DigitalOcean Droplets হল Linux-ভিত্তিক ভার্চুয়াল মেশিন (VM) যা ভার্চুয়ালাইজড হার্ডওয়্যারের উপরে চলে। আপনার তৈরি করা প্রতিটি ড্রপলেট হল একটি নতুন সার্ভার যা আপনি ব্যবহার করতে পারেন, হয় স্বতন্ত্র বা একটি বড়, ক্লাউড-ভিত্তিক অবকাঠামোর অংশ হিসাবে

সঠিক ড্রপলেট পরিকল্পনা নির্বাচন করা আপনার কাজের চাপের উপর নির্ভর করে। একটি বড় আকারের ড্রপলেট তার সংস্থানগুলিকে কম ব্যবহার করবে এবং আরও বেশি খরচ করবে, তবে সম্পূর্ণ সিপিইউ বা মেমরিতে চলমান একটি ছোট আকারের ড্রপলেট খারাপ কর্মক্ষমতা বা ত্রুটির শিকার হবে

আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেরা ড্রপলেট প্ল্যান বাছাই করতে সাহায্য করার জন্য, এই নিবন্ধটি শেয়ার করা এবং ডেডিকেটেড সিপিইউগুলির মধ্যে পার্থক্য ব্যাখ্যা করে, প্রতিটি ড্রপলেট প্ল্যানের বিশদ বিবরণ দেয় এবং কীভাবে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় তা নিয়ে শেষ করা হয়েছে।

আপনি তৈরির পরে একটি বৃহত্তর প্ল্যানে একটি ড্রপলেটের আকার পরিবর্তন করতে পারেন, যার মধ্যে একটি ভিন্ন ধরণের একটি বৃহত্তর ড্রপলেট পরিকল্পনার আকার পরিবর্তন করা সহ। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি বেসিক ড্রপলেট প্ল্যান থেকে একটি বড় CPU-অপ্টিমাইজড ড্রপলেট প্ল্যানে আকার পরিবর্তন করতে পারেন। প্ল্যান এবং দামের সম্পূর্ণ তালিকার জন্য ড্রপলেট মূল্য নির্ধারণের পৃষ্ঠাটি দেখুন

ক
**ড্রপলেট** হল একটি ভার্চুয়াল মেশিন (VM) যা একটি ফিজিক্যাল হোস্ট থেকে CPU, RAM এবং ডিস্ক স্টোরেজের মতো সম্পদ বরাদ্দ করা হয়

ক
**হাইপারভাইজার যা ভার্চুয়াল মেশিন মনিটর নামেও পরিচিত, নিশ্চিত করে যে একটি ফিজিক্যাল হোস্টে চলমান একাধিক ড্রপলেট প্রত্যেকে তাদের ভার্চুয়াল রিসোর্স গ্রহণ করে, যেমন vCPU

ক
**vCPU** একটি প্রসেসর কোরের একক হাইপারথ্রেডের সাথে সম্পর্কিত প্রক্রিয়াকরণ শক্তির একক। একটি আধুনিক, মাল্টিকোর প্রসেসরে বেশ কয়েকটি ভিসিপিইউ রয়েছে

আপনি যে ড্রপলেট প্ল্যানটি বেছে নিয়েছেন তা ড্রপলেটে বরাদ্দকৃত সম্পদের পরিমাণ নির্ধারণ করে। RAM, ডিস্ক স্টোরেজ এবং নেটওয়ার্ক ব্যান্ডউইথের মতো সংস্থানগুলি সর্বদা উত্সর্গীকৃত, তবে আপনি ভাগ করা CPU এবং উত্সর্গীকৃত vCPU-এর জন্য উত্সর্গীকৃত CPU পরিকল্পনাগুলির মধ্যে বেছে নিতে পারেন

