В современных условиях рост прибыли компании является основной необходимой тенденцией развития предприятий. Рост прибыли может быть обеспечен различными путями, среди которых можно отдельно выделить более эффективное использование персонала компании.

Показателем измерения результативности трудовых ресурсов компании является производительность.

Общее представление

Производительность труда по формуле расчета - это критерий, с помощью которого можно охарактеризовать продуктивность использования труда.

Под производительностью труда рассматривается эффективность, которой обладает труд в производственном процессе. Ее можно измерить определенным промежутком затрат времени, которые необходимы для производства единицы продукции.

Исходя из определения, которое содержится в энциклопедическом словаре Ф. А. Брокгауза и И. А. Ефрона, под производительностью или продуктивностью труда положено рассматривать соотношение, образующееся между объемом затраченного труда и тем результатом, который может быть получен при осуществлении труда.

Л. Е. Басовским производительность труда может быть определена в качестве продуктивности персонала, которым обладает предприятие. Она может быть определена количеством продукции, которое произведено в единицу рабочего времени. Этот показатель также определяют затраты труда, которые могут быть отнесены к единице выпущенной продукции.

Производительность есть то количество продукции, производит один сотрудник за установленный промежуток времени.

Она представляет собой критерий, который характеризует продуктивность определенного живого труда и результативность производственной работы согласно формированию продукта, приходящегося на каждую единицу потраченного на их изготовление трудового времени.

Эффективность работы увеличивается на основе технологического прогресса, линией введения новых технологий, увеличения квалификации сотрудников и их финансовой заинтересованности.

Этапы анализа

Оценка производительности труда состоит из следующих основных этапов:

• анализ абсолютных показателей за несколько лет;
• определение воздействия определенных факторных показателей на динамику производительности;
• определение резервов прироста производительности.

Основные показатели

Основными важнейшими показателями производительности, которые анализируются на современных предприятиях, работающих в рыночных условиях, могут быть такие, как необходимость полной занятости персонала, высокая выработка.

Выработка продукции представляет собой значение производительности, приходящейся на единицу затрат труда. Она может быть определена при соотнесении количества выпущенной продукции или оказанных услуг, которые были произведены за определенную единицу времени.

Трудоемкость - это соотношение между затратами рабочего времени и объемом производства, которое характеризует затраты труда на одну единицу продукции или услуг.

Способы расчета

С целью измерения производительности работы используют три способа расчета производительности:

• натуральный метод. Он используется в организациях, выпускающих гомогенную продукцию. Этот метод учитывает вычисление производительности работы как соответствие между объемом сделанной продукции в естественном выражении и среднесписочной численностью сотрудников;
• трудовой метод используется, если на рабочих участках выполняется огромное количество продукта с зачастую меняющимся ассортиментом; формирование обусловливается в нормо-часах (объем работ, умноженный на норму времени), а итоги суммируются согласно разным типам продукта;
• стоимостной метод. Он используется в организациях, которые выпускают неоднородную продукцию. Данный метод учитывает вычисление производительности работы как соответствие между объемом сделанной продукции в стоимостном формулировании и среднесписочной численностью сотрудников.

С целью оценки уровня производительности работы применяется концепция личных, дополнительных и обобщающих характеристик.

Частные свойства - это те временные затраты, которые требуются на выпуск единицы продукции в естественном выражении за единственный чел.-день или чел.-час. Вспомогательные свойства учитывают затраты времени на осуществление единицы определенного вида работ или объем выполненных работ за единицу периода.

Методика расчета

Среди возможных вариантов производительности труда можно выделить следующие показатели: выработка, которая может быть среднегодовой, среднедневной и среднечасовой в отношении одного сотрудника. Между этими признаками имеется прямая взаимосвязь: число рабочих дней и длительность трудового дня могут предопределять значение среднечасовой выработки, которая, в свою очередь, предопределяет значение среднегодовой выработки работника.

Производительности труда по формуле расчета выглядит следующим образом:

ВГ = КР * ПРД * ВСЧ

где ВГ - выработка рабочего среднегодовая, т. р.;

КР - количество рабочих дней, дн.;

ВСЧ - среднечасовая выработка, т. р. на чел.;

ПРД - продолжительность рабочей смены (дня), час.

Уровень воздействия данных условий может быть определен при применении методики цепной подстановки показателей, методики абсолютных разниц, методики относительных разниц, а также интегральным способом.

Имея сведения об уровне воздействия разных условий на исследуемый показатель, возможно установить уровень воздействия их на объем производства. Для этого значение, описывающее воздействие любого из условий, умножают на численность работников компании по среднему значению.

Основные факторы

Дальнейшее исследование производительности работы ориентировано на детализацию воздействия разных условий на выработку рабочего (среднегодовую). Условия подразделяют на две категории: экстенсивные и интенсивные. К экстенсивным причисляют факторы, оказывающие большое влияние на применение рабочего времени, к интенсивным - факторы, оказывающие большое влияние на часовую эффективность работы.

Анализ экстенсивных факторов ориентирован на обнаружение издержек трудового времени с непроизводственного его использования. Издержки трудового времени устанавливают сопоставлением планового и практического фонда трудового времени. Итоги воздействия издержек на производство продукта устанавливают умножением их количества дней или часов на среднечасовую (или среднедневную) выработку по плану, приходящуюся на одного рабочего.

Анализ интенсивных факторов ориентирован на обнаружение условий, сопряженных с переменой трудоемкостью продукта. Понижение трудоемкости - основное условие увеличения производительности работы. Наблюдается и обратная связь.

Факторный анализ

Рассмотрим основные формулы производительности факторов производства.

Для рассмотрения факторов влияния применяем общепризнанные в экономической науке методы и принципы расчетов.

Формула производительность труда представлена ниже.

где W - производительность труда, т. р. на чел.;

Q - объем продукции, которая была выпущена в стоимостном выражении, т. р.;

Т - численность персонала, чел.

Выделим из этой формулы производительности значение Q:

Таким образом, объем продукции изменяется в зависимости от изменения производительности труда и количества персонала.

Динамика изменения объема продукции под воздействием изменения показателя производительности может быть рассчитана по формуле:

ΔQ (W) = (W1-W0)*Т1

Динамика изменения количества продукции под воздействием изменения численности сотрудников рассчитаем по формуле:

ΔQ (Т) = (Т1-Т0)*W0

Общее действие факторов:

ΔQ (W) + Δ Q(Т) = ΔQ (общее)

Изменение за счет влияния факторов можно рассчитать по факторной модели формулы производительности:

ПТ = Уд * Д * Тсм*ЧВ

где ПТ - производительность труда, т. р. на чел.

Уд - удельный вес рабочих в общей численности персонала

Д - отработано дней одним рабочим за год, дней

Тсм - средняя продолжительность рабочего дня, час.

ЧВ - среднечасовая производительность труда рабочего, т. р. на чел.

Основные резервы

Исследование производительности выполняется с целью установления резервов ее роста. Резервами увеличения могут являться следующие факторы, влияющие на производительность труда:

• увеличение технологического уровня изготовления, т. е. прибавление новейших научно-технических процессов, получение высококачественного материала, механизирование и автоматизирование изготовления;
• усовершенствование структуры компании и подбор наиболее грамотных сотрудников, устранение текучести сотрудников, увеличение квалификации работников;
• структурные перемены в изготовлении, которые учитывают замену части единичных типов продукта, увеличение веса новейшей продукта, изменение трудоемкости производственной программы и т. п.;
• формирование и усовершенствование нужной общественной инфраструктуры - это разрешение трудностей, сопряженных с удовлетворением нужд компании, трудовых обществ.

