阿里云4核CPU云服务器收费标准与活动价格参考(4核4G、4核8G、4核16G、4核32G等)

简介: 阿里云4核CPU云服务器多少钱?一般来说个人用户选择4核4G和4核8G配置比较多,企业用户通常会选择4核8G以上,例如4核16G、4核32G等。我们在实际购买中会发现,相同cpu核数的云服务器,还有不同的云服务器实例可选,价格差别也比较大,小编整理一份阿里云2核CPU云服务器的最新收费标准与活动价格表,供大家参考:

阿里云4核CPU云服务器多少钱?一般来说个人用户选择4核4G和4核8G配置比较多,企业用户通常会选择4核8G以上,例如4核16G、4核32G等。我们在实际购买中会发现,相同cpu核数的云服务器,还有不同的云服务器实例可选,价格差别也比较大,小编整理一份阿里云2核CPU云服务器的最新收费标准与活动价格表,供大家参考:
阿里云图3.jpg

阿里云服务器核数是指虚拟出来的CPU处理器的核心数量,准确来讲应该是vCPU。CPU核心数的大小代表了云服务器的运算能力,CPU越高,云服务器的性能越好。阿里云服务器1核CPU就是一个超线程,2核CPU2个超线程,4核CPU4个超线程,这样云服务器可以同时处理多个任务,计算性能更强。如果网站流程较小,少量图片展示的企业网站,建议选择2核及以上CPU;如果网站流量较大,动态页面比较多,有视频等,建议选择4核、8核以上CPU。

一、阿里云4核CPU云服务器可选实例规格及收费标准

阿里云4核CPU的云服务器除了目前活动中可以看到的经济型e和通用算力型u1等实例之外,还有共享标准型s6、AMD 计算型 c7a、内存型 r7p、高主频计算型 hfc7、计算平衡增强型 c6e、通用型 g6等50几种实例规格可选,cpu与内存搭配的配置有4核4G、4核8G、4核16G和4核32G,具体的可选实例规格及收费标准如下表所示:

