自己买服务器和云服务器的一样吗？为什么？

不一样，下面将区别进行描述：

一、自己买的服务器

（1）自己买的服务器在自己家里，或者寄存在其他地方，看得见摸得着。

（2）自己买服务器价格相对比较贵，自由具有所有权和使用权，属于硬件资产。

（3）自己买的服务器会折旧，多年之后设备老化，可能就不能使用了。

（4）自己买的服务器要做资源调整，还得继续采购内存条、硬盘等，自己安装或找工程师安装。

（5）自己买的服务器存储数据安全性相对较低，如果出现硬盘损坏等问题，可能会丢失数据。

（6）自己有机会研究服务器端的东西，或者硬件服务器设备。

二、云服务器

（1）云服务器部署在“云端”，可以看见资源信息，但是看不见实际的物理服务器。

（2）云服务器价格相对比较便宜，自己具有使用权，属于软件资产。

（3）云服务器不会折旧，就算物理服务器折旧，也是响应公司自行维护，不影响个人使用。

（4）云服务器要做资源调整，只需要支付一定费用，在线扩容。

（5）云服务器的存储数据安全性相对较高，一般不会出现服务器损坏的问题，而且云端也会有数据的备份。

（6）自己接触不到云服务器的服务器端的东西，或者云端的硬件设备。

但是，虽然云服务器相比较自己买的服务器存在很多的优点，但是不见得用户就会愿意将数据存放在云服务器上。例如银行、证券等传统行业，为了保证数据的安全性，很多都是使用自己买的服务器部署金融系统，或是使用自己买的服务器搭建企业级私有云，很少会将数据或系统部署在云服务器上。毕竟，云服务器部署在别人的机房，自己很难把控服务器端数据的安全性！

三、对此，给您建议如下：

（1）如果只是单纯的需要服务器资源，部署数据库、中间件等，建议使用云服务器。

（2）如果希望研究服务器端的东西，比如硬件结构等，建议自己买服务器。

（3）如果对数据安全绝对严格，可以自己搭建本地服务器，或者企业级私有云，同时做好数据备份。

作者|张正平 黄帆帆 卢 欢

近年来，随着我国乡村振兴战略和数字乡村计划的实施，尤其是以大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能等为代表的金融 科技 与传统农村金融的融合发展，农村金融市场的发展呈现出全新的“数字”面貌，2021年的中央一号文件则进一步明确提出“发展农村数字普惠金融”，为金融 科技 应用于传统农业供应链金融实现创新发展提供了新的契机和政策支持。

传统农业供应链金融的不足

风险控制机制不完善。 随着农业供应链转型升级带来的多产业融合发展、供应链延伸和供应链生态圈的扩大，供应链上的经营主体及相互业务往来会越来越频繁，会形成非常多的新委托代理关系，而这其中必定存在更多的操作风险、欺诈风险，也意味着更多的信息不对称。面对农业供应链金融中存在的若干风险，传统的管理手段及经验已无法有效应对。虽然传统金融机构、核心企业、物流公司以及电商平台等经营主体具有较强的资金实力， 但它们各自应用的风险控制模型往往并不一致且相互不能兼容，农业供应链金融中所需掌握的资金流、物流和信息流也无法实现及时有效地对接和比较，导致了传统农业供应链金融的风险控制手段一直没有突破性的创新，难以有效提高农业供应链金融服务的效率。

产品及服务单一。 传统的农业供应链金融仅为供应链上游的企业提供基于订单、应收账款等有实际贸易背景的融资， 贷款多为生产性资金。由于资金是农业供应链上企业最大的需求之一，所以农业供应链上的金融企业主要利用信贷产品来吸引客户，进而抢占优质客户资源。然而， 即便存在激烈的市场竞争，各金融机构提供的农业供应链金融产品依旧非常相似， 产品及服务同质化严重。近年来，随着农村经济的快速发展，农业产业化、规模化趋势明显，对规模更大、期限更灵活的资金产生了较多的需求，然而，传统的农业供应链金融却不能提供有效的解决方案。而且，由于农业供应链金融是依托于供应链中的信用逻辑提供资金支持的，因此比其他金融产品的风险更高，这进一步压缩了农业供应链金融的发展空间。

