经典网络云服务器

1. 云计算和传统IT相比，有着怎样的巨大优势

在云计算走向成熟之前，我们更应该关注系统云计算架构的细节，从传统的架构到云上大数据，实现了很多的转变。传统的大数据平台计算和数据一般都在一起，到云上之后计算后可能为虚拟机、或容器，存储和计算是分离的。任何计算节点访问存储时都是通过高速互联网络把数据迁移到本地来，实现的优势也就是大数据的服务化，灵活配置。因此，借助强大的计算性能，结合云计算平台的优势，从传统架构的大数据平台向云上数据的转变，将给用户提供更高的灵活性和管理，并能够为用户节省大量的成本。

云服务器体系架构包含云处理器模块、网络处理模块、存储处理模块与系统模块等。这种架构的优势使得云服务器可以大幅提高利用率。采用多个云处理器完成系统设计，引入低功耗管理方案完成对系统的集中冗余管理，同时优化系统设计，去除重复硬件。经过高效的资源整合，提高利用率，从而使得性价比得以提升，引起网站服务器租用价格的降低。

云服务器凭借其合理的网站服务器租用价格，为各类企业节省大量的业务成本，从而赢得不少企业的青睐。

2. 为什么越来越多企业用上云服务器

【云服务器和传统服务器的对比】

相较于传统服务器的物理性，需要专门的地方建设技机房。并且在前期建设成本高，不灵活、容易造成浪费和不够用的情况。云服务器虚拟化的性质，只需要根据自己的需求【按需租用】前期投入小；软件、项目实施周期短；弹性大，灵活；云服务器厂家做到一定的基础网络安全和运维。这样诸多的优点，自然有越来越多企业用上云服务器。

云服务器种类繁多，有专用宿主机、普通云服务器、轻量应用服务器、黑石物理服务器、GPU云服务器，企业可以针对性的做出选择，不同种类的云服务器适用于不同的使用场景，企业如何选择适合自己的云服务器是重中之重。下面，就拿专用宿主机为例来给朋友们介绍一下关于云服务器的优势吧。

【云服务器之专用宿主机】

很多上云且对安全有一定要求的企业对专用宿主机一定都不陌生，专用宿主机是资源独享、物理隔离的云端计算服务，主要用来满足企业资源独享、安全、合规的需求。使用专用宿主机可以灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例，自主规划物理资源的使用。企业在什么情况下适合使用专用宿主机，以及专用宿主机有哪些特点，一起来看一下。

【专用宿主机的特点】

1.专用宿主机的核心在于安全，是企业资源独享需求的不二选择。专用宿主机提供物理机级别的资源独享。

2.虽然使用的是云服务器，但用户可以自主规划宿主机内资源的使用，避免其他租户的资源竞争。所以也一定程度上满足了安全合规的要求，CPU、内存、磁盘、网络资源均单租户专用。物理机级别资源隔离，提供敏感业务数据保护、磁盘消磁能力，满足金融行业强监管需求。

云主机

【专用宿主服务器适用场景】

如此优秀的专用宿主服务器对于企业来说，更适合于两种场景，一个是金融业务场景，一个是高性能业务场景。

金融业务

首先金融业务往往有更严格的安全合规性要求，使用专用宿主服务器可以在资源共享的同时保证与其他用户的子机物理隔离，满足敏感业务数据保护、磁盘消磁需求。

高性能的业务场景

高性能的业务场景下，使用专用宿主机能够保障物理服务器资源的独享，用户自行规划专用宿主机上业务的部署，在充分利用资源的同时避免资源抢占。

希望本篇回答可以帮助到你

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3. 阿里巴巴是用的什么服务器阿里巴巴是用的什么服务器的

