雲自研伺服器怎麼樣

❶ 國內雲伺服器哪家比較好

移動雲雲主機基於自研伺服器及Intel新一代IcelakeCPU研發，雲主機主頻最高可達到3.4GHz，內存最大可達TB級別⌄與阿里、華為能力持平。

❷ 國內私有雲做得怎麼樣

B端是需要熬的，特別是私有雲這個領域，基本上都是大B用戶，客單價基本100W以上。

現在的私有雲市場基本還是被傳統IT的供應商，集成商佔有著。目前能夠選擇私有雲的用戶，基本上都是由於合規，安全，穩定等因素，限制了他們公有雲的使用。比如電力，銀行，證券等傳統行業，一直以來都是傳統的IBM小機，EMC存儲，Oracle資料庫等傳統架構，對於他們來說穩定安全才是第一位的，由於歷史包袱的存在，因此在技術更新迭代上，他們會落後於互聯網企業。

然而隨著雲技術的興起，傳統巨頭Dell，Oracle，IBM等，包括神碼這些大的集成商，都在謀求在雲計算市場上的突破。考慮到自己大B客戶的使用場景，紛紛推出了私有雲架構，利用自己現有的客戶優勢和產品特點，迅速搶占市場。

總之，私有雲是個看似客戶量少，但是價值和潛力巨大的市場，說簡單點，只要產品好，客戶不差錢。但是，這就意味著對應的產品一定要有自己的特點和核心價值，比如華為在網路上有優勢，Dell在存儲上有優勢等。大B用戶基本都是傳統IT的使用用戶，所以對主流廠商產品非常了解，如何利用現有的產品優勢，去打動自己的用戶，才是私有雲廠商需要思考的地方。

❸ 阿里自研處理器商用－倚天

在自研ARM處理器上，不只是蘋果的M1系列取得了突破，中國廠商在這方面同樣也有驕人的成績，阿里雲去年推出了倚天710處理器，這是全球首個5nm ARM架構伺服器處理器，最高128核，現在已經開始商用了。

阿里雲最近推出了ECS g8m 實例，是阿里雲第一款使用自研倚天710 CPU的實例，主要針對通用計算、雲原生以及Android in Cloud等場景，號稱是阿里雲算力性價比最高規格族。

此外，阿里還對比了上代使用第三代Intel Xeon可擴展處理器（Ice Lake）的情況，後者基頻2.7 GHz，全核睿頻3.5 GHz，倚天710是2.7GHz頻率，ECS g8m 實例算力性價比提升100%，並且網路、存儲性能指標對比上一代ARM實例提升100%。

2021年10月份，阿里巴巴旗下半導體公司平頭哥發布自研雲晶元倚天710。

該晶元是業界性能最強的ARM伺服器晶元，性能超過業界標桿20%，能效比提升50%以上。倚天710是阿里雲推進「一雲多芯」策略的重要一步，也是阿里第一顆為雲而生的CPU晶元，將在阿里雲數據中心部署應用。

倚天710採用業界最先進的5nm工藝，單晶元容納高達600億晶體管；在晶元架構上，基於最新的ARMv9架構，內含128核CPU，主頻最高達到3.2GHz，能同時兼顧性能和功耗。在內存和介面方面，集成業界最領先的DDR5、PCIe5.0等技術，能有效提升晶元的傳輸速率，並且可適配雲的不同應用場景。

❹ 阿里雲伺服器ECS如何選擇性能測試PTS助你測試和選擇阿里雲伺服器

阿里雲伺服器ECS如何選擇？很多新手用戶並不知道PTS是什麼，如果你不知道如何選擇阿里雲伺服器ECS產品，性能測試PTS可以很好的幫助你快速對雲伺服器進行壓力測試，從而助你選擇適合自己的阿里雲伺服器ECS，下面是性能測試PTS詳解！