获客渠道狭窄。 一方面，农业供应链的发起主体一般是核心企业或金融机构。一般情况下，在开展供应链业务时大多是发起主体在经营所在地寻找合适的合作伙伴，如果没有找到合适的合作伙伴，便很难开展农业供应链金融业务。另一方面， 传统的农业供应链金融只能为企业提供贷款，无法提供其他的增值性服务来增加客户黏性，竞争力不强。在这种情况下，只能利用地缘优势发展的传统农业供应链获客渠道就变得十分单一了，也很难找到匹配的客户资源，这进一步制约了业务的大范围开展。

多方合作难以协调。 一是银行单独发挥的作用有限。在我国金融发展过程中， 商业银行始终发挥着核心作用，如果其在农业供应链金融业务的开展上缺席，那么金融资源就不能得到最优配置。而银行围绕农业供应链开展的业务在其所有业务中的占比极低，相对于其在农业供应链中存在的应收账款闲置问题，其产品创新的力度和所占的市场份额明显不足。二是银行不能与其他金融机构进行有效合作。虽然当前已有部分银行与一些小额贷款公司、数字金融平台开展了合作，但是从整体情况来看，银行与其他金融机构之间普遍缺乏信任，信息孤岛状况严重，农业供应链金融未获得充分的发展。三是农业企业与农户的合作大多有短期、松散的特点，农业供应链易受到违约风险的冲击而处于不稳定状态，严重的甚至导致信用链断裂， 威胁农业供应链金融系统安全。

金融 科技 在农业供应链金融中的应用

大数据、云计算+农业供应链金融

相对于传统农业供应链金融仅依靠会计报表进行企业的风险评估，大数据和云计算技术在农业供应链金融中的综合运用，不仅能准确识别有效信息，通过模型和机器算法使结论量化、更加精准，还能更加准确地预测链内企业的发展前景，更具全面性和客观性。从技术原理方面看， 大数据和云计算技术既能将农业供应链内发生的经济活动绘制出详细的数据图谱， 又能直接用数据语言对农业供应链内企业进行可穿透式管理，从而在解决信息管理中不对称问题的同时，弥补了传统管理中的技术短板。

在实际应用方面，苏宁易购基于数以亿计的交易数据，依托云计算技术与传统金融机构开展合作，将农业供应链的龙头企业作为信息的担保方或提供方，为链内经销商、代理商及农户提供金融服务；新希望金服则依托新希望集团的数据储备建立了大数据风险管理模型，从客户准入、贷前审核、贷中监控和贷后管理等方面实现全面智能化管理，为客户提供纯信用、免担保的“好养贷”产品，同时，在客户使用过程中，新希望金服还不断积累客户生产信息、信贷信息等，完善数据库，不断升级迭代风险管理模型。

在当今的数字时代，数据已经成为一种新的生产要素，但大数据、云计算技术应用于农业供应链金融仍面临不少难题。一是数据共享难。在农业供应链上， 银行可以根据核心企业与上下游企业之间签订的真实订单和应收账款等交易单据对链内提供质押、贷款等金融服务。然而， 由于我国在数据保护方面的法律法规还不完善，企业普遍担心银行或其他金融机构可能将企业的重要数据出售给竞争对手或第三方，从而导致该企业的市场竞争力被削弱，损害企业利益。在这种情形下，企业不愿意与银行等金融机构共享数据，这也是当前农业供应链金融利用大数据面临的一大难题。二是数字质量没有保障。由于农业供应链上各成员企业开展的业务较多、涉及面较广，很难对信息进行标准化、规范化的公开披露，导致金融机构获得的企业数据质量较低。此外，银行还担心核心企业与供应商、经销商达成骗贷共识，从而篡改ERP系统中真实的交易信息，这种行为无形中会增加银行风险，也不利于整个农业供应链的稳定。

区块链+农业供应链金融

从技术原理方面看，区块链是赋能农业供应链金融发展的有力工具。一是区块链能有效降低票据真实性风险。在“区块链+农业供应链金融”模式下，只要产生了交易，其业务信息就会被分别记录到相关的主体账户中，同时农业供应链内的信息传输不会失真，使得作假行为几乎不可能发生。二是区块链有助于提高农业供应链内企业的互信水平。在“区块链+农业供应链金融”模式下，各家企业可以利用智能合约来提高信用约定的执行力，交易双方只要有一方履行了合同上载明的责任和义务，系统会自动强制另一方履行合约，从而避免信用欺诈的发生。三是区块链有助于提高农业供应链金融的运行效率。通过营造丰富的区块链应用场景，农业供应链内各个参与主体将能获得真实有效的经济活动数据，实现在农业供应链内部完成资金的交易和业务的交割，从而提高交易的精度和效率。

