Милорд, серверное железо пожрал ИИ. Арендуем Bare Metal

До 2025 года от различных компаний и независимых экспертов всё чаще слышалось мнение, что, может, Облако нужно не всегда, а может, и не нужно вообще и всем пора мигрировать обратно on-prem, максимум арендуя колокейшен, а то, может, и без него вовсе. Купил, поставил в стойку, амортизировал за пять лет и спишь спокойно.

А потом пришёл ИИ и съел память, всю. Причём не в переносном смысле. Производители памяти и дисков отдают мощности под серверы для нейросетей и расписывают поставки на годы вперёд, а Micron и вовсе прямо говорит инвесторам, что не видит, когда спрос и предложение снова сойдутся. И простой, казалось бы, план «куплю пару серверов и забуду про ежемесячные счета» внезапно стал заметно дороже, чем в тот момент, когда его придумали.

Получается почти как в известном меме: ничем не будете владеть и будете счастливы. Насчёт счастья не уверен, но разобраться, что теперь разумнее — покупать, арендовать целую машину или сидеть на виртуалке, — определённо стоит. Сначала пройдёмся по истории вопроса, потом по цифрам самих производителей, а в конце возьмём младший тариф выделенного сервера и посадим его собирать ядро Linux, как настоящий CI.

Голый, но не новый

Bare Metal — это физический сервер, который целиком сдают одному клиенту, без виртуализации и без соседей. Звучит как что-то свежее, но если снять с термина маркетинговую обёртку, внутри обнаружится старый добрый выделенный сервер, который хостеры сдавали в аренду задолго до того, как слово «облако» стало модным.

Главное отличие тут в том, что такой «голый» сервер теперь заказывают так же, как виртуалку, через панель или API, и получают доступ через считаные минуты. Хотя и это не вчерашнее изобретение. Когда IBM в 2013 году покупала SoftLayer, в пресс-релизе отдельно хвалили инфраструктуру, где физическими и виртуальными серверами управляют одинаково, через автоматику и API. У SoftLayer тогда было 13 дата-центров и около 100 тысяч управляемых устройств, то есть взрослый бизнес, а не эксперимент.

А в 2017 году AWS запустила инстансы i3.metal — Bare Metal прямо внутри EC2. Но зачем облаку, которое целиком построено на виртуализации, продавать железо без неё? Затем, что некоторым клиентам виртуалки мало. Кому-то нужны аппаратные счётчики производительности, кому-то свой гипервизор вроде VMware, у кого-то софт, который по условиям лицензии или поддержки нельзя запускать в ВМ. А кто-то просто хочет полностью контролировать машину, на которой работает его сервис. Так что Bare Metal вовсе не противоположность облаку, а одна из его форм.

Чем это отличается от привычного VPS? В виртуалке вы видите, скажем, четыре vCPU (виртуальных процессора), но это не четыре физически доступных для вас и только для вас ядра, а потоки, которые гипервизор хоста раскидывает по физическим процессорам вперемешку с потоками соседей в зависимости от того, как настроен приоритет. Хост может раздать гостям больше vCPU, чем у него есть на самом деле, — это называется overcommit, или переподписка. Изнутри виртуалки она видна как steal time: время, когда ваш vCPU был готов работать, но гипервизор отдал физическое ядро кому-то другому.

Справедливости ради, от соседей можно избавиться и без Bare Metal. Есть, к примеру, Dedicated Hosts, когда физический хост выделен одному клиенту, но гипервизор на нём остаётся. Поэтому точнее говорить, что Bare Metal даёт машину целиком и без прослойки, а отсутствие соседей идёт в комплекте.

И ещё одна мелочь, о которую легко споткнуться. В описании выделенных серверов часто стоит «KVM-консоль», и рука сама тянется решить, что внутри всё-таки виртуалка на KVM. Но нет, здесь KVM — это Keyboard, Video, Mouse, то есть удалённые клавиатура и экран физического сервера, а вовсе не Kernel-based Virtual Machine.

