阿里雲解析容錯伺服器如何切換

⑴ 雲主機和伺服器的區別

雲主機和伺服器的關系就是雲伺服器和物理伺服器的關系，區別如下：

雲主機（雲伺服器）

概念：雲伺服器是一種簡單高效、安全可靠、處理能力彈性伸縮的計算服務，用戶無需提前購買以那件，即可迅速創建或釋放任意多台雲伺服器。這種伺服器，不用花錢購買主機、硬碟、CPU、內存等硬體回來自己組裝，它可以很快的在網頁上完成創建，也可以很方便的在後期增加CPU個數、提升內存、增加硬碟容量、提高網路帶寬等，這一切，不需要你像實體機一樣要斷電，拆開機箱進行增加，只需要暫停伺服器的運行，然後在網頁頁面的後台管理上點點滑鼠就能完成，更不用擔心新增的硬體兼容性好不好，因為那一切都是虛擬的。

伺服器（物理伺服器）

概念：物理上的單獨實體伺服器，就像個人PC電腦，構成包括CPU、硬碟、內存等，通俗一點說，就是配置更青大，穩定性、安全可靠性更高的電腦。（易邁雲 推出企業0元購買雲伺服器 )。

兩者區別：

• 傳統伺服器有產權，因為他具備一台實體伺服器，而雲伺服器只是一種服務，沒有任何產權。

• 傳統伺服器是獨立的伺服器，所有功能由自己完成，而雲伺服器則是一個集群，功能需要相互之間協助完成；

• 傳統伺服器在性能上更加穩定，數據的隱蔽性更高；

• 雲伺服器可以按需進行配置購買，性價比高，成本控制更靈活；

• 雲伺服器可以整合、分析、處理各類型數據，相對於物理伺服器而言，效率更高；

• 物理伺服器硬體損壞需更換，影響使用，雲伺服器不會，因為雲伺服器依附於物理伺服器中。

而國內提供該服務的又阿里雲、騰訊雲、網路雲、藍隊雲等可供選擇，大廠的貴，小廠的就降價比更高點。

⑵ 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:阿里巴巴為什麼選擇ApacheFlink？

本文主要整理自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。

一棵大樹從一棵小樹苗長成；小小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，在典型的大數據業務場景中，最常見的數據業務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。但是，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。無疑，這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，所以阿里在想，我們能不能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。

技術、生態等多方面綜合考慮。首先，Spark的技術思路是模擬基於批量的流量計算。另一方面，Flink使用基於流的計算來模擬批處理計算。

從技術發展的角度來看，用批處理來模擬流程存在一定的技術局限性，這種局限性可能很難突破。Flink基於流模擬批處理，在技術上具有更好的可擴展性。從長遠來看，阿里決定將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平流層。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，同溫層的核心成員孵化了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。

是什麼狀態？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冗餘？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的一個很重要的特點。

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付諸實踐。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，不是最終的解決方案。在運行時之上，應該有一個統一批量流程集成的基礎API層，我們希望API層能夠統一。

因此，我們將在新架構中採用一個DAG(有限非循環圖)API作為批處理流的統一API層。對於這種有限無環圖，批量計算和流量計算不需要明確表示。開發者只需要在不同的節點和不同的邊定義不同的屬性，就可以規劃數據是流屬性還是批屬性。整個拓撲是一個統一的語義表達，可以集成批量流。整個計算不需要區分流量計算和批量計算，只需要表達自己的需求。有了這個API，Flink的API棧就統一了。

除了統一的基礎API層和統一的API棧，SQL解決方案在上層也是統一的。而批處理SQL，我們可以認為有流計算和批處理計算的數據源，我們可以把這兩個數據源模擬成數據表。可以認為流數據的數據源是一個不斷更新的數據表，而批量數據的數據源可以認為是一個相對靜態的表，沒有更新的數據表。整個數據處理可以看作是SQL的一個查詢，最終結果也可以模擬成一個結果表。

對於流計算，它的結果表是一個不斷更新的結果表。對於批處理，其結果表是相當於一次更新的結果表。從整個SOL語義表達來看，flow和batch是可以統一的。此外，流SQL和批處理SQL都可以使用同一個查詢來表示重用。通過這種方式，所有流批次都可以通過同一個查詢進行優化或解析。甚至許多流和批處理操作符都可以重用。