阿里雲開發者社區最近推出了一個「 ECS 選款利器！PTS助您快速上雲 」活動，PTS性能壓測包僅需0.99/月起，真實模擬，免去繁瑣的搭建和維護成本！現在您可以只支付10塊錢不到的試用成本，即可體驗使用 PTS 來幫助 ECS 進行容量規劃選擇合適規格的整個流程！
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性能測試PTS（Performance Testing Service）是具備強大的分布式壓測能力的SaaS壓測平台，可模擬海量用戶的真實業務場景，全方位驗證業務站點的性能、容量和穩定性。

PTS旨在簡化性能壓測本身的工作。
PTS目標是將性能壓測本身的工作持續簡化，使您可以將更多的精力回歸到關注業務和性能問題本身。在PTS平台上，您可以用較低的人力和資源成本，構造出最接近真實業務場景的復雜互動式流量，快速衡量系統的業務性能狀況，為性能問題定位、容量配比、全鏈路壓測的流量構造提供最好的幫助。進而提升用戶體驗，促進業務發展，最大程度實現企業的商業價值。

業務場景
PTS廣泛應用於各種壓力測試和性能測試場景，包括但不限於以下場景：

PTS孵化於服務阿里巴巴全生態五年以上的單鏈路、全鏈路壓測平台，是阿里巴巴內部最佳實踐的輸出。該平台對內除了支持日常的外部流量壓測之外，同時支持了大大小小的促銷活動，如天貓雙11、雙12和年貨節等。

壓測流程
PTS提供全面高效的壓測流程：

壓測流程說明：
1.在PTS控制台上，准備壓測API數據，構造壓測場景，定義壓測模式、量級等；支持隨時啟停壓測，壓測過程中可調速。
2.壓測啟動後，PTS後台的壓測控制中心將自動調度壓測數據、壓測任務和壓測引擎。
3.通過隨機調度全國上百個城市和運營商的內容分發網路CDN （Content Delivery Network）節點，發起壓測流量。保證從虛擬用戶並發量、壓測流量的分散度等維度都接近真正的用戶行為，壓測結果更加全面和真實可信。
4.通過壓測引擎向您指定的業務站點發起壓測。
5.壓測過程中，通過集成雲監控、ARMS（應用實時監控服務）產品，結合PTS自有的監控指標，實時採集壓測數據。
6.在PTS控制台，實時展現壓測數據，進行過程監控；壓測結束後，生成壓測報告。基於整個壓測場景的性能表現，定位性能問題、發現系統瓶頸。

壓測創建方式
PTS支持以下4種方式創建壓測場景（或稱壓測用例），如下圖所示：

說明：
方式一：PTS自研零編碼可視化編排，使用自研強大引擎壓測。
方式二： 使用PTS自研雲端錄制器，零侵入錄制業務請求並導入1中的自研交互中進行進一步設置。
方式三： 將導入腳本壓測 1中的PTS自研交互中，使用PTS自研引擎。
方式四：JMeter壓測並使用原生JMeter引擎進行壓測，PTS提供自定義的壓力構造和監控數據匯聚等產品服務。
其中，方式一、二、三由於使用了PTS的自研引擎，具備RPS（Requests per Second）吞吐量壓測模式、秒級啟動、實時控制、定時壓測和流量遍布全國運營商網路的差異化能力。
方式一是PTS最核心的一種壓測場景創建方式，所有資源包均可使用。其他幾種創建方式面向不同規格資源包開放。

適用於多業務場景
不論您處於哪個行業，在以下業務場景（但不限於），PTS都是您值得信賴的性能測試工具。

適用行業廣泛
PTS應用行業廣泛，涉及電商、多媒體、金融保險、物流快遞、廣告營銷、社交等等。
PTS服務阿里巴巴全生態多年，支持了天貓雙11、雙12、年貨節等大促活動。植根於電商行業的PTS，對電商的典型業務模型支持得更友好，壓測來源更廣泛，脈沖能力和流量掌控能力更強。
PTS自商業版發布以來，吸引了來自多媒體、金融保險、政務等眾多行業的用戶，以其強大的壓測場景編排能力和報表能力，幫助用戶快速發現問題，進行針對性地調優，提升了系統承壓能力。

