阿里云8核CPU云服務(wù)器多少錢?一般來說企業(yè)用戶選擇8核8G和8核16G配置比較多,企業(yè)用戶通常會選擇8核16G以上,例如8核32G、8核64G等。我們在實(shí)際購買中會發(fā)現(xiàn),相同cpu核數(shù)的云服務(wù)器,還有不同的云服務(wù)器實(shí)例可選,價格差別也比較大,今天小編整理一份阿里云服務(wù)器8核CPU活動價格表,供大有參考:

阿里云服務(wù)器核數(shù)是指虛擬出來的CPU處理器的核心數(shù)量,準(zhǔn)確來講應(yīng)該是vCPU。CPU核心數(shù)的大小代表了云服務(wù)器的運(yùn)算能力,CPU越高,云服務(wù)器的性能越好。阿里云服務(wù)器1核CPU就是一個超線程,2核CPU2個超線程,4核CPU4個超線程,這樣云服務(wù)器可以同時處理多個任務(wù),計算性能更強(qiáng)。如果網(wǎng)站流程較小,少量圖片展示的企業(yè)網(wǎng)站,建議選擇2核及以上CPU;如果網(wǎng)站流量較大,動態(tài)頁面比較多,有視頻等,建議選擇4核、8核以上CPU。
一、阿里云8核CPU云服務(wù)器可選實(shí)例規(guī)格及收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)
阿里云8核CPU的云服務(wù)器除了目前活動中可以看到的通用算力型u1、計算型c7、通用型g7等實(shí)例之外,還有共享標(biāo)準(zhǔn)型s6、高主頻通用型 hfg7、通用平衡增強(qiáng)型 g6e、計算平衡增強(qiáng)型 c6e、內(nèi)存平衡增強(qiáng)型 r6e等實(shí)例規(guī)格可選,cpu與內(nèi)存搭配的配置有8核8G、8核16G、8核32G和8核64G,具體的可選實(shí)例規(guī)格及收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)如下表所示:
| 實(shí)例規(guī)格 | vCPUs | 內(nèi)存(GiB) | 按量(小時) | 標(biāo)準(zhǔn)目錄月價 | 優(yōu)惠月價 | 年付月價 | 3年付月價 | 5年付月價 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 通用型 ecs.u1-c1m4.2xlarge | 8 | 32 | 1.8 | 864 | 864 | 518.4 | 328.32 | 328.32 |
| 通用型 ecs.u1-c1m2.2xlarge | 8 | 16 | 1.404 | 673.92 | 673.92 | 404.35 | 256.09 | 256.09 |
| 通用型 ecs.u1-c1m8.2xlarge | 8 | 64 | 2.385 | 1144.8 | 1144.8 | 686.88 | 435.02 | 435.02 |
| 通用型 ecs.u1-c1m1.2xlarge | 8 | 8 | 1.335 | 640.8 | 640.8 | 384.48 | 243.5 | 243.5 |
| ARM 內(nèi)存型 ecs.r8y.2xlarge | 8 | 64 | 2.17035 | 1041.77 | 1041.77 | 750.07 | 489.63 | 333.37 |
| ARM 通用型 ecs.g8y.2xlarge | 8 | 32 | 1.6 | 768 | 768 | 552.96 | 360.96 | 245.76 |
| ARM 計算型 ecs.c8y.2xlarge | 8 | 16 | 1.067733 | 512.51 | 512.51 | 369.01 | 240.88 | 164 |
| AMD 內(nèi)存平衡增強(qiáng)型 ecs.r8ae.2xlarge | 8 | 64 | 3.1005 | 1488.24 | 1488.24 | 1265 | 818.53 | 565.53 |
| AMD 計算平衡增強(qiáng)型 ecs.c8ae.2xlarge | 8 | 16 | 1.76 | 844.8 | 844.8 | 718.08 | 464.64 | 321.02 |
| AMD 通用平衡增強(qiáng)型 ecs.g8ae.2xlarge | 8 | 32 | 2.3056 | 1106.69 | 1106.69 | 940.68 | 608.68 | 420.54 |
| AMD 內(nèi)存型 ecs.r8a.2xlarge | 8 | 64 | 2.7189 | 1305.07 | 1305.07 | 1109.31 | 717.79 | 495.93 |
| AMD 計算型 ecs.c8a.2xlarge | 8 | 16 | 1.5488 | 743.42 | 743.42 | 631.91 | 408.88 | 282.5 |
| AMD 通用型 ecs.g8a.2xlarge | 8 | 32 | 2.0416 | 979.97 | 979.97 | 832.97 | 538.98 | 372.39 |
