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【译闻】容器的管理,也是一门艺术

[size=; font-size: 12pt,12pt]前言 [size=; font-size: 12pt,12pt] 容器和虚拟机之间有几分相近,也有很大区别,我们应该学会在正确的时间&...
玄学酱 2019-12-01 22:07:38 2193 浏览量 回答数 0

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Java程序员需要注意的五大Docker误区

Docker最近备受关注,原因显而易见。如何成功交付代码一直困扰着大家。传统的容器技术在众多需求和模板中乱成一团。而Docker可以简单且重复的创建容器。相比其它容器,使用Docker可以更快、更自然的交付代码。...
技术小菜鸟 2019-12-01 21:06:59 3761 浏览量 回答数 1

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弹性Web托管和云虚拟主机区别对比表 弹性Web托管和云虚拟主机有什么区别?弹性Web托管是基于容器技术;使用cname解析,没有独立IP;弹性Web托管基于Linux操作系统,没有Windows。详细可以参考下方对比表: 弹性Web托管和云虚拟主机区别如下: 1、弹性Web托管是CNAME解析,独享虚拟主机是独立ip; 2、弹性Web托管使用的是容器技术; 3、弹性Web托管基于Linux,独享虚拟主机有Windows和Linux。 弹性Web托管和云虚拟主机如何选择? 弹性Web托管很适合Web网站应用,价格便宜又安全。可以领取阿里云2000元代金券,结算时符合条件的订单还可以使用代金券抵扣。部分做SEO的用户对独立IP情有独钟,如果想要独立IP的话,那只能选择独享云虚拟主机了。
游客cdqxjhgonfsxa 2020-04-06 21:10:30 0 浏览量 回答数 0

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游客cdqxjhgonfsxa 2020-04-06 21:10:06 0 浏览量 回答数 0

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弹性Web托管和云虚拟主机区别对比表 弹性Web托管和云虚拟主机有什么区别?弹性Web托管是基于容器技术;使用cname解析,没有独立IP;弹性Web托管基于Linux操作系统,没有Windows。详细可以参考下方对比表: 弹性Web托管和云虚拟主机区别如下: 1、弹性Web托管是CNAME解析,独享虚拟主机是独立ip; 2、弹性Web托管使用的是容器技术; 3、弹性Web托管基于Linux,独享虚拟主机有Windows和Linux。 弹性Web托管和云虚拟主机如何选择? 弹性Web托管很适合Web网站应用,价格便宜又安全。可以领取阿里云2000元代金券,结算时符合条件的订单还可以使用代金券抵扣。部分做SEO的用户对独立IP情有独钟,如果想要独立IP的话,那只能选择独享云虚拟主机了。
游客cdqxjhgonfsxa 2020-04-06 21:10:57 0 浏览量 回答数 0

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弹性Web托管和云虚拟主机区别对比表 弹性Web托管和云虚拟主机有什么区别?弹性Web托管是基于容器技术;使用cname解析,没有独立IP;弹性Web托管基于Linux操作系统,没有Windows。详细可以参考下方对比表: 弹性Web托管和云虚拟主机区别如下: 1、弹性Web托管是CNAME解析,独享虚拟主机是独立ip; 2、弹性Web托管使用的是容器技术; 3、弹性Web托管基于Linux,独享虚拟主机有Windows和Linux。 弹性Web托管和云虚拟主机如何选择? 弹性Web托管很适合Web网站应用,价格便宜又安全。可以领取阿里云2000元代金券,结算时符合条件的订单还可以使用代金券抵扣。部分做SEO的用户对独立IP情有独钟,如果想要独立IP的话,那只能选择独享云虚拟主机了。
游客cdqxjhgonfsxa 2020-04-06 21:10:21 0 浏览量 回答数 0

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弹性Web托管和云虚拟主机区别对比表 弹性Web托管和云虚拟主机有什么区别?弹性Web托管是基于容器技术;使用cname解析,没有独立IP;弹性Web托管基于Linux操作系统,没有Windows。详细可以参考下方对比表: 弹性Web托管和云虚拟主机区别如下: 1、弹性Web托管是CNAME解析,独享虚拟主机是独立ip; 2、弹性Web托管使用的是容器技术; 3、弹性Web托管基于Linux,独享虚拟主机有Windows和Linux。 弹性Web托管和云虚拟主机如何选择? 弹性Web托管很适合Web网站应用,价格便宜又安全。可以领取阿里云2000元代金券,结算时符合条件的订单还可以使用代金券抵扣。部分做SEO的用户对独立IP情有独钟,如果想要独立IP的话,那只能选择独享云虚拟主机了。
游客cdqxjhgonfsxa 2020-04-06 21:10:12 0 浏览量 回答数 0

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跟虚拟机里的容器队列的状况有关. 多多少少有区别. 这是没办法的.
huangjinshe 2019-12-02 01:23:05 0 浏览量 回答数 0

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弹性Web托管和云虚拟主机区别如下: 1、弹性Web托管是CNAME解析,独享虚拟主机是独立ip; 2、弹性Web托管使用的是容器技术; 3、弹性Web托管基于Linux,独享虚拟主机有Windows和Linux。 弹性Web托管好像下线了,可以参考下Web应用托管服务: 更多参考:弹性Web托管与虚拟主机的区别对比表
云吞铺子 2019-12-02 03:24:11 0 浏览量 回答数 0

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容器服务 基本概念

基本概念 集群 一个集群指容器运行所需要的云资源组合,关联了若干服务器节点、负载均衡、专有网络等云资源。 节点 一台服务器(可以是虚拟机实例或者物理服务器)已经安装了 Docker Engine...
青蛙跳 2019-12-01 21:32:38 529 浏览量 回答数 0

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实质上传统服务器多为是物理机,用法包括自建机房、托管到机房、租用机房、租用机柜等,然后自己拿到手,自己配置交换机(如果用得到)、初始化系统、远程管理卡等,如果有问题,自己跑机房。 云服务器多为虚拟机,省掉租机房的烦恼,一切由云服务提供方搞定,业务方拿到手的就是一个完整的初始化好的机器,如果有问题,可以进行虚拟机删除重建。相比于传统服务器,云服务提供好了操作系统层面的基础设施,操作系统层面以下的完全不需要自己考虑。 然后云服务提供方对外提供云主机。云主机中,kvm比较多,其他xen、openvz等也有一部分。 有些也对外提供docker容器服务、mysql与redis等各种实例服务。 事实上是个分层的区别:机房(IDC、阿里)->服务器集群(阿里云)->操作系统(运维)->业务体量小的情况下,完全可以把业务交给阿里云,底层的安装操作系统成本、服务器集群成本、IDC成本由阿里云自己搞定,没必要考虑到后面那么多的事情。体量大了不可避免得从业务反向扩展到集群,自己租用带宽/机房/机柜,自己组建集群,自己为自己提供服务。 至于一键扩容,基础设施层可以进行一键扩容,但是业务层能否一件扩容就要看业务层的支持程度了。不可能说业务层连基础的session共享都没做,期望实现一键扩容。
a123456678 2019-12-02 02:59:35 0 浏览量 回答数 0

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Docker 提供轻量的虚拟化,你能够从Docker获得一个额外抽象层,你能够在单台机器上运行多个Docker微容器,而每个微容器里都有一个微服务或独立应用,例如你可以将Tomcat运行在一个Docker,而MySQL运行在另外一个Docker,两者可以运行在同一个服务器,或多个服务器上。未来可能每个应用都要Docker化。容器的启动和关系是非常快速的。Docker目前能够有以下八种用途:1.简化配置这是Docker初始目的,虚拟机VM最大的好处是基于你的应用配置能够无缝运行在任何平台上。Docker提供同样类似VM的能力,但是没有任何副作用,它能让你将环境和配置放入代码然后部署,同样的Docker配置能够在各种环境中使用,这实际是将应用环境和底层环境实现了解耦。2.代码管道化管理能够对代码以流式pipeline管道化进行管理,从开发者的机器到生产环境机器这个流程中都能有效管理。因为在这个流程中会有各种不同的环境,每个都可能有微小的区别,Docker提供了跨越这些异构环境以一致性的微环境,从开发到部署实现流畅发布。3.开发人员的生产化在一个开发环境,我们希望我们的开发环境能更加接近于生产环境,我们会让每个服务运行在自己的VM中,这样能模拟生产环境,比如有时我们并不总是需要跨越网络连接,这样我们可以将多个Docker装载一系列服务运行在单机上最大程度模拟生产分布式部署的环境。4.应用隔离有很多理由你需要在一台机器上运行多个应用,这就需要将原来铁板一块monolithic的应用切分为很多微服务。实现应用之间的解耦,将多个应用服务部署在多个Docker中能轻松达到这个目的。5.服务合并使用Docker也能合并多个服务以降低费用,不多的操作系统内存占用,跨实例共享多个空闲的内存,这些技术Docker能以更加紧密资源提供更有效的服务合并。6.多租户Docker能够作为云计算的多租户容器,使用Docker能容易为每个租户创建运行应该多个实例,这得益其灵活的快速环境以及有效diff命令。7.快速部署Docker通过创建流程的容器,不必重新启动操作系统,几秒内能关闭,你可以在数据中心创建或销毁资源,不用担心额外消耗。典型的数据中心利用率是30%,通过更积极的资源分配,以低成本方式对一个新的实例实现一个更聚合的资源分配,我们很容易超过这个利用率,大大提高数据中心的利用效率。
天使的镇魂歌 2019-12-02 02:00:35 0 浏览量 回答数 0

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本文为您介绍容器服务 ACK 中涉及的几个基本概念,以便于您更好地理解 ACK 产品。 基本概念 集群 一个集群指容器运行所需要的云资源组合,关联了若干服务器节点、负载均衡、专有网络等云资源。 托管集群(Managed Kubernetes Cluster) 只需创建 Worker 节点,Master 节点由容器服务创建并托管。具备简单、低成本、高可用、无需运维管理 Kubernetes 集群 Master 节点的特点。 专有集群(Dedicated Kubernetes Cluster) 需要创建3个 Master(高可用)节点及若干 Worker 节点,可对集群基础设施进行更细粒度的控制,需要自行规划、维护、升级服务器集群。 Serverless集群(Serverless Kubernetes Cluster) 无需创建和管理 Master 节点及 Worker 节点,即可通过控制台或者命令配置容器实例的资源、指明应用容器镜像以及对外服务的方式,直接启动应用程序。 节点 一台服务器(可以是虚拟机实例或者物理服务器)已经安装了 Docker Engine,可以用于部署和管理容器;容器服务的 Agent 程序会安装到节点上并注册到一个集群上。集群中的节点数量可以伸缩。 容器 一个通过 Docker 镜像创建的运行实例,一个节点可运行多个容器。 镜像 Docker 镜像是容器应用打包的标准格式,在部署容器化应用时可以指定镜像,镜像可以来自于 Docker Hub,阿里云镜像服务,或者用户的私有 Registry。镜像 ID 可以由镜像所在仓库 URI 和镜像 Tag(缺省为 latest)唯一确认。 Kubernetes 相关概念 管理节点(Master Node) 管理节点是 Kubernetes 集群的管理者,运行着的服务包括 kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、etcd 和容器网络等组件。一般3个管理节点组成 HA 的架构。 工作节点(Worker Node) 工作节点是 Kubernetes 集群中承担工作负载的节点,可以是虚拟机也可以是物理机。工作节点承担实际的 Pod 调度以及与管理节点的通信等。一个工作节点上的服务包括 Docker 运行时环境、kubelet、Kube-Proxy 以及其它一些可选的 Addon 组件。 命名空间(Namespace) 命名空间为 Kubernetes 集群提供虚拟的隔离作用。Kubernetes 集群初始有 3 个命名空间,分别是默认命名空间 default、系统命名空间 kube-system 和 kube-public ,除此以外,管理员可以创建新的命名空间以满足需求。 Pod Pod 是 Kubernetes 部署应用或服务的最小的基本单位。一个 Pod 封装多个应用容器(也可以只有一个容器)、存储资源、一个独立的网络 IP 以及管理控制容器运行方式的策略选项。 副本控制器(Replication Controller,RC) RC 确保任何时候 Kubernetes 集群中有指定数量的 pod 副本(replicas)在运行。通过监控运行中的 Pod 来保证集群中运行指定数目的 Pod 副本。指定的数目可以是多个也可以是 1 个;少于指定数目,RC 就会启动运行新的 Pod 副本;多于指定数目,RC 就会终止多余的 Pod 副本。 副本集(Replica Set,RS) ReplicaSet(RS)是 RC 的升级版本,唯一区别是对选择器的支持,RS 能支持更多种类的匹配模式。副本集对象一般不单独使用,而是作为 Deployment 的理想状态参数使用。 部署(Deployment) 部署表示用户对 Kubernetes 集群的一次更新操作。部署比 RS 应用更广,可以是创建一个新的服务,更新一个新的服务,也可以是滚动升级一个服务。滚动升级一个服务,实际是创建一个新的 RS,然后逐渐将新 RS 中副本数增加到理想状态,将旧 RS 中的副本数减小到 0 的复合操作;这样一个复合操作用一个 RS 是不太好描述的,所以用一个更通用的 Deployment 来描述。不建议您手动管理利用 Deployment 创建的 RS。 服务(Service) Service 也是 Kubernetes 的基本操作单元,是真实应用服务的抽象,每一个服务后面都有很多对应的容器来提供支持,通过 Kube-Proxy 的 port 和服务 selector 决定服务请求传递给后端的容器,对外表现为一个单一访问接口,外部不需要了解后端如何运行,这给扩展或维护后端带来很大的好处。 标签(labels) Labels 的实质是附着在资源对象上的一系列 Key/Value 键值对,用于指定对用户有意义的对象的属性,标签对内核系统是没有直接意义的。标签可以在创建一个对象的时候直接赋予,也可以在后期随时修改,每一个对象可以拥有多个标签,但 key 值必须唯一。 存储卷(Volume) Kubernetes 集群中的存储卷跟 Docker 的存储卷有些类似,只不过 Docker 的存储卷作用范围为一个容器,而 Kubernetes 的存储卷的生命周期和作用范围是一个 Pod。每个 Pod 中声明的存储卷由 Pod 中的所有容器共享。支持使用 Persistent Volume Claim 即 PVC 这种逻辑存储,使用者可以忽略后台的实际存储技术,具体关于 Persistent Volumn(pv)的配置由存储管理员来配置。 持久存储卷(Persistent Volume,PV)和持久存储卷声明(Persistent Volume Claim,PVC) PV 和 PVC 使得 Kubernetes 集群具备了存储的逻辑抽象能力,使得在配置 Pod 的逻辑里可以忽略对实际后台存储技术的配置,而把这项配置的工作交给 PV 的配置者。存储的 PV 和 PVC 的这种关系,跟计算的 Node 和 Pod 的关系是非常类似的;PV 和 Node 是资源的提供者,根据集群的基础设施变化而变化,由 Kubernetes 集群管理员配置;而 PVC 和 Pod是资源的使用者,根据业务服务的需求变化而变化,由 Kubernetes 集群的使用者即服务的管理员来配置。 Ingress Ingress 是授权入站连接到达集群服务的规则集合。你可以通过 Ingress 配置提供外部可访问的 URL、负载均衡、SSL、基于名称的虚拟主机等。用户通过 POST Ingress 资源到 API server 的方式来请求 Ingress。 Ingress controller 负责实现 Ingress,通常使用负载均衡器,它还可以配置边界路由和其他前端,这有助于以 HA 方式处理流量。
1934890530796658 2020-03-26 11:23:18 0 浏览量 回答数 0

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Kubernetes是一个开源项目,它把谷歌的集群管理工具引入到虚拟机和裸机场景中。它可以完美运行在现代的操作系统环境(比如CoreOS和RedHatAtomic),并提供可以被你管控的轻量级的计算节点。Kubernetes使用Golang开发,具有轻量化、模块化、便携以及可扩展的特点。我们(Kubernetes开发团队)正在和一些不同的技术公司(包括维护着Mesos项目的MesoSphere)合作来把Kubernetes升级为一种与计算集群交互的标准方式。Kubernetes重新实现了Google在构建集群应用时积累的经验。这些概念包括如下内容:Pods:一种将容器组织在一起的方法;ReplicationControllers:一种控制容器生命周期的方法(译者注:ReplicationController确保任何时候Kubernetes集群中有指定数量的pod副本(replicas)在运行);Labels:一种可以找到和查询容器的方法;Services:一个用于实现某一特定功能的容器组;因此,只要使用Kubernetes你就能够简单并快速的启动、移植并扩展集群。在这种情况下,集群就像是类似虚拟机一样灵活的资源,它是一个逻辑运算单元。打开它,使用它,调整它的大小,然后关闭它,就是这么快,就是这么简单。Mesos和Kubernetes的愿景差不多,但是它们在不同的生命周期中各有不同的优势。Mesos是分布式系统内核,它可以将不同的机器整合在一个逻辑计算机上面。当你拥有很多的物理资源并想构建一个巨大的静态的计算集群的时候,Mesos就派上用场了。有很多的现代化可扩展性的数据处理应用都可以在Mesos上运行,包括Hadoop、Kafka、Spark等,同时你可以通过容器技术将所有的数据处理应用都运行在一个基础的资源池中。在某个方面来看,Mesos是一个比Kubernetes更加重量级的项目,但是得益于那些像Mesosphere一样的贡献者,Mesos正在变得更加简单并且容易管理。有趣的是Mesos正在接受Kubernetes的理念,并已经开始支持KubernetesAPI。因此如果你需要它们的话,它将是对你的Kubernetes应用去获得能力的一个便捷方式(比如高可用的主干、更加高级的调度命令、去管控很大数目结点的能力),同时能够很好的适用于产品级工作环境中(毕竟Kubernetes仍然还是一个初始版本)。当被问到区别的时候,我会这样回答:如果你是一个集群世界的新手,那Kubernetes是一个很棒的开始。它可以用最快的、最简单的、最轻量级的方式来解决你的问题,并帮助你进行面向集群的开发。它提供了一个高水平的可移植方案,因为很多厂商已经开始支持Kubernetes,例如微软、IBM、RedHat、CoreOS、MesoSphere、VMWare等。如果你拥有已经存在的工作任务(Hadoop、Spark、Kafka等),那Mesos可以给你提供了一个将不同工作任务相互交错的框架,然后还可以加入一些新的东西,比如Kubernetes应用。如果你想使用的功能Kuberntes还没实现,那Mesos是一个不错的替代品,毕竟它已经成熟。 答案来源于网络
养狐狸的猫 2019-12-02 03:03:39 0 浏览量 回答数 0