弗林克的未來方向

首先，阿里巴巴要基於Flink的本質做一個全能的統一大數據計算引擎。放在生態和場景的地面上。目前Flink是主流的流計算引擎，很多互聯網公司已經達成共識，Flink是大數據的未來，是最好的流計算引擎。接下來的重要任務是讓Flink在批量計算上有所突破。在更多的場景下，已經成為主流的批量計算引擎。然後進行流量和批次的無縫切換，流量和批次的界限越來越模糊。使用Flink，在一個計算中，可以同時進行流量計算和批量計算。

第二個方向是Flink得到更多語言的生態支持，不僅僅是Java，Scala，還有Python和Go進行機器學習。未來希望用更豐富的語言開發Flink計算任務，描述計算邏輯，連接更多生態。

最後不得不說AI，因為很多大數據計算需求和數據量都在支撐非常熱門的AI場景。所以我們會在完善Flink流批生態的基礎上，繼續往上走，完善上層Flink的機器學習演算法庫。同時，Flink會借鑒成熟的機器，深度學習融合。比如Flink上的Tensorflow，可以用來整合大數據的ETL數據處理和機器學習的特徵計算、特徵計算，以及訓練的計算，讓開發者同時享受多個生態系統帶來的好處。

阿里巴巴雲境是什麼東西？

這個是阿里巴巴做的一款信息化系統產品，主要針對中小企業，它的伺服器??硬體的支持，都是阿里放在雲端的。相當於都是由阿里來幫你管理數據??，客戶的硬體投入非常低，系統管理成本也很低，通常是以年費的形式來運行。

為什麼阿里巴巴，騰訊等這些公司要把伺服器放在美國？

為了讓美國人民享受到阿里巴巴和騰訊的服務啊，另外國內的人到美國去，也是需要相關的服務的。

阿里巴巴屬於哪個行業？

阿里巴巴主營屬於電子商務，還包括互聯網金融、電子支付、物流等。同時，阿里巴不斷發展還涉及到更廣的領域，比如傳媒、物聯網等。

阿里巴巴集團本家產業：阿里巴巴、淘寶、支付寶、阿里軟體、阿里媽媽、口碑網、阿里雲、中國雅虎、一淘網、淘寶商城、中國萬網，聚劃算、雲峰基金、螞蟻金服。

一般的網店需要多大的伺服器？

不需要因為你申請的淘寶店是一個虛擬空間來著，在阿里巴巴自已建設的機房之中，可直接使用，無需自備伺服器。直接裝修店鋪，上架商品即可

阿里千島湖數據中心建在湖底嗎？

是的，阿里巴巴的一個伺服器中心就放在千島湖湖底。阿里雲千島湖數據中心建築面積30000平方米，共11層，可容納至少5萬台設備。作為水冷驅動的工業數據中心建設的模板，很有創新性和代表性。數據中心90%時間不需要電製冷，深層湖水通過完全密閉的管道流經數據中心，幫助伺服器降溫，再流經2.5公里的青溪新城中軸溪，作為城市景觀呈現，自然冷卻後又回到千島湖。

⑶ 什麼是雲伺服器

問題一：什麼是雲伺服器？？？ 雲伺服器就是在多台傳統物理機集群虛擬出來的伺服器，存儲量大，安全，能彈性所需配置，熱遷移，均衡負載等特點。只要涉及到互聯網IT這個行業都能用到雲伺服器

