位图/openGL图像处理服务器的硬件建议？

Question

不久前，我管理过一个类似的服务器集群（双成员集群），我的基本方法是 ~ CPU bottleneck... max out processor speed and core count。它也是在高端服务器上，拥有大量 RAM、高容量 SSD（用于快速访问处理过程中临时存储在其中的图像）和多个 1Gbit NIC，同样是为了最大限度地提高性能，从而提高处理图像的吞吐量。

效果非常好，而且由于业务关键型功能的工作量很大，MBA 和其他高层很乐意额外投资约 25,000 美元购买硬件，让一切顺利运行。至少有一次我向他们介绍了我的建议的好处。是的，我认为你想多了，至少有点。 首先“只需”使用强大的硬件来解决问题。 如果这不能提供所需的性能，那么您就需要担心优化代码和检查流程中的瓶颈。

在我开始创建和“推销”我的建议的基本过程之前，让我先指出一句 SA 格言：

It's better to over-engineer than under-engineer.

（在这个特定的例子中，宁可指定“过多”的服务器，也不要指定“过少”的服务器。）

我想说的是，你的情况听起来与我的情况非常相似，并建议采取类似的方法。我想下面的内容都不是严格意义上的“系统管理”，所以你可能可以在这里停止阅读，但它们都密切相关，如果你不能有效地向业务部门推销你的建议，系统管理和架构就是地狱……如果你能，你可以称自己为系统工程师/架构师，并要求为基本上相同的工作支付更多的钱，因为你有能力用简单的数字来表达你的想法，让“迟钝的孩子”（高管和 MBA）理解。

我的过程：

进行基本的基准测试并使用简单的预测来大致了解所需的性能。
- 创建一个估算，并帮助我选择要获取的硬件（一般意义上），我会提出 3 个规格。
  - 我认为最低限度是可行的（如果我的数字有点偏差，这实际上是最低限度 +~15%，以便给我一个缓冲/安全裕度）
  - A合理的最大/“最佳”可能配置
  - 中间值，介于两者之间。
- 根据业务优先级（省钱？最大化系统输出/性能？一些妥协？），我会推荐其中一个，另外两个包括选项应该工作，如果我的建议由于某种原因没有被接受。
我会列出每个解决方案的成本，并做一个基本的，定量尽可能地进行成本/收益分析。从我过去的案例来看，这是一个产生收入的业务流程，因此这很简单~we made $[x] from this last year, on [y] images processed, for a profit of $[z]/image processed, or $[i]/day. 然后我将硬件成本转换为类似的单位- $[x] total CapEx, or $[z]/image processed or $[i]/day。（当存在不同的未来“预测”时，对“预测的”未来数字执行相同的操作。）
一旦你计算了成本，就可以开始计算或列出收益。使用这些美元数字和成本比较来指导你的决定（并提倡你的最终建议）确实很有帮助，而且根据我的经验，通常可以证明在可能利用率较低的硬件上多花点钱是合理的。
- 在我提到的例子中，$25,000我建议的费用比最初建议的费用“多”buy a single mid-range server and slap our image processing stuff on that了约$70 a day，并且<10 cents an image processed……我们做到了很多10 cents比我们处理的每个图像都要多。
为了确保他们采纳我过度设计的冗余集群建议（这样我会更容易地支持和管理），我列出了服务器上计算资源不足的成本——容量不足可能造成的收入损失、在工作站上“手动”执行的每小时成本（several hundred dollars an hour），并添加了定性收益（supportability、ease of management等）和成本（reputation damage、angry clients等）作为锦上添花。然后再次指出，我推荐的解决方案仅花费$70 a day。

无论如何，这比我预期的要长得多，而且技术性更低......但我希望你觉得它有用。

Answer 1

不久前，我管理过一个类似的服务器集群（双成员集群），我的基本方法是 ~ CPU bottleneck... max out processor speed and core count。它也是在高端服务器上，拥有大量 RAM、高容量 SSD（用于快速访问处理过程中临时存储在其中的图像）和多个 1Gbit NIC，同样是为了最大限度地提高性能，从而提高处理图像的吞吐量。

效果非常好，而且由于业务关键型功能的工作量很大，MBA 和其他高层很乐意额外投资约 25,000 美元购买硬件，让一切顺利运行。至少有一次我向他们介绍了我的建议的好处。是的，我认为你想多了，至少有点。 首先“只需”使用强大的硬件来解决问题。 如果这不能提供所需的性能，那么您就需要担心优化代码和检查流程中的瓶颈。

在我开始创建和“推销”我的建议的基本过程之前，让我先指出一句 SA 格言：

It's better to over-engineer than under-engineer.

（在这个特定的例子中，宁可指定“过多”的服务器，也不要指定“过少”的服务器。）

我想说的是，你的情况听起来与我的情况非常相似，并建议采取类似的方法。我想下面的内容都不是严格意义上的“系统管理”，所以你可能可以在这里停止阅读，但它们都密切相关，如果你不能有效地向业务部门推销你的建议，系统管理和架构就是地狱……如果你能，你可以称自己为系统工程师/架构师，并要求为基本上相同的工作支付更多的钱，因为你有能力用简单的数字来表达你的想法，让“迟钝的孩子”（高管和 MBA）理解。

我的过程：

进行基本的基准测试并使用简单的预测来大致了解所需的性能。
- 创建一个估算，并帮助我选择要获取的硬件（一般意义上），我会提出 3 个规格。
  - 我认为最低限度是可行的（如果我的数字有点偏差，这实际上是最低限度 +~15%，以便给我一个缓冲/安全裕度）
  - A合理的最大/“最佳”可能配置
  - 中间值，介于两者之间。
- 根据业务优先级（省钱？最大化系统输出/性能？一些妥协？），我会推荐其中一个，另外两个包括选项应该工作，如果我的建议由于某种原因没有被接受。
我会列出每个解决方案的成本，并做一个基本的，定量尽可能地进行成本/收益分析。从我过去的案例来看，这是一个产生收入的业务流程，因此这很简单~we made $[x] from this last year, on [y] images processed, for a profit of $[z]/image processed, or $[i]/day. 然后我将硬件成本转换为类似的单位- $[x] total CapEx, or $[z]/image processed or $[i]/day。（当存在不同的未来“预测”时，对“预测的”未来数字执行相同的操作。）
一旦你计算了成本，就可以开始计算或列出收益。使用这些美元数字和成本比较来指导你的决定（并提倡你的最终建议）确实很有帮助，而且根据我的经验，通常可以证明在可能利用率较低的硬件上多花点钱是合理的。
- 在我提到的例子中，$25,000我建议的费用比最初建议的费用“多”buy a single mid-range server and slap our image processing stuff on that了约$70 a day，并且<10 cents an image processed……我们做到了很多10 cents比我们处理的每个图像都要多。
为了确保他们采纳我过度设计的冗余集群建议（这样我会更容易地支持和管理），我列出了服务器上计算资源不足的成本——容量不足可能造成的收入损失、在工作站上“手动”执行的每小时成本（several hundred dollars an hour），并添加了定性收益（supportability、ease of management等）和成本（reputation damage、angry clients等）作为锦上添花。然后再次指出，我推荐的解决方案仅花费$70 a day。

无论如何，这比我预期的要长得多，而且技术性更低......但我希望你觉得它有用。

位图/openGL图像处理服务器的硬件建议？

答案1

我的过程：

相关内容