ডেডিকেটেড সিপিইউ ড্রপলেটগুলি সর্বদা সম্পূর্ণ হাইপারথ্রেড অ্যাক্সেসের নিশ্চয়তা দেয়। শেয়ার্ড সিপিইউ ড্রপলেটের সাথে, ড্রপলেটের জন্য বরাদ্দ হাইপারথ্রেড একাধিক অন্যান্য ড্রপলেটের মধ্যে ভাগ করা যেতে পারে। যখন একটি ভাগ করা CPU ড্রপলেট ভারী লোড অনুভব করে, তখন হাইপারভাইজার গতিশীলভাবে এটিতে আরও হাইপারথ্রেড বরাদ্দ করে

যাইহোক, হাইপারভাইজার বরাদ্দ করার জন্য উপলব্ধ CPU চক্রের পরিমাণ সেই হোস্ট ভাগ করে নেওয়া অন্যান্য ড্রপলেটগুলির কাজের চাপের উপর নির্ভর করে। যদি এই প্রতিবেশী ড্রপলেটগুলির লোড বেশি থাকে তবে একটি ফোঁটা অন্তর্নিহিত শারীরিক প্রসেসরগুলিতে উত্সর্গীকৃত অ্যাক্সেসের পরিবর্তে হাইপারথ্রেডের ভগ্নাংশ পেতে পারে। অনুশীলনে, এর অর্থ হল যে CPU ড্রপলেটগুলি ভাগ করা হয়েছে
*সম্পূর্ণ হাইপারথ্রেডগুলিতে অ্যাক্সেস থাকতে পারে, কিন্তু এটি নিশ্চিত নয়

পাঁচটি ড্রপলেট প্ল্যান রয়েছে: একটি শেয়ার্ড সিপিইউ প্ল্যান এবং চারটি ডেডিকেটেড সিপিইউ প্ল্যান৷
|ড্রপলেট প্ল্যান||CPU||vCPUs||মেমরি|
|
|বেসিক (নিয়মিত এবং প্রিমিয়াম) |শেয়ার করা||1 - 8||1 - 16 GB RAM|
|
|সাধারণ উদ্দেশ্য |ডেডিকেটেড||2 - 40||8 - 160 GB RAM
|
4 জিবি র‌্যাম/ভিসিপিইউ
|
|CPU-অপ্টিমাইজ করা |ডেডিকেটেড||2 - 48||4 - 96 GB৷
|
2 জিবি র‍্যাম/ভিসিপিইউ
|
|মেমরি-অপ্টিমাইজড |ডেডিকেটেড||2 - 32||16 - 256 GB RAM
|
8 জিবি র‌্যাম/ভিসিপিইউ
|
|স্টোরেজ-অপ্টিমাইজড |ডেডিকেটেড||2 - 32||16 - 256 জিবি RAM
|
8 জিবি র‌্যাম/ভিসিপিইউ
150 - 225 GB SSD / vCPU
বেসিক ড্রপলেটগুলির কাজের চাপের জন্য কম খরচে সবচেয়ে দক্ষ CPU ব্যবহার রয়েছে যা ডেডিকেটেড থ্রেডগুলিকে কম ব্যবহার করবে। এগুলি বার্স্টি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আদর্শ যা CPU-এর পরিবর্তনশীল স্তরগুলি পরিচালনা করতে পারে, যেমন:
বেসিক ড্রপলেটগুলি 1 vCPU / 1 GB মেমরি থেকে 8 vCPUs / 16 GB মেমরি পর্যন্ত বিস্তৃত কনফিগারেশনে আসে। তারা আপনাকে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত মেমরি থেকে vCPU অনুপাত চয়ন করার নমনীয়তা দেয়

বেসিক ড্রপলেটগুলি শেয়ার্ড সিপিইউ, যা এমন অ্যাপগুলির জন্য আদর্শ যা বেশিরভাগ কম থেকে মাঝারি লোডে চলে এবং মাঝে মাঝে অল্প সময়ের জন্য বিস্ফোরিত হয়। প্রোডাকশন ওয়ার্কলোডের জন্য যেখানে সময় সারমর্ম বা পরিবর্তনশীল কর্মক্ষমতা অসহনীয়, আপনাকে ডেডিকেটেড সিপিইউ ড্রপলেট বেছে নিতে হবে