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作者:find goo链接:https://www.zhihu.com/question/20491745/answer/100741761来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 一、python虚拟机没有java强,java虚拟机是java的核心,python的核心是可以很方便地使用c语言函数或c++库。二、python是全动态性的,可以在运行时自己修改自己的代码,java只能通过变通方法实现。python的变量是动态的,而java的变量是静态的,需要事先声明,所以java ide的代码提示功能优于python ide。三,python的产生几十年了,几十年前面向过程是主流,所以用python有好多程序用的是面向过程设计方法,很多概念从c语言过来的,class在python中是后加入的,而java是为了实现没有指针的c++(当年com组件用的引用记数,java用的虚拟机),主要采用面向对象的设计方法,很多概念是oop的概念。面向过程,相对简洁直观,但容易设计出面条程序,面向对象,相对抽象优雅,但容易过度抽象。四,在实际使用的python入门简单,但要学会用python干活,需要再学习python各种库,pyhton的强大在于库,为什么python的库强大,原因是python的库可以用python,c语言,c++等设计,再提供给python使用,所以无论gpu运行,神经网络,智能算法,数据分析,图像处理,科学计算,各式各样的库在等着你用。而java没有python那么多的开源库,很多库是商业公司内部使用,或发布出来只是一个jar包,看不到原始代码。python虚拟机因为编译性没有java的支持的好(或者说故意这么设计的),一般直接使用源码(linux),或源码简单打个包(如pyexe)。五、python有很多虚拟机实现,如cython,Pyston,pypy,jython, IronPython等等,适合用于业务语言,或插件语言,或面向领域语言,而java因为虚拟机巨大,很少用于插件语言,发布也不方便。六、java主要用于商业逻辑强的领域,如商城系统,erp,oa,金融,保险等传统数据库事务领域,通过类似ssh框架事务代码,对商业数据库,如oralce,db2,sql server等支持较好,软件工程理念较强,适合软件工程式的多人开发模式。python主要用于web数据分析,科学计算,金融分析,信号分析,图像算法,数学计算,统计分析,算法建模,服务器运维,自动化操作,快速开发理念强,适合快速开发团队或个人敏捷模式。七、java的商业化公司支持多,如sap,oracle,ibm等,有商业化的容器,中间件,企业框架ejb。python的开源组织支持多,如qt,linux,google,很多开源程序都支持python, 如pyqt,redis,spark等。八、python用途最多的是脚本,java用途最多的是web,pyhotn是胶水,可以把各类不相关的东西粘在一起用,java是基佬,可以通过软件工程组成几百个人的团队和你pk,商业化气息重。不过我认为还是python强大,因为可以方便调用c或c++的库,但软件工程和商业化运作没有java好,适合快捷开发。九,关于钱。如果你想写程序卖软件用java,可用上ibm服务器,上oracle数据库,上EMC存储,价格高,商业采购公司喜欢这种高大上。如果你要直接用程序生成金钱用python,python可以实现宽客金融,数据回测,炒股,炒期权,炒黄金,炒比特币,对冲套利,统计套利,有很多开源库,数据分析库,机器学习库可以参考。十、java和python,都可以运行于linux操作系统,但很多linux可以原生支持python,java需要自行安装。java和python强于c#的原因大于支持linux,支持osx,支持unix,支持arm。java和python比c++受欢迎的原因在于不需要指针。十一、对于移动互联网,python只能通过运行库运行于安卓或ios,java原生支持安卓开发,但不能用ios中。十二、对于大数据,hadoop用java开的, spark用Scala开发,用python调用spark再分析更方便。 作者:find goo链接:https://www.zhihu.com/question/20491745/answer/100741761来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 区别一、python虚拟机没有java强,java虚拟机是java的核心,python的核心是可以很方便地使用c语言函数或c++库。二、python是全动态性的,可以在运行时自己修改自己的代码,java只能通过变通方法实现。python的变量是动态的,而java的变量是静态的,需要事先声明,所以java ide的代码提示功能优于python ide。三,python的产生几十年了,几十年前面向过程是主流,所以用python有好多程序用的是面向过程设计方法,很多概念从c语言过来的,class在python中是后加入的,而java是为了实现没有指针的c++(当年com组件用的引用记数,java用的虚拟机),主要采用面向对象的设计方法,很多概念是oop的概念。面向过程,相对简洁直观,但容易设计出面条程序,面向对象,相对抽象优雅,但容易过度抽象。四,在实际使用的python入门简单,但要学会用python干活,需要再学习python各种库,pyhton的强大在于库,为什么python的库强大,原因是python的库可以用python,c语言,c++等设计,再提供给python使用,所以无论gpu运行,神经网络,智能算法,数据分析,图像处理,科学计算,各式各样的库在等着你用。而java没有python那么多的开源库,很多库是商业公司内部使用,或发布出来只是一个jar包,看不到原始代码。python虚拟机因为编译性没有java的支持的好(或者说故意这么设计的),一般直接使用源码(linux),或源码简单打个包(如pyexe)。五、python有很多虚拟机实现,如cython,Pyston,pypy,jython, IronPython等等,适合用于业务语言,或插件语言,或面向领域语言,而java因为虚拟机巨大,很少用于插件语言,发布也不方便。六、java主要用于商业逻辑强的领域,如商城系统,erp,oa,金融,保险等传统数据库事务领域,通过类似ssh框架事务代码,对商业数据库,如oralce,db2,sql server等支持较好,软件工程理念较强,适合软件工程式的多人开发模式。python主要用于web数据分析,科学计算,金融分析,信号分析,图像算法,数学计算,统计分析,算法建模,服务器运维,自动化操作,快速开发理念强,适合快速开发团队或个人敏捷模式。七、java的商业化公司支持多,如sap,oracle,ibm等,有商业化的容器,中间件,企业框架ejb。python的开源组织支持多,如qt,linux,google,很多开源程序都支持python, 如pyqt,redis,spark等。八、python用途最多的是脚本,java用途最多的是web,pyhotn是胶水,可以把各类不相关的东西粘在一起用,java是基佬,可以通过软件工程组成几百个人的团队和你pk,商业化气息重。不过我认为还是python强大,因为可以方便调用c或c++的库,但软件工程和商业化运作没有java好,适合快捷开发。九,关于钱。如果你想写程序卖软件用java,可用上ibm服务器,上oracle数据库,上EMC存储,价格高,商业采购公司喜欢这种高大上。如果你要直接用程序生成金钱用python,python可以实现宽客金融,数据回测,炒股,炒期权,炒黄金,炒比特币,对冲套利,统计套利,有很多开源库,数据分析库,机器学习库可以参考。十、java和python,都可以运行于linux操作系统,但很多linux可以原生支持python,java需要自行安装。java和python强于c#的原因大于支持linux,支持osx,支持unix,支持arm。java和python比c++受欢迎的原因在于不需要指针。十一、对于移动互联网,python只能通过运行库运行于安卓或ios,java原生支持安卓开发,但不能用ios中。十二、对于大数据,hadoop用java开的, spark用Scala开发,用python调用spark再分析更方便。
xuning715 2019-12-02 01:10:32 0 浏览量 回答数 0

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【百问百答】《云原生架构白皮书》(上)

1为什么需要云原生架构? 2什么是云原生架构? 3云原生架构的发展背景是什么? 4云原生架构与传统架构有什么区别? 5云原生架构基于什么? 6云原生架构有哪些非功能特性&#x...
Pony马 2021-01-15 14:47:23 15 浏览量 回答数 0

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问问小秘 2019-12-01 22:03:26 45 浏览量 回答数 0

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第一讲:云计算带来的技术变革 6月9日打卡,今日学习《第一讲:云计算带来的技术变革》,通过乔帮主本次的领读,学到了云平台、云产品的选型以及软件技术的选项 完成的作业见如下: 1. B 2. 区别是:云平台相对传统的虚拟化容器来讲,有强大的技术支持,同时尽量满足大多数业务需要,能够一键开启服务器环境,进行管理、操作相关软件应用 3.区别是: SaaS、PaaS、IaaS简单的说都属于云计算服务,也就是云计算+服务 IaaS(Infrastructure as a service – 基础设施即服务):用户可以在云服务提供商提供的基础设施上部署和运行任何软件,包括操作系统和应用软件 PaaS(Platform as a service – 平台即服务):PaaS给用户提供的能力是使用由云服务提供商支持的编程语言、库、服务以及开发工具来创建、开发应用程序并部署在相关的基础设施上 SaaS(Software as a Service – 软件即服务):SaaS给用户提供的能力是使用在云基础架构上运行的云服务提供商的应用程序。 4. 云端最火的语言是Java 第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战 2020年6月20日打卡,今日学习《第二讲:云端系统热门技术选型及配置容量规划实战》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端系统技术选型:云端网络、云端web服务器、云端负载均衡、云端存储、云端缓存和云端数据库六个方面,以及云端配置选型。 作业1:不收取流量费用,因为是入口流量;作业2:Nginx可以作为Web服务器、或者负载均衡,优势如下:稳定性好,云端架构中LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)应用很广泛;性能高,高并发,系统资源占用少;支持四层、七层的负载均衡、反向代理的功能;前端静态数据缓存; 支持插件和灵活的二次开发;作业3:可以,因为LVS(Linux Virtual Server)在四层和二层,不能识别封装在七层中的数据包内容。作业4:一次连接:LVS的DR模式、NAT模式对数据包的处理都做一次连接,负载均衡对数据包仅做转发;二次连接:Ngnix/HAProxy四层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接; Nginx/HAProxy七层的二次连接是客户端和负载均衡进行TCP三次握手后,还需要等客户端Pushdata传输数据后,负载均衡和后端服务器会进行新的TCP连接;作业5:I/O 5分钟法则:如果一天记录频繁被访问,就应该考虑放到缓存里。否则的话,客户端就按需要直接去访问数据源,这个临界点就是5分钟。作业6:数据库的三大分类:关系型数据库(ACID模型)、BASE模型、非关系型数据库。热门关系型数据库:Oracle、MySQL、SQL Server;热门非关系型数据库:Redis;作业7:2台 核16G,10Mb 第三讲:云端五大类热门技术实践 2020年6月25日打卡,今日学习《第三讲:云端五大类热门技术实践》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端实践中的主机、负载均衡、存储、缓存和数据库实践。 作业1 分布式架构对服务器单机的性能依赖不高,通过大量云资源进行分布式快速部署,满足业务的需求和发展。 作业2 DNS+跨地域+Docker分布式架构,通过智能解析把不同地域的请求引流到各自地域部署的节点中,节点中部署的业务用Docker进行部署,业务代码对平台没有依赖,又可以接入各大云运营商。 作业3 前端建议使用四层; 部署Web类后端的注意事项:需要配置https证书,虚拟主机,Rewrite等功能,可放在后端中用Nginx配置; 作业4: 系统数据:Rsync,快照 文件数据:NFS,OSS 数据库数据:主从复制 作业5:读写分离属于垂直分区,主要是为了解决数据库读写的压力; Sharing技术属于水平分区,为了解决海量数据的压力; 第四讲:云端运维/监控/容器及DevOps实践 2020年6月30日打卡,今日学习《第四讲:云端运维/监控/容器及DevOps实践》,通过乔帮主本次的领读,学到了云端实践篇中的云端运维实践、云端监控实践和云端容器/DevOps实践。 作业1 一:云端配置选型 二:云端网络架构 三:云端负载均衡的选择 四:云端静态资源访问 五:云端运维管理 作业2 Zabbix的Server端数据是以MySQL为主的关系型数据库,存在性能问题,对云容器支持不太好; Prometheus属于容器监控体系技术,对云产品、站点、日志、代码监控问题无法解决; 作业3 云监控会成为未来监控的主要趋势,云平台把常见的开源环境,Web、缓存、数据库等进行封装产品化。 作业4 基于Docker镜像的CI/CD与传统基于代码仓库的CI/CD有以下优势: 实现容器启动在秒级完成发布; 对ECS没有依赖; Docker容器资源自定义配置,最大化提升资源利用率; 可以结合JIRA+Confluence做项目管理及知识库管理; 作业5 使用Docker+K8S+DNS+Rancher 第五讲:云时代安全防护面临的挑战和机遇 2020年7月7日打卡,今日学习《第五讲:云时代安全防护面临的挑战和机遇》,通过乔帮主的领读,学习到了云端安全面临的挑战和机遇,云端黑客常见攻击和云端安全最佳防御方案。 作业1 Redis漏洞不能用WAF防御,要用安骑士来检测,WAF针对OSI七层模型中HTTP层的防御,也就是Web漏洞的防御;安骑士是解决操作系统级别的漏洞、木马、病毒。 作业2 在CDN上配置证书,一般把证书存放在流量入口处。 作业3 DDoS+WAF结合起来防御。 作业4 采用安全类云产品,替代单机低配服务器; 安全架构进行优化,采用分布式架构; 在运维层次进行安全保障,调优PHP进行数、Tomcat连接数等,调优操作系统内核参数;
爱吃鱼的程序员 2020-06-09 21:43:01 0 浏览量 回答数 0

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转自:思否 本文作者:Michael van der Gulik 原文链接:《Why WebAssembly is a big deal》 译者:敖小剑 WebAssembly 是每个程序员都应该关注的技术。WebAssembly 会变得更流行。 WebAssembly 将取代 JavaScript。WebAssembly 将取代 HTML 和 CSS。 WebAssembly 将取代手机应用。WebAssembly 将取代桌面应用。在 10 年内,我保证每个程序员至少需要知道如何使用工具来操作 WebAssembly 并理解它是如何工作的。 你可能会说,“太离谱了!” 好吧,请继续阅读。 什么是 WebAssembly 当前形式的 WebAssembly 是 Web 浏览器的新扩展,可以运行预编译代码…快速地。在 C ++ 中编写了一些小代码,然后使用 Emscripten 编译器将该代码编译为 WebAssembly。通过一些 Javascript 粘合,就可以在 Web 浏览器中调用这一小段代码,例如,运行粒子模拟。 WebAssembly 文件,扩展名为.wasm,本身是包含可执行指令的二进制格式。要使用该文件,必须编写一个运行某些 Javascript 的 HTML 文件来获取、编译和执行 WebAssembly 文件。WebAssembly 文件在基于堆栈的虚拟机上执行,并使用共享内存与其 JavaScript 包装器进行通信。 到目前为止,这似乎并不有趣。它看起来只不过是 JavaScript 的加速器。但是,聪明的读者会对 WebAssembly 可能成为什么有所了解。 WebAssembly 将成为什么? 第一个重要发现是 WebAssembly 是一个安全的沙盒虚拟机。可以从 Internet 运行喜欢的 WebAssembly 代码,而确保它不会接管 PC 或服务器。四个主流 Web 浏览器对它的安全性非常有信心,它已经默认实现并启用了。它的真正安全性还有待观察,但安全性是 WebAssembly 的核心设计目标。 第二个重要发现是 WebAssembly 是一个通用的编译目标。它的原始编译器是一个 C 编译器,这个编译器很好地指示了 WebAssembly 虚拟机的低级和可重定向性。许多编程语言都使用 C 语言编写虚拟机,其他一些语言甚至使用 C 本身作为编译目标。 此时,有人整理了一个可以编译为 WebAssembly 的编程语言列表。这份名单将在未来很多年中继续增长。 WebAssembly 允许使用任何编程语言编写代码,然后让其他人在任何平台上安全地运行该代码,无需安装任何内容。朋友们,这是美好梦想的开始。 部署问题 我们来谈谈如何将软件提供给用户。 为新项目选择编程语言的一个重要因素是如何将项目部署到客户。您的程序员喜欢用 Haskell,Python,Visual Basic 或其他语言编写应用程序,具体取决于他们的喜好。要使用喜欢的语言,他们需要编译应用,制作一些可安装的软件包,并以某种方式将其安装在客户端的计算机上。有许多方法可以提供软件 - 包管理器,可执行安装程序或安装服务,如 Steam,Apple App Store,Google Play 或 Microsoft store。 每一个安装机制都意味着痛苦,从应用商店安装时的轻微疼痛,到管理员要求在他的 PC 上运行一些旧的 COBOL 代码时的集群头痛。 部署是一个问题。对于开发人员和系统管理员来说,部署一直是一个痛点。我们使用的编程语言与我们所针对的平台密切相关。如果大量用户在 PC 或移动设备上,我们使用 HTML 和 Javascript。如果用户是 Apple 移动设备用户,我们使用……呃…… Swift?(我实际上不知道)。如果用户在 Android 设备上,我们使用 Java 或 Kotlin。如果用户在真实计算机上并且愿意处理掉他们的部署问题,那么我们开发人员才能在我们使用的编程语言中有更多选择。 WebAssembly 有可能解决部署问题。 有了 WebAssembly,您可以使用任何编程语言编写应用,只要这些编程语言可以支持 WebAssembly,而应用可以在任何设备和任何具有现代 Web 浏览器的操作系统上运行。 硬件垄断 想购买台式机或笔记本电脑。有什么选择?好吧,有英特尔,有 AMD。多年来一直是双寡头垄断。保持这种双寡头垄断的一个原因是 x86 架构只在这两家公司之间交叉许可,而且通常预编译的代码需要 x86 或 x86-64(也就是 AMD-64)架构。还有其他因素,例如设计世界上最快的 CPU 是一件很艰难但也很昂贵的事情。 WebAssembly 是一种可让您在任何平台上运行代码的技术(之一)。如果它成为下一个风口,硬件市场将变得商品化。应用编译为 WebAssembly,就可以在任何东西上运行 - x86,ARM,RISC-V,SPARC。即便是操作系统市场也会商品化;您所需要的只是一个支持 WebAssembly 的浏览器,以便在硬件可以运行时运行最苛刻的应用程序。 编者注:Second State 研发的专为服务端优化的 WebAssembly 引擎 SSVM 已经可以运行在高通骁龙芯片上。Github 链接:https://github.com/second-sta... 云计算 但等等,还有更多。云计算成为IT经理办公室的流行词已有一段时间,WebAssembly 可以直接迎合它。 WebAssembly 在安全沙箱中执行。可以制作一个容器,它可以在服务器上接受和执行 WebAssembly 模块,而资源开销很小。对于提供的每个服务,无需在虚拟机上运行完整的操作系统。托管提供商只提供对可以上传代码的WebAssembly 容器的访问权限。它可以是一个原始容器,接收 socket 并解析自己的 HTTP 连接,也可以是一个完整的 Web 服务容器,其中 WebAssembly 模块只需要处理预解析的HTTP请求。 这还不存在。如果有人想变得富有,那么可以考虑这个想法。 编者注:目前已经有人正在实现这个想法,Byte Alliance 计划将WebAssembly 带到浏览器之外,Second State 已经发布了为服务端设计的WebAssembly 引擎开发者预览版。 不是云计算 WebAssembly 足以取代 PC 上本地安装的大多数应用程序。我们已经使用 WebGL(又名OpenGL ES 2.0)移植了游戏。我预测不久之后,受益于WebAssembly,像 LibreOffice 这样的大型应用可以直接从网站上获得,而无需安装。 在这种情况下,在本地安装应用没什么意义。本地安装的应用和 WebAssembly 应用之间几乎没有区别。WebAssembly 应用已经可以使用屏幕,键盘和鼠标进行交互。它可以在 2D 或 OpenGL 中进行图形处理,并使用硬件对视频流进行解码。可以播放和录制声音。可以访问网络摄像头。可以使用 WebSockets。可以使用 IndexedDB 存储大量数据在本地磁盘上。这些已经是 Web 浏览器中的标准功能,并且都可以使用 JavaScript 向 WebAssembly 暴露。 目前唯一困难的地方是 WebAssembly 无法访问本地文件系统。好吧,可以通过 HTML 使用文件上传对话,但这不算。最终,总会有人为此创建 API,并可能称之为 “WASI”。 “从互联网上运行应用程序!?胡说八道!“,你说。好吧,这是使用 Qt 和 WebAssembly 实现的文本编辑器 (以及更多)。 这是一个简单的例子。复杂的例子是在 WebBrowser 中运行的 Adobe Premier Pro 或 Blender。或者考虑像 Steam 游戏一样可以直接从网络上运行。这听起来像小说,但从技术上说这并非不能发生。 它会来的。 让我们裸奔! 目前,WebAssembly 在包含 HTML 和 Javascript 包装器的环境中执行。为什么不脱掉这些?有了 WebAssembly,为什么还要在浏览器中包含 HTML 渲染器和 JavaScript 引擎? 通过为所有服务提供标准化 API,这些服务通常是 Web 浏览器提供的,可以创建裸 WebAssembly。就是没有 HTML和 Javascript 包装来管理的 WebAssembly。访问的网页是 .wasm 文件,浏览器会抓取并运行该文件。浏览器为WebAssembly 模块提供画布,事件处理程序以及对浏览器提供的所有服务的访问。 这目前还不存在。如果现在使用 Web 浏览器直接访问 .wasm 文件,它会询问是否要下载它。我假设将设计所需的 API 并使其工作。 结果是 Web 可以发展。网站不再局限于 HTML,CSS 和 Javascript。可以创建全新的文档描述语言。可以发明全新的布局引擎。而且,对于像我这样的 polyglots 最相关,我们可以选择任何编程语言来实现在线服务。 可访问性 但我听到了强烈抗议!可访问性怎么样??搜索引擎怎么办? 好吧,我还没有一个好的答案。但我可以想象几种技术解决方案。 一个解决方案是我们保留内容和表现的分离。内容以标准化格式编写,例如 HTML。演示文稿由 WebAssembly 应用管理,该应用可以获取并显示内容。这允许网页设计师使用想要的任何技术进行任意演示 - 不需要 CSS,而搜索引擎和需要不同类型的可访问性的用户仍然可以访问内容。 请记住,许多 WebAssembly 应用并不是可以通过文本访问的,例如游戏和许多应用。盲人不会从图像编辑器中获得太多好处。 另一个解决方案是发明一个 API,它可以作为 WebAssembly 模块,来提供想在屏幕上呈现的 DOM,供屏幕阅读器或搜索引擎使用。基本上会有两种表示形式:一种是在图形画布上,另一种是产生结构化文本输出。 第三种解决方案是使用屏幕阅读器或搜索引擎可以使用的元数据来增强画布。执行 WebAssembly 并在画布上呈现内容,其中包含描述渲染内容的额外元数据。例如,该元数据将包括屏幕上的区域是否是菜单以及存在哪些选项,或者区域是否想要文本输入,以及屏幕上的区域的自然排序(也称为标签顺序)是什么。基本上,曾经在 HTML 中描述的内容现在被描述为具有元数据的画布区域。同样,这只是一个想法,它可能在实践中很糟糕。 可能是什么 1995年,Sun Microsystems 发布了 Java,带有 Java applets 和大量的宣传。有史以来第一次,网页可以做一些比 和 GIF 动画更有趣的事情。开发人员可以使应用完全在用户的 Web 浏览器中运行。它们没有集成到浏览器中,而是实现为繁重的插件,需要安装整个 JVM。1995年,这不是一个小的安装。applets 也需要一段时间来加载并使用大量内存。我们现在凭借大量内存,这不再是一个问题,但在 Java 生命的第一个十年里,它让体验变得令人厌烦。 applets 也不可靠。无法保证它们会运行,尤其是在用户使用 Microsoft 的实现时。他们也不安全,这是棺材里的最后一颗钉子。 以 JVM 为荣,其他语言最终演变为在 JVM 上运行。但现在,那艘船航行了。 FutureSplash / Macromedia / Adobe Flash 也是一个竞争者,但是是专有的,具有专有工具集和专有语言的专有格式。我读到他们确实在2009年开启了文件格式。最终从浏览器中删除了支持,因为它存在安全风险。 这里的结论是,如果希望您的技术存在于每个人的机器上,那么安全性就需要正视。我真诚地希望 WebAssembly 作为标准对安全问题做出很好的反应。 需要什么? WebAssembly 仍处于初期阶段。它目前能很好的运行代码,而规范版本是 1.0,二进制格式定型。目前正在开展SIMD 指令支持。通过 Web Workers 进行多线程处理也正在进行中。 工具可用,并将在未来几年不断改进。浏览器已经让你窥视 WebAssembly 文件。至少 Firefox 允许查看WebAssembly 字节码,设置断点并查看调用堆栈。我听说浏览器也有 profiling 支持。 语言支持包括一套不错的语言集合–C,C++和Rust是一流的公民。C#,Go和Lua显然有稳定的支持。Python,Scala,Ruby,Java和Typescript都有实验性支持。这可能是一个傲慢的陈述,但我真的相信任何想要在21世纪存在的语言都需要能够在 WebAssembly 上编译或运行。 在访问外部设备的 API 支持方面,我所知道的唯一可用于裸 WebAssembly 的 API 是 WASI,它允许文件和流访问等核心功能,允许 WebAssembly 在浏览器外运行。否则,任何访问外部世界的 API 都需要在浏览器中的 Javascript 中实现。除了本地机器上的文件访问,打印机访问和其他新颖的硬件访问(例如非标准蓝牙或USB设备)之外,应用所需的一切几乎都可以满足。“裸WebAssembly”并不是它成功的必要条件; 它只是一个小的优化,不需要浏览器包含对 HTML,CSS 或 Javascript 的支持。 我不确定在桌面环境中让 WebAssembly 成为一等公民需要什么。需要良好的复制和粘贴支持,拖放支持,本地化和国际化,窗口管理事件以及创建通知的功能。也许这些已经可以从网络浏览器中获得; 我经常惊讶与已经可能的事情。 引发爆炸的火花是创建允许现有应用移植的环境。如果创造了“用于 WebAssembly 的 Linux 子系统”,那么可以将大量现有的开源软件移植到 WebAssembly 上。它需要模拟一个文件系统 - 可以通过将文件系统的所有只读部分都缓存为 HTTP 请求来完成,并且所有可写部分都可以在内存中,远程存储或使用浏览器可以提供的任何文件访问。图形支持可以通过移植 X11 或 Wayland 的实现来使用 WebGL(我理解已经作为 AIGLX 存在?)。 一些 SDL 游戏已经被移植到 WebAssembly - 最着名的是官方演示。 一旦 JVM 在 WebAssembly 中运行,就可以在浏览器中运行大量的 Java 软件。同样适用于其他虚拟机和使用它们的语言。 与 Windows 软件的巨大世界一样,我没有答案。WINE 和 ReactOS 都需要底层的 x86 或 x86-64 机器,所以唯一的选择是获取源代码并移植它,或者使用 x86 模拟器。 尾声 WebAssembly 即将到来。 它来得很慢,但现在所有的部分都可以在你正在使用的浏览器上使用。现在我们等待构建用于从各种编程语言中定位 WebAssembly 的基础设施。一旦构建完成,我们将摆脱 HTML,CSS 和 Javascript 的束缚。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区
茶什i 2020-01-07 10:32:35 0 浏览量 回答数 0