Направления повышения

Вопрос о том, как повысить производительность труда, очень актуален для многих предприятий.

Сущность роста производительности труда на предприятии проявляется в:

• изменении количества продукции при использовании единицы труда;
• изменении произведенных затрат труда на установленную единицу продукции;
• изменении затрат зарплаты на 1 рубль;
• снижении доли затрат на труд в себестоимости;
• повышении качества товаров и услуг;
• сокращении брака производства;
• увеличении количества продукции;
• увеличение массы реализации и прибыли.

Для того чтобы обеспечить высокую отдачу сотрудников компании, руководству необходимо обеспечить нормальные трудовые условия. На уровень производительности человека, а также и на эффективность его труда может влиять огромное количество факторов как интенсивного, так и экстенсивного характера. Учет данных факторов, влияющих на производительность труда, необходим при расчета показателя продуктивности и резервов ее роста.

Системы хранения данных для подавляющего большинства веб-проектов (и не только) играют ключевую роль. Ведь зачастую задача сводится не только к хранению определенного типа контента, но и к обеспечению его отдачи посетителям, а также обработки, что накладывает определенные требования к производительности.

В то время, как при производстве накопителей используется множество других метрик, чтоб описать и гарантировать должную производительность, на рынке систем хранения и дисковых накопителей, принято использовать IOPS, как сравнительную метрику, с целью «удобства» сравнения. Однако производительность систем хранения, измеряемая в IOPS (Input Output Operations per Second), операциях ввода / вывода (записи / чтения), подвержена влиянию большого множества факторов.

В этой статье я хотел бы рассмотреть эти факторы, чтобы сделать меру производительности, выраженную в IOPS, более понятной.

Начнем с того, что IOPS вовсе не IOPS и даже совсем не IOPS, так как существует множество переменных, которые определяют сколько IOPS мы получим в одних и других случаях. Также следует принять во внимание, что системы хранения используют функции чтения и записи и обеспечивают различное количество IOPS для этих функций в зависимости от архитектуры и типа приложения, в особенности в случаях, когда операции ввода / вывода происходят в одно и тоже время. Различные рабочие нагрузки предъявляют различные требования к операциям ввода / вывода (I/O). Таким образом, системы хранения, которые на первый взгляд должны были бы обеспечивать должную производительность, в действительности могут не справится с поставленной задачей.

Основы производительности накопителей

Для того, чтоб приобрести полноценное понимание в вопросе, начнем с основ. IOPS, пропускная способность (MB/s или MiB/s) и время отклика в миллисекундах (мс) являются общепринятыми единицами измерения производительности накопителей и массивов из них.

IOPS обычно рассматривают в ключе измерения способности устройства хранения производить чтение / запись блоками размером 4-8КБ в случайном порядке. Что типично для задач онлайн-обработки транзакций, баз данных и для запуска различных приложений.

Понятие пропускной способности накопителя обычно же применимо при чтении / записи крупного файла, к примеру, блоками 64КБ и более, последовательно (в 1 поток, 1 файл).

Время отклика - время, которое необходимо накопителю для того, чтоб начать производить операцию записи / чтения.

Преобразование между IOPS и пропускной способностью может быть выполнено следующим образом:

IOPS = пропускная способность / размер блока;
Пропускная способность = IOPS * размер блока,

Где размер блока - количество информации, переданное на протяжении одной операции ввода / вывода (I/O). Таким образом, зная такую характеристику жесткого диска (HDD SATA), как пропускную способность - мы с легкостью можем вычислить количество IOPS.

К примеру, возьмем стандартный размер блока - 4КБ и стандартную пропускную способность, заявленную производителем для последовательной записи или чтения (I/O) - 121 Мбайт / с. IOPS = 121 МБ / 4 КБ, в результате чего получим значение порядка 30 000 IOPS для нашего жесткого диска SATA . Если же размер блока увеличить и сделать равным 8 КБ, значение будет порядка 15 000 IOPS, то есть снизится практически пропорционально увеличению размера блока. Однако нужно четко понимать, что тут мы рассматривали IOPS в ключе последовательной записи или чтения.

Все меняется драматическим образом для традиционных жестких SATA дисков, если чтение и запись будут случайными. Тут начинает играть роль задержка (latency), которая очень критична в случае жестких дисков HDDs (Hard Disk Drives) SATA / SAS, а порой даже и в случае твердотельных накопителей SSD (Solid State Drive). Хотя последние зачастую обеспечивают производительность на порядки лучшую, чем у «вращающихся» накопителей, за счет отсутствия движущихся элементов, но все же могут возникать ощутимые задержки при записи, в виду особенностей технологии, и, как следствие, при использовании их в массивах. Глубокоуважаемый amarao провел довольно полезное исследование по использованию твердотельных накопителей в массивах, как выяснилось, производительность будет зависеть от latency самого медленного из дисков. Более подробно с результатами Вы можете ознакомиться в его статье: SSD + raid0 - не всё так просто .

Но вернемся к производительности отдельно взятых накопителей. Рассмотрим случай с «вращающимися» накопителями. Время, требуемое для выполнения одной случайной операции ввода / вывода будет определятся такими составляющими:

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

Где T(A) - время доступа (access time или seek time), также известное, как время поиска, то есть время, требуемое для того, чтоб считывающая головка, была помещена на дорожку с нужным нам блоком информации. Зачастую в спецификации диска производителем указываются 3 параметра:

Время, требуемое, чтоб переместиться с самой дальней дорожке к самой ближней;
- время, требуемое для перемещения между смежными дорожками;
- среднее время доступа.

Таким образом мы приходим к волшебному выводу, что показатель T(A) может быть улучшен, если мы размещаем наши данные на как можно более близких дорожках, а все данные располагаются как можно дальше от центра пластины (требуется меньше времени для перемещения блока магнитных головок, а на внешних дорожках данных больше, так как больше длина дорожки и она вращается быстрее, нежели внутренняя). Теперь становится понятно почему дефрагментация может быть так полезна. Особенно с условием размещения данных на внешних дорожках в первую очередь.

T(L) - задержка, вызванная вращением диска, то есть время, требуемое для того, чтоб считать или записать конкретный сектор на нашей дорожке. Легко понять, что оно будет лежать в пределах от 0 до 1/RPS, где RPS - количество оборотов в секунду. К примеру при характеристике диска в 7200 RPM (оборотов в минуту) мы получим 7200/60 = 120 оборотов в секунду. То есть один оборот происходит за (1/120) * 1000 (количество миллисекунд в секунде) = 8,33 мс. Средняя же задержка в этом случае, будет равна половине времени, затрачиваемому на один оборот - 8,33/2 = 4,16 мс.

T(R/W) - время чтения или записи сектора, которое определяется размером выбранного при форматировании блока (от 512 байт и до… нескольких мегабайт, в случае с более емкими накопителями - от 4 килобайт, стандартный размер кластера) и пропускной способностью, которая указана в характеристиках накопителя.

Среднюю задержку вращения, которая приблизительно равна времени, затраченному на половину оборота, зная скорость вращения 7200, 10 000 или 15 000 RPM, легко определить. И выше мы уже показали как.

Остальные же параметры (среднее время поиска чтения и записи) определить сложнее, они определяются уже в результате тестов и указываются производителем.