বেসিক ড্রপলেটে নিয়মিত সিপিইউ বা প্রিমিয়াম সিপিইউ থাকতে পারে। আপনি প্রিমিয়াম CPU-এর জন্য Intel এবং AMD-এর মধ্যে বেছে নিতে পারেন

প্রিমিয়াম সিপিইউ সহ বেসিক ড্রপলেটগুলি আমাদের কাছে থাকা সাম্প্রতিক দুটি প্রজন্মের সিপিইউ এবং NVMe এসএসডিগুলির মধ্যে একটি ব্যবহার করার নিশ্চয়তা রয়েছে৷ এনভিএমই এসএসডিগুলি নিয়মিত এসএসডিগুলির তুলনায় দ্রুত ডিস্কের কার্যক্ষমতা সরবরাহ করতে সমান্তরালতা ব্যবহার করে। যে কাজের চাপের জন্য প্রচুর পরিমাণে লেনদেনের প্রয়োজন হয় সেগুলির NVMe SSD-এর সাথে অনেক কম লেটেন্সি থাকবে

প্রিমিয়াম সিপিইউ ড্রপলেটে মেমরির কর্মক্ষমতাও উন্নত হয়েছে, যা ওয়েব অ্যাপের জন্য ইন-মেমরি ডেটাবেস এবং সার্ভার-সাইড ক্যাশেগুলির মতো কাজের চাপে একটি গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্টর খেলতে পারে। প্রিমিয়াম এএমডি ড্রপলেটে মেমরি ফ্রিকোয়েন্সি 3200 মেগাহার্টজ এবং প্রিমিয়াম ইন্টেল 2933 মেগাহার্টজ

প্রিমিয়াম CPU ড্রপলেটে হয় দ্বিতীয় বা তৃতীয় প্রজন্মের Intel Xeon Scalable প্রসেসর বা দ্বিতীয় বা তৃতীয় প্রজন্মের AMD EPYC প্রসেসর। নিয়মিত সিপিইউ ড্রপলেটে প্রথম প্রজন্মের বা পুরোনো Xeon স্কেলেবল প্রসেসর এবং AMD EPYC প্রসেসরের মিশ্রণ থাকে

সাধারণ উদ্দেশ্য ড্রপলেটে ডেডিকেটেড সিপিইউতে মেমরির একটি ভারসাম্য অনুপাত রয়েছে, যা বিভিন্ন ধরণের উত্পাদন কাজের চাপের জন্য উপযুক্ত। সাধারণ উদ্দেশ্য ড্রপলেটগুলি 2টি ভিসিপিইউ থেকে 40টি ভিসিপিইউ পর্যন্ত, 8 জিবি থেকে 160 জিবি র‍্যাম পর্যন্ত ছয়টি কনফিগারেশনে পাওয়া যায়। এই 4:1 মেমরি থেকে CPU অনুপাত আদর্শ কাজের চাপের জন্য সর্বোত্তম যেমন:
এগুলিও একটি ভাল ডিফল্ট পছন্দ যদি আপনি নিশ্চিত না হন যে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কোন ড্রপলেট টাইপ সেরা৷ সমস্ত সাধারণ উদ্দেশ্য ড্রপলেটগুলিতে ইন্টেল জেওন স্কাইলেক বা ক্যাসকেড লেক প্রসেসর রয়েছে, যার 2.7GHz বেস ক্লক গতি রয়েছে। এগুলি সাধারণ উদ্দেশ্য উত্পাদন কাজের চাপের জন্য সর্বোত্তম যার জন্য উত্সর্গীকৃত গণনা শক্তি প্রয়োজন

