A modern körülmények között a vállalati nyereség növekedése a fő szükséges trend a vállalkozások fejlődésében. Profitnövekedés többféleképpen érhető el, ezek közül kiemelhetjük a vállalati létszám hatékonyabb felhasználását.

A vállalati munkaerő teljesítményének mérésére szolgáló mutató a termelékenység.

Általános áttekintés

A számítási képlet szerinti munkatermelékenység olyan kritérium, amellyel a munkafelhasználás termelékenysége jellemezhető.

A munkatermelékenység a munka hatékonyságára utal a termelési folyamatban. Egy adott teljesítményegység előállításához szükséges idővel mérhető.

F. A. Brockhaus és I. A. Efron enciklopédikus szótárában foglalt definíció alapján a munka termelékenységének vagy termelékenységének azt a kapcsolatot kell tekinteni, amely a ráfordított munka mennyisége és a munkavégzés során elérhető eredmény között alakul ki.

L. E. Basovsky szerint a munkatermelékenység a vállalat személyzetének termelékenységeként határozható meg. Meghatározható az egységnyi munkaidőre legyártott termékek mennyiségével. Ezt a mutatót a kibocsátási egységhez köthető munkaerőköltségek is meghatározzák.

A termelékenység az a kibocsátás mennyisége, amelyet egy alkalmazott egy meghatározott időtartam alatt termel.

Ez egy olyan kritérium, amely egy bizonyos élőmunka termelékenységét és a termelőmunka hatékonyságát jellemzi a termék képződése szerint a termelésükre fordított munkaidő egységére vetítve.

A működési hatékonyság növekszik a technológiai fejlődés alapján, új technológiák bevezetésével, a munkavállalók képzettségének és anyagi érdekeltségének emelésével.

Elemzési szakaszok

A munkatermelékenység értékelése a következő fő szakaszokból áll:

• abszolút mutatók elemzése több éven keresztül;
• egyes tényezőmutatók termelékenységdinamikára gyakorolt ​​hatásának meghatározása;
• a termelékenységnövekedéshez szükséges tartalékok meghatározása.

Alapvető mutatók

A főbb fontos teljesítménymutatók, amelyeket a modern, piaci körülmények között működő vállalkozásokban elemeznek, olyanok lehetnek, mint a teljes foglalkoztatottság és a magas teljesítmény igénye.

A termékkibocsátás a termelékenység egységnyi munkaerő-ráfordításra eső értéke. Meghatározható az egy bizonyos időegység alatt előállított termékek vagy nyújtott szolgáltatások számának korrelációjával.

A munkaintenzitás a munkaidő-költség és a termelési mennyiség aránya, amely az egységnyi termékre vagy szolgáltatásra jutó munkaerőköltséget jellemzi.

Számítási módszerek

A munka termelékenységének mérésére három módszert alkalmaznak a termelékenység kiszámítására:

• természetes módszer. Homogén termékeket előállító szervezetekben használják. Ez a módszer figyelembe veszi a munka termelékenységének kiszámítását a természetes módon előállított termékek mennyisége és az alkalmazottak átlagos száma közötti megfelelésként;
• a munkamódszert akkor alkalmazzák, ha a munkaterületeken nagy mennyiségű terméket állítanak elő, gyakran változó választékkal; a formációt szabványórákban határozzák meg (a munkamennyiség szorozva a szabványidővel), és az eredményeket különböző terméktípusok szerint összesítik;
• költség módszer. Heterogén termékeket előállító szervezetekben használják. Ez a módszer figyelembe veszi a munka termelékenységének kiszámítását, mint a költségben kifejezett termékek mennyisége és az alkalmazottak átlagos száma közötti megfelelést.

A munkavégzés szintjének felmérésére a személyes, kiegészítő és általános jellemzők fogalmát használjuk.

A magáningatlanok azok az időköltségek, amelyek egy termékegység természetes értelemben vett előállításához szükségesek egyetlen személynapon vagy személyórán keresztül. A segédtulajdonságok figyelembe veszik egy bizonyos típusú munka egy egységének elvégzésére fordított időt vagy az egységnyi időszak alatt elvégzett munka mennyiségét.

Számítási módszer

A munkatermelékenység lehetséges lehetőségei között a következő mutatók különböztethetők meg: kibocsátás, amely egy munkavállalóra jutó átlagos éves, átlagos napi és átlagos órabér lehet. Közvetlen kapcsolat van ezen jellemzők között: a munkanapok száma és a munkanap hossza előre meghatározhatja az átlagos órateljesítmény értékét, ami viszont előre meghatározza a munkavállaló átlagos éves teljesítményének értékét.

A munkatermelékenység a számítási képlet szerint a következő:

VG = KR * PRD * VSC

ahol VG a munkavállaló átlagos éves kibocsátása, t.r.;

KR - munkanapok, napok száma;

VCH - átlagos óránkénti teljesítmény, t.r. fejenként;

LWP - a műszak időtartama (nap), óra.

Ezen feltételek hatásának mértéke a mutatók lánchelyettesítési módszerével, az abszolút különbségek módszerével, a relatív különbségek módszerével, valamint az integrál módszerrel határozható meg.

A különböző feltételeknek a vizsgált indikátorra gyakorolt ​​hatásának mértékére vonatkozó információk birtokában meg lehet állapítani, hogy ezek mekkora hatást gyakorolnak a termelési volumenre. Ehhez bármely feltétel hatását leíró értéket meg kell szorozni a vállalat átlagértéken foglalkoztatott létszámával.

Főbb tényezők

A munka termelékenységével kapcsolatos további kutatások a különböző feltételeknek a munkavállalói teljesítményre (átlagos éves kibocsátás) gyakorolt ​​hatásának részletezésére összpontosítanak. A feltételek két kategóriába sorolhatók: kiterjedt és intenzív. A munkaidő-felhasználást nagymértékben befolyásoló tényezőket extenzívnek, az óramunka hatékonyságát nagymértékben befolyásoló tényezőket intenzívnek tekintjük.

A kiterjedt tényezők elemzése a nem produktív felhasználásból származó munkaidő költségeinek azonosítására irányul. A munkaidő-költségeket a tervezett és a gyakorlati munkaidő-alap összehasonlításával határozzuk meg. A költségeknek a termék előállítására gyakorolt ​​hatásának eredményét úgy határozzuk meg, hogy a napok vagy órák számát megszorozzuk a munkavállalónkénti terv szerinti átlagos óránkénti (vagy átlagos napi) termeléssel.

Az intenzív tényezők elemzése a termék munkaerő-intenzitásának változásaihoz kapcsolódó feltételek azonosítására irányul. A munkaintenzitás csökkentése a termelékenység növelésének fő feltétele. A visszajelzéseket is megfigyelik.

Faktoranalízis

Tekintsük a termelési tényezők termelékenységének alapképleteit.

A befolyásoló tényezők figyelembevételéhez a közgazdaságtudományban általánosan elfogadott számítási módszereket és elveket alkalmazzuk.

A munkatermelékenység képletét az alábbiakban mutatjuk be.

ahol W a munka termelékenysége, t.r. fejenként;

Q az előállított termékek mennyisége értékben, t.r.;

T - létszám, fő.

Vegyük ki a Q értéket ebből a termelékenységi képletből:

Így a termelés volumene a munkatermelékenység és a létszám változásától függően változik.

A termelési volumen változásának dinamikája a termelékenységi mutatók változásának hatására a következő képlettel számítható ki:

ΔQ (W) = (W1-W0)*T1

A termékek mennyiségének változásának dinamikáját az alkalmazottak számának változása hatására a következő képlet segítségével számítjuk ki:

ΔQ (T) = (T1-TO)*W0

A tényezők általános hatása:

ΔQ (W) + Δ Q (T) = ΔQ (összesen)

A tényezők hatásának változása a termelékenységi képlet faktormodelljével számítható ki:

PT = UD * D * Tcm * CV

ahol PT a munka termelékenysége, t.r. fejenként

Ud - a dolgozók aránya a teljes személyzetben

D - egy dolgozó által ledolgozott napok évente, napok

Tsm - átlagos munkanap, óra.

CV - egy dolgozó átlagos óránkénti munkatermelékenysége, t.r. fejenként

Alaptartalékok

Termelékenységi kutatásokat végeznek annak érdekében, hogy tartalékokat képezzenek a növekedéshez. A növekedési tartalékok a következő munkatermelékenységet befolyásoló tényezőket tartalmazhatják:

• a gyártás technológiai színvonalának emelése, azaz a legújabb tudományos-műszaki folyamatok beépítése, minőségi anyagok beszerzése, a gyártás gépesítése és automatizálása;
• a vállalati struktúra javítása és a legkompetensebb munkavállalók kiválasztása, a munkavállalói fluktuáció megszüntetése, a munkavállalók képzettségének emelése;
• a termelés szerkezeti változásai, amelyek figyelembe veszik egyes terméktípusok cseréjét, új termék súlyának növekedését, a termelési program munkaintenzitásának változását stb.;
• a szükséges közinfrastruktúra kialakítása és fejlesztése megoldást jelent a vállalat és a munkatársadalmak igényeinek kielégítésével járó nehézségekre.

Útmutató a javításhoz

A munkatermelékenység növelésének kérdése sok vállalkozás számára nagyon aktuális.

