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。

维度二：代别

云服务器的“代”(Generation)，用来标识这是该系列下第几代的机型。

数据中心硬件和虚拟化技术是在不断发展的，云厂商需要不断地将最新的技术和能力推向市场，所以即便是同一系列的机型，不同的代别之间也会有不小的区别。

同类型云服务器的更新换代，往往会先带来相应硬件CPU的换代提升。由于CPU在不断更新，所以云服务器的单核性能未必相同。有时，虽然两个云服务器的核数一致，但由于底层芯片的架构和频率原因，性能上可能有较大的差别。

新一代的型号，往往对应着全新的特制底层物理服务器和虚拟化设施，能够提供更高的性能价格比。

维度三：实例大小

云服务器的实例大小（Size），指的是硬件计算资源的规模。

在选定的机器类型和代别下，我们能够自由选择不同的实例大小，以应对不同的计算负载。在描述实例大小时，业界常常使用medium、large、xlarge 等字眼来进行命名区分，这样的描述基本已经成为事实标准，包括AWS、阿里云、腾讯云在内的多家主流厂商都在使用。

大致可以这样记忆：标准large对应的是2vCPU的配备，xlarge则代表4个vCPU，而更高配置一般用nxlarge来表达，其中n与xlarge代表的4vCPU 是乘法关系。比如，8xlarge 就说明这是一台84=32vCPU的机器。

如若要更严谨的表述配置，则使用vCPU而非核数（Core）来描述云服务器处理器的数量。因为超线程（HyperThreading）技术的普遍存在，常常一个核心能够虚拟出两个vCPU的算力，但也有些处理器不支持超线程，所以 vCPU是更合适的表达方式，不容易引起混淆和误解。

在某些场景下，你可能还会看到“metal”或者“bare metal”这样的描述规格的字眼，中文称为“裸金属”。它们就是云服务商尽最大可能将物理裸机以云产品方式暴露出来的实例，主要用于一些追求极致性能，或是需要在非虚拟化环境下运行软件的场景。

云服务器的命名规则

云服务器的型号名称一般由类型、代别、实例大小这几项的缩写组合而成，有时还会带有补充后缀。AWS的命名规则最具代表性（阿里云采用的也是非常类似的格式）：

当你理解了云服务器的命名规则后，今后看到某个具体型号，便能够很快明白背后的含义，晦涩的字符串立刻变得清晰。

比如，分解r54xlarge这个型号，这首先是一个R类型第5代的内存型机器，它应该有4×4=16个vCPU，内存大小则是16×8=128G（内存型机器的CPU内存比一般为1:8）。

当然，并非所有的云都一定是采用类似 AWS 的命名规则，微软Azure就用了一个略有不同的命名体系，大致可以总结为：

比如“E4v3”，就代表了微软Azure上4核32G的第三代内存型机器。掌握了Azure的格式特征后，你同样能够很快地解读标识的具体含义。

在命名公式中，还有一个称之为“后缀”的可选部分，在许多的型号命名中都能看到它。它一般是作为型号硬件信息的一个重要补充，这种型号与不带此后缀的标准版本相比，有一些显著的区别或特点。比如阿里云，表达“网络增强”含义的后缀是“ne”。

如何验证机型配置与期望相匹配？

在Linux环境下，可以使用lscpu命令来了解云服务器的CPU信息，并与机器的具体型号名称进行对照。下图是在一台AWS的m5axlarge机型上运行的结果，可以看到芯片提供商AMD及双核四线程等关键信息，与机型命名的含义相符：

 https://wwwwycn/computing/wcloud/allutm_source=wemedia

近年来，随着云计算技术的不断发展，云游戏视频逐渐成为了游戏行业的新宠。而显卡作为游戏运行的核心设备之一，也在云游戏视频中发挥着至关重要的作用。

云游戏视频是一种新兴的游戏形式，在云端完成游戏计算，将游戏画面实时传输到玩家的终端设备上，用户只需要拥有一台性能较好的设备和流畅的网络连接，即可随时随地畅玩游戏。由于云游戏视频需要高效的运算和传输速度，因此显卡在其中扮演了重要角色。