問題二：雲伺服器到底是什麼作用，能用來干什麼 雲伺服器，從使用的角度來說，就是一個伺服器主機。
所謂的伺服器，就是一台電腦，只是其配置和物理結構遠優與普通家用主機。比如說，可以安裝多個CPU，能插2個電源，壞了一個另外一個依舊能使電腦正常運行，可以在不關機的情況下直接更換壞掉的電源，硬碟也組建了RAID陣列，可以在壞了一塊硬碟的情況下直接不關機更換硬碟，擁有容錯能力的內存，更強悍的主板等等，當然這些都是一台實體伺服器所具備的。
所謂的雲伺服器，是指在實體伺服器的操作系統下，利用軟體，虛擬出來的伺服器。這種伺服器，不需要你花錢去買主機、硬碟、CPU、內存等硬體回來自己組裝，它可以很快的在網頁上完成創建，也可以很方便的在後期增加CPU個數、提升內存、增加硬碟容量、提高網路帶寬等，這一切，不需要你像實體機一樣要斷電，拆開機箱進行增加，只需要暫停伺服器的運行，然後在網頁頁面的後台管理上點點滑鼠就能完成，更不用擔心新增的硬體兼容性好不好，因為那一切都是虛擬的。
虛擬出來的伺服器，也就是雲伺服器，它運行時所佔用的是實體伺服器的資源，只是一台實體伺服器不可能只生成一個雲伺服器，很多個雲伺服器都在同一台實體伺服器上運行，運行的多了，實體伺服器也會卡。
除了可以方便的提高配置和性能外，雲伺服器還有很明顯的優勢：不用你來維護實體伺服器、不佔用自己的空間擺放實體伺服器、不用擔心淘汰下來的實體伺服器如何處理、很多人用同一台實體伺服器可以攤薄成本、很多人用同一套網路設備（如防火牆、路由器、防病毒牆等）同樣也可以減少初期投入、降低投入風險，萬一哪天不幹了，不用發愁那些硬體設備怎麼處理。
在使用上，我們大家都知道，即使是實體伺服器，若不在身邊，也可以通過遠程工具來登錄和管理，比如用遠程桌面來登錄，用FTP工具來傳送文件。而雲伺服器，由於看不見摸不著，是必須通過遠程來操作的。
另外，你若真的很想了解雲伺服器，我建議你去網上搜一個很有名的虛擬機軟體「VMware Workstation」，弄個破解版下來，自己動手裝好，試一試創建一個虛擬機然後給虛擬機再裝個系統玩玩，到時候你就知道什麼是虛擬伺服器了。

問題三：雲伺服器是什麼意思。 你好.我來解答下你的問題.
雲伺服器就是雲主機的意思.它是在一組集群伺服器上劃分出來的多個類似獨立主機的部分.集群中的每台伺服器會有雲主機的一個鏡像備份.當其中一台機器出現故障時.系統會自動訪問其他機器上的備份.從而保障了數據的安全與穩定性.它與伺服器一樣.有獨立的IP.獨立的操作系統.內存.帶寬等.在功能與使用方法上也與伺服器一模一樣.而且價格比獨立伺服器要便宜的多.
海騰數據楊闖為你解答.若有雲主機相關問題需要幫忙的可以找我

問題四：雲伺服器與普通伺服器的區別？ 普通伺服器：伺服器指一個管理資源並為用戶提供服務的計算機軟體，通常分為文件伺服器、資料庫伺服器和應用程序伺服器。運行以上軟體的計算機或計算機系統也被稱為伺服器。是實實在在的物理機器。

雲伺服器：雲伺服器是在一組集群主機上虛擬出多個類似獨立主機的部分，集群中每個伺服器上都有雲伺服器的一個鏡像，從而大大提高了雲伺服器的安全穩定性，除非所有的集群內伺服器全部出現問題，雲伺服器才會無法訪問。雲伺服器整合了計算、存儲與網路資源的IT基礎設施，能提供基於雲計算模式的按需使用和按需付費能力的伺服器租用服務。每個用戶獨佔主機資源，不同用戶之間不會面臨資源的搶占；良好的物理隔離，確保主機不會因其他用戶主機故障相互影響。
群英雲伺服器，49元一個月，帶高防。

問題五：雲伺服器ECS是什麼 雲伺服器 Elastic pute Service（ECS）是阿里雲提供的一種基礎雲計算服務。使用雲伺服器ECS就像使用水、電、煤氣等資源一樣便捷、高效。您無需提前采購硬體設備，而是根據業務需要，隨時創建所需數量的雲伺服器實例，並在使用過程中，隨著業務的擴展，對雲伺服器進行擴容磁碟、增加帶寬。如果不再需要雲伺服器，也可以方便的釋放資源，節省費用。
雲伺服器 ECS 實例是一個虛擬的計算環境，包含了 CPU、內存、操作系統、磁碟、帶寬等最基礎的伺服器組件，是 ECS 提供給每個用戶的操作實體。一個實例就等同於一台虛擬機，您對所創建的實例擁有管理員許可權，可以隨時登錄進行使用和管理。您可以在實例上進行基本操作，如掛載磁碟、創建快照、創建鏡像、部署環境等。

