sistem yang dihasilkan adalah sebagai berikut,

Table: UnixBench Index

System
UnixBench Index
RaspberryPi3
415.3
Asus UN45H
592.8
VM 1 Core 1000MB
1035.2
VM 4 Core 4096MB
2576.4

Terlihat bahwa RaspberryPi dan Asus MiniPC UN45H memiliki skor indeks UnixBench yang agak mirip. Sementara, Mesin Virtual dengan satu inti dan empat inti memiliki skor UnixBench dua kali dan empat kali dibandingkan dengan RaspberryPi3.

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:35:16Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Menggunakan mysqlslap untuk membandingkan Engine

2021-11-22T01:34:58Z

Randymatheas: Created page with "Kita dapat membandingkan engine dengan argumen --engine. Sebagai contoh, jika kita ingin menggunakan engine innodb mysqlslap -h localhost -u root -p123456 --auto-generate-s..."

Kita dapat membandingkan engine dengan argumen --engine.

Sebagai contoh, jika kita ingin menggunakan engine innodb

mysqlslap -h localhost -u root -p123456 --auto-generate-sql --concurrency=100 --number-of-queries=1000 --engine=innodb

Output mysqlslap kira-kira sebagai berikut,

Benchmark
Running for engine innodb
Average number of seconds to run all queries: 0.435 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.435 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.435 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 10

Menggunakan engine myisam

mysqlslap -h localhost -u root -p123456 --auto-generate-sql --concurrency=100 --number-of-queries=1000 --engine=myisam

Output mysqlslap kira-kira sebagai berikut,

Benchmark
Running for engine myisam
Average number of seconds to run all queries: 0.198 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.198 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.198 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 10

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:34:47Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Menggunakan mysqlslap custom queries

2021-11-22T01:34:26Z

Randymatheas: Created page with "Jika kita ingin men-test ke database yang sudah ada, kita dapat menggunakan custom query, seperti mysqlslap -h localhost -u root -p123456 --create-schema=DATABASE_NAME --qu..."

Jika kita ingin men-test ke database yang sudah ada, kita dapat menggunakan custom query, seperti

mysqlslap -h localhost -u root -p123456 --create-schema=DATABASE_NAME --query="SELECT * from table_name;" --concurrency=100 --number-of-queries=100

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:34:08Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Menggunakan mysqlslap iterations

2021-11-22T01:33:48Z

Randymatheas: Created page with "Untuk memastikan bahwa hasil test cukup konsisten, ada baiknya dilakukan iterasi. Mengulangi query lebih dari satu menggunakan iterations dapat menggunakan perintah, mysqlsla..."

Untuk memastikan bahwa hasil test cukup konsisten, ada baiknya dilakukan iterasi. Mengulangi query lebih dari satu menggunakan iterations dapat menggunakan perintah,

mysqlslap -h localhost -u root -p123456 --auto-generate-sql --concurrency=100 --number-of-queries=10000 --iterations=5

Output mysqlslap kira-kira sebagai berikut,

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 9.278 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 8.938 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 9.795 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 100

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:33:31Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Menggunakan mysqlslap number-of-query

2021-11-22T01:33:10Z

Randymatheas: Created page with "Untuk mengetes 100 concurrent user dan 10.000 query kita dapat menggunakan perintah berikut, mysqlslap -h localhost -u root -p123456 --auto-generate-sql --concurrency=100 --..."

Untuk mengetes 100 concurrent user dan 10.000 query kita dapat menggunakan perintah berikut,

mysqlslap -h localhost -u root -p123456 --auto-generate-sql --concurrency=100 --number-of-queries=10000

Output mysqlslap kira-kira sebagai berikut,

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 9.331 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 9.331 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 9.331 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 100

Perhatikan bahwa waktu yang dibutuhkan biasanya akan naik di bandingkan dengan tanpa query.

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:32:56Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Mengukur SQL - menggunakan mysqlslap

2021-11-22T01:31:38Z

Randymatheas: Created page with "Untuk mengukur kinerja database mysql kita dapat menggunakan mysqlslap. Dengan asumsi root password mysql 123456 hostname localhost Test dapat dilakukan menggunakan contoh p..."