首先，显卡对于游戏图形的处理起到了至关重要的作用。在云游戏视频中，游戏的图形处理都是由云端的服务器完成的，而显卡则负责将处理后的游戏画面传输到玩家的终端设备上。显卡的性能越强，就能够处理更加复杂的图形运算，从而为玩家呈现更加逼真的游戏画面。

其次，显卡还可以提高游戏的运行速度和稳定性。在大型游戏中，游戏运行过程中需要不断进行数据传输和处理，而显卡的强大计算能力可以为游戏提供更加稳定和高效的运行支持，同时也能够提高游戏的帧率和流畅度，让玩家更加畅享游戏乐趣。

然而，随着云游戏视频的兴起，显卡的地位也发生了变化。在传统的游戏模式中，玩家需要自行购买显卡装置，而在云游戏视频中，玩家只需要拥有一个良好的网络连接，就可以通过云端服务器享受到高品质的游戏画面。这一变化不仅为玩家节省了购买昂贵显卡设备的成本，同时也为游戏行业带来了更为灵活和多样的发展模式。

总的来说，显卡在云游戏视频中的作用是至关重要的。随着云计算技术的不断发展，显卡的性能也将进一步提高，为玩家提供更加逼真和流畅的游戏画面带来更多的可能。相信未来的游戏行业将会在云游戏视频这一新领域中不断发展壮大。

既然说了大型，首先要考虑的就是高用户并发的情况。这就需要结合你实际用户端应用场景，视频都双向传输和简单的低通量的文本交互一定不是一个概念。做大型的系统，还要考虑平时的情况和突发的高占用率情况。

首先我们先对应用做一个分类：

1高带宽消耗累应用

这个方面的代表就是直播相关或网络教学领域。直播系统的大体原理，主播手机采集音视频、编码，然后推送一个视频流给服务器（实际上是一个做了负载均衡的视频服务器矩阵组）。然后负责实时流媒体数据流接收的服务器，会将流媒体数据流推送给分发服务器（现在有现成的CDN,这样开发难度就小了很多。）然后观众申请观看的时候，分发服务器就会将所申请的时时流媒体推荐给客户。

这么粗糙的应用就可能包换用户端权限管理服务器组，业务调度服务器组，不同区域IDC建立的接入服务器组，不同区域IDC建立的分发服务器组，分等级的数据存储服务器组，ai内容审核服务器组（基于分流实时分析，预设内容审核规则），归档视频存储服务器组，短视频评级推荐服务器组，应用兴趣行为分析服务器组。客户在请求交互的时候可能还会有一些缓冲的队列呀，nosql之类的（redis，memcache）。各组服务器的规格和数量都是根据同时并发的情况定的，在程序开发好的时间可以通过自动化的方式模拟高并发，再通过查看分析瓶颈，而对前期的规划做出合适的调整。

有些时间还要实现不经过分发，交互直通以降低延时。pk的连线的时候，太高延时是接受不了的。这个就不继续展开了。

还有网盘类应用也也很多类似，只是延时要求没那么高。传统的视频网站也是基本相同原理。

传统的微博也是类似的分发机制。

2低延时需求型

这方面一般是以网络游戏为主。对于一些点电子竞技类的应用，做到80ms以下的低延时是必须。服务器的核心响应速度和带宽的低延时是重点。这种服务器最好可以独享一条专线，或者在虚拟网络系统中设置一个更高的优先级，数据线优先同行也会尽可能的降低延时。至于服务器组之间的vpc也应该有一个更高的通过优先级，以保证服务器之间的访问延时极地。这种应用服务器，最好要支持核心运算，不过这个要开发的架构支持。

再就是后期用户量大的时候，做更新包下载的时候会采用分发服务器（CDN）。

3高突发的缓冲

这种都是电商网站，平时就是讲全段应用服务器做彼此依赖，后端选择一个大吞吐，大并发的后端框架（京东使用的go语言对高并发和数据挖掘就有很多优势，我也刚开始学习）。这种系统网元架构就简单很多，传统的负载均衡后挂着不同模块的应用服务器组，然后经过缓冲服务器组，之后到达数据服务器组和APIGateway。