实例规格 vCPUs 内存(GiB) 按量(小时) 标准目录月价 优惠月价 年付月价 3年付月价 5年付月价
通用型 ecs.u1-c1m1.xlarge 4 4 0.6675 320.4 320.4 192.24 121.75 121.75
通用型 ecs.u1-c1m8.xlarge 4 32 1.1925 572.4 572.4 343.44 217.51 217.51
通用型 ecs.u1-c1m2.xlarge 4 8 0.702 336.96 336.96 202.18 128.04 128.04
通用型 ecs.u1-c1m4.xlarge 4 16 0.9 432 432 259.2 164.16 164.16
ARM 内存型 ecs.r8y.xlarge 4 32 1.085175 520.88 520.88 375.04 244.82 166.68
ARM 通用型 ecs.g8y.xlarge 4 16 0.8 384 384 276.48 180.48 122.88
ARM 计算型 ecs.c8y.xlarge 4 8 0.533866 256.26 256.26 184.5 120.44 82
AMD 内存平衡增强型 ecs.r8ae.xlarge 4 32 1.5502 744.12 744.12 632.5 409.27 282.77
AMD 计算平衡增强型 ecs.c8ae.xlarge 4 8 0.88 422.4 422.4 359.04 232.32 160.51
AMD 通用平衡增强型 ecs.g8ae.xlarge 4 16 1.1528 553.34 553.34 470.34 304.34 210.27
AMD 内存型 ecs.r8a.xlarge 4 32 1.3595 652.54 652.54 554.66 358.89 247.96
AMD 计算型 ecs.c8a.xlarge 4 8 0.7744 371.71 371.71 315.95 204.44 141.25
AMD 通用型 ecs.g8a.xlarge 4 16 1.0208 489.98 489.98 416.49 269.49 186.19
内存型 ecs.r8i.xlarge 4 32 1.4621 701.79 701.79 596.52 385.98 266.68
计算型 ecs.c8i.xlarge 4 8 0.8562 410.96 410.96 349.32 226.03 156.17
通用型 ecs.g8i.xlarge 4 16 1.0988 527.44 527.44 448.32 290.09 200.43
高主频计算型 ecs.hfc8i.xlarge 4 8 0.9418 452.06 452.06 452.06 452.06 452.06
高主频通用型 ecs.hfg7.xlarge 4 16 1.158333 556 556 472.6 305.8 211.28
高主频计算型 ecs.hfc7.xlarge 4 8 0.941666 452 452 384.2 248.6 171.76
高主频内存型 ecs.hfr7.xlarge 4 32 1.533333 736 736 625.6 404.8 279.68
通用网络增强型 ecs.g7ne.xlarge 4 16 1.45 696 696 591.6 382.8 264.48
通用型 ecs.g7.xlarge 4 16 1.0465 502.32 502.32 361.67 236.09 160.74
内存型 ecs.r7.xlarge 4 32 1.392442 668.37 668.37 481.23 314.13 213.88
计算型 ecs.c7.xlarge 4 8 0.815397 391.39 391.39 281.8 183.95 125.25
安全增强内存型 ecs.r7t.xlarge 4 32 1.572112 754.61 754.61 641.42 415.04 286.75
安全增强通用型 ecs.g7t.xlarge 4 16 1.2075 579.6 579.6 492.66 318.78 220.25
安全增强计算型 ecs.c7t.xlarge 4 8 0.940843 451.61 451.61 383.86 248.38 171.61
AMD 计算型 ecs.c7a.xlarge 4 8 0.587 281.6 281.6 239.36 154.88 107.01
AMD 通用型 ecs.g7a.xlarge 4 16 0.88 422.4 422.4 359.04 232.32 160.51
AMD 内存型 ecs.r7a.xlarge 4 32 1.192 572.4 572.4 486.54 314.82 217.51
存储增强内存型 ecs.r7se.xlarge 4 32 1.721837 826.48 826.48 702.51 454.56 314.06
存储增强计算型 ecs.c7se.xlarge 4 8 1.030447 494.62 494.62 420.42 272.04 187.95
存储增强通用型 ecs.g7se.xlarge 4 16 1.3225 634.8 634.8 539.58 349.14 241.22
持久内存型 ecs.re7p.xlarge 4 16 1.978 949.5 949.5 807.07 522.22 360.81
轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge 4 30 3.076559 1476.75 1476.75 1255.24 812.21 561.16
内存型 ecs.r7p.xlarge 4 16 1.564 750.75 750.75 638.14 412.91 285.28
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge 4 15.5 1.871086 898.12 898.12 763.4 493.97 341.29
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge 4 8 1.831 878.99 878.99 747.14 483.44 334.02
计算网络增强型 ecs.c7nex.xlarge 4 8 1.0192 489.24 489.24 415.85 269.08 185.91
通用网络增强型 ecs.g7nex.xlarge 4 16 1.3081 627.9 627.9 533.72 345.35 238.6
通用型 ecs.g6.xlarge 4 16 1 480 480 408 264 182.4
GPU计算型 ecs.gn6i-c4g1.xlarge 4 15 11.63 3348 3348 1674 1071.36 1071.36