যদি আপনার কাজের চাপের জন্য নিশ্চিত এবং টেকসই CPU কর্মক্ষমতা প্রয়োজন কিন্তু মেমরি-নিবিড় না হয়, CPU-অপ্টিমাইজড ড্রপলেট আপনাকে ডেডিকেটেড vCPU প্রতি খরচ কমাতে দেয়। ইন্টেলের আইস লেক এবং 2.6 গিগাহার্জের বেশি বেস ক্লক স্পিড সহ পুরানো প্রসেসর দ্বারা সমর্থিত, সিপিইউ-অপ্টিমাইজড ড্রপলেটগুলি সিপিইউ-বাউন্ড ওয়ার্কলোডের জন্য তৈরি করা হয়েছে যেমন:
CPU-অপ্টিমাইজড ড্রপলেটগুলি CPU-তে মেমরির 2:1 অনুপাত প্রদান করে, 4 GB RAM সহ 2 vCPU থেকে 32 vCPU এবং 64 GB RAM পর্যন্ত। এই কনফিগারেশনটি এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য সর্বোত্তম যেগুলি ডেডিকেটেড ভিসিপিইউগুলির থেকে দ্রুত, সামঞ্জস্যপূর্ণ কর্মক্ষমতা দাবি করে, কিন্তু এতটা মেমরি-নিবিড় নয় যে তাদের জন্য জেনারেল পারপাস ড্রপলেটগুলির দ্বারা প্রদত্ত অতিরিক্ত RAM প্রয়োজন৷

কিছু কাজের চাপ, যেমন বড় প্রোডাকশন ডাটাবেস বা ইন-মেমরি ক্যাশে, ডেটার ওয়ার্কিং সেট সঞ্চয় করার জন্য বড় পরিমাণে মেমরির প্রয়োজন হয়। পর্যাপ্ত RAM ব্যতীত, এই জাতীয় অ্যাপ্লিকেশনগুলি সাধারণত ধীর গতিতে চলে, অথবা মাঝে মাঝে অস্থির এবং ক্র্যাশ হয়ে যেতে পারে। প্রতিটি vCPU-এর জন্য 8 GB RAM সহ, মেমরি-অপ্টিমাইজড ড্রপলেটগুলি এই অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আদর্শ:
মেমরি-অপ্টিমাইজড ড্রপলেটের রেঞ্জ 2 vCPU এবং 8 GB RAM থেকে 32 vCPU এবং 256 GB মেমরি পর্যন্ত। অতিরিক্ত মেমরি আপনাকে অত্যধিকভাবে ডিস্কে অদলবদল করা বা মেমরির বাইরে থাকা ত্রুটিগুলি এড়াতে সাহায্য করতে পারে, উভয়ই উল্লেখযোগ্যভাবে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের কার্যকারিতা এবং স্থায়িত্বকে প্রভাবিত করে৷ তারা আপনাকে প্রতি GB মেমরির খরচ কমানোর অনুমতি দেয়, এখনও ডেডিকেটেড vCPU প্রদান করে

প্রচুর পরিমাণে ডেটা ক্যাপচার করার কাজের চাপের জন্য দ্রুত সঞ্চয়স্থান প্রয়োজন। স্টোরেজ-অপ্টিমাইজড ড্রপলেটগুলি NVMe (নন-ভোলাটাইল মেমরি এক্সপ্রেস) ব্যবহার করে, যা আধুনিক SSD-এর জন্য স্পষ্টভাবে তৈরি একটি ইন্টারফেস প্রোটোকল। এটি ডিস্কের কর্মক্ষমতা প্রদানের জন্য সমান্তরালতার সুবিধা নেয় যা আমাদের নিয়মিত এসএসডিগুলির চেয়ে দ্রুত মাত্রার অর্ডার হতে পারে। যেহেতু স্টোরেজ হাইপারভাইজারের সাথে সরাসরি সংযুক্ত থাকে (নেটওয়ার্কের মাধ্যমে সংযুক্ত হওয়ার পরিবর্তে), এই ড্রপলেটগুলি এমন কাজের চাপের জন্য আদর্শ যেগুলির জন্য কম লেটেন্সি সহ উচ্চ সংখ্যক লেনদেনের প্রয়োজন হয়, যেমন:
স্টোরেজ-অপ্টিমাইজড ড্রপলেটের 1X SSD কনফিগারেশনে প্রতিটি ডেডিকেটেড vCPU-এর জন্য 150GB স্টোরেজ রয়েছে। 1.5X SSD বিকল্পটি আপনাকে প্রতি vCPU 225 GB দেয়। আমাদের বৃহত্তম স্টোরেজ-অপ্টিমাইজড ড্রপলেটে 7 টেরাবাইট স্টোরেজ ক্ষমতা রয়েছে


