Ѕыстрое внедрение ERP  омплексные услуги
от 1—:÷ентр ERP!
”правление доставкой ƒл€ торговых и курьерских компаний!
1C:Ёƒќ ”знайте о всех преимуществах электронного документооборота!
ѕереход на Ђ1—:«”ѕ ред. 3ї ‘ирма Ђ1—ї прекращает поддержку Ђ1—:«”ѕ 2.5ї!
јренда сервера 1—
в облаке
–аботайте в 1— удаленно с экономией до 70%!

 аждый управленец или »“-директор рано или поздно становитс€ перед выбором облачного сервиса дл€ размещени€ управленческой и бухгалтерской информации. Ёто и подтверждает рост доли рынка SaaS и IaaS-сервисов. ѕредложений в этой сфере большое количество, поэтому сделать выбор довольно сложно.

 ритерии выбора таких сервисов:

  • надежность партнера, его именитость;
  • возможность создани€ нужной архитектуры работы;
  • размещение за рубежом, на месте ведени€ де€тельности предпри€ти€;
  • производительность сервисов;
  • стоимость арендуемых ресурсов.

¬ этой статье мы решили сравнить скорость работы с учетной программой 1— на разных именитых площадках, которые предоставл€ют SaaS и IaaS-сервисы, а также на специализированных площадках, которые предоставл€ют серверы дл€ 1— или собственно 1— в аренду. ћы рассмотрим следующие платформы: облако от Google, Amazon, Azure от Microsoft, собственное облако и облако одного из крупных провайдеров облачного размещени€ 1— в –оссии (его им€ мы не будем называть в св€зи с профессиональной этикой, в дальнейшем будем использовать акроним Cloud).

Google Cloud - сравнительно новый игрок на рынке, но уже зан€л свою нишу. ƒелает акцент на Data Analytics и Machine Learning, но также предоставл€ет и IaaS.

Amazon - безусловный лидер на рынке, имеющийс€ очень гибкую систему управлени€, так что на рынке труда котируютс€ даже специалисты по Amazon, способные разобратьс€ в дебр€х управлени€ арендуемой инфраструктуры и сэкономить на ее аренде за счет акций и используемых ресурсов.

Azure Microsoft - лидер дл€ Micrоsoft-приложений и разработки на их базе.

EFSOL Cloud - катастрофоустойчивый кластер из более чем 20 серверов и 4-х —’ƒ, расположенных в различных датацентрах в трех странах мира. ѕредоставл€ютс€ как SaaS и IaaS сервисы.

Cloud (условное обозначение) - компани€ предоставл€ет публичное облако дл€ аренды 1—, занимает приличную долю на отечественном рынке, поэтому и добавлена дл€ сравнени€.

ƒл€ оценки производительности сервисов и сравнени€ скорости работы мы провели р€д тестов на каждой из озвученных платформ.

ћетодика тестировани€

ƒл€ проведени€ теста на каждой из платформ были созданы виртуальные машины под управлением Windows Server 2016, имеющие одинаковые конфигурации (подробнее в таблице 1).

“аблица 1: ’арактеристики сравниваемых площадок

’арактеристика Google Cloud Amazon Azure EFSOL Cloud Cloud*
ѕроцессор 4 €дра Xeon 2,6 √√ц 4 €дра Xeon 2,3 √√ц 4 €дра Xeon 2,3 √√ц 4 €дра Xeon 3,4 √√ц Ќет информации
ѕам€ть 15 √б 15 √б 15 √б 15 √б Ќет информации
ƒискова€ подсистема SSD SSD SSD SSD Ќет информации
јрхитектура  лиент-сервер, протокол Shared Memory  лиент-сервер, протокол Shared Memory  лиент-сервер, протокол Shared Memory  лиент-сервер, протокол Shared Memory  лиент-сервер. ќтдельный терминальный сервер. ƒанные по SQL серверу и серверу 1— отсутствуют

*Ётот представитель облачных сервисов предоставл€ет так называемое Упубличное облакоФ, т.е. пользователь получает только доступ в базу 1— и р€д офисных приложений, получить конфигурацию представл€емой платформы не удалось, также как и получить частное облако - ферму выделенных виртуальных серверов.

 онфигураци€ серверов была выбрана не случайно, а исход€ из калькул€ции необходимых ресурсов дл€ работы 10 пользователей с конфигураци€ми 1— Ѕухгалтери€ ѕредпри€ти€ и ”правление “орговлей.

Ќа каждый тестовый сервер (кроме тестовой площадки Cloud) был установлен сервер 1— предпри€ти€, SQL-сервер и толстый клиент 1—. ѕротокол взаимодействи€ сервера 1— и SQL-сервера - Shared Memory, по-умолчанию использующийс€ при размещении сервера 1— и SQL-сервера на одной платформе.