Untuk mengukur kinerja database mysql kita dapat menggunakan mysqlslap. Dengan asumsi

root password mysql 123456
hostname localhost

Test dapat dilakukan menggunakan contoh perintah dibawah ini,

mysqlslap -v -h localhost -u root -p123456 --auto-generate-sql

Output mysqlslap kira-kira sebagai berikut,

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.009 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.009 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.009 seconds
Number of clients running queries: 1
Average number of queries per client: 0

Perintah –auto-generate-sql akan membuat table, execute INSERT query dan simpan dummy data, execute SELECT query untuk mengambil dummy data, kemudian drop table. Untuk melihat apa yang terjadi di belakang layar tambahkan -vvv

mysqlslap -vvv -h localhost -u root --auto-generate-sql -p123456

Membuat 100 concurrent user dan masing-masing mengexecute satu query,

mysqlslap -vvv -h localhost -u root -p123456 --auto-generate-sql --concurrency=100 --number-of-queries=1

Output mysqlslap kira-kira sebagai berikut,

..
..
INSERT INTO t1 VALUES (364531492,'qMa5SuKo4M5OM7ldvisSc6WK9rsG9E8sSixocHdgfa5uiiNTGFxkDJ4EAwWC2e4NL1BpAgWiFRcp1zIH6F1BayPdmwphatwnmzdwgzWnQ6SRxmcvtd6JRYwEKdvuWr');
Generating stats
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.571 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.571 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.571 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 0

DROP SCHEMA IF EXISTS `mysqlslap`;

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:31:24Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Mengukur Bandwidth

2021-11-22T01:30:59Z

Randymatheas: Created page with "Untuk mengukur kemampuan penerimaan/pengiriman bandwidth dilakukan dengan cara mengirimkan data pada kecepatan tinggi dan mengukur seberapa besar data yang dapat diterima/diki..."

Untuk mengukur kemampuan penerimaan/pengiriman bandwidth dilakukan dengan cara mengirimkan data pada kecepatan tinggi dan mengukur seberapa besar data yang dapat diterima/dikirim. Pada kesempatan ini, pengukuran bandwidth jaringan dilakukan dengan mentransfer nol dalam jumlah gigabyte melalui terowongan nc. Pada perangkat yang diuji, server dijalankan pada port tertentu (mis., 12345) menggunakan perintah nc,

nc -vvlnp 12345 >/dev/null

Perhatikan data yang diterima pada dasarnya akan dibuang ke /dev/null

Di sisi klien, terhubung pada jaringan fisik yang sama, kita menggunakan dd sebuah apps command line untuk Unix dan Unix-like untuk mengonversi dan menyalin file dan meneruskannya ke nc tunnel ke perangkat yang sedang diuji server (mis., 192.168.0.1) di port 12345 menggunakan perintah berikut,

dd if=/dev/zero bs=1M count=1K | nc -vvn 192.168.0.1 12345

Kita juga bisa melakukan hal yang sama ke server lainnya. Hasil-nya dapat kita lihat pada tabel berikut.

Table: Hasil Pengukuran Bandwidth

System
Mbps
Note
RaspberryPi3 LAN
93,6

RaspberryPi3 WiFi
50,4

Asus UN45H
94.4

VM 1 Core 1000MB
93,6
Via LAN
VM 4 Core 4096MB
93,6
Via LAN
VM 1 Core 1000MB
2264
Direct bridge no LAN
VM 4 Core 4096MB
2376
Direct bridge no LAN

Tabel di atas menunjukkan dengan jelas bahwa semua mesin dengan interface LAN, seperti interface LAN RaspberryPi3, Asus MiniPC UN45H, dan mesin virtual memiliki bandwidth jaringan sekitar 100 Mbps. Interface WiFi RaspberryPi3 memiliki bandwidth jaringan sekitar 50 Mbps lebih rendah daripada LAN.

