Mengukur Kinerja File Sharing menggunakan dbench - Revision history

Onnowpurbo at 11:13, 22 November 2021

2021-11-22T11:13:53Z

← Older revision		Revision as of 11:13, 22 November 2021
Line 38:		Line 38:

	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.		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]]

Onnowpurbo at 08:25, 22 November 2021

2021-11-22T08:25:38Z

← Older revision		Revision as of 08:25, 22 November 2021
Line 15:		Line 15:
	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)		! Ave. Throughput (Mbps)
	1 core LAN		! Ave. Max. Latency (ms)
	5.7		\|-
	2795		\| 1 core LAN
	1 core nolan		\| 5.7
	12.4		\| 2795
	1114		\|-
	4 core LAN		\| 1 core nolan
	6.0		\| 12.4
	2979		\| 1114
	4 core nolan		\|-
	17.4		\| 4 core LAN
	921		\| 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.		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.

Onnowpurbo at 08:12, 22 November 2021

2021-11-22T08:12:58Z

← Older revision		Revision as of 08:12, 22 November 2021
Line 11:		Line 11:
	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 ~~penghubung~~ langsung dengan klien pada host yang sama.		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

Onnowpurbo at 08:11, 22 November 2021

2021-11-22T08:11:50Z

← Older revision		Revision as of 08:11, 22 November 2021
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.

Onnowpurbo at 08:05, 22 November 2021

2021-11-22T08:05:57Z

← Older revision		Revision as of 08:05, 22 November 2021
Line 1:		Line 1:
	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~~.		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.

	~~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~~.		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

			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

			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.

	~~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.		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 penghubung langsung dengan klien pada host yang sama.

			Tabel: Perbandingan kinerja selama dbench








	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. Throughput (Mbps)
Line 38:		Line 31:
	921		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~~.
			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.

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..."

2021-11-22T01:39:32Z

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..."

New page

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.