通用平衡增强型 ecs.g6e.xlarge 4 16 1.1 528 528 448.8 290.4 200.64
计算型 ecs.c6.xlarge 4 8 0.78 374 374 317.9 205.7 142.12
内存型 ecs.r6.xlarge 4 32 1.33 636 636 540.6 349.8 241.68
突发性能型 ecs.t6-c1m4.xlarge 4 16 0.944 272 272 231.2 149.6 103.36
高主频计算型 ecs.hfc6.xlarge 4 8 0.895833 430 430 365.5 236.5 163.4
高主频通用型 ecs.hfg6.xlarge 4 16 1.1 528 528 448.8 290.4 200.64
高主频内存型 ecs.hfr6.xlarge 4 32 1.458333 700 700 595 385 266
共享标准型 ecs.s6-c1m2.xlarge 4 8 0.833 240 240 204 132 91.2
共享标准型 ecs.s6-c1m4.xlarge 4 16 1.25 360 360 306 198 136.8
轻量级GPU ecs.vgn6i-m4.xlarge 4 23 2.445 1173.65 1173.65 997.6 645.51 445.99
内存平衡增强型 ecs.r6e.xlarge 4 32 1.458 700 700 595 385 266
计算平衡增强型 ecs.c6e.xlarge 4 8 0.821 394 394 334.9 216.7 149.72
安全增强计算型 ecs.c6t.xlarge 4 8 0.845833 406 406 345.1 223.3 154.28
持久内存型 ecs.re6p.xlarge 4 16 1.978125 949.5 949.5 807.07 522.22 360.81
持久内存型 ecs.re6p-redis.xlarge 4 16 1.978 949.5 949.5 807.07 522.22 360.81
AMD 计算型 ecs.c6a.xlarge 4 8 0.587 281.6 281.6 239.36 154.88 107.01
AMD 内存型 ecs.r6a.xlarge 4 32 1.192 572.4 572.4 486.54 314.82 217.51
AMD 通用型 ecs.g6a.xlarge 4 16 0.88 422.4 422.4 359.04 232.32 160.51
ARM 计算型 ecs.c6r.xlarge 4 8 0.623333 299.2 299.2 254.32 164.56 113.7
ARM 通用型 ecs.g6r.xlarge 4 16 0.8 384 384 326.4 211.2 145.92
轻量级GPU ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge 4 23 3.273719 1571.39 1571.39 1335.68 864.26 597.13
GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30 12.78 3681 3681 3128.85 1914.12 1288.35
计算型 ecs.c5.xlarge 4 8 1.24 358 358 304.3 196.9 136.04
通用型 ecs.g5.xlarge 4 16 1.77 510 510 433.5 280.5 193.8
内存型 ecs.r5.xlarge 4 32 2.26 652 652 554.2 358.6 247.76
高主频计算型 ecs.hfc5.xlarge 4 8 1.74 502 502 416.66 251 165.66
高主频通用型 ecs.hfg5.xlarge 4 16 2.31 664 664 537.84 325.36 212.48
GPU计算型 ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16 9.69 2790 2650.5 2092.5 1255.5 837
突发性能型 ecs.t5-c1m1.xlarge 4 4 0.58 167 158.65 125.25 75.15 50.1
突发性能型 ecs.t5-c1m2.xlarge 4 8 0.8 231 219.45 173.25 103.95 69.3
突发性能型 ecs.t5-c1m4.xlarge 4 16 1.25 360 342 270 162 108
本地SSD型 ecs.ic5.xlarge 4 4 1.18 340 340 289 187 129.2
通用网络增强型 ecs.g5ne.xlarge 4 16 1.298958 623.5 623.5 529.98 342.92 236.93
通用型 ecs.n4.xlarge 4 8 1.42 408 408 346.8 204 204
通用型 ecs.mn4.xlarge 4 16 2.15 620 620 527 310 310
本地SSD型 ecs.i4.xlarge 4 32 1.914583 919 919 781.15 505.45 349.22
FPGA计算型 ecs.f3-c4f1.xlarge 4 16 7.312 3510 3510 2983.5 1930.5 3510
本地SSD型 ecs.i3.xlarge 4 32 2.059 988 988 839.8 543.4 375.44
ecs.sn2ne.xlarge 4 16 1.99 572 572 486.2 314.6 217.36
本地SSD型 ecs.i2.xlarge 4 32 1.88 904 904 768.4 497.2 343.52
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.xlarge 4 32 1.974 949.2 949.2 806.82 522.06 360.7
存储增强内存型 ecs.se1.xlarge 4 32 3.07 732 732 622.2 366 366
本地SSD型 ecs.i1.xlarge 4 16 2.94 649 616.55 486.75 292.05 194.7
ecs.sn1ne.xlarge 4 8 1.37 394 394 334.9 216.7 149.72
存储增强内存型 ecs.se1ne.xlarge 4 32 2.54 732 732 622.2 402.6 278.16
通用平衡增强型 ecs.e-c1m4.xlarge 4 16 0.675 324 324 243 155.52 123.12
通用平衡增强型 ecs.e-c1m2.xlarge 4 8 0.45 216 216 162 103.68 82.08