在实践中，新希望慧农（天津） 科技 有限公司（以下简称“希望金融”）通过应用区块链技术，建立了更加规范的农业供应链业务模型，提升了农业供应链系统平台的开放度，实现了全流程的风险控制，有效地规避了人为造假和投机行为。截至2020年10月31日，希望金融累计借贷金额达11835亿元，借款人数达38000多人，借贷逾期率和坏账率低于01%，有效地服务了实体经济和乡村振兴。河南天香面业有限公司基于物联网和区块链前沿 科技 的应用，将产业链深度融合应用场景作为切入点，打造了国内首个“区块链+金融服务+粮食”平台——优粮优信。该平台可生成标准电子仓单，具备智能合约应用、多方账本共享、业务数据存证和粮食质量溯源等功能，可以实现风险管理、资产监管及数字资产的可视化，整个过程公开透明，反担保措施简单有效。

尽管区块链技术与农业供应链金融的结合带来了前所未有的变革，但其大规模应用还须解决两大挑战：一是农业供应链金融各参与主体争相借助区块链技术搭建属于自身的供应链信息管理系统，造成传统供应链金融市场的信息碎片化，而技术壁垒的存在又使得跨链数据难以互通，形成了新的信息孤岛；二是实践中往往缺少既懂区块链技术又熟悉农业供应链金融运营的复合型人才。

物联网+农业供应链金融

从技术原理方面看，基于物联网技术的农业供应链管理系统，可使供应链内的企业商品在任何时间、任何地点都被实时监控，实现从土壤养护到温室栽培、从加工包装到冷链配送、从在线销售到独立订购、从农民组织到农业一体化的发展，从而大大提升农业供应链管理的效率与灵活性，优化企业的资源配置，有效减少物资非法转移活动，进而大幅降低农业供应链的融资风险。

实践中，北京农信互联 科技 有限公司做出了有益尝试。该公司隶属于大北农集团，依托大北农集团的资源优势，综合利用互联网、物联网、云计算、大数据等多种技术， 探索 形成了包含“农业大数据、农业交易、农村金融服务”在内的农业供应链金融新模式。在这种模式下，运营中心可根据物联网记录的养殖户生产经营环节的大数据、在线销售生猪情况的大数据等数据在线生成的信用分筛选潜在贷款客户。

毫无疑问，物联网应用于农业供应链金融的前景十分诱人，但当前的发展仍然面临很多困难：一是物联网的投入巨大， 仅依靠核心企业的资金实力和技术水平不足以支撑“物联网+农业供应链金融”模式的规模化发展。二是现阶段大量农户仍以传统销售方式为主，线上信息沉淀较少，数字足迹较为缺乏。三是农业供应链各参与主体协同发展意识薄弱，孤岛问题严重，物流、资金流和信息流不能有效畅通和共享。

人工智能+农业供应链金融

从技术原理方面看，物联网、大数据及云计算等技术的广泛应用是人工智能在农业供应链金融领域发挥作用的基础。人工智能+物联网+大数据+云计算+农业供应链，有可能形成一种具备自主学习能力的农业供应链，从而让农业供应链能够进行自我管理。在这种多技术叠加的农业供应链金融模式下，放置在农业供应链各环节的激光扫描仪或传感器会自动收集相关主体的各类信息，并持续地将各种数据传输到云端服务器，最终这些数据交由人工智能进行分析和处理，为金融机构寻找贷款人、提供贷款、控制放贷风险提供依据。2019年美国Ta u l ia公司基于人工智能技术推出了一款适用于供应链金融的现金预测工具。随着更多的数据被处理和分析，该工具可以在不断积累的过程中有效识别未经批准的发票和采购订单的风险，从而实现更多的农产品装运和采购订单融资。

