云自研服务器怎么样

❶ 国内云服务器哪家比较好

移动云云主机基于自研服务器及Intel新一代IcelakeCPU研发，云主机主频最高可达到3.4GHz，内存最大可达TB级别⌄与阿里、华为能力持平。

❷ 国内私有云做得怎么样

B端是需要熬的，特别是私有云这个领域，基本上都是大B用户，客单价基本100W以上。

现在的私有云市场基本还是被传统IT的供应商，集成商占有着。目前能够选择私有云的用户，基本上都是由于合规，安全，稳定等因素，限制了他们公有云的使用。比如电力，银行，证券等传统行业，一直以来都是传统的IBM小机，EMC存储，Oracle数据库等传统架构，对于他们来说稳定安全才是第一位的，由于历史包袱的存在，因此在技术更新迭代上，他们会落后于互联网企业。

然而随着云技术的兴起，传统巨头Dell，Oracle，IBM等，包括神码这些大的集成商，都在谋求在云计算市场上的突破。考虑到自己大B客户的使用场景，纷纷推出了私有云架构，利用自己现有的客户优势和产品特点，迅速抢占市场。

总之，私有云是个看似客户量少，但是价值和潜力巨大的市场，说简单点，只要产品好，客户不差钱。但是，这就意味着对应的产品一定要有自己的特点和核心价值，比如华为在网络上有优势，Dell在存储上有优势等。大B用户基本都是传统IT的使用用户，所以对主流厂商产品非常了解，如何利用现有的产品优势，去打动自己的用户，才是私有云厂商需要思考的地方。

❸ 阿里自研处理器商用－倚天

在自研ARM处理器上，不只是苹果的M1系列取得了突破，中国厂商在这方面同样也有骄人的成绩，阿里云去年推出了倚天710处理器，这是全球首个5nm ARM架构服务器处理器，最高128核，现在已经开始商用了。

阿里云最近推出了ECS g8m 实例，是阿里云第一款使用自研倚天710 CPU的实例，主要针对通用计算、云原生以及Android in Cloud等场景，号称是阿里云算力性价比最高规格族。

此外，阿里还对比了上代使用第三代Intel Xeon可扩展处理器（Ice Lake）的情况，后者基频2.7 GHz，全核睿频3.5 GHz，倚天710是2.7GHz频率，ECS g8m 实例算力性价比提升100%，并且网络、存储性能指标对比上一代ARM实例提升100%。

2021年10月份，阿里巴巴旗下半导体公司平头哥发布自研云芯片倚天710。

该芯片是业界性能最强的ARM服务器芯片，性能超过业界标杆20%，能效比提升50%以上。倚天710是阿里云推进“一云多芯”策略的重要一步，也是阿里第一颗为云而生的CPU芯片，将在阿里云数据中心部署应用。

倚天710采用业界最先进的5nm工艺，单芯片容纳高达600亿晶体管；在芯片架构上，基于最新的ARMv9架构，内含128核CPU，主频最高达到3.2GHz，能同时兼顾性能和功耗。在内存和接口方面，集成业界最领先的DDR5、PCIe5.0等技术，能有效提升芯片的传输速率，并且可适配云的不同应用场景。

❹ 阿里云服务器ECS如何选择性能测试PTS助你测试和选择阿里云服务器

阿里云服务器ECS如何选择？很多新手用户并不知道PTS是什么，如果你不知道如何选择阿里云服务器ECS产品，性能测试PTS可以很好的帮助你快速对云服务器进行压力测试，从而助你选择适合自己的阿里云服务器ECS，下面是性能测试PTS详解！

阿里云开发者社区最近推出了一个“ ECS 选款利器！PTS助您快速上云 ”活动，PTS性能压测包仅需0.99/月起，真实模拟，免去繁琐的搭建和维护成本！现在您可以只支付10块钱不到的试用成本，即可体验使用 PTS 来帮助 ECS 进行容量规划选择合适规格的整个流程！
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性能测试PTS（Performance Testing Service）是具备强大的分布式压测能力的SaaS压测平台，可模拟海量用户的真实业务场景，全方位验证业务站点的性能、容量和稳定性。

PTS旨在简化性能压测本身的工作。
PTS目标是将性能压测本身的工作持续简化，使您可以将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身。在PTS平台上，您可以用较低的人力和资源成本，构造出最接近真实业务场景的复杂交互式流量，快速衡量系统的业务性能状况，为性能问题定位、容量配比、全链路压测的流量构造提供最好的帮助。进而提升用户体验，促进业务发展，最大程度实现企业的商业价值。

