經典網路雲伺服器

1. 雲計算和傳統IT相比，有著怎樣的巨大優勢

在雲計算走向成熟之前，我們更應該關注系統雲計算架構的細節，從傳統的架構到雲上大數據，實現了很多的轉變。傳統的大數據平台計算和數據一般都在一起，到雲上之後計算後可能為虛擬機、或容器，存儲和計算是分離的。任何計算節點訪問存儲時都是通過高速互聯網路把數據遷移到本地來，實現的優勢也就是大數據的服務化，靈活配置。因此，藉助強大的計算性能，結合雲計算平台的優勢，從傳統架構的大數據平台向雲上數據的轉變，將給用戶提供更高的靈活性和管理，並能夠為用戶節省大量的成本。

雲伺服器體系架構包含雲處理器模塊、網路處理模塊、存儲處理模塊與系統模塊等。這種架構的優勢使得雲伺服器可以大幅提高利用率。採用多個雲處理器完成系統設計，引入低功耗管理方案完成對系統的集中冗餘管理，同時優化系統設計，去除重復硬體。經過高效的資源整合，提高利用率，從而使得性價比得以提升，引起網站伺服器租用價格的降低。

雲伺服器憑借其合理的網站伺服器租用價格，為各類企業節省大量的業務成本，從而贏得不少企業的青睞。

2. 為什麼越來越多企業用上雲伺服器

【雲伺服器和傳統伺服器的對比】

相較於傳統伺服器的物理性，需要專門的地方建設技機房。並且在前期建設成本高，不靈活、容易造成浪費和不夠用的情況。雲伺服器虛擬化的性質，只需要根據自己的需求【按需租用】前期投入小；軟體、項目實施周期短；彈性大，靈活；雲伺服器廠家做到一定的基礎網路安全和運維。這樣諸多的優點，自然有越來越多企業用上雲伺服器。

雲伺服器種類繁多，有專用宿主機、普通雲伺服器、輕量應用伺服器、黑石物理伺服器、GPU雲伺服器，企業可以針對性的做出選擇，不同種類的雲伺服器適用於不同的使用場景，企業如何選擇適合自己的雲伺服器是重中之重。下面，就拿專用宿主機為例來給朋友們介紹一下關於雲伺服器的優勢吧。

【雲伺服器之專用宿主機】

很多上雲且對安全有一定要求的企業對專用宿主機一定都不陌生，專用宿主機是資源獨享、物理隔離的雲端計算服務，主要用來滿足企業資源獨享、安全、合規的需求。使用專用宿主機可以靈活創建、管理多個自定義規格的雲伺服器實例，自主規劃物理資源的使用。企業在什麼情況下適合使用專用宿主機，以及專用宿主機有哪些特點，一起來看一下。

【專用宿主機的特點】

1.專用宿主機的核心在於安全，是企業資源獨享需求的不二選擇。專用宿主機提供物理機級別的資源獨享。

2.雖然使用的是雲伺服器，但用戶可以自主規劃宿主機內資源的使用，避免其他租戶的資源競爭。所以也一定程度上滿足了安全合規的要求，CPU、內存、磁碟、網路資源均單租戶專用。物理機級別資源隔離，提供敏感業務數據保護、磁碟消磁能力，滿足金融行業強監管需求。