| 內(nèi)存型 ecs.r8i.2xlarge | 8 | 64 | 2.9241 | 1403.58 | 1403.58 | 1193.04 | 771.97 | 533.36 |
| 計算型 ecs.c8i.2xlarge | 8 | 16 | 1.7123 | 821.92 | 821.92 | 698.63 | 452.06 | 312.33 |
| 通用型 ecs.g8i.2xlarge | 8 | 32 | 2.1977 | 1054.87 | 1054.87 | 896.64 | 580.18 | 400.85 |
| 高主頻計算型 ecs.hfc8i.2xlarge | 8 | 16 | 1.8836 | 904.11 | 904.11 | 904.11 | 904.11 | 904.11 |
| 高主頻通用型 ecs.hfg7.2xlarge | 8 | 32 | 2.316666 | 1112 | 1112 | 945.2 | 611.6 | 422.56 |
| 高主頻計算型 ecs.hfc7.2xlarge | 8 | 16 | 1.883333 | 904 | 904 | 768.4 | 497.2 | 343.52 |
| 高主頻內(nèi)存型 ecs.hfr7.2xlarge | 8 | 64 | 3.066666 | 1472 | 1472 | 1251.2 | 809.6 | 559.36 |
| 通用網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型 ecs.g7ne.2xlarge | 8 | 32 | 2.9 | 1392 | 1392 | 1183.2 | 765.6 | 528.96 |
| 通用型 ecs.g7.2xlarge | 8 | 32 | 2.093 | 1004.64 | 1004.64 | 723.34 | 472.18 | 321.48 |
| 內(nèi)存型 ecs.r7.2xlarge | 8 | 64 | 2.784885 | 1336.74 | 1336.74 | 962.46 | 628.27 | 427.76 |
| 計算型 ecs.c7.2xlarge | 8 | 16 | 1.630795 | 782.78 | 782.78 | 563.6 | 367.91 | 250.49 |
| 安全增強(qiáng)內(nèi)存型 ecs.r7t.2xlarge | 8 | 64 | 3.144225 | 1509.23 | 1509.23 | 1282.84 | 830.08 | 573.51 |
| 安全增強(qiáng)通用型 ecs.g7t.2xlarge | 8 | 32 | 2.415 | 1159.2 | 1159.2 | 985.32 | 637.56 | 440.5 |
| 安全增強(qiáng)計算型 ecs.c7t.2xlarge | 8 | 16 | 1.881687 | 903.21 | 903.21 | 767.73 | 496.77 | 343.22 |
| AMD 計算型 ecs.c7a.2xlarge | 8 | 16 | 1.173 | 563.2 | 563.2 | 478.72 | 309.76 | 214.02 |
| AMD 通用型 ecs.g7a.2xlarge | 8 | 32 | 1.76 | 844.8 | 844.8 | 718.08 | 464.64 | 321.02 |
| AMD 內(nèi)存型 ecs.r7a.2xlarge | 8 | 64 | 2.385 | 1144.8 | 1144.8 | 973.08 | 629.64 | 435.02 |
| GPU計算型 ecs.gn7i-c8g1.2xlarge | 8 | 30 | 9.5326 | 4575.66 | 4575.66 | 3889.31 | 2516.61 | 1738.75 |
| 存儲增強(qiáng)內(nèi)存型 ecs.r7se.2xlarge | 8 | 64 | 3.443675 | 1652.96 | 1652.96 | 1405.02 | 909.13 | 628.13 |
| 存儲增強(qiáng)計算型 ecs.c7se.2xlarge | 8 | 16 | 2.060895 | 989.23 | 989.23 | 840.85 | 544.08 | 375.91 |
| 存儲增強(qiáng)通用型 ecs.g7se.2xlarge | 8 | 32 | 2.645 | 1269.6 | 1269.6 | 1079.16 | 698.28 | 482.45 |
| 持久內(nèi)存型 ecs.re7p.2xlarge | 8 | 32 | 3.956 | 1899 | 1899 | 1614.15 | 1044.45 | 721.62 |
| 內(nèi)存型 ecs.r7p.2xlarge | 8 | 32 | 3.128 | 1501.5 | 1501.5 | 1276.27 | 825.83 | 570.57 |
| GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge | 8 | 31 | 3.117701 | 1496.5 | 1496.5 | 1272.02 | 823.07 | 568.67 |
| GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge | 8 | 16 | 3.078 | 1477.37 | 1477.37 | 1255.76 | 812.55 | 561.4 |
| 計算網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型 ecs.c7nex.2xlarge | 8 | 16 | 2.0385 | 978.48 | 978.48 | 831.7 | 538.16 | 371.82 |
| 通用網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型 ecs.g7nex.2xlarge | 8 | 32 | 2.6162 | 1255.8 | 1255.8 | 1067.43 | 690.69 | 477.2 |
| GPU計算型 ecs.gn6v-c8g1.2xlarge | 8 | 32 | 26.46 | 7620 | 4572 | 3429 | 2209.8 | 2209.8 |
| 通用型 ecs.g6.2xlarge | 8 | 32 | 2 | 960 | 960 | 816 | 528 | 364.8 |
| GPU計算型 ecs.gn6i-c8g1.2xlarge | 8 | 31 | 14 | 4032 | 4032 | 2016 | 1290.24 | 1290.24 |
| 通用平衡增強(qiáng)型 ecs.g6e.2xlarge | 8 | 32 | 2.2 | 1056 | 1056 | 897.6 | 580.8 | 401.28 |
| 計算型 ecs.c6.2xlarge | 8 | 16 | 1.56 | 748 | 748 | 635.8 | 411.4 | 284.24 |
| 內(nèi)存型 ecs.r6.2xlarge | 8 | 64 | 2.65 | 1272 | 1272 | 1081.2 | 699.6 | 483.36 |
| 突發(fā)性能型 ecs.t6-c1m4.2xlarge | 8 | 32 | 1.889 | 544 | 544 | 462.4 | 299.2 | 206.72 |
| 高主頻計算型 ecs.hfc6.2xlarge | 8 | 16 | 1.791666 | 860 | 860 | 731 | 473 | 326.8 |
| 高主頻通用型 ecs.hfg6.2xlarge | 8 | 32 | 2.2 | 1056 | 1056 | 897.6 | 580.8 | 401.28 |
| 高主頻內(nèi)存型 ecs.hfr6.2xlarge | 8 | 64 | 2.916666 | 1400 | 1400 | 1190 | 770 | 532 |
| 共享標(biāo)準(zhǔn)型 ecs.s6-c1m4.2xlarge | 8 | 32 | 2.5 | 720 | 720 | 612 | 396 | 273.6 |
| 共享標(biāo)準(zhǔn)型 ecs.s6-c1m2.2xlarge | 8 | 16 | 1.667 | 480 | 480 | 408 | 264 | 182.4 |
| 內(nèi)存平衡增強(qiáng)型 ecs.r6e.2xlarge | 8 | 64 | 2.917 | 1400 | 1400 | 1190 | 770 | 532 |
| 計算平衡增強(qiáng)型 ecs.c6e.2xlarge | 8 | 16 | 1.642 | 788 | 788 | 669.8 | 433.4 | 299.44 |
| 安全增強(qiáng)計算型 ecs.c6t.2xlarge | 8 | 16 | 1.691666 | 812 | 812 | 690.2 | 446.6 | 308.56 |
| 持久內(nèi)存型 ecs.re6p.2xlarge | 8 | 32 | 3.95625 | 1899 | 1899 | 1614.15 | 1044.45 | 721.62 |
| 持久內(nèi)存型 ecs.re6p-redis.2xlarge | 8 | 32 | 3.956 | 1899 | 1899 | 1614.15 | 1044.45 | 721.62 |
| AMD 計算型 ecs.c6a.2xlarge | 8 | 16 | 1.173 | 563.2 | 563.2 | 478.72 | 309.76 | 214.02 |
| AMD 內(nèi)存型 ecs.r6a.2xlarge | 8 | 64 | 2.385 | 1144.8 | 1144.8 | 973.08 | 629.64 | 435.02 |
| AMD 通用型 ecs.g6a.2xlarge | 8 | 32 | 1.76 | 844.8 | 844.8 | 718.08 | 464.64 | 321.02 |
| ARM 計算型 ecs.c6r.2xlarge | 8 | 16 | 1.246666 | 598.4 | 598.4 | 508.64 | 329.12 | 227.39 |
| ARM 通用型 ecs.g6r.2xlarge | 8 | 32 | 1.6 | 768 | 768 | 652.8 | 422.4 | 291.84 |