問題六：雲服務是什麼意思？ 雲服務的商業模式是通過繁殖大量創業公司提供豐富的個性化產品，以滿足市場上日益膨脹的個性化需求。其繁殖方式是為創業公司提供資金、推廣、支付、物流、客服一整套服務，把穿己的運營能力像水和電一樣讓外部隨需使用。

問題七：雲伺服器、雲主機是一樣的嗎？ 各個服務商所說的雲伺服器.雲主機其實是一樣的東西.他們都是在一組集群伺服器上劃分出來的多個類似獨立主機的部分.而且集群中的每台機器上面都會有雲主機的鏡像.當其中一台機器出故障時會自動訪揣到其他機器上面的鏡像.從而提高了整體的安全與穩定性.雲伺服器也可以叫做雲主機.另外也有一些服務商會把配置較高的叫做雲伺服器.
個人觀點.希望對你有幫助.或有需要幫忙的可以來找我

問題八：雲伺服器ECS是什麼啊？ 20分 所謂「雲」，其實指的是後端（伺服器端），平時我們很少能夠看到的那一端，正因為平時難得看到，所以有一種虛無縹緲的感覺，也許就是因為這個原因，才被稱為「雲」吧。我們平時能夠看到的是什麼呢，當然是自己用的PC和手機這些東西了，也就是所謂的「客戶端」。

問題九：什麼是數據雲，雲計算，雲伺服器。誰知道 1、雲計算
一般來講雲計算，雲端即是網路資源，從雲端來按需獲取所需要的服務內容就是雲計算。雲計算是指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需的資源(硬體、平台、軟體)。提供資源的網路被稱為「雲」。「雲」中的資源在使用者看來是可以無限擴展的，並且可以隨時獲取，按需使用，隨時擴展，按使用付費。這種特性經常被稱為像水電一樣使用IT基礎設施。廣義的雲計算是指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需的服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關的，也可以是任意其他的服務。
大數據
大數據(big data)，就是指種類多、流量大、容量大、價值高、處理和分析速度快的真實數據匯聚的產物。大數據或稱巨量資料或海量數據資源，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即：數量Volume、多樣性Variety、速度Velocity、和真實性Veracity。
雲伺服器
又叫雲主機.它其實可以簡單的理解成是一台虛擬伺服器.和VPS類似.但與VPS有所不同.VPS是在一台伺服器上劃分出來一部分的內存.硬碟.帶寬搭建而成的.當母機出現故障時.上面所有的VPS都將無法正常使用.而雲主機是在一組集群伺服器上劃分出來的多個類似獨立主機的部分.集群中的每台機器都會有雲主機的一個鏡像備份.當其中一台機器出現故障時.系統會自動訪問其他機器上的備份.所以雲主機在穩定與安全方面都比較有保障.雲主機有獨立的內存.硬碟.系統.所以它的用途也有很多.比如說最常見的是用來架設網站.
天互數據 為您解答，希望能幫到你，

問題十：雲虛擬主機和雲伺服器有什麼區別？ 雲伺服器跟虛擬主機有什麼區別
雲伺服器也可以稱為雲主機.它是在一組集群伺服器上劃分出來的多個類似獨立主機的部分.集群中的每台伺服器都會有雲主機的一個鏡像.當其中一台機器出現硬體故障時.系統會自動訪問其他機器上的鏡像備份.從而提高了雲主機的穩定與安全.它其實就是一台虛擬伺服器.擁有與伺服器一模一樣的功能與使用方法.有獨立的IP和帶寬.用戶可以根據需要安裝各種操作系統以及配置各種網站運行環境.
虛擬主機又叫空間.它只是在伺服器硬碟上劃分出來的一小部分容量.共享的是伺服器的帶寬以及IP.沒有獨立的操作系統.用戶也無法根據需要自由配置環境.它所支持的程序也是在伺服器上默認已經分配好的.功能非常有限.
所以無論是從性能還是安全方面來對比.雲主機都遠遠強於虛擬主機.希望以上回答對你有幫助.若還有不懂的或者需要幫忙的可以來找我