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DevOps 这个概念最早是在 2007 年提出的,那时云计算基础设施的概念也才刚刚提出没多久,而随着互联网的逐渐普及,应用软件的需求爆发式增长,软件开发的理念也逐渐从瀑布模型(waterfall)转向敏捷开发(agile)。传统的软件交付模式(应用开发人员专注于软件开发、IT 运维人员负责将软件部署到服务器运行),再也无法满足互联网软件快速迭代的需求。于是,DevOps 作为一种打破研发和运维之间隔阂、加快软件交付流程、提高软件交付质量的文化理念和最佳实践 逐渐普及至今。 DevOps 的现状 DevOps 的流行得益于业界对于应用软件敏捷开发、高质量交付的诉求,所以为开发和运维开辟了一块“公共的空间”,让双方可以在这里紧密合作。那时软件研发依旧属于一个新兴行业,人们习惯于向成熟的制造业学习,制造业解决大规模生产的方式,就是构建流水线,通过流水线规范化每个步骤对接的内容,而流水线上的工人们则只需要各司其职,快速熟练的完成自己这部分生产内容。 所以,DevOps 借鉴了制造业的经验,开始构建持续集成 / 持续交付(CI/CD)的流水线,催生出了一系列自动化 / 半自动化工具(如 puppet、chef、ansible 等),结合编写脚本的可扩展能力,将研发和运维的大量操作规范化,从而达到彼此协作的目标。但是最终还是要有人投入到这些工具的构建中,于是就出现了 DevOps 团队。DevOps 团队构建的工具和平台,帮助研发更容易地接近生产环境,让研发在持续集成、持续交付的过程中可以一键部署、快速试错,从而很大程度提前暴露和避免了软件在实际运行过程中的问题。 从本质上讲,DevOps 是为运维服务的。 它把生产环境的运维流程通过自动化的工具提供出来了,屏蔽了基础设施细节,同时让软件本身的问题更容易暴露,从而把这些问题尽量提前交给研发去解决。这些,其实都是在帮助运维减轻负担。 这一套模式在一开始运转良好,但是问题也随着时间的推移慢慢暴露出来了。DevOps 本身不为企业带来直接的利润,也不增加产品的功能,它们是企业的成本中心,所以许多企业不愿意为 DevOps 投入太多的成本。久而久之,DevOps 的能力便无法与研发人员增长的需求所匹配,不愿意继续伴随着云和开源社区的发展向前演进,反而成为软件研发的瓶颈。试想一下,有多少大公司的技术人员,对自己公司里的“研发效能”工具表示满意呢? 云计算的普及 聪明的企业总能从自己的需求中发现业界共有的需求,AWS 便是这么诞生的,他们早在 2006 年便首次把软件部署需要的网络、计算、存储等基础设施当做服务提供给用户,允许任何人在不购买服务器等物理硬件的情况下构建互联网应用程序,规模化使得整体的成本比用户自建更低。而云计算 IaaS、PaaS、SaaS 的概念也正是在那一年开始逐渐清晰的。 云计算的初期,用户主要使用的是 IaaS 服务,如虚拟机、存储等,使用云计算服务的企业依旧需要运维来管理这一类基础设施,只是运维管理的对象从物理机切换到虚拟机而已,并没有太本质的区别。 而随着云计算的快速发展,云的能力不断补充、增强,渐渐将原先由运维提供的方方面面的能力都转换成为了云上的服务,这其中自然包含了管理软件完整生命周期的各类服务,从代码托管、持续集成、持续交付,到监控、报警、自动扩缩容等一系列的能力,均能在云上找到对应的服务。品类之多、数量之巨,令人瞠目结舌。 但是 DevOps 依然有着用武之地。云的对接难度实在太大了,涉及到的云服务又多,不同云厂商提供的服务还不统一,为了使用云上的产品不得不投入大量的时间学习,而为了防止云厂商的绑定又不得不做多厂商的适配,DevOps 依旧需要像过去一样为开发屏蔽实际环境的复杂性,只不过这次他们要负责管理的基础设施变成了云资源。 改变一切的 Kubernetes Kubernetes 的本质是现代应用基础设施,它关注如何将应用与“云”天然地集成在一起,将“云”的最大价值发挥出来。Kubernetes 强调让基础设施能更好的配合应用、以更高效的方式为应用“输送”基础设施能力,而不是反之。在这个过程中,Kubernetes 、Docker、Operator 等在云原生生态中起到了关键作用的开源项目,正在在把应用管理与交付推上一个跟以前完全不一样的境况:Kubernetes 的使用者只通过声明式的方式描述自己应用的终态是什么,然后一切就结束了。Kubernetes 会处理后面的所有事情。 这也是为什么 Kubernetes 非常强调声明式 API。通过这种方式,Kubernetes 本身接入的基础设施能力越强,Kubernetes 的使用者能够声明的终态就越丰富,他的职责也就约单纯。现在,我们不仅能够通过 Kubernetes 声明应用的运行终态,比如;“这个应用需要 10 个实例”,我们还能够声明应用的很多运维终态,比如:“这个应用使用金丝雀发布策略进行升级”,以及 “当它的 CPU 使用量大于 50% 时,请自动扩展 2 个实例出来”。 这就让传统的 DevOps 工具和团队受到了挑战:如果一个业务研发自己只需要通过声明式 API 声明他的应用的所有终态甚至包括完整的 SLA,后面的一切就都会有 Kubernetes 来自动的搞定,那么他还有什么理由去对接和学习各式各样的 DevOps 流水线呢? 换句话说,长久以来,DevOps 实际上是在充当研发与基础设施之间的那一层“胶水”。而现在,Kubernetes 通过它极具生命力的声明式 API 和无限接入的应用基础设施能力,正在完美的扮演这个“胶水层”的作用。这也提醒了我们,上一个正在被 Kubernetes 体系强烈挑战的“胶水层”,其实叫做“传统中间件”:它正遭受到 Service Mesh 的巨大冲击。 DevOps 会消失吗? 近几年,Kubernetes 项目经常被描述成 DevOps 的“最佳拍档”。类似的观点认为, Kubernetes 跟 Docker 一样,解决的是软件运行时的问题。这意味着 Kubernetes 更像一种“时髦”的 IaaS,只不过运行时从虚拟机变成了容器。所以,只要能够将现有 DevOps 思想和流程对接到 Kubernetes 上来,就可以享受到容器技术带来的轻量级与弹性。这对于提倡“敏捷”的 DevOps 来说,显然是最好的组合。 不过,至少目前看来,Kubernetes 的发展路径并不是一个类 IaaS 的角色。它虽然关注接入底层的基础设施能力,但它本身却又不是基础设施能力的提供方。而且,相比于软件运行时,Kubernetes 似乎更关心软件的生命周期和状态流转。不仅如此,它还提供了一种叫做“控制器模型”的机制来将软件的实际状态与期望状态不断逼近,这显然都已经超出了一个“软件运行时”的范畴。 Kubernetes 项目对应用本身的“额外关注”,让它与一个类 IaaS 基础设施有着明显的区别,也让它“胶水”的定位更加明显。而如果 Kubernetes 的能力足够强大,那么作为研发与基础设施之间现有的“胶水层”, DevOps 是否还有必要存在?在所谓的云原生时代,应用研发与交付是不是真的会走向“一次声明”就可以“撒手不管”,从而让 DevOps 彻底消失呢? 不过,至少目前看来,Kubernetes 项目距离这个愿景,还有不少困难需要克服。 “Platform for Platform” API 的局限性 Kubernetes 是一个典型的 “Platform for Platform”项目,所以它的 API,距离纯研发视角还是非常遥远的。就比如一个 Deployment 对象,就既包括了研发侧关心的镜像,也包括了基础设施侧的资源配置,甚至是容器安全配置。此外, Kubernetes API 并没有提供出对“运维能力”的描述与定义方式,这也使得声明之后的“撒手不管”变得遥不可及。这也是为什么目前 DevOps 依然被需要的原因:Kubernetes 的大多数字段,还是必须经过研发和运维共同协作的流程来进行填充。 无法对更多的云资源进行描述 K8s 的原生 API 只包含了云资源的很少一部分,比如用 PV/PVC 表达存储,用 Ingress 表达负载均衡,但这对于一个完全声明式的应用描述来说是完全不够的。比如,研发希望在 K8s 上找到一个概念来表达数据库、VPC、消息队列等需求的时候,就会感到非常困惑。而现有的所有方案则完全依赖于云厂商的实现从而带来了新的 vendor lock-in 困惑。 Operator 体系缺乏互操作性 Kubernetes 的 Operator 机制是这个项目的能力能够无限增长的公开秘密。但令人遗憾的是,目前所有 Operator 之间的关系,就像是一个又一个的烟囱,互相之间没有任何交互与协作的可能。比如,我们把云上的 RDS 通过 CRD 和 Operator 扩展到了 K8s 声明式 API 的体系中,但是当第三方希望写一个定时备份 RDS 持久化文件的 CRD Operator 去配合的时候,却往往无从下手。这就又需要 DevOps 的体系介入来解决问题。 未来? 显然,现在的 Kubernetes 项目,依然需要借助 DevOps 体系来真正完成软件的高效迭代与交付工作。这是不可避免的:尽管 Kubernetes 声称自己是“以应用为中心”的基础设施,但它作为一个从 Google Borg 衍生出来的系统级项目,其本身的设计和工作层次还是更多的基础设施领域徘徊。但另一方面,我们绝不可否认的是,Kubernetes 在它的关键路径上,始终保持着对研发侧 “NoOps” 的追求。这种渴望,从它第一天提出“声明式应用管理”理论的时候就已经“昭然若揭”,而 CRD 和 Operator 体系的建立,更让这种应用级别的关心终于有了落地的机会。我们已经看到很多 DevOps 流程正在“下沉”为 Kubernetes 里的声明式对象与控制循环,比如 Tekton CD 项目。 如果 Kubernetes 的未来是 100% 的声明式应用管理,那么我们有理由相信 DevOps 最终会从技术领域消失然后彻底蜕变成一种文化。毕竟,那个时候的运维工程师,可能都会成为 Kubernetes Controller/Operator 的编写者或者设计者。而研发呢?他们可能根本不会知道原来 Kubernetes 这个东西曾经如此显赫的存在过。
有只黑白猫 2020-01-07 11:35:38 0 浏览量 回答数 0

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新地址 24题 Starters可以理解为启动器,它包含了一系列可以集成到应用里面的依赖包,你可以一站式集成 Spring 及其他技术,而不需要到处找示例代码和依赖包。如你想使用 Spring JPA 访问数据库,只要加入 spring-boot-starter-data-jpa 启动器依赖就能使用了。Starters包含了许多项目中需要用到的依赖,它们能快速持续的运行,都是一系列得到支持的管理传递性依赖。 23题 Spring Boot 的核心配置文件是application(.yml 或者 .properties) 和 bootstrap(.yml 或者 .properties) 配置文件。boostrap 由父 ApplicationContext 加载,比 applicaton 优先加载,boostrap 里面的属性不能被覆盖。application 配置文件主要用于 Spring Boot 项目的自动化配置。bootstrap 配置文件的应用场景:使用 Spring Cloud Config 配置中心时,这时需要在 bootstrap 配置文件中添加连接到配置中心的配置属性来加载外部配置中心的配置信息;一些固定的不能被覆盖的属性;一些加密/解密的场景。 22题 优点:快速构建项目;对主流开发框架的无配置集成;starters自动依赖与版本控制;大量的自动配置,简化开发,也可修改默认值;无需配置XML,无代码生成,开箱即用;项目可独立运行,无须外部依赖Servlet容器;提供运行时的应用监控;与云计算的天然集成。缺点:集成度较高,使用过程中不太容易了解底层。 21题 Spring Boot的初衷就是为了简化spring的配置,使得开发中集成新功能时更快,简化或减少相关的配置文件。Spring Boot其实是一个整合很多可插拔的组件(框架),内嵌了使用工具(比如内嵌了Tomcat、Jetty等),方便开发人员快速搭建和开发的一个框架。 20题 当程序创建对象、数组等引用类型实体时,系统会在堆内存中为之分配一块内存区,对象就保存在内存区中,不需要显式的去释放一个对象的内存,而是由虚拟机自行执行。在JVM 中,有一个垃圾回收线程,它是低优先级的,在正常情况下是不会执行的,只有在虚拟机空闲或者当前堆内存不足时,才会触发执行,标记那些没有被任何引用的对象,并将它们添加到要回收的集合中,进行回收。 19题 HashMap线程不安全,HashTable线程安全。HashMap允许有一个key为null,多个value为null;而HashTable不允许key和vale为null。继承类不一样,HashMap继承的是AbstractMap,HashTable继承的是Dictionary。初始容量不一样。使用的hashcode不一样。内部遍历方式的实现不一样。 18题 作用:内容可见性和禁止指令重排。内存可见性:某线程对 volatile 变量的修改,对其他线程都是可见的,即获取 volatile 变量的值都是最新的;禁止指令重排:重排序在单线程下一定能保证结果的正确性,但是在多线程环境下,可能发生重排序影响结果,若用volatile修饰共享变量,在编译时,会在指令序列中插入内存屏障来禁止特定类型的处理器重排序。使用:当一个线程需要立刻读取到另外一个线程修改的变量值的时候,我们就可以使用volatile。区别:volatile是变量修饰符,而synchronized则作用于一段代码或者方法;volatile只是在线程内存和main memory(主内存)间同步某个变量的值,而synchronized通过锁定和解锁某个监视器同步所有变量的值。显然synchronized要比volatile消耗更多资源;synchronized 关键字可以保证变量原子性和可见性,volatile 不能保证原子性。 17题 非公平主要表现在获取锁的行为上,并非是按照申请锁的时间前后给等待线程分配锁的 ,每当锁被释放后 ,任何一个线程都有机会竞争到锁,这样做的目的是为了提高执行性能 ,缺点是可能会产生线程饥饿现象 。 16题 如果线程遇到了 IO 阻塞,无能为力,因为IO是操作系统实现的,Java代码并没有办法直接接触到操作系统。如果线程因为调用 wait()、sleep()、或者 join()方法而导致的阻塞,可以中断线程,并且通过抛出 InterruptedException 来唤醒它。 15题 原子操作就是无法被别的线程打断的操作。要么不执行,要么就执行成功。在Java中可以通过锁和循环CAS的方式来实现原子操作。从JDK 1.5开始提供了java.util.concurrent.atomic包,这个包中的原子操作类提供了一种用法简单、性能高效、线程安全地更新一个变量的方式。 14题 wait()是Object类的方法,所以每一个对象能使用wait()方法。sleep()是Thread类中的静态方法。sleep不会释放锁,但会让出cpu,sleep会在指定的休眠时间后自动唤醒。wait则会释放锁,让出系统资源,并且加入wait set中,wait不会自动唤醒,而需要notify()或者notifyAll()唤醒。sleep和wait都可以被中断,使用sleep需要捕获异常。wait与notify、notifyAll只能在同步代码块中使用,而sleep可以在任何地方使用。 13题 Synchronized 是由 JVM 实现的一种实现互斥同步的一种方式,查看编译后的字节码,会发现被 Synchronized 修饰过的程序块,在编译前后被编译器生成了monitorenter 和 monitorexit 两个字节码指令。在虚拟机执行到 monitorenter 指令时,首先要尝试获取对象的锁:如果这个对象没有锁定,或者当前线程已经拥有了这个对象的锁,把锁的计数器+1;当执行 monitorexit 指令时将锁计数器-1;当计数器为0时,锁就被释放了。如果获取对象失败了,那当前线程就要阻塞等待,直到对象锁被另外一个线程释放为止。Java 中 Synchronize 通过在对象头设置标记,达到了获取锁和释放锁的目的。 12题 Mybatis 通过动态代理,为需要拦截的接口生成代理对象以实现接口方法拦截功能,每当执行这 4 种接口对象的方法时,就会进入拦截方法,具体就是InvocationHandler 的 invoke()方法,只会拦截那些你指定需要拦截的方法。 实现方法:1.编写Intercepror接口的实现类;2.设置插件的签名,告诉mybatis拦截哪个对象的哪个方法;3.最后将插件注册到全局配置文件中。 11题 Mybatis可以映射枚举类,不单可以映射枚举类,Mybatis可以映射任何对象到表的一列上。映射方式为自定义一个TypeHandler,实现TypeHandler的setParameter()和getResult()接口方法。TypeHandler 有两个作用,一是完成从 javaType至jdbcType 的转换,二是完成jdbcType至javaType的转换,体现为 setParameter()和getResult()两个方法,分别代表设置sql问号占位符参数和获取列查询结果。 10题 Mybatis使用RowBounds对象进行分页,也可以直接编写sql实现分页,也可以使用Mybatis的分页插件。分页插件的原理:使用Mybatis提供的插件接口,实现自定义插件,在插件的拦截方法内拦截待执行的sql,然后重写sql,根据dialect方言,添加对应的物理分页语句和物理分页参数。举例:select * from student,拦截 sql 后重写为:select t.* from(select * from student)t limit 0,10。 9题 resultType和resultMap都是表示数据库表与pojo之间的映射规则的。类的名字和数据库相同时,可以直接设置resultType 参数为Pojo类。若不同或者有关联查询,需要设置resultMap将结果名字和Pojo名字进行转换。在项目中我们定义的resultMap多了property和column属性,实际也就是分别配置Pojo类的属性和对应的表字段之间的映射关系,多了这个映射关系以后,方便维护。 8题 之所以说Mybatis半自动化,是因为SQL语句需要用户自定义,SQL的解析、执行等工作由Mybatis执行。区别:Hibernate属于全自动 ORM 映射工具,使用Hibernate查询关联对象或者关联集合对象时,可以根据对象关系模型直接获取,所以它是全自动的。而 Mybatis 在查询关联对象或关联集合对象时,需要手动编写 sql 来完成,所以它是半自动ORM映射工具。 7题 MyBatis 的缓存分为一级缓存和二级缓存。一级缓存是SqlSession级别的缓存,默认就有,在操作数据库时需要构造 sqlSession对象,在对象中有一个(内存区域)数据结构(HashMap)用于存储缓存数据,不同的sqlSession之间的缓存数据区域(HashMap)是互相不影响的。二级缓存是mapper级别的缓存,默认是不打开的,多个SqlSession去操作同一个Mapper的sql语句,多个SqlSession去操作数据库得到数据会存在二级缓存区域,多个SqlSession可以共用二级缓存,二级缓存是跨SqlSession的。 6题 RequestMapping是一个用来处理请求地址映射的注解,可用于类或方法上。用于类上,表示类中的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径。用于方法上是为了细化映射,即根据特定的HTTP请求方法(GET、POST 方法等)、HTTP请求中是否携带特定参数等条件,将请求映射到匹配的方法上。 5题 1、前置通知(before advice):在目标方法调用之前执行; 2、后置通知(after returning advice):在目标方法调用之后执行,一旦目标方法产生异常不会执行; 3、最终通知(after(finally) advice):在目标调用方法之后执行,无论目标方法是否产生异常,都会执行; 4、异常通知(after throwing advice):在目标方法产生异常时执行; 5、环绕通知(around advice):在目标方法执行之前和执行之后都会执行,可以写一些非核心的业务逻辑,一般用来替代前置通知和后置通知。 4题 1、通过构造器或工厂方法创建Bean实例;2、为Bean的属性设置值和对其他Bean的引用;3、将Bean实例传递给Bean后置处理器的postProcessBeforeInitialization方法;4、调用Bean的初始方法(init-method);5、将bean实例传递给bean后置处理器的postProcessAfterInitialization方法;6、bean可以使用了;7、当容器关闭时,调用Bean的销毁方法(destroy-method) 3题 在TransactionDefinition接口中定义了五个表示隔离级别的常量: ISOLATION_DEFAULT:使用后端数据库默认的隔离级别,Mysql默认采用的REPEATABLE_READ隔离级别;Oracle默认采用的READ_COMMITTED隔离级别。 ISOLATION_READ_UNCOMMITTED:最低的隔离级别,允许读取尚未提交的数据变更,可能会导致脏读、幻读或不可重复读。 ISOLATION_READ_COMMITTED:允许读取并发事务已经提交的数据,可以阻止脏读,但是幻读或不可重复读仍有可能发生 ISOLATION_REPEATABLE_READ:对同一字段的多次读取结果都是一致的,除非数据是被本身事务自己所修改,可以阻止脏读和不可重复读,但幻读仍有可能发生。 ISOLATION_SERIALIZABLE:最高的隔离级别,完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行,这样事务之间就完全不可能产生干扰,也就是说,该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。但是这将严重影响程序的性能。通常情况下也不会用到该级别。 2 题 自动装配提供五种不同的模式供Spring容器用来自动装配beans之间的依赖注入: 1.默认的方式是不进行自动装配,通过手工设置ref 属性来进行装配bean。 2.byName:通过参数名自动装配,之后容器试图匹配、装配和该bean的属性具有相同名字的bean。 3.byType:按照参数的数据类型进行自动装配,之后容器试图匹配和装配和该bean的属性类型一样的bean。如果存在多个相同类型的bean对象,会出错。 4.constructor:使用构造方法完成对象注入,其实也是根据构造方法的参数类型进行对象查找,相当于采用byType的方式。 5.autodetect:如果找到默认的构造函数,则通过 constructor的方式自动装配,否则使用 byType的方式自动装配。在Spring3.0以后的版本此模式已被废弃,已经不再合法了。 1 题 循环依赖只会存在在单例实例中,多例循环依赖直接报错。Spring先用构造器实例化Bean对象,然后将实例化结束的对象放到一个Map中,并且Spring提供获取这个未设置属性的实例化对象的引用方法。当Spring实例化了A类、B类后,紧接着会去设置对象的属性,此时发现A类依赖B类,就会去Map中取出已经存在的单例B类对象,以此类推。因为所持有的都是引用,所以A类一改变B类也会跟着改变。从而解决循环依赖问题。
游客ih62co2qqq5ww 2020-03-03 18:05:36 0 浏览量 回答数 0

