Difference between revisions of "Mengukur Kinerja File Sharing menggunakan dbench"
Onnowpurbo (talk | contribs) |
Onnowpurbo (talk | contribs) |
||
| (3 intermediate revisions by the same user not shown) | |||
| Line 3: | Line 3: | ||
Pengukuran dbench dilakukan dengan memasang folder bersama ke folder lokal pada klien yang menjalankan dbench. Proses dbench dilakukan dengan mensimulasikan beban 10, 20, 30 hingga 700 klien. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa hasil yang diperoleh untuk empat sistem, cukup handal hanya untuk 300 klien. Di atas 300 klien, beberapa sistem tidak dapat mengimbangi stres dan tidak dapat memberikan hasil apa pun. | Pengukuran dbench dilakukan dengan memasang folder bersama ke folder lokal pada klien yang menjalankan dbench. Proses dbench dilakukan dengan mensimulasikan beban 10, 20, 30 hingga 700 klien. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa hasil yang diperoleh untuk empat sistem, cukup handal hanya untuk 300 klien. Di atas 300 klien, beberapa sistem tidak dapat mengimbangi stres dan tidak dapat memberikan hasil apa pun. | ||
| − | Gambar 9. Throughput (Mbps) selama uji file sharing dbench | + | [[File:Dbench-throughput-mbps.png|center|200px|thumb|Gambar 9. Throughput (Mbps) selama uji file sharing dbench]] |
Gambar 9. menunjukkan throughput selama benchmarking dbench. Throughput RaspberryPi3 sekitar 3 Mbps untuk akses LAN dan WiFi. Throughput Asus Mini PC sekitar 4Mbps, lebih tinggi dari RaspberryPi3. Mesin virtual melalui LAN fisik throughput sekitar 7 Mbps. Menarik untuk dicatat bahwa throughput mesin virtual melalui bridge secara langsung tanpa jaringan fisik berukuran sekitar 13Mbps dan 18Mbps, masing-masing untuk single core dan empat core. Dengan demikian, bandwidth jaringan membatasi kemampuan prosesor untuk memompa data ke dalam jaringan. Untuk aktivitas streaming dan berbagi file yang masif, disarankan untuk mem-binding beberapa interface fisik jaringan di server. Secara umum, throughput menurun karena lebih banyak klien mengakses sistem. Kemampuan maksimum Internet-Offline tidak dapat diperiksa dari pengukuran throughput. | Gambar 9. menunjukkan throughput selama benchmarking dbench. Throughput RaspberryPi3 sekitar 3 Mbps untuk akses LAN dan WiFi. Throughput Asus Mini PC sekitar 4Mbps, lebih tinggi dari RaspberryPi3. Mesin virtual melalui LAN fisik throughput sekitar 7 Mbps. Menarik untuk dicatat bahwa throughput mesin virtual melalui bridge secara langsung tanpa jaringan fisik berukuran sekitar 13Mbps dan 18Mbps, masing-masing untuk single core dan empat core. Dengan demikian, bandwidth jaringan membatasi kemampuan prosesor untuk memompa data ke dalam jaringan. Untuk aktivitas streaming dan berbagi file yang masif, disarankan untuk mem-binding beberapa interface fisik jaringan di server. Secara umum, throughput menurun karena lebih banyak klien mengakses sistem. Kemampuan maksimum Internet-Offline tidak dapat diperiksa dari pengukuran throughput. | ||
| − | Gambar 10. Latensi Maks selama stres test file sharing dbench | + | [[File:Dbench-max-latency-ms.png|center|200px|thumb|Gambar 10. Latensi Maks selama stres test file sharing dbench]] |
Gambar 10. menunjukkan hasil pengukuran latensi maksimum empat sistem. Secara umum, Asus Mini PC memiliki kinerja yang jauh lebih baik dibandingkan dengan RaspberryPi 3. RaspberryPi 3 menangani dengan relatif baik hingga 20 akses klien secara bersamaan. Asus Mini PC terdegradasi untuk beban yang lebih tinggi dari 80 klien. Untuk beban yang lebih tinggi, diperlukan sistem yang lebih baik, seperti menggunakan Asus Mini PC. Untuk beban yang lebih besar, sistem empat core i5 akan dapat menanganinya. | Gambar 10. menunjukkan hasil pengukuran latensi maksimum empat sistem. Secara umum, Asus Mini PC memiliki kinerja yang jauh lebih baik dibandingkan dengan RaspberryPi 3. RaspberryPi 3 menangani dengan relatif baik hingga 20 akses klien secara bersamaan. Asus Mini PC terdegradasi untuk beban yang lebih tinggi dari 80 klien. Untuk beban yang lebih tinggi, diperlukan sistem yang lebih baik, seperti menggunakan Asus Mini PC. Untuk beban yang lebih besar, sistem empat core i5 akan dapat menanganinya. | ||