Для расчета количества случайных IOPs жесткого диска возможно применить следующую формулу, при условии когда количество одновременных операций чтения и записи одинаково (50%/50%):

1/(((среднее время поиска чтения + среднее время поиска записи) / 2) / 1000) + (средняя задержка вращения / 1000)).

Многие интересуются, почему именно такое происхождение формулы? IOPS - количество операций ввода или вывода в секунду. Именно потому мы делим в числителе 1 секунду (1000 миллисекунд) на время с учетом всех задержек в знаменателе (выраженное также в секундах или миллисекундах), требуемое для осуществления одной операции ввода или вывода.

То есть формула может быть записана и таким образом:

1000 (мс) / ((среднее время поиска чтения (мс) + среднее время поиска записи (мс)) /2) + средняя задержка вращения (мс))

Для накопителей с различным количеством RPM (вращений в минуту), мы получим следующие значения:

Для 7200 RPM накопителя IOPS = 1/(((8,5+9,5)/2)/1000) + (4,16/1000)) = 1/((9/1000) +
(4,16/1000)) = 1000/13,16 = 75,98;
Для 10K RPM SAS накопителя IOPS = 1/(((3,8+4,4)/2)/1000) + (2,98/1000)) =
1/((4,10/1000) + (2,98/1000)) = 1000/7,08 = 141,24;
Для 15K RPM SAS накопителя IOPS = 1/(((3,48+3,9)/2)/1000) + (2,00/1000)) =
1/((3,65/1000) + (2/1000)) = 1000/5,65 = 176,99.

Таким образом мы видим драматические изменения, когда с десятков тысяч IOPS при последовательном чтении или записи, производительность падает до нескольких десятков IOPS.

И уже, при стандартном размере сектора в 4КБ, и наличию столь малого числа IOPS, мы получим значение пропускной способности отнюдь не в сотню мегабайт, а менее, чем в мегабайт.

Эти примеры также иллюстрируют причину незначительных изменений в номинальных дисковых IOPS от разных производителей для дисков с одним и тем же показателем RPM.

Теперь становится понятным, почему данные производительности, лежат в довольно широких диапазонах:

7200 RPM (Rotate per Minute) HDD SATA - 50-75 IOPS;
10K RPM HDD SAS - 110-140 IOPS;
15K RPM HDD SAS - 150-200 IOPS;
SSD (Solid State Drive) - десятки тысяч IOPS на чтение, сотни и тысячи на запись.

Однако номинальный дисковый IOPS остается все же далеко неточными, так как не учитывает различий в характере нагрузок в отдельно взятых случаях, что очень важно понимать.

Также, для лучшего понимания темы, рекомендую ознакомиться еще с одной полезной статьей от amarao : Как правильно мерять производительность диска , благодаря которой становиться также понятным, что latency вполне не фиксирована и также зависит от нагрузки и ее характера.

Единственное, хотелось бы добавить:

При расчете производительности жесткого диска можно пренебречь снижением количества IOPS при увеличении размера блока, почему?

Мы уже поняли, что для «вращающихся» накопителей, время, требуемое для случайного чтения или записи, складывается из следующих компонент:

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

И далее даже рассчитали производительность при случайном чтении и записи в IOPS. Вот только параметром T(R/W) мы там по сути пренебрегли, и это не случайно. Мы знаем, что допустим, последовательное чтение может быть обеспечено на скорости в 120 мегабайт в секунду. Становится понятным, что блок в 4КБ, будет считан за примерно 0,03 мс, время на два порядка меньшее, нежели время остальных задержек (8 мс + 4 мс).

Таким образом, если при размере блока в 4КБ мы имеем 76 IOPS (основная задержка была вызвана вращением накопителя и временем позиционирования головки, а не самим процессом чтения или записи), то при размере блока в 64КБ, падение IOPS будет не в 16 раз, как при последовательном чтении, а лишь на несколько IOPS . Так как время, затрачиваемое на непосредственно чтение или запись, возрастет на 0,45 мс, что составляет лишь порядка 4% от общего времени задержки.

В результате мы получим 76-4% = 72,96 IOPS, что согласитесь, совсем не критично при расчетах, так как падение IOPS не в 16 раз, а лишь на несколько процентов! И при расчетах производительности систем куда важнее не забыть учесть другие важные параметры.

Волшебный вывод: при расчете производительности систем хранения, основанных на жестких дисках, следует подбирать оптимальный размер блока (кластера), для обеспечения нужной нам максимальной пропускной способности в зависимости от типа данных и используемых приложений, причем падением IOPS при увеличении размера блока с 4КБ до 64КБ или даже 128КБ можно пренебречь, либо учитывать, как 4 и 7% соответсвенно, если в поставленной задаче они будут играть важную роль.

Также становится понятным, почему не всегда есть смысл использовать очень большие блоки. Скажем, при видеостриминге, двухмегабайтный размер блока может оказаться далеко не самым оптимальным вариантом. Так как падение количества IOPS будет более, чем в 2 раза. Помимо прочего добавятся другие деградационные процессы в массивах, связанные с многопоточностью и вычислительной нагрузкой при распределении данных по массиву.

Оптимальный размер блока (кластера)

Оптимальный размер блока нужно учитывать в зависимости от характера нагрузки и типа используемых приложений. Если идет работа с данными небольшого размера, к примеру с базами данных - следует выбрать стандартные 4 КБ, если же речь идет о стриминге видеофайлов - размер кластера лучше выбирать от 64 КБ и более.

Следует помнить, что размер блока не столь критичен для SSD, сколько для стандартных HDD, так как позволяет обеспечить нужную пропускную способность в виду небольшого количества случайных IOPS, количество которых снижается незначительно при увеличении размера блока, в отличии от SSD, где наблюдается практически пропорциональная зависимость.

Почему стандарт 4 КБ?

Для многих накопителей, в особенности твердотельных, значения производительности, к примеру записи, начиная с 4 КБ, становятся оптимальными, это видно из графика:

В то время, как на чтение, скорость также довольно существенна и более менее сносна начиная с 4 КБ:

Именно по этой причине 4 КБ размер блока очень часто применяют за стандартный, так как при меньшем размере идут большие потери производительности, а при увеличении размера блока, в случае работы с небольшими данными, данные будут распределены менее эффективно, занимать весь размер блока и квота накопителя будет использоваться не эффективно.

Уровень RAID

Если Ваша система хранения представляет собой массив накопителей объединенных в RAID определенного уровня, то производительность системы будет зависеть в значительной степени от того, какой именно уровень RAID был применен и какой процент от общего числа операций приходится на операции записи, ведь именно запись является причиной снижения производительности в большинстве случаев.

Так, при RAID0, на каждую операцию ввода будет расходоваться лишь 1 IOPS, ведь данные будут распределены по всем накопителям без дублирования. В случае же зеркала (RAID1, RAID10), каждая операция записи будет потреблять уже 2 IOPS, так как информация должна быть записана на 2 накопителя.

В более высоких уровнях RAID потери еще существеннее, к примеру в RAID5 штрафной коэффициент будет уже 4, что связано с тем, каким образом данные распределяются по дисках.

RAID5 используется вместо RAID4 в большинстве случаев, так как распределяет четность (контрольные суммы) по всем дискам. В массиве RAID4 один из дисков ответственен за всю четность, в то время как данные распространены более чем на 3 диска. Именно потому мы применяем штрафной коэффициент 4 в массиве RAID5, так как мы читаем данные, читаем четность, затем пишем данные и пишем четность.

В массиве RAID6 все аналогично, за исключением того, что мы вместо вычисления четности единожды, делаем это дважды и таким образом имеем 3 операции чтения и 3 записи, что дает нам уже штрафной коэффициент 6.