A munkatermelékenység növekedésének lényege egy vállalkozásnál a következőkben nyilvánul meg:

• a termelés mennyiségének változása munkaegység felhasználása esetén;
• a megállapított termelési egységenkénti munkaerőköltségek változása;
• fizetési költségek változása 1 rubel;
• a munkaerőköltségek arányának csökkentése a termelési költségekben;
• az áruk és szolgáltatások minőségének javítása;
• a gyártási hibák csökkentése;
• a termékek számának növelése;
• az értékesítési volumen és a nyereség növekedése.

A vállalati alkalmazottak magas termelékenységének biztosítása érdekében a vezetésnek biztosítania kell a normál munkakörülményeket. Az emberi termelékenység szintjét, valamint munkájának hatékonyságát rengeteg tényező befolyásolhatja, intenzív és kiterjedt egyaránt. Ezen munkatermelékenységet befolyásoló tényezők figyelembe vétele szükséges a termelékenységi mutató és a növekedési tartalékok kiszámításakor.

A webprojektek túlnyomó többségénél (és nem csak) kulcsszerepet játszanak az adattároló rendszerek. Valójában gyakran nem csak egy bizonyos típusú tartalom tárolása a feladat, hanem a látogatókhoz való visszatérés, valamint a feldolgozás is, amely bizonyos teljesítménykövetelményeket támaszt.

Míg a meghajtóipar számos más mérőszámot használ a megfelelő teljesítmény leírására és garantálására, a tároló- és lemezmeghajtók piacán általános az IOPS használata összehasonlító mérőszámként az összehasonlítás „kényelme” céljából. A tárolórendszerek IOPS (Input Output Operations per Second), input/output (írás/olvasás) műveletekben mért teljesítményét azonban számos tényező befolyásolja.

Ebben a cikkben ezeket a tényezőket szeretném megvizsgálni, hogy érthetőbb legyen az IOPS-ben kifejezett teljesítménymérés.

Kezdjük azzal, hogy az IOPS egyáltalán nem IOPS és még csak nem is IOPS, hiszen számos változó határozza meg, hogy bizonyos esetekben, máskor mennyi IOPS-t kapunk. Figyelembe kell vennie azt is, hogy a tárolórendszerek olvasási és írási funkciókat használnak, és az architektúrától és az alkalmazás típusától függően különböző mennyiségű IOPS-t biztosítanak ezekhez a funkciókhoz, különösen olyan esetekben, amikor az I/O műveletek egyidejűleg történnek. A különböző munkaterhelésekhez eltérő bemeneti/kimeneti (I/O) követelmények vonatkoznak. Így az első pillantásra megfelelő teljesítményt nyújtó tárolórendszerek valójában nem tudnak megbirkózni a feladattal.

A meghajtó teljesítményének alapjai

A probléma teljes megértése érdekében kezdjük az alapokkal. Az IOPS, a teljesítmény (MB/s vagy MiB/s) és a válaszidő ezredmásodpercben (ms) a meghajtók és tárolótömbök teljesítményének általános mértékegységei.

Az IOPS-t általában úgy tekintik, mint egy tárolóeszköz azon képességét, hogy véletlenszerű sorrendben olvassa/írjon 4-8 KB-os blokkokat. Ami jellemző az online tranzakciófeldolgozási feladatokra, adatbázisokra és különféle alkalmazások futtatására.

A meghajtó átviteli sebessége általában akkor alkalmazható, ha nagy fájlokat olvas/ír, például 64 KB-os vagy nagyobb blokkokban, egymás után (1 adatfolyamban, 1 fájlban).

A válaszidő az az idő, amely alatt a meghajtó megkezdi az írási/olvasási műveletet.

Az IOPS és az átviteli sebesség közötti átalakítás a következőképpen hajtható végre:

IOPS = áteresztőképesség/blokkméret;
Átbocsátóképesség = IOPS * blokkméret,

Ahol a blokkméret az egy bemeneti/kimeneti (I/O) művelet során továbbított információ mennyisége. Így a merevlemez (HDD SATA) olyan jellemzőjének ismeretében, mint a sávszélesség, könnyen kiszámíthatjuk az IOPS számát.

Vegyük például a szabványos blokkméretet - 4 KB, és a gyártó által a szekvenciális íráshoz vagy olvasáshoz megadott szabványos átviteli sebességet (I/O) - 121 MB / s. IOPS = 121 MB / 4 KB, ennek eredményeként körülbelül 30 000 IOPS értéket kapunk a SATA merevlemezünkre. Ha a blokkméretet megnöveljük és 8 KB-ra teszünk egyenlővé, akkor az érték körülbelül 15 000 IOPS lesz, azaz a blokkméret növekedésével csaknem arányosan csökken. Ezt azonban világosan meg kell érteni itt figyelembe vettük az IOPS-t a szekvenciális írási vagy olvasási kulcsban.

A dolgok drámaian megváltoznak a hagyományos SATA merevlemezek esetében, ha az olvasás és az írás véletlenszerű. Itt kezd szerepet játszani a késleltetés, ami nagyon kritikus a HDD-k (Hard Disk Drives) SATA/SAS, sőt néha még az SSD (Solid State Drive) szilárdtestalapú meghajtók esetében is. Bár az utóbbiak a mozgó elemek hiánya miatt gyakran nagyságrendekkel jobb teljesítményt nyújtanak, mint a „forgó” meghajtók, a technológia sajátosságaiból adódóan jelentős rögzítési késések még így is előfordulhatnak, és ebből adódóan tömbben történő felhasználásukkor is. . Kedves amarao végzett egy meglehetősen hasznos tanulmányt a szilárdtestalapú meghajtók tömbökben való használatáról, mivel kiderült, a teljesítmény a leglassabb meghajtó késleltetésétől függ. Az eredményekről bővebben cikkében olvashat: SSD + raid0 - nem minden olyan egyszerű.

De térjünk vissza az egyes meghajtók teljesítményéhez. Nézzük a „forgó” meghajtók esetét. Egy véletlenszerű I/O művelet végrehajtásához szükséges időt a következő összetevők határozzák meg:

T(I/O) = T(A)+T(L)+T(R/W),

Ahol T(A) a hozzáférési idő vagy keresési idő, más néven keresési idő, vagyis az az idő, amely ahhoz szükséges, hogy az olvasófej a szükséges információblokk sávjára kerüljön. A gyártó gyakran 3 paramétert ad meg a lemez specifikációjában:

A legtávolabbi útról a legközelebbi útra való eljutáshoz szükséges idő;
- a szomszédos sávok közötti mozgáshoz szükséges idő;
- átlagos hozzáférési idő.

Így arra a varázslatos következtetésre jutunk, hogy a T(A) javítható, ha adatainkat a lehető legközelebbi pályákra helyezzük, és minden adat a lehető legtávolabb kerül a tányér közepétől (kevesebb idő szükséges a tányér mozgatásához). fejblokk, és több adat van a külső pályákon, mivel a pálya hosszabb és gyorsabban forog, mint a belső). Most már világossá válik, miért lehet olyan hasznos a töredezettségmentesítés. Főleg azzal a feltétellel, hogy az adatokat elsősorban külső pályákon kell elhelyezni.

A T(L) a lemez forgása okozta késleltetés, vagyis az az idő, ami egy adott szektor olvasásához vagy írásához szükséges a pályánkon. Könnyen érthető, hogy ez a 0 és 1/RPS tartományba esik, ahol az RPS a másodpercenkénti fordulatok száma. Például egy 7200 RPM-es (fordulat per perc) lemeznél 7200/60 = 120 fordulat másodpercenként. Ez azt jelenti, hogy egy fordulat (1/120) * 1000 (az ezredmásodpercek száma egy másodpercben) = 8,33 ms. Az átlagos késleltetés ebben az esetben egyenlő lesz az egy fordulaton eltöltött idő felével - 8,33/2 = 4,16 ms.

T(R/W) - egy szektor olvasásának vagy írásának ideje, amelyet a formázás során kiválasztott blokk mérete határoz meg (512 bájttól ... több megabájtig, nagyobb kapacitású meghajtók esetén 4 kilobájttól, szabványos fürtméret) és a meghajtó specifikációiban feltüntetett sávszélesség.

A 7200, 10 000 vagy 15 000 ford./perc fordulatszám ismeretében az átlagos forgási késleltetés, amely megközelítőleg megegyezik a fél fordulaton eltöltött idővel, könnyen meghatározható. És fentebb már bemutattuk, hogyan.

A többi paramétert (átlagos olvasási és írási keresési idő) nehezebb meghatározni, ezeket tesztek eredményeként határozzák meg és a gyártó jelzi.

A merevlemez véletlenszerű IOP-inak számának kiszámításához a következő képlet alkalmazható, feltéve, hogy az egyidejű olvasási és írási műveletek száma megegyezik (50%/50%):

1/(((átlagos olvasási keresési idő + átlagos írási keresési idő) / 2) / 1000) + (átlagos forgási késleltetés / 1000)).

Sok embert érdekel, hogy miért pont ez a képlet eredete? Az IOPS a bemeneti vagy kimeneti műveletek száma másodpercenként. Ezért a számlálóban 1 másodpercet (1000 ezredmásodperc) osztunk el az idővel, figyelembe véve a nevezőben lévő összes késést (másodpercben vagy ezredmásodpercben is), amely egy bemeneti vagy kimeneti művelet végrehajtásához szükséges.