Ќа каждом тестовом сервере было размещено три базы: база дл€ теста √илева, Ѕухгалтери€ предпри€ти€ 3.0, ”правление “орговлей 11.3 - реальные базы, в которых работают пользователи. ¬ последние две конфигурации была встроена система јѕƒ≈ — и сценарий тестировани€ по выполнению стандартных операций, которые делают пользователи ежедневно в подобных конфигураци€х.

ƒл€ конфигурации 1—:Ѕухгалтери€ 3.0 это:

  • ‘ормирование оборотно сальдова€ ведомость.
  • ѕроведение возврат товаров от покупател€.
  • ѕроведение платежных поручений.
  • ѕроведение ѕ“»”.
  • ѕроведение реализации товаров и услуг.
  • ѕроведение счет на оплату.
  • —правка расчет калькул€ци€ себестоимости.

ƒл€ конфигурации 1—:”правление торговлей 11.3:

  • ѕроведение возврат товаров от клиента.
  • ѕроведение возврат товаров поставщику.
  • ѕроведение заказа клиента.
  • ѕроведение пересчет товаров.
  • ѕроведение поступление “”.
  • ѕроведение реализации “”.
  • ѕроведение – ќ.

јѕƒ≈ — - открытый международный стандарт, разработанный с целью формировани€ объективной оценки показателей производительности корпоративных информационных систем. “ака€ методика позвол€ет:

  • ѕривести к простому значению разнородные факторы и множество статистических данных о производительности. √лавное преимущество методики - в простом результате, дл€ быстрой оценки состо€ни€ производительности информационной системы.
  • –анжировать отслеживаемые операции по приоритетности с точки зрени€ бизнеса, что позвол€ет правильно акцентировать внимание при мониторинге и оптимизации большого количества операций.
  • ѕостроить индекс на основании фактических данных, полученных при работе всех пользователей приложени€. –езультирующа€ оценка производительности по методике Apdex €вл€етс€ общей, фактической и объективной.

Apdex €вл€етс€ числовой мерой удовлетворенности пользователей производительностью приложений. ƒл€ расчета Apdex собираетс€ множество статистических данных о времени исполнени€ операций приложением.

¬ нашем случае был разработан сценарий, по которому запускалось 10 виртуальных рабочих мест, которые одновременно выполн€ли р€д операций по сценарию, итогом которого было измерение врем€ выполнени€ каждой из операции.

 аждый тест на каждой платформе проводилс€ 3 раза в разный промежуток времени, чтобы исключить фактор УнагрузкиФ платформы, на которой тестировалась платформа.

–езультаты тестировани€

ѕервым из тестов выполн€лс€ тест √илева, который в условных единицах также условно показывает возможную производительность системы 1— - чем выше значение, тем выше потенциальна€ производительность.

“аблица 2: »тоги теста √илева

“ест √илева (чем выше значение, тем лучше)
ѕеречень тестов (среднее значение по итогам серии из 3 тестов) EFSOL Cloud Google Cloud Amazon Cloud Cloud Azure
ѕроведение тестов √илева, в условных единицах 32,820 16,867 25,970 18,065 25,433

–исунок 1. ƒиаграмма “еста √илева на различных платформах

»сход€ из полученного графика, наибольшей потенциальной производительностью обладает облако EFSOL, наименьшим - Google Cloud. Ќо это относительный показатель и, исход€ из практики, очень чувствительный к частоте процессора, который используетс€ на платформе, как собственно и система 1—. ѕоэтому результаты вполне предсказуемы, поскольку мы используем высокочастотные процессоры, которые позвол€ют получить максимальную производительность в 1—. “акже, хотим обратить ваше внимание на значение результата теста на платформе Cloud, котора€ показала довольно плохой результат. Ќо в дальнейшем мы увидим, почему этот тест √илева все-таки считаетс€ условным.

—ледующим этапом мы выполнили тестирование по методике јѕƒ≈ — в конфигурации Ѕухгалтери€ ѕредпри€ти€ 3.0 с замерами скорости выполнени€ указанных в методике операций (см. таблицу 3).