একটি নির্দিষ্ট ড্রপলেট টাইপের উপর বসতি স্থাপন করার আগে, আমরা সিমুলেটেড লোডের অধীনে কীভাবে কাজ করে তা দেখতে আপনার কাজের চাপের বেঞ্চমার্কিং এবং লোড পরীক্ষা করার পরামর্শ দিই। বার্স্টি অ্যাপস বা ব্যাচ কাজের জন্য, লোড যখন প্রত্যাশিত সর্বোচ্চ পর্যায়ে থাকে তখন রিসোর্স ব্যবহার দেখুন, বিশেষ করে শেয়ার্ড CPU বেসিক ড্রপলেট ব্যবহার করার সময়। আপনি যদি লক্ষ্য করেন যে আপনার অ্যাপের কার্যক্ষমতা আপনার উৎপাদনের প্রয়োজনের জন্য খুব পরিবর্তনশীল, ডেডিকেটেড vCPU সহ একটি ড্রপলেট প্রকার বিবেচনা করুন

ড্রপলেট গ্রাফ ব্যবহার করে, আপনি আপনার ড্রপলেটের CPU লোড এবং মেমরি ব্যবহার সম্পর্কে আরও তথ্য পেতে পারেন:
যদি আপনার ড্রপলেটে বেশির ভাগ সময় উচ্চ CPU ব্যবহার থাকে এবং এছাড়াও উল্লেখযোগ্য মেমরি ব্যবহার থাকে, তাহলে vCPU এবং মেমরি উভয়ই স্কেল করা এবং একটি সুষম সাধারণ উদ্দেশ্য ড্রপলেট ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন

যদি আপনার ড্রপলেটে বেশির ভাগ সময় উচ্চ সিপিইউ ব্যবহার থাকে কিন্তু মেমরির ব্যবহার খুব কম থাকে, তাহলে আপনি একটি সিপিইউ-অপ্টিমাইজড ড্রপলেট দিয়ে অর্থ সঞ্চয় করতে সক্ষম হতে পারেন।

যদি আপনার ড্রপলেটে বেশির ভাগ সময় উচ্চ মেমরি ব্যবহার থাকে (সম্ভাব্যভাবে বেশি হওয়া এবং ডিস্কে অদলবদল করা) কিন্তু কম বা মাঝারি CPU ব্যবহার, মেমরি স্কেলিং এবং মেমরি-অপ্টিমাইজড ড্রপলেট ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন

যদি আপনার ড্রপলেটে কম থেকে মাঝারি CPU বা মেমরি ব্যবহার বেশির ভাগ সময় থাকে কিন্তু মাঝে মাঝে ফেটে যায় এবং রিসোর্স লিমিট হিট করে, শেয়ার্ড CPU বেসিক ড্রপলেট বিবেচনা করুন এবং সেই অনুযায়ী সীমিত রিসোর্স স্কেল করুন

DigitalOcean Monitoring ব্যবহার করে, আপনার ড্রপলেটগুলি তাদের সংস্থান সীমাতে আঘাত করলে আপনি ইমেল বা স্ল্যাকের মাধ্যমে আপনাকে অবহিত করার জন্য সতর্কতা নীতি তৈরি করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনার ড্রপলেটগুলির মধ্যে একটি যদি 30 মিনিটেরও বেশি সময় ধরে 90% মেমরি ব্যবহার করে তবে স্ল্যাকের মাধ্যমে আপনাকে অবহিত করার জন্য আপনি একটি সতর্কতা নীতি সেট করতে পারেন, এটি একটি ইঙ্গিত যে আপনার কাজের চাপ উপলব্ধ মেমরির সর্বাধিক পরিমাণের কাছাকাছি হতে পারে এবং এটি একটি বাদ দিতে পারে। - মেমরি ত্রুটি