Vagyis a képlet így írható fel:

1000 (ms) / ((átlagos olvasási keresési idő (ms) + átlagos írási keresési idő (ms)) /2) + átlagos forgási késleltetés (ms))

Különböző fordulatszámú (percenkénti fordulatszámú) meghajtók esetén a következő értékeket kapjuk:

7200 RPM-es meghajtó esetén IOPS = 1/(((8,5+9,5)/2)/1000) + (4,16/1000)) = 1/((9/1000) +
(4,16/1000)) = 1000/13,16 = 75,98;
10 000 fordulat/perc sebességű SAS-meghajtó esetén IOPS = 1/(((3,8+4,4)/2)/1000) + (2,98/1000)) =
1/((4,10/1000) + (2,98/1000)) = 1000/7,08 = 141,24;
15 000 fordulat/perc sebességű SAS-meghajtó esetén IOPS = 1/(((3,48+3,9)/2)/1000) + (2,00/1000)) =
1/((3,65/1000) + (2/1000)) = 1000/5,65 = 176,99.

Így drámai változásokat tapasztalunk, amikor a szekvenciális olvasás vagy írás során alkalmazott több tízezer IOPS-ről a teljesítmény több tíz IOPS-re csökken.

És máris 4 KB szabványos szektormérettel és ilyen kis számú IOPS jelenlétével nem száz megabájt, hanem egy megabájt alatti átviteli értéket kapunk.

Ezek a példák azt is szemléltetik, hogy miért van csekély eltérés a különböző gyártók névleges lemez-IOPS-értékei között az azonos RPM-mel rendelkező meghajtók esetében.

Most már világossá válik, hogy a teljesítményadatok miért vannak meglehetősen széles tartományban:

7200 RPM (Forgatás percenként) HDD SATA - 50-75 IOPS;
10K RPM HDD SAS - 110-140 IOPS;
15K RPM HDD SAS - 150-200 IOPS;
SSD (Solid State Drive) – több tízezer IOPS az olvasáshoz, több száz és több ezer az íráshoz.

A névleges lemez IOPS azonban még mindig messze nem pontos, mivel nem veszi figyelembe az egyes esetekben a terhelések jellegében mutatkozó különbségeket, amit nagyon fontos megérteni.

Ezenkívül a téma jobb megértése érdekében javaslom, hogy olvassa el az amarao egy másik hasznos cikkét: Hogyan kell helyesen mérni a lemez teljesítményét, amelynek köszönhetően az is világossá válik, hogy a késleltetés egyáltalán nem rögzített, és a terheléstől és annak természetétől is függ.

Az egyetlen dolog, amit hozzá szeretnék tenni:

A merevlemez teljesítményének számításakor figyelmen kívül hagyhatjuk az IOPS számának csökkenését a blokkméret növekedésével, miért?

Azt már megértettük, hogy „forgó” meghajtók esetén a véletlenszerű olvasáshoz vagy íráshoz szükséges idő a következő összetevőkből áll:

T(I/O) = T(A)+T(L)+T(R/W).

Aztán kiszámoltuk a véletlenszerű olvasás és írás teljesítményét is IOPS-ben. Csak ott lényegében elhanyagoltuk a T(R/W) paramétert, és ez nem véletlen. Tudjuk, hogy mondjuk a szekvenciális olvasás 120 megabájt/másodperc sebességgel érhető el. Világossá válik, hogy egy 4 KB-os blokk olvasása körülbelül 0,03 ms alatt történik, ami két nagyságrenddel rövidebb, mint a többi késleltetés ideje (8 ms + 4 ms).

Így ha 4KB-os blokkmérettel 76 IOPS-t kapunk(a fő késést a meghajtó forgása és a fej pozicionálási ideje okozta, nem pedig maga az olvasási vagy írási folyamat), akkor 64 KB-os blokkméretnél az IOPS csökkenése nem lesz 16-szoros, mint pl. szekvenciális leolvasás, de csak több IOPS által. Mivel a közvetlen olvasással vagy írással eltöltött idő 0,45 ms-mal nő, ami a teljes késleltetésnek csak körülbelül 4%-a.

Ennek eredményeként 76-4% = 72,96 IOPS-t kapunk, ami, látod, egyáltalán nem kritikus a számításoknál, hiszen az IOPS csökkenése nem 16-szoros, hanem csak néhány százalékos! A rendszer teljesítményének kiszámításakor pedig sokkal fontosabb, hogy ne felejtsünk el más fontos paramétereket is figyelembe venni.

Varázslatos következtetés: A merevlemez-alapú tárolórendszerek teljesítményének kiszámításakor az optimális blokk (fürt) méretet kell kiválasztanunk, hogy biztosítsuk a szükséges maximális átviteli sebességet, az adatok és a használt alkalmazások típusától függően, miközben az IOPS csökken, ahogy a blokkméret 4 KB-ról nő. 64 KB-ra vagy akár 128 KB-ra elhanyagolható, illetve 4, illetve 7%-nak vehető figyelembe, ha ezek fontos szerepet játszanak az adott feladatban.

Az is világossá válik, hogy miért nem mindig van értelme nagyon nagy blokkokat használni. Például videó streameléskor a két megabájtos blokkméret nem feltétlenül a legoptimálisabb megoldás. Mivel az IOPS számának csökkenése több mint 2-szeres lesz. Többek között a tömbökben lévő egyéb degradációs folyamatok is hozzáadásra kerülnek, amelyek a többszálú kezeléshez és a számítási terheléshez kapcsolódnak az adatok tömbben való elosztása során.

Optimális blokk (klaszter) méret

Az optimális blokkméretet a terhelés jellegétől és az alkalmazott alkalmazások típusától függően kell figyelembe venni. Ha kis mennyiségű adattal dolgozik, például adatbázisokkal, akkor a szabványos 4 KB-ot válassza, de ha videofájlok streameléséről beszélünk, akkor jobb, ha 64 KB-os vagy nagyobb fürtméretet választ.

Nem szabad elfelejteni, hogy a blokk mérete nem olyan kritikus az SSD-k esetében, mint a szabványos HDD-k esetében, mivel lehetővé teszi a szükséges átviteli sebesség biztosítását a kis számú véletlenszerű IOPS miatt, amelyek száma a blokk méretének növekedésével kissé csökken, ellentétben SSD-k, ahol szinte arányos függőség van.

Miért 4 KB szabvány?

Sok meghajtónál, különösen a szilárdtestalapú meghajtóknál, a teljesítményértékek, például a 4 KB-tól kezdődő írások optimálissá válnak, amint az a grafikonon is látható:

Olvasásnál a sebesség is meglehetősen jelentős és többé-kevésbé elviselhető 4 KB-tól kezdve:

Emiatt nagyon gyakran használnak szabványként 4 KB-os blokkméretet, mivel kisebb méretnél nagy teljesítményveszteség, a blokkméret növekedésével pedig kis adatokkal történő munkavégzés esetén a az adatok kevésbé hatékonyan kerülnek elosztásra, a teljes blokkméretet elfoglalva és a tárolási kvótát nem használják ki hatékonyan.

RAID szint

Ha a tárolórendszer egy bizonyos szintű RAID-be kombinált meghajtók tömbje, akkor a rendszer teljesítménye nagymértékben függ attól, hogy milyen RAID-szintet alkalmaztak, és a műveletek teljes számának hány százalékát teszik ki írási műveletek, mivel ez írási művelet. amelyek a teljesítmény romlását okozzák A legtöbb esetben.

Tehát a RAID0 esetén minden bemeneti művelethez csak 1 IOPS kerül felhasználásra, mivel az adatok duplikáció nélkül oszlanak el az összes meghajtó között. Tükör esetén (RAID1, RAID10) minden írási művelet már 2 IOPS-t fogyaszt, hiszen 2 meghajtóra kell írni az információt.

Magasabb RAID-szinteken a veszteségek még jelentősebbek, például a RAID5-ben a büntetési tényező 4 lesz, ami az adatok lemezek közötti elosztásának köszönhető.

A legtöbb esetben a RAID5-öt használják a RAID4 helyett, mivel ez osztja el a paritást (ellenőrző összegeket) az összes lemezen. A RAID4 tömbben egy meghajtó felelős az összes paritásért, miközben az adatok több mint 3 meghajtón vannak szétosztva. Ezért alkalmazunk 4-es büntetési tényezőt egy RAID5 tömbben, mivel adatokat olvasunk, paritást olvasunk, majd adatokat írunk és paritást írunk.

Egy RAID6 tömbben minden hasonló, kivéve, hogy a paritás egyszeri kiszámítása helyett kétszer csináljuk, így 3 olvasási és 3 írási lehetőségünk van, ami 6-os büntetési tényezőt ad.