二、阿里云4核CPU云服务器活动价格表

目前阿里云的活动中4核cpu的云服务器有经济型e实例4核8G、4核16G;通用算力型u1实例4核4G、4核8G、4核16G、4核32G;计算型c7和c8y实例4核8G;通用型g7和g8y实例4核16G;内存型r7和r8y实例4核32G,具体活动价格表如下:

云服务器实例 配置 带宽 系统盘容量 活动价格(按量带宽) 活动价格(固定带宽1M) 活动价格(固定带宽2M) 活动价格(固定带宽3M) 活动价格(固定带宽4M) 活动价格(固定带宽5M)
经济型e 4核8G 1M-100M 20G ESSD Entry 1450.08元 1684.68元 1919.28元 2174.28元 2429.28元 2725.08元
经济型e 4核16G 1M-100M 20G ESSD Entry 2149.92元 2384.52元 2619.12元 2874.12元 3129.12元 3424.92元
经济型e 4核8G 1M-100M 20G ESSD 1543.68元 1778.28元 2012.88元 2267.88元 2522.88元 2818.68元
经济型e 4核16G 1M-100M 20G ESSD 2243.52元 2478.12元 2712.72元 2967.72元 3222.72元 3518.52元
通用算力型u1 4核4G 1M-5M 20G ESSD Entry 1631.52元 1866.12元 2100.72元 2355.72元 2610.72元 2906.52元
通用算力型u1 4核8G 1M-5M 20G ESSD Entry 1795.97元 2030.57元 2265.17元 2520.17元 2775.17元 3070.97元
通用算力型u1 4核16G 1M-5M 20G ESSD Entry 2227.68元 2462.28元 2696.88元 2951.88元 3206.88元 3502.68元
通用算力型u1 4核32G 1M-5M 20G ESSD Entry 2896.42元 3131.02元 3365.62元 3620.62元 3875.62元 4171.42元
通用算力型u1 4核4G 1M-5M 20G ESSD 1725.12元 1959.72元 2194.32元 2449.32元 2704.32元 3000.12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 4核8G 1M-5M 20G ESSD 1839.17元 2073.77元 2308.37元 2563.37元 2818.37元 3114.17元
通用算力型u1 4核16G 1M-5M 20G ESSD 2321.28元 2555.88元 2790.48元 3045.48元 3300.48元 3596.28元
通用算力型u1 4核32G 1M-5M 20G ESSD 2990.02元 3224.62元 3459.22元 3714.22元 3969.22元 4265.02元
计算型c7 4核8G 1M-5M 40G ESSD 3046.79元 3281.39元 3515.99元 3770.99元 4025.99元 4321.79元
通用型g7 4核16G 1M-5M 40G ESSD 3852.50元 4087.10元 4321.70元 4576.70元 4831.70元 5127.50元
内存型r7 4核32G 1M-5M 40G ESSD 5071.47元 5306.07元 5540.67元 5795.67元 6050.67元 6346.47元
计算型c8y 4核8G 1M-100M 40G ESSD 2085.94元 2320.54元 2555.14元 2810.14元 3065.14元 3360.94元
通用型g8y 4核16G 1M-100M 40G ESSD 3521.76元 3756.36元 3990.96元 4245.96元 4500.96元 4796.76元
内存型r8y 4核32G 1M-100M 40G ESSD 4704.44元 4939.04元 5173.64元 5428.64元 5683.64元 5979.44元

以上仅供参考,实际选择过程中,随着带宽与系统盘容量的不同,价格会有所不同,具体配置和价格可自行查询:https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/activity_selection

三、阿里云服务器CPU与内存选择建议

1、CPU核心数选择:
一般小型网站,如个人网站、中小型企业网站等,使用2核已经足够。而一些并发数据较多,中等网站的,使用4核大多能满足。像商城类、大型门户等,建议使用8核、16核及以上。