Возвращение блудного сервера

Неплохо бы ещё снова вспомнить, а зачем вообще нужны облака, нужны ли вообще? В 2009 году в университете Беркли выпустили работу, которая описывает актуальную и сейчас логику, оправдывающую потребность в облаках. Основная суть не про то, насколько дёшево самостоятельно купить необходимое серверное оборудование, а про риск. Мало мощностей в наличии — сервис лёг под нагрузкой. Если много — железо простаивает и деньги вложены в никуда. Облако берёт все эти риски на себя и позволяет подстраиваться под нагрузку динамически, в зависимости от текущих потребностей.

Собственно, в том числе за эти риски, а также за обслуживание всей инфраструктуры облачные провайдеры и берут надбавку за свои услуги. Однако, когда нагрузка давно стала ровной и предсказуемой, а за гибкость вы продолжаете платить каждый месяц, то ситуация начинает для клиента облачного провайдера выглядеть менее выгодно.

В 2021 году как раз об этом писали в нашумевшей тогда статье The Cost of Cloud, a Trillion Dollar Paradox. По расчётам в статье, 50 крупных частных IT-компаний тратили на облака около 8 миллиардов долларов в год, и, срезав эти расходы вдвое, они добавили бы себе примерно 4 миллиарда годовой прибыли. А триллион из заголовка появляется уже после пересчёта в рыночную капитализацию.

Впрочем, это теория. А уже на практике очевидно, что компании переходили в on-prem далеко не раз и ранее, но один из наиболее популярных примеров был в октябре 2022 года. CTO 37signals (это Basecamp и почтовый сервис HEY) Дэвид Хайнемайер Ханссон, он же DHH, рассказал, зачем они уходят из облака в on-prem. Он прямо говорил о пользе облаков на старте: HEY за три недели набрал около 300 тысяч регистраций вместо ожидавшихся 30 тысяч за полгода, и без облака такой наплыв было бы трудно переварить. Но когда бизнес вышел на плато, то за мгновенное масштабирование, которым почти не пользуешься, смысла уже не видели. Одни только базы данных и поиск HEY обходились больше чем в полмиллиона долларов в год.

Далее их план был следующим: заменить облако своими серверами за $600 тысяч, которые амортизируются за пять лет, плюс восемь стоек в двух дата-центрах примерно за $60 тысяч в месяц. Получалось около $840 тысяч в год вместо $2,3 млн, то есть порядка $7 млн экономии за пять лет. Уже в июне 2023-го DHH сообщил, что семь приложений за полгода переехали на купленное железо Dell, без необходимости в дальнейшем расширении серверного парка.

Можно ещё вспомнить один из популярных примеров сравнения облака с on-prem — Ahrefs. Они посчитали, во что компании обошлось бы облако. Ahrefs на 2023 год имела около 850 серверов в colocation в Сингапуре, и, по их расчётам, аренда облака в AWS обошлась бы им на 400 миллионов долларов дороже. Через год вышло продолжение: с середины 2017-го по середину 2023-го фактические расходы на инфраструктуру составили $122 млн, а AWS, по их расчётам, перевалил бы за миллиард.

Но перед тем, как бежать за стойкой, которую вы в текущих условиях не факт что сможете вообще купить, стоит обратить внимание на нюансы.

Они не держат свой серверный парк в офисной кладовке вместе с сисадмином и девопсом, затерявшимися где-то между стойками. И 37signals, и Ahrefs арендуют место, питание и сеть в коммерческих дата-центрах, то есть в colocation. У обеих компаний есть опытные команды, которым необходимо платить конкурентную зарплату выше среднего по рынку, иначе они спокойно могут уйти работать к любому из облачных провайдеров. И у них давно уже предсказуемая нагрузка.

Кремний не резиновый

А теперь о том, почему ближайшие несколько лет, а может, и навсегда, будет крайне трудно повторить, не обанкротив свою компанию.