转载：阿里巴巴选择ApacheFlink的原因是什么？本文主要根据阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家莫问在云起大会上的演讲进行整理。一棵小树苗逐渐长成参天大树；一颗小小的橡实可能长成参天大树。随着人工智能时代的到来和数据量的爆炸式增长，典型的大数据业务场景中，常见的数据处理方式是使用批处理技术处理全量数据和流计算处理实时增量数据。在大多数业务场景中，用户的业务逻辑在批处理和流处理中往往是相同的。然而，用户用于批处理和流处理的两套计算引擎是不同的。因此，用户通常需要编写两套代码。这无疑带来了一些额外的负担和成本。阿里巴巴的商品数据处理往往需要面对增量和全量两种不同的业务流程，因此，阿里在思考，是否可以有一个统一的大数据引擎技术，用户只需要根据自己的业务逻辑开发一套代码就可以广泛应用了。在这样不同的场景下，无论是全数据还是增量数据，还是实时处理，都可以有一套完整的解决方案支持，这也是阿里选择Flink的背景和初衷。目前开源的大数据计算引擎有很多选择，如Storm、Samza、Flink、KafkaStream等。以及Spark、Hive、Pig、Flink等批量处理。但是同时支持流处理和批处理的计算引擎只有两个选择：一个是ApacheSpark，一个是ApacheFlink。从技术、生态等多方面综合考虑，阿里最终决定将Flink作为统一通用的大数据引擎作为未来的选择。Flink是一个统一的大数据计算引擎，具有低延迟、高吞吐量。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台每秒可以处理数亿条消息或事件，延迟为毫秒级。同时，Flink提供了一次性的一致性语义。保证了数据的正确性。这样，Flink大数据引擎就可以提供金融数据处理能力。弗林克在阿里的现状基于ApacheFlink在阿里巴巴搭建的平台于2016年正式上线，从阿里巴巴的搜索和推荐两个场景实现。目前，包括阿里巴巴所有子公司在内的所有阿里巴巴业务都采用了基于Flink的实时计算平台。同时，Flink计算平台运行在开源的Hadoop集群上。Hadoop的YARN作为资源管理调度，HDFS作为数据存储。所以Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接。目前，这个基于Flink的实时计算平台不仅服务于阿里巴巴集团，还通过阿里云的云产品API向整个开发者生态系统提供基于Flink的云产品支持。Flink在阿里巴巴的大规模应用表现如何？规模:一个系统是否成熟，规模是一个重要的指标。Flink最初推出阿里巴巴只有几百台服务器，现在已经达到上万台服务器，在全球屈指可数；状态数据:基于Flink，内部积累的状态数据已经是PB规模；事件:如今，每天在Flink的计算平台上处理的数据超过万亿条；PS:高峰期每秒可承担超过4.72亿次访问，最典型的应用场景是阿里巴巴双11的大屏；弗蚂巧如林克的发展之路接下来，从开源技术的角度，我们来谈谈ApacheFlink是如何诞生，如何成长的。而阿里又是如何在这个成长的关键时刻进来的？你对它做过哪些贡献和支持？Flink诞生于欧洲大数据研究项目Streaming。这个项目是柏林工业大学的一个研究项目。早期，Flink做的是批量计算，但2014年，Streaming的核心成员孵化了Flink，同年将Flink捐赠给Apache，后来成为Apache最顶尖的大数据项目。同时，Flink计算的主流方向被定位为流式，即使用流式计算来计算所有的大数据。这就是Flink技术诞生的背景。2014年，Flink作为专注于流计算的大数据引擎，开始在开源大数据行业崭露头角。不同于Storm、SparkStreaming等流计算引擎，它不仅是一个高吞吐量、低延迟的计算引擎，还提供了许多高级功能。比如提供有状态计算，支持状态管理，支持数据语义的强一致性，支持事件时间，水印处理消息无序。Flink核心概念和基本概念Flink区别于其他流计算引擎的地方其实是状态管理。什么是状态？比如开发一套流量计算系统或者任务做数据处理，可能经常需要对数据做统计，比如Sum，Count，Min，Max，这些值都需要存储。因为它们是不断更新的，所以这些值或变量可以理解为一种状态。如果数据源正在读取Kafka，RocketMQ，可能需要记录读取的位置并记录偏移量。这些偏移变量是要计算的状态。Flink提供了内置的状态管理，可以将这些状态存储在Flink内部，而不需要存储在外部系统中。