2022阿里云服务器租用价格表(CPU/内存/带宽/系统盘)

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 阿里云服务器租用费用1核2G、2核4G、4核8G、8核16G、2核8G、4核16G、8核32G、2核16G、4核32G、8核16G多配置报价,包括CPU内存实例价格、公网带宽费用和系统盘收费标准

阿里云服务器分为云服务器ECS和轻量应用服务器,云服务器ECS专业级云服务器常见的ECS实例规格有ECS共享型n4、ECS突发性能型t6、ECS共享型s6、ECS计算型c5、ECS通用型g5、ECS内存型r5、通用型g7、计算型c7、大数据型d1、GPU云服务器、本地SSD型、高主频通用型hfg7、FPGA计算型 f3及弹性裸金属服务器等。

阿里云服务器租用费用多少钱一年?云服务器CPU内存配置不同价格不同,云服务器ECS实例规格不同价格也不同。云服务器吧先来说下阿里云服务器优惠活动报价,再来说说云服务器的收费标准。优惠活动价格是折扣价格,收费标准是原价。

阿里云服务器优惠价格表

阿里云服务器价格一降再降,最初入门级云服务器价格为330元一年,三年800元;后来降价到99元一年,再后来又从69元一年降价到35元一年。现在,阿里云服务器价格已经上涨了,云服务器吧分享当前的优惠活动报价:
2022jiage.jpg

  • ECS共享型n4云服务器1核2G配置130.68元/3个月,522.72元一年;
  • ECS突发性能型t6服务器2核2G配置106.50元3个月,426.00元一年;
  • ECS共享型s6云服务器1核2G配置104.76元3个月,419.00元一年;
  • ECS计算型c5云服务器2核4G配置259.20元3个月,1036.80元一年。

很用同学还在寻找35元一年的阿里云服务器,确实这个价格买不到了,不只是阿里云,其他云厂商价格也在上涨。给大家看下上次阿里云降价时的报价表:

云服务器规格 配置CPU/内存 公网宽带 系统盘 活动价格
轻量应用服务器 2核2G 5M峰值带宽(1000G月流量包) 60GB ESSD云盘 60.00元/年
轻量应用服务器 2核4G 6M峰值带宽(1000G月流量包) 80GB ESSD云盘 68.00元/年,204元三年
ECS共享型n4 1核/2G 1M宽带 40~100G高效云盘 69.00元/年,三年180.00元
ECS突发性能型t6 1核/2G 1M~5M宽带 40~100G高效云盘 60.00元/年
ECS计算型c5 2核/4G 1M~5M宽带 40~100G可选云盘 188.00元/年,三年567.65元
ECS计算型c5 4核/8G 1M~5M宽带 40~100G可选云盘 346.02元/年,1038.06元3年
ECS计算型c5 8核/16G 1M~5M宽带 40~100G可选云盘 659.63元/年,1978.88元3年
ECS共享型s6 1核/2G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 128.04元/年,244.44元3年
ECS共享型s6 2核/4G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 188.40元/年,395.64元3年
ECS共享型s6 2核/8G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 286.44元/年,546.84元3年
ECS共享型s6 4核/8G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 432.12元/年,1196.64元3年
ECS共享型s6 8核/16G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 806.52元/年,3908.52元3年
ECS通用型g5 2核/8G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 255.79元/年,767.38元3年
ECS通用型g5 4核/16G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 479.17元/年,1437.52元3年
ECS通用型g5 8核/32G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 925.93元/年,2777.80元3年
ECS内存型r5 2核/16G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 317.99元/年,953.96元3年
ECS内存型r5 4核/32G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 608.82元/年,1826.46元3年
ECS内存型r5 8核/64G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 1179.97元/年,3539.92元3年
ECS计算型c6 2核/4G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 483.84元/年,1370.88元3年
ECS计算型c6 4核/8G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 887.76元/年,2515.32元3年
ECS计算型c6 8核/16G 1M~10M宽带 40~100G可选云盘 1695.60元/年,4804.20元3年

还有ECS通用型g5、ECS内存型r5等多ECS实例规格,4核8G、8核16G、2核8G、4核16G、8核32G、2核16G、4核32G、8核16G等配置可选,大家直接移步活动查看精准报价吧:https://www.aliyun.com/activity

阿里云服务器租用收费标准

阿里云服务器收费标准是指官方定价,实际购买价格要比定价便宜,一方面可以领取阿里云普惠上云代金券,另一方面,阿里云系统会根据用户实际购买时长享受对应的优惠折扣,一般为年付85折、2年付7折、3年付5折不等的折扣。

阿里云服务器价格组成包括三部分:云服务器CPU内存价格+公网带宽价格+系统盘价格,云服务器吧来详细说下:

