㈠ 阿里雲的伺服器4核8g,10M帶寬並發訪問,能支持多少用戶
沒有準確的答案的。
這款配置還是相對較高的配置,以官網來說,每天大概500ip,PV大概3000左右,同時在線人數最多不會超過50人吧,這種流量相對一個企業站來說還算可以,這個伺服器完全可以符合要求,目前運行了相當長時間,伺服器沒有出現過任何中斷,截取Alexa的排名數據僅供參考。
(1)阿里雲伺服器能滿足百萬人在線嗎擴展閱讀:
這款配置的峰值並發用戶應該可以到幾百個用戶,這里有太多因素決定同時並發數了,比如網站圖片視頻數量多少,資料庫是否和文件伺服器分開,每個用戶在站點上打開的頁面多少等都會影響伺服器負載。
另外這些數據其實都只是一個預估的數據,顯示情況遠比理想狀況復雜很多很多,比如要是在這台伺服器安裝配置一些額外的服務,而當前服務運行的進程可能就會直接對伺服器造成負載的提升等等。
因此能支持多少用戶這種問題本身就是一個偽命題,要具體情況具體分析,不過可以肯定的是這個配置可以支持絕大部分企業站點的正常運行相當長時間。
㈡ 阿里雲伺服器,1核cpu 1內存 1M寬頻可以支持多少人訪問
從理論上說阿里雲伺服器,1核cpu 1G內存 1M寬頻能夠支持 3000 PV的每天訪問量,具體要看網站程序的復雜程度,耗費CPU 內存的程度。
比如說 wordpress程序用這個配置運行就是可以的。超過5000PV的話就要考慮升級配置了。
記得之前貼過阿里雲伺服器1核1G內存1M帶寬能跑多少流量?能放幾個網站?的內容,可以說正好符合你的提問,所以拿來給你看看,希望能幫助到你解決這個問題。
㈢ 承受每天百萬級訪問量的網站需要多少台伺服器
伺服器的構成與微機基本相似,有處理器、硬碟、內存、系統匯流排等,它們是針對具體的網路應用特別制定的,因而伺服器與微機在處理能力、穩定性、可靠性、安全性、可擴展性、可管理性等方面存在差異很大。
一台獨立伺服器同時承受4到5萬訪客在線,差不多還能保證不影響速度,算下來20到30台伺服器,就是一個小機房。
㈣ :阿里雲基礎版ecs雲伺服器2核2g伺服器能同時上線多少人
同時上線5人。
經查詢阿里雲伺服器官網可知,雲伺服器2核2G正常情況下能支持5人訪問。
雲伺服器(ECS)是阿里雲提供的一種基礎雲計算服務。
㈤ 阿里雲伺服器8核16gb 帶寬35能同時在線多少人
同時在線大概1萬人左右
㈥ 一千萬用戶阿里雲伺服器多大
目前阿里雲的伺服器是在一棟四層的大樓中,擁有四層機房。
並且阿里雲伺服器還在不斷地擴大地方,因為用戶越來越多所以承載力不斷在下降。
阿里雲創立於2009年,是全球領先的雲計算及人工智慧科技公司,致力於以在線公共服務的方式,提供安全、可靠的計算和數據處理能力,讓計算和人工智慧成為普惠科技。
阿里雲服務著製造、金融、政務、交通、醫療、電信、能源等眾多領域的領軍企業,包括中國聯通、12306、中石化、中石油、飛利浦、華大基因等大型企業客戶
㈦ 阿里雲的伺服器4核8g,10M帶寬並發訪問,能支持多少用戶
你這個配置還是蠻高的,我經歷過的同樣配置,阿里雲伺服器可以支持每天訪問量幾十萬PV的圖片網站使用,都是高清大圖片的那種。
如果你要問並發數量,這個看你跑什麼業務了。圖片網站在線人數也不少啊,而且我知道的是把圖片扔到OSS上面去了,不然單一伺服器怕是抗不住這個訪問量的,會卡的。
為了給你提供更詳細的的參考,請看大流量高清圖片網站需要使用哪些雲服務,希望這裡面的內容能幫到你。
根據你實際業務情況選擇雲服務,到達你這個訪問量的業務量都挺大的,單一的伺服器怕是不太容易抗住。
㈧ 阿里雲的伺服器4核8g,10M帶寬並發訪問,能支持多少用戶
蟹妖~~關注極迭代,和小夥伴一起看___4核8G+10M帶寬屬於比較好的機器了,能夠滿足大部分場景的需要。但要說能支持多少用戶,就不能這樣拍腦袋得到答案。用戶支撐數量是由很多因素構成的,比如用的語言、架構、處理的業務類型、數據大小等等,這是一個不斷調優的過程。
首先需要確定業務類型
不同的業務會有不同的特點,有些CPU佔用比較高,比如內存計算類的;有些內存佔用高,比如數據處理類的;有些需要大帶寬,比如網路爬蟲類的;有些磁碟佔用高,鄭者仿比如圖片和資料庫類的。同樣配置的機器跑不同的業務,效果就會天差地別,而且未用到的資源就大大的浪費了。根據自己的業務類型,調整機器的資源嫌虧配比,是節省資金,提高支撐能力的好辦法。其次確定數據尺寸
網路傳輸的數據尺寸決定了帶寬的佔用程度,尺寸越小帶寬越大,單位時間能夠接入和處理的用戶請求就更多。那麼減少無效的數據傳輸,減少請求包的大小,是提高用戶接入能力必須考慮的地方。採用合理的語言架構
經過良好設計的系統,和隨意堆砌的系統,接入能力是完全不同的。為了解決資源浪費問題,可以採用Docker之類的容器化,微服務化,能夠有效的提高資源使用率,減少伺服器壓力喊纖。採用Nginx或Tengine、開啟NIO、開啟壓縮、以及設置靜態和局部緩存等,降低伺服器負載採用MongoDB、NoSQL資料庫,降低數據查詢壓力提高響應速度....總之一句話:盡力減少前端無效請求,後端盡力將請求在靠近用戶側解決掉,避免業務過長,堆積在後端底層。不斷測算和調優
支撐的TPS數,是需要不斷監控不斷調優的。很多時候,一個微小的參數調整,都能帶來成倍的性能提高。一個數十秒的業務請求,也許調優後就能在幾十毫秒完成。真正的線上服務,持續監控和持續調優是長期進行的。