甲骨文云试用版VPS测试

甲骨文在9月中旬的时候被发现提供“永久免费”的Compute VM,然后一下子点燃了所有的HostLoc众多成员心中的火焰,于是大家纷纷施展各项技能来刷甲骨文的机器,到后来甲骨文不得不限制。我用自己在用的信用卡申请了一个韩国首尔主域的帐号,永久免费的机器是没抢到了,于是就用提供的400元的试用金额开了两台机器,结果发现居然还有一台VM.Standard2.1的机器居然是被防火墙认证过的,只能再开一台,VM.Standard2.2的机器于是就变成了我们这次评测的一个对象。

至于怎么注册的我就不讲了,大把的教程。随着拿着各种虚拟卡刷帐号的越来越多,大佬甲骨文也受不了了,封了一批又一批的帐号。不过这里面帐号的免费资源贴给大家分享一下。

  • 2 个 Autonomous Database (自主数据仓库或自主事务处理),每个 Autonomous Database 都有 1 个 OCPU 和 20 GB 存储资源;
  • 2 个 Compute VM,每个 Compute VM 有?1?8?OCPU 和 1 GB 内存;
  • 2 个 Block Volumes,总共 100 GB,最多 5 个免费备份;
  • 10 GB Object Storage、10 GB Archive Storage 和每月 50000 个 API 请求;
  • 1 个 Load Balancer,10 Mbps 带宽;
  • 每月 10 TB 的出站数据传输;
  • 5 亿个摄取数据点和 10 亿个服务监测数据点;
  • 每月传递 100 万个通知的选项和每月 1000 封电子邮件。

以下就是我当时创建的实例列表。

以下是我评测的甲骨文套餐的数据

套餐参数

  • 名称:VM.Standard2.2
  • CPU:4Core
  • 内存:30G
  • 硬盘:50G
  • 流量: 2 Gbps带宽
  • 数据中心 :首尔
  • 价格:——
  • IP: 1IPv4

控制面板

其实也不叫控制面板啦,就是一个典型的实例界面而已。

 

下面是各项硬件使用情况。

CPU

按照网站上写的,这个套餐应该是只有2核的的,不知道为什么分配了4个内核。CPU是Intel Xeon Platinum 8167M的。

内存硬盘

30G的内存,缓存分配了8G。默认CentOS 7 用的还是3.10的内核。

用df命令显示的硬盘,实际上上fdisk显示的是50G硬盘。

网络速率

首先下载100M测试软件,下载速度为18.2MB/s,大约为150Mb左右。

下载腾讯的QQ文件速度也是蛮不错的。之前我们的QQ2012下载地址已经被关闭了,这次这个软件为热门软件,并非冷门下载。

I/O速率

甲骨文的硬盘速度不好,这个大家都是知道的。

超级ping

现在已经有了多种测试ping的手段,自然我们也要用上这个ping.pe这个功能啦。

从以下结果看,在东亚速度还是蛮不错的,都在100ms以下,欧美的要偏高。

合肥电信的ping值非常棒。

以下为站长工具箱的ping值结果。

综合测试

用的freevps.us/downloads/bench.sh这个测试代码测试的。

用的bench.sh这个测试代码做的测试。

用的 http://www.CTOHome.com/linux-vps-pack/unixbench.sh这个测试代码测试的,主要是一个跑分。

用的https://raw.githubusercontent.com/oooldking/script/master/superbench.sh这个测试代码做的测试。

因为一个屏幕显示不下,第二个屏幕。这里显示是在美国华盛顿州的西雅图,不知道是不是因为没有IP没有广播的原因,倒是可以看出来ASN/ISP是甲骨文的。

用的https://raw.githubusercontent.com/FunctionClub/ZBench/master/ZBench-CN.sh这个测试代码做的测试。

第二部分。

使https://raw.githubusercontent.com/FunctionClub/uPing/master/uping.py用的服务器延迟监测脚本。

LNMP计时

LNMP好像不再支持time命令计时了,不过自带的安装程序有显示时间。内存大,硬盘硬,这个速度是可以接受的啦

 

参考网址

撸免费的oracle cloud服务器并使用脚本自动化部署云服务器? https://www.bobobk.com/612.html

VPS常用测试脚本合集? https://yangmaodang.org/5948.html

发表评论

电子邮件地址不会被公开。必填项已用 * 标注

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据