Úgy tűnik, hogy egy olyan tömbben, mint a RAID-DP, minden hasonló lenne, mivel lényegében egy módosított RAID6 tömbről van szó. De nem ez volt a helyzet... A trükk az, hogy egy külön WAFL (Write Anywhere File Layout) fájlrendszert használnak, ahol minden írási művelet szekvenciális és szabad területen hajtódik végre. A WAFL alapvetően új adatokat ír egy új helyre a lemezen, majd a mutatókat mozgatja az új adatokra, így kiküszöböli a szükséges olvasási műveleteket. Ezenkívül egy naplót írnak az NVRAM-ba, amely nyomon követi az írási tranzakciókat, írásokat kezdeményez, és szükség esetén visszaállíthatja azokat. Eleinte beírják a pufferbe, majd a lemezre „olvasztják”, ami felgyorsítja a folyamatot. Valószínűleg a NetApp szakértői részletesebben felvilágosíthatnak a megjegyzésekben a megtakarítások módjáról, még nem értettem teljesen ezt a kérdést, de eszembe jutott, hogy a RAID büntetési tényezője csak 2 lesz, nem 6. A „trükk” eléggé jelentős.

A több tucat meghajtóból álló nagy RAID-DP tömböknél létezik a paritásíráskor fellépő "paritásbüntetés" csökkentése. Tehát ahogy a RAID-DP tömb növekszik, kevesebb paritásra lefoglalt lemezre van szükség, ami a paritásrekordokhoz kapcsolódó veszteségek csökkenéséhez vezet. Kis tömbökben, vagy a konzervativizmus növelése érdekében azonban elhanyagolhatjuk ezt a jelenséget.

Most, hogy ismerjük az egyik vagy másik RAID-szint használatából eredő IOPS veszteségeket, kiszámíthatjuk a tömb teljesítményét. Azonban vegye figyelembe, hogy más tényezők, például az interfész sávszélessége, a processzormagok közötti szuboptimális megszakítási eloszlás stb., a RAID-vezérlő sávszélessége vagy a megengedett sormélység túllépése negatív hatással lehetnek.

Ha ezeket a tényezőket figyelmen kívül hagyjuk, a képlet a következő lesz:

Funkcionális IOPS = (Nyers IOPS * írások %-a / RAID büntetési tényező) + (Nyers IOPS * olvasás %-a), ahol Nyers IOPS = meghajtók átlagos IOPS * meghajtók száma.

Például számítsuk ki egy 12 HDD SATA meghajtóból álló RAID10 tömb teljesítményét, ha ismert, hogy az írási műveletek 10%-a és az olvasási műveletek 90%-a egyidejűleg történik. Tegyük fel, hogy a lemez 75 véletlenszerű IOPS-t biztosít, 4 KB-os blokkmérettel.

Kezdeti IOPS = 75*12 = 900;
Funkcionális IOPS = (900*0.1/2) + (900*0.9) = 855.

Így azt látjuk, hogy alacsony írási intenzitás mellett, ami főleg a tartalomszolgáltatásra tervezett rendszerekben figyelhető meg, a RAID büntetési tényezőjének hatása minimális.

Alkalmazásfüggőség

Megoldásunk teljesítménye nagymértékben függhet a későbbiekben végrehajtott alkalmazásoktól. Tehát ez lehet a tranzakciófeldolgozás – „strukturált” adat, amely szervezett, következetes és kiszámítható. Ezekben a folyamatokban gyakran alkalmazhatja a kötegelt feldolgozás elvét, időben elosztva ezeket a folyamatokat úgy, hogy a terhelés minimális legyen, ezáltal optimalizálva az IOPS-felhasználást. Az utóbbi időben azonban egyre több olyan médiaprojekt jelenik meg, ahol az adatok „strukturálatlanok”, feldolgozásuk teljesen más elveket igényel.

Emiatt egy adott projekthez szükséges megoldás teljesítményének kiszámítása nagyon nehéz feladat lehet. A tárológyártók és szakértők egy része úgy érvel, hogy az IOPS nem számít, mivel az ügyfelek túlnyomórészt 30-40 ezer IOPS-t használnak, míg a modern tárolórendszerek több százezer, sőt millió IOPS-t biztosítanak. Vagyis a modern raktározási lehetőségek az ügyfelek 99%-át kielégítik. Ez az állítás azonban nem mindig igaz, csak a helyben tároló üzleti szegmensre, de nem az adatközpontokban hosztolt projektekre, amelyek gyakran már kész tárolási megoldások használata esetén is meglehetősen magas teljesítményt és hibatűrést biztosítanak.

Ha a projekt adatközpontban található, a legtöbb esetben még mindig gazdaságosabb dedikált szerverekre épülő, saját tárolórendszereket építeni, mint kész megoldásokat használni, mivel lehetővé válik a terhelés hatékonyabb elosztása és kiválasztása. az optimális berendezés bizonyos folyamatokhoz. Többek között a kész tárolórendszerek teljesítménymutatói korántsem az igaziak, hiszen többnyire szintetikus teljesítménytesztek profiladataira épülnek 4 vagy 8 KB-os blokkméret esetén, míg A legtöbb ügyfélalkalmazás jelenleg 32 és 64 KB közötti blokkmérettel rendelkező környezetben fut.

Ahogy a grafikonon is láthatjuk:

A tárolórendszerek kevesebb mint 5%-a van konfigurálva 10 KB-nál kisebb blokkmérettel, és kevesebb mint 15%-a használ 20 KB-nál kisebb blokkméretet. Ráadásul még egy adott alkalmazásnál is ritka, hogy csak egyféle I/O fogyasztás fordul elő. Például egy adatbázis különböző I/O profilokkal rendelkezik a különböző folyamatokhoz (adatfájlok, naplózás, indexek...). Ez azt jelenti, hogy a szintetikus rendszer teljesítménytesztjei távol állnak az igazságtól.

Mi a helyzet a késésekkel?

Még ha figyelmen kívül hagyjuk is azt a tényt, hogy a késleltetés mérésére használt eszközök általában átlagos késleltetési időket mérnek, és figyelmen kívül hagyjuk azt a tényt, hogy egyes folyamatok egyetlen I/O-ja sokkal tovább tart, mint másoké, így lelassíthatja az egész folyamat előrehaladását, egyáltalán nem veszi figyelembe, hogy mit mennyit fog változni az I/O késleltetés a blokk méretétől függően. Többek között ez az idő az adott alkalmazástól is függ.

Így egy újabb varázslatos következtetésre jutunk: nemcsak a blokkméret nem túl jó jellemző az IOPS rendszerek teljesítményének mérése során, de a késleltetés is teljesen haszontalan paraméternek bizonyulhat.

Nos, ha sem az IOPS, sem a késleltetés nem jó mércéje a tárolórendszer teljesítményének, akkor mi az?

Csak az alkalmazás-végrehajtás valódi tesztje egy adott megoldáson...

Ez a teszt egy igazi módszer lesz, amely minden bizonnyal lehetővé teszi, hogy megértse, mennyire lesz eredményes a megoldás az Ön esetére. Ehhez le kell futtatnia az alkalmazás egy példányát egy külön tárolón, és szimulálnia kell a betöltést egy bizonyos ideig. Ez az egyetlen módja annak, hogy megbízható adatokat kapjunk. És természetesen nem a tárolási, hanem az alkalmazási mérőszámokat kell mérni.

A fenti, rendszereink teljesítményét befolyásoló tényezők figyelembe vétele azonban nagyon hasznos lehet a tárhely kiválasztásánál vagy egy bizonyos dedikált szerverekre épülő infrastruktúra kiépítésénél. Bizonyos fokú konzervativizmussal lehetővé válik egy többé-kevésbé reális megoldás kiválasztása, néhány technikai és szoftverhiba kiküszöbölése a nem optimális blokkméret formájában particionáláskor vagy nem optimális lemezekkel végzett munka során. A megoldás természetesen nem garantálja 100%-ban a számított teljesítményt, de az esetek 99%-ában elmondható, hogy a megoldás bírja a terhelést, különösen, ha az alkalmazás típusától és jellemzőitől függő konzervativitást ad hozzá a számítás.

Bármely termelésben a vállalat vezetőségének egyik fő célja az eredmény elérése. A kérdés csak az, hogy mennyi erőfeszítést és erőforrást igényel a munkafolyamat a fő cél elérése érdekében. A vállalkozás hatékonyságának meghatározására bevezették a „munkatermelékenység” fogalmát, amely a személyzet termelékenységének mutatója. Azt a munkát, amelyet időegységenként egy személy el tud végezni, hagyományosan „kimenetnek” nevezik.

Minden vállalkozás számára nagyon fontos, hogy magas eredményeket érjenek el, ugyanakkor a lehető legkevesebb erőforrást fordítsanak a termelésre (ide tartozik a villanyszámlák, bérleti díjak stb.).

Minden árut gyártó vagy szolgáltatást nyújtó vállalkozás legfontosabb feladata a termelékenység növelése. Ugyanakkor számos intézkedést szoktak követni a munkafolyamathoz szükséges költségek csökkentése érdekében. Így a vállalkozásfejlesztés időszakában a munka termelékenysége változhat.

Általában több olyan tényezőcsoportot sorolnak be, amelyek befolyásolhatják a változást, nevezetesen a termelési mutatók növekedését. Mindenekelőtt ez egy gazdasági és földrajzi tényező, amely magában foglalja a rendelkezésre álló munkaerő, víz, villany, építőanyagok elérhetőségét, valamint a kommunikációs távolságot, a terepet stb. Nem kevésbé fontos a tudományos és műszaki haladás felgyorsítása, a modern technológia új generációinak bevezetése, valamint a fejlett technológiák és automatizált rendszerek használatának előmozdítása. Feltételezhető az is, hogy a munkatermelékenység a szerkezeti változások tényezőjétől is függ, ami az alkatrészek és a vásárolt félkész termékek részarányának, valamint a termelés szerkezetének és az egyes terméktípusok részarányának változását jelenti.