Казалось бы, что в таком массиве, как RAID-DP все будет аналогично, так как это по сути модифицированный массив RAID6. Но не тут то было… Хитрость заключается в том, что применяется отдельная файловая система WAFL (Write Anywhere File Layout), где все операции записи последовательны и производятся на свободное место. WAFL в основном напишет новые данные в новое местоположение на диске и затем переместит указатели на новые данные, устраняя таким образом операции чтения, которые должны иметь место. Кроме того идет запись журнала в NVRAM, который отслеживает транзакции записи, инициирует запись и может восстановить их при необходимости. Идет запись в буфер в начале, а затем они уже «сливаются» на диск, что ускоряет процесс. Вероятно эксперты в NetApp могут просветить нас более подробно в комментариях, за счет чего достигается экономия, я пока что еще не до конца разобрался в этом вопросе, но запомнил, что штрафной коэффициент RAID будет всего лишь 2, а не 6. «Хитрость» весьма существенна.

При больших массивах RAID-DP, которые состоят из десятков дисков, существует понятие уменьшения «штрафа четности», который возникает при записи четности. Так при росте массива RAID-DP, требуется меньшее количество дисков, выделяемых под четность, что приведет к снижению потерь, связанных с записями четностей. Однако в небольших массивах, либо с целью повышения консерватизма, мы можем пренебречь этим явлением.

Теперь, зная о потерях IOPS в результате применения того либо другого уровня RAID, мы можем рассчитать производительность массива. Однако, пожалуйста, примите к сведению, что другие факторы, такие как пропускная способность интерфейса, неоптимальное распределение прерываний по ядрах процессора и т.п., пропускная способность RAID-контроллера, превышение допустимой глубины очереди - могут оказывать негативное влияние.

В случае пренебрежения этими факторами, формула будет следующей:

Функциональные IOPS = (Исходные IOPS * % операций записи / штрафной коэффициент RAID) + (Исходные IOPS * % чтения), где Исходные IOPS = усредненный IOPS накопителей * количество накопителей.

Рассчитаем для примера производительность массива RAID10 из 12 дисков HDD SATA, если известно, что одновременно происходит 10% операций записи и 90% операций чтения. Допустим, что диск обеспечивает 75 случайных IOPS, при размере блока 4КБ.

Исходные IOPS = 75*12 = 900;
Функциональные IOPS = (900*0,1/2) + (900*0,9) = 855.

Таким образом видим, что при малой интенсивности записи, что в основном наблюдается в системах, рассчитанных на отдачу контента, влияние штрафного коэффициента RAID минимально.

Зависимость от приложений

Производительность нашего решения очень сильно может зависеть от приложений, которые будут исполнятся впоследствии. Так это может быть обработка транзакций - «структурированных» данных, которые организованы, последовательны и предсказуемы. Зачастую в этих процессах можно применить принцип пакетной обработки, распределив эти процессы во времени так, когда нагрузка минимальна, тем самым оптимизировав потребление IOPS. Однако в последнее время появляется все больше и больше медийных проектов, где данные «не структурированы» и требуют совсем иных принципов их обработки.

По этой причине подсчет необходимой производительности решения для конкретного проекта может стать весьма сложной задачей. Некоторые из производителей сторедж-хранилищ и экспертов утверждают, что IOPS не имеют значения, так как клиенты в подавляющем большинстве используют до 30-40 тысяч IOPS, в то время, как современные системы хранения обеспечивают сотни тысяч и даже миллионы IOPS. То есть современные хранилища удовлетворяют нужды 99% клиентов. Тем не менее это утверждение может быть справедливо далеко не всегда, лишь для бизнес-сегмента, который размещает хранилища у себя, локально, но не для проектов, размещаемых в дата-центрах, которые зачастую, даже при использовании готовых решений хранения, должны обеспечивать довольно высокую производительность и отказоустойчивость.

В случае размещения проекта в дата-центре, в большинстве случаев, все же более экономично строить системы хранения самостоятельно на основе выделенных серверов, нежели использовать готовые решения, так как становится возможным более эффективно распределить нагрузку и подобрать оптимальное оборудование для тех, либо других процессов. Помимо прочего, показатели производительности готовых систем хранения, далеки от реальных, так как в большинстве своем основаны на данных профилей синтетических тестов производительности, при применении 4 или 8 КБ размера блока, в то время как большинство клиентских приложений работает сейчас в средах с размером блока от 32 до 64 КБ .

Как видим из графика:

Менее, чем 5% систем хранения, настроены с применением блока менее 10 КБ и менее, чем 15% используют блоки с размером менее 20 КБ. Кроме того, даже для определенного приложения, редко когда возникает потребления I/O лишь одного типа. К примеру у базы данных будут различные профили I/O для различных процессов (файлы с данными, логирование, индексы …). А значит, заявленные синтетические тесты производительности систем, могут быть далекими от истины.

А что на счет задержек?

Даже если мы будем игнорировать тот факт, что инструменты, применяемые для измерения latency, имеют тенденцию измерять средние времена ожидания и упускают то, что один единственный I/O в каком-то из процессов, может занимать куда больше времени, чем другие, таким образом замедляя ход всего процесса , то совсем не учитывают то, насколько время ожидания I/O изменится в зависимости от размера блока . Помимо прочего это время также будет зависеть от конкретного приложения.

Таким образом мы приходим к еще одному волшебному выводу, что не только размер блока является не очень хорошей характеристикой при измерении производительности IOPS систем, но и latency может оказаться вполне бесполезным параметром.

Хорошо, если ни IOPS, ни время ожидания не являются хорошей мерой измерения производительности системы хранения, то что тогда?

Только реальный тест исполнения приложения на конкретном решении…

Этот тест будет тем реальным методом, который наверняка позволит понять, насколько производительным будет решение для Вашего случая. Для этого понадобится запустить копию приложения на отдельно взятом хранилище и симулировать нагрузку за определенный период. Только так можно получить достоверные данные. И разумеется, нужно измерять не метрики хранилища, а метрики приложения.

Тем не менее учет приведенных выше факторов, влияющих на производительность наших систем, может быть весьма полезным при подборе хранилища или построении определенной инфраструктуры на основе выделенных серверов. С определенной степенью консерватизма становится возможным подобрать более-менее реальное решение, исключить некоторые технические и программные изъяны в виде не оптимального размера блока при разбивке или не оптимальной работы с дисками. Решение, конечно, не будет на 100% гарантировать расчетную производительность, но в 99% случаев можно будет говорить, что решение справится с нагрузкой, особенно, если добавлять консерватизм в зависимости от типа приложения и его особенностей в расчет.

При любом производстве продукции одной из главных целей, которую преследует руководство компании, является получение результата. Вопрос только в том, сколько сил и ресурсов потребуется в процессе работы для достижения главной цели. Для определения эффективности работы предприятия было введено понятие «производительность труда», которое является показателем плодотворности персонала. Работа, которую может сделать один человек за единицу времени условно называют «выработкой».

Для каждого предприятия очень важно получить высокий результат и при этом как можно меньше потратить ресурсов на производство (сюда входит плата за электроэнергию, арендная плата и т.п.).

Важнейшей задачей на любом предприятии, которое занимается изготовлением товаров или предоставлением услуг, является повышение производительности. При этом существует ряд мер, которые принято соблюдать для снижения количества затрат, необходимых для рабочего процесса. Таким образом, за период развития предприятия производительность труда может меняться.