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Java技术1000问(3)【精品问答】

为了方便Java开发者快速找到相关技术问题和答案,开发者社区策划了Java技术1000问内容,包含最基础的Java语言概述、数据类型和运算符、面向对象等维度内容。 我们会以每天至少50条的速度,增...
问问小秘 2020-06-02 14:27:10 11463 浏览量 回答数 3

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  开发者们都知道在高端智能手机系统中有两种应用程序:一种是基于本地(操作系统)运行的APP;一种是基于高端机的浏览器运行的WebApp,本文将主要讲解后者。   WebApp与Native App有何区别呢?   Native App:   1、开发成本非常大。   一般使用的开发语言为JAVA、C++、Objective-C。   2、更新体验较差、同时也比较麻烦   每一次发布新的版本,都需要做版本打包,且需要用户手动更新(有些应用程序即使不需要用户手动更新,但是也需要有一个恶心的提示)。   3、非常酷   因为native app可以调用IOS中的UI控件以UI方法,它可以实现WebApp无法实现的一些非常酷的交互效果   4、Native app是被Apple认可的   Native app可以被Apple认可为一款可信任的独立软件,可以放在Apple Stroe出售,但是Web app却不行。   Web App:   1、开发成本较低   使用web开发技术就可以轻松的完成web app的开发   2、升级较简单   升级不需要通知用户,在服务端更新文件即可,用户完全没有感觉   3、维护比较轻松   和一般的web一样,维护比较简单,它其实就是一个站点   Webapp说白了就是一个针对Iphone、Android优化后的web站点,它使用的技术无非就是HTML或HTML5、CSS3、JavaScript,服务端技术JAVA、PHP、ASP。   当然,因为这些高端智能手机(Iphone、Android)的内置浏览器都是基于webkit内核的,所以在开发WEBAPP时,多数都是使用HTML5和CSS3技术做UI布局。当使用HTML5和CSS3l做UI时,若还是遵循着一般web开发中使用HTML4和CSS2那样的开发方式的话,这也就失去了WEBAPP的本质意义了,且有些效果也无法实现的,所以在此又回到了我们的主题–webapp的布局方式和技术。   哥在此说明一下,在此所说的移动平台前端开发是指针对高端智能手机(如Iphone、Android)做站点适配也就是WebApp,并非是针对普通手机开发Wap 2.0,所以在阅读本篇文章以前,你需要对webkit内核的浏览器有一定的了解,你需要对HTML5和CSS3有一定的了解。如果你已经对此有所了解,那现在就开始往下阅读吧……   1、首先我们来看看webkit内核中的一些私有的meta标签,这些meta标签在开发webapp时起到非常重要的作用   1   <meta content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=0;" name="viewport" />   2   <meta content="yes" name="apple-mobile-web-app-capable" />   3   <meta content="black" name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" />   4   <meta content="telephone=no" name="format-detection" />      第一个meta标签表示:强制让文档的宽度与设备的宽度保持1:1,并且文档最大的宽度比例是1.0,且不允许用户点击屏幕放大浏览;   第二个meta标签是iphone设备中的safari私有meta标签,它表示:允许全屏模式浏览;   第三个meta标签也是iphone的私有标签,它指定的iphone中safari顶端的状态条的样式;   第四个meta标签表示:告诉设备忽略将页面中的数字识别为电话号码   2、HTML5标签的使用   在开始编写webapp时,哥建议前端工程师使用HTML5,而放弃HTML4,因为HTML5可以实现一些HTML4中无法实现的丰富的WEB应用程序的体验,可以减少开发者很多的工作量,当然了你决定使用HTML5前,一定要对此非常熟悉,要知道HTML5的新标签的作用。比如定义一块内容或文章区域可使用section标签,定义导航条或选项卡可以直接使用nav标签等等。   3、放弃CSS float属性   在项目开发过程中可以会遇到内容排列排列显示的布局(见下图),假如你遇见这样的视觉稿,哥建议你放弃float,可以直接使用display:block;   4、利用CSS3边框背景属性   这个按钮有圆角效果,有内发光效果还有高光效果,这样的按钮使用CSS3写是无法写出来的,当然圆角可以使用CSS3来写,但高光和内发光却无法使用CSS3编写,   这个时候你不妨使用-webkit-border-image来定义这个按钮的样式。   -webkit-border-image就个很复杂的样式属性。   5、块级化a标签   请保证将每条数据都放在一个a标签中,为何这样做?因为在触控手机上,为提升用户体验,尽可能的保证用户的可点击区域较大。   6、自适应布局模式   在编写CSS时,我不建议前端工程师把容器(不管是外层容器还是内层)的宽度定死。为达到适配各种手持设备,我建议前端工程师使用自适应布局模式(支付宝采用了自适应布局模式),因为这样做可以让你的页面在ipad、itouch、ipod、iphone、android、web safarik、chrome都能够正常的显示,你无需再次考虑设备的分辨率。      7、学会使用webkit-box   上一节,我们说过自适应布局模式,有些同学可能会问:如何在移动设备上做到完全自适应呢?很感谢webkit为display属性提供了一个webkit-box的值,它可以帮助前端工程师做到盒子模型灵活控制。   8、如何去除Android平台中对邮箱地址的识别   看过iOS webapp API的同学都知道iOS提供了一个meta标签:用于禁用iOS对页面中电话号码的自动识别。在iOS中是不自动识别邮件地址的,但在Android平台,它会自动检测邮件地址,当用户touch到这个邮件地址时,Android会弹出一个框提示用户发送邮件,如果你不想Android自动识别页面中的邮件地址,你不妨加上这样一句meta标签在head中   1   <meta content="email=no" name="format-detection" />      9、如何去除iOS和Android中的输入URL的控件条   你的老板或者PD或者交互设计师可能会要求你:能否让我们的webapp更加像nativeapp,我不想让用户看见那个输入url的控件条?   答案是可以做到的。我们可以利用一句简单的javascript代码来实现这个效果   1   setTimeout(scrollTo,0,0,0);      请注意,这句代码必须放在window.onload里才能够正常的工作,而且你的当前文档的内容高度必须是高于窗口的高度时,这句代码才能有效的执行。   10、如何禁止用户旋转设备   我曾经也想禁止用户旋转设备,也想实现像某些客户端那样:只能在肖像模式或景观模式下才能正常运行。但现在我可以很负责任的告诉你:别想了!在移动版的webkit中做不到!   至少Apple webapp API已经说到了:我们为了让用户在safari中正常的浏览网页,我们必须保证用户的设备处于任何一个方位时,safari都能够正常的显示网页内容(也就是自适应),所以我们禁止开发者阻止浏览器的orientationchange事件,看来苹果公司的出发点是正确的,苹果确实不是一般的苹果。   iOS已经禁止开发者阻止orientationchange事件,那Android呢?对不起,我没有找到任何资料说Android禁止开发者阻止浏览器orientationchange事件,但是在Android平台,确实也是阻止不了的。   11、如何检测用户是通过主屏启动你的webapp   看过Apple webapp API的同学都知道iOS为safari提供了一个将当前页面添加主屏的功能,按下iphoneipodipod touch底部工具中的小加号,或者ipad顶部左侧的小加号,就可以将当前的页面添加到设备的主屏,在设备的主屏会自动增加一个当前页面的启动图标,点击该启动图标就可以快速、便捷的启动你的webapp。从主屏启动的webapp和浏览器访问你的webapp最大的区别是它清除了浏览器上方和下方的工具条,这样你的webapp就更加像是nativeapp了,还有一个区别是window对像中的navigator子对象的一个standalone属性。iOS中浏览器直接访问站点时,navigator.standalone为false,从主屏启动webapp时,navigator.standalone为true, 我们可以通过navigator.standalone这个属性获知用户当前是否是从主屏访问我们的webapp的。   在Android中从来没有添加到主屏这回事!   12、如何关闭iOS中键盘自动大写   我们知道在iOS中,当虚拟键盘弹出时,默认情况下键盘是开启首字母大写的功能的,根据某些业务场景,可能我们需要关闭这个功能,移动版本webkit为input元素提供了autocapitalize属性,通过指定autocapitalize=”off”来关闭键盘默认首字母大写。      13、iOS中如何彻底禁止用户在新窗口打开页面   有时我们可能需要禁止用户在新窗口打开页面,我们可以使用a标签的target=”_self“来指定用户在新窗口打开,或者target属性保持空,但是你会发现iOS的用户在这个链接的上方长按3秒钟后,iOS会弹出一个列表按钮,用户通过这些按钮仍然可以在新窗口打开页面,这样的话,开发者指定的target属性就失效了,但是可以通过指定当前元素的-webkit-touch-callout样式属性为none来禁止iOS弹出这些按钮。这个技巧仅适用iOS对于Android平台则无效。   14、iOS中如何禁止用户保存图片\复制图片   我们在第13条技巧中提到元素的-webkit-touch-callout属性,同样为一个img标签指定-webkit-touch-callout为none也会禁止设备弹出列表按钮,这样用户就无法保存\复制你的图片了。   15、iOS中如何禁止用户选中文字   我们通过指定文字标签的-webkit-user-select属性为none便可以禁止iOS用户选中文字。   16、iOS中如何获取滚动条的值   桌面浏览器中想要获取滚动条的值是通过document.scrollTop和document.scrollLeft得到的,但在iOS中你会发现这两个属性是未定义的,为什么呢?因为在iOS中没有滚动条的概念,在Android中通过这两个属性可以正常获取到滚动条的值,那么在iOS中我们该如何获取滚动条的值呢?   通过window.scrollY和window.scrollX我们可以得到当前窗口的y轴和x轴滚动条的值。   17、如何解决盒子边框溢出   当你指定了一个块级元素时,并且为其定义了边框,设置了其宽度为100%。在移动设备开发过程中我们通常会对文本框定义为宽度100%,将其定义为块级元素以实现全屏自适应的样式,但此时你会发现,该元素的边框(左右)各1个像素会溢了文档,导致出现横向滚动条,为解决这一问题,我们可以为其添加一个特殊的样式-webkit-box-sizing:border-box;用来指定该盒子的大小包括边框的宽度。   18、如何解决Android 2.0以下平台中圆角的问题   如果大家够细心的话,在做wap站点开发时,大家应该会发现android 2.0以下的平台中问题特别的多,比如说边框圆角这个问题吧。   在对一个元素定义圆角时,为完全兼容android 2.0以下的平台,我们必须要按照以下技巧来定义边框圆角:   1\-webkit这个前缀必须要加上(在iOS中,你可以不加,但android中一定要加);   2\如果对针对边框做样式定义,比如border:1px solid #000;那么-webkit-border-radius这属性必须要出现在border属性后。   3\假如我们有这样的视觉元素,左上角和右上角是圆角时,我们必须要先定义全局的(4个角的圆角值)-webkit-border-radius:5px;然后再依次的覆盖左下角和右下角,-webkit-border-bottom-left-radius:0;-webkit-border-bottom-right-border:0;否则在android 2.0以下的平台中将全部显示直角,还有记住!-webkit这个前缀一定要加上!   19、如何解决android平台中页面无法自适应   虽然你的html和css都是完全自适应的,但有一天如果你发现你的页面在android中显示的并不是自适应的时候,首先请你确认你的head标签中是否包含以下meta标签:   1   <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=0;" />      如果有的话,那请你再仔细的看清楚有没有这个属性的值width=device-width,如果没有请立即加上吧!   20、如何解决iOS 4.3版本中safari对页面中5位数字的自动识别和自动添加样式   新的iOS系统也就是4.3版本,升级后对safari造成了一个bug:即使你添加了如下的meta标签,safari仍然会对页面中的5位连续的数字进行自动识别,并且将其重新渲染样式,也就是说你的css对该标签是无效的。   1   <meta name="format-detection" content="telphone=no" />      我们可以用一个比较龌龊的办法来解决。比如说支付宝wap站点中显示金额的标签,我们都做了如下改写:   1   <button class="t-balance"style="background:none;padding:0;border:0;">95009.00</button>元    “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!
牧明 2019-12-02 02:17:31 0 浏览量 回答数 0

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从业余程序员到职业程序员 程序员刚入行时,我觉得最重要的是把自己培养成职业的程序员。 我的程序员起步比同龄人都晚了很多,更不用说现在的年轻人了。我大学读的是生物专业,在上大学前基本算是完全没接触过计算机。军训的时候因为很无聊,我和室友每天跑去学校的机房玩,我现在还印象很深刻,我第一次走进机房的时候,别人问,你是要玩windows,还是dos,我那是完全的一抹黑。后来就只记得在机房一堆人都是在练习盲打,军训完,盲打倒是练的差不多了,对计算机就这么产生了浓厚的兴趣,大一的时候都是玩组装机,捣鼓了一些,对计算机的硬件有了那么一些了解。 到大二后,买了一些书开始学习当时最火的网页三剑客,学会了手写HTML、PS的基本玩法之类的,课余、暑假也能开始给人做做网站什么的(那个时候做网站真的好赚钱),可能那样过了个一年左右,做静态的网页就不好赚钱了,也不好找实习工作,于是就开始学asp,写些简单的CRUD,做做留言板、论坛这些动态程序,应该算是在这个阶段接触编程了。 毕业后加入了深圳的一家做政府行业软件的公司,一个非常靠谱和给我空间的Leader,使得自己在那几年有了不错的成长,终于成了一个职业的程序员。 通常来说,业余或半职业的程序员,多数是1个人,或者很小的一个团队一起开发,使得在开发流程、协作工具(例如jira、cvs/svn/git等)、测试上通常会有很大的欠缺,而职业的程序员在这方面则会专业很多。另外,通常职业的程序员做的系统都要运行较长的时间,所以在可维护性上会特别注意,这点我是在加入阿里后理解更深的。一个运行10年的系统,和一个写来玩玩的系统显然是有非常大差别的。 这块自己感觉也很难讲清楚,只能说模模糊糊有个这样的概念。通常在有兴趣的基础上,从业余程序员跨越到成为职业程序员我觉得不会太难。 编程能力的成长 作为程序员,最重要的能力始终是编程能力,就我自己的感受而言,我觉得编程能力的成长主要有这么几个部分: 1、编程能力初级:会用 编程,首先都是从学习编程语言的基本知识学起的,不论是什么编程语言,有很多共同的基本知识,例如怎么写第一个Hello World、if/while/for、变量等,因此我比较建议在刚刚开始学一门编程语言的时候,看看编程语言自己的一些文档就好,不要上来就去看一些高阶的书。我当年学Java的时候上来就看Think in Java、Effective Java之类的,真心好难懂。 除了看文档以外,编程是个超级实践的活,所以一定要多写代码,只有这样才能真正熟练起来。这也是为什么我还是觉得在面试的时候让面试者手写代码是很重要的,这个过程是非常容易判断写代码的熟悉程度的。很多人会说由于写代码都是高度依赖IDE的,导致手写很难,但我绝对相信写代码写了很多的人,手写一段不太复杂的、可运行的代码是不难的。即使像我这种三年多没写过代码的人,让我现在手写一段不太复杂的可运行的Java程序,还是没问题的,前面N年的写代码生涯使得很多东西已经深入骨髓了。 我觉得编程能力初级这个阶段对于大部分程序员来说都不会是问题,勤学苦练,是这个阶段的核心。 2、编程能力中级:会查和避免问题 除了初级要掌握的会熟练的使用编程语言去解决问题外,中级我觉得首先是提升查问题的能力。 在写代码的过程中,出问题是非常正常的,怎么去有效且高效的排查问题,是程序员群体中通常能感受到的大家在编程能力上最大的差距。 解决问题能力强的基本很容易在程序员群体里得到很高的认可。在查问题的能力上,首先要掌握的是一些基本的调试技巧,好用的调试工具,在Java里有JDK自带的jstat、jmap、jinfo,不在JDK里的有mat、gperf、btrace等。工欲善其事必先利其器,在查问题上是非常典型的,有些时候大家在查问题时的能力差距,有可能仅仅是因为别人比你多知道一个工具而已。 除了调试技巧和工具外,查问题的更高境界就是懂原理。一个懂原理的程序员在查问题的水平上和其他程序员是有明显差距的。我想很多的同学应该能感受到,有些时候查出问题的原因仅仅是因为有效的工具,知其然不知其所以然。 我给很多阿里的同学培训过Java排查问题的方法,在这个培训里,我经常也会讲到查问题的能力的培养最主要的也是熟练,多尝试给自己写一些会出问题的程序,多积极的看别人是怎么查问题的,多积极的去参与排查问题,很多最后查问题能力强的人多数仅仅是因为“无他,但手熟尔”。 我自己排查问题能力的提升主要是在2009年和2010年。那两年作为淘宝消防队(处理各种问题和故障的虚拟团队)的成员,处理了很多的故障和问题。当时消防队还有阿里最公认的技术大神——多隆,我向他学习到了很多排查问题的技巧。和他比,我排查问题的能力就是初级的那种。 印象最深刻的是一次我们一起查一个应用cpu us高的问题,我们两定位到是一段代码在某种输入参数的时候会造成cpu us高的原因后,我能想到的继续查的方法是去生产环境抓输入参数,然后再用参数来本地debug看是什么原因。但多隆在看了一会那段代码后,给了我一个输入参数,我拿这个参数一运行,果然cpu us很高!这种case不是一次两次。所以我经常和别人说,我是需要有问题场景才能排查出问题的,但多隆是完全有可能直接看代码就能看出问题的,这是本质的差距。 除了查问题外,更厉害的程序员是在写代码的过程就会很好的去避免问题。大家最容易理解的就是在写代码时处理各种异常情况,这里通常也是造成程序员们之间很大的差距的地方。 写一段正向逻辑的代码,大部分情况下即使有差距,也不会太大,但在怎么很好的处理这个过程中有可能出现的异常上,这个时候的功力差距会非常明显。很多时候一段代码里处理异常逻辑的部分都会超过正常逻辑的代码量。 我经常说,一个优秀程序员和普通程序员的差距,很多时候压根就不需要看什么满天飞的架构图,而只用show一小段的代码就可以。 举一个小case大家感受下。当年有一个严重故障,最后查出的原因是输入的参数里有一个是数组,把这个数组里的值作为参数去查数据库,结果前面输入了一个很大的数组,导致从数据库查了大量的数据,内存溢出了,很多程序员现在看都会明白对入参、出参的保护check,但类似这样的case我真的碰到了很多。 在中级这个阶段,我会推荐大家尽可能的多刻意的去培养下自己这两个方面的能力,成为一个能写出高质量代码、有效排查问题的优秀程序员。 3、编程能力高级:懂高级API和原理 就我自己的经历而言,我是在写了多年的Java代码后,才开始真正更细致的学习和掌握Java的一些更高级的API,我相信多数Java程序员也是如此。 我算是从2003年开始用Java写商业系统的代码,但直到在2007年加入淘宝后,才开始非常认真地学习Java的IO通信、并发这些部分的API。尽管以前也学过也写过一些这样的代码,但完全就是皮毛。当然,这些通常来说有很大部分的原因会是工作的相关性,多数的写业务系统的程序员可能基本就不需要用到这些,所以导致会很难懂这些相对高级一些的API,但这些API对真正的理解一门编程语言,我觉得至关重要。 在之前的程序员成长路线的文章里我也讲到了这个部分,在没有场景的情况下,只能靠自己去创造场景来学习好。我觉得只要有足够的兴趣,这个问题还是不大的,毕竟现在有各种开源,这些是可以非常好的帮助自己创造机会学习的,例如学Java NIO,可以自己基于NIO包一个框架,然后对比Netty,看看哪些写的是不如Netty的,这样会非常有助于真正的理解。 在学习高级API的过程中,以及排查问题的过程中,我自己越来越明白懂编程语言的运行原理是非常重要的,因此我到了后面的阶段开始学习Java的编译机制、内存管理、线程机制等。对于我这种非科班出身的而言,学这些会因为缺乏基础更难很多,但这些更原理性的东西学会了后,对自己的编程能力会有质的提升,包括以后学习其他编程语言的能力,学这些原理最好的方法我觉得是先看看一些讲相关知识的书,然后去翻看源码,这样才能真正的更好的掌握,最后是在以后写代码的过程中、查问题的过程中多结合掌握的原理,才能做到即使在N年后也不会忘。 在编程能力的成长上,我觉得没什么捷径。我非常赞同1万小时理论,在中级、高级阶段,如果有人指点或和优秀的程序员们共事,会好非常多。不过我觉得这个和读书也有点像,到了一定阶段后(例如高中),天分会成为最重要的分水岭,不过就和大部分行业一样,大部分的情况下都还没到拼天分的时候,只需要拼勤奋就好。 系统设计能力的成长 除了少数程序员会进入专深的领域,例如Linux Kernel、JVM,其他多数的程序员除了编程能力的成长外,也会越来越需要在系统设计能力上成长。 通常一个编程能力不错的程序员,在一定阶段后就会开始承担一个模块的工作,进而承担一个子系统、系统、跨多领域的更大系统等。 我自己在工作的第三年开始承担一个流程引擎的设计和实现工作,一个不算小的系统,并且也是当时那个项目里的核心部分。那个阶段我学会了一些系统设计的基本知识,例如需要想清楚整个系统的目标、模块的划分和职责、关键的对象设计等,而不是上来就开始写代码。但那个时候由于我是一个人写整个系统,所以其实对设计的感觉并还没有那么强力的感觉。 在那之后的几年也负责过一些系统,但总体感觉好像在系统设计上的成长没那么多,直到在阿里的经历,在系统设计上才有了越来越多的体会。(点击文末阅读原文,查看:我在系统设计上犯过的14个错,可以看到我走的一堆的弯路)。 在阿里有一次做分享,讲到我在系统设计能力方面的成长,主要是因为三段经历,负责专业领域系统的设计 -> 负责跨专业领域的专业系统的设计 -> 负责阿里电商系统架构级改造的设计。 第一段经历,是我负责HSF。HSF是一个从0开始打造的系统,它主要是作为支撑服务化的框架,是个非常专业领域的系统,放在整个淘宝电商的大系统来看,其实它就是一个很小的子系统,这段经历里让我最深刻的有三点: 1).要设计好这种非常专业领域的系统,专业的知识深度是非常重要的。我在最早设计HSF的几个框的时候,是没有设计好服务消费者/提供者要怎么和现有框架结合的,在设计负载均衡这个部分也反复了几次,这个主要是因为自己当时对这个领域掌握不深的原因造成的; 2). 太技术化。在HSF的阶段,出于情怀,在有一个版本里投入了非常大的精力去引进OSGi以及去做动态化,这个后来事实证明是个非常非常错误的决定,从这个点我才真正明白在设计系统时一定要想清楚目标,而目标很重要的是和公司发展阶段结合; 3). 可持续性。作为一个要在生产环境持续运行很多年的系统而言,怎么样让其在未来更可持续的发展,这个对设计阶段来说至关重要。这里最low的例子是最早设计HSF协议的时候,协议头里竟然没有版本号,导致后来升级都特别复杂;最典型的例子是HSF在早期缺乏了缺乏了服务Tracing这方面的设计,导致后面发现了这个地方非常重要后,全部落地花了长达几年的时间;又例如HSF早期缺乏Filter Chain的设计,导致很多扩展、定制化做起来非常不方便。 第二段经历,是做T4。T4是基于LXC的阿里的容器,它和HSF的不同是,它其实是一个跨多领域的系统,包括了单机上的容器引擎,容器管理系统,容器管理系统对外提供API,其他系统或用户通过这个来管理容器。这个系统发展过程也是各种犯错,犯错的主要原因也是因为领域掌握不深。在做T4的日子里,学会到的最重要的是怎么去设计这种跨多个专业领域的系统,怎么更好的划分模块的职责,设计交互逻辑,这段经历对我自己更为重要的意义是我有了做更大一些系统的架构的信心。 第三段经历,是做阿里电商的异地多活。这对我来说是真正的去做一个巨大系统的架构师,尽管我以前做HSF的时候参与了淘宝电商2.0-3.0的重大技术改造,但参与和自己主导是有很大区别的,这个架构改造涉及到了阿里电商众多不同专业领域的技术团队。在这个阶段,我学会的最主要的: 1). 子系统职责划分。在这种超大的技术方案中,很容易出现某些部分的职责重叠和冲突,这个时候怎么去划分子系统,就非常重要了。作为大架构师,这个时候要从团队的职责、团队的可持续性上去选择团队; 2). 大架构师最主要的职责是控制系统风险。对于这种超大系统,一定是多个专业领域的架构师和大架构师共同设计,怎么确保在执行的过程中对于系统而言最重要的风险能够被控制住,这是我真正的理解什么叫系统设计文档里设计原则的部分。 设计原则我自己觉得就是用来确保各个子系统在设计时都会遵循和考虑的,一定不能是虚的东西,例如在异地多活架构里,最重要的是如何控制数据风险,这个需要在原则里写上,最基本的原则是可接受系统不可用,但也要保障数据一致,而我看过更多的系统设计里设计原则只是写写的,或者千篇一律的,设计原则切实的体现了架构师对目标的理解(例如当时异地多活这个其实开始只是个概念,但做到什么程度才叫做到异地多活,这是需要解读的,也要确保在技术层面的设计上是达到了目标的),技术方案层面上的选择原则,并确保在细节的设计方案里有对于设计原则的承接以及执行; 3). 考虑问题的全面性。像异地多活这种大架构改造,涉及业务层面、各种基础技术层面、基础设施层面,对于执行节奏的决定要综合考虑人力投入、机器成本、基础设施布局诉求、稳定性控制等,这会比只是做一个小的系统的设计复杂非常多。 系统设计能力的成长,我自己觉得最重要的一是先在一两个技术领域做到专业,然后尽量扩大自己的知识广度。例如除了自己的代码部分外,还应该知道具体是怎么部署的,部署到哪去了,部署的环境具体是怎么样的,和整个系统的关系是什么样的。 像我自己,是在加入基础设施团队后才更加明白有些时候软件上做的一个决策,会导致基础设施上巨大的硬件、网络或机房的投入,但其实有可能只需要在软件上做些调整就可以避免,做做研发、做做运维可能是比较好的把知识广度扩大的方法。 第二点是练习自己做tradeoff的能力,这个比较难,做tradeoff这事需要综合各种因素做选择,但这也是所有的架构师最关键的,可以回头反思下自己在做各种系统设计时做出的tradeoff是什么。这个最好是亲身经历,听一些有经验的架构师分享他们选择背后的逻辑也会很有帮助,尤其是如果恰好你也在同样的挑战阶段,光听最终的架构结果其实大多数时候帮助有限。 技术Leader我觉得最好是能在架构师的基础上,后续注重成长的方面还是有挺大差别,就不在这篇里写了,后面再专门来写一篇。 程序员金字塔 我认为程序员的价值关键体现在作品上,被打上作品标签是一种很大的荣幸,作品影响程度的大小我觉得决定了金字塔的层次,所以我会这么去理解程序员的金字塔。 当然,要打造一款作品,仅有上面的两点能力是不够的,作品里很重要的一点是对业务、技术趋势的判断。 希望作为程序员的大伙,都能有机会打造一款世界级的作品,去为技术圈的发展做出贡献。 由于目前IT技术更新速度还是很快的,程序员这个行当是特别需要学习能力的。我一直认为,只有对程序员这个职业真正的充满兴趣,保持自驱,才有可能在这个职业上做好,否则的话是很容易淘汰的。 作者简介: 毕玄,2007年加入阿里,十多年来主要从事在软件基础设施领域,先后负责阿里的服务框架、Hbase、Sigma、异地多活等重大的基础技术产品和整体架构改造。
茶什i 2020-01-10 15:19:35 0 浏览量 回答数 0