日常的应用都是没啥问题，都是因为一些节日或促销，或爆款等发生临时性数据操作的拥堵。解决这种缓冲都方式有很多，比如临时快速读写缓存，消息队列等。甚至开发总线通信队列等待机制，很多解决方案。

现在系统本身的规划和后期都优化都有许多解决方案，现在的瓶颈往往是系统间的交互通信。

服务器种类各云服务商都称呼也不一致，总体说分为轻量应用服务器，负载均衡服务器，超算服务器（CPU和GPU两个方向,后者也常常被成为图形处理服务器。）数据服务器（常见的版本都有），文件服务器（nas和oss），分发服务器，缓冲服务器，数据分析服务器。我项目中使用大大类就这些了，也许有些我没用过和不知道的，希望大家在讨论区补充纠正。

希望对你认知有所拓展。

随着技术的发展和行业的细分，新名词层出不穷，对于不太熟悉的行业或者技术遇到新名词不懂很正常，点量云小芹发现在云渲染中，很多人对于实时渲染还有很多疑问，而疑问比较多的是“什么是实时渲染”，关于这个问题其实做过很多说明，简单来说就是将以前必须安装在本地电脑的程序放在服务器上，用户通过普通电脑、手机、平板、VR眼镜等设备可以直接使用服务器上的程序，有点类似现在比较流行的云桌面，但延迟比云桌面更低而且能支持的软件类型更多，包括智慧城市数字孪生行业中常用的UE4、U3D，建筑行业的3Dmax、revit、bently、CAD等等。服务器将每一帧数据渲染成一幅画面，然后重新编码通过网络传输，呈现在终端屏幕上，而每一帧的数据，都在不断变化，所以每一帧的画面呈现出来，也在不停地动，因此在终端上就是以视频流的方式呈现出来的。

对于用户来说这种使用和以往的计算机使用习惯没有太大的差别，只需要浏览器打开网址即可，极大的降低了使用的门槛。但从技术角度来说却要复杂的多了。毕竟要考虑整个过程各个环节的优化，首先就是要保证程序能正常的运行，那么问题来了，实时渲染是吃CPU还是显卡呢？

实时渲染是吃显卡的，但这个不是实时渲染程序对显卡有要求，而是需要实时渲染的数字孪生程序等需要流化的内容，本身运行需要显卡的支持才能正常运行。这个其实是和程序本身以及该技术方案的路线有关，在本地部署的方案中运行程序其实也需要高性能的显卡，只不过显卡是安装在本地电脑上的。现在将程序放在服务器端，因此服务器上如果让程序正常运行也需要同样的显卡配置。但使用实时渲染的方式，比用本地有好处，首先不仅仅是电脑、手机、平板等其他设备也可以，而且数据是存在服务器上的更安全也方便运维人员后期维护。在就是对于显卡能力强的，还可以实现一块显卡支持多人同时使用，提供使用效率。而且服务器的计算能力一般来说比电脑要好，这也是为什么实时渲染会更快的原因。

实时云渲染示意图

实时渲染指的是根据图形学算法将三维数据绘制到二维位图之中，并将这些位图实时显示。它的本质就是对图像数据的实时计算和输出，要求在短时间内渲染出一张，并显示出来，同时渲染并显示下一张。这种技术仅仅依靠CPU是没办法完成的，还需要依靠显卡实现。那么CPU就不重要了吗，当然不是。CPU也是很重要的制约因素，因为只有它正常运转了加上显卡的图形计算能力，才能跑通整个过程。所以虽然实时渲染吃显卡，但是CPU也很重要，二者相辅相成。

那么云流化软件系统是如何使用的呢？使用是否麻烦呢？要想解决这些疑问，我们首先要明确下什么是云流化技术？其实简单来说有点像远程桌面，但是云流化技术原理和远程桌面有所区别，可以支持大型、重型各类三维程序的直接云端服务器中使用。对用户来说无需花费学习成本，和以前打开网页或者APP的操作完全一样，简单方便。