Ускорителям для ИИ нужна HBM (High Bandwidth Memory) — память с очень широкой шиной, которую собирают стопкой из нескольких кристаллов DRAM и ставят прямо рядом с чипом. Кремния она съедает заметно больше обычной. В марте 2025 года Micron объяснила инвесторам, что на то же количество бит HBM3E требует примерно втрое больше кремния, чем DDR5, а для будущей HBM4E соотношение должно перевалить за четыре. Фабрики не резиновые: каждая пластина, ушедшая на HBM, — это пластина, из которой не сделали планки для обычных серверов и ноутбуков. А поскольку HBM продаётся куда дороже, выбор производителя понятен.

Также отдельно отметим очевидное: не одной только HBM памятью всё ограничилось и аппетит для обучения и инференса ИИ распространяется вообще на все компоненты, и снежным комом дорожать начало и продолжает до сих пор вообще всё. Но чтобы перечислить и посчитать, как одно тянет за собой другое по кругу, нужно будет писать статью масштабом с диплом по анализу всего рынка, так что сфокусируемся на чипах памяти.

Достаточно быстро первые последствия докатились и до розницы. В декабре 2025 года Micron объявила, что закрывает Crucial, свой потребительский бренд памяти и SSD, и завершит поставки через этот канал к концу февраля 2026-го. Объяснение — спрос на память для ИИ и приоритет крупных стратегических клиентов. Корпоративная продукция под маркой Micron никуда не делась, так что это не уход из бизнеса, а очень наглядный выбор, кого обслуживать в первую очередь. Похожее происходит и с видеопамятью: по данным TrendForce, производители постепенно сворачивают выпуск GDDR6 и уходят с этого рынка.

Насколько всё серьёзно, хорошо видно по отчёту Micron за финансовый 2026 год, опубликованному 30 сентября. Компания подписала 26 стратегических соглашений с клиентами — многолетних контрактов по принципу take-or-pay, «бери или всё равно плати». По оценке Micron, на них придётся больше 35% выручки вплоть до 2030 года, а отдельные договоры уже тянутся в 2031-й. Финансовые обязательства клиентов по этим соглашениям выросли до $32 млрд, и бо́льшая часть — живые деньги на депозитах. Проще говоря, крупнейшие покупатели платят вперёд, лишь бы им досталась память.

Почти весь объём HBM на 2027 год Micron уже законтрактовала, причём со значительным ростом цен год к году. Рынок DRAM и NAND в 2027–2028 годах компания ждёт гораздо более напряжённым, чем в 2026-м, и отдельно оговаривается, что не видит, когда спрос и предложение вернутся к равновесию. Новые фабрики строятся, но первые пластины на заводе ID1 в Айдахо ожидаются в середине 2027 года, на ID2 — в конце 2028-го, а на первой фабрике в штате Нью-Йорк — только в 2030-м. И это лишь старт: заметный объём, по словам самой Micron, появляется через несколько кварталов после начала выпуска.

Из того же отчёта видно, как этот дефицит выглядит со стороны производителя. Выручка Micron за финансовый 2026 год составила $133,2 млрд, в три с половиной раза больше прошлогоднего рекорда, а валовая маржа — 81,1%. Деньги на стройку у компании есть, и капвложения в финансовом 2027 году она увеличивает. Но даже ускоренная стройка, по её же планам, даст новые чистые комнаты к концу 2028 года и позже.

Micron в этой истории не одинока. SK hynix в отчёте за второй квартал 2026 года сообщила о долгосрочных соглашениях примерно с десятью клиентами и заметном росте цен и на DRAM, и на NAND, а заодно о том, что спрос клиентов превышает её возможности по поставкам. Её CEO Квак Но Чжон в интервью Reuters назвал 2027-й годом худшего дефицита памяти и допустил, что спрос будет обгонять возможности компании и после 2030-го. А Seagate сообщает, что подавляющая часть её ёмкости nearline-дисков, тех самых больших HDD для серверных хранилищ, распределена по долгосрочным контрактам вплоть до 2028 года, и клиенты просят планировать поставки уже на 2029-й и дальше.