雲主機

【專用宿主伺服器適用場景】

如此優秀的專用宿主伺服器對於企業來說，更適合於兩種場景，一個是金融業務場景，一個是高性能業務場景。

金融業務

首先金融業務往往有更嚴格的安全合規性要求，使用專用宿主伺服器可以在資源共享的同時保證與其他用戶的子機物理隔離，滿足敏感業務數據保護、磁碟消磁需求。

高性能的業務場景

高性能的業務場景下，使用專用宿主機能夠保障物理伺服器資源的獨享，用戶自行規劃專用宿主機上業務的部署，在充分利用資源的同時避免資源搶占。

希望本篇回答可以幫助到你

望採納~

3. 阿里巴巴是用的什麼伺服器阿里巴巴是用的什麼伺服器的

轉載：阿里巴巴選擇ApacheFlink的原因是什麼？本文主要根據阿里巴巴計算平台事業部高級技術專家莫問在雲起大會上的演講進行整理。一棵小樹苗逐漸長成參天大樹；一顆小小的橡實可能長成參天大樹。隨著人工智慧時代的到來和數據量的爆炸式增長，典型的大數據業務場景中，常見的數據處理方式是使用批處理技術處理全量數據和流計算處理實時增量數據。在大多數業務場景中，用戶的業務邏輯在批處理和流處理中往往是相同的。然而，用戶用於批處理和流處理的兩套計算引擎是不同的。因此，用戶通常需要編寫兩套代碼。這無疑帶來了一些額外的負擔和成本。阿里巴巴的商品數據處理往往需要面對增量和全量兩種不同的業務流程，因此，阿里在思考，是否可以有一個統一的大數據引擎技術，用戶只需要根據自己的業務邏輯開發一套代碼就可以廣泛應用了。在這樣不同的場景下，無論是全數據還是增量數據，還是實時處理，都可以有一套完整的解決方案支持，這也是阿里選擇Flink的背景和初衷。目前開源的大數據計算引擎有很多選擇，如Storm、Samza、Flink、KafkaStream等。以及Spark、Hive、Pig、Flink等批量處理。但是同時支持流處理和批處理的計算引擎只有兩個選擇：一個是ApacheSpark，一個是ApacheFlink。從技術、生態等多方面綜合考慮，阿里最終決定將Flink作為統一通用的大數據引擎作為未來的選擇。Flink是一個統一的大數據計算引擎，具有低延遲、高吞吐量。在阿里巴巴的生產環境中，Flink的計算平台每秒可以處理數億條消息或事件，延遲為毫秒級。同時，Flink提供了一次性的一致性語義。保證了數據的正確性。這樣，Flink大數據引擎就可以提供金融數據處理能力。弗林克在阿里的現狀基於ApacheFlink在阿里巴巴搭建的平台於2016年正式上線，從阿里巴巴的搜索和推薦兩個場景實現。目前，包括阿里巴巴所有子公司在內的所有阿里巴巴業務都採用了基於Flink的實時計算平台。同時，Flink計算平台運行在開源的Hadoop集群上。Hadoop的YARN作為資源管理調度，HDFS作為數據存儲。所以Flink可以和開源大數據軟體Hadoop無縫對接。目前，這個基於Flink的實時計算平台不僅服務於阿里巴巴集團，還通過阿里雲的雲產品API向整個開發者生態系統提供基於Flink的雲產品支持。Flink在阿里巴巴的大規模應用表現如何？規模:一個系統是否成熟，規模是一個重要的指標。Flink最初推出阿里巴巴只有幾百台伺服器，現在已經達到上萬台伺服器，在全球屈指可數；狀態數據:基於Flink，內部積累的狀態數據已經是PB規模；事件:如今，每天在Flink的計算平台上處理的數據超過萬億條；PS:高峰期每秒可承擔超過4.72億次訪問，最典型的應用場景是阿里巴巴雙11的大屏；弗螞巧如林克的發展之路接下來，從開源技術的角度，我們來談談ApacheFlink是如何誕生，如何成長的。而阿里又是如何在這個成長的關鍵時刻進來的？你對它做過哪些貢獻和支持？Flink誕生於歐洲大數據研究項目Streaming。這個項目是柏林工業大學的一個研究項目。早期，Flink做的是批量計算，但2014年，Streaming的核心成員孵化了Flink，同年將Flink捐贈給Apache，後來成為Apache最頂尖的大數據項目。同時，Flink計算的主流方向被定位為流式，即使用流式計算來計算所有的大數據。這就是Flink技術誕生的背景。2014年，Flink作為專注於流計算的大數據引擎，開始在開源大數據行業嶄露頭角。不同於Storm、SparkStreaming等流計算引擎，它不僅是一個高吞吐量、低延遲的計算引擎，還提供了許多高級功能。比如提供有狀態計算，支持狀態管理，支持數據語義的強一致性，支持事件時間，水印處理消息無序。Flink核心概念和基本概念Flink區別於其他流計算引擎的地方其實是狀態管理。什麼是狀態？比如開發一套流量計算系統或者任務做數據處理，可能經常需要對數據做統計，比如Sum，Count，Min，Max，這些值都需要存儲。因為它們是不斷更新的，所以這些值或變數可以理解為一種狀態。