尽管人工智能在农业供应链金融领域具有十分广阔的应用前景，但迄今为止我国鲜有比较成功的应用案例，与此同时， 将人工智能技术成熟运用于农业供应链金融仍面临不少挑战。一是农业供应链金融涉及的环节多、周期长、内耗严重，而当前人工智能技术本身也不够成熟，短时间内仍无法解决农业供应链金融的这些问题。二是在将机器学习等人工智能技术运用于农业供应链金融数据之前，作为其中核心节点的企业必须首先收集足够多的数据，而要从成百上千家的农户、分销商、经销商和零售商等处获取完整的数据尚有较大的困难。三是我国农产品供应链物流基础设施仍较为落后，缺乏标准化体系， 操作流程不规范，标准也不统一，造成供应链整体的信息化程度不高，经常出现信息失真现象，影响人工智能技术的落地应用。

需要说明的是，为了行文的方便，上文中我们大致是按照不同类别的金融 科技 分别讨论了其在农业供应链金融中应用的情况，但当前金融 科技 与农业供应链金融融合创新的一个基本趋势是多种金融 科技 的综合应用，进而形成更强的优势，破解传统农业供应链金融的痛点。

进一步促进金融 科技 在农业供应链金融领域应用的建议

继续完善法律法规。 一是需要为金融 科技 企业立规。有关部门应尽快研究出台金融 科技 企业的监管法规，界定金融 科技 企业的业务范围，明确企业属性，划定准入门槛，促进金融 科技 企业 健康 发展。二是需要为数据安全立法。金融 科技 具备赋能农业供应链金融的能力，但必须以数据安全为前提。为此，有关部门应结合中国国情加快出台数据安全法规，明确数据采集、流通、加工、使用等行为的界限，对数据经营企业实施准入制度，确保供应链上的信息得到安全合理的使用。三是需要技术立标准。近年来，大数据、区块链、人工智能、物联网等技术发展迅猛，但相关的诸多技术标准却依然空缺，已经成为阻碍金融 科技 行业发展的一大障碍。

持续推进数字乡村建设。 一方面，要加强农村信息基础设施建设。农村信息基础设施建设是金融 科技 应用的重要前提， 应大力提升乡村网络设施水平，尽快实现农村地区网络的全覆盖，积极推进农村地区基础设施的数字化，加强农村地区物联网设施建设，奠定金融 科技 应用的基础。另一方面，要推动农业产业数字化转型。没有农业产业的数字化，金融 科技 应用于农业供应链金融就难以实现大规模发展， 应大力发展互联网+农业、农村电商、智慧农业，提升农业生产、加工、存储、运输、销售等全流程的数字化水平。

不断丰富应用场景。 一方面，链内企业应结合不同类型金融 科技 的特点和不同农业产业的特色，积极 探索 更加丰富多元的应用场景，为金融 科技 的融入创造条件。具备资金和技术实力的核心企业和大型金融机构应充分发挥其规模优势，拓展各类金融 科技 的应用场景，为其农业供应链金融的规模化发展创造条件。另一方面，应深入挖掘大数据、云计算、区块链、物联网及人工智能等数字技术在农业供应链金融中应用的潜力，加强各数字技术的结合和交叉使用，推动金融技术应用农业供应链金融场景的创新，拓展金融 科技 应用的广度和深度。

作者单位：北京工商大学经济学院，北京工商大学数字金融研究中心

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料：

阿里云主要产品：

1、弹性计算：

云服务器ECS：可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

弹性伸缩：自动调整弹性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站HTTPS化，防监听、防劫持，呈现给用户可信的网站访问

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

-阿里云

阿里云服务器ECS如何选择？很多新手用户并不知道PTS是什么，如果你不知道如何选择阿里云服务器ECS产品，性能测试PTS可以很好的帮助你快速对云服务器进行压力测试，从而助你选择适合自己的阿里云服务器ECS，下面是性能测试PTS详解！

阿里云开发者社区最近推出了一个“ ECS 选款利器！PTS助您快速上云 ”活动，PTS性能压测包仅需099/月起，真实模拟，免去繁琐的搭建和维护成本！现在您可以只支付10块钱不到的试用成本，即可体验使用 PTS 来帮助 ECS 进行容量规划选择合适规格的整个流程！

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性能测试PTS（Performance Testing Service）是具备强大的分布式压测能力的SaaS压测平台，可模拟海量用户的真实业务场景，全方位验证业务站点的性能、容量和稳定性。