Для тех, кто покупает железо в розницу или небольшими партиями, важнее не контракты гигантов, а то, что достаётся всем остальным. Аналитики TrendForce в прогнозе на IV квартал 2026 года ждут роста контрактных цен на обычную DRAM на 10–15% за квартал, а на NAND — на 15–20%. Растут они даже там, где спрос слабый: мощности уходят в более прибыльные серверные продукты, а остальным достаётся что осталось. Отдельно TrendForce предупреждает, что в 2027 году поставки памяти для ПК могут сократиться по той же причине.

Самое показательное, пожалуй, прозвучало на отчётном звонке NVIDIA в конце августа. Компания, для которой ИИ-бум стал золотой жилой, пожаловалась инвесторам на цены на память. Финансовый директор Колетт Кресс признала, что подорожание превзошло ожидания NVIDIA, в следующем году цены пойдут ещё выше и из-за этого компании пришлось снизить прогноз по марже. И тут же добавила, что дефицит памяти во многом вызван той самой стройкой ИИ-инфраструктуры, которая NVIDIA и кормит.

Масштаб стройки Кресс тоже назвала: капзатраты пяти крупнейших гиперскейлеров (облачных гигантов, строящих дата-центры в промышленных масштабах) она оценивает примерно в $800 млрд в 2026 году и $1,3 трлн в 2027-м. Дженсен Хуанг на том же звонке сформулировал ещё короче: напряжена вся цепочка поставок, и все работают на пределе.

У Micron раскуплена HBM на 2027 год, у Seagate распределены nearline-диски до 2028-го, а ввод новых фабрик растянут до конца десятилетия. Но для того, кто собирается купить обычный сервер, итог почти тот же: память и накопители, без которых сервер не собрать, скорее всего, продолжат дорожать, а когда это закончится, не берутся сказать даже сами производители.

И это пройдёт. Наверное

Хорошая новость: это далеко не первый дефицит железа в истории, и если вы родились не вчера, вы это, скорее всего, и так знаете. Плохая: предсказать, когда дефицит закончится, крайне трудно, и текущий, возможно, с нами будет ещё года 3, а может, и дольше.

Вспомним майнинговый бум 2017–2018 годов. В ноябре 2018-го Дженсен Хуанг в квартальном отчёте NVIDIA жаловался на то, что видеокарты плохо продаются. Криптолихорадка кончилась, а склады партнёров остались забиты товаром под спрос, которого больше не было. И на радость всем, кроме NVIDIA и партнёров, железо начало резко дешеветь. Но потом по всей планете случился локдаун из-за пандемии, все сидят по домам и активно пользуются IT-инфраструктурой, и железо начали скупать как физические лица, так и компании.

Но уже в августе 2022 года NVIDIA предупредила, что выручка от гейминга за квартал упала до $2,04 млрд — на 44% к предыдущему кварталу и на 33% год к году, и заложила около $1,32 млрд начислений, в основном связанных с запасами и закупочными обязательствами. Планы на то, что дефицит надолго для NVIDIA тогда не сбылись.

Ещё и на майнеров как на стабильный источник дохода надеяться больше не приходится, так как с 15 сентября 2022 года Ethereum перешёл с proof-of-work на proof-of-stake, и майнить его на видеокартах стало бессмысленно. И так как про то, что Ethereum будет переходить на PoS, было известно заранее, то и цены поползли вниз ещё до непосредственно перехода. По подсчётам Tom's Hardware на основе продаж с eBay, за первые две недели сентября средняя цена карт 3000-го поколения снизилась на 6,9% к августу. RTX 3080 подешевела с $665 до $609, RTX 3070 — с $463 до $430, а уже тогда старушка RX 5700 XT — сразу на 21%, с $276 до $218.

С памятью история похожая. По оценке TrendForce, средняя цена в первом квартале упала примерно на 20%, а во втором — ещё на 10–15%. Как обычно, в ответ на это триада Samsung, SK hynix и Micron урезали выпуск чипов памяти, и снижение цены замедлилось до 0–5%.

Но я бы не спешил радоваться. Во всех этих случаях мы знаем и узнали лично о конце дефицита в моменте, либо в историческом масштабе это ретроспективное знание. Находясь в настоящем времени, когда дефицит ещё идёт, остаётся только строить прогнозы и надеяться: может, и подешевеет. Но планировать закупки на этой надежде я бы не стал.