⑷ 雲計算伺服器怎麼選擇

雲伺服器購買服務商選擇的方法：1、看服務商的資質和口碑，好的服務商能提供好的雲伺服器；2、看雲伺服器是否是獨享IP，獨享IP能提升網站SEO的效果，且方便進行雲伺服器故障排查；3、看雲伺服器的線路，直連線路延遲低，穩定性好，用戶訪問速度快；4、看雲伺服器的售後維護服務是否完善，如是否提供24小時在線運維服務等。推薦億萬克伺服器。【感興趣的話點擊此處了解一下】

億萬克雲伺服器穩定。因為服務分布在多台伺服器、甚至多個機房，所以不容易徹底宕機，抗災容錯能力強，可以保證長時間在線。擴展性非常好。雲伺服器的基本特點就是分布式架構，所以可以輕而易舉地增加伺服器，成倍擴展服務能力。雲伺服器一個大特點就是便宜。雲伺服器的租賃價格比傳統物理伺服器低，不需要交押金。憑借快速供應和部署的能力，用戶可以實時打開雲託管應用，並在提交後立即獲得服務。服務支持平滑擴展，當用戶的服務規模擴展時，可以快速實現服務擴展。

⑸ 雲伺服器是干什麼用的

雲伺服器是一種簡單高效、安全可靠、處理能力可彈性伸縮的計算服務。其管理方式比物理伺服器更簡單高效。用戶無需提前購買硬體，即可迅速創建或釋放任意多台雲伺服器。

雲伺服器控制面板整合了對於雲伺服器的常用管理功能，通過雲伺服器控制面板可以看到雲伺服器的配置信息，而且可以對雲伺服器執行重啟、關閉、啟動、重置、更改密碼、遠程連接、更換操作系統等。還可以隨時查看當天雲伺服器的監控信息。

雲伺服器適用於社區網站、企業官網、門戶網站、電子商務網站、SAAS應用(如：在線ERP，CRM，OA，HR)、游戲類應用等。

參考資料來源：網路-雲伺服器

⑹ 全面解析雲主機，VPS和獨立伺服器的區別

一，我們先來了解下雲主機和VPS的詳細區別

1、虛擬主機、VPS和雲主機

共享主機也稱虛擬主機,從互聯網誕生至今,大部分站長都是從」共享主機」(shared hosting)開始學習建站的。所謂」共享主機」,就是一台伺服器上有許多網站,大家共享這台伺服器的硬體和帶寬。如果它發生故障,那麼上面的所有網站都無法訪問。

VPS主機(Virtual Private Server 虛擬專用伺服器),將一部伺服器分割成多個虛擬專享伺服器的優質服務。每個VPS都可分配獨立公網IP地址、獨立操作系統、獨立超大空間、獨立內存、獨立CPU資源、獨立執行程序和獨立系統配置等。用戶除了可以分配多個虛擬主機及無限企業郵箱外,更具有獨立伺服器功能,可自行安裝程序,單獨重啟伺服器。

」雲主機」(Cloud hosting)可以看成是新一代的共享主機。

首先,主機公司將它的硬體和網路線路,做成一朵」雲」,然後提供一些通向這朵」雲」的網路介面API,供客戶使用。這時,每個客戶共享的不再是某一台特定的伺服器,而是雲里的所有伺服器。

比如,假設你要把本機的文件備份到網上,你可以使用共享主機,把文件傳到某一台伺服器上;也可以使用雲主機,通過某種形式的介面,把它們傳到雲里。也就是說,共享主機用戶直接面對特定的伺服器,而雲主機用戶直接面對網路介面,看不到伺服器內部。

