阿里云服务器根据按月按年和按型号怎么收费-----详细讲解

简介: 很多人在购买阿里云服务器的时候,会发现阿里云服务器存在几种付费方式,付费方式包括按量计费、包年包月等,不同的计费方式对应的ECS实例有不同的功能,理清楚这几个概念,才能选择最合适的付费方式。


很多人在购买阿里云服务器的时候,会发现阿里云服务器存在几种付费方式,付费方式包括按量计费、包年包月等,不同的计费方式对应的ECS实例有不同的功能,理清楚这几个概念,才能选择最合适的付费方式。


1.按量计费:是一种后付费模式,即先使用再付费,按 秒 计费,资源单价以 元/小时 显示。实例从创建到释放的生命周期内不足0.01元,将补齐按照0.01元收取。一般适用于有爆发业务量的应用或服务,例如临时扩展、临时测试、科学计算等。如果设置了自动释放,计费结束时间以系统实际释放时间为准(精确到秒)。
2.包年包月:是一种预付费模式,即先付费再使用,按月计费,资源单价为元/月。一般适用于固定的7*24服务,如Web服务等。需要的朋友可以领取优惠劵


包年包月和按量付费两种计费模式的区别对比表:

计费模式 包年包月 按量计费 计费模式
付款方式 预付费 购买时冻结费用,每小时结算 付款方式
计费单位 元/月 元/秒 计费单位
单价 单价较低 初始单价较高,阶梯降价 单价
最少使用时长 至少使用一个月 按秒计费,按小时结算,随时购买随时释放 最少使用时长
使用场景 适用于设备需求量长期稳定的成熟业务 适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景 使用场景

包年包月和按量付费使用场景区别


使用场景不同,按量计费一般是有临时需求,临时创建的云服务器,比如促销、秒杀活动,要求高并发,大流量支持,就临时多开几台,用完就释放,因此同样时间肯定会比包月包年的贵一些,主要特点是灵活,随开(创建)随停(释放)都可以。
而包月适合稳定场景使用,比如一般企业站、公司站等,不到期无法释放,在同样时间内价格比按量计费低。
在此同时阿里云也推出了优惠选择

如何选择

如果你的业务是长期稳定的业务,比如你的网站每天有固定的访问量,流量带宽流出大部分时间是固定的,个人认为应该选择包年包月最为合适,只需要付费一次,在期限截止之前无需太多关注服务器的资源状况,如果遇到突发的访问量增加的情况,可以利用云服务器的弹性功能,阿里云ECS服务器提供了临时增加带宽的功能,可以临时增加带宽资源,支持只增加几小时或者1天。如果你的业务只是临时性的,比如临时的数据迁移作为中转备份服务器,或者说这个网站业务只使用一周或者两周这种短时间的情况,可以考虑采取按量计费和按周计费,业务停止后即可自行去释放资源。


我们也可以灵活选择付费方式:
1.如果您的前期需求较高后期趋于稳定,那么也可以前期选择按量付费,后期转包年包月,参考资料按量付费转包年包月
2.某一段时间,流量猛增,可以选择包年包月转按量付费