В случае с майнингом, когда дефицит закончится, можно было понять, исходя из того, начал ли курс криптовалют стабильно идти на дно, а затем и когда безумие с майнингом на видеокартах и даже накопителях памяти, как в случае с Chia, закончилось. С пандемией оставалось только ждать, когда государства решат, что она закончилась. В случае с ИИ и тем, сколько денег в него вливают как частные компании, так и государства, чего ждать, непонятно. Непонятно и то, если ИИ резко окажется не таким прибыльным, как хотелось бы, и всё пойдёт на спад, не сделает ли это всё только хуже, так как правительствам стран резко придётся предоставлять золотые парашюты теряющим доходы компаниям и инвестиционным фондам на манер кризиса 2008 года.

Так покупать или арендовать?

Как и до дефицита, вызванного ИИ, всё осталось так же — зависит от нагрузки. И от вашего бюджета: поменялся только порог входа, так как теперь даже при стабильной и предсказуемой нагрузке, штате опытных сисадминов, девопсов, их тимлидов и менеджеров, наличии бюджета на их содержание покупка и расширение серверного парка стали ОЧЕНЬ дорогими. И каждый день становятся только дороже.

Однако что же делать, когда всё-таки нужно своё железо, а не выделенное место на виртуалке?

Арендовать целую физическую машину. Так вам не придётся брать ипотеку на то, чтобы позволить себе собственный серверный парк, не нужно договариваться о стойке и ездить в ЦОД менять диски, и при этом процессор ни с кем из соседних виртуалок делить не приходится.

Впрочем, то слова, а сейчас предлагаю проверить это всё на практике.

Подопытный: самый дешёвый Bare Metal у RUVDS

Недавно у RUVDS появилась линейка выделенных серверов Bare Metal, от начального тарифа «Старт» до конфигураций на AMD EPYC. Для эксперимента я взял самую младшую из них — start-16-2S.

По паспорту там один Intel Xeon D-1521, 16 ГБ оперативной памяти, два SSD по 838 ГБ, канал до 1 Гбит/с с 10 ТБ трафика в сутки и KVM-консоль — да, та самая, которая про клавиатуру и экран. Живёт сервер в московском дата-центре, который провайдер заявляет как Tier III. Стоит это 661,50 ₽ в сутки или от 19 845 ₽ в месяц. Посуточная аренда для такого эксперимента очень кстати: можно погонять машину день-другой, прежде чем на что-то подписываться.

Сразу о слоне в комнате. Xeon D-1521 — это Broadwell, выпущенный в конце 2015 года: 4 физических ядра, 8 потоков, базовая частота 2,4 ГГц, до 2,7 ГГц в турбо и TDP 45 Вт. Процессору больше десяти лет, и делать вид, что это не так, глупо. Поэтому вопрос эксперимента не в рекордах, а в том, что даёт целая машина без соседей за эти деньги и насколько предсказуемо она работает под долгой нагрузкой. А это проверяется только тестом.

Почему именно сервер сборок

Сценарий хотелось выбрать такой, где Bare Metal либо раскроется, либо провалится. Сервер сборок для небольшой команды подходит идеально. Нагрузка на процессор у него постоянная и долгая, а не короткими всплесками. Предсказуемость важна не меньше скорости: если одна и та же сборка сегодня идёт вдвое дольше, чем вчера, CI превращается в лотерею. К тому же на своей машине кэш между сборками (ccache, скачанные зависимости, слои Docker-образов) лежит на локальном SSD и никуда не пропадает между запусками. И это ровно тот случай ровной нагрузки, о котором шла речь выше.

В качестве подопытного проекта я взял ядро Linux. Это большой реальный проект на C, который хорошо параллелится и способен минутами держать загруженными все потоки, а сборку ядра давно используют как бенчмарк. Маленький сервис, который собирается за минуту, для такого теста не годится: за минуту не разглядишь ни устойчивость под долгой нагрузкой, ни поведение частоты. Если у вас другой стек, методика переносится как есть, достаточно заменить скрипт сборки на свой пайплайн.