Как правило, классифицируют несколько групп факторов, которые могут оказывать влияние на изменение, а именно рост показателей производства. В первую очередь это экономико-географический фактор, который включает в себя наличие свободных ресурсов рабочей силы, воды, электроэнергии, строительных материалов, а также расстояние до коммуникаций, рельеф местности и т.п. Не менее важным является значение ускорения НТП, способствующего внедрению новых поколений современной техники и использованию прогрессивных технологий и автоматизированных систем. Также можно считать, что производительность труда зависит и от фактора структурных сдвигов, под которым подразумевают изменение доли комплектующих изделий и покупных полуфабрикатов, а также структуры производства и удельного веса отдельных видов продукции.

Огромное значение все же остается за социальным (человеческим) моментом, ведь именно забота о социальных благах лежит в основе повышения производительности труда. Сюда относят: беспокойство о физическом здоровье человека, уровне его интеллектуального развития, профессионализма и т.д.

Факторы роста производительности труда являются важнейшей составляющей всего рабочего процесса, ведь именно они влияют на темпы развития любого предприятия и, соответственно, способствуют увеличению прибыли.

Также стоит отметить организационный момент, который определяет уровень производства и управления труда. К нему можно отнести совершенствование организации управления предприятием, улучшение кадровой, материальной и технической подготовки.

Говоря о производительности, невозможно обойти вниманием интенсивность труда. Это понятие является отражением показателя количества затрачиваемой работником умственной и физической энергии за определенный отрезок рабочего времени.

Очень важно определить оптимальную для данного рабочего процесса интенсивность, ведь чрезмерная активность может привести к неизбежным потерям производительности. Как правило, это происходит в результате человеческого переутомления, возникновения профзаболеваний, травматизма и т.д.

Стоит отметить, что были выделены основные показатели, которые определяют интенсивность труда. В первую очередь это загруженность человека рабочей деятельностью. Это позволяет определить напряженность рабочего процесса и, соответственно, целесообразность затрат. Одновременно с этим принято рассчитывать темп работы, то есть частоту действий относительно единицы времени. С учётом этих факторов на предприятии, как правило, существуют определенные нормативы, исходя из показателей которых, устанавливается производственный план работы.

Факторы производительности труда являются предметом пристального внимания работников науки, практики, поскольку они выступают в качестве первопричины, определяющих его уровень и динамику. Исследуемые в анализе факторы могут быть классифицированы по разным признакам. Наиболее подробную классификацию представим в таблице 1

Таблица 1

Классификация факторов, влияющих на производительность труда

Классификационный признак	Группы факторов
По своей природе	Природно-климатические
	Социально-экономические
	Производственно-экономические
По степени воздействия на результат	Основные
	Второстепенные
По отношению к объекту исследования	Внутренние
По зависимости от коллектива	Объективные
	Субъективные
По степени распространенности
	Специфические
По времени действия	Постоянные
	Переменные
По характеру действия	Экстенсивные
	Интенсивные
По свойствам отражаемых явлений	Количественные
	Качественные
По своему составу
По уровню соподчиненности (иерархии)	Первого порядка
	Второго порядка и т.д.
По возможности измерения влияния	Измеряемые
	Неизмеряемые

По своей природе факторы подразделяются на природно-климатические, социально-экономические и производственно-экономические.

Природно-климатические факторы оказывают большое влияние на результаты деятельности в сельском хозяйстве, в добывающей промышленности, лесном хозяйстве и других отраслях. Учет их влияния позволяет точнее оценить результаты работы субъектов хозяйствования. К социально-экономическим факторам относятся жилищные условия работников, организация культурно-массовой, спортивной и оздоровительной работы на предприятии, общий уровень культуры и образования кадров и др. Они способствуют более полному использованию производственных ресурсов предприятия и повышению эффективности его работы. Производственно-экономические факторы определяют полноту и эффективность использования производственных ресурсов предприятия и конечные результаты его деятельности. По степени воздействия на результаты хозяйственной деятельности факторы делятся на основные и второстепенные. К основным относятся факторы, которые оказывают решающее воздействие на результативный показатель. Второстепенными считаются те, которые не оказывают решающего воздействия на результаты хозяй­ственной деятельности в сложившихся условиях. Здесь необходимо заметить, что один и тот же фактор в зависимости от обстоятельств может быть и основным, и второстепенным. Умение выделить из разнообразия факторов главные, определяющие обеспечивает пра­вильность выводов по результатам анализа.

По отношению к объекту исследования факторы классифицируются на внутренние и внешние, т.е. зависящие и не зависящие от деятельности данного предприятия. Основное внимание при анализе должно уделяться исследованию внутренних факторов, на которые предприятие может воздействовать.

Вместе с тем во многих случаях при развитых производственных связях и отношениях на результаты работы каждого предприятия в значительной степени оказывает влияние деятельность других предприятий, например равномерность и своевременность поставок сырья, материалов, их качество, стоимость, конъюнктура рынка, инфляционные процессы и др. Эти факторы являются внешними. Они не характеризуют усилия данного коллектива, но их исследование позволяет точнее определить степень воздействия внутренних причин и тем самым более полно выявить внутренние резервы производства.

Для правильной оценки деятельности предприятий факторы необходимо подразделять еще на объективные и субъективные. Объективные факторы, например стихийное бедствие, не зависят от воли и желания людей. В отличие от объективных субъективные причины зависят от деятельности юридических и физических лиц.

По степени распространенности факторы делятся на общие и специфические. К общим относятся факторы, которые действуют во всех отраслях экономики. Специфическими являются те, которые действуют в условиях отдельной отрасли экономики или предприятия. Такое деление факторов позволяет полнее учесть особенности отдель­ных предприятий, отраслей производства и более точно оценить их деятельность.

По продолжительности воздействия на результаты деятельности различают факторы постоянные и переменные. Постоянные факторы оказывают влияние на изучаемое явление беспрерывно на протяже­нии всего времени. Воздействие же переменных факторов проявляется периодически, например освоение новой техники, новых видов продукции, новой технологии производства и т.д.

Большое значение для оценки деятельности предприятий имеет деление факторов по характеру их действия на интенсивные и экстенсивные. К экстенсивным относятся факторы, которые связаны с количественным, а не с качественным приростом результативного показателя, например увеличение объема производства продукции путем расширения посевной площади, увеличения поголовья животных, численности рабочих и т.д. Интенсивные факторы характеризуют степень усилий, напряженности труда в процессе производства, например повышение урожайности сельскохозяйственных культур, продуктивности скота, уровня производительности труда.

Если при анализе ставится цель измерить влияние каждого фактора на результаты хозяйственной деятельности, то их разделяют на количественные и качественные, простые и сложные, измеряемые и неизмеряемые.

Количественными считаются факторы, которые выражают количественную определенность явлений (количество рабочих, оборудования, сырья и т.д.). Качественные факторы определяют внутренние качества, признаки и особенности изучаемых объектов (производительность труда, качество продукции, плодородие почвы и т.д.).

Большинство изучаемых факторов по своему составу являются сложными, состоят из нескольких элементов. Однако, есть и такие, которые не раскладываются на составные части. В зависимости от состава факторы делятся на сложные (комплексные) и простые (элементные). Примером сложного фактора является производительность труда, а простого - количество рабочих дней в отчетном периоде.