1、云服务器ECS实例CPU内存收费标准

jiage.jpg

阿里云服务器ECS分为不同实例规格,如ECS计算型c6实例、GPU实例、FPGA实例、弹性裸金属服务器、共享型s6实例、通用型g6实例、计算型c7实例、突发性能t6或t5实例等,云服务器规格不同性能参数不同价格也不同,以下是云服务器列举的几款云服务器ECS不同CPU内存报价:

实例规格 vCPU 内存(GB) 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 (g6) ecs.g6.large 2 8 0.35 168.0 168.0 142.80 92.40 63.84
通用型 (g6) ecs.g6.xlarge 4 16 0.7 336.0 336.0 285.60 184.80 127.68
通用型 (g6) ecs.g6.2xlarge 8 32 1.4 672.0 672.0 571.20 369.60 255.36
通用型 (g6) ecs.g6.3xlarge 12 48 2.1 1008.0 1008.0 856.80 554.40 383.04
通用型 (g6) ecs.g6.8xlarge 32 128 5.6 2688.0 2688.0 2284.80 1478.40 1021.44
通用型 (g6) ecs.g6.13xlarge 52 192 9.1 4368.0 4368.0 3712.80 2402.40 1659.84
内存型 (r6) ecs.r6.large 2 16 0.46 220.0 220.0 187.00 121.00 83.60
内存型 (r6) ecs.r6.xlarge 4 32 0.92 440.0 440.0 374.00 242.00 167.20
内存型 (r6) ecs.r6.2xlarge 8 64 1.83 880.0 880.0 748.00 484.00 334.40
内存型 (r6) ecs.r6.4xlarge 16 128 3.67 1760.0 1760.0 1496.00 968.00 668.80
内存型 (r6) ecs.r6.6xlarge 24 192 5.5 2640.0 2640.0 2244.00 1452.00 1003.20
计算型 (c6) ecs.c6.large 2 4 0.27 131.0 131.0 111.35 72.05 49.78
计算型 (c6) ecs.c6.xlarge 4 8 0.55 262.0 262.0 222.70 144.10 99.56
计算型 (c6) ecs.c6.2xlarge 8 16 1.09 524.0 524.0 445.40 288.20 199.12
计算型 (c6) ecs.c6.4xlarge 16 32 2.18 1048.0 1048.0 890.80 576.40 398.24
计算型 (c6) ecs.c6.26xlarge 104 192 14.19 6812.0 6812.0 5790.20 3746.60 2588.56
通用型 (g5) ecs.g5.large 2 8 0.66 191.0 181.45 143.25 85.95 57.30
通用型 (g5) ecs.g5.xlarge 4 16 1.33 383.0 363.85 287.25 172.35 114.90
通用型 (g5) ecs.g5.2xlarge 8 32 2.66 765.0 726.75 573.75 344.25 229.50
通用型 (g5) ecs.g5.6xlarge 24 96 7.97 2295.0 2180.25 1721.25 1032.75 688.50
通用型 (g5) ecs.g5.8xlarge 32 128 10.63 3060.0 2907.0 2295.00 1377.00 918.00
通用型 (g5) ecs.g5.16xlarge 64 256 21.25 6120.0 5814.0 4590.00 2754.00 1836.00
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.xlarge 4 4 0.89 255.0 255.0 216.75 140.25 96.90
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.4xlarge 16 16 3.54 1020.0 1020.0 867.00 561.00 387.60
计算型 (c5) ecs.c5.large 2 4 0.47 134.0 134.0 113.90 73.70 49.58
计算型 (c5) ecs.c5.xlarge 4 8 0.93 269.0 269.0 228.65 147.95 99.53
计算型 (c5) ecs.c5.2xlarge 8 16 1.86 537.0 537.0 456.45 295.35 198.69
计算型 (c5) ecs.c5.4xlarge 16 32 3.73 1074.0 1074.0 912.90 590.70 397.38
计算型 (c5) ecs.c5.16xlarge 64 128 14.92 4296.0 4296.0 3651.60 2362.80 1589.52
内存型 (r5) ecs.r5.large 2 16 0.85 245.0 232.75 183.75 110.25 73.50
内存型 (r5) ecs.r5.xlarge 4 32 1.7 489.0 464.55 366.75 220.05 146.70
内存型 (r5) ecs.r5.2xlarge 8 64 3.4 978.0 929.1 733.50 440.10 293.40
内存型 (r5) ecs.r5.4xlarge 16 128 6.79 1956.0 1858.2 1467.00 880.20 586.80
内存型 (r5) ecs.r5.6xlarge 24 192 10.19 2934.0 2787.3 2200.50 1320.30 880.20
内存型 (r5) ecs.r5.8xlarge 32 256 13.58 3912.0 3716.4 2934.00 1760.40 1173.60
内存型 (r5) ecs.r5.16xlarge 64 512 27.17 7824.0 7432.8 5868.00 3520.80 2347.20
内存增强型 (re4) ecs.re4.20xlarge 80 960 68.75 19800.0 19800.0 16830.00 9900.00 9900.00
内存增强型 (re4) ecs.re4.40xlarge 160 1920 137.5 39600.0 39600.0 33660.00 19800.00 19800.00
GPU计算型弹性裸金属服务器 (ebmgn6i) ecs.ebmgn6i.24xlarge 96 384 61.88 17820.0 17820.0 15147.00 9801.00 6771.60
高主频型超级计算集群 (scch5) ecs.scch5.16xlarge 64 192 31.77 9150.0 8692.5 6862.50 4117.50 2745.00
通用型超级计算集群 (sccg5) ecs.sccg5.24xlarge 96 384 44.63 12852.0 12209.4 9639.00 5783.40 3855.60
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.large 2 4 0.51 148.0 148.0 125.80 81.40 56.24
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.xlarge 4 8 1.03 296.0 296.0 251.60 162.80 112.48