这样做有以下优点:第一，减少了计算引擎对外部系统的依赖和部署，运维更简单；其次，在性能上有了很大的提升:如果是通过外部访问，比如Redis，HBase必须通过网络和RPC访问。如果Flink在内部访问这些变量，它只通过自己的进程访问这些变量。同时，Flink会定期让这些状态的检查点持久化，并将检查点存储在分布式持久化系统中，比如HDFS。这样，当Flink的任务出错时，它会从最新的检查点恢复整个流的状态，然后继续运行它的流处理。对用户没有数据影响。Flink如何保证在检查点恢复的过程中没有数据丢失或重复？要保证计算准确，原因是Flink使用了一套经典的Chandy-Lamport算法，其核心思想是将这种流计算视为一种流拓扑，在这种拓扑的头部有规律地插入来自源点的特殊屏障，并将屏障从上游广播到下游。当每个节点接收到所有栅栏时，它将拍摄状态快照。每个节点完成快照后，整个拓扑将被视为一个完整的检查点。接下来，无论发生什么故障，都会从最近的检查点恢复。Flink使用这种经典算法来确保语义的强一致性。这也是Flink与其他无状态流计算引擎的核心区别。以下是Flink解决无序问题的方法。比如星球大战的序列，如果按照上映时间来看，可能会发现故事在跳跃。在流量计算上，和这个例子很像。所有消息的到达时间与源在线系统日志中实际发生的时间不一致。在流处理的过程中，希望消息按照它们在源端实际发生的顺序进行处理，而不是按照它们实际到达程序的时间。Flink提供了一些先进的事件时间和水印技术来解决乱序问题。以便用户可以有序地处理该消息。这是Flink的一个非常重要的特点。接下来介绍一下Flink起步时的核心概念和理念，这是Flink发展的第一阶段；第二阶段是2015年和2017年。这个阶段也是Flink发展和阿里巴巴介入的时候。故事源于2015年年中我们在搜索事业部做的一项调查。当时阿里有自己的批处理技术和流计算技术，既有自研的，也有开源的。但是，为了思考下一代大数据引擎的方向和未来趋势，我们对新技术做了大量的研究。结合大量的研究成果，我们最终得出结论，解决一般大数据计算需求，整合批量流的计算引擎是大数据技术的发展方向，最终我们选择了Flink。但2015年的Flink还不够成熟，规模和稳定性都没有达到实践的程度。最后我们决定在阿里成立Flink分公司，对Flink进行大量的修改和改进，以适应阿里巴巴的超大型业务场景。在这个过程中，我们团队不仅改进和优化了Flink的性能和稳定性，还在核心架构和功能上做了大量的创新和改进，并贡献给了社区，比如:Flink全新的分布式架构、增量式检查点机制、基于信用的网络流量控制机制和流式SQL。阿里巴巴对Flink社区的贡献我们来看两个设计案例。第一个是阿里巴巴重构了Flink的分布式架构，对Flink的作业调度和资源管理做了明确的分层和解耦。这样做的第一个好处是Flink可以在各种开源资源管理器上本地运行。这种分布式架构改进后，Flink可以原生运行在HadoopYarn和Kubernetes这两种最常见的资源管理系统上。同时将Flink的任务调度由集中式调度改为分布式调度，使Flink可以支持更大的集群，获得更好的资源隔离。另一个是实现增量检查点机制，因为Flink提供了有状态计算和规则检查点机制。如果内部数据越来越多，检查点就会越来越大，最终可能导致做不下去。提供增量检查点后，Flink会自动找出哪些数据是增量更改的，哪些数据是修改的。同时，只有这些修改过的数据被持久化。这样检查点就不会随着时间的运行越来越难，整个系统的性能也会非常稳定，这也是我们贡献给社区的一个非常重要的特性。经过2015-2017年对Flink流媒体能力的提升，Flink社区逐渐走向成熟。Flink也成为了流媒体领域最主流的计算引擎。因为Flink最开始是想做一个统一流式、批量处理的大数据引擎，这个工作在2018年就已经开始了。为了实现这一目标，阿里巴巴提出了新的统一API架构和统一SQL解决方案。同时，在流式计算的各种功能得到改进后，我们认为批量计算也需要各种改进。无论在任务调度层还是数据洗牌层，在容错性和易用性方面都有很多工作需要改进。究其原因，这里有两个要点与大家分享:●统一的API堆栈●统一的SQL方案我们来看看FlinkAPI栈的现状。研究过Flink或者用过Flink的开发者应该知道。Flink有两个基本的API，一个是数据流，一个是数据集。数据流API提供给流用户，数据集API提供给批量用户，但是这两个API的执行路径完全不同，甚至需要生成不同的任务来执行。所以这和统一API是冲突的，这也是不完善的，

