问题[capacity-planning](server)

我们有一个运行main serverwith35GB ram和app serverrunning with的 SAP 安装65GB ram。从操作系统的角度来看，main server有一个固定分配31GB ram专用于一个应用程序，留给4GB ram操作系统（Windows 2012 R2 64bits）。从这个剩余的4GB ram情况下，我们经常使用几乎 100%。几次我登录系统并300MB ram免费查看。

main server从应用程序的角度来看，我们从来没有在31GB ram. 有app server一些峰值，但通常不超过 80% 的使用率，所以我认为我们在那里没有问题。

main server但是从操作系统的角度来看，要运行的足够的空闲内存应该是Windows多少？

在验证最佳实践时，我发现关键系统的通用信息定义了最大使用量的 33% 的保守阈值。无论何时达到该数量，都应审查容量。我认为这更像是一个容量规划问题，但它是相当技术性的。如果系统正在最大限度地使用内存，我是否必须提高可用内存？在这种情况下，我应该将内存提高到哪个级别？我应该简单地信任来自虚拟机应用程序管理器的动态设置吗？谢谢你。

这非常依赖于系统，但几乎可以肯定我们会越过某个悬崖并陷入真正的麻烦。我很好奇对于良好的 RAM 与磁盘空间比率存在什么样的经验法则。我们正在规划我们的下一轮系统，需要就 RAM、SSD 以及每个新节点将获得多少做出一些选择。

但现在了解一些性能细节！

在单个项目运行的正常工作流程中，MongoDB 的写入百分比非常高 (70-80%)。一旦处理管道的第二阶段命中，它的读取量就非常高，因为它需要对在处理的前半部分识别的记录进行重复数据删除。这是“将您的工作集保存在 RAM 中”的工作流程，我们正在围绕该假设进行设计。

整个数据集不断受到来自最终用户派生源的随机查询的影响；尽管频率不规则，但大小通常很小（10 个文档为一组）。由于这是面向用户的，因此回复需要低于 3 秒的“现在无聊”阈值。这种访问模式不太可能在缓存中，因此很可能会导致磁盘命中。

二次处理工作流是对可能持续数天、数周甚至数月的先前处理运行的高度读取，并且运行频率不高，但仍需要快速。将访问上一次处理运行中最多 100% 的文档。我怀疑再多的缓存预热也无济于事。

完成的文档大小差异很大，但中值大小约为 8K。

正常项目处理的高读取部分强烈建议使用 Replicas 来帮助分配读取流量。我在别处读到1:10 RAM-GB 到 HD-GB 是慢速磁盘的一个很好的经验法则，因为我们正在认真考虑使用更快的 SSD，我想知道是否有类似的规则快速磁盘的拇指。

我知道我们使用 Mongo 的方式缓存一切都不会飞起来，这就是为什么我正在寻找方法来设计一个可以在这种使用中存活下来的系统。整个数据集可能会在半年内达到一个 TB 的大部分，并不断增长。

我有一个应用程序写入 ext3 目录，随着时间的推移，该目录已增长到大约 300 万个文件。不用说，读取这个目录的文件列表是非常慢的。

我不怪 ext3。正确的解决方案是让应用程序代码写入子目录，./a/b/c/abc.ext而不是仅使用./abc.ext.

我正在更改为这样的子目录结构，我的问题很简单：我应该在一个 ext3 目录中存储大约多少个文件，同时仍然可以获得可接受的性能？你有什么经验？

或者换句话说；假设我需要在结构中存储 300 万个文件，那么结构应该有多深./a/b/c/abc.ext？

显然这是一个无法准确回答的问题，但我正在寻找一个球场估计。

我正在设计一个客户端连接并保持连接的网络服务——该模型离 IRC 不远，减去 s2s 连接。

我可以使用一些帮助来了解如何进行容量规划，特别是与处理来自/到客户端的消息相关的系统资源成本。

有一篇文章试图让 100 万个客户端连接到同一台服务器 [1]。当然，这些客户端中的大多数在测试中完全处于空闲状态。如果客户端每 5 秒左右发送一条消息，系统肯定会崩溃。