一、使用步骤

1、将已经做好的水利数字孪生模型比如UE活着unity模型安装在服务器中；

2、在服务器中安装云流化软件系统

3、将要流化的水利孪生模型存储地址添加到点量云流化程序中，形成用户可直接访问的url链接地址。

点量实时云渲染系统使用流程

从以上来看，云流化程序使用非常简单，让各方无需关注内在如何流化，直接通过云流化程序完成借助云端算力运行程序。

云游戏是近年来备受关注的游戏形式，它让玩家可以通过网络实现游戏的流媒体传输，从而无需拥有昂贵的游戏主机或高端的电脑配置。但是，在云游戏中，显卡依然是必要的硬件设备之一，因为它对游戏的图像质量和流畅度有着非常重要的作用。

首先，显卡能够提供高质量的图像处理能力，使得游戏画面更加逼真和生动。在传统的单机游戏中，玩家可以通过升级电脑的显卡来提升游戏画面的质量，而在云游戏中，玩家所看到的图像是经过服务器端进行渲染之后再传输到客户端的，因此玩家的电脑显卡并没有直接参与图像处理过程。但是，服务器需要具备一定的图形处理能力才能够提供高质量的游戏画面，这就需要云游戏提供商使用高端的显卡来保证游戏画面的质量。

其次，显卡还可以提供流畅的游戏体验。云游戏的流媒体传输需要保证稳定的网络连接和足够的带宽，但是即使这些条件都得到了满足，游戏的流畅度也会受到服务器端的图形处理速度的影响。如果服务器端的显卡性能不足以应对游戏的要求，那么就会出现卡顿和延迟等问题，影响玩家的游戏体验。因此，云游戏提供商需要使用高性能的显卡来保证流畅的游戏体验。

当然，显卡不是云游戏中唯一需要的硬件设备，还需要服务器端的处理器、内存和网络设备等硬件设备来共同组成基础设施。但是，显卡在这些设备中扮演着不可或缺的角色，它直接影响着玩家的游戏体验和提供商的服务质量。因此，云游戏提供商需要不断投入资金来更新设备，以提供更加优秀的游戏体验。

综上所述，显卡确实是云游戏中必须的硬件设备之一，它对游戏画面质量和流畅度有着极为重要的作用。随着技术的不断发展和硬件的逐步更新，云游戏将会变得更加成熟和普及，为玩家带来更加便利和优质的游戏体验。

图像服务器（image server）是一种专门用于处理图像文件和存储的特殊计算机。图像服务器通常比一般的个人计算机拥有更大的存储容量，并具有一些其他的功能，如磁盘镜像、多个网络接口卡、热备援多电源供应器。图像服务器主要提供图像有关服务，加快图像数据处理过程。

电脑和图像服务器传输慢通过网卡属性设置或者关闭Windows功能就可以解决。

方案一：网卡属性设置

1、按下Win+Pause/Break组合键，在出现的系统属性界面，点击左上角“设备管理器”；

2、在设备管理器窗口，找到并展开电脑网卡，对着它单击鼠标右键，菜单中选择“属性”；

3、在网卡属性对话框，点击切换到“高级”选项卡界面，在“属性”列表中，点击选中“Large Send Offload v2(IPv4)[大型传送分载 v2(IPv4)]”，在窗口右侧，将“值”设置为“Disabled(关闭)”，然后点击底部确定按钮。

亿万克作为中国战略性新兴产业领军品牌，拥有中国第一、世界前二的行业领先技术，致力于新型数据中心建设，构筑云端安全数字底座，为客户提供集产品研发、生产、部署、运维于一体的服务器及IT系统解决方案业务，所有产品和技术完全拥有自主知识产权，应用领域涵盖云计算、数据中心、边缘计算、人工智能、金融、电信、教育、能源等，为客户提供全方位安全自主可控技术服务保障。

感兴趣请点击此处，了解一下。

可以采用这款服务器，产品型号：ZI24S6-14994VL6，采用英特尔14纳米制程的至强®十四核高频处理器、支持NVIDIA Grid、32G大容量容错校验内存、SSD固态硬盘、额定1200瓦高能效电源，为虚拟桌面设计者和高端设计人员在虚拟化环境中呈现丰富的图形效果。将图形处理任务从 CPU 移交给虚拟化环境中的 GPU 来处理，从而首次让数据中心管理者能够为更多用户提供图形内容丰富的真正图形工作站级体验。