业务场景
PTS广泛应用于各种压力测试和性能测试场景，包括但不限于以下场景：

PTS孵化于服务阿里巴巴全生态五年以上的单链路、全链路压测平台，是阿里巴巴内部最佳实践的输出。该平台对内除了支持日常的外部流量压测之外，同时支持了大大小小的促销活动，如天猫双11、双12和年货节等。

压测流程
PTS提供全面高效的压测流程：

压测流程说明：
1.在PTS控制台上，准备压测API数据，构造压测场景，定义压测模式、量级等；支持随时启停压测，压测过程中可调速。
2.压测启动后，PTS后台的压测控制中心将自动调度压测数据、压测任务和压测引擎。
3.通过随机调度全国上百个城市和运营商的内容分发网络CDN （Content Delivery Network）节点，发起压测流量。保证从虚拟用户并发量、压测流量的分散度等维度都接近真正的用户行为，压测结果更加全面和真实可信。
4.通过压测引擎向您指定的业务站点发起压测。
5.压测过程中，通过集成云监控、ARMS（应用实时监控服务）产品，结合PTS自有的监控指标，实时采集压测数据。
6.在PTS控制台，实时展现压测数据，进行过程监控；压测结束后，生成压测报告。基于整个压测场景的性能表现，定位性能问题、发现系统瓶颈。

压测创建方式
PTS支持以下4种方式创建压测场景（或称压测用例），如下图所示：

说明：
方式一：PTS自研零编码可视化编排，使用自研强大引擎压测。
方式二： 使用PTS自研云端录制器，零侵入录制业务请求并导入1中的自研交互中进行进一步设置。
方式三： 将导入脚本压测 1中的PTS自研交互中，使用PTS自研引擎。
方式四：JMeter压测并使用原生JMeter引擎进行压测，PTS提供自定义的压力构造和监控数据汇聚等产品服务。
其中，方式一、二、三由于使用了PTS的自研引擎，具备RPS（Requests per Second）吞吐量压测模式、秒级启动、实时控制、定时压测和流量遍布全国运营商网络的差异化能力。
方式一是PTS最核心的一种压测场景创建方式，所有资源包均可使用。其他几种创建方式面向不同规格资源包开放。

适用于多业务场景
不论您处于哪个行业，在以下业务场景（但不限于），PTS都是您值得信赖的性能测试工具。

适用行业广泛
PTS应用行业广泛，涉及电商、多媒体、金融保险、物流快递、广告营销、社交等等。
PTS服务阿里巴巴全生态多年，支持了天猫双11、双12、年货节等大促活动。植根于电商行业的PTS，对电商的典型业务模型支持得更友好，压测来源更广泛，脉冲能力和流量掌控能力更强。
PTS自商业版发布以来，吸引了来自多媒体、金融保险、政务等众多行业的用户，以其强大的压测场景编排能力和报表能力，帮助用户快速发现问题，进行针对性地调优，提升了系统承压能力。

适用于多种网络环境
不论您的业务位于公有云、专有云、混合云或者自建IDC中，只要能够通过公网访问，PTS都能够通过遍布全国上百个城市和各运营商的CDN节点发起压测流量，最大程度地模拟真实业务场景。

适用于使用HTTP/HTTPS/WebSocket等协议的客户端
PTS本身的GUI模式支持HTTP/HTTPS协议的压测，无论您的客户端是自研的App、移动端网页、PC端网页、微信小程序还是C/S结构的软件，都可以使用PTS进行压测。PTS同时集成了开源JMeter，支持更多的协议和场景，例如您可以通过“JMeter + WebSocket插件”的方式，对使用WebSocket协议的客户端进行压测（在PTS上传相应的插件JAR文件即可），其他协议以此类推。

下面以电商典型业务场景为例，为您介绍如何在PTS中编排压测场景。
什么是压测场景
要发起一次性能压测，首先需要创建一个压测场景。压测场景中包含一个或多个并行的业务，每个业务包含一个或多个串行的请求。

示例
淘宝网需要对产品A和B相关的页面（即存在多个API）进行压测，假设其主要业务场景为：
业务A：浏览产品A。
业务B：购买产品B（登录 → 浏览产品B → 加入购物车 → 提交订单）。
那么在压测场景中的设置如下。

串联链路1：浏览产品A 和串联链路2：购买产品B是并行关系。
根据业务逻辑，一部分用户在浏览产品A，另一部分用户在进行购买产品B的一系列操作，即两个业务是同时发生的，所以将它们设置为两个串联链路，压测中会并行发起请求。