A társadalmi (humán) szempont továbbra is nagy jelentőséggel bír, mert a szociális juttatások iránti aggodalom áll a munkatermelékenység növekedésének hátterében. Ez magában foglalja: aggodalomra ad okot egy személy testi egészségével, intellektuális fejlettségi szintjével, professzionalizmusával stb.

A munkatermelékenységet növelő tényezők a teljes munkafolyamat legfontosabb összetevői, mivel bármely vállalkozás fejlődési ütemét befolyásolják, és ennek megfelelően hozzájárulnak a profit növekedéséhez.

Érdemes megjegyezni azt a szervezeti pontot is, amely meghatározza a termelés és a munkaerő-gazdálkodás szintjét. Ebbe beletartozik a vállalatirányítás szervezettségének javítása, a személyzet, az anyagi és technikai képzés javítása.

Amikor a termelékenységről beszélünk, nem lehet figyelmen kívül hagyni a munkaintenzitást. Ez a koncepció a munkavállaló által egy bizonyos munkaidő alatt elköltött mentális és fizikai energiát tükrözi.

Nagyon fontos az adott munkafolyamathoz az optimális intenzitás meghatározása, mert a túlzott aktivitás elkerülhetetlen produktivitásveszteségekhez vezethet. Ez általában emberi túlterheltség, foglalkozási megbetegedések, sérülések stb. következtében következik be.

Érdemes megjegyezni, hogy a munka intenzitását meghatározó fő mutatókat azonosították. Először is, ez egy személy munkaterhelése. Ez lehetővé teszi a munkafolyamat intenzitásának és ennek megfelelően a költségek megvalósíthatóságának meghatározását. Ugyanakkor szokás kiszámítani a munkatempót, vagyis a cselekvések gyakoriságát az időegységhez viszonyítva. Figyelembe véve ezeket a tényezőket, a vállalkozásnak általában vannak bizonyos szabványai, amelyek mutatói alapján a termelési munkatervet megállapítják.

A munkatermelékenység tényezőire a tudósok és a gyakorlati szakemberek nagy figyelmet fordítanak, mivel ezek a kiváltó okok, amelyek meghatározzák annak szintjét és dinamikáját. Az elemzésben vizsgált tényezők különböző szempontok szerint osztályozhatók. A legrészletesebb besorolást az 1. táblázatban mutatjuk be

Asztal 1

A munkatermelékenységet befolyásoló tényezők osztályozása

Osztályozási funkció	Tényezőcsoportok
Természetéből adódóan	Természetes és éghajlati
	Társadalmi-gazdasági
	Termelés és gazdasági
Az eredményre gyakorolt ​​hatás mértéke szerint	Alapvető
	Kisebb
A vizsgálat tárgyával kapcsolatban	Belföldi
A csapattól függően	Célkitűzés
	Szubjektív
Elterjedtség szerint
	Különleges
Időtartam szerint	Állandó
	Változók
A cselekvés természeténél fogva	Kiterjedt
	Intenzív
A visszavert jelenségek tulajdonságai szerint	Mennyiségi
	Minőség
Összetétele szerint
Az alárendeltségi szint (hierarchia) szerint	Első rendelés
	Másodrendű stb.
Ha lehetséges, ütésmérések	Mérhető
	Mérhetetlen

A tényezők természetüknél fogva természeti-klimatikus, társadalmi-gazdasági és termelési-gazdasági tényezőkre oszlanak.

A természeti és éghajlati tényezők nagymértékben befolyásolják a mezőgazdaságban, a bányászatban, az erdőgazdálkodásban és más iparágakban végzett tevékenység eredményeit. Befolyásuk figyelembevétele lehetővé teszi számunkra, hogy pontosabban értékeljük a gazdasági egységek munkájának eredményeit. A társadalmi-gazdasági tényezők közé tartozik a munkavállalók életkörülményei, a kulturális, sport- és szabadidős munka megszervezése a vállalkozásnál, a személyzet általános műveltségi és képzettségi szintje stb. Hozzájárulnak a vállalkozás termelési erőforrásainak teljesebb kihasználásához és növekedéséhez. munkájának hatékonysága. A termelési és gazdasági tényezők meghatározzák a vállalkozás termelési erőforrásainak felhasználásának teljességét és hatékonyságát, valamint tevékenységének végeredményét. A gazdasági tevékenység eredményeire gyakorolt ​​hatás mértéke alapján a tényezőket nagyobb és kisebb kategóriákra osztják. A főbbek között olyan tényezők szerepelnek, amelyek döntően befolyásolják a teljesítménymutatót. Másodlagosnak minősülnek azok, amelyek a jelenlegi körülmények között nem gyakorolnak döntő hatást a gazdasági tevékenység eredményeire. Itt szükséges megjegyezni, hogy ugyanaz a tényező, a körülményektől függően, lehet elsődleges és másodlagos is. Az a képesség, hogy a főbb, meghatározó tényezőket sokféle tényező közül azonosítani tudjuk, biztosítja az elemzés eredményei alapján levont következtetések helyességét.

A vizsgálat tárgyával kapcsolatban a tényezőket belső és külső csoportokra osztják, azaz. függő és független e vállalkozás tevékenységeitől. Az elemzés során a fő figyelmet azon belső tényezők vizsgálatára kell fordítani, amelyeket a vállalkozás befolyásolni tud.

Ugyanakkor sok esetben a fejlett termelési kapcsolatok és kapcsolatok mellett az egyes vállalkozások eredményeit jelentősen befolyásolja más vállalkozások tevékenysége, például az alapanyagok, anyagok szállításának egységessége, időszerűsége, minősége, költsége. , piaci viszonyok, inflációs folyamatok stb. Ezek a tényezők külső. Nem jellemzik egy adott csapat erőfeszítéseit, de vizsgálatuk lehetővé teszi a belső okok befolyásának pontosabb meghatározását, és ezáltal a termelés belső tartalékainak pontosabb azonosítását.

A vállalkozások tevékenységének helyes értékeléséhez a tényezőket tovább kell osztani objektív és szubjektív csoportokra. Az objektív tényezők, mint például a természeti katasztrófa, nem függenek az emberek akaratától és vágyától. Az objektív okoktól eltérően a szubjektív okok a jogi személyek és magánszemélyek tevékenységétől függenek.

A prevalencia mértéke szerint a tényezőket általános és specifikus tényezőkre osztják. Az általános tényezők közé tartoznak azok a tényezők, amelyek a gazdaság minden ágazatában működnek. Specifikusak azok, amelyek a gazdaság vagy a vállalkozás egy adott szektorában működnek. A tényezőknek ez a felosztása lehetővé teszi az egyes vállalkozások és iparágak jellemzőinek teljesebb figyelembevételét és tevékenységük pontosabb értékelését.

A teljesítményeredményekre gyakorolt ​​hatás időtartama alapján megkülönböztetünk állandó és változó tényezőket. Állandó tényezők folyamatosan befolyásolják a vizsgált jelenséget az idők során. A változó tényezők hatása időszakosan jelentkezik, például új technológia, új típusú termékek, új gyártási technológia kifejlesztése stb.

A vállalkozások tevékenységének értékelése szempontjából nagy jelentőséggel bír a tényezők felosztása tevékenységük jellege szerint intenzívre és extenzívre. Az extenzív tényezők közé tartoznak azok a tényezők, amelyek a teljesítménymutató mennyiségi, nem pedig minőségi növekedésével járnak, például a termelés volumenének növekedése a vetésterület bővítésével, az állatlétszám, a dolgozók számának növelésével stb. Intenzív tényezők jellemzik a termelési folyamatban az erőfeszítés mértékét és a munkaintenzitást, például a mezőgazdasági hozamok, az állattenyésztés termelékenységének és a munkatermelékenység szintjének növekedését.

Ha az elemzés célja az egyes tényezők gazdasági tevékenység eredményeire gyakorolt ​​hatásának mérése, akkor ezeket mennyiségi és minőségi, egyszerű és összetett, mérhető és nem mérhető tényezőkre osztjuk.

Kvantitatívnak tekintjük azokat a tényezőket, amelyek a jelenségek mennyiségi bizonyosságát fejezik ki (munkások száma, berendezések, nyersanyagok stb.). A minőségi tényezők határozzák meg a vizsgált objektumok belső tulajdonságait, jellemzőit és jellemzőit (munkatermelékenység, termékminőség, talaj termékenysége stb.).

A legtöbb vizsgált tényező összetett összetételű, és több elemből áll. Vannak azonban olyanok is, amelyeket nem lehet alkatrészeikre bontani. Összetételüktől függően a faktorokat összetett (összetett) és egyszerű (elemi) csoportokra osztják. Egy összetett tényezőre példa a munkatermelékenység, egyszerű pedig a munkanapok száma a jelentési időszakban.

