- 3 servidors #appy necessiten 192+173+117 = 482 megues de RAM

[spla@mastodont.cat]

- 3 servidors #appy necessiten 192+173+117 = 482 megues de RAM
- 1 servidor #Mastodon 322+300+290+290 = 1.202 megues de RAM
- 1 servidor #Pleroma (veure imatge) 491 megues de RAM
- 1 servidor #Akkoma (veure imatge) 395,3 de RAM

Tots els servidors tenen un sol usuari actiu.
#appy és la millor opció, clarament (#Python #fastAPI)

#ServidorsDelFedivers

[spla@mastodont.cat]

També tinc dades de #Misskey
- 1 sol servidor Misskey necessita 945,6 megues de RAM, el segon pitjor en consum de RAM després de Mastodon.
Igual que els anteriors servidors, aquest de Misskey només té un usuari actiu.

#appy guanya a tots en consum de RAM.

#ServidorsDelFedivers

[nandeth@draggar.cat]

@spla aquesta comprativa dubto que disti de ser en igualtat de condicions. Estem parlant del core d’un servidor de ActivityPub o de tot el servei en sí (ActivityPub, client web, tasques background,…)?

[spla@mastodont.cat]

@nandeth tots els processos relacionats amb cada programari/usuari que apareixen a btop. Per cert, tots els programaris s'executen en el mateix servidor per tant el maquinari és el mateix per a tots.
Redis no compta perquè el servidor és el mateix per a tots. nginx no compta perquè el servidor és el mateix per a tots. Postgresql no compta perquè és el mateix per a tots.

[nandeth@draggar.cat]

@spla a les captures s’hi veient processos amb múltiples fils, pero no que estan fent cadascun ni perquè han aixecat aquesta quantitat de subprocessos.

Això no indica que un programari sigui més eficient que un altre. Només que fan coses i treballant de forma diferent. A més, un programari pot no semblar eficient amb n usuaris concurrents, pero sí amb n+ en comparació amb un altre.

[spla@mastodont.cat]

@nandeth tots estan fent exactament el mateix, rebre activitats ActivityPub des del fedivers, res més. La comparativa és bona i precisa.

[nandeth@draggar.cat]

@spla bueno, no discutirem. Si tu ho creus així, endavant.

[spla@mastodont.cat]

@nandeth