Benchmark Linux - uniwersalny skrypt testujący CPU, RAM, dysk, GPU i AI

Ten projekt to uniwersalny skrypt bash do przeprowadzenia kompleksowych testów wydajnościowych na systemach Linux: Fedora, Ubuntu, Debian, Arch Linux i innych.

Skrypt automatycznie wykrywa używany system i menadżera pakietów, instaluje potrzebne narzędzia (sysbench, glmark2, python3, numpy, scikit-learn), zbiera szczegółowe informacje o sprzęcie i systemie oraz wykonuje benchmarki:

• CPU (obliczanie liczb pierwszych)
• RAM (transfers pamięci)
• Dysk (zapis 1 GB)
• GPU (test OpenGL glmark2 w skróconej wersji, by benchmark zmieścił się poniżej 5 minut)
• AI (operacje NumPy i uczenie maszynowe z scikit-learn)

Wyniki zapisywane są do pliku CSV, co ułatwia ich archiwizację i porównywanie. Dodatkowo, narzędzie oferuje wizualizację wyników w formie wykresu radarowego oraz możliwość porównania wyników z różnych systemów.

Zawartość projektu

• benchmark.sh - główny skrypt bash do uruchomienia testów
• ai_benchmark.py - skrypt Python do testów wydajności AI
• install.sh - skrypt instalacyjny (one-liner)
• index.html - wizualizacja wyników w formie wykresu radarowego z lokalnym przechowywaniem historii
• index.php - aplikacja serwerowa do porównywania wyników
• publish.sh - skrypt do publikowania wyników na serwerze
• Makefile - automatyzacja zadań projektowych
• Dockerfile i docker-compose.yml - konfiguracja środowiska Docker
• .env - plik konfiguracyjny dla skryptów i Dockera
• CHANGELOG.md - historia zmian w projekcie
• CONTRIBUTING.md - wytyczne dla współtwórców
• README.md - niniejsza dokumentacja

---

Wymagania

• System Linux (Fedora, Ubuntu, Debian, Arch Linux, CentOS lub inne)
• Dostęp do konta z uprawnieniami sudo do instalacji pakietów i wykonywania testów
• Połączenie z internetem do pobrania potrzebnych pakietów (opcjonalnie, jeśli już ich nie masz)
• Python 3.6+ i pip (dla testów AI)
• Docker i Docker Compose (opcjonalnie, dla środowiska kontenerowego)

---

Szybka instalacja (one-liner)

Możesz zainstalować i uruchomić benchmark za pomocą jednej komendy:

curl -s https://raw.githubusercontent.com/tom-sapletta-com/benchmark/main/install.sh | bash

Lub pobierz i uruchom ręcznie:

wget https://raw.githubusercontent.com/tom-sapletta-com/benchmark/main/install.sh
chmod +x install.sh
./install.sh

Sposób użycia

Standardowe uruchomienie

1. Pobierz repozytorium lub użyj skryptu instalacyjnego jak opisano powyżej.

2. Uruchom skrypt benchmark:

   ./benchmark.sh

3. Skrypt wyświetli informacje o systemie i sprzęcie, zainstaluje pakiety (jeśli brak) i przeprowadzi testy.

4. Wyniki testów zostaną zapisane do pliku o nazwie w stylu benchmark_results_YYYYMMDD_HHMMSS.csv w bieżącym katalogu.

5. Aby zobaczyć wizualizację wyników, otwórz plik index.html w przeglądarce.

6. Aby opublikować wyniki na serwerze, użyj skryptu publish.sh:

   ./publish.sh

Używanie Makefile

Projekt zawiera Makefile do automatyzacji typowych zadań:

# Uruchomienie benchmarku
make benchmark

# Instalacja zależności
make install-deps

# Publikowanie wyników
make publish

# Czyszczenie plików tymczasowych
make clean

# Wyświetlenie dostępnych poleceń
make help

Używanie Dockera

Możesz uruchomić benchmark w środowisku Docker:

# Zbudowanie obrazu Docker
make docker-build

# Uruchomienie kontenera
make docker-run

# Zatrzymanie kontenera
make docker-stop

# Usunięcie kontenerów i obrazów
make docker-clean

Po uruchomieniu kontenera, interfejs webowy będzie dostępny pod adresem http://benchmark.local lub http://localhost.