一個通俗的比喻是,你可以向銀行租一個編號為」8888″的保險箱(共享主機),也可以把貴重物品直接交給保管公司,聽任他們保管。

諸如Gmail、FaceBook、Twitter、Flickr這樣的產品,都可以看作是基於」雲主機」的服務。

雲主機能真正獲得root許可權,用戶可以重裝和升級操作系統,而VPS主機用戶沒有root許可權,無法重裝和升級操作系統。

2、虛擬主機、VPS、雲主機的區別

(1)供應和部署時間

虛擬主機——數天至數周

VPS———即時,無需安裝操作系統

雲主機——即時,幾分鍾即可完成,可一鍵部署、也可自主安裝操作系統

(2)安全可靠性

虛擬主機——一般:租用白牌伺服器故障率高、基本無ARP、木馬和DDOS防範能力、基本無備機和數據備份服務

VPS———差:同一台物理伺服器上其他VPS上安裝的程序缺陷、ARP欺騙、病毒、資源擠占等會嚴重影響到自身;基本無ARP、木馬和DDOS防範能力

雲主機——高:內置ARP防範,規模化提升DDOS防攻擊能力;分享品牌企業級伺服器和硬體虛擬化的性能和可靠性,內置HA;提供備機、快照、數據備份等多種快速恢復措施

(3)性能及保障

虛擬主機——好且有保障

VPS———差:性能一般,只適用於小規模並發訪問;性能無保障,易遭受同一台物理伺服器上其他VPS的擠壓

雲主機——好且有保障:同物理伺服器

(4)彈性和擴展性

虛擬主機——擴容需要重新租用新伺服器、還需為原有租用資源付費

VPS———擴容快,受制於單台伺服器配置

雲主機——即時供應、按需擴展 ,無需為原有租用資源付費

(5)擁有成本

虛擬主機——季付年付成本高、需要為服務商轉嫁CapEx支出支付押金;需要自己維護租用的伺服器導致Opex較高

VPS———低配置的VPS租用價格最低;但低安全可靠性和無保障的性能導致服務質量無保障,運營成本難控制且偏高

雲主機——綜合成本最低:月付無押金、按需使用按需付費、基本零維護 ,還可分享規模化、綠色節能、最佳IT實踐帶來的成本優勢

(6)易用、易管理性

虛擬主機——需要遠程式控制制卡且只有租用品牌機才有可能,無法實現集中統一管理

VPS———提供單一的單機管理界面,無root或超級管理員操作系統許可權,管理靈活性受制於管理界面

雲主機——內置KVM、客戶通過自服務系統可以集中統一管理分布在各地的雲主機;完全擁有root或超級管理員操作系統許可權

3、雲主機的優點

雲主機主要有三大優點。

(1)便宜。

因為服務可以分散到多台伺服器,因此能夠充分利用資源,這樣就降低了硬體、電力和維護成本。而且,雲主機是根據使用量計費的,多用多付,少用少付,所以對小網站特別有利。

(2)可靠。

因為服務分布在多台伺服器、甚至多個機房,所以不容易徹底宕機,抗災容錯能力強,可以保證長時間在線。

(3)可擴展性好(scalability)。

雲主機的基本特點就是分布式架構,所以可以輕而易舉地增加伺服器,成倍擴展服務能力。

四、雲主機的缺點

一些客戶擔心雲主機的安全問題,感到對服務缺乏控制。

因為雲主機只是提供網路介面,所以客戶的數據必然全部服從雲服務公司的安排,完全在後者控制之下。數據是否安全保密,取決於後者的職業道德和保護能力。

二，雲主機和VPS的區別三

不同企業和雲主機性能會有所差別, 因為這里不能一概而論。下面的數據是來之佛山數據中心，並不代表所有雲主機都擁有這樣性能。

綜合比較 阿里雲 騰訊雲 高防獨立伺服器

開通交付 在線開通,3-10分鍾 服務商人工,1小時 服務商人工,1工作日及以上

成本比較 綜合成本低, 成本低,安全無保障 成本高

管理功能 在線開機重啟，1分鍾 服務商人工,15-30分鍾 服務商人工,15-30分鍾

升級拓展 在線升級cpu,1分鍾 服務商人工,1小時 服務商人工,1工作日及以上