Bandwidth network antara mesin virtual dan klien pada bridge yang terhubung langsung pada host yang sama tanpa interkoneksi LAN fisik menunjukkan bahwa bandwidth mesin virtual yang sebenarnya jauh lebih tinggi sekitar 2264Mbps dan 2376Mbps untuk, masing-masing, mesin virtual tunggal dan empat inti.. Dengan demikian, antarmuka fisik membatasi bandwidth jaringan. Sangat menarik untuk dicatat bahwa meningkatkan inti dan memori di Mesin Virtual (VM) tidak meningkatkan bandwidth jaringan Mesin Virtual.

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:30:42Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

Mengukur packet per second

2021-11-22T01:30:08Z

Randymatheas: Created page with "Salah satu kinerja yang perlu diukur untuk memperkirakan kemampuan sebuah sistem adalah berapa paket per detik yang dapat ditangani. Pengukuran throughput jaringan (paket per..."

Salah satu kinerja yang perlu diukur untuk memperkirakan kemampuan sebuah sistem adalah berapa paket per detik yang dapat ditangani. Pengukuran throughput jaringan (paket per detik) dilakukan dengan mengirimkan banyak paket (blasting) ke interface jaringan dari perangkat yang diuji. Opsi yang paling sederhana adalah menggunakan perintah ping secara bersamaan yang berjalan di beberapa instance. Namun, untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat, seseorang dapat mengatur waktu saat melakukan blasting menggunakan perintah hping3 yang lebih cepat. Untuk mengukur paket per detik ada dua (2) metoda, yaitu,

Menggunakan ping
Menggunakan hping3, lebih disarankan karena lebih presisi.

Lebih detail cara mengukurnya adalah sebagai berikut

Metoda1: ping

sudo su
ping -q -s 1 -f 192.168.0.1

Metoda2: hping3
Asumsi perangkat berada di IP address 192.168.0.1, maka perintah yang perlu di berikan adalah sebagai berikut,

time hping3 192.168.0.1 -q -i u40 --icmp|tail -n10

Switch -i -- interval memberitahu waktu tunggu sebelum paket ping berikutnya. Parameter uX dalam mikrodetik. U40 berarti menunggu selama 40 mikrodetik sebelum ping berikutnya. Dalam pengujian, jumlah uX diset hingga packet loss hampir meningkat di atas 1%. Untuk menjenuhkan perangkat yang sedang diuji, pengaturan firewall dihapus, dan batas kecepatan ping sistem operasi (ICMP) dihapus menggunakan perintah,

sysctl net.ipv4.icmp_ratelimit=0
sysctl net.ipv4.icmp_ratemask=0

Pengukuran packet per second diperoleh dengan cara menghitung dari 2 (dua) kali jumlah paket yang diterima dibagi dengan waktu terukur. Hasil pengukuran paket per detik adalah sebagai berikut,

Tabel 2 Throughput Measurement Results

System
-i u
Packet per second (pps)
Note
RaspberryPi3 LAN
42
30.438

RaspberryPi3 WiFi
270
5.740

Asus UN45H
7
64.371

VM 1 Core 1000MB
8
136.100
Via LAN
VM 4 Core 4096MB
8
128.715
Via LAN
VM 1 Core 1000MB
9
129.156
Direct bridge no LAN
VM 4 Core 4096MB
9
129.928
Direct bridge no LAN

VM dijalankan pada komputer dengan prosesor Intel(R) Core(TM) i5-3330 CPU @ 3.00GHz.

Hasil di atas jelas menunjukkan bahwa interface jaringan LAN RaspberryPi3 hanya mampu menangani 25% kapasitas dari perangkat lain. Interface WiFi RaspberryPi3 mempunyai kemampuan sepuluh kali lebih rendah dibandingkan dengan interface LAN RaspberryPi3, yang hanya 3-4% dibandingkan dengan perangkat lainnya. Dalam kasus Mesin Virtual, koneksi jaringan, core, dan memori yang berbeda tidak menunjukkan perbedaan packet per second (pps) yang signifikan.

BENCHMARKING: mengukur kemampuan system

2021-11-22T01:29:42Z

Randymatheas: Created page with "Mengukur kemampuan sistem menjadi penting dalam sebuah implementasi teknologi untuk mengetahui batasan yang akan dihadapi dari sistem yang kita kembangkan. Hal ini juga berlak..."