| − | Sangat menarik untuk dicatat bahwa interface jaringan membatasi kinerja mesin virtual i5. Tabel berikut menunjukkan throughput rata-rata (Mbps) dan latensi maksimum rata-rata (ms) untuk mesin virtual single core dan empat core dengan LAN dan | + | Sangat menarik untuk dicatat bahwa interface jaringan membatasi kinerja mesin virtual i5. Tabel berikut menunjukkan throughput rata-rata (Mbps) dan latensi maksimum rata-rata (ms) untuk mesin virtual single core dan empat core dengan LAN dan terhubung langsung dengan klien pada host yang sama. |
Tabel: Perbandingan kinerja selama dbench | Tabel: Perbandingan kinerja selama dbench | ||
| + | |||
| + | {| border="1" cellpadding=2 style="border-collapse: collapse" | ||
| + | ! | ||
| + | ! 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 | ||
| + | |} | ||
| + | |||
| + | Hal ini menunjukkan bahwa mesin virtual dengan koneksi bridging langsung memiliki kinerja yang lebih tinggi. Kinerja yang lebih tinggi juga diamati pada mesin dengan core yang lebih banyak. | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| + | ==Pranala Menarik== | ||
| − | + | * [[BENCHMARKING: mengukur kemampuan system]] | |
| + | * [[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 Daya RaspberryPi3]] | ||
| + | * [[Internet OFFLINE sebagai solusi bagi sekolah di Pedesaan dan Rural]] | ||
| + | * [[Beberapa Diskusi Hasil Pengukuran]] | ||
| + | * [[Internet Offline: Modul Training]] | ||
Latest revision as of 18:13, 22 November 2021
dbench adalah tool untuk membuat beban kerja I/O ke sistem file atau ke server CIFS atau NFS jaringan. dbench bahkan dapat berbicara dengan target iSCSI. "Berapa banyak klien/aplikasi bersamaan yang dapat ditangani oleh beban kerja ini oleh server saya sebelum respons mulai melambat?" dbench dapat digunakan untuk menekankan sistem file atau server untuk melihat beban kerja mana yang menjadi jenuh.
Pengukuran dbench dilakukan dengan memasang folder bersama ke folder lokal pada klien yang menjalankan dbench. Proses dbench dilakukan dengan mensimulasikan beban 10, 20, 30 hingga 700 klien. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa hasil yang diperoleh untuk empat sistem, cukup handal hanya untuk 300 klien. Di atas 300 klien, beberapa sistem tidak dapat mengimbangi stres dan tidak dapat memberikan hasil apa pun.
Gambar 9. menunjukkan throughput selama benchmarking dbench. Throughput RaspberryPi3 sekitar 3 Mbps untuk akses LAN dan WiFi. Throughput Asus Mini PC sekitar 4Mbps, lebih tinggi dari RaspberryPi3. Mesin virtual melalui LAN fisik throughput sekitar 7 Mbps. Menarik untuk dicatat bahwa throughput mesin virtual melalui bridge secara langsung tanpa jaringan fisik berukuran sekitar 13Mbps dan 18Mbps, masing-masing untuk single core dan empat core. Dengan demikian, bandwidth jaringan membatasi kemampuan prosesor untuk memompa data ke dalam jaringan. Untuk aktivitas streaming dan berbagi file yang masif, disarankan untuk mem-binding beberapa interface fisik jaringan di server. Secara umum, throughput menurun karena lebih banyak klien mengakses sistem. Kemampuan maksimum Internet-Offline tidak dapat diperiksa dari pengukuran throughput.
Gambar 10. menunjukkan hasil pengukuran latensi maksimum empat sistem. Secara umum, Asus Mini PC memiliki kinerja yang jauh lebih baik dibandingkan dengan RaspberryPi 3. RaspberryPi 3 menangani dengan relatif baik hingga 20 akses klien secara bersamaan. Asus Mini PC terdegradasi untuk beban yang lebih tinggi dari 80 klien. Untuk beban yang lebih tinggi, diperlukan sistem yang lebih baik, seperti menggunakan Asus Mini PC. Untuk beban yang lebih besar, sistem empat core i5 akan dapat menanganinya.
Sangat menarik untuk dicatat bahwa interface jaringan membatasi kinerja mesin virtual i5. Tabel berikut menunjukkan throughput rata-rata (Mbps) dan latensi maksimum rata-rata (ms) untuk mesin virtual single core dan empat core dengan LAN dan terhubung langsung dengan klien pada host yang sama.
Tabel: Perbandingan kinerja selama 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 |
Hal ini menunjukkan bahwa mesin virtual dengan koneksi bridging langsung memiliki kinerja yang lebih tinggi. Kinerja yang lebih tinggi juga diamati pada mesin dengan core yang lebih banyak.
Pranala Menarik
- BENCHMARKING: mengukur kemampuan system
- 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 Daya RaspberryPi3
- Internet OFFLINE sebagai solusi bagi sekolah di Pedesaan dan Rural
- Beberapa Diskusi Hasil Pengukuran
- Internet Offline: Modul Training