云服务器ECS地址:阿里云·云小站


相关实践学习
2分钟自动化部署人生模拟器
本场景将带你借助云效流水线Flow实现人生模拟器小游戏的自动化部署
7天玩转云服务器
云服务器ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,可降低 IT 成本,提升运维效率。本课程手把手带你了解ECS、掌握基本操作、动手实操快照管理、镜像管理等。了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
弹性计算
阿里云服务器根据按月按年和按型号怎么收费-----详细讲解
简介: 很多人在购买阿里云服务器的时候,会发现阿里云服务器存在几种付费方式,付费方式包括按量计费、包年包月等,不同的计费方式对应的ECS实例有不同的功能,理清楚这几个概念,才能选择最合适的付费方式。
|
6天前
|
弹性计算 人工智能 安全
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
随着中小企业加速上云,数据泄露、网络攻击等安全威胁日益严重。阿里云推出深度访谈栏目,汇聚产品技术专家,探讨云上安全问题及应对策略。首期节目聚焦ECS安全性,提出三道防线:数据安全、网络安全和身份认证与权限管理,确保用户在云端的数据主权和业务稳定。此外,阿里云还推出了“ECS 99套餐”,以高性价比提供全面的安全保障,帮助中小企业安全上云。
201842 10
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
|
14天前
|
调度 云计算 芯片
云超算技术跃进,阿里云牵头制定我国首个云超算国家标准
近日,由阿里云联合中国电子技术标准化研究院主导制定的首个云超算国家标准已完成报批,不久后将正式批准发布。标准规定了云超算服务涉及的云计算基础资源、资源管理、运行和调度等方面的技术要求,为云超算服务产品的设计、实现、应用和选型提供指导,为云超算在HPC应用和用户的大范围采用奠定了基础。
179625 22
|
1天前
|
弹性计算 人工智能 安全
|
23天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
从0开始打造一款APP:前端+搭建本机服务,定制暖冬卫衣先到先得
通义灵码携手科技博主@玺哥超carry 打造全网第一个完整的、面向普通人的自然语言编程教程。完全使用 AI,再配合简单易懂的方法,只要你会打字,就能真正做出一个完整的应用。
9710 29
|
1天前
|
搜索推荐 物联网 PyTorch
Qwen2.5-7B-Instruct Lora 微调
本教程介绍如何基于Transformers和PEFT框架对Qwen2.5-7B-Instruct模型进行LoRA微调。
333 29
Qwen2.5-7B-Instruct Lora 微调
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
阿里云先知安全沙龙(武汉站) ——AI赋能软件漏洞检测,机遇, 挑战与展望
本文介绍了漏洞检测的发展历程、现状及未来展望。2023年全球披露的漏洞数量达26447个,同比增长5.2%,其中超过7000个具有利用代码,115个已被广泛利用,涉及多个知名软件和系统。文章探讨了从人工审计到AI技术的应用,强调了数据集质量对模型性能的重要性,并展示了不同检测模型的工作原理与实现方法。此外,还讨论了对抗攻击对模型的影响及提高模型可解释性的多种方法,展望了未来通过任务大模型实现自动化漏洞检测与修复的趋势。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 供应链
阿里云先知安全沙龙(上海站) ——大模型基础设施安全攻防
大模型基础设施的安全攻防体系涵盖恶意输入防御和基础设施安全,包括框架、三方库、插件、平台、模型和系统安全。关键漏洞如CVE-2023-6019(Ray框架命令注入)、CVE-2024-5480(PyTorch分布式RPC)及llama.cpp中的多个漏洞,强调了代码安全性的重要性。模型文件安全方面,需防范pickle反序列化等风险,建议使用Safetensors格式。相关实践包括构建供应链漏洞库、智能化漏洞分析和深度检测,确保全方位防护。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
通义视觉推理大模型QVQ-72B-preview重磅上线
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview,这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色,尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此,该模型仍存在一些局限性,仍在学习和完善中。
|
2天前
|
编解码 人工智能 缓存
自学记录鸿蒙API 13:实现多目标识别Object Detection
多目标识别技术广泛应用于动物识别、智能相册分类和工业检测等领域。本文通过学习HarmonyOS的Object Detection API(API 13),详细介绍了如何实现一个多目标识别应用,涵盖从项目初始化、核心功能实现到用户界面设计的全过程。重点探讨了目标类别识别、边界框生成、高精度置信度等关键功能,并分享了性能优化与功能扩展的经验。最后,作者总结了学习心得,并展望了未来结合语音助手等创新应用的可能性。如果你对多目标识别感兴趣,不妨从基础功能开始,逐步实现自己的创意。
163 59