DigitalOcean Droplets sunt mașini virtuale (VM) bazate pe Linux care rulează pe hardware virtualizat. Fiecare Droplet pe care îl creați este un server nou pe care îl puteți utiliza, fie independent, fie ca parte a unei infrastructuri mai mari, bazate pe cloud

Alegerea planului Droplet potrivit depinde de volumul de muncă. Un Droplet supradimensionat și-ar subutiliza resursele și ar costa mai mult, dar un Droplet subdimensionat care rulează cu CPU sau memorie completă ar suferi de performanță degradată sau erori

Pentru a vă ajuta să alegeți cel mai bun plan Droplet pentru cazul dvs. de utilizare, acest articol explică diferențele dintre procesoarele partajate și cele dedicate, intră în detaliu asupra fiecărui plan Droplet și se încheie cu cum să luați o decizie bazată pe date.

De asemenea, puteți redimensiona un Droplet la un plan mai mare după creare, inclusiv redimensionarea la un plan Droplet mai mare de alt tip. De exemplu, puteți redimensiona de la un plan Droplet de bază la un plan Droplet optimizat pentru CPU mai mare. Consultați pagina de prețuri Droplet pentru o listă completă de planuri și prețuri

A
**Droplet** este o mașină virtuală (VM) căreia îi sunt alocate resurse, cum ar fi CPU, RAM și stocare pe disc, de la o gazdă fizică

A
**hypervisor, cunoscut și sub numele de monitor de mașină virtuală, se asigură că multiplele Droplet-uri care rulează pe o gazdă fizică primesc fiecare resursele lor virtuale, cum ar fi vCPU

A
**vCPU** este o unitate de putere de procesare corespunzătoare unui singur hyperthread pe un nucleu de procesor. Un procesor modern, multicore, are mai multe vCPU

Planul Droplet pe care îl alegeți determină cantitatea de resurse alocată Droplet-ului. Resurse precum RAM, stocarea pe disc și lățimea de bandă a rețelei sunt întotdeauna dedicate, dar puteți alege între CPU partajat și planuri CPU dedicate pentru vCPU dedicat

Picăturile CPU dedicate au acces garantat la hyperthread-ul complet în orice moment. Cu picăturile CPU partajate, hyperthread-ul alocat Droplet-ului poate fi partajat între mai multe alte Droplet-uri. Atunci când o picătură de procesor partajată se confruntă cu o sarcină mai mare, hipervizorul îi alocă în mod dinamic mai multe hyperthread(uri)

Cu toate acestea, cantitatea de cicluri CPU disponibile pentru ca hypervisor să le aloce depinde de volumul de lucru al celorlalte Droplets care partajează gazda respectivă. Dacă aceste picături învecinate au încărcare mare, o picătură ar putea primi fracții de hyperthread-uri în loc de acces dedicat la procesoarele fizice subiacente. În practică, aceasta înseamnă că picăturile CPU partajate
*poate* să aibă acces la hyperthread-uri complete, dar nu este garantat

Există cinci planuri Droplet: un plan CPU partajat și patru planuri CPU dedicate
|Plan de picături||CPU||vCPU||Memorie|
|
|De bază (obișnuit și premium) |Partajat||1 - 8||1 - 16 GB RAM|
|
|Uz general |Dedicat||2 - 40||8 - 160 GB RAM
|
4 GB RAM / vCPU
|
|Optimizat pentru CPU |Dedicat||2 - 48||4 - 96 GB
|
2 GB RAM/vCPU
|
|Optimizat pentru memorie |Dedicat||2 - 32||16 - 256 GB RAM
|
8 GB RAM / vCPU
|
|Optimizat pentru stocare |Dedicat||2 - 32||16 - 256 GB RAM
|
8 GB RAM / vCPU
150 - 225 GB SSD / vCPU
Picăturile de bază au cea mai eficientă utilizare a procesorului la un cost mai mic pentru sarcinile de lucru care ar subutiliza firele dedicate. Sunt ideale pentru aplicații care pot gestiona niveluri variabile de procesor, cum ar fi:
Basic Droplet-urile vin într-o mare varietate de configurații, de la 1 vCPU / 1 GB memorie până la 8 vCPU / 16 GB memorie. De asemenea, vă oferă flexibilitatea de a alege raportul dintre memorie și vCPU cel mai potrivit pentru aplicația dvs

Picăturile de bază sunt procesoare partajate, care sunt ideale pentru aplicațiile care rulează în mare parte la încărcare scăzută până la medie și ocazional explodează pentru perioade scurte de timp. Pentru sarcinile de producție în care timpul este esențial sau performanța variabilă este intolerabilă, ar trebui să alegeți picături CPU dedicate