Как уже указывалось, одни факторы оказывают непосредственное влияние на результативный показатель, другие - косвенное. По уровню соподчиненности (иерархии) различают факторы первого, второго, третьего и т.д. уровней подчинения. К факторам первого уровня относятся те, которые непосредственно влияют на результативный показатель. Факторы, которые определяют результативный показатель косвенно, при помощи факторов первого уровня, называются факторами второго уровня и т.д. Например, относительно валовой продукции факторами первого уровня являются среднегодовая численность рабочих и среднегодовая выработка продукции одним рабочим. Количество отработанных дней одним рабочим и среднедневная выработка - это факторы второго уровня. К факторам же третьего уровня относятся продолжительность рабочего дня и среднечасовая выработка.

Основа ведения любого бизнеса – это рациональное и эффективное использование имеющихся ресурсов, в том числе и труда. Вполне логично, что менеджмент стремится увеличить объем выпускаемой продукции без дополнительных затрат на наем работников. Эксперты выделяют несколько факторов, которые позволяют улучшить производительность:

Управленческий стиль (главная задача руководителя – мотивировать персонал, создать организационную культуру, в которой ценится активность и трудолюбие).

Инвестиции в технические инновации (покупка нового оборудования, соответствующего запросам времени, позволяет значительно сократить временные затраты каждого работника).

Тренинги и семинары по повышению квалификации (знание специфики производства позволяет персоналу участвовать в совершенствовании производственного процесса).

Многие пользователи задаются вопросом, что в наибольшей степени влияет на производительность компьютера?

Оказывается, однозначного ответа на этот вопрос дать нельзя. Компьютер – это набор подсистем (памяти, вычислительная, графическая, хранения), взаимодействующих друг с другом через материнскую плату и драйверы устройств. При неправильной настройке подсистем они не обеспечивают максимальную производительность, которую могли бы выдать.

Комплексная производительность складывается из программных и аппаратных настроек и особенностей.
Перечислим их.

Аппаратные факторы производительности:

1. Количество ядер процессора – 1, 2, 3 или 4
2. Частота процессора и частота системной шины (FSB) процессора – 533, 667, 800, 1066, 1333 или 1600 МГц
3. Объем и количество кэш-памяти процессора (CPU) – 256, 512 Кбайт; 1, 2, 3, 4, 6, 12 Мбайт.
4. Совпадение частоты системной шины CPU и материнской платы
5. Частота оперативной памяти (RAM) и частота шины памяти материнской платы – DDR2-667, 800, 1066
6. Объем оперативной памяти – 512 и более Мбайт
7. Используемый на материнской плате чипсет (Intel, VIA, SIS, nVidia, ATI/AMD)
8. Используемая графическая подсистема – встроенная в материнскую плату или дискретная (внешняя видеокарта со своей видеопамятью и графическим процессором)
9. Тип интерфейса винчестера (HDD) – параллельный IDE или последовательные SATA и SATA-2
10. Кэш винчестера – 8, 16 или 32 МБ.

Увеличение перечисленных технических характеристик всегда увеличивает производительность.

Ядра

На данный момент большинство выпускаемые процессоров имеют как минимум 2 ядра (кроме AMD Sempron, Athlon 64 и Intel Celeron D, Celeron 4xx). Количество ядер актуально в задачах 3D-рендеринга или кодирования видео, а также в программах, код которых оптимизирован под многопоточность нескольких ядер. В остальных случаях (например, в офисных и интернет-задачах) они бесполезны.

Четыре ядра имеют процессоры Intel Core 2 Extreme и Core 2 Quad со следующими маркировками: QX9xxx, Q9xxx, Q8xxx, QX6xxx;
AMD Phenom X3 – 3 ядра;
AMD Phenom X4 – 4 ядра.

Надо помнить, что количество ядер значительно увеличивает энергопотребление CPU и повышает требования по питанию к материнской плате и блоку питания!

А вот поколение и архитектура ядра сильно влияют на производительность любого процессора.
К примеру, если взять двухядерные Intel Pentium D и Core 2 Duo с одинаковой частой, системной шиной и кэш-памятью, то Core 2 Duo несомненно выиграет.

Частоты процессора, памяти и шин материнской платы

Также очень важно, чтобы совпадение частот различных комплектующих.
Скажем, если ваша материнская плата поддерживает частоту шины памяти 800 МГц, а установлен модуль памяти DDR2-677, то частота модуля памяти будет снижать производительность.

В то же время, если материнская плата не поддерживает частоту 800 МГц, а в то время как установлен модуль DDR2-800, то он работать будет, но на меньшей частоте.

Кэши

Кэш памяти процессора в первую очередь сказывается при работе с CAD-системами, большими базами данных и графикой. Кэш - это память с большей скоростью доступа, предназначенная для ускорения обращения к данным, содержащимся постоянно в памяти с меньшей скоростью доступа (далее «основная память»). Кэширование применяется ЦПУ, жёсткими дисками, браузерами и веб-серверами.

Когда CPU обращается к данным, прежде всего исследуется кэш. Если в кэше найдена запись с идентификатором, совпадающим с идентификатором затребованного элемента данных, то используются элементы данных в кэше. Такой случай называется попаданием кэша. Если в кэше не найдено записей, содержащих затребованный элемент данных, то он читается из основной памяти в кэш, и становятся доступным для последующих обращений. Такой случай называется промахом кэша. Процент обращений к кэшу, когда в нём найден результат, называется уровнем попаданий или коэффициентом попаданий в кэш.
Процент попаданий в кэш у процессоров Intel выше.

Все CPU отличаются количеством кэшей (до 3) и их объемом. Самый быстрый кэш – первого уровня (L1), самый медленный – третьего (L3). Кэш L3 имеют только процессоры AMD Phenom Так что очень важно, чтобы именно кэш L1 имел большой объем.

Мы протестировали зависимость производительности от объема кэш-памяти. Если вы сравните результаты 3D-шутеров Prey и Quake 4, являющих типичными игровыми приложениями, разница в производительности между 1 и 4 Мбайт примерно такова, как между процессорами с разницей по частоте 200 МГц. То же самое касается тестов кодирования видео для кодеков DivX 6.6 и XviD 1.1.2, а также архиватора WinRAR 3.7. Однако, такие интенсивно нагружающие CPU приложения, как 3DStudio Max 8, Lame MP3 Encoder или H.264 Encoder V2 от MainConcept не слишком сильно выигрывают от увеличения размера кэша.
Напомним, что кэш L2 гораздо больше влияет на производительность CPU Intel Core 2, чем AMD Athlon 64 X2 или Phenom, так как у Intel кэш L2 общий для всех ядер, а у AMD отдельный для каждого ядра! В этом плане, Phenom оптимальнее работают с кэшем.

Оперативная память

Как уже было сказано, оперативная память характеризуется частотой и объемом. В то же время сейчас выпускается 2 типа памяти DDR2 и DDR3, которые различаются архитектурной, производительностью, частотой и напряжением питания – то есть всем!
Частота модуля памяти должна совпадать с частотой самого модуля.

Объем оперативной памяти также влияет на производительность операционной системы и на ресурсоемкие приложения.
Расчеты просты – ОС Windows XP занимает в оперативной памяти после загрузки 300-350 МБ. Если в автозагрузке находятся дополнительные программы, то они также загружают RAM. То есть свободных остается 150-200 МБ. Туда могут поместиться только легкие офисные приложения.
Для комфортной работы с AutoCAD, графическими приложениями, 3DMax, кодированием и графикой требуется не менее 1 ГБ оперативной памяти. Если же используется Windows Vista – то не менее 2 ГБ.