適用於多種網路環境
不論您的業務位於公有雲、專有雲、混合雲或者自建IDC中，只要能夠通過公網訪問，PTS都能夠通過遍布全國上百個城市和各運營商的CDN節點發起壓測流量，最大程度地模擬真實業務場景。

適用於使用HTTP/HTTPS/WebSocket等協議的客戶端
PTS本身的GUI模式支持HTTP/HTTPS協議的壓測，無論您的客戶端是自研的App、移動端網頁、PC端網頁、微信小程序還是C/S結構的軟體，都可以使用PTS進行壓測。PTS同時集成了開源JMeter，支持更多的協議和場景，例如您可以通過「JMeter + WebSocket插件」的方式，對使用WebSocket協議的客戶端進行壓測（在PTS上傳相應的插件JAR文件即可），其他協議以此類推。

下面以電商典型業務場景為例，為您介紹如何在PTS中編排壓測場景。
什麼是壓測場景
要發起一次性能壓測，首先需要創建一個壓測場景。壓測場景中包含一個或多個並行的業務，每個業務包含一個或多個串列的請求。

示例
淘寶網需要對產品A和B相關的頁面（即存在多個API）進行壓測，假設其主要業務場景為：
業務A：瀏覽產品A。
業務B：購買產品B（登錄 → 瀏覽產品B → 加入購物車 → 提交訂單）。
那麼在壓測場景中的設置如下。

串聯鏈路1：瀏覽產品A 和串聯鏈路2：購買產品B是並行關系。
根據業務邏輯，一部分用戶在瀏覽產品A，另一部分用戶在進行購買產品B的一系列操作，即兩個業務是同時發生的，所以將它們設置為兩個串聯鏈路，壓測中會並行發起請求。

串聯鏈路中的多個API是串列關系。
根據業務邏輯，串聯鏈路2：購買產品B中的一系列用戶行為是存在先後順序的，所以將這些存在先後關系的API添加到一個串聯鏈路中，PTS壓測中會按照順序發起壓測。

綜合來看，在壓測中，示例中的瀏覽產品A的API和登錄的API，會同時發起壓測流量。更多性能測試PTS場景示例，可參考阿里雲幫助資料： 性能測試 PTS>最佳實踐

❺ 如何看待阿里平頭哥發布的5nm自研雲晶元倚天710意味著什麼

這里計算的是整個物理CPU 128核的SPEC int Rate跑分是440，是多套Spec int的基準程序互不相乾的情況下的跑分，是用來評估CPU理論上的計算能力。128個核的計算能力，能跑440，在這個指標上來說，是不錯的。

倚天710是業界性能最強的ARM伺服器晶元，性能超過業界標桿20%，能效比提升50%以上。倚天710採用業界最先進的5nm工藝，單晶元容納高達600億晶體管；在晶元架構上，基於最新的ARMv9架構，內含128核CPU，主頻最高達到3.2GHz，能同時兼顧性能和功耗。

在內存和介面方面，集成業界最領先的DDR5、PCIe5.0等技術，能有效提升晶元的傳輸速率，並且可適配雲的不同應用場景。

倚天710的研發成功代表著阿里雲推進的「一雲多芯」策略有邁進了重要的一步，這也是阿里第一顆為雲而生的CPU晶元，將在阿里雲數據中心部署應用。

未來發展：

除了OS適配外，大量的中間件，應用都是基於原來的X86伺服器開發，相應的也需要適配。同時，X86的指令流水跟ARM的指令流水機制不同，比如MySQL在ARM伺服器上，會出現指令亂序發射導致的問題，需要MySQL做一些修改。