但是......你怎么做的少挥手，你知道，测量这样一个断裂点？

我们谈论的是由客户端通过 TCP 套接字发送到内核并由应用程序读取的消息。数据在内存中从一个缓冲区移动到另一个缓冲区。我是否需要考虑内存吞吐量（“5 GT/s”[2] 等）？

我很确定我有能力测量由于处理消息所需的 TCP/IP 缓冲区、预期带宽和 CPU 资源而导致的基本内存需求。我对我所说的“thoughput”有点模糊。

帮助！

另外，真的有人这样做吗？或者，大多数人会挥手看看现实世界提供了什么，然后做出适当的反应吗？

[1] http://www.metabrew.com/article/a-million-user-comet-application-with-mochiweb-part-3/

[2] http://en.wikipedia.org/wiki/GT/s

这里似乎比 StackOverflow 更合适；我们会看看它是否被关闭。

假设我将 IIS 应用程序池设置为 25%。但是池运行一个产生一个进程的网络服务。后续进程是否受制于那 25% 的子集，还是完全控制 CPU？如果是这样，我该如何调节它以保持在设定的限制内？

希望在正确的地方.. 所以我在下面有负载均衡器（LB）和两个 Apache（A1 和 A2）。他们都有公共IP。现在我的问题是；客户端请求一个网站 -> 请求到 LB -> 请求到 A1。现在我认为响应与 LB 相同。那么对于 A1 和 A2，LB 会生成两个 Apache 的输出流量吗？这是正确的，还是我可以直接从 Apache（A1 或 A2）强制响应而无需接触 LB 以获取出站流量？

一些见解会很高兴，tnx。

我将使用块级备份解决方案来备份运行 SBS 2008 的 Hyper-V 服务器以及两个额外的 Windows 2008 实例。就相对使用而言，它是相当轻量级的。文件共享总大小仅为 100GB 左右。交换大小为 50GB。我认为所有备份卷的总大小将在 300GB 左右。

我不确定如何收集现有系统上的数据来估计这一点。存储增长相当低；过去一年不到 20GB，包括文件存储和 Exchange。

我要做的是估计我可以在 1TB 媒体上获得多少备份历史记录，每周 7 天，每 24 小时完整备份一次。同样，这是块级备份，而不是文件级。因此，我试图弄清楚每天可能会改变多少块。

虽然我知道对此没有明确的答案，但 1% 会不会太低？10%会不会太高？我的球场在哪个大陆？谢谢。

在典型的容量规划过程中，我看到一个可能过于简单的考虑，即仅估计预计通过网络管道的页面或数据大小。这意味着就像在常规应用程序开发中，平均 HTTP 页面响应大小为 30KB，或者 XML Web 服务数据大小平均为 100KB，这些数字是原始数据并乘以预测的容量以获得预期的带宽需求。

应用程序开发人员和架构师似乎倾向于忘记或完全没有意识到应用程序数据被封装到较低层传输层以进行交付的事实。因此，他们很少考虑 TCP/IP 数据包和以太网帧中的标头开销占用的带宽。

我觉得这些开销应该在带宽规划时考虑，但不知道如何准确计算这些。是否有一个基本公式或流程来考虑这些间接费用百分比？到目前为止，我还没有看到任何讨论这个问题的文章。

我有一个在 Amazon EC2 上运行的服务器，它充当视频编码器（LAMP CentOS + FFMPEG）。如何使用视频文件对其进行加载测试并了解它可以处理多少编码。我似乎无法找到 FFMPEG 保存日志文件的位置，或者如何使用 FFMPEG 启用日志记录，有人可以帮忙吗？

一些假设——

1) 一次只能编码 1 个视频，我已经设置了一个 SQS 队列来将进程提供给服务器。2) 当我的 SQS 队列达到一定大小或服务器性能变慢时，我可以使用 Amazon Cloudwatch 和 Auto Scale 简单地启动另一个实例 - 亚马逊将负责在多个服务器之间分配流量。

扩展视频编码服务器的最佳实践是什么，我最好拥有很多小实例还是更少的大实例？

谢谢

伙计们，硬件大小和容量规划是否相同？我已经看到这些术语一起使用，谷歌没有返回任何帮助我理解差异的结果。

将不胜感激任何解释。

问候， avajurug