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.2xlarge 8 16 2.05 591.0 591.0 502.35 325.05 224.58
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.large 2 8 0.75 215.0 204.25 161.25 96.75 64.50
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.xlarge 4 16 1.49 429.0 407.55 321.75 193.05 128.70
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.2xlarge 8 32 2.98 858.0 815.1 643.50 386.10 257.40
内存型 (se1) ecs.se1.large 2 16 1.14 329.4 329.4 279.99 164.70 164.70
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.xlarge 4 32 2.54 732.0 695.4 549.00 329.40 219.60
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.2xlarge 8 64 5.08 1464.0 1390.8 1098.00 658.80 439.20
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.4xlarge 16 128 10.17 2928.0 2781.6 2196.00 1317.60 878.40
高主频计算型 (c4) ecs.c4.xlarge 4 8 1.32 633.88 602.19 475.41 285.25 190.16
高主频通用型 (cm4) ecs.cm4.xlarge 4 16 1.6 748.39 710.97 561.29 336.78 224.52
高主频通用型 (cm4) ecs.cm4.2xlarge 8 32 3.27 1496.86 1422.02 1122.64 673.59 449.06
高主频内存型 (ce4) ecs.ce4.xlarge 4 32 2.19 998.88 948.94 749.16 449.50 299.66
本地SSD型 (i1) ecs.i1.xlarge 4 16 2.03 584.1 554.89 438.07 262.85 175.23
本地SSD型 (i1) ecs.i1.2xlarge 8 32 4.06 1168.2 1109.79 876.15 525.69 350.46
本地SSD型 (i1) ecs.i1.14xlarge 56 224 28.39 8177.4 7768.53 6133.05 3679.83 2453.22
本地SSD型 (i2) ecs.i2.4xlarge 16 128 5.33 2560.0 2560.0 2176.00 1408.00 972.80
大数据型 (d1) ecs.d1.2xlarge 8 32 5.73 1649.7 1567.21 1237.27 742.37 494.91
大数据型 (d1) ecs.d1.6xlarge 24 96 17.18 4949.1 4701.64 3711.83 2227.09 1484.73
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.2xlarge 8 32 5.01 1444.0 1371.8 1083.00 649.80 433.20
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.6xlarge 24 96 15.04 4331.0 4114.45 3248.25 1948.95 1299.30
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c4g1.xlarge 4 15 10.46 3013.0 3013.0 2561.05 1657.15 1144.94
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c10g1.20xlarge 96 384 197.67 56929.5 56929.5 48390.08 31311.23 21633.21
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m2.xlarge 4 12 3.91 1125.0 1125.0 956.25 618.75 427.50
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m4.2xlarge 8 24 7.81 2250.0 2250.0 1912.50 1237.50 855.00
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4.14xlarge 56 96 29.86 8599.0 8169.05 6449.25 3869.55 2579.70
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.2xlarge 8 20 4.4 1266.0 1202.7 949.50 569.70 379.80
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.8xlarge 32 80 17.58 5062.0 4808.9 3796.50 2277.90 1518.60
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.14xlarge 56 160 35.16 10125.0 9618.75 7593.75 4556.25 3037.50
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c8f1.2xlarge 8 60 8.66 2495.0 2370.25 1871.25 1122.75 748.50
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c28f1.14xlarge 56 224 30.28 8720.0 8284.0 6540.00 3924.00 2616.00
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.16xlarge 64 256 70.0 20160.0 20160.0 17136.00 11088.00 7660.80
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.8xlarge 32 64 10.46 3012.0 3012.0 2499.96 1506.00 993.96
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.4xlarge 16 64 6.92 1992.0 1992.0 1613.52 976.08 637.44
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.14xlarge 56 160 22.94 6606.0 6606.0 5350.86 3236.94 2113.92