সমস্ত DigitalOcean Droplets এর মধ্যে রয়েছে পরিবর্তনশীল পরিমাণে স্থানীয় সলিড স্টেট ডিস্ক (SSD) স্টোরেজ। আপনার যদি অতিরিক্ত সঞ্চয়স্থানের প্রয়োজন হয়, আপনি একটি ড্রপলেটে অতিরিক্ত ভলিউম সংযুক্ত করতে নেটওয়ার্ক-সংযুক্ত ব্লক স্টোরেজ ব্যবহার করতে পারেন, অথবা ফাইল এবং সহগামী মেটাডেটা অফলোড করতে Spaces অবজেক্ট স্টোরেজ ব্যবহার করতে পারেন

নেটওয়ার্ক-সংযুক্ত স্টোরেজ ব্যবহার করার সময় কিছু কর্মক্ষমতা জরিমানা আছে। আপনার যদি প্রতি সেকেন্ডে অতিরিক্ত ইনপুট/আউটপুট অপারেশনের প্রয়োজন হয় (IOPS), অতিরিক্ত স্থানীয় SSD স্টোরেজের জন্য আপনার ড্রপলেটকে একটি বড় আকারে স্কেল করার কথা বিবেচনা করুন

ফোঁটাগুলির মধ্যে সীমাহীন বিনামূল্যের অন্তর্মুখী ডেটা স্থানান্তর এবং কিছু পরিমাণ বিনামূল্যের আউটবাউন্ড ডেটা স্থানান্তর অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, ড্রপলেট উদাহরণের ধরন এবং আকারের উপর নির্ভর করে। আপনার কাজের চাপের ধরন এবং ব্যান্ডউইথ ব্যবহারের উপর নির্ভর করে, আপনি অতিরিক্ত বিনামূল্যের আউটবাউন্ড ডেটা স্থানান্তরের সুবিধা নিতে আপনার ড্রপলেটকে স্কেল করতে পারেন

মনিটরিং ডিস্ক এবং ব্যান্ডউইথ উভয়ই নিরীক্ষণ করার জন্য গ্রাফ এবং সতর্কতা নীতি প্রদান করে, অনেকটা একইভাবে আপনি CPU এবং মেমরি ব্যবহার মনিটর করেন

আপনি DigitalOcean Kubernetes-এর সাথে একটি কন্টেইনার ক্লাস্টার চালানোর জন্য Droplets ব্যবহার করলে, সেরা Droplet পরিকল্পনা বেছে নেওয়ার জন্য বিভিন্ন বিবেচনা রয়েছে। আপনার চলমান পাত্রের জন্য সর্বোত্তম আকারের সংস্থানগুলির একটি সেট তৈরি করতে আপনি বিভিন্ন ড্রপলেট উদাহরণের ধরন একত্রিত করতে পারেন

কুবারনেটসের মতো অনেক কন্টেইনার ক্লাস্টারে উন্নত সময়সূচী বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা আপনাকে ড্রপলেটগুলি নির্দিষ্ট করতে দেয় যেগুলি আপনার পাত্রে চলবে৷ উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি একটি মেমরি-বাউন্ড ডেটা প্রসেসিং অ্যাপ চালাচ্ছেন, আপনি মেমরি-অপ্টিমাইজড ড্রপলেটগুলির একটি গ্রুপে সেই কাজের চাপ নির্ধারণ করতে পারেন যাতে মেমরি সীমা আঘাত না করা এবং ডিস্কে অদলবদল করা এড়ানো যায়।

Kubernetes এ উন্নত সময়সূচীতে আরও জানুন।