“аблица 3: »тоги тестов јѕƒ≈ —, 1—:Ѕухгалтери€ 3.0

ѕроведение тестов јѕƒ≈ — 1—: »ѕ на существующей базе, конфигураци€ Ѕухгалтери€ ѕредпри€ти€ (чем ниже значение, тем лучше)
EFSOL Cloud Google Cloud Amazon Cloud Cloud Azure
ќборотно сальдова€ ведомость, секунды 0,778 1,985 1,058 0,646 1,1873
ѕроведение возврата товаров от покупателей, секунды 0,567 1,271 0,898 0,671 0,8320
ѕроведение платежных поручений, секунды 0,053 0,162 0,101 0,084 0,0883
ѕроведение ѕ“»”, секунды 0,418 1,019 0,689 0,588 0,6477
ѕроведение реализации товаров и услуг, секунды 0,539 1,248 0,790 0,700 0,8123
ѕроведение счета на оплату, секунды 0,033 0,110 0,063 0,053 0,0527
–асчет калькул€ций себестоимости, секунды 2,231 2,544 2,301 2,061 2,2967

–исунок 2. ƒиаграмма результатов тестировани€ по методике јѕƒ≈ — на конфигурации Ѕухгалтери€ ѕредпри€ти€ 3.0

¬ результате мы видим, что минимальное врем€ на проведение операций показала конфигураци€ на платформах EFSOL Cloud и Cloud. » если дл€ нашего облака EFSOL - это предсказуемо, то дл€ Cloud после теста √илева ожидалось увидеть результат хуже. ћаксимальное врем€ выполнени€ операций затрачивалось на платформе Google Cloud.

» последним этапом было проведено тестирование по методике јѕƒ≈ — на конфигурации ”правлении “орговлей 11.3. –езультаты представлены в таблице 4.

“аблица 4: »тоги тестов јѕƒ≈ —, 1—:”“ 11.3

ѕроведение тестов јѕƒ≈ — 1—: »ѕ на существующей базе,конфигураци€ ”правление “орговлей (чем ниже значение, тем лучше)
EFSOL Cloud Google Cloud Amazon Cloud Cloud Azure
ѕроведение и возврат от клиента, секунды 2,005 3,707 2,856 2,466 5,154
ѕроведение и возврат товаров поставщику, секунды 1,283 2,488 1,886 1,684 3,685
ѕроведение заказа клиента, секунды 0,332 0,599 0,466 0,441 0,963
ѕроведение пересчета товаров, секунды 0,140 0,249 0,195 0,166 0,392
ѕроведение поступлени€ “”, секунды 1,329 2,439 1,884 1,762 3,901
ѕроведение реализации “”, секунды 1,248 2,155 1,702 1,499 3,349
ѕроведение – ќ, секунды 0,679 1,171 0,925 0,806 1,856

–исунок 3. ƒиаграмма результатов тестировани€ по методике јѕƒ≈ — конфигурации ”правление “ороговлей

»сход€ из полученных данных - минимальное врем€ выполнени€ операций на платформе EFSOL Cloud, а также у Cloud. ћаксимальное - на платформе Azure, следом за которым идет Google Cloud.

“аким образом, лидерами по производительности €вл€ютс€ специализированные площадки EFSOL CLoud и Cloud, за ними идут Amazon, Azure и Google Cloud.

¬ыводы

¬ качестве вывода, хотелось бы заметить, что система 1— €вл€етс€ очень сложным программным продуктом, конструктором, из элементов которого собираетс€ информационна€ система предпри€ти€. ќчень важно уметь правильно подобрать под эту информационную систему аппаратную платформу, котора€ бы отвечала всем требовани€м программного обеспечени€. »менно поэтому специализированные платформы EFSOL Cloud и Cloud показали максимальную производительность в рассматриваемых тестах.

¬ платформе дл€ 1— важны и система виртуализации, и протокол работы серверов 1— и SQL, и даже настройки BIOS хост-машин, на которых располагаютс€ виртуальные машины, поэтому при выборе облака дл€ 1— стоит выбирать специализированного хостинг-провайдера, который сможет предоставить максимально производительную платформу дл€ вашей информационной системы.