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您可以使用阿里云负载均衡来访问服务。 背景信息 如果您的集群的cloud-controller-manager版本大于等于v1.9.3,对于指定已有SLB,系统默认不再为该SLB处理监听,用户可以通过设置service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-force-override-listeners: "true"参数来显示启用监听配置,或者手动配置该SLB的监听规则。 执行以下命令,可查看cloud-controller-manager的版本。 root@master # kubectl get pod -n kube-system -o yaml|grep image:|grep cloud-con|uniq image: registry-vpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/cloud-controller-manager-amd64:v1.9.3 注意事项 Cloud Controller Manager(简称CCM)会为Type=LoadBalancer类型的Service创建或配置阿里云负载均衡(SLB),包含SLB、监听、虚拟服务器组等资源。 对于非LoadBalancer类型的Service则不会为其配置负载均衡,这包含如下场景:当用户将Type=LoadBalancer的Service变更为Type!=LoadBalancer时,CCM也会删除其原先为该Service创建的SLB(用户通过service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-id指定的已有SLB除外)。 自动刷新配置 CCM使用声明式API,会在一定条件下自动根据Service的配置刷新阿里云负载均衡配置,所有用户自行在SLB控制台上修改的配置均存在被覆盖的风险(使用已有SLB同时不覆盖监听的场景除外),因此不能在SLB控制台手动修改Kubernetes创建并维护的SLB的任何配置,否则有配置丢失的风险。 同时支持为serivce指定一个已有的负载均衡,或者让CCM自行创建新的负载均衡。但两种方式在SLB的管理方面存在一些差异: 指定已有SLB 仅支持复用负载均衡控制台创建的SLB,不支持复用CCM创建的SLB。 如果您需要在Kubernetes集群中复用私网类型的SLB,则该SLB需要和Kubernetes集群在同一VPC下。 需要为Service设置annotation:service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-id 。 SLB配置 此时CCM会使用该SLB做为Service的SLB,并根据其他annotation配置SLB,并且自动的为SLB创建多个虚拟服务器组(当集群节点变化的时候,也会同步更新虚拟服务器组里面的节点)。 监听配置 是否配置监听取决于service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-force-override-listeners: 是否设置为true。如果设置为false,CCM不会为SLB管理任何监听配置;如果设置为true,CCM会根据service配置管理监听,如果监听已经存在,则CCM会覆盖已有监听。 SLB的删除 当Service删除时CCM不会删除用户通过id指定的已有SLB。 CCM管理的SLB CCM会根据Service的配置自动的创建配置SLB、监听、虚拟服务器组等资源,所有资源归CCM管理,因此用户不得手动在SLB控制台更改以上资源的配置,否则CCM在下次Reconcile的时候将配置刷回Service所声明的配置,造成非用户预期的结果。 SLB的删除 当Service删除时CCM会删除该SLB。 后端服务器更新 CCM会自动的为该Service对应的SLB刷新后端虚拟服务器组。当Service对应的后端Endpoint发生变化的时候或者集群节点变化的时候都会自动的更新SLB的后端Server。 spec.externalTrafficPolicy = Cluster模式的Service,CCM默认会将所有节点挂载到SLB的后端(使用BackendLabel标签配置后端的除外)。由于SLB限制了每个ECS上能够attach的SLB的个数(quota),因此这种方式会快速的消耗该quota,当quota耗尽后,会造成Service Reconcile失败。解决的办法,可以使用Local模式的Service。 spec.externalTrafficPolicy = Local模式的Service,CCM默认只会将Service对应的Pod所在的节点加入到SLB后端。这会明显降低quota的消耗速度。同时支持四层源IP保留。 任何情况下CCM不会将Master节点作为SLB的后端。 CCM默认不会从SLB后端移除被kubectl drain/cordon的节点。如需移除节点,请设置service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-remove-unscheduled-backend为on。 说明 如果是v1.9.3.164-g2105d2e-aliyun之前的版本,CCM默认会从SLB后端移除被kubectl drain/cordon的节点。 VPC路由 集群中一个节点对应一条路由表项,VPC默认情况下仅支持48条路由表项,如果集群节点数目多于48个,请提工单给VPC产品。 说明 您可以在提交工单时,说明需要修改vpc_quota_route_entrys_num参数,用于提升单个路由表可创建的自定义路由条目的数量。 更多VPC使用限制请参见使用限制。 专有网络VPC配额查询请参见专有网络VPC配额管理。 SLB使用限制 CCM会为Type=LoadBalancer类型的Service创建SLB。默认情况下一个用户可以保留60个SLB实例,如果需要创建的SLB数量大于60,请提交工单给SLB产品。 说明 您可以在提交工单时,说明需要修改slb_quota_instances_num参数,用于提高用户可保有的slb实例个数。 CCM会根据Service将ECS挂载到SLB后端服务器组中。 默认情况下一个ECS实例可挂载的后端服务器组的数量为50个,如果一台ECS需要挂载到更多的后端服务器组中,请提交工单给SLB产品。 说明 您可以在提交工单时,说明需要修改slb_quota_backendservers_num参数,用于提高同一台服务器可以重复添加为SLB后端服务器的次数。 默认情况下一个SLB实例可以挂载200个后端服务器,如果需要挂载更多的后端服务器,请提交工单给SLB产品。 说明 您可以在提交工单时,说明需要修改slb_quota_backendservers_num参数,提高每个SLB实例可以挂载的服务器数量。 CCM会根据Service中定义的端口创建SLB监听。默认情况下一个SLB实例可以添加50个监听,如需添加更多监听,请提交工单给SLB产品。 说明 您可以在提交工单时,说明需要修改slb_quota_listeners_num参数,用于提高每个实例可以保有的监听数量。 更多SLB使用限制请参见使用限制。 负载均衡SLB配额查询请参见负载均衡SLB配额管理。 通过命令行操作 方法一: 通过命令行工具创建一个Nginx应用。 root@master # kubectl run nginx --image=registry.aliyuncs.com/acs/netdia:latest root@master # kubectl get po NAME READY STATUS RESTARTS AGE nginx-2721357637-dvwq3 1/1 Running 1 6s 为Nginx应用创建阿里云负载均衡服务,指定 type=LoadBalancer 来向外网用户暴露Nginx服务。 root@master # kubectl expose deployment nginx --port=80 --target-port=80 --type=LoadBalancer root@master # kubectl get svc NAME CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE nginx 172.19.XX.XX 101.37.XX.XX 80:31891/TCP 4s 在浏览器中访问 http://101.37.XX.XX,来访问您的Nginx服务。 方法二: 将下面的yml code保存到 nginx-svc.yml文件中。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: run: nignx name: nginx-01 namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 执行如下命令,创建一个Nginx应用。 kubectl apply -f nginx-svc.yml 执行如下命令,向外网用户暴露Nginx服务。 root@master # kubectl get service NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE9d ngi-01nx LoadBalancer 172.19.XX.XX 101.37.XX.XX 80:32325/TCP 3h 在浏览器中访问 http://101.37.XX.XX,来访问您的Nginx服务。 通过 Kubernetes Dashboard 操作 将下面的yml code保存到 nginx-svc.yml文件中。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: run: nginx name: http-svc namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 登录容器服务管理控制台,单击目标集群右侧的控制台,进入Kubernetes Dashboard页面。 单击创建,开始创建应用。 创建应用 单击使用文件创建。选择刚才保存的nginx-svc.yml 文件。 单击上传。 此时,会创建一个阿里云负载均衡实例指向创建的Nginx应用,服务的名称为 http-svc。 在Kubernetes Dashboard上定位到default命名空间,选择服务。 可以看到刚刚创建的 http-svc 的Nginx服务和机器的负载均衡地址 http://114.55.XX.XX:80。 访问服务 将该地址拷贝到浏览器中即可访问该服务。 通过控制台操作 登录容器服务管理控制台。 在 Kubernetes 菜单下,单击左侧导航栏中的应用 > 无状态,进入无状态(Deployment)页面。 选择目标集群和命名空间,单击右上角使用模板创建。 创建应用 示例模板选为自定义,将以下内容复制到模板中。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: run: nginx name: ngnix namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 单击创建。 创建成功,单击Kubernetes 控制台前往控制台查看创建进度。 Kubernetes 控制台 或单击左侧导航栏路由与负载均衡 > 服务,选择目标集群和命名空间,查看已部署的服务。 部署服务 更多信息 阿里云负载均衡还支持丰富的配置参数,包含健康检查、收费类型、负载均衡类型等参数。 注释 阿里云可以通过注释annotations的形式支持丰富的负载均衡功能。 创建一个公网类型的负载均衡 apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 创建一个私网类型的负载均衡 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: "intranet" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 创建HTTP类型的负载均衡 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-protocol-port: "http:80" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 创建HTTPS类型的负载均衡 需要先在阿里云控制台上创建一个证书并记录cert-id,然后使用如下annotation创建一个 HTTPS 类型的SLB。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-protocol-port: "https:443" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-cert-id: "${YOUR_CERT_ID}" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 限制负载均衡的带宽 只限制负载均衡实例下的总带宽,所有监听共享实例的总带宽,参见共享实例带宽。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-charge-type: "paybybandwidth" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-bandwidth: "100" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 指定负载均衡规格 负载均衡规格可参见CreateLoadBalancer。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-spec: "slb.s1.small" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 使用已有的负载均衡 默认情况下,使用已有的负载均衡实例,不会覆盖监听,如要强制覆盖已有监听,请配置service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-force-override-listeners为true。 说明 复用已有的负载均衡默认不覆盖已有监听,因为以下两点原因: 如果已有负载均衡的监听上绑定了业务,强制覆盖可能会引发业务中断。 由于CCM目前支持的后端配置有限,无法处理一些复杂配置。如果有复杂的后端配置需求,可以在不覆盖监听的情况下,通过控制台自行配置监听。 如存在以上两种情况不建议强制覆盖监听,如果已有负载均衡的监听端口不再使用,则可以强制覆盖。 使用已有的负载均衡暂不支持添加额外标签(annotation: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-additional-resource-tags) apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-id: "${YOUR_LOADBALACER_ID}" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 使用已有的负载均衡,并强制覆盖已有监听 强制覆盖已有监听,如果监听端口冲突,则会删除已有监听。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-id: "${YOUR_LOADBALACER_ID}" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-force-override-listeners: "true" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 使用指定Label的worker节点作为后端服务器 多个Label以逗号分隔。例如"k1=v1,k2=v2"。多个label之间是and的关系。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-backend-label: "failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=ap-southeast-5a" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 为TCP类型的负载均衡配置会话保持时间 参数service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-persistence-time仅对TCP协议的监听生效。 如果负载均衡实例配置了多个TCP协议的监听端口,则默认将该配置应用到所有TCP协议的监听端口。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-persistence-timeout: "1800" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 为HTTP&HTTPS协议的负载均衡配置会话保持(insert cookie) 仅支持HTTP及HTTPS协议的负载均衡实例。 如果配置了多个HTTP或者HTTPS的监听端口,该会话保持默认应用到所有HTTP和HTTPS监听端口。 配置insert cookie,以下四项annotation必选。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session: "on" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session-type: "insert" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-cookie-timeout: "1800" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-protocol-port: "http:80" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 为HTTP&HTTPS协议的负载均衡配置会话保持(server cookie) 仅支持HTTP及HTTPS协议的负载均衡实例。 如果配置了多个HTTP或者HTTPS的监听端口,该会话保持默认应用到所有HTTP和HTTPS监听端口。 配置server cookie,以下四项annotation必选。 cookie名称(service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-cookie)只能包含字母、数字、‘_’和‘-’。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session: "on" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session-type: "server" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-cookie: "${YOUR_COOKIE}" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-protocol-port: "http:80" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 创建负载均衡时,指定主备可用区 某些region的负载均衡不支持主备可用区,例如ap-southeast-5。 一旦创建,主备可用区不支持修改。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-master-zoneid: "ap-southeast-5a" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-slave-zoneid: "ap-southeast-5a" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 使用Pod所在的节点作为后端服务器 默认externalTrafficPolicy为Cluster模式,会将集群中所有节点挂载到后端服务器。Local模式仅将Pod所在节点作为后端服务器。 Local模式需要设置调度策略为加权轮询wrr。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-scheduler: "wrr" name: nginx namespace: default spec: externalTrafficPolicy: Local ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 创建私有网络类型(VPC)的负载均衡 创建私有网络类型的负载均衡,以下两个annotation必选。 私网负载均衡支持专有网络(VPC)和经典网络(Classic),两者区别参见实例概述。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: "intranet" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-network-type: "vpc" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 创建按流量付费的负载均衡 仅支持公网类型的负载均衡实例 以下两项annotation必选 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-bandwidth: "45" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-charge-type: "paybybandwidth" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 创建带健康检查的负载均衡 设置TCP类型的健康检查 TCP端口默认开启健康检查,且不支持修改,即service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-flag annotation无效。 设置TCP类型的健康检查,以下所有annotation必选。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-type: "tcp" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-connect-timeout: "8" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-healthy-threshold: "4" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-unhealthy-threshold: "4" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-interval: "3" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 设置HTTP类型的健康检查 设置HTTP类型的健康检查,以下所有的annotation必选。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-flag: "on" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-type: "http" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-uri: "/test/index.html" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-healthy-threshold: "4" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-unhealthy-threshold: "4" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-timeout: "10" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-interval: "3" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-protocol-port: "http:80" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 为负载均衡设置调度算法 rr(默认值):轮询,按照访问顺序依次将外部请求依序分发到后端服务器。 wrr:加权轮询,权重值越高的后端服务器,被轮询到的次数(概率)也越高。 wlc:加权最小连接数,除了根据每台后端服务器设定的权重值来进行轮询,同时还考虑后端服务器的实际负载(即连接数)。当权重值相同时,当前连接数越小的后端服务器被轮询到的次数(概率)也越高。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-scheduler: "wlc" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 为负载均衡配置访问控制策略组 需要先在阿里云负载均衡控制台上创建一个负载均衡访问控制策略组,然后记录该访问控制策略组ID(acl-id),然后使用如下annotation创建一个带有访问控制的负载均衡实例。 白名单适合只允许特定IP访问的场景,black黑名单适用于只限制某些特定IP访问的场景。 使用该功能前,请确保CloudControllerManage组件是最新版本。请登录容器服务管理控制台,在左侧导航栏选择集群 > 集群,在集群列表中对需要升级的集群单击更多 > 系统组件升级,在组件列表中找到Cloud Controller Manager,单击升级。系统组建升级 创建带有访问控制的负载均衡,以下三项annotation必选。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-acl-status: "on" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-acl-id: "${YOUR_ACL_ID}" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-acl-type: "white" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 为负载均衡指定虚拟交换机 通过阿里云专有网络控制台查询交换机ID,然后使用如下的annotation为负载均衡实例指定虚拟交换机。 为负载均衡指定虚拟交换机,以下两项annotation必选。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: "intranet" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-vswitch-id: "${YOUR_VSWITCH_ID}" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 selector: run: nginx type: LoadBalancer 为负载均衡指定转发端口 端口转发是指将http端口的请求转发到https端口上。 设置端口转发需要先在阿里云控制台上创建一个证书并记录cert-id。 如需设置端口转发,以下三项annotation必选。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-protocol-port: "https:443,http:80" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-cert-id: "${YOUR_CERT_ID}" service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-forward-port: "80:443" name: nginx namespace: default spec: ports: - name: https port: 443 protocol: TCP targetPort: 443 - name: http port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 为负载均衡添加额外标签 多个tag以逗号分隔,例如"k1=v1,k2=v2"。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-additional-resource-tags: "Key1=Value1,Key2=Value2" name: nginx namespace: default spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: run: nginx type: LoadBalancer 移除SLB后端unscheduleable状态的节点 kubectl cordon与kubectl drain命令会将节点置为unscheduleable状态,默认service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-remove-unscheduled-backend的取值为off,此时不会将处于unscheduleable状态的节点从SLB的后端服务器组移除。若需要从SLB的后端服务器组移除unscheduleable状态的节点,请将service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-remove-unscheduled-backend的的取值设置为on。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-remove-unscheduled-backend: "on" name: nginx spec: externalTrafficPolicy: Local ports: - name: http port: 30080 protocol: TCP targetPort: 80 selector: app: nginx type: LoadBalancer 直接将Pod ENI挂载到SLB后端 支持在Terway 网络模式下,通过annotation:service.beta.kubernetes.io/backend-type:"eni" 将Pod直接挂载到SLB后端,提升网络转发性能。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/backend-type: "eni" name: nginx spec: ports: - name: http port: 30080 protocol: TCP targetPort: 80 selector: app: nginx type: LoadBalancer 创建IPv6类型的负载均衡 集群的kube-proxy代理模式需要是IPVS。 生成的IPv6地址仅可在支持IPv6的环境中访问。 创建后IP类型不可更改。 apiVersion: v1 kind: Service metadata: annotations: service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-ip-version: "ipv6" name: nginx spec: ports: - port: 80 protocol: TCP targetPort: 80 selector: app: nginx type: LoadBalancer 说明 注释的内容是区分大小写的。 自2019年9月11日起,annotation字段alicloud更新为alibaba-cloud。 例如: 更新前:service.beta.kubernetes.io/alicloud-loadbalancer-id 更新后:service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-id 系统将继续兼容alicloud的写法,用户无需做任何修改,敬请注意。 注释 类型 描述 默认值 支持的版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-protocol-port string 多个值之间由逗号分隔,例如:https:443,http:80 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type string 取值可以是internet或者intranet internet v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-slb-network-type string 负载均衡的网络类型,取值可以是classic或者vpc 取值为vpc时,需设置service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type为intranet。 classic v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-charge-type string 取值可以是paybytraffic或者paybybandwidth paybytraffic v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-id string 负载均衡实例的 ID。通过 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-id指定您已有的SLB,默认情况下,使用已有的负载均衡实例,不会覆盖监听,如要强制覆盖已有监听,请配置service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-force-override-listeners为true。 无 v1.9.3.81-gca19cd4-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-backend-label string 通过 label 指定 SLB 后端挂载哪些worker节点。 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-spec string 负载均衡实例的规格。可参见:CreateLoadBalancer 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-persistence-timeout string 会话保持时间。 仅针对TCP协议的监听,取值:0-3600(秒) 默认情况下,取值为0,会话保持关闭。 可参见:CreateLoadBalancerTCPListener 0 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session string 是否开启会话保持。取值:on | off 说明 仅对HTTP和HTTPS协议的监听生效。 可参见:CreateLoadBalancerHTTPListener和CreateLoadBalancerHTTPSListener off v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session-type string cookie的处理方式。取值: insert:植入Cookie。 server:重写Cookie。 说明 仅对HTTP和HTTPS协议的监听生效。 当service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session取值为on时,该参数必选。 可参见:CreateLoadBalancerHTTPListener和CreateLoadBalancerHTTPSListener 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-cookie-timeout string Cookie超时时间。取值:1-86400(秒) 说明 当service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session为on且service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session-type为insert时,该参数必选。 可参见:CreateLoadBalancerHTTPListener和CreateLoadBalancerHTTPSListener 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-cookie string 服务器上配置的Cookie名称。 长度为1-200个字符,只能包含ASCII英文字母和数字字符,不能包含逗号、分号或空格,也不能以$开头。 说明 当service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session为on且service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-sticky-session-type为server时,该参数必选。 可参见:CreateLoadBalancerHTTPListener和CreateLoadBalancerHTTPSListener 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-master-zoneid string 主后端服务器的可用区ID。 无 v1.9.3.10-gfb99107-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-slave-zoneid string 备后端服务器的可用区ID。 无 v1.9.3.10-gfb99107-aliyun及以上版本 externalTrafficPolicy string 哪些节点可以作为后端服务器,取值: Cluster:使用所有后端节点作为后端服务器。 Local:使用Pod所在节点作为后端服务器。 Cluster v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-force-override-listeners string 绑定已有负载均衡时,是否强制覆盖该SLB的监听。 false:不覆盖 v1.9.3.81-gca19cd4-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-bandwidth string 负载均衡的带宽,仅适用于公网类型的负载均衡。 50 v1.9.3.10-gfb99107-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-cert-id string 阿里云上的证书ID。您需要先上传证书 无 v1.9.3.164-g2105d2e-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-flag string 取值是on | off TCP监听默认为on且不可更改。 HTTP监听默认为off。 默认为off。TCP 不需要改参数。因为 TCP 默认打开健康检查,用户不可设置。 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-type string 健康检查类型,取值:tcp | http。 可参见:CreateLoadBalancerTCPListener tcp v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-uri string 用于健康检查的URI。 说明 当健康检查类型为TCP模式时,无需配置该参数。 可参见:CreateLoadBalancerTCPListener 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-connect-port string 健康检查使用的端口。取值: -520:默认使用监听配置的后端端口。 1-65535:健康检查的后端服务器的端口。 可参见:CreateLoadBalancerTCPListener 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-healthy-threshold string 健康检查连续成功多少次后,将后端服务器的健康检查状态由fail判定为success。 取值:2-10 可参见:CreateLoadBalancerTCPListener 3 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-unhealthy-threshold string 健康检查连续失败多少次后,将后端服务器的健康检查状态由success判定为fail。取值: 2-10 可参见:CreateLoadBalancerTCPListener 3 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-interval string 健康检查的时间间隔。 取值:1-50(秒) 可参见:CreateLoadBalancerTCPListener 2 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-connect-timeout string 接收来自运行状况检查的响应需要等待的时间,适用于TCP模式。如果后端ECS在指定的时间内没有正确响应,则判定为健康检查失败。 取值:1-300(秒) 说明 如果service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-connect-timeout的值小于service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-interval的值,则service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-connect-timeout无效,超时时间为service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-interval的值。 可参见:CreateLoadBalancerTCPListener 5 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-timeout string 接收来自运行状况检查的响应需要等待的时间,适用于HTTP模式。如果后端ECS在指定的时间内没有正确响应,则判定为健康检查失败。 取值:1-300(秒) 说明 如果 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-timeout的值小于service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-interval的值,则 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-timeout无效,超时时间为 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-interval的值。 可参见:CreateLoadBalancerTCPListener 5 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-domain string 用于健康检查的域名。 $_ip:后端服务器的私网IP。当指定了IP或该参数未指定时,负载均衡会使用各后端服务器的私网IP当做健康检查使用的域名。 domain:域名长度为1-80,只能包含字母、数字、点号(.)和连字符(-)。 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-health-check-httpcode string 健康检查正常的HTTP状态码,多个状态码用逗号(,)分割。取值: http_2xx http_3xx http_4xx http_5xx 默认值为http_2xx。 http_2xx v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-scheduler string 调度算法。取值wrr | wlc| rr。 wrr:权重值越高的后端服务器,被轮询到的次数(概率)也越高。 wlc:除了根据每台后端服务器设定的权重值来进行轮询,同时还考虑后端服务器的实际负载(即连接数)。当权重值相同时,当前连接数越小的后端服务器被轮询到的次数(概率)也越高。 rr:默认取值,按照访问顺序依次将外部请求依序分发到后端服务器。 rr v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-acl-status string 是否开启访问控制功能。取值: on | off off v1.9.3.164-g2105d2e-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-acl-id string 监听绑定的访问策略组ID。当AclStatus参数的值为on时,该参数必选。 无 v1.9.3.164-g2105d2e-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-acl-type string 访问控制类型。 取值:white | black。 white:仅转发来自所选访问控制策略组中设置的IP地址或地址段的请求,白名单适用于应用只允许特定IP访问的场景。设置白名单存在一定业务风险。一旦设名单,就只有白名单中的IP可以访问负载均衡监听。如果开启了白名单访问,但访问策略组中没有添加任何IP,则负载均衡监听会转发全部请求。 black: 来自所选访问控制策略组中设置的IP地址或地址段的所有请求都不会转发,黑名单适用于应用只限制某些特定IP访问的场景。如果开启了黑名单访问,但访问策略组中没有添加任何IP,则负载均衡监听会转发全部请求。当AclStatus参数的值为on时,该参数必选。 无 v1.9.3.164-g2105d2e-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-vswitch-id string 负载均衡实例所属的VSwitch ID。设置该参数时需同时设置addresstype为intranet。 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-forward-port string 将HTTP请求转发至HTTPS指定端口。取值如80:443 无 v1.9.3.164-g2105d2e-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-additional-resource-tags string 需要添加的Tag列表,多个标签用逗号分隔。例如:"k1=v1,k2=v2" 无 v1.9.3及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-remove-unscheduled-backend string 从slb后端移除SchedulingDisabled Node。取值on | off off v1.9.3.164-g2105d2e-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/backend-type string 支持在Terway eni网络模式下,通过设定改参数为"eni",可将Pod直接挂载到SLB后端,提升网络转发性能。取值:eni。 无 v1.9.3.164-g2105d2e-aliyun及以上版本 service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-ip-version string 负载均衡实例的IP版本,取值:ipv4或ipv6 ipv4 v1.9.3.220-g24b1885-aliyun及以上版本
1934890530796658 2020-03-31 15:26:42 0 浏览量 回答数 0

