itBlog

Скорость изменения размера изображения важна во многих ситуациях. Верить наслово, что Intel IPP будет в ресайзе всех рвать нельзя и надо провести тестирование. Методика тестирования  Моя задача в тесте: изменить размер JPEG рисунка в три раза с 1748x2480 до 583x827 с q=95 и применением фильтра Lanczos при интерполяции. Сервер: 16 vCPU Xeon X5670 2.93 GHz, 12GB RAM, vmWare vSphere ESXi-5.1.0, guest CentOS6 x64 Рекламируемый во многих местах Intel IPP платный, но для OpenSource проектов он бесплатен и я использовал его вместе с OpenCV 3.1, собранным из исходников с https://github.com/Itseez/opencv/ В качестве альтернативы выступил ImageMagic 6.7.2.7 / GraphicsMagic 1.3.20 с libjpeg-turbo 1.2.1 OpenCV тестировался с разными опциями: OpenMP, TBB, IPP и без оных. Тесты прогонялись на одном рисунке по 100 раз для получения усредненного значения. Задача ресайза для OpenCV запускалась из python, т.е. содержит дополнительные расходы на враппер, при этом python 2.6 запускался од

Enterprise TV в виде развешанных телевизоров с видеороликами - штука встречающаяся в основном в крупных компания. Однако, ничто не мешает применять его повсеместно, благо финансовые вложения весьма невелики, а ПО для корпоративного телевидения теперь можно бесплатно скачать. Для создания понадобятся: 1) Cайт, на котором лежат видеоролики и через который производится управление показом. Его исходники уже давно открыты:  https://github.com/borovinskiy/infopanel . 2) Телевизор с большой диагональю. 3) Компьютер для каждого телевизора и ПО для показа информационных роликов. С сегодняшнего дня мой программный клиент для подключения к сайту перешел в Open Source под лицензией Apache 2.0:  https://github.com/borovinskiy/InfopanelAS3 . ПО для создания корпоративного ТВ написано на ActionScript3 с использованием Adobe AIR. Посему, работает как под Windows, так и Mac OS X. По возможности, используется аппаратное ускорение воспроизведения видео, так Mac mini при многочасовой работе

В первой части я провел синтетический тест скорости инициализации Drupal и вывода "Hello world" для MariaDB и PostgreSQL. Тест синтетический, т.к. в реальной жизни Drupal выводит ноду и для ее вывода и шаблонизации требуются и процессорное время и запросы в БД (которая у нас и есть узкое место по результатам предыдущих тестов). Тогда победителем оказалась MariaDB. Но хочется протестировать что-то более близкое к реальным задачам на той же аппаратной конфигурации. Методика тестирования С помощью Devel генерируется 1 млн нод с числом комментариев от 0 до 6 к каждой ноде. Дополнительные поля к нодам не добавляются, но добавляется синоним. Кеш Drupal в Redis. Включено небольшое число стандартных модулей и модуль тестирования нагрузки. Для имитации нагрузки авторизованного пользователя встроенное кеширование Drupal не используется. Кеширование на балансировщике не используется. Тестовый модуль случайным образом выбирает любую ноду из миллиона, рендерит и выводит пользовател

Установка клиента VMware Horizon View 3.2 под Linux в openSUSE Tumbleweed Возникла необходимость поставить VMware Client на openSUSE. Готового пакета нет, надо ставить из бинарника но есть ньюанс: надо поставить кучу библиотек и для экономии времени в будущем я решил собрать в одной инструкции команду установки всех нужных пакетов. Все остальное тривиально. Весь процесс я проделывал под openSUSE Tumbleweed в апреле 2015 при текущей актуальной версии openSUSE 13.2 и VMware Horizon View 3.2. Итак, качаем и устанавливаем бинарник с сайта: https://my.vmware.com/web/vmware/details?downloadGroup=VIEWCLIENTS_LINUX_32&productId=421&rPId=7472 При установке спросит какой дополнительный функционал нужен, я ограничился USB Redirection и Real-Time Audio-Video. Установка vmware-view завершится успешно, но сругнется что не может найти библиотек: Installing VMware Horizon Client 3.2.0 Configuring... [#####################################################################

Введение При старте нагруженного проекта на Drupal может возникнуть вопрос масштабирования сервиса. Разработчикам надо знать на какую максимальную производительность они могут рассчитывать и рекомендовать заказчику железо под проект. Drupal считается достаточно тяжеловесной системой. Может случиться так, что для некоторых проектов Drupal в принципе не подходит и узнать об этом лучше заранее, чтобы не начинать потом проект с самого начала на другой платформе. Найденные тесты к Drupal относятся к односерверной конфигурации, но можно из Drupal выжать больше, если распределить БД, сервера приложений с php, кеш и поиск между несколькими серверами. Я решил протестировать Drupal 7.34 и понять, когда у него возникают проблемы с масштабированием и получить какие-то опорные данные для сайзинга проектов на Drupal. Я сравню Drupal с MySQL vs. PostgreSQL. Есть важный нюанс: меня интересует результаты для авторизованных пользователей, поэтому такие эффективные средства как выдача кешированн