| GPU計算型 ecs.gn5-c8g1.2xlarge | 8 | 60 | 15.39 | 4433 | 4433 | 3768.05 | 2305.16 | 1551.55 |
| GPU計算型 ecs.gn5-c4g1.2xlarge | 8 | 60 | 25.57 | 7363 | 7363 | 6258.55 | 3828.76 | 2577.05 |
| 計算型 ecs.c5.2xlarge | 8 | 16 | 2.49 | 716 | 716 | 608.6 | 393.8 | 272.08 |
| 通用型 ecs.g5.2xlarge | 8 | 32 | 3.54 | 1020 | 1020 | 867 | 561 | 387.6 |
| 內(nèi)存型 ecs.r5.2xlarge | 8 | 64 | 4.53 | 1304 | 1304 | 1108.4 | 717.2 | 495.52 |
| 高主頻計算型 ecs.hfc5.2xlarge | 8 | 16 | 3.49 | 1004 | 1004 | 833.32 | 502 | 331.32 |
| 高主頻通用型 ecs.hfg5.2xlarge | 8 | 32 | 4.61 | 1328 | 1328 | 1075.68 | 650.72 | 424.96 |
| GPU計算型 ecs.gn5i-c8g1.2xlarge | 8 | 32 | 11.67 | 3360 | 3192 | 2520 | 1512 | 1008 |
| 突發(fā)性能型 ecs.t5-c1m1.2xlarge | 8 | 8 | 1.16 | 333 | 316.35 | 249.75 | 149.85 | 99.9 |
| 突發(fā)性能型 ecs.t5-c1m2.2xlarge | 8 | 16 | 1.6 | 462 | 438.9 | 346.5 | 207.9 | 138.6 |
| 突發(fā)性能型 ecs.t5-c1m4.2xlarge | 8 | 32 | 2.5 | 720 | 684 | 540 | 324 | 216 |
| 高主頻型彈性裸金屬服務(wù)器 ecs.ebmhfg5.2xlarge | 8 | 32 | 5.53 | 1594 | 1594 | 1291.14 | 781.06 | 510.08 |
| 本地SSD型 ecs.ic5.2xlarge | 8 | 8 | 2.36 | 680 | 680 | 578 | 374 | 258.4 |
| 通用網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型 ecs.g5ne.2xlarge | 8 | 32 | 4.33 | 1247 | 1247 | 1059.95 | 685.85 | 473.86 |
| 通用型 ecs.n4.2xlarge | 8 | 16 | 2.83 | 816 | 816 | 693.6 | 408 | 408 |
| 通用型 ecs.mn4.2xlarge | 8 | 32 | 4.3 | 1240 | 1240 | 1054 | 620 | 620 |
| 本地SSD性能增強(qiáng)型 ecs.i4p.2xlarge | 8 | 32 | 3.956 | 1899 | 1899 | 1614.15 | 1044.45 | 721.62 |
| 本地SSD型 ecs.i4.2xlarge | 8 | 64 | 3.829166 | 1838 | 1838 | 1562.3 | 1010.9 | 698.44 |
| FPGA計算型 ecs.f3-c8f1.2xlarge | 8 | 32 | 8.375 | 4020 | 4020 | 3417 | 2211 | 4020 |
| 本地SSD型 ecs.i3.2xlarge | 8 | 64 | 4.117 | 1976 | 1976 | 1679.6 | 1086.8 | 750.88 |
| 本地SSD型 ecs.i3g.2xlarge | 8 | 32 | 2.8 | 1344 | 1344 | 1142.4 | 739.2 | 510.72 |
| 大數(shù)據(jù)存儲型 ecs.d3s.2xlarge | 8 | 32 | 5.181064 | 2486.91 | 2486.91 | 2113.87 | 1367.8 | 945.03 |
| ecs.sn2ne.2xlarge | 8 | 32 | 3.97 | 1144 | 1144 | 972.4 | 629.2 | 434.72 |
| 本地SSD型 ecs.i2.2xlarge | 8 | 64 | 3.77 | 1808 | 1808 | 1536.8 | 994.4 | 687.04 |
| 本地SSD型 ecs.i2g.2xlarge | 8 | 32 | 3.073 | 1475 | 1475 | 1253.75 | 811.25 | 1475 |
| 本地SSD網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型 ecs.i2ne.2xlarge | 8 | 64 | 3.948 | 1898.4 | 1898.4 | 1613.64 | 1044.12 | 721.39 |