Internet Offline: Modul Training

2021-11-22T01:26:50Z

Randymatheas: Created page with " * INTRO: Mengapa Internet OFFLINE? * OVERVIEW: Sistem Internet OFFLINE * DISAIN: Server Internet OFFLINE * DISAIN: Jaringan Akses Internet OFFLINE * INSTALA..."

* [[INTRO: Mengapa Internet OFFLINE?]]
* [[OVERVIEW: Sistem Internet OFFLINE]]
* [[DISAIN: Server Internet OFFLINE]]
* [[DISAIN: Jaringan Akses Internet OFFLINE]]
* [[INSTALASI & KONFIGURASI: Server PC Internet OFFLINE]]
* [[INSTALASI & KONFIGURASI Server RaspberryPi Internet OFFLINE]]
* [[CONTENT: e-Learning Internet OFFLINE]]
* [[INSTALASI & KONFIGURASI: Jaringan Akses]]
* [[STUDI KASUS: Jaringan Wireless Jarak Jauh]]
* [[LISTRIK: Listrik di Pedesaan]]
* [[BISNIS PROSES: e-Learning]]
* [[OPTIONAL: Instalasi & Konfigurasi Mikrotik]]
* [[BENCHMARKING: mengukur kemampuan system]]

Internet offline

2021-11-22T01:24:00Z

Randymatheas: /* Pranala Menarik */

[[File:Internet-offline.jpg|center|600px|thumb]]

==Youtube==

* https://www.youtube.com/watch?v=cKuiRIQMZFE - Penjelasan tentang Internet Offline
* https://www.youtube.com/watch?v=VmtyRu6RGjM - Konfigurasi Jaringan Untuk Experimen
* https://www.youtube.com/watch?v=k0kx4MHrqLE - Membeli RaspberryPi atau OrangePi

==Pranala Menarik==

* [[Internet OFFLINE: Mengapa butuh Internet OFFLINE?]]
* [[Internet OFFLINE: Konsep]]
* [[Internet OFFLINE: Overview Teknologi Secara Umum]]
* [[Internet OFFLINE: Manajemen Operasi Internet OFFLINE]]

==eLearning==

* [[MoodleBox]]

==RaspberryPi==

* [[Raspbian: Burn ke MicroSD]]
* [[Raspbian: Internet Offline Topologi Jaringan]]
* [[Raspbian: cek IP address server raspberry]]
* [[Raspbian: login pi password raspberry]]
* [[Raspbian: edit rc.local]]
* [[Raspbian: Setup Network]]
* [[Raspbian: RPi3 Stand Alone Access Point]]
* [[Raspbian: NAT hostap ke eth0]]

==OrangePi==

* [[OrangePi: Burn img]]
* [[OrangePi: Burn Raspbian img]] '''RECOMMENDED'''
* [[OrangePi: Burn Ubuntu img]]
* [[OrangePi: Burn Debian img]]
* [[OrangePi: cek IP address server OrangePi]]
* [[OrangePi: install ssh server]]
* [[OrangePi: Remove Desktop & GUI]]

==Server Apps==

* [[Raspbian: install ssh server]]
* [[Raspbian: install web server]]
* [[Raspbian: Aktifkan https di apache]]
* [[Raspbian: install DNS server]]
* [[Raspbian: Konfigurasi DNS Server]]
* [[Raspbian: install samba file sharing server]]
* [[Raspbian: install DHCP server]] ''-- jangan pakai ini; pakai dnsmasq''
* [[Raspbian: install systemd systemctl]]

* [[X86: repo update]]
* [[X86: install ssh server]]
* [[X86: install web server]]
* [[X86: install samba file sharing server]]
* [[X86: Perpustakaan Digital Server Internet OFFLINE]]

===Web===

* [[wget: offline web mirror]]
* [[Kiwix: Download & Instal]]
* [[Kiwix: X86 Download & Instal]]
* [[Apache: Virtual Host - lagi]]
* [[MoodleBox]]
* [[MoodleBox: Download dan dd]]
* [[MoodleBox: Admin Login]]

==IPv6==

* [[Internet Offline: Setup IPv6]]
* [[Internet Offline: IPv6 Apache Benchmark]]
* [[Internet Offline: IPv6 ipref]]
* [[Internet Offline: IPv6 pps measurement]]