修改密碼 在線,1分鍾 服務商人工,有風險,數小時 服務商人工,破解很麻煩、有風險,數小時

重裝、換系統 在線自助,3分鍾 服務商人工,1小時 服務商人工,數小時

故障恢復 存儲系統可保證數據安全 數據徹底損失伺服器損失, 數據徹底損失

數據備份 業內領先快照技術,一鍵在線備份系統和數據,十幾秒 服務商人工,不能備份系統狀態,時間較長

網路安全 IP與MAC綁定,萬兆網路,NP-10000防火牆防護 無MAC綁定,千兆網路 無MAC綁定,千兆網路

以上是雲伺服器VPS主機的系統性能差別。

比如重做系統，雲主機只需要三分鍾。 當然不同的公司會有所區別，像阿里雲這樣大雲一般1分鍾內可以完成，小的公司也可以在15分鍾內完.速度比VPS快很多。

所以雲伺服器還是值得購買的。但是雲主機的技術門檻高，真有實力提供真真雲主機商家屈指可數，建議如果是網站的日PV很高的這種，做多機負載比較好 ，當然要考慮防禦跟安全這塊，還有就是穩定性能，DDOS，CC，這種防禦建議還是用獨立伺服器比較好，像目前防禦比較好點的機房佛山機房就是不錯的。

談到DDoS防禦，首先就是要知道到底遭受了多大的攻擊。這個問題看似簡單，實際上卻有很多不為人知的細節在裡面。

以SYN Flood為例，為了提高發送效率在服務端產生更多的SYN等待隊列，攻擊程序在填充包頭時，IP首部和TCP首部都不填充可選的欄位，因此IP首部長度恰好是20位元組，TCP首部也是20位元組，共40位元組。

對於乙太網來說，最小的包長度數據段必須達到46位元組，而攻擊報文只有40位元組，因此，網卡在發送時，會做一些處理，在TCP首部的末尾，填充6個0來滿足最小包的長度要求。這個時候，整個數據包的長度為14位元組的乙太網頭，20位元組的IP頭，20位元組的TCP頭，再加上因為最小包長度要求而填充的6個位元組的0，一共是60位元組。

但這還沒有結束。乙太網在傳輸數據時，還有CRC檢驗的要求。網卡會在發送數據之前對數據包進行CRC檢驗，將4位元組的CRC值附加到包頭的最後面。這個時候，數據包長度已不再是40位元組，而是變成64位元組了，這就是常說的SYN小包攻擊，數據包結構如下：

|14位元組乙太網頭部|20位元組IP頭部|20位元組TCP|6位元組填充|4位元組檢驗|

|目的MAC|源MAC|協議類型| IP頭 |TCP頭|乙太網填充 | CRC檢驗 |

到64位元組時，SYN數據包已經填充完成，准備開始傳輸了。攻擊數據包很小，遠遠不夠最大傳輸單元（MTU）的1500位元組，因此不會被分片。那麼這些數據包就像生產流水線上的罐頭一樣，一個包連著一個包緊密地擠在一起傳輸嗎？事實上不是這樣的。

乙太網在傳輸時，還有前導碼（preamble）和幀間距（inter-frame gap）。其中前導碼佔8位元組（byte），即64比特位。前導碼前面的7位元組都是10101010，1和0間隔而成。但第八個位元組就變成了10101011，當主機監測到連續的兩個1時，就知道後面開始是數據了。在網路傳輸時，數據的結構如下：

|8位元組前導碼|6位元組目的MAC地址|6位元組源MAC地址|2位元組上層協議類型|20位元組IP頭|20位元組TCP頭|6位元組乙太網填充|4位元組CRC檢驗|12位元組幀間距|

也就是說，一個本來只有40位元組的SYN包，在網路上傳輸時占的帶寬，其實是84位元組。

有了上面的基礎，現在可以開始計算攻擊流量和網路設備的線速問題了。當只填充IP頭和TCP頭的最小SYN包跑在乙太網絡上時，100Mbit的網路，能支持的最大PPS（Packet Per Second）是100×106 / (8 * (64+8+12)) = 148809，1000Mbit的網路，能支持的最大PPS是1488090。