Mint már jeleztük, egyes tényezők közvetlenül, mások pedig közvetetten befolyásolják a teljesítménymutatót. Az alárendeltségi szint (hierarchia) alapján megkülönböztetik az első, második, harmadik stb. tényezőket. alárendeltségi szintek. Az első szintű tényezők közé tartoznak azok, amelyek közvetlenül befolyásolják a teljesítménymutatót. Azokat a tényezőket, amelyek a teljesítménymutatót közvetetten, első szintű tényezők segítségével határozzák meg, második szintű tényezőknek stb. Például a bruttó kibocsátáshoz viszonyítva az első szintű tényezők az átlagos éves dolgozói létszám és az egy dolgozóra jutó éves átlagos termelés. Az egy dolgozó által ledolgozott napok száma és az átlagos napi teljesítmény a második szintű tényezők. A harmadik szint tényezői a munkanap hossza és az átlagos órateljesítmény.

Minden vállalkozás működtetésének alapja a rendelkezésre álló erőforrások ésszerű és hatékony felhasználása, beleértve a munkaerőt is. Teljesen logikus, hogy a menedzsment a kibocsátás volumenének növelésére törekszik anélkül, hogy további költségeket kellene bérelnie a munkavállalóknak. A szakértők számos olyan tényezőt azonosítanak, amelyek javíthatják a termelékenységet:

Vezetői stílus (a vezető fő feladata a személyzet motiválása, az aktivitást és a kemény munkát értékelő szervezeti kultúra kialakítása).

Technikai innovációkba való befektetés (az időigénynek megfelelő új berendezések beszerzése jelentősen csökkentheti az egyes alkalmazottak idejét).

Továbbképzések és szemináriumok (a termelés sajátosságainak ismerete lehetővé teszi a személyzet számára, hogy részt vegyen a gyártási folyamat javításában).

Sok felhasználó kíváncsi arra, hogy mi befolyásolja leginkább a számítógép teljesítményét?

Kiderült, hogy erre a kérdésre lehetetlen határozott választ adni. A számítógép olyan alrendszerek halmaza (memória, számítástechnika, grafika, tároló), amelyek az alaplapon és az eszközmeghajtókon keresztül kölcsönhatásba lépnek egymással. Ha az alrendszerek nincsenek megfelelően konfigurálva, nem nyújtják a lehető legnagyobb teljesítményt.

Az átfogó teljesítmény a szoftver- és hardverbeállításokból és -szolgáltatásokból tevődik össze.
Soroljuk fel őket.

Hardver teljesítménytényezők:

1. A processzormagok száma – 1, 2, 3 vagy 4
2. Processzor frekvencia és processzor rendszerbusz (FSB) frekvencia – 533, 667, 800, 1066, 1333 vagy 1600 MHz
3. A processzor gyorsítótárának (CPU) térfogata és mennyisége – 256 512 KB; 1, 2, 3, 4, 6, 12 MB.
4. A CPU és az alaplap rendszerbusz-frekvenciájának összehangolása
5. Véletlen elérésű memória (RAM) frekvenciája és alaplapi memóriabusz frekvenciája – DDR2-667, 800, 1066
6. RAM kapacitás - 512 MB vagy több
7. Alaplapon használt lapkakészlet (Intel, VIA, SIS, nVidia, ATI/AMD)
8. A használt grafikus alrendszer az alaplapba van beépítve vagy diszkrét (külső videokártya saját videomemóriával és grafikus processzorral)
9. Merevlemez (HDD) interfész típusa – párhuzamos IDE vagy soros SATA és SATA-2
10. Merevlemez gyorsítótár - 8, 16 vagy 32 MB.

A felsorolt ​​műszaki jellemzők növelése mindig növeli a termelékenységet.

Magok

Jelenleg a legtöbb gyártott processzor legalább 2 maggal rendelkezik (kivéve AMD Sempron, Athlon 64 és Intel Celeron D, Celeron 4xx). A magok száma fontos a 3D-s renderelésben vagy a videó kódolási feladatokban, valamint azokban a programokban, amelyek kódja több mag többszálú feldolgozására van optimalizálva. Más esetekben (például irodai és internetes feladatoknál) használhatatlanok.

Négy mag Intel Core 2 Extreme és Core 2 Quad processzorokkal rendelkezik a következő jelölésekkel: QX9xxx, Q9xxx, Q8xxx, QX6xxx;
AMD Phenom X3 – 3 mag;
AMD Phenom X4 – 4 mag.

Emlékeznünk kell arra, hogy a magok száma jelentősen megnöveli a CPU energiafogyasztását és megnöveli az alaplap és a tápegység energiaszükségletét!

De a mag generálása és architektúrája nagyban befolyásolja bármely processzor teljesítményét.
Például, ha kétmagos Intel Pentium D-t és Core 2 Duót vesszük, azonos frekvenciával, rendszerbusszal és gyorsítótárral, akkor kétségtelenül a Core 2 Duo nyer.

Processzor, memória és alaplap busz frekvenciák

Az is nagyon fontos, hogy a különböző komponensek frekvenciái megegyezzenek.
Tegyük fel, hogy ha az alaplapja támogatja a 800 MHz-es memóriabusz-frekvenciát, és DDR2-677 memóriamodul van telepítve, akkor a memóriamodul frekvenciája csökkenti a teljesítményt.

Ugyanakkor, ha az alaplap nem támogatja a 800 MHz-es frekvenciát, és amíg egy DDR2-800 modul van telepítve, akkor működni fog, de alacsonyabb frekvencián.

Gyorsítótárak

A processzor memória-gyorsítótára elsősorban a CAD rendszerekkel, nagy adatbázisokkal és grafikákkal végzett munka során van hatással. A gyorsítótár gyorsabb hozzáférési sebességű memória, amelyet arra terveztek, hogy felgyorsítsa a memóriában állandóan tárolt adatokhoz való hozzáférést lassabb hozzáférési sebesség mellett (a továbbiakban: fő memória). A gyorsítótárazást a CPU-k, merevlemezek, böngészők és webszerverek használják.

Amikor a CPU hozzáfér az adatokhoz, először a gyorsítótárat vizsgálja meg. Ha a gyorsítótárban a kért adatelem azonosítójával megegyező azonosítójú bejegyzés található, akkor a gyorsítótárban lévő adatelemek kerülnek felhasználásra. Ezt az esetet gyorsítótár találatnak nevezik. Ha a gyorsítótárban nem található bejegyzés, amely tartalmazza a kért adatelemet, akkor a rendszer a fő memóriából beolvassa a gyorsítótárba, és elérhetővé válik a későbbi eléréshez. Ezt az esetet cache missnek nevezik. A gyorsítótárban elért találatok százalékos arányát találati aránynak vagy gyorsítótár találati arányának nevezzük.
A gyorsítótár találatainak százalékos aránya magasabb az Intel processzorok esetében.

Minden CPU különbözik a gyorsítótárak számában (legfeljebb 3) és méretében. A leggyorsabb gyorsítótár az első szint (L1), a leglassabb a harmadik (L3). Csak az AMD Phenom processzorok rendelkeznek L3 gyorsítótárral, ezért nagyon fontos, hogy az L1 gyorsítótár nagy méretű legyen.

Teszteltük a teljesítmény függését a cache memória méretétől. Ha összehasonlítjuk a Prey és Quake 4 3D shooterek eredményeit, amelyek tipikus játékalkalmazások, akkor az 1 és 4 MB közötti teljesítménykülönbség megközelítőleg megegyezik a 200 MHz-es frekvenciakülönbséggel rendelkező processzorok teljesítményének különbségével. Ugyanez vonatkozik a DivX 6.6 és XviD 1.1.2 kodekek videókódolási tesztjére, valamint a WinRAR 3.7 archiválóra. A CPU-igényes alkalmazások, például a 3DStudio Max 8, a Lame MP3 Encoder vagy a MainConcept H.264 Encoder V2 azonban nem sokat profitálnak a nagyobb gyorsítótár-méretekből.
Emlékezzünk arra, hogy az L2 gyorsítótár sokkal nagyobb hatással van az Intel Core 2 CPU teljesítményére, mint az AMD Athlon 64 X2 vagy a Phenom, mivel az Intel minden maghoz közös L2 gyorsítótárral rendelkezik, míg az AMD-nek minden maghoz külön van. ! Ebben a tekintetben a Phenom jobban működik a gyorsítótárral.

RAM

Mint már említettük, a RAM-ot a frekvencia és a hangerő jellemzi. Ugyanakkor most már 2 féle memória is elérhető, a DDR2 és a DDR3, amelyek felépítésében, teljesítményében, frekvenciájában és tápfeszültségében különböznek – vagyis mindenben!
A memóriamodul frekvenciájának meg kell egyeznie magának a modulnak a frekvenciájával.

A RAM mennyisége az operációs rendszer és az erőforrás-igényes alkalmazások teljesítményét is befolyásolja.
A számítások egyszerűek – a Windows XP betöltés után 300-350 MB RAM-ot foglal el. Ha további programok is vannak indításkor, akkor RAM-ot is betöltenek. Vagyis 150-200 MB marad szabadon. Csak a könnyű irodai alkalmazások férnek el oda.
Az AutoCAD, grafikus alkalmazások, 3DMax, kódolás és grafika kényelmes munkához legalább 1 GB RAM szükséges. Ha Windows Vista-t használ, akkor legalább 2 GB.

