[LINUX] Mesure de la performance du réseau avec iperf

Explication préalable

iperf est un outil qui transmet le trafic entre le serveur et le client et vérifie la quantité de trafic qui a circulé. Configurez un serveur et un client pour iperf et mesurez le débit lors de la communication en spécifiant le protocole entre eux. La mesure entre différents OS est également possible (c'est pratique).

documentation officielle iperf

environnement

Cette fois, un hub de sandwich a été placé entre les deux PC, et le débit entre eux a été mesuré.

iperf version: 3.1.3 iperf server: Ubuntu server 18.04 LTS iperf client: Windows10 switching hub: netgear GS105E

Objectif

Mesurez le débit entre deux PC sur le hub de commutation.

Préparation

Créez le réseau suivant.

iperf_test.png

La photo réelle est la suivante.

Pourtant, il existe des versions d'iperf et il n'est pas possible de mesurer le débit avec différentes versions.

apt install iperf #série version 2
apt install iperf3 #série version 3

Mesure réelle

terminal


$ iperf3 -s

cmd/pwd


$ iperf3 -c 192.168.0.2

Des informations détaillées apparaissent à la fois côté serveur et côté client. Par exemple, le journal côté client ressemble à ceci.

cmd/pwd



Connecting to host 192.168.0.2, port 5201
[  5] local 192.168.0.10 port 54178 connected to 192.168.0.2 port 5201
iperf3: getsockopt - Protocol not available
[ ID] Interval           Transfer     Bandwidth       Retr  Cwnd
[  5]   0.00-1.00   sec   108 MBytes   901 Mbits/sec  1296506930   0.00 Bytes       
iperf3: getsockopt - Protocol not available
[  5]   1.00-2.00   sec   107 MBytes   898 Mbits/sec    0   0.00 Bytes       
iperf3: getsockopt - Protocol not available
[  5]   2.00-3.00   sec   107 MBytes   899 Mbits/sec    0   0.00 Bytes       
iperf3: getsockopt - Protocol not available
[  5]   3.00-4.00   sec   106 MBytes   893 Mbits/sec    0   0.00 Bytes       
iperf3: getsockopt - Protocol not available
[  5]   4.00-5.00   sec   108 MBytes   911 Mbits/sec    0   0.00 Bytes       
iperf3: getsockopt - Protocol not available
[  5]   5.00-6.00   sec   107 MBytes   898 Mbits/sec    0   0.00 Bytes       
iperf3: getsockopt - Protocol not available
[  5]   6.00-7.00   sec   107 MBytes   896 Mbits/sec    0   0.00 Bytes       
iperf3: getsockopt - Protocol not available
[  5]   7.00-8.00   sec   108 MBytes   902 Mbits/sec    0   0.00 Bytes       
iperf3: getsockopt - Protocol not available
[  5]   8.00-9.00   sec   107 MBytes   895 Mbits/sec    0   0.00 Bytes       
iperf3: getsockopt - Protocol not available
[  5]   9.00-10.00  sec   108 MBytes   902 Mbits/sec  2998460366   0.00 Bytes       
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
[ ID] Interval           Transfer     Bandwidth       Retr
[  5]   0.00-10.00  sec  1.05 GBytes   900 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.00  sec  1.05 GBytes   900 Mbits/sec                  receiver

iperf Done.

(Supplément) Ce que je voulais vraiment savoir cette fois

Le but était de mesurer et de voir si le commutateur netgear réduirait le débit pendant la mise en miroir des ports locaux. Comme vous pouvez le voir en enquêtant, je me demandais si cela deviendrait vraiment un goulot d'étranglement dans le fonctionnement, et j'étais vraiment inquiet des résultats de l'expérience sur le terrain.

Cette fois, même si j'ai défini la mise en miroir du port local sur le commutateur et que j'ai effectivement envoyé le paquet après cela, le débit n'a pas diminué! C'était bien.

Recommended Posts

Mesure de la performance du réseau avec iperf
Mesure de la performance Redis
Résumé de la mesure des performances NVMe
Exécutez iperf avec python
Réseau de neurones avec Python (scikit-learn)
3. Distribution normale avec un réseau neuronal!
Réseau de neurones commençant par Chainer
Mesure du temps d'exécution avec Python avec
4. Entourez les paramètres avec un réseau neuronal!
Programmation réseau avec Python Scapy
Réseau neuronal avec OpenCV 3 et Python 3
Mesure de retard unidirectionnelle du réseau par python
Modèle de classification simple avec réseau neuronal
Surveillez les performances des applications Python avec Dynatrace ♪
Ecrire un réseau résiduel avec TFLearn
[TensorFlow] [Keras] Construction d'un réseau neuronal avec Keras
Explication détaillée Amélioration des performances avec NewRelic-Part 3
Exploitez l'espace de noms réseau Linux avec Go
Outil de mesure des performances des applications Web Funkload ...