问题

【Java学习全家桶】1460道Java热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

阿里极客公益活动: 或许你挑灯夜战只为一道难题 或许你百思不解只求一个答案 或许你绞尽脑汁只因一种未知 那么他们来了,阿里系技术专家来云栖问答为你解答技术难题了 他们用户自己手中的技术来帮助用户成长 本次活动特邀百位阿里技术专家对Java常...
管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19

回答

详细解答可以参考官方帮助文档 您可以了解目前在售的所有ECS实例规格族的信息,包括每种规格族的特点、在售规格和适用场景。 实例是能够为您的业务提供计算服务的最小单位,它是以一定的规格来为您提供相应的计算能力的。 根据业务场景和使用场景,ECS实例可以分为多种规格族。同一个规格族里,根据CPU和内存的配置,可以分为多种不同的规格。 ECS实例规格定义了实例的CPU和内存(包括CPU型号、主频等)这两个基本属性。但是,ECS实例只有同时配合块存储、镜像和网络类型,才能唯一确定一台实例的具体服务形态。 说明 各个地域可供售卖的实例规格不一定完全相同。请以 实例创建页面 上显示的信息为准。 根据是否适合对业务稳定性具有高要求的严肃企业场景,云服务器ECS实例规格族可分为企业级实例规格族和入门级实例规格族。企业级实例具有性能稳定且资源独享的特点,在企业级实例中,每一个vCPU都对应一个Intel Xeon处理器核心的超线程。关于两者的区别,请参见 企业级实例与入门级实例 FAQ。 目前在售的、主推的、非主推的以及停售的实例规格族信息,请参见 实例概述。 说明 如果您使用的是sn2、sn1、t1、s1、s2、s3、m1、m2、c1、c2、c4、cm4、n1、n2或e3,请参见 已停售的实例规格。 根据系统架构以及使用场景,ECS实例规格族可以分为: 企业级x86计算规格族群,包括: 通用型实例规格族 g5 通用网络增强型实例规格族 sn2ne 密集计算型实例规格族 ic5 计算型实例规格族 c5 计算网络增强型实例规格族 sn1ne 内存型实例规格族 r5 内存增强型实例规格族 re4 内存网络增强型实例规格族 se1ne 内存型实例规格族 se1 大数据网络增强型实例规格族 d1ne 大数据型实例规格族 d1 本地SSD型实例规格族 i2 本地SSD型实例规格族 i1 高主频计算型实例规格族 hfc5 高主频通用型实例规格族 hfg5 高主频计算型实例规格族 ce4 企业级异构计算规格族群 ,包括: GPU计算型实例规格族 gn5 GPU计算型实例规格族 gn5i GPU计算型实例规格族 gn4 GPU可视化计算型实例规格族 ga1 FPGA计算型实例规格族 f1 FPGA计算型实例规格族 f2 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)实例规格族群,包括: 高主频型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmhfg5 计算型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmc4 通用型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmg5 高主频型超级计算集群实例规格族 scch5 通用型超级计算集群实例规格族 sccg5 入门级x86计算规格族群,包括: 突发性能实例规格族 t5 上一代入门级实例规格族 xn4/n4/mn4/e4 通用型实例规格族 g5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 各种类型和规模的企业级应用 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 数据分析和计算 计算集群、依赖内存的数据处理 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.g5.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.g5.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.g5.2xlarge 8 32.0 无 2.5 80 2 4 ecs.g5.3xlarge 12 48.0 无 4.0 90 4 6 ecs.g5.4xlarge 16 64.0 无 5.0 100 4 8 ecs.g5.6xlarge 24 96.0 无 7.5 150 6 8 ecs.g5.8xlarge 32 128.0 无 10.0 200 8 8 ecs.g5.16xlarge 64 256.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 通用网络增强型实例规格族 sn2ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 各种类型和规模的企业级应用 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 数据分析和计算 计算集群、依赖内存的数据处理 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sn2ne.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.sn2ne.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.sn2ne.2xlarge 8 32.0 无 2.0 100 4 4 ecs.sn2ne.3xlarge 12 48.0 无 2.5 130 4 6 ecs.sn2ne.4xlarge 16 64.0 无 3.0 160 4 8 ecs.sn2ne.6xlarge 24 96.0 无 4.5 200 6 8 ecs.sn2ne.8xlarge 32 128.0 无 6.0 250 8 8 ecs.sn2ne.14xlarge 56 224.0 无 10.0 450 14 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 密集计算型实例规格族 ic5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:1 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Web前端服务器 数据分析、批量计算、视频编码 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 大型多人在线游戏(MMO)前端 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ic5.large 2 2.0 无 1.0 30 2 2 ecs.ic5.xlarge 4 4.0 无 1.5 50 2 3 ecs.ic5.2xlarge 8 8.0 无 2.5 80 2 4 ecs.ic5.3xlarge 12 12.0 无 4.0 90 4 6 ecs.ic5.4xlarge 16 16.0 无 5.0 100 4 8 回到目录 查看其他实例规格族。 计算型实例规格族 c5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 Web前端服务器 大型多人在线游戏(MMO)前端 数据分析、批量计算、视频编码 高性能科学和工程应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.c5.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.c5.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.c5.2xlarge 8 16.0 无 2.5 80 2 4 ecs.c5.3xlarge 12 24.0 无 4.0 90 4 6 ecs.c5.4xlarge 16 32.0 无 5.0 100 4 8 ecs.c5.6xlarge 24 48.0 无 7.5 150 6 8 ecs.c5.8xlarge 32 64.0 无 10.0 200 8 8 ecs.c5.16xlarge 64 128.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 计算网络增强型实例规格族 sn1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 Web前端服务器 大型多人在线游戏(MMO)前端 数据分析、批量计算、视频编码 高性能科学和工程应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sn1ne.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.sn1ne.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.sn1ne.2xlarge 8 16.0 无 2.0 100 4 4 ecs.sn1ne.3xlarge 12 24.0 无 2.5 130 4 6 ecs.sn1ne.4xlarge 16 32.0 无 3.0 160 4 8 ecs.sn1ne.6xlarge 24 48.0 无 4.5 200 6 8 ecs.sn1ne.8xlarge 32 64.0 无 6.0 250 8 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 内存型实例规格族 r5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.r5.large 2 16.0 无 1.0 30 2 2 ecs.r5.xlarge 4 32.0 无 1.5 50 2 3 ecs.r5.2xlarge 8 64.0 无 2.5 80 2 4 ecs.r5.3xlarge 12 96.0 无 4.0 90 4 6 ecs.r5.4xlarge 16 128.0 无 5.0 100 4 8 ecs.r5.6xlarge 24 192.0 无 7.5 150 6 8 ecs.r5.8xlarge 32 256.0 无 10.0 200 8 8 ecs.r5.16xlarge 64 512.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 内存增强型实例规格族 re4 规格族特点 仅支持SSD云盘和高效云盘 I/O优化实例 针对高性能数据库、内存数据库和其他内存密集型企业应用程序进行了优化 处理器:2.2 GHz主频的Intel Xeon E7 8880 v4(Broadwell),最大睿频2.4 GHz,计算性能稳定 处理器与内存配比为1:12,高内存资源占比,最大支持1920.0 GiB内存 ecs.re4.20xlarge规格已经通过SAP HANA认证 适用场景: 高性能数据库、内存型数据库(如SAP HANA等) 内存密集型应用 大数据处理引擎(例如Apache Spark或Presto) 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.re4.20xlarge 80 960.0 无 15.0 200 16 8 ecs.re4.40xlarge 160 1920.0 无 30.0 450 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 内存网络增强型实例规格族 se1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:8 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.se1ne.large 2 16.0 无 1.0 30 2 2 ecs.se1ne.xlarge 4 32.0 无 1.5 50 2 3 ecs.se1ne.2xlarge 8 64.0 无 2.0 100 4 4 ecs.se1ne.3xlarge 12 96.0 无 2.5 130 4 6 ecs.se1ne.4xlarge 16 128.0 无 3.0 160 4 8 ecs.se1ne.6xlarge 24 192.0 无 4.5 200 6 8 ecs.se1ne.8xlarge 32 256.0 无 6.0 250 8 8 ecs.se1ne.14xlarge 56 480.0 无 10.0 450 14 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 内存型实例规格族 se1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:8 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.se1.large 2 16.0 无 0.5 10 1 2 ecs.se1.xlarge 4 32.0 无 0.8 20 1 3 ecs.se1.2xlarge 8 64.0 无 1.5 40 1 4 ecs.se1.4xlarge 16 128.0 无 3.0 50 2 8 ecs.se1.8xlarge 32 256.0 无 6.0 80 3 8 ecs.se1.14xlarge 56 480.0 无 10.0 120 4 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 大数据网络增强型实例规格族 d1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 实例配备大容量、高吞吐SATA HDD本地盘,辅以最大35 Gbit/s实例间网络带宽 处理器与内存配比为1:4,为大数据场景设计 处理器:2.5 GHz 主频的 Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Hadoop MapReduce/HDFS/Hive/HBase等 Spark内存计算/MLlib等 互联网行业、金融行业等有大数据计算与存储分析需求的行业客户,进行海量数据存储和计算的业务场景 Elasticsearch、日志等 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.d1ne.2xlarge 8 32.0 4 * 5500 6.0 100 4 4 ecs.d1ne.4xlarge 16 64.0 8 * 5500 12.0 160 4 8 ecs.d1ne.6xlarge 24 96.0 12 * 5500 16.0 200 6 8 ecs.d1ne.8xlarge 32 128.0 16 * 5500 20.0 250 8 8 ecs.d1ne.14xlarge 56 224.0 28 * 5500 35.0 450 14 8 说明 d1ne 规格族暂不支持变更配置。 关于d1ne实例规格族的更多信息,请参见 实例规格族d1和d1ne FAQ。 d1和d1ne实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 大数据型实例规格族 d1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 实例配备大容量、高吞吐SATA HDD本地盘,辅以最大17 Gbit/s实例间网络带宽 处理器与内存配比为1:4,为大数据场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Hadoop MapReduce、HDFS、Hive、HBase等 Spark内存计算、MLlib等 互联网行业、金融行业等有大数据计算与存储分析需求的行业客户,进行海量数据存储和计算的业务场景 Elasticsearch、日志等 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.d1.2xlarge 8 32.0 4 * 5500 3.0 30 1 4 ecs.d1.3xlarge 12 48.0 6 * 5500 4.0 40 1 6 ecs.d1.4xlarge 16 64.0 8 * 5500 6.0 60 2 8 ecs.d1.6xlarge 24 96.0 12 * 5500 8.0 80 2 8 ecs.d1-c8d3.8xlarge 32 128.0 12 * 5500 10.0 100 4 8 ecs.d1.8xlarge 32 128.0 16 * 5500 10.0 100 4 8 ecs.d1-c14d3.14xlarge 56 160.0 12 * 5500 17.0 180 6 8 ecs.d1.14xlarge 56 224.0 28 * 5500 17.0 180 6 8 说明 d1规格族暂不支持变更配置。 关于d1实例规格族的更多信息,请参见 实例规格族d1和d1ne FAQ。 d1和d1ne实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 本地SSD型实例规格族 i2 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 配备高性能(高IOPS、大吞吐、低访问延迟)NVMe SSD本地盘 处理器与内存配比为1:8,为高性能数据库等场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: OLTP、高性能关系型数据库 NoSQL数据库(如Cassandra、MongoDB等) Elasticsearch等搜索场景 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.i2.xlarge 4 32.0 1 * 894 1.0 50 2 3 ecs.i2.2xlarge 8 64.0 1 * 1788 2.0 100 2 4 ecs.i2.4xlarge 16 128.0 2 * 1788 3.0 150 4 8 ecs.i2.8xlarge 32 256.0 4 * 1788 6.0 200 8 8 ecs.i2.16xlarge 64 512.0 8 * 1788 10.0 400 16 8 说明 i2规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 本地SSD型实例规格族 i1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 配备高性能(高IOPS、大吞吐、低访问延迟)NVMe SSD本地盘 处理器与内存配比为1:4,为高性能数据库等场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: OLTP、高性能关系型数据库 NoSQL数据库(如Cassandra、MongoDB等) Elasticsearch等搜索场景 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.i1.xlarge 4 16.0 2 * 104 0.8 20 1 3 ecs.i1.2xlarge 8 32.0 2 * 208 1.5 40 1 4 ecs.i1.3xlarge 12 48.0 2 * 312 2.0 40 1 6 ecs.i1.4xlarge 16 64.0 2 * 416 3.0 50 2 8 ecs.i1-c5d1.4xlarge 16 64.0 2 * 1456 3.0 40 2 8 ecs.i1.6xlarge 24 96.0 2 * 624 4.5 60 2 8 ecs.i1.8xlarge 32 128.0 2 * 832 6.0 80 3 8 ecs.i1-c10d1.8xlarge 32 128.0 2 * 1456 6.0 80 3 8 ecs.i1.14xlarge 56 224.0 2 * 1456 10.0 120 4 8 说明 i1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频计算型实例规格族 hfc5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比为1:2 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.hfc5.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.hfc5.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.hfc5.2xlarge 8 16.0 无 2.0 100 2 4 ecs.hfc5.3xlarge 12 24.0 无 2.5 130 4 6 ecs.hfc5.4xlarge 16 32.0 无 3.0 160 4 8 ecs.hfc5.6xlarge 24 48.0 无 4.5 200 6 8 ecs.hfc5.8xlarge 32 64.0 无 6.0 250 8 8 说明 hfc5规格族内部可以变更配置,hfc5与hfg5规格族之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频通用型实例规格族 hfg5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比为1:4(56 vCPU规格除外) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.hfg5.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.hfg5.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.hfg5.2xlarge 8 32.0 无 2.0 100 2 4 ecs.hfg5.3xlarge 12 48.0 无 2.5 130 4 6 ecs.hfg5.4xlarge 16 64.0 无 3.0 160 4 8 ecs.hfg5.6xlarge 24 96.0 无 4.5 200 6 8 ecs.hfg5.8xlarge 32 128.0 无 6.0 250 8 8 ecs.hfg5.14xlarge 56 160.0 无 10.0 400 14 8 说明 hfg5规格族内部可以变更配置,hfc5与hfg5规格族之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频计算型实例规格族 ce4 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.2 GHz主频的Intel Xeon E5-2667 v4(Broadwell)处理器 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ce4.xlarge 4 32.0 无 1.5 20 1 3 ecs.ce4.2xlarge 8 64.0 无 3.0 40 1 3 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA P100 GPU计算卡 多种CPU和Memory配比 高性能NVMe SSD数据缓存盘 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30.0 440 1 * NVIDIA P100 3.0 30 1 3 ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60.0 440 1 * NVIDIA P100 3.0 40 1 4 ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60.0 880 2 * NVIDIA P100 5.0 100 2 4 ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120.0 880 2 * NVIDIA P100 5.0 100 4 8 ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112.0 440 1 * NVIDIA P100 5.0 100 8 8 ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240.0 1760 4 * NVIDIA P100 10.0 200 8 8 ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224.0 880 2 * NVIDIA P100 10.0 200 14 8 ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480.0 3520 8 * NVIDIA P100 25.0 400 14 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 gn5规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn5i 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA P4 GPU计算卡 处理器与内存配比为1:4 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 多媒体编解码等服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn5i-c2g1.large 2 8.0 无 1 * NVIDIA P4 1.0 10 2 2 ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16.0 无 1 * NVIDIA P4 1.5 20 2 3 ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32.0 无 1 * NVIDIA P4 2.0 40 4 4 ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64.0 无 1 * NVIDIA P4 3.0 80 4 8 ecs.gn5i-c16g1.8xlarge 32 128.0 无 2 * NVIDIA P4 6.0 120 8 8 ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224.0 无 2 * NVIDIA P4 10.0 200 14 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn4 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA M40 GPU计算卡 多种CPU和Memory配比 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景 深度学习 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30.0 无 1 * NVIDIA M40 3.0 30 1 3 ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 60.0 无 1 * NVIDIA M40 3.0 40 1 4 ecs.gn4.8xlarge 32 48.0 无 1 * NVIDIA M40 6.0 80 3 8 ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60.0 无 2 * NVIDIA M40 5.0 50 1 4 ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60.0 无 2 * NVIDIA M40 5.0 50 1 8 ecs.gn4.14xlarge 56 96.0 无 2 * NVIDIA M40 10.0 120 4 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 gn4规格之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU可视化计算型实例规格族 ga1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用AMD S7150 GPU计算卡 CPU和Memory配比为1:2.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 高性能NVMe SSD本地盘 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 渲染、多媒体编解码 机器学习、高性能计算、高性能数据库 其他需要强大并行浮点计算能力的服务器端业务 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ga1.xlarge 4 10.0 1 * 87 0.25 * AMD S7150 1.0 20 1 3 ecs.ga1.2xlarge 8 20.0 1 * 175 0.5 * AMD S7150 1.5 30 1 4 ecs.ga1.4xlarge 16 40.0 1 * 350 1 * AMD S7150 3.0 50 2 8 ecs.ga1.8xlarge 32 80.0 1 * 700 2 * AMD S7150 6.0 80 3 8 ecs.ga1.14xlarge 56 160.0 1 * 1400 4 * AMD S7150 10.0 120 4 8 说明 更多信息,请参见 创建ga1实例。 ga1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 FPGA计算型实例规格族 f1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用Intel ARRIA 10 GX 1150计算卡 CPU和Memory 配比为 1:7.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 基因组学研究 金融分析 图片转码 实时视频处理及安全等计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* FPGA 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.f1-c8f1.2xlarge 8 60.0 无 Intel ARRIA 10 GX 1150 3.0 40 4 4 ecs.f1-c8f1.4xlarge 16 120.0 无 2 * Intel ARRIA 10 GX 1150 5.0 100 4 8 ecs.f1-c28f1.7xlarge 28 112.0 无 Intel ARRIA 10 GX 1150 5.0 200 8 8 ecs.f1-c28f1.14xlarge 56 224.0 无 2 * Intel ARRIA 10 GX 1150 10.0 200 14 8 说明 f1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 FPGA计算型实例规格族 f2 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用Xilinx Kintex UltraScale XCKU115计算卡 CPU和Memory配比为 1:7.