PTS旨在简化性能压测本身的工作。

PTS目标是将性能压测本身的工作持续简化，使您可以将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身。在PTS平台上，您可以用较低的人力和资源成本，构造出最接近真实业务场景的复杂交互式流量，快速衡量系统的业务性能状况，为性能问题定位、容量配比、全链路压测的流量构造提供最好的帮助。进而提升用户体验，促进业务发展，最大程度实现企业的商业价值。

业务场景

PTS广泛应用于各种压力测试和性能测试场景，包括但不限于以下场景：

PTS孵化于服务阿里巴巴全生态五年以上的单链路、全链路压测平台，是阿里巴巴内部最佳实践的输出。该平台对内除了支持日常的外部流量压测之外，同时支持了大大小小的促销活动，如天猫双11、双12和年货节等。

压测流程

PTS提供全面高效的压测流程：

压测流程说明：

1在PTS控制台上，准备压测API数据，构造压测场景，定义压测模式、量级等；支持随时启停压测，压测过程中可调速。

2压测启动后，PTS后台的压测控制中心将自动调度压测数据、压测任务和压测引擎。

3通过随机调度全国上百个城市和运营商的内容分发网络CDN （Content Delivery Network）节点，发起压测流量。保证从虚拟用户并发量、压测流量的分散度等维度都接近真正的用户行为，压测结果更加全面和真实可信。

4通过压测引擎向您指定的业务站点发起压测。

5压测过程中，通过集成云监控、ARMS（应用实时监控服务）产品，结合PTS自有的监控指标，实时采集压测数据。

6在PTS控制台，实时展现压测数据，进行过程监控；压测结束后，生成压测报告。基于整个压测场景的性能表现，定位性能问题、发现系统瓶颈。

压测创建方式

PTS支持以下4种方式创建压测场景（或称压测用例），如下图所示：

说明：

方式一：PTS自研零编码可视化编排，使用自研强大引擎压测。

方式二： 使用PTS自研云端录制器，零侵入录制业务请求并导入1中的自研交互中进行进一步设置。

方式三： 将导入脚本压测 1中的PTS自研交互中，使用PTS自研引擎。

方式四：JMeter压测并使用原生JMeter引擎进行压测，PTS提供自定义的压力构造和监控数据汇聚等产品服务。

其中，方式一、二、三由于使用了PTS的自研引擎，具备RPS（Requests per Second）吞吐量压测模式、秒级启动、实时控制、定时压测和流量遍布全国运营商网络的差异化能力。

方式一是PTS最核心的一种压测场景创建方式，所有资源包均可使用。其他几种创建方式面向不同规格资源包开放。

适用于多业务场景

不论您处于哪个行业，在以下业务场景（但不限于），PTS都是您值得信赖的性能测试工具。

适用行业广泛

PTS应用行业广泛，涉及电商、多媒体、金融保险、物流快递、广告营销、社交等等。

PTS服务阿里巴巴全生态多年，支持了天猫双11、双12、年货节等大促活动。植根于电商行业的PTS，对电商的典型业务模型支持得更友好，压测来源更广泛，脉冲能力和流量掌控能力更强。

PTS自商业版发布以来，吸引了来自多媒体、金融保险、政务等众多行业的用户，以其强大的压测场景编排能力和报表能力，帮助用户快速发现问题，进行针对性地调优，提升了系统承压能力。

适用于多种网络环境

不论您的业务位于公有云、专有云、混合云或者自建IDC中，只要能够通过公网访问，PTS都能够通过遍布全国上百个城市和各运营商的CDN节点发起压测流量，最大程度地模拟真实业务场景。

适用于使用HTTP/HTTPS/WebSocket等协议的客户端

PTS本身的GUI模式支持HTTP/HTTPS协议的压测，无论您的客户端是自研的App、移动端网页、PC端网页、微信小程序还是C/S结构的软件，都可以使用PTS进行压测。PTS同时集成了开源JMeter，支持更多的协议和场景，例如您可以通过“JMeter + WebSocket插件”的方式，对使用WebSocket协议的客户端进行压测（在PTS上传相应的插件JAR文件即可），其他协议以此类推。