Grafikai alrendszer

Az irodai számítógépek gyakran olyan alaplapokat használnak, amelyek beépített grafikával rendelkeznek. Az ilyen lapkakészleteken lévő alaplapok (G31, G45, AMD 770G stb.) jelöléseiben G betű található.
Ezek az integrált grafikus kártyák a RAM egy részét videomemóriaként használják fel, ezáltal csökkentve a felhasználó rendelkezésére álló RAM-területet.

Ennek megfelelően a teljesítmény növelése érdekében az alaplap BIOS-ában le kell tiltani a beépített videokártyát, a PCI-Express foglalatba pedig külső (diszkrét) videokártyát kell telepíteni.
Minden videokártya különbözik a grafikus lapkakészletben, a csővezetékek működési frekvenciájában, a csővezetékek számában, a videomemória frekvenciájában és a videó memóriabusz szélességében.

Tárolási alrendszer

A meghajtók teljesítményét nagymértékben befolyásolja nagy mennyiségű adat elérése - videó, hang, valamint nagyszámú kis fájl megnyitása.

A fájlokhoz való hozzáférés sebességét befolyásoló műszaki jellemzők közül meg kell jegyezni a merevlemez-interfész (HDD) típusát - párhuzamos IDE vagy soros SATA és SATA-2, valamint merevlemez gyorsítótár - 8, 16 vagy 32 MB.
Jelenleg csak SATA-2 interfésszel ajánlott merevlemezeket telepíteni, amely a legnagyobb sávszélességgel és a legnagyobb gyorsítótárral rendelkezik.

Szoftver teljesítménytényezők:

1. A telepített programok száma
2. A fájlrendszer töredezettsége
3. Fájlrendszer hibák, hibás szektorok
4. OS rendszerleíró adatbázis töredezettsége
5. OS rendszerleíró adatbázis hibái
6. Oldalfájl mérete (virtuális memória mérete)
7. Tartalmazott OS GUI vizualizációs elemek
8. A Windows programok és szolgáltatások betöltése indításkor

Ez nem teljes lista, de ezek a Windows operációs rendszer azon funkciói, amelyek jelentősen lelassíthatják a működését.
De ezekről a jellemzőkről, beállításokról és paraméterekről a következő cikkben fogunk beszélni.

CPU egy alapvető számítási komponens, amely nagymértékben befolyásolja a számítógép teljesítményét. De mennyire függ a játék teljesítménye a processzortól? Cserélned kellene a processzort a játék teljesítményének javítása érdekében? Milyen növekedést fog ez adni? Ezekre a kérdésekre igyekszünk választ találni ebben a cikkben.

1. Mit kell cserélni a videokártyán vagy a processzoron

Nem sokkal ezelőtt ismét a számítógép teljesítményének hiányosságaiba ütköztem, és világossá vált, hogy itt az ideje egy újabb frissítésnek. Akkoriban a konfigurációm a következő volt:

• Phenom II X4 945 (3 GHz)
• 8 GB DDR2 800 MHz
• GTX 660 2 GB

Összességében nagyon elégedett voltam a számítógép teljesítményével, a rendszer elég gyorsan működött, a legtöbb játék magas vagy közepes/magas grafikus beállításokon futott, és nem szerkesztettem túl gyakran a videókat, így 15-30 perc renderelés sem zavart. nekem.

Az első problémák a World of Tanks játékban merültek fel, amikor a grafikus beállítások magasról közepesre váltása nem hozta meg a várt teljesítménynövekedést. A képkockasebesség időnként 60-ról 40 FPS-re csökkent. Világossá vált, hogy a teljesítményt a processzor korlátozza. Aztán úgy döntöttek, hogy 3,6 GHz-re mennek fel, ami megoldotta a problémákat a WoT-ban.

De telt-múlt az idő, új, nehéz játékok jelentek meg, és a WoT-ról áttértem egy rendszererőforrás-igényesebbre (Armata). A helyzet megismétlődött, és felmerült a kérdés, hogy mit kell megváltoztatni - a videokártyát vagy a processzort. Nem volt értelme a GTX 660-at 1060-ra cserélni, legalább egy GTX 1070-et kellett venni. De a régi Phenom biztosan nem bírna egy ilyen videokártyát. És még az Armata beállításainak megváltoztatásakor is egyértelmű volt, hogy a teljesítményt ismét korlátozta a processzor. Ezért úgy döntöttek, hogy először a processzort lecserélik egy produktívabb Intel játékplatformra.

A processzor cseréje az alaplap és a RAM cseréjét jelentette. De nem volt más kiút, emellett remény volt arra, hogy egy erősebb processzor lehetővé teszi, hogy a régi videokártya teljesebben képes legyen processzorfüggő játékokban.

2. Processzor kiválasztása

Ekkor még nem voltak Ryzen processzorok, megjelenésük csak várható volt. Ezek teljes körű értékeléséhez meg kellett várni megjelenésüket és tömeges tesztelést az erősségek és gyengeségek azonosítása érdekében.

Ráadásul már korábban is lehetett tudni, hogy az ár a megjelenésükkor meglehetősen magas lesz, és még körülbelül hat hónapot kellett várni, amíg az árak megfelelőbbé válnak. Nem volt vágy ennyit várni, mint ahogy gyorsan át is váltani a még durva AM4 platformra. És az AMD örök hibáit tekintve kockázatos is volt.

Ezért a Ryzen processzorokat nem vették figyelembe, és előnyben részesítették a már bevált, csiszolt és jól bevált Intel platformot az 1151-es foglalatban. És amint a gyakorlat megmutatta, nem hiábavaló, mivel a Ryzen processzorok rosszabbnak bizonyultak a játékokban, és egyéb teljesítményfeladatokban már volt elég teljesítményem .

Először a Core i5 processzorok között kellett választani:

• Core i5-6600
• Core i5-7600
• Core i5-6600K
• Core i5-7600K

Középkategóriás játékgépekhez az i5-6600 volt a minimális opció. De a jövőben szerettem volna némi tartalékot tartani a videokártya cseréjére. A Core i5-7600 nem nagyon különbözött egymástól, így az eredeti terv egy Core i5-6600K vagy Core i5-7600K vásárlása volt, stabil 4,4 GHz-re történő túlhajtással.

De miután elolvasta a teszteredményeket a modern játékokban, ahol ezeknek a processzoroknak a terhelése megközelítette a 90%-ot, egyértelmű volt, hogy a jövőben ezek talán nem lesznek elegendőek. De régóta szerettem volna egy jó platformot tartalékkal, hiszen elmúltak azok az idők, amikor évente lehetett frissíteni a számítógépet.

Szóval elkezdtem nézegetni a Core i7 processzorokat:

• Core i7-6700
• Core i7-7700
• Core i7-6700K
• Core i7-7700K

A modern játékokban még nincsenek teljesen feltöltve, de valahol 60-70% körül. De a Core i7-6700 alapfrekvenciája mindössze 3,4 GHz, a Core i7-7700 pedig nem sokkal több - 3,6 GHz.

A legjobb videokártyákkal rendelkező modern játékok teszteredményei szerint a legnagyobb teljesítménynövekedés 4 GHz körül figyelhető meg. Akkor már nem olyan jelentős, néha szinte láthatatlan.

Annak ellenére, hogy az i5 és i7 processzorok automatikus túlhajtási technológiával vannak felszerelve (), nem szabad túl sokat számolni vele, mivel azokban a játékokban, ahol minden magot használnak, a növekedés jelentéktelen lesz (csak 100-200 MHz).

Így a Core i7-6700K (4 GHz) és i7-7700K (4,2 GHz) processzorok optimálisabbak, és a stabil 4,4 GHz-es túlhajtási lehetőség mellett lényegesen ígéretesebbek is, mint az i7-6700 (3,4 GHz) ) és i7-7700 (3,6 GHz), hiszen a frekvenciakülönbség már 800-1000 MHz lesz!

A frissítéskor még csak megjelentek az Intel 7. generációs processzorai (Core i7-7xxx), amelyek lényegesen drágábbak voltak, mint a 6. generációs processzorok (Core i7-6xxx), amelyek árai már csökkenésnek indultak. Ugyanakkor az új generációban csak a beépített grafikát frissítették, amelyre a játékokhoz nincs szükség. A túlhajtási képességeik pedig szinte megegyeznek.

Ráadásul az új lapkakészlettel rendelkező alaplapok is drágábbak voltak (bár régebbi lapkakészletre is lehet processzort telepíteni, ez okozhat némi problémát).

Ezért úgy döntöttek, hogy a Core i7-6700K-t 4 GHz-es alapfrekvenciával és túlhajtási képességgel a jövőben stabil 4,4 GHz-re viszik.

3. Alaplap és memória kiválasztása

A legtöbb rajongóhoz és műszaki szakértőhöz hasonlóan én is az ASUS kiváló minőségű és stabil alaplapjait részesítem előnyben. A túlhajtási képességekkel rendelkező Core i7-6700K processzor esetében a legjobb megoldás a Z170 lapkakészleten alapuló alaplapok. Ezen kívül szerettem volna egy jobb beépített hangkártyát. Ezért úgy döntöttek, hogy a Z170 lapkakészleten az ASUS legolcsóbb játék alaplapját választják.