漫漫生態路，只有等伺服器開賣了，才能真正的在伺服器上進行生態構建。

❻ 問下雲服務貴嗎

雲伺服器作為一種簡單高效、處理能力可彈性伸縮的計算服務，性價比高，可以按需購買資源，價格並不算貴。

  有些用戶覺得雲伺服器比虛擬主機貴，這是因為雲主機是獨立資源，而虛擬主機是共享資源，無論是安全穩定性、訪問速度、資源升級拓展等，雲主機的性能都要比虛擬主機優異很多，所以價格也要相應貴一些。

  從成本方面來講，雲計算伺服器所需要付出的也遠比用戶想像的多。

  1.硬體設施成本

  硬體成本主要是采購伺服器、交換機及其零部件，實力雄厚的大廠還會采購硬體負載均衡和硬體存儲，科研機構還會自研整櫃伺服器。IT基礎設施包括：入門伺服器折舊費、伺服器軟體折舊費、伺服器能耗費用及場地租金、維護管理設備的人力資源費用和保存文件的其它支出等等。

  2.機房電力和網路成本

  電力是機房實打實的資源，IDC要24小時不間斷供電。大型雲服務商都是自營無利潤IDC、整櫃伺服器、高效散熱系統，高品質機房的電力成本可想而知。網路成本包含IP和帶寬，IP地址資源緊張，費用較貴。帶寬是雲計算運營的硬成本。此外，還有還有ddos攻擊問題、IP段被污染問題、ICP備案問題也在提高網路成本。

  3.資源閑置成本

  巨大的伺服器采購體量必然會造成極大的資源閑置，假設一次采購上架200櫃伺服器，那就要售出5萬台虛擬機才能充分利用硬體。硬體從上架之時就在不停的折舊。

  4.技術人力成本

  對雲主機公司來說，高薪招攬技術人才可以提高公司核心競爭力，也是客戶後期技術支持的保障。而一般技術員工待遇都比較高，所以技術和人力也是非常大的支出。

  雲伺服器怎麼算費用的

  雲伺服器是一種簡單高效、處理能力可彈性伸縮的計算服務， 幫助您快速構建更穩定、安全的應用，提升運維效率，降低IT成本。在購買雲伺服器時，費用主要在這些方面：CPU、內存、帶寬，以及硬碟大小，此外輔助的快照功能、安全防護等。

  雲伺服器費用支付模式，有包年包月、按時付費。

❼ 雲伺服器和雲虛擬主機有什麼區別

雲伺服器和雲虛擬主機的主要區別如下：

1、定義不同

雲伺服器是一種簡單高效、安全可靠、處理能力可彈性伸縮的計算服務；

虛擬主機是利用網路空間技術，把一台伺服器分成許多的「虛擬」的主機，每一台網路空間都具有獨立的域名和IP地址，具有完整的Internet伺服器功能。

2、特點不同

雲伺服器的特點：彈性擴展，配置可升級，按需付費；簡單高效，無須提前采購機器，即開即用，快速業務部署；獨立操作系統，硬體資源的隔離+獨享帶寬；集中化的遠程管理平台+多級業務備份。