| 本地SSD網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型 ecs.i2gne.2xlarge | 8 | 32 | 3.227 | 1549 | 1549 | 1316.65 | 851.95 | 588.62 |
| 存儲增強(qiáng)內(nèi)存型 ecs.se1.2xlarge | 8 | 64 | 6.14 | 1464 | 1464 | 1244.4 | 732 | 732 |
| 本地SSD型 ecs.i1.2xlarge | 8 | 32 | 5.89 | 1298 | 1233.1 | 973.5 | 584.1 | 389.4 |
| 大數(shù)據(jù)型 ecs.d1.2xlarge | 8 | 32 | 6.36 | 1833 | 1741.35 | 1374.75 | 824.85 | 549.9 |
| ecs.sn1ne.2xlarge | 8 | 16 | 2.74 | 788 | 788 | 669.8 | 433.4 | 299.44 |
| 存儲增強(qiáng)內(nèi)存型 ecs.se1ne.2xlarge | 8 | 64 | 5.08 | 1464 | 1464 | 1244.4 | 805.2 | 556.32 |
| 大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型 ecs.d1ne.2xlarge | 8 | 32 | 6.68 | 1925 | 1828.75 | 1443.75 | 866.25 | 577.5 |
| 通用平衡增強(qiáng)型 ecs.e-c1m4.2xlarge | 8 | 32 | 1.35 | 648 | 648 | 486 | 311.04 | 246.24 |
| 通用平衡增強(qiáng)型 ecs.e-c1m2.2xlarge | 8 | 16 | 0.9 | 432 | 432 | 324 | 207.36 | 164.16 |
二、阿里云8核CPU云服務(wù)器活動價格表
目前阿里云活動中8核CPU的云服務(wù)器有經(jīng)濟(jì)型e實(shí)例8核16G、8核32G;通用算力型u1實(shí)例8核8G、8核16G、8核32G、8核64G;計算型c7和c8y實(shí)例8核16G;通用型g7和g8y實(shí)例8核32G;內(nèi)存型r7和r8y實(shí)例8核64G,具體活動價格表如下:
| 云服務(wù)器實(shí)例 | 配置 | 帶寬 | 系統(tǒng)盤容量 | 活動價格(按量帶寬) | 活動價格(固定帶寬1M) | 活動價格(固定帶寬2M) | 活動價格(固定帶寬3M) | 活動價格(固定帶寬4M) | 活動價格(固定帶寬5M) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 經(jīng)濟(jì)型e | 8核16G | 1M-100M | 20G ESSD Entry | 2849.76元 | 3084.36元 | 3318.96元 | 3573.96元 | 3828.96元 | 4124.76元 |
| 經(jīng)濟(jì)型e | 8核32G | 1M-100M | 20G ESSD Entry | 4249.44元 | 4484.04元 | 4718.64元 | 4973.64元 | 5228.64元 | 5524.44元 |
| 經(jīng)濟(jì)型e | 8核16G | 1M-100M | 20G ESSD | 2943.36元 | 3177.96元 | 3412.56元 | 3667.56元 | 3922.56元 | 4218.36元 |
| 經(jīng)濟(jì)型e | 8核32G | 1M-100M | 20G ESSD | 4343.04元 | 4577.64元 | 4812.24元 | 5067.24元 | 5322.24元 | 5618.04元 |
| 通用算力型u1 | 8核8G | 1M-5M | 20G ESSD Entry | 3212.64元 | 3447.24元 | 3681.84元 | 3936.84元 | 4191.84元 | 4487.64元 |
| 通用算力型u1 | 8核16G | 1M-5M | 20G ESSD Entry | 3440.74元 | 3675.34元 | 3909.94元 | 4164.94元 | 4419.94元 | 4715.74元 |
| 通用算力型u1 | 8核32G | 1M-5M | 20G ESSD Entry | 4404.96元 | 4639.56元 | 4874.16元 | 5129.16元 | 5384.16元 | 5679.96元 |
| 通用算力型u1 | 8核64G | 1M-5M | 20G ESSD Entry | 5742.43元 | 5977.03元 | 6211.63元 | 6466.63元 | 6721.63元 | 7017.43元 |
| 通用算力型u1 | 8核8G | 1M-5M | 20G ESSD | 3306.24元 | 3540.84元 | 3775.44元 | 4030.44元 | 4285.44元 | 4581.24元 |
