运行p2p平台对云服务器的配置要求。选择阿里云。希望大神推荐一个详细配置？无经验者勿进！

p2p平台本身属于金融平台的性质，对服务器要求较高。选择阿里云比较适合业务开展。

配置的话需要 2核4g内存5M带宽起步，因为随着你的发展速度越来越快，用户会成几何倍数增长，所以不建议你使用1核1g内存的配置，那是外行人不懂事瞎说的。

像 p2p平台起步最好是 4核8g内存5M带宽的配置，后期用户数量上来了可以再升级。

你这个属于金融平台，它家本身也带有等保合规，你这类平台按照管局要求做这个资质认证的。国内阿里云是做这个资质认证的首选平台，因为他的认证非常全，别的家没有这么合格的资质认证，也做不了。

因为这方面内容较多，这里也写不开那么多内容，在这留言或到咱们的 blog找相关内容，老魏写过不止一篇教程，都挺详细的内容，可以帮助你入门。

上海建设网站多少费用，想要花尽量少的钱做出满意的网站，穹拓小编总结下个人经验：

1网站需要纯手工定制设计开发的价格相对高，现在技术人工成本比较高，一般的电脑站纯手工定制开发价格5000元左右，如果需要手机版做成纯手工定制设计的电脑+手机自适应价格在8000元左右，定制的最终价格要看你的最终的功能和设计需求，美工要求高或者功能复杂的话价格会相对高。

2如果感觉定制价格高的话可以选择现成的模版，卖模版的几百元不等，模版不利于搜索引擎收录排名，因为很多人都在用同一套模版，而且模版不支持定制想要的功能，模版系统里有对应功能就能用没有的话是无法二次开发实现自己想要的功能的，想要通过互联网让客户找到你，或者想要后期网站做优化排名营销推广，建议做纯手工定制开发的网站，定制开发的网站后期可以无限扩展增加新的功能需求，后期可以做营销推广使用

现在，5G、云计算等新兴技术开始大规模的推广和应用，用户需求正呈几何级爆发之势，数据的数量随之急速攀升，相应的用电量也在急剧增加。浪潮M6服务器作为新一代服务器参考设计，性能方面领跑全球服务器Java处理性能测试，能耗方面亦打破全球最低能耗纪录，与同配置的竞品平台相比，性能功耗比最高高出524%。浪潮信息方案测试部总经理乔鑫表示，面对数据中心性能与能耗的双重挑战，浪潮服务器以全球领先的高性能、高可靠和低功耗特性，为各行业的数字化业务转型与重塑提供重要支撑。

　　从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。

　　我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得CPU的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。

　　但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。

　　现在市面上的AI服务器普遍采用CPU+GPU的形式，因为GPU与CPU不同，采用的是并行计算的模式，擅长梳理密集型的数据运算，如图形渲染、机器学习等。在GPU上，NVIDIA具有明显优势，GPU的单卡核心数能达到近千个，如配置16颗NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心数可过10240个，计算性能高达每秒2千万亿次。且经过市场这些年的发展，也都已经证实CPU+GPU的异构服务器在当前环境下确实能有很大的发展空间。

　　但是不可否认每一个产业从起步到成熟都需要经历很多的风雨，并且在这发展过程中，竞争是一直存在的，并且能推动产业的持续发展。AI服务器可以说是趋势，也可以说是异军崛起，但是AI服务器也还有一条较长的路要走，以上就是浪潮服务器分销平台十次方的解答。

我个人现在正在做云计算的研究，是真的商业运营的那种，不是搞概念的，整个大陆地区除了趋势科技有做真正的云计算外，其余的都是炒概念，混淆视听，现在的什么云桌面、云共享、云服务、云存储、云电视、虚拟服务器等等等等，最多只是云计算中一个小技术块，包括腾讯、万网、ORACLE、电信等等等等，都没有也没想实现云计算（阿里云也许是个例外）。1并行计算：比如是卸货，你有好几个人手，一车货可以几个人一起卸，几车货也是这几个人卸。所以服务器都是并行计算能力比较强，当然你的多核CUP也在做这件事。并行计算具体的要分空间上的和时间上的，是为了让计算机突破之前串行计算时代的运算瓶颈而产生的，再细的就不多说了。2分布计算：参考并行计算，现在你有多个码头，总工人翻了好几倍，来再多船卸货也不怕了。分布计算是工程师们想让多个服务器或电脑来处理同一件事而产生的，想一下 服务器或游戏服务器你就明白了，可以简单理解成服务器群组。3网络计算：参考分布计算，现在你全世界有好多个港口，每个港口都有好几个码头……你懂的。比如我们用的一些邮箱服务、视频网站、百度等等，几亿人用他一个服务器群组他们肯定系统崩溃，还不算网络的延迟，就要在多个物理节点有服务器，就像银行的各个分行支行营业点一样，网络计算把网络的技术也纳入进来了，复杂度多了好几个几何数量级。其实网络计算是云计算最早的雏形，或则说网络计算是一朵“不会动”的云，消除了不确定性。4云计算：云计算除了问题上的那些技术外，还包括网格计算、非关系数据库、效能计算、网络优化计算等等等等，不细说了也别问我，太麻烦。但是，业界其实对云计算是有明确的定义的，也就是说你掌握了定义就没人能蒙你了，有人跟你较真那他就是外行。言归正传，现在所说的云计算有三个铁则：第一，理论上无限的计算能力，你想要一台服务器还是一个大型机都能给你；第二，理论上无限的存储能力，你想要1T还是1000T都能给你；第三，（最重要）像用自来水一样，用多少资源给多少钱，你用了两个小时就给两小时的钱。但定义是：只有这三个特点都满足的才叫云计算。很多公司其实是没有满足最后一点。我们想象一下，你是铁路网络售票网站的负责人，你花上亿的资金自建服务器去应对春运高峰，然后春运过后99%以上的服务器资源都闲置着好，还是花个几十上百万的买个云计算服务好，就算每个春节花200万买服务，十年也才2000万，总比买地、买楼、买机器、雇人、维护一个庞大的每年只用不到1个月的超大数据中心要划得来吧。

BIMFACE的功能主要有3类：

1、工程文件格式转换

无需安装插件，支持数十种工程文件格式在云端转换，完整保留原始文件信息。

开发者将告别原始文件解析烦恼，数据抽取全部自动完成。

2、模型/图纸轻量化显示

无需安装专业软件，直接在浏览器、手机、平板上打开模型/图纸，最大限度压缩模型大小，最大限度降低CPU/内存/显卡开销。

开发者不必掌握计算机图形学知识，简单几步就能集成。

3、BIM数据管理

支持海量BIM数据（如：构件信息、空间信息、视图信息……）在云端结构化存储，获取数据方便快捷。

开发者通过标准的RESTful数据接口，无论哪种编程语言都能轻松调用。

forge引擎的图形效果表现和兼容性毋庸置疑，API的种类丰富。但是服务器在国外，无论是安全性还是速度上都大打折扣，API的集成程度低，开发还是具有较高的难度。最关键的好贵啊……

国内的BIM轻量化引擎中，广联达推出的BIMFACE也非常好用，API的接口集成效果更好，开发效果和速度都方便快捷了好多。BIMFACE提供了模型转化、模型轻量化浏览和模型数据管理的能力。这些关键技术可以帮助开发者高效开发出不同类型的BIM应用。开发者只需要关注自己的业务逻辑，而不需要考虑复杂的BIM图形处理技术。