Идея проекта

Ну норм, немного на самом деле. Мы на AIOHTTP монстра на Джанге, в котором страница с видео открывалась по 2 минуты. Но там до 15 тыщ юзеров одновременно сидит, смотрят анимешки) По итогу в разы сняли нагрузку и стало все гораздо живее, не сохранил скины из нью релика - кстати очень советую для аналитики.

А сейчас пишем микросервисы на амазоновских лямбдах, пока без асинхронности, большая нагрузка не предполагается.

Люди пользуются, нам профит, а тс все сказки рассказывает

А почему именно на амазоновских?

А какие альтернативы? Они счас активно серверлесс продвигают и вполне себе крутая штука

Лямда? 

ну как минимум у гугла есть https://cloud.google.com/functions
и майкрософта https://azure.microsoft.com/ru-ru/services/functions/

ну российских я пока не беру в пример, а так список то нормальный у них https://blog.back4app.com/serverless-hosting-providers/ =))

Да мне все равно с какими работать, в данном случае - требование кастомера, у них все на Амазоне. да и по ощущениям - у нас 70% проектов хостится в Амазоне, кроме, хотя есть и GCP и AZUR

А почему зафейленых реквестов так много (4к+)?

Если это про это,

Failed requests:        4+ на скрине
   (Connect: 0, Receive: 0, Length:

то ответы разной длины. Ну, типа

"gen_time": 6.4334869384765625

а может, 16.345345... или 134.88888...

Ошибки, это когда Non-2xx responses:    Смоделирую.. 

Concurrency Level:      800
Time taken for tests:   3.727 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        732
   (Connect: 0, Receive: 0, Length: 732, Exceptions: 0)
Non-2xx responses:      9268
Total transferred:      194033751 bytes
HTML transferred:       192166843 bytes
Requests per second:    2683.09 [#/sec] (mean)
Time per request:       298.163 [ms] (mean)
Time per request:       0.373 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          50840.90 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        0    6   3.6      6      19
Processing:     0  231 805.1      7    3581
Waiting:        0  228 802.4      5    3580
Total:          0  237 806.5     13    3594

При

web.run_app(    
        init(), 
        path=args.path, 
        port=args.port, 
        access_log=None, 
        print=None, 
        backlog=1024
    )

backlog (int) – a number of unaccepted connections that the system will allow before refusing new connections, see socket.listen() for details. 128 by default.

danforth , кстати, привет.

Было бы интересно, с теми, кто в теме, порассуждать про оптимальные варианты.

это один из вариантов. В зависимости от ресурсов.

В предыдущем тесте, 2 последних были закоментированы.

а на предыдущем тесте, было numprocs = 2

Ну вот они, все 4.  В итоге 512 тоже вариант:

И нормально:

Ресурсы

processor       : 7
vendor_id       : GenuineIntel
cpu family      : 6
model           : 165
model name      : Intel(R) Core(TM) i3-10100 CPU @ 3.60GHz
stepping        : 3
microcode       : 0xe0
cpu MHz         : 4118.145
cache size      : 6144 KB

[www@localhost supervisord.d]$ sudo cat /proc/meminfo
MemTotal:       16066212 kB
MemFree:         2226140 kB
MemAvailable:    7608288 kB
Buffers:            5116 kB
Cached:          6130460 kB
SwapCached:         3636 kB

Нет, у меня Nginx +

upstream dododohttp {
  server unix:/tmp/appd_1.sock fail_timeout=0;
  server unix:/tmp/appd_2.sock fail_timeout=0;
  server unix:/tmp/appd_3.sock fail_timeout=0;
  server unix:/tmp/appd_4.sock fail_timeout=0;
}

...

command=/var/www/aweb/pyenv/bin/python /var/www/aweb/pyenv/pyd/app.py  --path=/tmp/appd_%(process_num)s.sock

несколько процессов aiohttp;

В документации прямо сказано, что

В отличие от развертывания с голым Nginx, решению не нужно вручную запускать несколько процессов aiohttp и 
использовать такой инструмент, как supervisord, для его мониторинга. 
Но ничего не дается бесплатно: запуск приложения aiohttp под Gunicorn немного медленнее.

А  uwsgi у меня pgadmin