虛擬主機的特點：費用低廉，適合新手；管理簡單，無須配置網站環境，上傳網站程序即可；共享資源，穩定性不足。

3、管理方法不同

雲伺服器可遠程桌面進行管理，虛擬主機只能採用ftp進行管理。

❽ 騰訊雲伺服器和阿里雲伺服器的區別是什麼

阿里雲的基因是電商，雙1112大家都有目共睹；騰訊雲的基因是游戲和社交，多大的流量大家也都知道。

區別並不大。只是阿里雲在這個行業起步較早，積累的經驗更豐富，後者起步晚，經驗相對不足。

阿里雲是有共享型主機和獨享型主機的，而騰訊雲都是獨享型主機。

為了加深理解，請移步阿里雲共享型和騰訊雲標准型S2伺服器區別在哪？如何選擇？

阿里雲 ECS 共享型和通用型(獨享)實例區別在哪？如何選擇？

騰訊雲VPS主機是獨享型主機嗎？如何選擇？

放這些文章內容就是為了加深你對這兩家的了解，看看哪個更適合自己的。因為這里篇幅短，也說不清楚。

我在這兩家都有用，實際體驗無區別。頭像裡面的博客放在騰訊雲了，你可以去搜索試試速度如何，體驗一下，然後再拿主意。

❾ 為什麼只有阿里雲和AWS擁有自研雲資料庫的能力

很多國產資料庫乘風破浪

我們正處在一個資料庫技術大爆炸的時代。

這幾年，NoSQL資料庫、NewSQL資料庫、時序資料庫、圖資料庫、分布式資料庫、超融合資料庫等專業資料庫技術發展勢頭很猛，國產資料庫的表現也相當亮眼。

過去十年，是互聯網發展的黃金十年。與此對應的是業務系統訪問並發呈指數級上升，海量數據計算和分析需求越來越普遍，傳統單機系統在業務支撐、成本、開放性等方面均面臨巨大挑戰，資料庫垂直擴展模式難以維護等困境。

眼看著資料庫性能瓶頸快要扼住發展的喉嚨，擺在這些長久依賴Oracle、IBM等傳統資料庫的巨頭們面前的，只有兩條路：要麼開啟無限加量的PLUS模式，即更換更多更強的伺服器、硬碟、內存、CPU等，要麼自研能滿足業務發展需求的資料庫。

開拓者們的眼光一開始就聚焦在更長遠的未來，他們發現即便是系統變成真正的「傻大粗」，也只是解了燃眉之急，不能從源頭解決問題。

再看一眼像Oracle、IBM等傳統資料庫高昂的拓容價格，像阿里這樣的富一代也吃不消哇！

那麼，自研資料庫，走起！

2010年後，雲計算和開源社區興起，國產資料庫開始了彎道超車。

2019年被認為是國產資料庫的元年。

這一年，眾多國產資料庫產品闖入了我們的視線，熱度不斷攀升；這一年，OceanBase登頂TPCC，並於一年後再次刷新自己的記錄。

從刀耕火種到摘下Oracle在資料庫領域的皇冠，國產資料庫經歷的是一段不被理解和不被看好的歲月。

在國外資料庫先驅長期占據市場優勢的情況下，國產資料庫要想殺出重圍，一是要付出多倍努力，二是要拿出更強的產品才能在客戶面前更有底氣。

當然，國產資料庫發展至今，已然是百花齊放。未來，國產資料庫的發展趨勢相對也比較明顯，即往雲原生和分布式發展。

金融級分布式資料庫應運而生

數字時代，數據成為各家必爭之地。

在金融應用場景下，國內資料庫市場於近幾年開始發生變化。

隨著應用層和業務層的壓力加大，金融機構對分布式技術架構轉型的需求應運而生。

作為軟體系統的三大底層技術（操作系統、中間件、資料庫）之一，資料庫成為系統往分布式架構轉型的樞紐。

不過，在早年國外傳統資料庫廠商盤根錯節的「蠶食」下，這個核心變得又硬又難啃！

面對如今市場的需求變化，傳統資料庫系統呈現出一個通病：又笨重又貴。

再是，隨著諸如2013年「棱鏡門」事件的爆發，各界越來越重視數據安全和技術自主可控。

此外，金融機構對快速、靈活、可伸縮性、創新、敏捷等開發能力需求大大提升，出於對長期IT建設的成本考慮，自主可控更是成為他們出於自身長遠發展考量的剛需。

數字化時代，金融機構的整體架構正處於往分布式、雲原生、微服務等方向發展的關鍵時刻，資料庫的選型便顯得至關重要。

根據中國人民銀行發布的《金融 科技 （FinTech）發展規劃（2019-2021年）》，我國將有計劃、分步驟地穩妥推動分布式資料庫產品先行先試，形成可借鑒、能推廣的典型案例和解決方案，為分布式資料庫在金融領域的全面應用探明路徑，確保分布式資料庫在金融領域穩妥應用。

目前已有不少業界實踐證明了分布式資料庫應用於金融場景的可靠性。同時，金融級分布式資料庫雲化已經在路上。