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 基因组学研究 金融分析 图片转码 实时视频处理及安全等计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* FPGA 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.f2-c8f1.2xlarge 8 60.0 无 Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 2.0 80 4 4 ecs.f2-c8f1.4xlarge 16 120.0 无 2 * Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 5.0 100 4 8 ecs.f2-c28f1.7xlarge 28 112.0 无 Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 5.0 100 8 8 ecs.f2-c28f1.14xlarge 56 224.0 无 2 * Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 10.0 200 14 8 说明 f2规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmhfg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 处理器:3.7 GHz主频的Intel Xeon E3-1240v6(Skylake),8 vCPU,最大睿频4.1 GHz 高网络性能,200万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 支持Intel SGX加密计算 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 游戏和金融等高性能应用 高性能Web服务器 高性能数据库等企业级应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmhfg5.2xlarge 8 32.0 无 6.0 200 8 6 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 计算型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmc4 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 处理器:2.5 GHz主频Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell),最大睿频2.9 GHz 高网络性能,400万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 第三方虚拟化(包括但不限于Xen、KVM等)、AnyStack(包括但不限于OpenStack、ZStack等) 容器(包括不限于Docker、Clear Container、Pouch等) 中大型企业等重量级数据库应用 视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmc4.8xlarge 32 64.0 无 10.0 400 8 12 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 通用型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),96 vCPU,最大睿频2.7 GHz 高网络性能,450万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 第三方虚拟化(包括但不限于Xen、KVM等)、AnyStack(包括但不限于OpenStack、ZStack等) 容器(包括不限于Docker、Clear Container、Pouch等) 中大型企业等重量级数据库应用 视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmg5.24xlarge 96 384.0 无 10.0 450 8 32 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频型超级计算集群实例规格族 scch5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 同时支持RoCE网络和VPC网络,其中RoCE网络专用于RDMA通信 具备弹性裸金属服务器的所有特性 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比:1:3 适用场景: 大规模机器学习训练 大规模高性能科学计算和仿真计算 大规模数据分析、批量计算、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** RoCE网络(出/入)(Gbit/s) 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.scch5.16xlarge 64 192.0 无 10.0 450 46 8 32 说明 更多SCC的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 通用型超级计算集群实例规格族 sccg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 同时支持RoCE网络和VPC网络,其中RoCE网络专用于RDMA通信 具备弹性裸金属服务器的所有特性 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 处理器与内存配比:1:4 适用场景: 大规模机器学习训练 大规模高性能科学计算和仿真计算 大规模数据分析、批量计算、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** RoCE网络(出/入)(Gbit/s) 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sccg5.24xlarge 96 384.0 无 10.0 450 46 8 32 说明 更多SCC的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 突发性能实例规格族 t5 规格族特点 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon 处理器 搭配DDR4内存 多种处理器和内存配比 可突然提速的vCPU,持续基本性能,受到vCPU积分的限制 计算、内存和网络资源的平衡 仅支持专有网络VPC 适用场景: Web应用服务器 轻负载应用、微服务 开发测试压测服务应用 实例规格 规格 vCPU 内存(GiB) CPU积分/小时 最大CPU积分余额 平均基准CPU计算性能 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.t5-lc2m1.nano 1 0.5 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m1.small 1 1.0 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m2.small 1 2.0 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m2.large 2 4.0 12 288 10% 1 ecs.t5-lc1m4.large 2 8.0 12 288 10% 1 ecs.t5-c1m1.large 2 2.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m2.large 2 4.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m4.large 2 8.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m1.xlarge 4 4.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m2.xlarge 4 8.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m4.xlarge 4 16.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m1.2xlarge 8 8.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m2.2xlarge 8 16.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m4.2xlarge 8 32.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m1.4xlarge 16 16.0 144 1728 15% 2 ecs.t5-c1m2.4xlarge 16 32.0 144 1728 15% 2 说明 关于t5实例的更多信息,请参见 突发性能实例。 t5实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 上一代入门级实例规格族 xn4/n4/mn4/e4 规格族特点 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 搭配DDR4内存 多种处理器和内存配比 规格族 特点 vCPU : 内存 适用场景 xn4 共享基本型实例 1:1 Web应用前端机 轻负载应用、微服务 开发测试压测服务应用 n4 共享计算型实例 1:2 网站和Web应用程序 开发环境、构建服务器、代码存储库、微服务、测试和暂存环境 轻量级企业应用 mn4 共享通用型实例 1:4 网站和Web应用程序 轻量级数据库、缓存 综合应用,轻量级企业服务 e4 共享内存型实例 1:8 大内存应用 轻量级数据库、缓存 说明 四种共享实例规格族(xn4、n4、mn4、e4)之间以及规格族内部可以变更配置。 xn4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.xn4.small 1 1.0 无 0.5 5 1 1 n4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.n4.small 1 2.0 无 0.5 5 1 1 ecs.n4.large 2 4.0 无 0.5 10 1 1 ecs.n4.xlarge 4 8.0 无 0.8 15 1 2 ecs.n4.2xlarge 8 16.0 无 1.2 30 1 2 ecs.n4.4xlarge 16 32.0 无 2.5 40 1 2 ecs.n4.8xlarge 32 64.0 无 5.0 50 1 2 mn4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.mn4.small 1 4.0 无 0.5 5 1 1 ecs.mn4.large 2 8.0 无 0.5 10 1 1 ecs.mn4.xlarge 4 16.0 无 0.8 15 1 2 ecs.mn4.2xlarge 8 32.0 无 1.2 30 1 2 ecs.mn4.4xlarge 16 64.0 无 2.5 40 1 2 ecs.mn4.8xlarge 32 128.0 无 5 50 2 8 e4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.e4.small 1 8.0 无 0.5 5 1 1 ecs.e4.large 2 16.0 无 0.5 10 1 1 ecs.e4.xlarge 4 32.0 无 0.8 15 1 2 ecs.e4.2xlarge 8 64.0 无 1.2 30 1 3 ecs.e4.4xlarge 16 128.0 无 2.5 40 1 8 回到目录 查看其他实例规格族。 * 数据缓存盘,或者本地存储,是指挂载在云服务器ECS所在物理机(宿主机)上的本地磁盘,是一种临时块存储。在释放实例计算资源(CPU + 内存)、宕机迁移等情况下,本地存储上的数据会丢失。更详细的信息,请参见 本地盘。 ** 指出方向或入方向的最大PPS。网络收发包测试方法,请参见 网络性能测试方法。 *** 当前规格支持的最大网卡队列数。CentOS 7.3镜像默认采用最大网卡队列数。 **** vCPU核数不小于2的企业级实例规格支持弹性网卡。vCPU核数不小于4的入门级实例规格支持弹性网卡。关于弹性网卡的更多信息,请参见 弹性网卡。
2019-12-01 22:57:04 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 您可以了解目前在售的所有ECS实例规格族的信息,包括每种规格族的特点、在售规格和适用场景。 实例是能够为您的业务提供计算服务的最小单位,它是以一定的规格来为您提供相应的计算能力的。 根据业务场景和使用场景,ECS实例可以分为多种规格族。同一个规格族里,根据CPU和内存的配置,可以分为多种不同的规格。 ECS实例规格定义了实例的CPU和内存(包括CPU型号、主频等)这两个基本属性。但是,ECS实例只有同时配合块存储、镜像和网络类型,才能唯一确定一台实例的具体服务形态。 说明 各个地域可供售卖的实例规格不一定完全相同。请以 实例创建页面 上显示的信息为准。 根据是否适合对业务稳定性具有高要求的严肃企业场景,云服务器ECS实例规格族可分为企业级实例规格族和入门级实例规格族。企业级实例具有性能稳定且资源独享的特点,在企业级实例中,每一个vCPU都对应一个Intel Xeon处理器核心的超线程。关于两者的区别,请参见 企业级实例与入门级实例 FAQ。 目前在售的、主推的、非主推的以及停售的实例规格族信息,请参见 实例概述。 说明 如果您使用的是sn2、sn1、t1、s1、s2、s3、m1、m2、c1、c2、c4、cm4、n1、n2或e3,请参见 已停售的实例规格。 根据系统架构以及使用场景,ECS实例规格族可以分为: 企业级x86计算规格族群,包括: 通用型实例规格族 g5 通用网络增强型实例规格族 sn2ne 密集计算型实例规格族 ic5 计算型实例规格族 c5 计算网络增强型实例规格族 sn1ne 内存型实例规格族 r5 内存增强型实例规格族 re4 内存网络增强型实例规格族 se1ne 内存型实例规格族 se1 大数据网络增强型实例规格族 d1ne 大数据型实例规格族 d1 本地SSD型实例规格族 i2 本地SSD型实例规格族 i1 高主频计算型实例规格族 hfc5 高主频通用型实例规格族 hfg5 高主频计算型实例规格族 ce4 企业级异构计算规格族群 ,包括: GPU计算型实例规格族 gn5 GPU计算型实例规格族 gn5i GPU计算型实例规格族 gn4 GPU可视化计算型实例规格族 ga1 FPGA计算型实例规格族 f1 FPGA计算型实例规格族 f2 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)实例规格族群,包括: 高主频型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmhfg5 计算型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmc4 通用型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmg5 高主频型超级计算集群实例规格族 scch5 通用型超级计算集群实例规格族 sccg5 入门级x86计算规格族群,包括: 突发性能实例规格族 t5 上一代入门级实例规格族 xn4/n4/mn4/e4 通用型实例规格族 g5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 各种类型和规模的企业级应用 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 数据分析和计算 计算集群、依赖内存的数据处理 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.g5.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.g5.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.g5.2xlarge 8 32.0 无 2.5 80 2 4 ecs.g5.3xlarge 12 48.0 无 4.0 90 4 6 ecs.g5.4xlarge 16 64.0 无 5.0 100 4 8 ecs.g5.6xlarge 24 96.0 无 7.5 150 6 8 ecs.g5.8xlarge 32 128.0 无 10.0 200 8 8 ecs.g5.16xlarge 64 256.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 通用网络增强型实例规格族 sn2ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 各种类型和规模的企业级应用 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 数据分析和计算 计算集群、依赖内存的数据处理 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sn2ne.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.sn2ne.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.sn2ne.2xlarge 8 32.0 无 2.0 100 4 4 ecs.sn2ne.3xlarge 12 48.0 无 2.5 130 4 6 ecs.sn2ne.4xlarge 16 64.0 无 3.0 160 4 8 ecs.sn2ne.6xlarge 24 96.0 无 4.5 200 6 8 ecs.sn2ne.8xlarge 32 128.0 无 6.0 250 8 8 ecs.sn2ne.14xlarge 56 224.0 无 10.0 450 14 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 密集计算型实例规格族 ic5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:1 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Web前端服务器 数据分析、批量计算、视频编码 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 大型多人在线游戏(MMO)前端 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ic5.large 2 2.0 无 1.0 30 2 2 ecs.ic5.xlarge 4 4.0 无 1.5 50 2 3 ecs.ic5.2xlarge 8 8.0 无 2.5 80 2 4 ecs.ic5.3xlarge 12 12.0 无 4.0 90 4 6 ecs.ic5.4xlarge 16 16.0 无 5.0 100 4 8 回到目录 查看其他实例规格族。 计算型实例规格族 c5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 Web前端服务器 大型多人在线游戏(MMO)前端 数据分析、批量计算、视频编码 高性能科学和工程应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.c5.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.c5.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.c5.2xlarge 8 16.0 无 2.5 80 2 4 ecs.c5.3xlarge 12 24.0 无 4.0 90 4 6 ecs.c5.4xlarge 16 32.0 无 5.0 100 4 8 ecs.c5.6xlarge 24 48.0 无 7.5 150 6 8 ecs.c5.8xlarge 32 64.0 无 10.0 200 8 8 ecs.c5.16xlarge 64 128.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 计算网络增强型实例规格族 sn1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 Web前端服务器 大型多人在线游戏(MMO)前端 数据分析、批量计算、视频编码 高性能科学和工程应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sn1ne.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.sn1ne.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.sn1ne.2xlarge 8 16.0 无 2.0 100 4 4 ecs.sn1ne.3xlarge 12 24.0 无 2.5 130 4 6 ecs.sn1ne.4xlarge 16 32.0 无 3.0 160 4 8 ecs.sn1ne.6xlarge 24 48.0 无 4.5 200 6 8 ecs.sn1ne.8xlarge 32 64.0 无 6.0 250 8 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 内存型实例规格族 r5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.r5.large 2 16.0 无 1.0 30 2 2 ecs.r5.xlarge 4 32.0 无 1.5 50 2 3 ecs.r5.2xlarge 8 64.0 无 2.5 80 2 4 ecs.r5.3xlarge 12 96.0 无 4.0 90 4 6 ecs.r5.4xlarge 16 128.0 无 5.0 100 4 8 ecs.r5.6xlarge 24 192.0 无 7.5 150 6 8 ecs.r5.8xlarge 32 256.0 无 10.0 200 8 8 ecs.r5.16xlarge 64 512.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 内存增强型实例规格族 re4 规格族特点 仅支持SSD云盘和高效云盘 I/O优化实例 针对高性能数据库、内存数据库和其他内存密集型企业应用程序进行了优化 处理器:2.2 GHz主频的Intel Xeon E7 8880 v4(Broadwell),最大睿频2.4 GHz,计算性能稳定 处理器与内存配比为1:12,高内存资源占比,最大支持1920.0 GiB内存 ecs.re4.20xlarge规格已经通过SAP HANA认证 适用场景: 高性能数据库、内存型数据库(如SAP HANA等) 内存密集型应用 大数据处理引擎(例如Apache Spark或Presto) 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.re4.20xlarge 80 960.0 无 15.0 200 16 8 ecs.re4.40xlarge 160 1920.0 无 30.0 450 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 内存网络增强型实例规格族 se1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:8 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.se1ne.large 2 16.0 无 1.0 30 2 2 ecs.se1ne.xlarge 4 32.0 无 1.5 50 2 3 ecs.se1ne.2xlarge 8 64.0 无 2.0 100 4 4 ecs.se1ne.3xlarge 12 96.0 无 2.5 130 4 6 ecs.se1ne.4xlarge 16 128.0 无 3.0 160 4 8 ecs.se1ne.6xlarge 24 192.0 无 4.5 200 6 8 ecs.se1ne.8xlarge 32 256.0 无 6.0 250 8 8 ecs.se1ne.14xlarge 56 480.0 无 10.0 450 14 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 内存型实例规格族 se1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:8 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.se1.large 2 16.0 无 0.5 10 1 2 ecs.se1.xlarge 4 32.0 无 0.8 20 1 3 ecs.se1.2xlarge 8 64.0 无 1.5 40 1 4 ecs.se1.4xlarge 16 128.0 无 3.0 50 2 8 ecs.se1.8xlarge 32 256.0 无 6.0 80 3 8 ecs.se1.14xlarge 56 480.0 无 10.0 120 4 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 大数据网络增强型实例规格族 d1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 实例配备大容量、高吞吐SATA HDD本地盘,辅以最大35 Gbit/s实例间网络带宽 处理器与内存配比为1:4,为大数据场景设计 处理器:2.5 GHz 主频的 Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Hadoop MapReduce/HDFS/Hive/HBase等 Spark内存计算/MLlib等 互联网行业、金融行业等有大数据计算与存储分析需求的行业客户,进行海量数据存储和计算的业务场景 Elasticsearch、日志等 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.d1ne.2xlarge 8 32.0 4 * 5500 6.0 100 4 4 ecs.d1ne.4xlarge 16 64.0 8 * 5500 12.0 160 4 8 ecs.d1ne.6xlarge 24 96.0 12 * 5500 16.0 200 6 8 ecs.d1ne.8xlarge 32 128.0 16 * 5500 20.0 250 8 8 ecs.d1ne.14xlarge 56 224.0 28 * 5500 35.0 450 14 8 说明 d1ne 规格族暂不支持变更配置。 关于d1ne实例规格族的更多信息,请参见 实例规格族d1和d1ne FAQ。 d1和d1ne实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 大数据型实例规格族 d1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 实例配备大容量、高吞吐SATA HDD本地盘,辅以最大17 Gbit/s实例间网络带宽 处理器与内存配比为1:4,为大数据场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Hadoop MapReduce、HDFS、Hive、HBase等 Spark内存计算、MLlib等 互联网行业、金融行业等有大数据计算与存储分析需求的行业客户,进行海量数据存储和计算的业务场景 Elasticsearch、日志等 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.d1.2xlarge 8 32.0 4 * 5500 3.0 30 1 4 ecs.d1.3xlarge 12 48.0 6 * 5500 4.0 40 1 6 ecs.d1.4xlarge 16 64.0 8 * 5500 6.0 60 2 8 ecs.d1.6xlarge 24 96.0 12 * 5500 8.0 80 2 8 ecs.d1-c8d3.8xlarge 32 128.0 12 * 5500 10.0 100 4 8 ecs.d1.8xlarge 32 128.0 16 * 5500 10.0 100 4 8 ecs.d1-c14d3.14xlarge 56 160.0 12 * 5500 17.0 180 6 8 ecs.d1.14xlarge 56 224.0 28 * 5500 17.0 180 6 8 说明 d1规格族暂不支持变更配置。 关于d1实例规格族的更多信息,请参见 实例规格族d1和d1ne FAQ。 d1和d1ne实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 本地SSD型实例规格族 i2 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 配备高性能(高IOPS、大吞吐、低访问延迟)NVMe SSD本地盘 处理器与内存配比为1:8,为高性能数据库等场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: OLTP、高性能关系型数据库 NoSQL数据库(如Cassandra、MongoDB等) Elasticsearch等搜索场景 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.i2.xlarge 4 32.0 1 * 894 1.0 50 2 3 ecs.i2.2xlarge 8 64.0 1 * 1788 2.0 100 2 4 ecs.i2.4xlarge 16 128.0 2 * 1788 3.0 150 4 8 ecs.i2.8xlarge 32 256.0 4 * 1788 6.0 200 8 8 ecs.i2.16xlarge 64 512.0 8 * 1788 10.0 400 16 8 说明 i2规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 本地SSD型实例规格族 i1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 配备高性能(高IOPS、大吞吐、低访问延迟)NVMe SSD本地盘 处理器与内存配比为1:4,为高性能数据库等场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: OLTP、高性能关系型数据库 NoSQL数据库(如Cassandra、MongoDB等) Elasticsearch等搜索场景 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.i1.xlarge 4 16.0 2 * 104 0.8 20 1 3 ecs.i1.2xlarge 8 32.0 2 * 208 1.5 40 1 4 ecs.i1.3xlarge 12 48.0 2 * 312 2.0 40 1 6 ecs.i1.4xlarge 16 64.0 2 * 416 3.0 50 2 8 ecs.i1-c5d1.4xlarge 16 64.0 2 * 1456 3.0 40 2 8 ecs.i1.6xlarge 24 96.0 2 * 624 4.5 60 2 8 ecs.i1.8xlarge 32 128.0 2 * 832 6.0 80 3 8 ecs.i1-c10d1.8xlarge 32 128.0 2 * 1456 6.0 80 3 8 ecs.i1.14xlarge 56 224.0 2 * 1456 10.0 120 4 8 说明 i1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频计算型实例规格族 hfc5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比为1:2 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.hfc5.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.hfc5.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.hfc5.2xlarge 8 16.0 无 2.0 100 2 4 ecs.hfc5.3xlarge 12 24.0 无 2.5 130 4 6 ecs.hfc5.4xlarge 16 32.0 无 3.0 160 4 8 ecs.hfc5.6xlarge 24 48.0 无 4.5 200 6 8 ecs.hfc5.8xlarge 32 64.0 无 6.0 250 8 8 说明 hfc5规格族内部可以变更配置,hfc5与hfg5规格族之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频通用型实例规格族 hfg5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比为1:4(56 vCPU规格除外) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.hfg5.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.hfg5.