2、公网带宽价格

阿里云服务器公网带宽是独享的,云服务器购买带宽后阿里云系统会分配一个独立公网IP;公网带宽计费模式分为按固定带宽计费和按使用流量计费;云服务器地域不同带宽价格不同;详细如下表:

计费方式 规格 价格
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 1Mbps 23.00 元/1Mbps/月
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 2Mbps 46.00 元/2Mbps/月
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 3Mbps 71.00 元/3Mbps/月
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 4Mbps 96.00 元/4Mbps/月
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 5Mbps 125.00 元/5Mbps/月
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 6Mbps及以上, 每Mbps费用 80.0 元/Mbps/月
按量计费实例,固定带宽阶梯计费 1-5 Mbps 0.062 元/Mbps/小时
按量计费实例,固定带宽阶梯计费 6Mbps及以上, 每Mbps费用 0.252 元/Mbps/小时
按使用量线性计费 1GB 0.8 元/GB

可以使用阿里云测速工具aliyunping.com测试一下本地到阿里云服务器各个地域节点的Ping值网络延迟。

3、系统盘价格

阿里云服务器系统盘分为高效云盘、SSD云盘和ESSD云盘,云盘类型不同性能不同,价格也不同,详细如下表:

类型 规格 按量价格 包月价格
高效云盘 40GiB 0.02000 元/40GiB/小时 14 元/40GiB/月
SSD云盘 40GiB 0.05600 元/40GiB/小时 40 元/40GiB/月
普通云盘 1GiB 0.00042 元/1GiB/小时 0.3 元/1GiB/月
高效云盘 1GiB 0.00049 元/1GiB/小时 0.35 元/1GiB/月
SSD云盘 1GiB 0.00140 元/1GiB/小时 1 元/1GiB/月

阿里云服务器ECS支持升降配功能,云服务器创建后如果配置不合适,可以在云服务器管理控制台,通过升降配的方式来降级或降低云服务器配置。

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阿里云服务器配置费用整理,支持一万人CPU内存、公网带宽和存储IO性能全解析
要支撑1万人在线流量,需选择阿里云企业级ECS服务器,如通用型g系列、高主频型hf系列或通用算力型u1实例,配置如16核64G及以上,搭配高带宽与SSD/ESSD云盘,费用约数千元每月。
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2月前
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存储
阿里云轻量应用服务器收费标准价格表:200Mbps带宽、CPU内存及存储配置详解
阿里云香港轻量应用服务器,200Mbps带宽,免备案,支持多IP及国际线路,月租25元起,年付享8.5折优惠,适用于网站、应用等多种场景。
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2月前
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存储 缓存 NoSQL
内存管理基础:数据结构的存储方式
数据结构在内存中的存储方式主要包括连续存储、链式存储、索引存储和散列存储。连续存储如数组,数据元素按顺序连续存放,访问速度快但扩展性差;链式存储如链表,通过指针连接分散的节点,便于插入删除但访问效率低;索引存储通过索引表提高查找效率,常用于数据库系统;散列存储如哈希表,通过哈希函数实现快速存取,但需处理冲突。不同场景下应根据访问模式、数据规模和操作频率选择合适的存储结构,甚至结合多种方式以达到最优性能。掌握这些存储机制是构建高效程序和理解高级数据结构的基础。
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存储 编译器 C语言
【C语言篇】数据在内存中的存储(超详细)
浮点数就采⽤下⾯的规则表⽰,即指数E的真实值加上127(或1023),再将有效数字M去掉整数部分的1。
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11月前
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存储
共用体在内存中如何存储数据
共用体(Union)在内存中为所有成员分配同一段内存空间,大小等于最大成员所需的空间。这意味着所有成员共享同一块内存,但同一时间只能存储其中一个成员的数据,无法同时保存多个成员的值。
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11月前
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存储 C语言
数据在内存中的存储方式
本文介绍了计算机中整数和浮点数的存储方式,包括整数的原码、反码、补码,以及浮点数的IEEE754标准存储格式。同时,探讨了大小端字节序的概念及其判断方法,通过实例代码展示了这些概念的实际应用。
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11月前
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存储 弹性计算 算法
前端大模型应用笔记(四):如何在资源受限例如1核和1G内存的端侧或ECS上运行一个合适的向量存储库及如何优化
本文探讨了在资源受限的嵌入式设备(如1核处理器和1GB内存)上实现高效向量存储和检索的方法,旨在支持端侧大模型应用。文章分析了Annoy、HNSWLib、NMSLib、FLANN、VP-Trees和Lshbox等向量存储库的特点与适用场景,推荐Annoy作为多数情况下的首选方案,并提出了数据预处理、索引优化、查询优化等策略以提升性能。通过这些方法,即使在资源受限的环境中也能实现高效的向量检索。
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