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最佳预算Chia绘图P盘机,HPE微服务器GEN10

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预算Chia绘图设备的安装

HPE微服务器GEN10另外就是混账灵活和经济实惠,所以它弹出来再为这个项目。这些服务器的起价为588美元,但现在的价格为650美元,您可以获得一个配备16GB RAM和Intel Xeon E-2224的服务器,后者是四核,四线程CPU,基本频率为3.4GHz。除此之外,该服务器还提供了四个板载千兆位LAN端口,尽管我们倾向于在所有内容中放置100GbE卡,但实际上在这里已经足够了。

板载LAN足够的事实实际上非常重要。该服务器具有单个PCIe扩展插槽,在这种情况下,我们不想将其用于NIC,我们需要它来提高存储灵活性。说到存储,此系统中有四个3.5英寸SATA托架。而且,如果我们想增加容量,可以通过在服务器中安装HBA来实现。现在,我们可以连接JBOD以增加容量,这是一个比使用USB端口更可靠和可扩展的选项。最后,我们使用内部USB插槽将操作系统安装到USB驱动器上。

SATA端口确实是该系统的唯一缺点。Chia绘图依赖于快速存储,几乎可以吸收几乎所有密集的写入活动。SATA SSD并非真正为此设计的,但是正如我们将看到的那样,它们可以处理这项工作。但是重要的是,使用哪种驱动器,Chia绘图将破坏低耐久性,低质量的消费类SSD。

Chia图的存储配置

如前所述,Chia绘图非常需要写入。这样一来,驱动器的性能将很快找到底限,而耐用性将被迅速消耗掉。即使如此,SSD仍是完成这项工作的最佳资源。理想情况下,我们将使用为Optane P5800X SSD等写繁重的工作负载而构建的工具,对于那些想探索Chia的人来说,这些费用并不完全在预算之内。但是,我们确实希望为此工作使用良好的驱动器。

我们使用的是Western Digital SA210 SSD。我们碰巧有1.92TB的驱动器可用,但这远远超出了您的实际需求。任何为混合工作负载或更高容量而设计的东西都可以胜任,因为这一切都取决于驱动器的使用寿命。

预算Chia图-完整节点状态

对于将要讨论的绘图和耕作,驱动器设置应为JBOD。Chia奖励容量而非弹性,因此拥有更多驱动器会更好。对于绘图,这意味着我们将直接将SSD定位为临时空间,然后将三个硬盘驱动器作为已完成绘图的目标。Chia CLI和GUI都可以做到这一点,而GUI对新手用户则更加友好(太稳定)。

预算嘉图-当地收割机图

为了更清楚地说明在Chia上绘制Chia对SSD的影响,让我们看一些数据。以最常见的K = 32,最终绘图将约为101GB。在最新版本中,有一个临时工作区超过220GB。因为在此过程中从RAM到SSD的交换非常频繁,所以估计单个绘图可以在驱动器上实现约1.4TB的写入。有了这样的理解,很清楚为什么廉价的消费类驱动器会在这种工作负载中被破坏。

在MicroServer上进行绘图时,我们遵循了Chia Decentral的这份出色指南,讨论了预算绘图台。我们扩展了他们的构想,将重点更多地放在可以利用3.5英寸硬盘驱动器并提供扩展空间的交钥匙平台上。我们的推理更多来自于日常管理,其超小的占用空间以及对于构建系统而言非常低的入门成本。

与指南相比,我们的一项更改是将8个并发打印作业切换为排队的4个并发作业。从消费类笔记本到专用的企业绘图和耕作平台,有很多平台可供选择……这一切都取决于您的预算或手头上可用的硬件。

Chia农场的存储配置

在耕作方面,您需要最大的能力。在该设备中,我们使用了三个18TB IronWolf Pro硬盘。18TB HDD确实具有溢价,因此价格虽然动态,但在16TB时要好一些。例如,亚马逊现在有16TB Exos,每台价格不到500美元

当每个地块在我们的SSD上完成工作时,Chia控制台提供了将其自动移动到三个硬盘驱动器之一的功能。在耕作方面,您拥有的结核病越多,则有机会匹配每天赢取一个胜利和两个Chia硬币的4,608个区块中的一个。

作为存储人员,我们最初的意图是使用RAID1来提高数据弹性,但是构建数据占用容量更为重要。您本可以进行耕种的时间损失的价值超过了驱动器发生故障的变化所造成的损失。如果丢失了硬盘驱动器,则需要重新分配所有空间会有些麻烦,但这是比使用RAID丢失单个GB更好的选择。

预算Chia绘图设备的有效性

总体而言,MicroServer为我们提供了很大的灵活性,而且价格也不是很高。托架是SATA,这是一个折衷方案,但是添加PCIe卡的选项意味着随着我们的服务器场的增长,可以很容易地通过JBOD临时扩展容量。尽管可以使用较为便宜的方法进行Chia绘图,但此设置始终是企业级的,可以很好地处理工作负载。

对于休闲的Chia农民来说,这将是很难击败的。对于高级的Chia农民,MicroServer将打造一个出色的纯农耕平台,从而使绘图工作留给了更大,更耗电的基于NVMe的设置。无论哪种情况,这都比在NAS,NUC,Pi或其他以价值为中心的系统上尝试更好。

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