Графическая подсистема

Часто в офисных компьютерах используются матерински платы, имеющие встроенную графику. Материнские платы на таких чипсетах (G31, G45, AMD 770G и т.д.) имеют букву G в маркировке.
Такие встроенные видеокарты используются часть RAM для видеопамяти, тем самым уменьшая объем доступного для пользователя пространства RAM.

Соответственно, для увеличения производительности встроенную видеокарту надо отключать в BIOS материнской платы, а в слот PCI-Express устанавливать внешнюю (дискретную) видеокарту.
Все видеокарты различаются графическим чипсетом, частотой работы его конвейеров, количеством конвейеров, частотой видеопамяти, разрядностью шины видеопамяти.

Подсистема накопителей

Производительность накопителей очень сильно сказывается при обращении к большим объемам данных – видео, аудио, а также при открытии большого количества маленьких файлов.

Из технических характеристик, влияющих на скорость доступа к файлам надо отметить Тип интерфейса винчестера (HDD) – параллельный IDE или последовательные SATA и SATA-2 и кэш винчестера – 8, 16 или 32 МБ.
На данный момент рекомендуется устанавливать винчестеры только с интерфейсом SATA-2, имеющим наибольшую пропускную способность и с наибольшим кэшем.

Программные факторы производительности:

1. Количество установленных программ
2. Фрагментация файловой системы
3. Ошибки файловой системы, bad-секторы
4. Фрагментация реестра ОС
5. Ошибки реестра ОС
6. Размер файла подкачки (объем виртуальной памяти)
7. Включенные элементы визуализации графического интерфейса ОС
8. Программы и службы Windows, загружающие в автозагрузке

Это далеко не полный список, но именно эти особенности ОС Windows могут сильно тормозить её работу.
Но об этих характеристиках, настройках и параметрах мы поговорим в следующей статье.

Процессор – это основной вычислительный компонент, который сильно влияет на производительность компьютера. Но на сколько производительность в играх зависит от процессора? Стоит ли менять процессор для повышения производительности в играх? Какой прирост это даст? На эти вопросы мы и попытаемся найти ответ в этой статье.

1. Что менять видеокарту или процессор

Не так давно я опять столкнулся с нехваткой производительности компьютера и стало ясно, что настало время очередного апгрейда. На тот момент моя конфигурация была следующей:

• Phenom II X4 945 (3 ГГц)
• 8 Гб DDR2 800 МГц
• GTX 660 2 Гб

В целом производительность компьютера меня вполне устраивала, система работала довольно шустро, большинство игр шли на высоких или средне/высоких настройках графики, а видео я монтировал не так часто, так что 15-30 минут рендеринга меня не напрягали.

Первые проблемы возникли еще в игре World of Tanks, когда смена настроек графики с высоких на средние не давала ожидаемого прироста производительности. Частота кадров периодически просаживалась с 60 до 40 FPS. Стало ясно, что производительность упирается в процессор. Тогда было решено до 3.6 ГГц, что решило проблемы в WoT.

Но шло время, выходили новые тяжелые игры, а с WoT я пересел на более требовательную к системным ресурсам (Армата). Ситуация повторилась и стал вопрос что менять – видеокарту или процессор. Смысла менять GTX 660 на 1060 не было, нужно было брать хотя бы GTX 1070. Но такую видеокарту старичок Phenom точно не потянул бы. Да и при смене настроек в Армате было ясно, что производительность опять уперлась в процессор. Поэтому было решено заменить сначала процессор с переходом на более производительную в играх платформу Intel.

Замена процессора тянула за собой замену материнской платы и оперативной памяти. Но другого выхода не было, кроме того была надежда на то, что более мощный процессор позволит полнее раскрыться старой видеокарте в процессорозависимых играх.

2. Выбор процессора

Процессоров Ryzen на тот момент еще не было, их выход только ожидался. Для того, чтобы полноценно оценить их, нужно было дождаться их выхода и массового тестирования для выявления сильных и слабых сторон.

Кроме того, уже было известно, что цена на момент их выхода будет довольно высокой и нужно было ждать еще около полугода пока цены на них станут более адекватными. Желания столько ждать не было, ровно как и спешно переходить на еще сырую платформу AM4. А, учитывая вечные ляпы AMD, это было еще и рискованно.

Поэтому процессоры Ryzen не рассматривались и предпочтение отдавалось уже проверенной, отточенной и хорошо себя зарекомендовавшей платформе Intel на сокете 1151. И, как показала практика, не зря, так как процессоры Ryzen оказались хуже в играх, а в других задачах производительности мне и так было достаточно.

Сначала выбор был между процессорами Core i5:

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

Для игрового компьютера среднего класса i5-6600 был вариантом минимум. Но на перспективу замены видеокарты хотелось иметь какой-то запас. Core i5-7600 отличался не сильно, поэтому изначально планировалось приобрести Core i5-6600K или Core i5-7600K с возможностью разгона до стабильных 4.4 ГГц.

Но, ознакомившись с результатами тестов в современных играх, где загрузка этих процессоров приближалась к 90%, было ясно, что в перспективе их может немного не хватить. А хотелось иметь хорошую платформу с запасом на долго, так как прошли те времена, когда можно было делать апгрейд ПК каждый год

Поэтому я начал присматриваться к процессорам Core i7:

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

В современных играх они загружаются еще не на полную, а где-то на 60-70%. Но, у Core i7-6700 базовая частота всего 3.4 ГГц, а у Core i7-7700 не многим больше – 3.6 ГГц.

По результатам тестов в современных играх с топовыми видеокартами наибольший прирост производительности наблюдается на отметке 4 ГГц. Дальше он уже не столь значительный, иногда практически незаметный.

Несмотря на то, что процессоры i5 и i7 оснащены технологией авторазгона (), рассчитывать на нее особо не стоит, так как в играх, где задействованы все ядра, прирост будет незначительный (всего 100-200 МГц).

Таким образом, процессоры Core i7-6700K (4 ГГц) и i7-7700K (4.2 ГГц) являются более оптимальными, а учитывая возможность разгона до стабильных 4.4 ГГц, еще и значительно более перспективными чем i7-6700 (3.4 ГГц) и i7-7700 (3.6 ГГц), так как разница в частоте уже составит 800-1000 МГц!

На момент апгрейда процессоры Intel 7-го поколения (Core i7-7xxx) только появились и стоили ощутимо дороже процессоров 6-го поколения (Core i7-6xxx), цены на которые уже начали снижаться. При этом в новом поколении обновили только встроенную графика, которая для игр не нужна. А возможности разгона у них практически одинаковые.

Кроме того, материнки на новых чипсетах тоже стоили дороже (хотя можно поставить процессор на более старый чипсет, это может быть сопряжено с некоторыми проблемами).

Поэтому было решено брать Core i7-6700K с базовой частотой 4 ГГц и возможностью разгона до стабильных 4.4 ГГц в будущем.

3. Выбор материнской платы и памяти

Я, как большинство энтузиастов и технических экспертов, отдаю предпочтение качественным и стабильным материнкам от ASUS. Для процессора Core i7-6700K с возможностью разгона оптимальным вариантом являются материнские платы на чипсете Z170. Кроме того, хотелось иметь более качественную встроенную звуковую карту. Поэтому было решено взять самую недорогую игровую материнку от ASUS на чипсете Z170 – .

Память, с учетом поддержки материнкой частоты модулей до 3400 МГц, хотелось также побыстрее. Для современного игрового ПК оптимальным вариантом является комплект памяти DDR4 2×8 Гб. Оставалось найти оптимальный по соотношению цена/частота комплект.