EFSOL

—истемна€ интеграци€.  онсалтинг

 орпоративное облако

об€зательные пол€
* јнтиробот:
¬ведите ответ
  • –Ч–і—А–∞–≤—Б—В–≤—Г–є—В–µ. –Ф–µ—А–ґ–Є–Љ 1—Б –љ–∞ –Р–Љ–∞–Ј–Њ–љ–µ.–Я—А–Њ–Є–Ј–≤–Њ–і–Є—В–µ–ї—М–љ–Њ—Б—В—М —Г—Б—В—А–∞–Є–≤–∞–µ—В.–°—В–Њ–ї–Ї–љ—Г–ї–Є—Б—М —Б –±–ї–Њ–Ї–Є—А–Њ–≤–Ї–Њ–є –†–Ъ–Э. –†—Г–Ї–Њ–≤–Њ–і—Б—В–≤–Њ –Њ–≥–Њ—А—З–Є–ї–Њ—Б—М –њ—А–Њ—Б—В–Њ—П–Љ–Є. –Ґ–µ–њ–µ—А—М —А–∞—Б—Б–Љ–∞—В—А–Є–≤–∞–µ–Љ –≤–∞—А–Є–∞–љ—В —Б–Њ–±—Б—В–≤–µ–љ–љ–Њ–є —Д–µ—А–Љ—Л —Б–µ—А–≤–µ—А–Њ–≤. –Ш—Б—Е–Њ–і—П –Є–Ј —Б—В–∞—В—М–Є –њ–Њ–љ—П–ї, —З—В–Њ –і–ї—П 1—Б –≤–∞–ґ–љ—Л –≤—Л—Б–Њ–Ї–Њ—З–∞—Б—В–Њ—В–љ—Л–µ –њ—А–Њ—Ж–µ—Б—Б–Њ—А—Л. –Ш—Б—Е–Њ–і—П –Є–Ј –≤–∞—И–µ–є –ґ–µ —Б—В–∞—В—М–Є —Б—А–∞–≤–љ–µ–љ–Є—П microsoft sql –Є postgres ( http://efsol.ru/articles/1s-mssql-postgresql.html) —П –і–µ–ї–∞—О –≤—Л–≤–Њ–і —З—В–Њ MIcrosoft SQL –і–ї—П –Љ–µ–љ—П –њ—А–µ–і–њ–Њ—З—В–Є—В–µ–ї—М–љ–µ–µ. –Р –Ї–∞–Ї –±—Л—В—М —Б –љ–Њ—Б–Є—В–µ–ї–µ–Љ –≤–Є—А—В—Г–∞–ї—М–љ—Л—Е –Љ–∞—И–Є–љ? –Ф–µ–ї–∞–ї–Њ—Б—М –ї–Є —Б—А–∞–≤–љ–µ–љ–Є–µ –њ—А–Њ–Є–Ј–≤–Њ–і–Є—В–µ–ї—М–љ–Њ—Б—В–Є OpenVZ, KVM, Xen, VMWare, ESXi, HyperV. –І—В–Њ –Є–Ј —Н—В–Њ–≥–Њ —Б–њ–Є—Б–Ї–∞ - –ї—Г—З—И–µ –≤—Б–µ—Е —А–∞–±–Њ—В–∞–µ—В —Б 1C?
  • —пасибо, √еннадий, за ¬аш вопрос. ƒа, вы правы, дл€ 1— важны высокочастотные процессоры, но не только. ¬ажно все - и диски, и частота шины и даже расположение планок пам€ти. „то касаетс€ платформ виртуализации, то была стать€ вот така€ http://efsol.ru/articles/performance-comparison-1c.html, можете ознакомитьс€ с ней. “естирование всех упом€нутых ¬ами систем виртуализации пока запланировано в работу.
  • –Ф–Њ–±—А–Њ–≥–Њ –≤—А–µ–Љ–µ–љ–Є —Б—Г—В–Њ–Ї. –Э—Г —Б –њ—А–Њ–Є–Ј–≤–Њ–і–Є—В–µ–ї—М–љ–Њ—Б—В—М—О –Є —В–∞–±–ї–Є—З–Ї–∞–Љ–Є —В–Њ –≤—Б—С –њ–Њ–љ—П—В–љ–Њ. –Р –Ї–∞–Ї–Њ–є —Г—А–Њ–≤–µ–љ—М —Б–µ—А–≤–Є—Б–∞ –њ—А–µ–і–ї–∞–≥–∞–µ—В –Ї–∞–ґ–і—Л–є –Є–Ј —Н—В–Є—Е –њ—А–Њ–≤–∞–є–і–µ—А–Њ–≤ - –Њ–±—Б–ї—Г–ґ–Є–≤–∞–љ–Є–µ, —Г—А–Њ–≤–µ–љ—М SLA, –њ–∞–љ–µ–ї—М —Г–њ—А–∞–≤–ї–µ–љ–Є—П, –≤—Л–і–µ–ї–µ–љ–љ–∞—П –њ–Њ–і–і–µ—А–ґ–Ї–∞, –њ–Њ–і–Ї–ї—О—З–µ–љ–Є–µ –Њ—В—З–µ—В–љ–Њ—Б—В–Є –Є —В.–і.?
  • —пасибо за ¬аш комментарий. ¬ы правы, наверное, стоит рассмотреть в рамках отдельной статьи сравнение указанных ¬ами параметров, поскольку они также важны дл€ работы компании. Ќо в этой статье мы старались в принципе определить, какие сервисы пригодны дл€ комфотной работы с платформой 1—. Ѕолее подробно узнать о наших принципах работы и уровне сервиса вы можете на этой странице http://efsol.ru/cloud/

” вас конкретна€ задача? —в€житесь с нами пр€мо сейчас!

ќбратный звонок RedConnect