A memória, figyelembe véve az alaplap 3400 MHz-ig terjedő modulfrekvenciás támogatását, szintén gyorsabb akart lenni. Egy modern játék PC számára a legjobb megoldás egy 2x8 GB-os DDR4 memóriakészlet. Már csak az ár/gyakoriság arányban optimális készletet kellett megtalálni.

Kezdetben az AMD Radeon R7-re (2666 MHz) esett a választás, mivel az ára nagyon csábító volt. De rendeléskor még nem volt raktáron. A jóval drágább G.Skill RipjawsV (3000 MHz) és a valamivel olcsóbb Team T-Force Dark (2666 MHz) között kellett választanom.

Nehéz volt a választás, mert gyorsabb memóriát akartam, és a pénz korlátozott volt. A modern játékokban végzett tesztek alapján (amit tanulmányoztam) a 2133 MHz-es és a 3000 MHz-es memória közötti teljesítménykülönbség 3-13%, átlagosan 6% volt. Nem sok, de a maximumot akartam kihozni.

De tény, hogy a gyors memóriát a lassabb chipek gyári túlhajtásával készítik. Ez alól a G.Skill RipjawsV memória (3000 MHz) sem kivétel, ennek a frekvenciának eléréséhez a tápfeszültsége 1,35 V. Ráadásul a processzorok nehezen emésztik meg a túl magas frekvenciájú memóriát, és már 3000 MHz-en a előfordulhat, hogy a rendszer nem működik stabilan. Nos, a megnövekedett tápfeszültség mind a memóriachipek, mind a processzorvezérlő gyorsabb kopásához (romlásához) vezet (az Intel hivatalosan bejelentette ezt).

Ugyanakkor a Team T-Force Dark memória (2666 MHz) 1,2 V-os feszültségen működik, és a gyártó szerint lehetővé teszi a feszültség 1,4 V-ra történő emelését, amely kívánt esetben lehetővé teszi a manuális túlhajtást. . Az előnyök és hátrányok mérlegelése után az 1,2 V szabványos feszültségű memória mellett döntöttünk.

4. Játékteljesítménytesztek

Platformváltás előtt néhány játékban teljesítményteszteket végeztem a régi rendszeren. A platform megváltoztatása után ugyanazokat a teszteket megismételték.

A teszteket tiszta Windows 7 rendszeren, ugyanazzal a videokártyával (GTX 660) végeztük magas grafikus beállítások mellett, mivel a processzor cseréjével a teljesítmény növelése volt a képminőség romlása nélkül.

A pontosabb eredmények elérése érdekében a tesztekben csak beépített benchmarkdal rendelkező játékokat használtak. Kivételként az Armored Warfare online tanklövőben teljesítménytesztet hajtottak végre úgy, hogy egy visszajátszást rögzítettek, majd a Fraps segítségével visszajátszották a leolvasásokkal.

Magas grafikai beállítások.

Teszt Phenom X4-en (@3,6 GHz).

A teszteredmények azt mutatják, hogy az átlagos FPS enyhén változott (36-ról 38-ra). Ez azt jelenti, hogy a játék teljesítménye a videokártyától függ. A minimális FPS-esések azonban minden tesztben jelentősen csökkentek (11-12-ről 21-26-ra), ami azt jelenti, hogy a játék még mindig egy kicsit kényelmesebb lesz.

Abban a reményben, hogy a DirectX 12-vel javíthatom a teljesítményt, később teszteltem a Windows 10 rendszeren.

De az eredmények még rosszabbak voltak.

Batman: Arkham Knight

Magas grafikai beállítások.

Teszt Phenom X4-en (@3,6 GHz).

Teszt Core i7-6700K-n (4,0 GHz).

A játék nagyon igényes mind a videokártya, mind a processzor tekintetében. A tesztekből jól látható, hogy a processzor cseréje az átlagos FPS jelentős növekedését (14-ről 23-ra), a minimális lehívások csökkenését (0-ról 15-re) eredményezte, a maximális érték is nőtt (27-ről 37-re). Ezek a mutatók azonban nem teszik lehetővé a kényelmes játékot, ezért úgy döntöttem, hogy közepes beállításokkal tesztelek és letiltom a különféle effektusokat.

Közepes grafikai beállítások.

Teszt Phenom X4-en (@3,6 GHz).

Teszt Core i7-6700K-n (4,0 GHz).

Közepes beállításoknál az átlagos FPS is enyhén nőtt (37-ről 44-re), a lehúzások pedig jelentősen csökkentek (22-ről 35-re), meghaladva a kényelmes játékhoz szükséges 30 FPS-es minimális küszöböt. A maximális érték közötti különbség is megmaradt (50-ről 64-re). A processzorváltás eredményeként a játék meglehetősen kényelmessé vált.

A Windows 10-re váltás semmiben sem változott.

Deus Ex: Az emberiség megosztott

Magas grafikai beállítások.

Teszt Phenom X4-en (@3,6 GHz).

Teszt Core i7-6700K-n (4,0 GHz).

A processzor cseréjének eredménye csak az FPS lehívások csökkenése volt (13-ról 18-ra). Sajnos elfelejtettem közepes beállításokkal tesztelni, de DirectX 12-n teszteltem.

Ennek eredményeként a minimális FPS csak csökkent.

Páncélozott Hadviselés: Armata Project

Gyakran játszom ezzel a játékkal, és ez lett a számítógépem frissítésének egyik fő oka. Magas beállítások mellett a játék 40-60 FPS-t produkált, ritka, de kellemetlen visszaeséssel 20-30-ra.

A beállítások közepesre csökkentése komoly visszaeséseket szüntett meg, de az átlagos FPS szinte változatlan maradt, ami közvetett jele a processzorteljesítmény hiányának.

Egy visszajátszást rögzítettek, és a teszteket lejátszási módban, FRAPS használatával, magas beállítások mellett végezték el.

Eredményeiket táblázatban foglaltam össze.

CPU	FPS (min)	FPS (szerda)	FPS (Max)
Phenom X4 (@3,6 GHz)	28	51	63
Core i7-6700K (4,0 GHz)	57	69	80

A processzor cseréje teljesen kiküszöbölte a kritikus FPS-eséseket, és komolyan megnövelte az átlagos képkockasebességet. Ez lehetővé tette a függőleges szinkronizálást, így a kép simább és kellemesebb lett. Ugyanakkor a játék stabil 60 FPS-t produkál cseppek nélkül, és nagyon kényelmes játszani.

Más játékok

Nem végeztem teszteket, de általában hasonló kép figyelhető meg a legtöbb online és processzorfüggő játékban. A processzor komolyan befolyásolja az FPS-t az olyan online játékokban, mint a Battlefield 1 és az Overwatch. És olyan nyílt világú játékokban is, mint a GTA 5 és a Watch Dogs.

A kísérlet kedvéért feltelepítettem egy régi PC-re a GTA 5-öt Phenom processzorral és egy újat Core i7-tel. Ha korábban magas beállítások mellett 40-50 között maradt az FPS, most gyakorlatilag lehúzás nélkül stabilan 60 felett marad, és gyakran eléri a 70-80-at is. Ezek a változások szabad szemmel is észrevehetők, de egy felfegyverzett egyszerűen mindenkit kiolt

5. Renderelési teljesítmény teszt

Nem sokat szerkesztek videót, és csak egy egyszerű tesztet futottam le. Az általam használt Camtasia programban 17:22 hosszúságú és 2,44 GB-os Full HD videót rendereltem le alacsonyabb bitrátával. Az eredmény egy 181 MB-os fájl lett. A processzorok a következő idő alatt teljesítették a feladatot.

CPU	Idő
Phenom X4 (@3,6 GHz)	16:34
Core i7-6700K (4,0 GHz)	3:56

Természetesen egy videokártya (GTX 660) is bekerült a renderelésbe, mert nem tudom elképzelni, hogy kinek jutna eszébe videokártya nélkül renderelni, hiszen 5-10-szer tovább tart. Ezenkívül az effektusok szerkesztés közbeni lejátszásának simasága és sebessége is nagyban függ a videokártyától.

A processzortól való függést azonban nem szüntették meg, és a Core i7 négyszer gyorsabban birkózott meg ezzel a feladattal, mint a Phenom X4. A szerkesztés és az effektusok bonyolultságának növekedésével ez az idő jelentősen megnőhet. Amit a Phenom X4 2 órán keresztül kibír, azt a Core i7 30 perc alatt.

Ha komolyan tervezi a videószerkesztést, akkor egy nagy teljesítményű többszálas processzor és a nagy mennyiségű memória jelentősen megtakarítja az időt.

6. Következtetés

A modern játékok és professzionális alkalmazások iránti étvágy nagyon gyorsan növekszik, ami folyamatos befektetést tesz szükségessé a számítógép frissítésébe. De ha gyenge a processzorod, akkor nincs értelme videokártyát cserélni, egyszerűen nem nyitja meg, pl. A teljesítményt a processzor korlátozza.

A nagy teljesítményű processzoron és elegendő RAM-mal rendelkező modern platform hosszú éveken keresztül biztosítja számítógépe nagy teljesítményét. Ez csökkenti a számítógép frissítésének költségeit, és szükségtelenné teszi a számítógép teljes cseréjét néhány év után.

7. Linkek

Processzor Intel Core i7-8700
Processzor Intel Core i5-8400
Intel Core i3 8100 processzor