阿里云服务器如何选择?ECS云服务器配置规格选择指南

作者 : 清风 本文共1790个字,预计阅读时间需要5分钟 发布时间: 2019-12-22 共215人阅读
阿里云ECS云服务器如何选择?其中云服务器配置CPU、内存及宽带的选择,另外包括ECS云服务器规格的选择,笔者来说说阿里云ECS云服务器配置选择、规格说明及使用体验。
云服务器配置如何选择?
阿里云ECS云服务器的配置包括CPU、内存、公网宽带及云盘,以下默认为40G高效云盘(如果存储不够,自己加即可)
配置 | 适用场景
1核CPU/1G内存/1M公网宽带 个人博客或者初期访问量较少的展示类Web应用
2核CPU/4G内存/3M公网宽带 论坛、门户类网站,用户活跃与访问量较高,选保证足够的资源空间,提升访问速度。
2核CPU/8G内存/5M公网宽带 对官网、品牌较为重视的政府、企业,网站浏览更加流利顺畅,提升政府、品牌形象。
4核CPU/8G内存/8M公网宽带 视频、购物类网站,包含庞大的数据信息,迅速的信息处理能力保证网站的点播、交易正常进行。
8核CPU/16G内存/10M公网宽带 游戏、软件类网站,对开发、测试、环境要求较高的游戏软件类网站,较高的资源配置带来更强劲的计算性能,保证业务需求。
以上云服务器配置仅供参考,还需要结合用户实际的应用场景来选择。另外,选购阿里云ECS云服务器,不能仅仅局限于CPU内存等配置,笔者提醒大家还需要选择合适的ECS规格,同配置下规格不同,云服务器的实际使用性能也有差异,关于ECS实例规格参考下方:
ECS云服务器规格选择
阿里云ECS云服务器规格有很多,如:入门级突发性能T5、T6实例,共享型xn4、n4实例;还包括企业级通用网络增强型sn2ne、se1ne、GPU型、FPGA、计算型C6、内存型M6等,规格如何选择?笔者分享如下:
ECS规格选择请参考下表:
应用场景 云服务器实例规格配置
性能均衡 sn2ne/g5/sn2
高网络收发包应用 sn1ne/sn2/ne/se1ne/g6/c6
高性能计算 gn5/cg/sn1/c4/cm4
高性能端游 c4/cm4
手游/网页 c5/sn1
视频转发 c5/sn1
直播弹幕 sn1ne/sn2/ne/g6/c6
关系型数据库 i1/i2/sn2/se1
分布式缓存 r5/se1/sn2ne/g5/sn2
NoSQL数据库 i1/i2/sn2ne/sn2r5/se1
Elastic Search i1/i2/sn2/g5/r5/se1
Hadoop r5/se1/d1n2/d1/g5/sn2/r6
  • 均衡性能

需要相对均衡的处理器与内存资源配比,满足大多数场景下的应用资源需求关系。

  • 高网络收发包应用

需要高网络收发包能力,可以根据应用场景选择更合理的计算与内存的资源配比。

  • 高性能计算

需要消耗高计算资源,GPU并行计算以及高主频是该场景下的典型应用。

  • 高性能端游

用户业务需要高处理器主频来承载更多的用户,需要高主频处理器支持。

  • 手游、页游

需要消耗高计算资源,1:2的处理器与内存配比可以获得最优计算资源性价比。

  • 视频转发

需要消耗高计算资源,1:2的处理器与内存配比可以获得最优计算资源性价比。

  • 直播弹幕

需要高网络收发包能力,可以根据应用场景选择更合理的计算与内存的资源配比。

  • 关系型数据库

需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘提供高存储IOPS且低读写延时,CPU与内存资源配比均衡(1:4)或内存更大(1:8)。

  • 分布式缓存

需要CPU与内存资源配比均衡(1:4)或者内存更大(1:8),稳定的计算性能。

  • NoSQL数据库

需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘提供高存储IOPS且低读写延时,CPU与内存资源配比均衡(1:4)或内存更大(1:8)。

  • Elastic Search

需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘提供高存储IOPS且低读写延时,CPU与内存资源配比均衡(1:4)或内存更大(1:8)。

  • Hadoop

数据节点需要高磁盘吞吐、高网络吞吐、均衡的CPU与内存配比,计算节点则更关注计算性能、网络带宽及CPU与内存资源配。

  • Spark

数据节点需要高磁盘吞吐、高网络吞吐、均衡的CPU与内存配比,计算节点则更关注计算性能、网络带宽及CPU与内存资源配。

  • Kafka

数据节点需要高磁盘吞吐、高网络吞吐、均衡的CPU与内存配比,计算节点则更关注计算性能、网络带宽及CPU与内存资源配。

  • 机器学习

需要高性能Nvidia GPU计算卡,内存不小于显存的两倍。

  • 视频编码

需要高性能GPU计算卡或高性能CPU进行编解码。

  • 渲染

需要高性能GPU计算卡进行渲染。

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