下面以电商典型业务场景为例，为您介绍如何在PTS中编排压测场景。

什么是压测场景

要发起一次性能压测，首先需要创建一个压测场景。压测场景中包含一个或多个并行的业务，每个业务包含一个或多个串行的请求。

示例

淘宝网需要对产品A和B相关的页面（即存在多个API）进行压测，假设其主要业务场景为：

业务A：浏览产品A。

业务B：购买产品B（登录 → 浏览产品B → 加入购物车 → 提交订单）。

那么在压测场景中的设置如下。

串联链路1：浏览产品A 和串联链路2：购买产品B是并行关系。

根据业务逻辑，一部分用户在浏览产品A，另一部分用户在进行购买产品B的一系列操作，即两个业务是同时发生的，所以将它们设置为两个串联链路，压测中会并行发起请求。

串联链路中的多个API是串行关系。

根据业务逻辑，串联链路2：购买产品B中的一系列用户行为是存在先后顺序的，所以将这些存在先后关系的API添加到一个串联链路中，PTS压测中会按照顺序发起压测。

综合来看，在压测中，示例中的浏览产品A的API和登录的API，会同时发起压测流量。更多性能测试PTS场景示例，可参考阿里云帮助资料： 性能测试 PTS>最佳实践

全球金融科技产业发展历程

金融科技在全球领域的发展可以看做是新兴科技、金融企业对传统银行体系的一次变革，区块链、云计算、智能科技等产业的发展使得传统的金融服务和手段面临了来自新技术的冲击，而银行在金融科技的发展期间也不断的适应并融合了新兴技术，使金融科技能够更好地在全球范围内为消费者提供不断完善的服务，目前来看，全球金融科技的发展主要可以分为三个发展阶段：

全球金融科技政策以监管为主

根据IMF公布的数据，全球范围内尤其是在美国和欧洲主要经济体高于预期的通货膨胀引发金融环境收紧，乌克兰危机的负面溢出效应等进一步冲击世界经济。在此种情况下，金融科技产业的发展在近几年普遍收缩的金融市场可谓逆势生长。数字化、透明化和便捷性的特点使得金融科技产业非常符合疫情背景下的全球金融产业发展趋势。

从全球主要地区对于金融科技产业的政策环境可以看出，目前为止全球范围内主要的政策引导方向是以监管、规范类为主，各国针对金融领域的新兴技术，特别是人工智能、大数据等领域的应用在隐私安全、支付安全等领域做出了明确的限制条例，这也是近年来全球范围内对于金融科技的发展讨论最激烈的方面。

全球金融科技产业已形成四种业务模式

根据BIS的相关报告，金融科技可以分为支付结算、存贷款与资本筹集、投资管理和市场设施四类，其中前三类业务具有较为明显的金融属性，最后一类是金融中后台设施。

具体来看，技术市场设施通常包括客户身份认证、多维数据归集处理等可以跨行业通用的基础技术支持，也包括分布式账户、大数据、云计算等技术基础设施，此类业务多属于金融机构的业务外包范畴，同样与产业数字金融的服务创新密切相关。

全球金融科技产业市场规模不断上涨

根据Statista网站公布的数据来看，全球金融科技产业收入规模近5年来呈现不断上涨的态势，全球范围内金融科技在传统金融领域的渗透率不断扩大，金融科技水平不断提升，产业投融资规模总体上涨，金融科技在东亚区域的增长规模持续上涨。2021年全球金融科技产业市场规模达到1462亿美元，近5年复合增长率达到128%。据初步统计，2022年全球金融科技产业市场规模突破1600亿美元。

注：全球金融科技产业市场规模测算口径按照行业部署主要涵盖云端服务、金融服务技术支持（包括转账、个人理财、保险、贷款、财富管理）等。

2028年市场规模将突破4000亿美元

根据Global research提供的数据来看，2023-2028年将是全球金融科技快速发展的阶段，5年行业规模复合增长率有望超过15%，2023年全球产业规模将达到1975亿美元，2028年全球金融科技产业市场规模将超过4000亿美元。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国金融科技产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

这三种品牌服务器各有优点，但更推荐亿万克服务器，主要原因如下：感兴趣的话点击此处，免费了解一下

一，亿万克服务器搭载最新X86架构的高性能可扩展处理器，具备多核心超线程技术，支持DDR4、PCIe40等最新技术标准，提供完整的BMC管理功能，BIOS集成E VOC专利技术BPI，使服务器拥有超高的处理性能。亿万克亚当异构服务器系列具备高性能、低功耗、强劲AI算力的特点，能够灵活应对边缘差异化场景，为AI创新提供可靠的算力支持。