串联链路中的多个API是串行关系。
根据业务逻辑，串联链路2：购买产品B中的一系列用户行为是存在先后顺序的，所以将这些存在先后关系的API添加到一个串联链路中，PTS压测中会按照顺序发起压测。

综合来看，在压测中，示例中的浏览产品A的API和登录的API，会同时发起压测流量。更多性能测试PTS场景示例，可参考阿里云帮助资料： 性能测试 PTS>最佳实践

❺ 如何看待阿里平头哥发布的5nm自研云芯片倚天710意味着什么

这里计算的是整个物理CPU 128核的SPEC int Rate跑分是440，是多套Spec int的基准程序互不相干的情况下的跑分，是用来评估CPU理论上的计算能力。128个核的计算能力，能跑440，在这个指标上来说，是不错的。

倚天710是业界性能最强的ARM服务器芯片，性能超过业界标杆20%，能效比提升50%以上。倚天710采用业界最先进的5nm工艺，单芯片容纳高达600亿晶体管；在芯片架构上，基于最新的ARMv9架构，内含128核CPU，主频最高达到3.2GHz，能同时兼顾性能和功耗。

在内存和接口方面，集成业界最领先的DDR5、PCIe5.0等技术，能有效提升芯片的传输速率，并且可适配云的不同应用场景。

倚天710的研发成功代表着阿里云推进的“一云多芯”策略有迈进了重要的一步，这也是阿里第一颗为云而生的CPU芯片，将在阿里云数据中心部署应用。

未来发展：

除了OS适配外，大量的中间件，应用都是基于原来的X86服务器开发，相应的也需要适配。同时，X86的指令流水跟ARM的指令流水机制不同，比如MySQL在ARM服务器上，会出现指令乱序发射导致的问题，需要MySQL做一些修改。

漫漫生态路，只有等服务器开卖了，才能真正的在服务器上进行生态构建。

❻ 问下云服务贵吗

云服务器作为一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务，性价比高，可以按需购买资源，价格并不算贵。

  有些用户觉得云服务器比虚拟主机贵，这是因为云主机是独立资源，而虚拟主机是共享资源，无论是安全稳定性、访问速度、资源升级拓展等，云主机的性能都要比虚拟主机优异很多，所以价格也要相应贵一些。

  从成本方面来讲，云计算服务器所需要付出的也远比用户想象的多。

  1.硬件设施成本

  硬件成本主要是采购服务器、交换机及其零部件，实力雄厚的大厂还会采购硬件负载均衡和硬件存储，科研机构还会自研整柜服务器。IT基础设施包括：入门服务器折旧费、服务器软件折旧费、服务器能耗费用及场地租金、维护管理设备的人力资源费用和保存文件的其它支出等等。

  2.机房电力和网络成本

  电力是机房实打实的资源，IDC要24小时不间断供电。大型云服务商都是自营无利润IDC、整柜服务器、高效散热系统，高品质机房的电力成本可想而知。网络成本包含IP和带宽，IP地址资源紧张，费用较贵。带宽是云计算运营的硬成本。此外，还有还有ddos攻击问题、IP段被污染问题、ICP备案问题也在提高网络成本。

  3.资源闲置成本

  巨大的服务器采购体量必然会造成极大的资源闲置，假设一次采购上架200柜服务器，那就要售出5万台虚拟机才能充分利用硬件。硬件从上架之时就在不停的折旧。

  4.技术人力成本

  对云主机公司来说，高薪招揽技术人才可以提高公司核心竞争力，也是客户后期技术支持的保障。而一般技术员工待遇都比较高，所以技术和人力也是非常大的支出。

  云服务器怎么算费用的

  云服务器是一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务， 帮助您快速构建更稳定、安全的应用，提升运维效率，降低IT成本。在购买云服务器时，费用主要在这些方面：CPU、内存、带宽，以及硬盘大小，此外辅助的快照功能、安全防护等。

  云服务器费用支付模式，有包年包月、按时付费。

❼ 云服务器和云虚拟主机有什么区别

云服务器和云虚拟主机的主要区别如下：

1、定义不同

云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务；

虚拟主机是利用网络空间技术，把一台服务器分成许多的“虚拟”的主机，每一台网络空间都具有独立的域名和IP地址，具有完整的Internet服务器功能。

2、特点不同

云服务器的特点：弹性扩展，配置可升级，按需付费；简单高效，无须提前采购机器，即开即用，快速业务部署；独立操作系统，硬件资源的隔离+独享带宽；集中化的远程管理平台+多级业务备份。