==Benchmark==

===Teknik Mengukur===

* [[Internet Offline: packets-per-second benchmark]]
* [[Internet Offline: Ukur Bandwidth]]
* [[Dbench: Internet Offline - Rpi 10-100 concurrent]]
* [[Dbench: Internet Offline - VM 1-4CORE 512-4096M RAM]]
* [[Internet Offline: UnixBench]]
* [[Internet Offline: Mengukur kiwix X86]]
* [[Internet Offline: Mengukur kiwix dengan ab]]
* [[Internet Offline: Mengukur SQL]]
* [[Internet Offline: mysqlslap script]]

===Hasil===

* [[Internet Offline: SQL - Rpi]]
* [[Internet Offline: SQL - Asus minipc]]

===Teknik Pendukung===

* [[Internet Offline: automatic ssh remote login]]
* [[Internet Offline: Redirect output ke file]]

==Referensi==

* Purbo OW. Narrowing the digital divide. Digital Indonesia: Connectivity and Divergence. 2017 May 9:75-92.
* Malandrino F, Chiasserini CF, Kirkpatrick S. Understanding the present and future of cellular networks through crowdsourced traces. In2017 IEEE 18th International Symposium on A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM) 2017 Jun 12 (pp. 1-9). IEEE.
* Kaup F, Fischer F, Hausheer D. Measuring and predicting cellular network quality on trains. In2017 International Conference on Networked Systems (NetSys) 2017 Mar 13 (pp. 1-8). IEEE.
* Asrese AS, Walelgne EA, Bajpai V, Lutu A, Alay Ö, Ott J. Measuring Web Quality of Experience in Cellular Networks. InInternational Conference on Passive and Active Network Measurement 2019 Mar 27 (pp. 18-33). Springer, Cham.
* Purbo OW. Internet Offline Solution for Rural/Village Schools. In4th FREE & OPEN SOURCE SOFTWARE CONFERENCE (FOSSC’2019-OMAN) 2019 Feb 11.
* Morton A. Considerations for benchmarking virtual network functions and their infrastructure. 2017.
* Amalfitano EA, McKnight GJ, inventors; International Business Machines Corp, assignee. Method and system for automated network benchmark performance analysis. United States patent US 5,303,166. 1994 Apr 12.
* Huang B, Bauer M, Katchabaw M. Hpcbench-a Linux-based network benchmark for high performance networks. In19th International Symposium on High performance Computing Systems and applications (HPCS'05) 2005 May 15 (pp. 65-71). IEEE.
* Bellows J. Comparing Linux Operating Systems for the Raspberry Pi 2. InThe 16th Winona Computer Science Undergraduate Research Symposium 2016 Apr 27 (Vol. 922, No. 925MB, p. 8).
* Martin A, Marangozova‐Martin V. Automatic benchmark profiling through advanced workflow‐based trace analysis. Software: Practice and Experience. 2018 Jun;48(6):1195-217.
* Ahuja SP, Deval N. On the Performance Evaluation of IaaS Cloud Services With System-Level Benchmarks. International Journal of Cloud Applications and Computing (IJCAC). 2018 Jan 1;8(1):80-96.
* Wu H, Liu F, Lee RB. Cloud Server Benchmarks for Performance Evaluation of New Hardware Architecture. arXiv preprint arXiv:1603.01352. 2016 Mar 4.
* Almeida R, Madeira H. Evolving from Dependability to Resilience Benchmarks: Issues and Possibilities. In2016 Seventh Latin-American Symposium on Dependable Computing (LADC) 2016 Oct 19 (pp. 127-130). IEEE.
* Martin A, Marangozova-Martin V. Automatic Benchmark Profiling Through Advanced Trace Analysis. InEuropean Conference on Parallel Processing 2016 Aug 24 (pp. 63-74). Springer, Cham.

==Pranala Menarik==

* [[Internet Offline: Inisiatif Lain di Dunia]]
* [[PC: Internet Offline]]
* [[x86: Internet Offline]]
* [[Internet Offline: Modul Training]]