4. 哪位大神对于云服务比较了解，能否列举出 百度云，阿里云，腾讯云之间的区别

云服务器是所有云计算服务商提供的最基础产品，国内云服务器就属BAT(阿里云、腾讯云、网络云)三家企业了，其实厂商一般会根据分配的资源划分云服务器的级别和规格。但是由于采用的基础硬件、架构和调优技术存在差别，类似配置的云服务器之间也可能有较大的性能差异。很多用户在选购时往往不知道该选择哪个品牌；如果想了解并比较不同厂商云服务器的差异，最好的方式就是运行基准测试。下面就带给大家BAT(阿里云、腾讯云、网络云)云服务器性能评测，希望能为大家选型带来一点思路。

从上面的信息可知，网络云的价格是BAT内最实惠的。阿里云和腾讯云虽然也有一年8.5折，两年8.3折，三年5折的优惠；但网络云的代理商现在手里有更多的优惠，相比之下网络云价格更显实在。

综合来看，网络云虽然在市场份额上面占有率比较小，但是潜力不错，并且选择有不错的折扣，阿里云的综合性比较强，腾讯的话，近来的事情你们懂得

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5. 怎么选择云服务器配置

云服务器的配置规格影响价格，也直接决定了它的计算能力和特点，是在采购时要重点考虑的问题。

选云服务器配置，看这三个维度

云服务器的配置规格主要取决于类型、代别、实例大小三个最重要的维度。

维度一：类型

云服务器的“类型”或“系列”，是指具有同一类设计目的或性能特点的云服务器类别。

通常来说，云厂商会提供通用均衡型、计算密集型、内存优化型、图形计算型等常见的云服务器类型。这些类型对应着硬件资源的某种合理配比或针对性强化，方便你在面向不同场景时，选择最合适的那个型号。

vCPU 数和内存大小（按GB计算）的比例，是决定和区分云服务器类型的重要依据之一。

通用均衡型的比例通常是1:4，如2核8G，这是一个经典搭配，可用于建站、应用服务等各种常见负载，比如作为官网和企业应用程序的后端服务器等。

如果 vCPU 和内存比是1:2，甚至1:1，那就是计算密集型的范畴，它可以用于进行科学计算、视频编码、代码编译等计算密集型负载。

比例为1:8及以上，就被归入内存优化型，比如8核64G的搭配，它在数据库、缓存服务、大数据分析等应用场景较为常见。

图形计算型是带有GPU能力的虚拟机，一般用于机器学习和深度学习模型的训练和推理。随着 AI的火热，这类机器也越来越多地出现在各种研发和生产环境中。

在主流云计算平台上，常常使用字母缩写来表达云服务器的系列。比如，AWS 的通用型是M系列，阿里云的内存优化型为R系列，Azure的计算优化型为F系列。

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

6. 什么是云服务和云计算

云服务

云服务[1]是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。[1]云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云服务指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

中文名云服务

外文名CLOUD SERVING

应用领域互联网

功能信息传输、互联网等行业

相关词大数据
云计算是继1980年代[2]到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。

云计算（CloudComputing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
从云计算的服务模式上看，个人云的诞生其实是整个云计算服务整体的一个延伸，个人云服务领域也必将得以不断的拓展，其市场价值也会得到凸显，根据个人云存储厂商云创存储的云服务调查报告显示，目前有将近5000万的用户在使用个人云服务，个人云服务截止目前的盈收已经达到了2.4亿美金，它的市值大约可以到40亿美元。通过上述的一组数字我们可以看出，就现阶段来说，个人云的云计算服务模式仍然还处在一个刚刚起步的阶段，作为云计算的一种，和其他的云计算服务模式一样，个人云在对于信息的存储方面，也同样是把用户的大量数据上传到云计算服务提供商的服务器设备当中，并且由运行在服务器中的应用程序进行相应的计算，个人用户可以借助终端中的客户端软件访问个人云服务。这点同公有云以及私有云的技术原理都是相同的。[1]

特点介绍

通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

7. 阿里云ecs服务器实例如何选择配置

阿里云ECS云服务器选择页面比较繁琐，第一次购买的同学一般都会一头雾水，笔者今天有时间，来说说关于ECS实例计费模式、公网宽带、地域选择、镜像、云盘等选择方法，总结了一下大约是10个步骤：
1. ECS付费模式选择
阿里云ECS云服务器有三种付费模式：[包年包月、按量付费和抢占式实例](网页链接)，来详细说下这三种模式及选择方法：

勾选“分配公网IPv4地址”云服务器才有公网IP，不勾选创建后的ECS实例是不可以对外访问的，不勾选的话，后期可以通过绑定弹性公网IP（EIP）来获取公网IP。
带宽计费模式可选按固定宽带和按使用流量。按固定宽带就是用户选择多少M，阿里云就分配给用户多少M的公网宽带，使用期间宽带天天跑满还是没有流量都随便，很好理解；按使用流量计费类似我们手机的上网流量，使用多少G支付多少G的钱，为了防止恶意流量攻击，可以设置宽带峰值。
哪个快网选择了固定宽带计费模式，选择了1M宽带，1M宽带的下载速度是128KB/S。
8. 安全组
安全组是一种虚拟防火墙，安全组用于设置网络访问控制。比如平时开放或禁用端口，都可以通过安全组配置。默认即可，因为ECS实例创建后可以修改。
安全组默认开放了22号端口和3389号端口，为了方便用户远程连接。
9. 弹性网卡
弹性网卡一般用于高可用集群搭建，有要求就自定义选择，无要求就默认，后期也可以更换的。
10. IPv6
有的ECS实例规格支持IPv6，有的不支持。分配的IPv6地址默认为私网地址，想要使用IPv6公网宽带需要另外购买。对IPv6没有要求就默认即可。
然后提交订单即可。
以上是小编测试的自定义选择ECS云服务器的详细过程，等有时候再写一篇关于控制台的使用，阿里云可能是产品太多吧，有点乱了。