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雲伺服器帶寬選擇

發布時間:2022-04-01 23:56:51

1. 雲伺服器怎麼選擇帶寬

您好,帶寬選擇主要是根據您的具體使用來選擇的。比如做網站的前期訪問量不大的情況下可以選擇普通的帶寬,後期訪問量越來越大的情況下可以增加帶寬。安徽傲龍網路為您解答,希望我的回答對您有幫助。。

2. 如何選擇伺服器帶寬

估算伺服器上一個網頁的平均位元組數,單位為KB;
估算所預計的網站每日訪問量;
估算所預計的每人平均訪問頁面數;
將以上三步的結果相乘再乘以一個月的天數,即30。便非常直觀且簡單的計算出我們所需要帶寬多少。這里只是一個網站所需帶寬的數目,如果我們伺服器打算存放搭建多 個網站,還需要把它們都加上或算進去。
簡單理解:1可以對應著主站的頁面大小。2意味著日ip,2*3意味著日pv。粗略估算的一個月需要的帶寬流量就是主站頁面大小*日pv*30.舉例10M獨享帶寬一個月可以承受的帶寬流量就是10*60*60*24*30=25920000M=25312.5G=24.7T。
如何根據網站的性質選擇合適的帶寬,看你的網站類型、結構和訪問量等指標或者預計,一般新的網站,圖片不多,也做了處理的,有2M足夠了。帶寬只要真實,不用多,夠用,合適就好;或者,先選擇2M,不夠再加,這樣比較穩妥。如果是普通的網站。

比如文字網站,圖片網站,論壇等,佔用的帶寬非常小。5000的訪問量可能也佔用不到2M的帶寬.如果是視頻,下載等為主的網站。可能幾百個人同時在線都需要佔用10M以上的帶寬。

3. 華為雲伺服器配多大的帶寬合適

網站類型有很多,不同的類型需要不同的帶寬,比如說門戶網站,3/5M即可,而視頻網站,往往至少需要100M獨享。

4. 怎麼選擇雲伺服器配置

雲伺服器的配置規格影響價格,也直接決定了它的計算能力和特點,是在采購時要重點考慮的問題。

選雲伺服器配置,看這三個維度

雲伺服器的配置規格主要取決於類型、代別、實例大小三個最重要的維度。

維度一:類型

雲伺服器的「類型」或「系列」,是指具有同一類設計目的或性能特點的雲伺服器類別。

通常來說,雲廠商會提供通用均衡型、計算密集型、內存優化型、圖形計算型等常見的雲伺服器類型。這些類型對應著硬體資源的某種合理配比或針對性強化,方便你在面向不同場景時,選擇最合適的那個型號。


vCPU 數和內存大小(按GB計算)的比例,是決定和區分雲伺服器類型的重要依據之一。

通用均衡型的比例通常是1:4,如2核8G,這是一個經典搭配,可用於建站、應用服務等各種常見負載,比如作為官網和企業應用程序的後端伺服器等。


如果 vCPU 和內存比是1:2,甚至1:1,那就是計算密集型的范疇,它可以用於進行科學計算、視頻編碼、代碼編譯等計算密集型負載。


比例為1:8及以上,就被歸入內存優化型,比如8核64G的搭配,它在資料庫、緩存服務、大數據分析等應用場景較為常見。


圖形計算型是帶有GPU能力的虛擬機,一般用於機器學習和深度學習模型的訓練和推理。隨著 AI的火熱,這類機器也越來越多地出現在各種研發和生產環境中。


在主流雲計算平台上,常常使用字母縮寫來表達雲伺服器的系列。比如,AWS 的通用型是M系列,阿里雲的內存優化型為R系列,Azure的計算優化型為F系列。

https://www.wy.cn/computing/wcloud/all?utm_source=wemedia

5. 大家的雲伺服器,都用的是多大的帶寬

每個用戶都有自己的應用需求,伺服器帶寬使用需求需要結合實際情況,別人家用的不一定適合樓主您。如果您現處於考慮購買雲伺服器階段,不清楚自己應該選擇多大帶寬的雲伺服器,您可以找一家有信譽的IDC公司合作,購買前他們會根據您的應用給您推薦最適合的伺服器。樓主看下英虎網路的伺服器,可以網路搜索喲!這家公司在IDC行業,已經做了十二年,還是上市公司,信譽有保障

6. 購買雲伺服器時帶寬大小應該怎麼選擇

首先你得考慮這些因素:訪問高峰時段的並發數,網站緩存設置,壓縮設置,外部鏈接,例如:訪問高峰時段會有5個人同時訪問,頁面大小1MB,希望訪問下載時間5秒,如果要購買,不妨到小鳥雲官網上看下,自主選擇CPU、內存、帶寬等配置,後期也可隨時擴展配置。

7. 雲伺服器帶寬多少合適

主要和訪問量有關系。
如果是新網站,並且圖片不對,2-3M足以。
如果圖片多,並且圖片大,那最好5M以上。不然客戶打開網站速度會很慢

8. 雲伺服器帶寬要求

帶寬選擇主要是根據您的具體使用來決定的。比如做網站的前期訪問量不大或者軟體數據訪問不大的情況下,可以選擇普通的帶寬,後期的話,隨著訪問量和軟體數據量越來越大的情況下可以增加帶寬或使用彈性伸縮服務。我們公司使用的是華為企業雲的雲伺服器帶寬,其他的雲伺服器應該有所不同http://www.hwclouds.com/proct/elb.html 。

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