虚拟主机的特点：费用低廉，适合新手；管理简单，无须配置网站环境，上传网站程序即可；共享资源，稳定性不足。

3、管理方法不同

云服务器可远程桌面进行管理，虚拟主机只能采用ftp进行管理。

❽ 腾讯云服务器和阿里云服务器的区别是什么

阿里云的基因是电商，双1112大家都有目共睹；腾讯云的基因是游戏和社交，多大的流量大家也都知道。

区别并不大。只是阿里云在这个行业起步较早，积累的经验更丰富，后者起步晚，经验相对不足。

阿里云是有共享型主机和独享型主机的，而腾讯云都是独享型主机。

为了加深理解，请移步阿里云共享型和腾讯云标准型S2服务器区别在哪？如何选择？

阿里云 ECS 共享型和通用型(独享)实例区别在哪？如何选择？

腾讯云VPS主机是独享型主机吗？如何选择？

放这些文章内容就是为了加深你对这两家的了解，看看哪个更适合自己的。因为这里篇幅短，也说不清楚。

我在这两家都有用，实际体验无区别。头像里面的博客放在腾讯云了，你可以去搜索试试速度如何，体验一下，然后再拿主意。

❾ 为什么只有阿里云和AWS拥有自研云数据库的能力

很多国产数据库乘风破浪

我们正处在一个数据库技术大爆炸的时代。

这几年，NoSQL数据库、NewSQL数据库、时序数据库、图数据库、分布式数据库、超融合数据库等专业数据库技术发展势头很猛，国产数据库的表现也相当亮眼。

过去十年，是互联网发展的黄金十年。与此对应的是业务系统访问并发呈指数级上升，海量数据计算和分析需求越来越普遍，传统单机系统在业务支撑、成本、开放性等方面均面临巨大挑战，数据库垂直扩展模式难以维护等困境。

眼看着数据库性能瓶颈快要扼住发展的喉咙，摆在这些长久依赖Oracle、IBM等传统数据库的巨头们面前的，只有两条路：要么开启无限加量的PLUS模式，即更换更多更强的服务器、硬盘、内存、CPU等，要么自研能满足业务发展需求的数据库。

开拓者们的眼光一开始就聚焦在更长远的未来，他们发现即便是系统变成真正的“傻大粗”，也只是解了燃眉之急，不能从源头解决问题。

再看一眼像Oracle、IBM等传统数据库高昂的拓容价格，像阿里这样的富一代也吃不消哇！

那么，自研数据库，走起！

2010年后，云计算和开源社区兴起，国产数据库开始了弯道超车。

2019年被认为是国产数据库的元年。

这一年，众多国产数据库产品闯入了我们的视线，热度不断攀升；这一年，OceanBase登顶TPCC，并于一年后再次刷新自己的记录。

从刀耕火种到摘下Oracle在数据库领域的皇冠，国产数据库经历的是一段不被理解和不被看好的岁月。

在国外数据库先驱长期占据市场优势的情况下，国产数据库要想杀出重围，一是要付出多倍努力，二是要拿出更强的产品才能在客户面前更有底气。

当然，国产数据库发展至今，已然是百花齐放。未来，国产数据库的发展趋势相对也比较明显，即往云原生和分布式发展。

金融级分布式数据库应运而生

数字时代，数据成为各家必争之地。

在金融应用场景下，国内数据库市场于近几年开始发生变化。

随着应用层和业务层的压力加大，金融机构对分布式技术架构转型的需求应运而生。

作为软件系统的三大底层技术（操作系统、中间件、数据库）之一，数据库成为系统往分布式架构转型的枢纽。

不过，在早年国外传统数据库厂商盘根错节的“蚕食”下，这个核心变得又硬又难啃！

面对如今市场的需求变化，传统数据库系统呈现出一个通病：又笨重又贵。

再是，随着诸如2013年“棱镜门”事件的爆发，各界越来越重视数据安全和技术自主可控。

此外，金融机构对快速、灵活、可伸缩性、创新、敏捷等开发能力需求大大提升，出于对长期IT建设的成本考虑，自主可控更是成为他们出于自身长远发展考量的刚需。

数字化时代，金融机构的整体架构正处于往分布式、云原生、微服务等方向发展的关键时刻，数据库的选型便显得至关重要。

根据中国人民银行发布的《金融 科技 （FinTech）发展规划（2019-2021年）》，我国将有计划、分步骤地稳妥推动分布式数据库产品先行先试，形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案，为分布式数据库在金融领域的全面应用探明路径，确保分布式数据库在金融领域稳妥应用。

目前已有不少业界实践证明了分布式数据库应用于金融场景的可靠性。同时，金融级分布式数据库云化已经在路上。