如果數據源正在讀取Kafka，RocketMQ，可能需要記錄讀取的位置並記錄偏移量。這些偏移變數是要計算的狀態。Flink提供了內置的狀態管理，可以將這些狀態存儲在Flink內部，而不需要存儲在外部系統中。這樣做有以下優點:第一，減少了計算引擎對外部系統的依賴和部署，運維更簡單；其次，在性能上有了很大的提升:如果是通過外部訪問，比如Redis，HBase必須通過網路和RPC訪問。如果Flink在內部訪問這些變數，它只通過自己的進程訪問這些變數。同時，Flink會定期讓這些狀態的檢查點持久化，並將檢查點存儲在分布式持久化系統中，比如HDFS。這樣，當Flink的任務出錯時，它會從最新的檢查點恢復整個流的狀態，然後繼續運行它的流處理。對用戶沒有數據影響。Flink如何保證在檢查點恢復的過程中沒有數據丟失或重復？要保證計算準確，原因是Flink使用了一套經典的Chandy-Lamport演算法，其核心思想是將這種流計算視為一種流拓撲，在這種拓撲的頭部有規律地插入來自源點的特殊屏障，並將屏障從上游廣播到下游。當每個節點接收到所有柵欄時，它將拍攝狀態快照。每個節點完成快照後，整個拓撲將被視為一個完整的檢查點。接下來，無論發生什麼故障，都會從最近的檢查點恢復。Flink使用這種經典演算法來確保語義的強一致性。這也是Flink與其他無狀態流計算引擎的核心區別。以下是Flink解決無序問題的方法。比如星球大戰的序列，如果按照上映時間來看，可能會發現故事在跳躍。在流量計算上，和這個例子很像。所有消息的到達時間與源在線系統日誌中實際發生的時間不一致。在流處理的過程中，希望消息按照它們在源端實際發生的順序進行處理，而不是按照它們實際到達程序的時間。Flink提供了一些先進的事件時間和水印技術來解決亂序問題。以便用戶可以有序地處理該消息。這是Flink的一個非常重要的特點。接下來介紹一下Flink起步時的核心概念和理念，這是Flink發展的第一階段；第二階段是2015年和2017年。這個階段也是Flink發展和阿里巴巴介入的時候。故事源於2015年年中我們在搜索事業部做的一項調查。當時阿里有自己的批處理技術和流計算技術，既有自研的，也有開源的。但是，為了思考下一代大數據引擎的方向和未來趨勢，我們對新技術做了大量的研究。結合大量的研究成果，我們最終得出結論，解決一般大數據計算需求，整合批量流的計算引擎是大數據技術的發展方向，最終我們選擇了Flink。但2015年的Flink還不夠成熟，規模和穩定性都沒有達到實踐的程度。最後我們決定在阿里成立Flink分公司，對Flink進行大量的修改和改進，以適應阿里巴巴的超大型業務場景。在這個過程中，我們團隊不僅改進和優化了Flink的性能和穩定性，還在核心架構和功能上做了大量的創新和改進，並貢獻給了社區，比如:Flink全新的分布式架構、增量式檢查點機制、基於信用的網路流量控制機制和流式SQL。阿里巴巴對Flink社區的貢獻我們來看兩個設計案例。第一個是阿里巴巴重構了Flink的分布式架構，對Flink的作業調度和資源管理做了明確的分層和解耦。這樣做的第一個好處是Flink可以在各種開源資源管理器上本地運行。這種分布式架構改進後，Flink可以原生運行在HadoopYarn和Kubernetes這兩種最常見的資源管理系統上。同時將Flink的任務調度由集中式調度改為分布式調度，使Flink可以支持更大的集群，獲得更好的資源隔離。另一個是實現增量檢查點機制，因為Flink提供了有狀態計算和規則檢查點機制。如果內部數據越來越多，檢查點就會越來越大，最終可能導致做不下去。提供增量檢查點後，Flink會自動找出哪些數據是增量更改的，哪些數據是修改的。同時，只有這些修改過的數據被持久化。這樣檢查點就不會隨著時間的運行越來越難，整個系統的性能也會非常穩定，這也是我們貢獻給社區的一個非常重要的特性。經過2015-2017年對Flink流媒體能力的提升，Flink社區逐漸走向成熟。Flink也成為了流媒體領域最主流的計算引擎。因為Flink最開始是想做一個統一流式、批量處理的大數據引擎，這個工作在2018年就已經開始了。為了實現這一目標，阿里巴巴提出了新的統一API架構和統一SQL解決方案。同時，在流式計算的各種功能得到改進後，我們認為批量計算也需要各種改進。無論在任務調度層還是數據洗牌層，在容錯性和易用性方面都有很多工作需要改進。究其原因，這里有兩個要點與大家分享:●統一的API堆棧●統一的SQL方案我們來看看FlinkAPI棧的現狀。研究過Flink或者用過Flink的開發者應該知道。Flink有兩個基本的API，一個是數據流，一個是數據集。數據流API提供給流用戶，數據集API提供給批量用戶，但是這兩個API的執行路徑完全不同，甚至需要生成不同的任務來執行。所以這和統一API是沖突的，這也是不完善的，