---

Funkcje

Testy wydajnościowe

• CPU: Test obliczania liczb pierwszych z sysbench
• RAM: Test transferu pamięci z sysbench
• Dysk: Test szybkości zapisu z dd
• GPU: Test OpenGL z glmark2
• AI: Test operacji NumPy (mnożenie macierzy, inwersja, SVD) i uczenia maszynowego (RandomForest)

Wizualizacja wyników

Plik index.html oferuje:

• Wykres radarowy do porównania wyników
• Lokalne przechowywanie historii benchmarków (PWA Storage API)
• Tabelę porównawczą wyników
• Informacje o testowanych urządzeniach

Publikowanie wyników

Możesz publikować swoje wyniki na serwerze benchmark.sapletta.com za pomocą skryptu publish.sh. Skrypt automatycznie wysyła ostatni wygenerowany plik CSV na serwer, gdzie możesz porównać swoje wyniki z innymi użytkownikami.

Porównywanie wyników online

Strona benchmark.sapletta.com umożliwia porównanie wyników z różnych systemów. Możesz:

• Przeglądać wyniki innych użytkowników
• Porównywać różne konfiguracje sprzętowe
• Analizować trendy wydajnościowe

Konfiguracja

Projekt używa pliku .env do konfiguracji parametrów benchmarku, Dockera i serwera. Możesz dostosować:

• Parametry testów (CPU_MAX_PRIME, CPU_THREADS, DISK_TEST_SIZE, itp.)
• Konfigurację Dockera (DOCKER_DOMAIN, DOCKER_PORT)
• Ustawienia serwera (SERVER_URL, UPLOAD_DIR)

---

Format wyników

Plik CSV zawiera kolumny:

Kolumna	Opis
test	Nazwa testu (np. CPU_total_time)
wartosc	Wynik testu
jednostka	Jednostka wyniku (np. s, MB/s, pkt)
system	Pełna nazwa dystrybucji Linux
cpu_model	Model procesora
kernel	Wersja jądra Linux
gpu	Informacje o karcie graficznej
ram_total	Pojemność RAM
disks	Lista dysków i ich rozmiarów
data	Data i czas wykonania testu

Główne metryki wyników:

Test	Metryka	Jednostka	Interpretacja
CPU	CPU_total_time	s	Mniej = lepiej
RAM	RAM_transfer_rate	MiB/s	Więcej = lepiej
Dysk	DISK_write_speed	MB/s	Więcej = lepiej
GPU	GPU_score	pkt	Więcej = lepiej
AI	AI_total_score	pkt	Więcej = lepiej

---

Modyfikacje i dostosowanie

• Możesz zmienić parametry testów w pliku .env lub bezpośrednio w skrypcie.
• Skrypt łatwo rozszerzyć o dodatkowe testy lub monitorowanie parametrów sprzętowych (np. temperatury).
• Możesz dostosować testy AI w pliku ai_benchmark.py do swoich potrzeb.
• Plik CSV można użyć do automatycznych porównań wyników lub wizualizacji danych.
• Środowisko Docker można dostosować modyfikując Dockerfile i docker-compose.yml.

Rozwój projektu

Informacje dla deweloperów i współtwórców:

• Zapoznaj się z plikiem CONTRIBUTING.md, aby dowiedzieć się jak wnieść swój wkład do projektu.
• Historia zmian jest dokumentowana w pliku CHANGELOG.md.
• Użyj Makefile do automatyzacji typowych zadań deweloperskich.

---

Licencja

Projekt udostępniony na licencji Apache — możesz go dowolnie wykorzystywać i modyfikować.

---

Kontakt

Masz pytania, sugestie lub potrzebujesz pomocy?
Napisz do mnie lub zgłoś problem na stronie projektu.