| 通用算力型u1 | 8核16G | 1M-5M | 20G ESSD | 3534.34元 | 3768.94元 | 4003.54元 | 4258.54元 | 4513.54元 | 4809.34元 |
| 通用算力型u1 | 8核32G | 1M-5M | 20G ESSD | 4498.56元 | 4733.16元 | 4967.76元 | 5222.76元 | 5477.76元 | 5773.56元 |
| 通用算力型u1 | 8核64G | 1M-5M | 20G ESSD | 5836.03元 | 6070.63元 | 6305.23元 | 6560.23元 | 6815.23元 | 7111.03元 |
| 計算型c7 | 8核16G | 1M-5M | 40G ESSD | 5889.58元 | 6124.18元 | 6358.78元 | 6613.78元 | 6868.78元 | 7164.58元 |
| 通用型g7 | 8核32G | 1M-5M | 40G ESSD | 7501.00元 | 7735.60元 | 7970.20元 | 8225.20元 | 8480.20元 | 8776.00元 |
| 內(nèi)存型r7 | 8核64G | 1M-5M | 40G ESSD | 9938.95元 | 10173.55元 | 10408.15元 | 10663.15元 | 10918.15元 | 11213.95元 |
| 計算型c8y | 8核16G | 1M-100M | 40G ESSD | 3967.89元 | 4202.49元 | 4437.09元 | 4692.09元 | 4947.09元 | 5242.89元 |
| 通用型g8y | 8核32G | 1M-100M | 40G ESSD | 6839.52元 | 7074.12元 | 7308.72元 | 7563.72元 | 7818.72元 | 8114.52元 |
| 內(nèi)存型r8y | 8核64G | 1M-100M | 40G ESSD | 9204.88元 | 9439.48元 | 9674.08元 | 9929.08元 | 10184.08元 | 10479.88元 |
購買活動直達(dá):
1、阿里云服務(wù)器新人特惠:可購買阿里云最新活動云服務(wù)器。
2、阿里云活動中心:可查詢阿里云實(shí)時活動及免費(fèi)領(lǐng)取各種優(yōu)惠券與代金券。
三、阿里云服務(wù)器CPU與內(nèi)存選擇建議
1、CPU核心數(shù)選擇:
一般小型網(wǎng)站,如個人網(wǎng)站、中小型企業(yè)網(wǎng)站等,使用2核已經(jīng)足夠。而一些并發(fā)數(shù)據(jù)較多,中等網(wǎng)站的,使用4核大多能滿足。像商城類、大型門戶等,建議使用8核、16核及以上。
2、內(nèi)存選擇建議
內(nèi)存-決定網(wǎng)站打開速度 內(nèi)存是數(shù)據(jù)的中轉(zhuǎn)站,也是決定網(wǎng)站打開速度的重要因素。內(nèi)存越大,可用緩存越大,打開速度也就越快。可以根據(jù)網(wǎng)站的規(guī)模選擇合適的配置,一般應(yīng)用選擇1G內(nèi)存,超過50g的硬盤配置是足夠的。如果對云服務(wù)器租用配置要求較高,你可以選擇4G內(nèi)存以上,建議和CPU同比例增長,比如1核選2G內(nèi)存,2核選4G內(nèi)存,4核選8G內(nèi)存,8核選16G內(nèi)存,大多數(shù)服務(wù)可以按這樣來算,除了特殊性應(yīng)用場景除外。
四、阿里云服務(wù)器實(shí)例規(guī)格選擇建議
1、輕量應(yīng)用服務(wù)器:屬于輕量及云服務(wù)器產(chǎn)品,適用于各種輕負(fù)載場景,例如個人博客,企業(yè)展示型官網(wǎng)等。
2、經(jīng)濟(jì)型e實(shí)例:適用于Web應(yīng)用及網(wǎng)站,企業(yè)辦公類應(yīng)用,數(shù)據(jù)分析和計算等大多數(shù)通用的對vCPU算力和性能要求不高的應(yīng)用場景。
3、通用算力型u1實(shí)例:適用于Web應(yīng)用及網(wǎng)站,企業(yè)辦公類應(yīng)用,數(shù)據(jù)分析和計算等大多數(shù)通用的對vCPU算力和性能要求不高的應(yīng)用場景。
4、計算型c7、通用型g7、內(nèi)存型r7實(shí)例:適用于企業(yè)級通用應(yīng)用,視頻編解碼,游戲開發(fā),高網(wǎng)絡(luò)包收發(fā)場景,網(wǎng)站和應(yīng)用服務(wù)器,中小型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、搜索集群等。
5、計算型c8y、通用型g8y、內(nèi)存型r8y實(shí)例:適用于網(wǎng)站應(yīng)用、各種類型和規(guī)模的企業(yè)級應(yīng)用和容器、微服務(wù)、視頻編解碼、高性能計算、基于CPU的機(jī)器學(xué)習(xí)等場景的應(yīng)用。