4. 哪位大神對於雲服務比較了解，能否列舉出 百度雲，阿里雲，騰訊雲之間的區別

雲伺服器是所有雲計算服務商提供的最基礎產品，國內雲伺服器就屬BAT(阿里雲、騰訊雲、網路雲)三家企業了，其實廠商一般會根據分配的資源劃分雲伺服器的級別和規格。但是由於採用的基礎硬體、架構和調優技術存在差別，類似配置的雲伺服器之間也可能有較大的性能差異。很多用戶在選購時往往不知道該選擇哪個品牌；如果想了解並比較不同廠商雲伺服器的差異，最好的方式就是運行基準測試。下面就帶給大家BAT(阿里雲、騰訊雲、網路雲)雲伺服器性能評測，希望能為大家選型帶來一點思路。

從上面的信息可知，網路雲的價格是BAT內最實惠的。阿里雲和騰訊雲雖然也有一年8.5折，兩年8.3折，三年5折的優惠；但網路雲的代理商現在手裡有更多的優惠，相比之下網路雲價格更顯實在。

綜合來看，網路雲雖然在市場份額上面佔有率比較小，但是潛力不錯，並且選擇有不錯的折扣，阿里雲的綜合性比較強，騰訊的話，近來的事情你們懂得

文章來源：網頁鏈接

5. 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

6. 什麼是雲服務和雲計算

雲服務

雲服務[1]是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交互模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。[1]雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。雲服務指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關，也可是其他服務。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。

中文名雲服務

外文名CLOUD SERVING

應用領域互聯網

功能信息傳輸、互聯網等行業

相關詞大數據
雲計算是繼1980年代[2]到客戶端-伺服器的大轉變之後的又一種巨變。

雲計算（CloudComputing）是分布式計算（Distributed Computing）、並行計算（Parallel Computing）、效用計算（Utility Computing）、網路存儲（Network Storage Technologies）、虛擬化（Virtualization）、負載均衡（Load Balance）等傳統計算機和網路技術發展融合的產物。
從雲計算的服務模式上看，個人雲的誕生其實是整個雲計算服務整體的一個延伸，個人雲服務領域也必將得以不斷的拓展，其市場價值也會得到凸顯，根據個人雲存儲廠商雲創存儲的雲服務調查報告顯示，目前有將近5000萬的用戶在使用個人雲服務，個人雲服務截止目前的盈收已經達到了2.4億美金，它的市值大約可以到40億美元。通過上述的一組數字我們可以看出，就現階段來說，個人雲的雲計算服務模式仍然還處在一個剛剛起步的階段，作為雲計算的一種，和其他的雲計算服務模式一樣，個人雲在對於信息的存儲方面，也同樣是把用戶的大量數據上傳到雲計算服務提供商的伺服器設備當中，並且由運行在伺服器中的應用程序進行相應的計算，個人用戶可以藉助終端中的客戶端軟體訪問個人雲服務。這點同公有雲以及私有雲的技術原理都是相同的。[1]

特點介紹

通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程伺服器中，企業數據中心的運行將與互聯網更相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。

好比是從古老的單台發電機模式轉向了電廠集中供電的模式。它意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。最大的不同在於，它是通過互聯網進行傳輸的。

7. 阿里雲ecs伺服器實例如何選擇配置

阿里雲ECS雲伺服器選擇頁面比較繁瑣，第一次購買的同學一般都會一頭霧水，筆者今天有時間，來說說關於ECS實例計費模式、公網寬頻、地域選擇、鏡像、雲盤等選擇方法，總結了一下大約是10個步驟：
1. ECS付費模式選擇
阿里雲ECS雲伺服器有三種付費模式：[包年包月、按量付費和搶占式實例](網頁鏈接)，來詳細說下這三種模式及選擇方法：

勾選「分配公網IPv4地址」雲伺服器才有公網IP，不勾選創建後的ECS實例是不可以對外訪問的，不勾選的話，後期可以通過綁定彈性公網IP（EIP）來獲取公網IP。
帶寬計費模式可選按固定寬頻和按使用流量。按固定寬頻就是用戶選擇多少M，阿里雲就分配給用戶多少M的公網寬頻，使用期間寬頻天天跑滿還是沒有流量都隨便，很好理解；按使用流量計費類似我們手機的上網流量，使用多少G支付多少G的錢，為了防止惡意流量攻擊，可以設置寬頻峰值。
哪個快網選擇了固定寬頻計費模式，選擇了1M寬頻，1M寬頻的下載速度是128KB/S。
8. 安全組
安全組是一種虛擬防火牆，安全組用於設置網路訪問控制。比如平時開放或禁用埠，都可以通過安全組配置。默認即可，因為ECS實例創建後可以修改。
安全組默認開放了22號埠和3389號埠，為了方便用戶遠程連接。
9. 彈性網卡
彈性網卡一般用於高可用集群搭建，有要求就自定義選擇，無要求就默認，後期也可以更換的。
10. IPv6
有的ECS實例規格支持IPv6，有的不支持。分配的IPv6地址默認為私網地址，想要使用IPv6公網寬頻需要另外購買。對IPv6沒有要求就默認即可。
然後提交訂單即可。
以上是小編測試的自定義選擇ECS雲伺服器的詳細過程，等有時候再寫一篇關於控制台的使用，阿里雲可能是產品太多吧，有點亂了。