Паспорт машины

Сервер стал доступен по SSH через 10 минут после оплаты. На нём Rocky Linux 9.8, так что все команды дальше для него. Первым делом проверяем, что выдали именно обещанное и что это действительно железо, а не виртуалка:

sudo dnf install -y smartmontools ethtool dmidecode
 systemd-detect-virt                 # на голом железе ответ будет "none"
 sudo dmidecode -s system-product-name
 lscpu
 sudo dmidecode -t memory | grep -E 'Size: [0-9]|Speed|Part Number'
 lsblk -o NAME,SIZE,TYPE,FSTYPE,MOUNTPOINT,MODEL
 cat /proc/mdstat                    # собраны ли диски в RAID
 sudo smartctl -A /dev/sda           # и то же самое для /dev/sdb
 ip -br addr
 ethtool etx2 | grep Speed           # имя интерфейса берём из ip -br addr

Сервер ответил так:

Сами модули памяти рассчитаны на 2666 МГц, но контроллер D-1521 выше 2133 МГц не умеет, так что это не недосмотр, а потолок платформы. С сетью вышла маленькая загадка: в панели в описании конфигурации написано 10Gbps, а публичный трафик идёт через гигабитный порт, ровно как обещает тариф. Похоже, 10-гигабитный порт — задел под опцию «увеличить скорость до 10 Гбит/с», которая, судя по лендингу, подключается по запросу.

Отдельно про диски. Заглянуть в SMART (встроенную самодиагностику накопителей) стоит сразу после получения сервера, а дальше проверять регулярно, например через smartd или ваш мониторинг. Тут работает та же логика, что с машиной или квартирой в долгосрочной аренде: провайдер обеспечивает круглосуточную поддержку и стабильную работу площадки, но то, как вы пользуетесь сервером и что на нём держите, — уже ваша зона ответственности. Проверить всё при въезде и потом поглядывать время от времени — в ваших же интересах.

Если какой-то показатель вызывает подозрение, просто пишем в поддержку. А на случай отказа одного из дисков у нашего сервера уже есть страховка: провайдер заранее собрал их в зеркало RAID1.

Подготовка

Ставим всё, что нужно для сборки ядра, и качаем исходники фиксированной версии, чтобы результат можно было повторить:

sudo dnf install -y gcc make flex bison bc openssl-devel elfutils-libelf-devel perl diffutils time
 mkdir -p ~/bench && cd ~/bench
 curl -fLO https://cdn.kernel.org/pub/linux/kernel/v6.x/linux-6.12.tar.xz
 tar xf linux-6.12.tar.xz

Сам тест — это небольшой скрипт. Каждая сборка идёт в отдельный каталог (у ядра для этого есть параметр O=), с конфигурацией по умолчанию (defconfig) и без кэша компилятора, то есть каждый раз с нуля. Время, загрузку процессора и пиковое потребление памяти пишет /usr/bin/time. Перед первым прогоном скрипт читает исходники в память, чтобы первая сборка не ждала диск, а фоном раз в 30 секунд записывает частоту и температуру процессора. Так будет видно, не сбрасывает ли старое железо частоту под долгой нагрузкой.

cat > ~/bench/run.sh << 'EOF'
 #!/usr/bin/env bash
 # Три чистые сборки ядра подряд + частота и температура процессора раз в 30 секунд
 cd ~/bench || exit 1
 SRC=$HOME/bench/linux-6.12
 sudo modprobe coretemp
 
 # прогреваем кэш: читаем исходники в память
 find "$SRC" -type f -print0 | xargs -0 cat > /dev/null
 
 # фоном пишем среднюю частоту по ядрам и температуру процессора
 ( while :; do
 mhz=$(awk '/MHz/ {s+=$4; n++} END {printf "%.0f", s/n}' /proc/cpuinfo)
 temp=$(for h in /sys/class/hwmon/hwmon*; do
          [ "(cat"h/name")" = coretemp ] && cat "$h"/temp*_input
        done | sort -n | tail -1)
 echo "$(date +%T) ${mhz} МГц $((temp / 1000)) °C"
 sleep 30
   done ) > freq.log &
 LOGGER=$!
 