2、内存选择建议
内存-决定网站打开速度 内存是数据的中转站,也是决定网站打开速度的重要因素。内存越大,可用缓存越大,打开速度也就越快。可以根据网站的规模选择合适的配置,一般应用选择1G内存,超过50g的硬盘配置是足够的。如果对云服务器租用配置要求较高,你可以选择4G内存以上,建议和CPU同比例增长,比如1核选2G内存,2核选4G内存,4核选8G内存,8核选16G内存,大多数服务可以按这样来算,除了特殊性应用场景除外。

四、阿里云服务器实例规格选择建议

1、经济型e实例:适用于Web应用及网站,企业办公类应用,数据分析和计算等大多数通用的对vCPU算力和性能要求不高的应用场景。
2、通用算力型u1实例:适用于Web应用及网站,企业办公类应用,数据分析和计算等大多数通用的对vCPU算力和性能要求不高的应用场景。
3、计算型c7、通用型g7、内存型r7实例:适用于企业级通用应用,视频编解码,游戏开发,高网络包收发场景,网站和应用服务器,中小型数据库系统、搜索集群等。
4、计算型c8y、通用型g8y、内存型r8y实例:适用于网站应用、各种类型和规模的企业级应用和容器、微服务、视频编解码、高性能计算、基于CPU的机器学习等场景的应用。

最后,阿里云官方还会不定期通过领券中心等平台为用户推出各种优惠券或代金券,帮助用户减少购买成本,我们在实际选购之前,可以先了解一下当下是否有优惠券或代金券这类活动,有的话,先领优惠券或者代金券,在购买时还能使用优惠券或者代金券额外获得满减优惠。

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2核16G、8核64G、4核32G配置的云服务器处理器与内存比为1:8,这种配比的云服务器一般适用于数据分析与挖掘,Hadoop、Spark集群和数据库,缓存等内存密集型场景,因此,多为企业级用户选择。目前2核16G配置按量收费最低收费标准为0.54元/小时,按月租用标准收费标准为260.44元/1个月。4核32G配置的阿里云服务器按量收费标准最低为1.08元/小时,按月租用标准收费标准为520.88元/1个月。8核64G配置的阿里云服务器按量收费标准最低为2.17元/小时,按月租用标准收费标准为1041.77元/1个月。本文介绍这些配置的最新租用收费标准与活动价格情况,以供参考。
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7天前
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存储 固态存储 安全
阿里云服务器最新收费标准与云服务器活动价格参考
阿里云服务器最新收费标准参考,入门级1核2G配置收费标准最低64.06/月,2核4G收费标准最低68.0/月,4核8G收费标准最低216.0/月,8核16G收费标准最低432.0/月,目前在阿里云的活动中,2核2G最低36元1年,2核4G企业最低199元1年,2核8G活动价格最低652.32元1年,4核8G活动价格最低955.58元1年,8核16G活动价格最低3815.03元1年。更多不同实例规格及配置的阿里云服务器最新收费标准,活动价格如下文所示。
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9天前
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弹性计算 Kubernetes Perl
k8s 设置pod 的cpu 和内存
在 Kubernetes (k8s) 中,设置 Pod 的 CPU 和内存资源限制和请求是非常重要的,因为这有助于确保集群资源的合理分配和有效利用。你可以通过定义 Pod 的 `resources` 字段来设置这些限制。 以下是一个示例 YAML 文件,展示了如何为一个 Pod 设置 CPU 和内存资源请求(requests)和限制(limits): ```yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: example-pod spec: containers: - name: example-container image:
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17天前
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存储 关系型数据库 MySQL
查询服务器CPU、内存、磁盘、网络IO、队列、数据库占用空间等等信息
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2月前
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1月前
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C# 开发工具 Windows
C# 获取Windows系统信息以及CPU、内存和磁盘使用情况
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2月前
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Prometheus Kubernetes 监控
使用kubectl快速查看各个节点的CPU和内存占用量
在Kubernetes集群中,安装metrics-server,并使用kubectl快速查看集群中各个节点的资源使用情况。
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3月前
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存储 监控 Docker
如何限制docker使用的cpu,内存,存储
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3月前
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缓存 Kubernetes 数据中心
在Docker中,如何控制容器占用系统资源(CPU,内存)的份额?
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