Изначально выбор пал на AMD Radeon R7 (2666 МГц), так как цена была весьма заманчива. Но, на момент заказа, ее не оказалось на складе. Пришлось выбирать между гораздо более дорогой G.Skill RipjawsV (3000 МГц) и чуть менее дорогой Team T-Force Dark (2666 МГц).

Это был сложный выбор, так как память хотелось побыстрее, а средства были ограничены. По результатам тестов в современных играх (которые я изучил), разница в производительности между памятью с частотой 2133 МГц и 3000 МГц составляла 3-13% и в среднем 6%. Это не так много, но хотелось получить максимум.

Но дело в том, что быстрая память делается путем заводского разгона более медленных чипов. Память G.Skill RipjawsV (3000 МГц) не исключение и, для достижения такой частоты, напряжение питания у нее составляет 1.35 В. Кроме того, процессоры тяжело переваривают память со слишком высокой частотой и уже на частоте 3000 МГц система может работать не стабильно. Ну и повышенное напряжение питания приводит к более быстрому износу (деградации) как чипов памяти, так и контроллера процессора (об этом официально заявляла компания Intel).

В тоже время память Team T-Force Dark (2666 МГц) работает при напряжении 1.2 В и, по заявлениям производителя, допускает повышение напряжения до 1.4 В, что при желании позволит разогнать ее вручную. Взвесив все за и против, выбор был сделан в пользу памяти со стандартным напряжением 1.2 В.

4. Тесты производительности в играх

Перед сменой платформы я сделал тесты производительности старой системы в некоторых играх. После смены платформы те же тесты были произведены повторно.

Тесты производились на чистой системе Windows 7 с одной и той же видеокартой (GTX 660) на высоких настройках графики, так как целью замены процессора было повышение производительности без снижения качества изображения.

Для достижения более точных результатов в тестах использовались только игры со встроенным бенчмарком. В качестве исключения тест производительности в танковом онлайн шутере Armored Warfare производился путем записи реплея и дальнейшего его проигрывания со снятием показателей с помощью Fraps.

Высокие настройки графики.

Тест на Phenom X4 (@3.6 ГГц).

По результатам теста видно, что средний FPS изменился незначительно (с 36 до 38). Значит производительность в данной игре упирается в видеокарту. Тем не менее, минимальные просадки FPS во всех тестах значительно уменьшились (с 11-12 до 21-26), а значит играть все равно будет немного комфортнее.

В надежде на повышение производительности с DirectX 12 позже я сделал тест в Windows 10.

Но результаты оказались даже хуже.

Batman: Arkham Knight

Высокие настройки графики.

Тест на Phenom X4 (@3.6 ГГц).

Тест на Core i7-6700K (4.0 ГГц).

Игра очень требовательна как к видеокарте, так и к процессору. Из тестов видно, что замена процессора привела к существенному росту среднего FPS (с 14 до 23), и уменьшению минимальных просадок (с 0 до 15), максимальное значение также выросло (с 27 до 37). Тем не менее, эти показатели не позволяют комфортно играть, поэтому я решил провести тесты со средними настройками и отключил различные эффекты.

Средние настройки графики.

Тест на Phenom X4 (@3.6 ГГц).

Тест на Core i7-6700K (4.0 ГГц).

На средних настройках средний FPS также немного вырос (с 37 до 44), и существенно снизились просадки (с 22 до 35), перекрыв минимально допустимый для комфортной игры порог в 30 FPS. Разрыв в максимальном значении также сохранился (с 50 до 64). В результате смены процессора играть стало вполне комфортно.

Переход на Windows 10 абсолютно ничего не изменил.

Deus Ex: Mankind Divided

Высокие настройки графики.

Тест на Phenom X4 (@3.6 ГГц).

Тест на Core i7-6700K (4.0 ГГц).

Результатом замены процессора стало лишь снижение просадок FPS (с 13 до 18). Тесты со средними настройками, я к сожалению забыл провести Но провел тест на DirectX 12.

В результате лишь просел минимальный FPS.

Armored Warfare : Проект Армата

Я частенько играю в эту игру и она стала одной из основных причин обновления компьютера. На высоких настройках игра выдавала 40-60 FPS с редкими, но неприятными просадками до 20-30.

Снижение настроек до средних устраняло серьезные просадки, но средний FPS оставался почти таким же, что является косвенным признаком нехватки производительности процессора.

Был записан реплей и произведены тесты в режиме воспроизведения с помощью FRAPS на высоких настройках.

Их результаты я свел в табличку.

Процессор	FPS (мин )	FPS (сред )	FPS (макс )
Phenom X4 (@3.6 ГГц)	28	51	63
Core i7-6700K (4.0 ГГц)	57	69	80

Замена процессора полностью исключила критичные просадки FPS и серьезно повысила среднюю частоту кадров. Это позволило включить вертикальную синхронизацию, сделав картинку более плавной и приятной. При этом игра выдает стабильные 60 FPS без просадок и играть очень комфортно.

Другие игры

Я не проводил тесты, но в целом похожая картина наблюдается в большинстве онлайн и процессорозависимых игр. Процессор серьезно влияет на FPS в таких онлайн играх как Battlefield 1 и Overwatch. А также в играх с открытым миром типа GTA 5 и Watch Dogs.

Сам я ради эксперимента устанавливал GTA 5 на старый ПК с процессором Phenom и новый с Core i7. Если раньше при высоких настройках FPS держался в пределах 40-50, то теперь стабильно держится выше отметки 60 практически без просадок и часто доходит до 70-80. Эти изменения заметны невооруженным глазом, а вооруженный просто гасит всех подряд

5. Тест производительности в рендеринге

Я не много занимаюсь монтажом видео и провел всего один простейший тест. Отрендерил Full HD видео длиной 17:22 и объемом 2.44 Гб в меньший битрейт в программе Camtasia, которой я пользуюсь. В результате получился файл объемом 181 Мб. Процессоры справились с задачей за следующее время.

Процессор	Время
Phenom X4 (@3.6 ГГц)	16:34
Core i7-6700K (4.0 ГГц)	3:56

Само собой, в рендеринге была задействована видеокарта (GTX 660), ибо я ума не приложу кому придет в голову проводить рендеринг без видеокарты, так как это занимает в 5-10 раз больше времени. Кроме того, плавность и скорость воспроизведения эффектов при монтаже также очень сильно зависит от видеокарты.

Тем не менее, зависимость от процессора никто не отменял и Core i7 справился с этой задачей в 4 раза быстрее, чем Phenom X4. С повышением сложности монтажа и эффектов это время может значительно возрастать. То с чем Phenom X4 будет пыхтеть 2 часа, Core i7 осилит за 30 минут.

Если вы планируете серьезно заниматься монтажом видео, то мощный многопоточный процессор и большой объем памяти существенно сэкономят вам время.

6. Заключение

Аппетиты современных игр и профессиональных приложений очень быстро растут, требуя постоянных вложений в модернизацию компьютера. Но если у вас слабый процессор, то нет смысла менять видеокарту, он просто ее не раскроет, т.е. производительность упрется в процессор.

Современная платформа на основе мощного процессора с достаточным объемом оперативной памяти обеспечит высокую производительность вашего ПК на годы вперед. При этом снижаются затраты на апгрейд компьютера и отпадает необходимость полностью менять ПК через несколько лет.

7. Ссылки

Процессор Intel Core i7-8700
Процессор Intel Core i5-8400
Процессор Intel Core i3 8100