 for i in 1 2 3; do
   OUT=HOME/bench/out-i
   rm -rf "$OUT"
   make -s -C "$SRC" O="$OUT" defconfig > /dev/null
   /usr/bin/time -a -o results.log \
 -f "build-$i wall=%e user=%U sys=%S cpu=%P maxrss_kb=%M" \
 make -s -C "SRC"O="OUT" -j"(nproc)">"OUT.log" 2>&1
 done
 
 kill $LOGGER
 cat results.log
 EOF
 chmod +x ~/bench/run.sh

Три сборки подряд

Запускаем и идём пить чай, весь прогон занимает около 22 минут:

~/bench/run.sh

Чистая сборка ядра занимает 7 минут 19 секунд, а разница между самым быстрым и самым медленным прогоном — 0,19 секунды, меньше 0,05%. Для CI это ровно то, что нужно: по времени сборки можно планировать, а не гадать.

Загрузка 750% из возможных 800% значит, что все восемь потоков заняты в среднем на 94%, а недобор приходится на этапы, где параллелить нечего, вроде финальной линковки. По процессорному времени каждая сборка — это почти 55 минут работы, которые сервер укладывает в семь с небольшим. Памяти при этом нужно совсем немного: самый прожорливый процесс занимал около 840 МБ, а из 16 ГБ во время сборки было занято меньше гигабайта.

Частота и температура

Главный вопрос был к процессору — не начнёт ли он сбрасывать частоту, когда как следует прогреется. Не смотря на мои подозрения, не начал: все 22 минуты все восемь потоков держали максимальные для D-1521 2,7 ГГц, без единой просадки в логе. Температура под нагрузкой держалась на 84–86 °C и между сборками ненадолго опускалась до 77–81 °C. В журнале ядра (dmesg) нет ни одного сообщения о троттлинге, то есть о принудительном снижении частоты из-за перегрева.

Сколько стоит одна сборка

Осталось перевести всё это в деньги. При посуточной оплате час работы сервера стоит 661,50 / 24 ≈ 27,56 ₽. За час он успевает 3600 / 439,5 ≈ 8,2 чистые сборки ядра, так что одна сборка обходится примерно в 3,36 ₽.

Команда работает не круглые сутки, а сервер оплачивается целиком. Зато ночью на нём можно гонять полные тесты и ночные сборки, а прогретый кэш к утру никуда не денется.

А если держать сервер постоянно, арифметика на длинной дистанции такая. При неизменном тарифе 19 845 ₽ в месяц одна только аренда обойдётся так:

Правда, «неизменный тариф» — тоже допущение: после всего сказанного выше гарантировать неизменность цен на пять лет не возьмётся, пожалуй, никто.

И как теперь с этим жить?

Если отбросить мемы, картина такая. Облако не стало хуже: оно по-прежнему лучше всех продаёт гибкость, и платить за неё есть смысл, когда она действительно нужна. Своё железо тоже не исчезло, правда, с учётом цены его скорее уже стоит называть золотом, а не железом. Но планировать покупку серверов по ценам двухлетней давности больше не выйдет, а надеяться, что через три года всё вернётся как было, значит ставить на то, чего не обещают даже сами производители памяти.

А что до подопытного, то D-1521 с ролью сервера для сборок справился: ядро Linux за 7 минут 19 секунд, три прогона подряд с разницей в 0,19 секунды, ни одной просадки частоты и примерно 3,36 ₽ за сборку.

А как у вас: покупаете своё железо, арендуете целиком или сидите в облаке? И почувствовали ли подорожание памяти в собственных закупках за последний год?

Расскажите в комментариях, интересно сравнить. Заранее, правда, скажу, что я крайне сильно удивлюсь, если вы не заметили подорожания, и буду крайне заинтересован в том, чтобы вы поделились порталом в параллельную вселенную, где дефицита компонентов не случилось.