二，亿万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。

三，亿万克注重自主创新，稳扎稳打，蓬勃发展，配合研祥集团积极主导和参与国际国内标准研制工作，形成标准创新示范，已然是业界标杆一样的存在。亿万克的核心产品和技术获得国家重点新产品、国家自主创新产品、中国专利奖、全国工商联科技进步一等奖、广东省科技进步一等奖近百项荣誉，同时拥有国家地方联合工程实验室、企业技术中心，其核心竞争力已达业界领先水平。

物理服务器 （Physical Servers ）

指实实在在、存在的硬件专用独立主机或服务器设备，性能和稳定性都比较强，因此，价格也相对比较昂贵，需要用户自己根据需求进行配置、管理及运维。简单来说，物理服务器可以把它理解为一台“电脑”，实际上所有网站的程序都在这个“电脑”上运行。

云服务器 （Cloud Servers）

指通过虚拟化技术将一台独立服务器虚拟成多个小的服务器，每个云服务器的运行和管理都完全独立，具有单独的操作系统，可分配独立公网IP地址、超大磁盘、操作系统Windows/Linux、内存、CPU资源等，网站运行环境和空间安全都需要用户自己去配置，对用户的技术能力有一定要求的。

云服务器是云计算服务的重要组成部分，是面向各类互联网用户提供综合业务能力的服务平台。平台整合了传统意义上的互联网应用三大核心要素：计算、存储、网络，面向用户提供公用化的互联网基础设施服务。

物理服务器 VS 云服务器

成本优化

物理服务器而言，无论用还是不用，设备就在那里，成本就在那里，照样算钱！

云服务器遵循按需购买，按照使用量付费的原则，具有成本低、弹性伸缩、管理便捷等特点。

服务优化

物理服务器服务常规指实体服务器托管和租用两种服务类型，实体服务器托管是由用户自行购买硬件发往机房托管，期间设备的监控和管理工作均由用户单方独立完成，IDC数据中心提供IP接入、带宽接入、电力供应和网络维护等，租用是由IDC数据中心租用实体设备给客户使用，同时负责环境的稳定，用户无需购买硬件设备；

云服务器服务是指是从基础设施(Iaas)到业务基础平台(PaaS)再到应用层(SaaS)的连续的整体的全套服务，IDC数据中心将规模化的硬件服务器整合虚拟到云端，为用户提供的是服务能力和IT效能。

相较传统IDC服务模式，云计算IDC增值服务是相关于传统IDC增值服务的升级，是云计算数据中心下对传统IDC服务的升级版！云计算IDC情况下，可获得具备高扩展性和高可用的计算能力，用户也再无需担心硬件设备的性能限制等带来的问题。

资源优化

物理服务器，在硬件服务器的基础进行有限的整合，例如多台虚拟机共享一台实体服务器性能。

云服务器可通过资源集约化实现的动态资源调配，云计算可以实现横向/纵向的弹性资源扩展和快速调度，传统IDC提供的资源难以承受短时间内的快速再分配，且不说企业等待的时间成本，本身而言容易造成资源闲置和浪费！

云服务器而言，通过更新的技术实现资源的快速再分配，可以在数分钟甚至几十秒内分配资源实现快速可用，可以有效地规避资源闲置的风险。此外，传统IDC远不如云计算IDC那样可以跨实体服务器，甚至实现跨数据中心的大规模有效整合。

效率优化

云计算IDC服务相较传统IDC服务，前者采取更加灵活的资源利用方式，通过技术提升和优化使用户从硬件设备的管理和运维工作中解脱出来，专注内部业务的开发和创新，由云服务商负责云平台本身的稳定，通过这种责任分担模式使整个平台的运行效率获得提升！

售后优化

首先，云服务器归于基本电信增值服务，所以其服务提供商需要获得工信部的批阅以具有相应的运营资质。云服务商对国家方针政策的了解，备案等业务流程的支持，也是确保客户可以合法合规的运营。再者，当服务器使用过程出现问题时，需要运营商的协助才可以解决，这种情况需要任何时候都可以找到主机商的售后支持，大多数云服务商而言都会提供724小时的云服务器售后支持服务，这点也可以打消用户的使用顾虑，让用户安心、放心！