㈠ 阿里云的服务器4核8g,10M带宽并发访问,能支持多少用户
没有准确的答案的。
这款配置还是相对较高的配置,以官网来说,每天大概500ip,PV大概3000左右,同时在线人数最多不会超过50人吧,这种流量相对一个企业站来说还算可以,这个服务器完全可以符合要求,目前运行了相当长时间,服务器没有出现过任何中断,截取Alexa的排名数据仅供参考。
(1)阿里云服务器能满足百万人在线吗扩展阅读:
这款配置的峰值并发用户应该可以到几百个用户,这里有太多因素决定同时并发数了,比如网站图片视频数量多少,数据库是否和文件服务器分开,每个用户在站点上打开的页面多少等都会影响服务器负载。
另外这些数据其实都只是一个预估的数据,显示情况远比理想状况复杂很多很多,比如要是在这台服务器安装配置一些额外的服务,而当前服务运行的进程可能就会直接对服务器造成负载的提升等等。
因此能支持多少用户这种问题本身就是一个伪命题,要具体情况具体分析,不过可以肯定的是这个配置可以支持绝大部分企业站点的正常运行相当长时间。
㈡ 阿里云服务器,1核cpu 1内存 1M宽带可以支持多少人访问
从理论上说阿里云服务器,1核cpu 1G内存 1M宽带能够支持 3000 PV的每天访问量,具体要看网站程序的复杂程度,耗费CPU 内存的程度。
比如说 wordpress程序用这个配置运行就是可以的。超过5000PV的话就要考虑升级配置了。
记得之前贴过阿里云服务器1核1G内存1M带宽能跑多少流量?能放几个网站?的内容,可以说正好符合你的提问,所以拿来给你看看,希望能帮助到你解决这个问题。
㈢ 承受每天百万级访问量的网站需要多少台服务器
服务器的构成与微机基本相似,有处理器、硬盘、内存、系统总线等,它们是针对具体的网络应用特别制定的,因而服务器与微机在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面存在差异很大。
一台独立服务器同时承受4到5万访客在线,差不多还能保证不影响速度,算下来20到30台服务器,就是一个小机房。
㈣ :阿里云基础版ecs云服务器2核2g服务器能同时上线多少人
同时上线5人。
经查询阿里云服务器官网可知,云服务器2核2G正常情况下能支持5人访问。
云服务器(ECS)是阿里云提供的一种基础云计算服务。
㈤ 阿里云服务器8核16gb 带宽35能同时在线多少人
同时在线大概1万人左右
㈥ 一千万用户阿里云服务器多大
目前阿里云的服务器是在一栋四层的大楼中,拥有四层机房。
并且阿里云服务器还在不断地扩大地方,因为用户越来越多所以承载力不断在下降。
阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。
阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户
㈦ 阿里云的服务器4核8g,10M带宽并发访问,能支持多少用户
你这个配置还是蛮高的,我经历过的同样配置,阿里云服务器可以支持每天访问量几十万PV的图片网站使用,都是高清大图片的那种。
如果你要问并发数量,这个看你跑什么业务了。图片网站在线人数也不少啊,而且我知道的是把图片扔到OSS上面去了,不然单一服务器怕是抗不住这个访问量的,会卡的。
为了给你提供更详细的的参考,请看大流量高清图片网站需要使用哪些云服务,希望这里面的内容能帮到你。
根据你实际业务情况选择云服务,到达你这个访问量的业务量都挺大的,单一的服务器怕是不太容易抗住。
㈧ 阿里云的服务器4核8g,10M带宽并发访问,能支持多少用户
蟹妖~~关注极迭代,和小伙伴一起看___4核8G+10M带宽属于比较好的机器了,能够满足大部分场景的需要。但要说能支持多少用户,就不能这样拍脑袋得到答案。用户支撑数量是由很多因素构成的,比如用的语言、架构、处理的业务类型、数据大小等等,这是一个不断调优的过程。
首先需要确定业务类型
不同的业务会有不同的特点,有些CPU占用比较高,比如内存计算类的;有些内存占用高,比如数据处理类的;有些需要大带宽,比如网络爬虫类的;有些磁盘占用高,郑者仿比如图片和数据库类的。同样配置的机器跑不同的业务,效果就会天差地别,而且未用到的资源就大大的浪费了。根据自己的业务类型,调整机器的资源嫌亏配比,是节省资金,提高支撑能力的好办法。其次确定数据尺寸
网络传输的数据尺寸决定了带宽的占用程度,尺寸越小带宽越大,单位时间能够接入和处理的用户请求就更多。那么减少无效的数据传输,减少请求包的大小,是提高用户接入能力必须考虑的地方。采用合理的语言架构
经过良好设计的系统,和随意堆砌的系统,接入能力是完全不同的。为了解决资源浪费问题,可以采用Docker之类的容器化,微服务化,能够有效的提高资源使用率,减少服务器压力喊纤。采用Nginx或Tengine、开启NIO、开启压缩、以及设置静态和局部缓存等,降低服务器负载采用MongoDB、NoSQL数据库,降低数据查询压力提高响应速度....总之一句话:尽力减少前端无效请求,后端尽力将请求在靠近用户侧解决掉,避免业务过长,堆积在后端底层。不断测算和调优
支撑的TPS数,是需要不断监控不断调优的。很多时候,一个微小的参数调整,都能带来成倍的性能提高。一个数十秒的业务请求,也许调优后就能在几十毫秒完成。真正的线上服务,持续监控和持续调优是长期进行的。