Picăturile de bază pot avea procesoare obișnuite sau procesoare premium. Puteți alege între Intel și AMD pentru procesoarele Premium

Picăturile de bază cu procesoare Premium sunt garantate să folosească una dintre ultimele două generații de procesoare pe care le avem și SSD-uri NVMe. SSD-urile NVMe folosesc paralelismul pentru a oferi performanțe de disc mai rapide decât cu SSD-urile obișnuite. Sarcinile de lucru care necesită un număr mare de tranzacții vor avea o latență mult mai mică cu SSD-urile NVMe

Picăturile CPU Premium au, de asemenea, performanțe îmbunătățite ale memoriei, care pot juca un factor semnificativ în sarcinile de lucru, cum ar fi bazele de date în memorie și cache-urile de pe server pentru aplicațiile web. Premium AMD Droplets oferă o frecvență de memorie de 3200 MHz și Premium Intel 2933 MHz

Premium CPU Droplets au procesoare scalabile Intel Xeon de a doua sau a treia generație sau procesoare AMD EPYC de a doua sau a treia generație. Picăturile CPU obișnuite au o combinație de procesoare scalabile Xeon de prima generație sau mai vechi și procesoare AMD EPYC

Picăturile de uz general au un raport echilibrat între memorie și procesor dedicat, potrivit pentru o mare varietate de sarcini de producție. Picăturile de uz general sunt disponibile în șase configurații, de la 2 vCPU-uri până la 40 vCPU-uri, cu 8 GB până la 160 GB de RAM. Acest raport memorie/procesor de 4:1 este optim pentru sarcini de lucru standard precum:
Ele sunt, de asemenea, o alegere implicită bună dacă nu sunteți sigur care tip de picătură este cel mai bun pentru aplicația dvs. Toate picăturile de uz general au procesoare Intel Xeon Skylake sau Cascade Lake, care au o viteză de bază de 2,7 GHz. Sunt cele mai bune pentru sarcinile de producție de uz general care necesită putere de calcul dedicată

Dacă încărcările dvs. de lucru necesită performanță garantată și susținută a procesorului, dar nu necesită un consum mare de memorie, CPU-Optimized Droplets vă permit să minimizați costul per vCPU dedicat. Susținut de Ice Lake de la Intel și procesoare mai vechi cu viteze de bază de ceas de peste 2,6 Ghz, CPU-Optimized Droplets sunt construite pentru sarcinile de lucru legate de CPU, cum ar fi:
Droplet-urile optimizate pentru procesor oferă un raport 2:1 dintre memorie și procesor, variind de la 2 vCPU-uri cu 4 GB RAM până la 32 vCPU-uri și 64 GB RAM. Această configurație este optimă pentru aplicațiile care necesită performanță rapidă și consecventă de la vCPU-urile dedicate, dar nu consumă atât de mult memoria încât să necesite RAM suplimentară furnizată de General Purpose Droplets

Unele sarcini de lucru, cum ar fi bazele de date mari de producție sau cache-urile în memorie, necesită cantități mai mari de memorie pentru a stoca seturi de date de lucru. Fără RAM suficientă, astfel de aplicații rulează de obicei lent sau pot deveni ocazional instabile și se pot bloca. Cu 8 GB de RAM pentru fiecare vCPU, Droplet-urile optimizate pentru memorie sunt ideale pentru aceste aplicații:
Picăturile optimizate pentru memorie variază de la 2 vCPU-uri și 8 GB de RAM până la 32 vCPU-uri și 256 GB de memorie. Memoria suplimentară vă poate ajuta să evitați schimbarea excesivă pe disc sau erorile de epuizare a memoriei, ambele influențând semnificativ performanța și stabilitatea aplicației dvs. Acestea vă permit să minimizați costul pe GB de memorie, oferind totuși vCPU-uri dedicate

Stocarea rapidă este necesară pentru sarcinile de lucru care captează cantități mari de date. Droplet-urile optimizate pentru stocare folosesc NVMe (memorie non-volatilă expres), care este un protocol de interfață construit în mod explicit pentru SSD-urile moderne. Profită de paralelism pentru a oferi performanțe de disc care pot fi cu un ordin de mărime mai rapide decât SSD-urile noastre obișnuite. Deoarece stocarea este atașată direct la hypervisor (în loc să fie conectată prin rețea), aceste Droplet-uri sunt ideale pentru sarcinile de lucru care necesită un număr mare de tranzacții cu latență scăzută, cum ar fi:
Configurația 1X SSD a Droplet-urilor optimizate pentru stocare oferă 150 GB de stocare pentru fiecare vCPU dedicat. Opțiunea SSD 1.5X vă oferă 225 GB per vCPU. Cea mai mare picătură optimizată pentru stocare are 7 teraocteți de capacitate de stocare


