阿里云的機型有很多，可能有些同學不知道自己應(yīng)該選擇哪種配置的入門機型比較好，選擇云服務(wù)器，一方面要考慮性能和需求，一方面對新手來說價格也不能太貴，所以在這里給大家做一個阿里云入門機型介紹和總結(jié)，希望能夠幫助到你。
阿里云服務(wù)器配置如何選擇？
阿里云ECS云服務(wù)器的配置包括CPU、內(nèi)存、公網(wǎng)寬帶及云盤，一般活動的云服務(wù)器默認為40G高效云盤(如果存儲不夠，自己加即可)
1.1核CPU/1G內(nèi)存/1M公網(wǎng)寬帶 個人博客或者初期訪問量較少的展示類Web應(yīng)用
2.2核CPU/4G內(nèi)存/3M公網(wǎng)寬帶 論壇、門戶類網(wǎng)站，用戶活躍性與訪問量較高，選保證足夠的資源空間，提升訪問速度。
3.2核CPU/8G內(nèi)存/5M公網(wǎng)寬帶 對官網(wǎng)、品牌較為重視的政府、企業(yè)等，網(wǎng)站瀏覽更加流利順暢，提升政府、品牌形象。
4.4核CPU/8G內(nèi)存/8M公網(wǎng)寬帶 視頻、購物類網(wǎng)站，包含龐大的數(shù)據(jù)信息，迅速的信息處理能力保證網(wǎng)站的點播、交易正常進行。
5.8核CPU/16G內(nèi)存/10M公網(wǎng)寬帶 游戲、軟件類網(wǎng)站，對開發(fā)、測試、環(huán)境要求較高的游戲軟件類網(wǎng)站，較高的資源配置帶來更強勁的計算性能，保證業(yè)務(wù)需求。
以上云服務(wù)器配置僅供參考，還需要結(jié)合用戶實際的應(yīng)用場景來選擇。另外，選購阿里云ECS云服務(wù)器，不能僅僅局限于CPU內(nèi)存等配置，新手站長網(wǎng)提醒大家還需要選擇合適的ECS規(guī)格，同配置下規(guī)格不同，云服務(wù)器的實際使用性能也有差異，關(guān)于ECS實例規(guī)格參考下方：
阿里云服務(wù)器規(guī)格選擇
阿里云ECS云服務(wù)器規(guī)格有很多，如：入門級突發(fā)性能T5、T6實例，共享型xn4、n4實例;還包括企業(yè)級通用網(wǎng)絡(luò)增強型sn2ne、se1ne、GPU型、FPGA、計算型C6、內(nèi)存型M6等，規(guī)格如何選擇?
性能均衡 sn2ne/g5/sn2
高網(wǎng)絡(luò)收發(fā)包應(yīng)用 sn1ne/sn2/ne/se1ne/g6/c6
高性能計算 gn5/cg/sn1/c4/cm4
高性能端游 c4/cm4
手游/網(wǎng)頁 c5/sn1
視頻轉(zhuǎn)發(fā) c5/sn1
直播彈幕 sn1ne/sn2/ne/g6/c6
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 i1/i2/sn2/se1
分布式緩存 r5/se1/sn2ne/g5/sn2
NoSQL數(shù)據(jù)庫 i1/i2/sn2ne/sn2r5/se1
Elastic Search i1/i2/sn2/g5/r5/se1
Hadoop r5/se1/d1n2/d1/g5/sn2/r6
均衡性能
需要相對均衡的處理器與內(nèi)存資源配比，滿足大多數(shù)場景下的應(yīng)用資源需求關(guān)系。
高網(wǎng)絡(luò)收發(fā)包應(yīng)用
需要高網(wǎng)絡(luò)收發(fā)包能力，可以根據(jù)應(yīng)用場景選擇更合理的計算與內(nèi)存的資源配比。
高性能計算
需要消耗高計算資源，GPU并行計算以及高主頻是該場景下的典型應(yīng)用。
高性能端游
用戶業(yè)務(wù)需要高處理器主頻來承載更多的用戶，需要高主頻處理器支持。
手游、頁游
需要消耗高計算資源，1:2的處理器與內(nèi)存配比可以獲得最優(yōu)計算資源性價比。
視頻轉(zhuǎn)發(fā)
需要消耗高計算資源，1:2的處理器與內(nèi)存配比可以獲得最優(yōu)計算資源性價比。
直播彈幕
需要高網(wǎng)絡(luò)收發(fā)包能力，可以根據(jù)應(yīng)用場景選擇更合理的計算與內(nèi)存的資源配比。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
需要SSD云盤或更高性能的NVMe SSD本地磁盤提供高存儲IOPS且低讀寫延時，CPU與內(nèi)存資源配比均衡(1:4)或內(nèi)存更大(1:8)。
分布式緩存
需要CPU與內(nèi)存資源配比均衡(1:4)或者內(nèi)存更大(1:8)，穩(wěn)定的計算性能。
NoSQL數(shù)據(jù)庫
需要SSD云盤或更高性能的NVMe SSD本地磁盤提供高存儲IOPS且低讀寫延時，CPU與內(nèi)存資源配比均衡(1:4)或內(nèi)存更大(1:8)。
Elastic Search
需要SSD云盤或更高性能的NVMe SSD本地磁盤提供高存儲IOPS且低讀寫延時，CPU與內(nèi)存資源配比均衡(1:4)或內(nèi)存更大(1:8)。
Hadoop
數(shù)據(jù)節(jié)點需要高磁盤吞吐、高網(wǎng)絡(luò)吞吐、均衡的CPU與內(nèi)存配比，計算節(jié)點則更關(guān)注計算性能、網(wǎng)絡(luò)帶寬及CPU與內(nèi)存資源配。
Spark
數(shù)據(jù)節(jié)點需要高磁盤吞吐、高網(wǎng)絡(luò)吞吐、均衡的CPU與內(nèi)存配比，計算節(jié)點則更關(guān)注計算性能、網(wǎng)絡(luò)帶寬及CPU與內(nèi)存資源配。
Kafka
數(shù)據(jù)節(jié)點需要高磁盤吞吐、高網(wǎng)絡(luò)吞吐、均衡的CPU與內(nèi)存配比，計算節(jié)點則更關(guān)注計算性能、網(wǎng)絡(luò)帶寬及CPU與內(nèi)存資源配。
機器學習
需要高性能Nvidia GPU計算卡，內(nèi)存不小于顯存的兩倍。
視頻編碼
需要高性能GPU計算卡或高性能CPU進行編解碼。
渲染
需要高性能GPU計算卡進行渲染。