Înainte de a alege un anumit tip de Droplet, vă recomandăm să faceți benchmarking și să testați încărcarea sarcinii dvs. pentru a vedea cum funcționează la sarcină simulată. Pentru aplicații în explozie sau joburi în lot, uitați-vă la utilizarea resurselor atunci când încărcarea este la vârful așteptat, mai ales când utilizați picăturile de bază ale procesorului partajat. Dacă observați că performanța aplicației dvs. este prea variabilă pentru nevoile dvs. de producție, luați în considerare un tip Droplet cu vCPU-uri dedicate

Folosind graficele Droplet, puteți obține mai multe informații despre încărcarea procesorului și utilizarea memoriei Droplet-ului dvs.:
Dacă Droplet-ul dvs. are o utilizare ridicată a procesorului de cele mai multe ori și, de asemenea, o utilizare semnificativă a memoriei, luați în considerare scalarea atât a vCPU-urilor, cât și a memoriei și utilizarea unui Droplet pentru uz general echilibrat

Dacă Droplet-ul dvs. are o utilizare mare a procesorului de cele mai multe ori, dar o utilizare foarte scăzută a memoriei, este posibil să puteți economisi bani cu un Droplet optimizat pentru procesor

Dacă Droplet-ul dvs. are o utilizare mare a memoriei în cea mai mare parte a timpului (potențial maximul și schimbarea pe disc), dar o utilizare scăzută sau moderată a procesorului, luați în considerare scalarea memoriei și utilizarea unui Droplet optimizat pentru memorie

Dacă Droplet-ul dvs. are o utilizare scăzută până la moderată a CPU sau a memoriei în cea mai mare parte a timpului, dar uneori explodează și atinge limitele de resurse, luați în considerare picăturile de bază CPU partajate și scalați resursa limitatoare în consecință

Folosind DigitalOcean Monitoring, puteți crea politici de alertă pentru a vă anunța prin e-mail sau Slack dacă Droplet-urile dvs. își ating limitele de resurse. De exemplu, puteți seta o politică de alertă pentru a vă anunța prin Slack în cazul în care unul dintre Droplet-urile dvs. depășește 90% utilizarea memoriei pentru mai mult de 30 de minute, ceea ce indică faptul că volumul dvs. de lucru ar putea fi aproape de a-și epuiza memoria disponibilă și poate duce la pierderea memoriei. -eroare de memorie

Toate DigitalOcean Droplets includ cantități variabile de stocare locală pe disc (SSD). Dacă aveți nevoie de spațiu de stocare suplimentar, puteți utiliza stocarea bloc atașată la rețea pentru a atașa volume suplimentare la un Droplet sau puteți utiliza spațiul de stocare pentru obiecte Spaces pentru a descărca fișiere și metadatele însoțitoare.

Există o anumită penalizare de performanță atunci când utilizați stocarea atașată la rețea. Dacă aveți nevoie de operațiuni suplimentare de intrare/ieșire pe secundă (IOPS), luați în considerare scalarea Droplet-ului la o dimensiune mai mare pentru stocare SSD locală suplimentară

Picăturile includ transfer nelimitat gratuit de date de intrare și o anumită cantitate de transfer gratuit de date de ieșire, în funcție de tipul și dimensiunea instanței Droplet. În funcție de tipul sarcinii de lucru și de utilizarea lățimii de bandă, puteți scala Droplet-ul pentru a profita de transferul gratuit suplimentar de date de ieșire

Monitorizarea oferă grafice și politici de alertă pentru a monitoriza atât discul, cât și lățimea de bandă, în același mod în care ați monitorizat CPU și utilizarea memoriei.

Dacă utilizați Droplets pentru a rula un cluster de containere cu DigitalOcean Kubernetes, există diferite considerații pentru a alege cel mai bun plan Droplet. Puteți combina mai multe tipuri diferite de instanțe Droplet pentru a crea un set de resurse dimensionate optim pentru containerele care rulează

Multe clustere de containere, cum ar fi Kubernetes, au funcții avansate de programare care vă permit să specificați Droplet-urile pe care vor rula containerele dvs. De exemplu, dacă rulați o aplicație de procesare a datelor legată de memorie, puteți programa acea sarcină de lucru pentru un grup de picături optimizate pentru memorie pentru a evita atingerea limitelor de memorie și schimbarea pe disc.

Aflați mai multe în Programarea avansată în Kubernetes.