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.hfg5.2xlarge 8 32.0 无 2.0 100 2 4 ecs.hfg5.3xlarge 12 48.0 无 2.5 130 4 6 ecs.hfg5.4xlarge 16 64.0 无 3.0 160 4 8 ecs.hfg5.6xlarge 24 96.0 无 4.5 200 6 8 ecs.hfg5.8xlarge 32 128.0 无 6.0 250 8 8 ecs.hfg5.14xlarge 56 160.0 无 10.0 400 14 8 说明 hfg5规格族内部可以变更配置,hfc5与hfg5规格族之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频计算型实例规格族 ce4 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.2 GHz主频的Intel Xeon E5-2667 v4(Broadwell)处理器 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ce4.xlarge 4 32.0 无 1.5 20 1 3 ecs.ce4.2xlarge 8 64.0 无 3.0 40 1 3 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA P100 GPU计算卡 多种CPU和Memory配比 高性能NVMe SSD数据缓存盘 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30.0 440 1 * NVIDIA P100 3.0 30 1 3 ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60.0 440 1 * NVIDIA P100 3.0 40 1 4 ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60.0 880 2 * NVIDIA P100 5.0 100 2 4 ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120.0 880 2 * NVIDIA P100 5.0 100 4 8 ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112.0 440 1 * NVIDIA P100 5.0 100 8 8 ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240.0 1760 4 * NVIDIA P100 10.0 200 8 8 ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224.0 880 2 * NVIDIA P100 10.0 200 14 8 ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480.0 3520 8 * NVIDIA P100 25.0 400 14 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 gn5规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn5i 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA P4 GPU计算卡 处理器与内存配比为1:4 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 多媒体编解码等服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn5i-c2g1.large 2 8.0 无 1 * NVIDIA P4 1.0 10 2 2 ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16.0 无 1 * NVIDIA P4 1.5 20 2 3 ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32.0 无 1 * NVIDIA P4 2.0 40 4 4 ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64.0 无 1 * NVIDIA P4 3.0 80 4 8 ecs.gn5i-c16g1.8xlarge 32 128.0 无 2 * NVIDIA P4 6.0 120 8 8 ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224.0 无 2 * NVIDIA P4 10.0 200 14 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn4 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA M40 GPU计算卡 多种CPU和Memory配比 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景 深度学习 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30.0 无 1 * NVIDIA M40 3.0 30 1 3 ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 60.0 无 1 * NVIDIA M40 3.0 40 1 4 ecs.gn4.8xlarge 32 48.0 无 1 * NVIDIA M40 6.0 80 3 8 ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60.0 无 2 * NVIDIA M40 5.0 50 1 4 ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60.0 无 2 * NVIDIA M40 5.0 50 1 8 ecs.gn4.14xlarge 56 96.0 无 2 * NVIDIA M40 10.0 120 4 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 gn4规格之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU可视化计算型实例规格族 ga1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用AMD S7150 GPU计算卡 CPU和Memory配比为1:2.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 高性能NVMe SSD本地盘 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 渲染、多媒体编解码 机器学习、高性能计算、高性能数据库 其他需要强大并行浮点计算能力的服务器端业务 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ga1.xlarge 4 10.0 1 * 87 0.25 * AMD S7150 1.0 20 1 3 ecs.ga1.2xlarge 8 20.0 1 * 175 0.5 * AMD S7150 1.5 30 1 4 ecs.ga1.4xlarge 16 40.0 1 * 350 1 * AMD S7150 3.0 50 2 8 ecs.ga1.8xlarge 32 80.0 1 * 700 2 * AMD S7150 6.0 80 3 8 ecs.ga1.14xlarge 56 160.0 1 * 1400 4 * AMD S7150 10.0 120 4 8 说明 更多信息,请参见 创建ga1实例。 ga1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 FPGA计算型实例规格族 f1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用Intel ARRIA 10 GX 1150计算卡 CPU和Memory 配比为 1:7.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 基因组学研究 金融分析 图片转码 实时视频处理及安全等计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* FPGA 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.f1-c8f1.2xlarge 8 60.0 无 Intel ARRIA 10 GX 1150 3.0 40 4 4 ecs.f1-c8f1.4xlarge 16 120.0 无 2 * Intel ARRIA 10 GX 1150 5.0 100 4 8 ecs.f1-c28f1.7xlarge 28 112.0 无 Intel ARRIA 10 GX 1150 5.0 200 8 8 ecs.f1-c28f1.14xlarge 56 224.0 无 2 * Intel ARRIA 10 GX 1150 10.0 200 14 8 说明 f1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 FPGA计算型实例规格族 f2 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用Xilinx Kintex UltraScale XCKU115计算卡 CPU和Memory配比为 1:7.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 基因组学研究 金融分析 图片转码 实时视频处理及安全等计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* FPGA 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.f2-c8f1.2xlarge 8 60.0 无 Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 2.0 80 4 4 ecs.f2-c8f1.4xlarge 16 120.0 无 2 * Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 5.0 100 4 8 ecs.f2-c28f1.7xlarge 28 112.0 无 Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 5.0 100 8 8 ecs.f2-c28f1.14xlarge 56 224.0 无 2 * Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 10.0 200 14 8 说明 f2规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmhfg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 处理器:3.7 GHz主频的Intel Xeon E3-1240v6(Skylake),8 vCPU,最大睿频4.1 GHz 高网络性能,200万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 支持Intel SGX加密计算 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 游戏和金融等高性能应用 高性能Web服务器 高性能数据库等企业级应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmhfg5.2xlarge 8 32.0 无 6.0 200 8 6 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 计算型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmc4 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 处理器:2.5 GHz主频Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell),最大睿频2.9 GHz 高网络性能,400万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 第三方虚拟化(包括但不限于Xen、KVM等)、AnyStack(包括但不限于OpenStack、ZStack等) 容器(包括不限于Docker、Clear Container、Pouch等) 中大型企业等重量级数据库应用 视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmc4.8xlarge 32 64.0 无 10.0 400 8 12 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 通用型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),96 vCPU,最大睿频2.7 GHz 高网络性能,450万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 第三方虚拟化(包括但不限于Xen、KVM等)、AnyStack(包括但不限于OpenStack、ZStack等) 容器(包括不限于Docker、Clear Container、Pouch等) 中大型企业等重量级数据库应用 视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmg5.24xlarge 96 384.0 无 10.0 450 8 32 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频型超级计算集群实例规格族 scch5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 同时支持RoCE网络和VPC网络,其中RoCE网络专用于RDMA通信 具备弹性裸金属服务器的所有特性 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比:1:3 适用场景: 大规模机器学习训练 大规模高性能科学计算和仿真计算 大规模数据分析、批量计算、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** RoCE网络(出/入)(Gbit/s) 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.scch5.16xlarge 64 192.0 无 10.0 450 46 8 32 说明 更多SCC的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 通用型超级计算集群实例规格族 sccg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 同时支持RoCE网络和VPC网络,其中RoCE网络专用于RDMA通信 具备弹性裸金属服务器的所有特性 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 处理器与内存配比:1:4 适用场景: 大规模机器学习训练 大规模高性能科学计算和仿真计算 大规模数据分析、批量计算、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** RoCE网络(出/入)(Gbit/s) 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sccg5.24xlarge 96 384.0 无 10.0 450 46 8 32 说明 更多SCC的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 突发性能实例规格族 t5 规格族特点 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon 处理器 搭配DDR4内存 多种处理器和内存配比 可突然提速的vCPU,持续基本性能,受到vCPU积分的限制 计算、内存和网络资源的平衡 仅支持专有网络VPC 适用场景: Web应用服务器 轻负载应用、微服务 开发测试压测服务应用 实例规格 规格 vCPU 内存(GiB) CPU积分/小时 最大CPU积分余额 平均基准CPU计算性能 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.t5-lc2m1.nano 1 0.5 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m1.small 1 1.0 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m2.small 1 2.0 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m2.large 2 4.0 12 288 10% 1 ecs.t5-lc1m4.large 2 8.0 12 288 10% 1 ecs.t5-c1m1.large 2 2.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m2.large 2 4.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m4.large 2 8.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m1.xlarge 4 4.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m2.xlarge 4 8.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m4.xlarge 4 16.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m1.2xlarge 8 8.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m2.2xlarge 8 16.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m4.2xlarge 8 32.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m1.4xlarge 16 16.0 144 1728 15% 2 ecs.t5-c1m2.4xlarge 16 32.0 144 1728 15% 2 说明 关于t5实例的更多信息,请参见 突发性能实例。 t5实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 上一代入门级实例规格族 xn4/n4/mn4/e4 规格族特点 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 搭配DDR4内存 多种处理器和内存配比 规格族 特点 vCPU : 内存 适用场景 xn4 共享基本型实例 1:1 Web应用前端机 轻负载应用、微服务 开发测试压测服务应用 n4 共享计算型实例 1:2 网站和Web应用程序 开发环境、构建服务器、代码存储库、微服务、测试和暂存环境 轻量级企业应用 mn4 共享通用型实例 1:4 网站和Web应用程序 轻量级数据库、缓存 综合应用,轻量级企业服务 e4 共享内存型实例 1:8 大内存应用 轻量级数据库、缓存 说明 四种共享实例规格族(xn4、n4、mn4、e4)之间以及规格族内部可以变更配置。 xn4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.xn4.small 1 1.0 无 0.5 5 1 1 n4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.n4.small 1 2.0 无 0.5 5 1 1 ecs.n4.large 2 4.0 无 0.5 10 1 1 ecs.n4.xlarge 4 8.0 无 0.8 15 1 2 ecs.n4.2xlarge 8 16.0 无 1.2 30 1 2 ecs.n4.4xlarge 16 32.0 无 2.5 40 1 2 ecs.n4.8xlarge 32 64.0 无 5.0 50 1 2 mn4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.mn4.small 1 4.0 无 0.5 5 1 1 ecs.mn4.large 2 8.0 无 0.5 10 1 1 ecs.mn4.xlarge 4 16.0 无 0.8 15 1 2 ecs.mn4.2xlarge 8 32.0 无 1.2 30 1 2 ecs.mn4.4xlarge 16 64.0 无 2.5 40 1 2 ecs.mn4.8xlarge 32 128.0 无 5 50 2 8 e4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.e4.small 1 8.0 无 0.5 5 1 1 ecs.e4.large 2 16.0 无 0.5 10 1 1 ecs.e4.xlarge 4 32.0 无 0.8 15 1 2 ecs.e4.2xlarge 8 64.0 无 1.2 30 1 3 ecs.e4.4xlarge 16 128.0 无 2.5 40 1 8 回到目录 查看其他实例规格族。 * 数据缓存盘,或者本地存储,是指挂载在云服务器ECS所在物理机(宿主机)上的本地磁盘,是一种临时块存储。在释放实例计算资源(CPU + 内存)、宕机迁移等情况下,本地存储上的数据会丢失。更详细的信息,请参见 本地盘。 ** 指出方向或入方向的最大PPS。网络收发包测试方法,请参见 网络性能测试方法。 *** 当前规格支持的最大网卡队列数。CentOS 7.3镜像默认采用最大网卡队列数。 **** vCPU核数不小于2的企业级实例规格支持弹性网卡。vCPU核数不小于4的入门级实例规格支持弹性网卡。关于弹性网卡的更多信息,请参见 弹性网卡。
2019-12-01 22:57:08 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 您可以了解目前在售的所有ECS实例规格族的信息,包括每种规格族的特点、在售规格和适用场景。 实例是能够为您的业务提供计算服务的最小单位,它是以一定的规格来为您提供相应的计算能力的。 根据业务场景和使用场景,ECS实例可以分为多种规格族。同一个规格族里,根据CPU和内存的配置,可以分为多种不同的规格。 ECS实例规格定义了实例的CPU和内存(包括CPU型号、主频等)这两个基本属性。但是,ECS实例只有同时配合块存储、镜像和网络类型,才能唯一确定一台实例的具体服务形态。 说明 各个地域可供售卖的实例规格不一定完全相同。请以 实例创建页面 上显示的信息为准。 根据是否适合对业务稳定性具有高要求的严肃企业场景,云服务器ECS实例规格族可分为企业级实例规格族和入门级实例规格族。企业级实例具有性能稳定且资源独享的特点,在企业级实例中,每一个vCPU都对应一个Intel Xeon处理器核心的超线程。关于两者的区别,请参见 企业级实例与入门级实例 FAQ。 目前在售的、主推的、非主推的以及停售的实例规格族信息,请参见 实例概述。 说明 如果您使用的是sn2、sn1、t1、s1、s2、s3、m1、m2、c1、c2、c4、cm4、n1、n2或e3,请参见 已停售的实例规格。 根据系统架构以及使用场景,ECS实例规格族可以分为: 企业级x86计算规格族群,包括: 通用型实例规格族 g5 通用网络增强型实例规格族 sn2ne 密集计算型实例规格族 ic5 计算型实例规格族 c5 计算网络增强型实例规格族 sn1ne 内存型实例规格族 r5 内存增强型实例规格族 re4 内存网络增强型实例规格族 se1ne 内存型实例规格族 se1 大数据网络增强型实例规格族 d1ne 大数据型实例规格族 d1 本地SSD型实例规格族 i2 本地SSD型实例规格族 i1 高主频计算型实例规格族 hfc5 高主频通用型实例规格族 hfg5 高主频计算型实例规格族 ce4 企业级异构计算规格族群 ,包括: GPU计算型实例规格族 gn5 GPU计算型实例规格族 gn5i GPU计算型实例规格族 gn4 GPU可视化计算型实例规格族 ga1 FPGA计算型实例规格族 f1 FPGA计算型实例规格族 f2 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)实例规格族群,包括: 高主频型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmhfg5 计算型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmc4 通用型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmg5 高主频型超级计算集群实例规格族 scch5 通用型超级计算集群实例规格族 sccg5 入门级x86计算规格族群,包括: 突发性能实例规格族 t5 上一代入门级实例规格族 xn4/n4/mn4/e4 通用型实例规格族 g5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 各种类型和规模的企业级应用 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 数据分析和计算 计算集群、依赖内存的数据处理 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.g5.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.g5.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.g5.2xlarge 8 32.0 无 2.5 80 2 4 ecs.g5.3xlarge 12 48.0 无 4.0 90 4 6 ecs.g5.4xlarge 16 64.0 无 5.0 100 4 8 ecs.g5.6xlarge 24 96.0 无 7.5 150 6 8 ecs.g5.8xlarge 32 128.0 无 10.0 200 8 8 ecs.g5.16xlarge 64 256.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 通用网络增强型实例规格族 sn2ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 各种类型和规模的企业级应用 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 数据分析和计算 计算集群、依赖内存的数据处理 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sn2ne.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.sn2ne.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.sn2ne.2xlarge 8 32.0 无 2.0 100 4 4 ecs.sn2ne.3xlarge 12 48.0 无 2.5 130 4 6 ecs.sn2ne.4xlarge 16 64.0 无 3.0 160 4 8 ecs.sn2ne.6xlarge 24 96.0 无 4.5 200 6 8 ecs.sn2ne.8xlarge 32 128.0 无 6.0 250 8 8 ecs.sn2ne.14xlarge 56 224.0 无 10.0 450 14 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 密集计算型实例规格族 ic5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:1 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Web前端服务器 数据分析、批量计算、视频编码 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 大型多人在线游戏(MMO)前端 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ic5.large 2 2.0 无 1.0 30 2 2 ecs.ic5.xlarge 4 4.0 无 1.5 50 2 3 ecs.ic5.2xlarge 8 8.0 无 2.5 80 2 4 ecs.ic5.3xlarge 12 12.0 无 4.0 90 4 6 ecs.ic5.4xlarge 16 16.0 无 5.0 100 4 8 回到目录 查看其他实例规格族。 计算型实例规格族 c5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 Web前端服务器 大型多人在线游戏(MMO)前端 数据分析、批量计算、视频编码 高性能科学和工程应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.c5.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.c5.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.c5.2xlarge 8 16.0 无 2.5 80 2 4 ecs.c5.3xlarge 12 24.0 无 4.0 90 4 6 ecs.c5.4xlarge 16 32.0 无 5.0 100 4 8 ecs.c5.6xlarge 24 48.0 无 7.5 150 6 8 ecs.c5.8xlarge 32 64.0 无 10.0 200 8 8 ecs.c5.16xlarge 64 128.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 计算网络增强型实例规格族 sn1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 Web前端服务器 大型多人在线游戏(MMO)前端 数据分析、批量计算、视频编码 高性能科学和工程应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sn1ne.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.sn1ne.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.sn1ne.2xlarge 8 16.0 无 2.0 100 4 4 ecs.sn1ne.3xlarge 12 24.0 无 2.5 130 4 6 ecs.sn1ne.4xlarge 16 32.0 无 3.0 160 4 8 ecs.sn1ne.6xlarge 24 48.0 无 4.5 200 6 8 ecs.sn1ne.8xlarge 32 64.0 无 6.0 250 8 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 内存型实例规格族 r5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.r5.large 2 16.0 无 1.0 30 2 2 ecs.r5.xlarge 4 32.0 无 1.5 50 2 3 ecs.r5.2xlarge 8 64.0 无 2.5 80 2 4 ecs.r5.3xlarge 12 96.0 无 4.0 90 4 6 ecs.r5.4xlarge 16 128.0 无 5.0 100 4 8 ecs.r5.6xlarge 24 192.0 无 7.5 150 6 8 ecs.r5.8xlarge 32 256.0 无 10.0 200 8 8 ecs.r5.16xlarge 64 512.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 内存增强型实例规格族 re4 规格族特点 仅支持SSD云盘和高效云盘 I/O优化实例 针对高性能数据库、内存数据库和其他内存密集型企业应用程序进行了优化 处理器:2.2 GHz主频的Intel Xeon E7 8880 v4(Broadwell),最大睿频2.4 GHz,计算性能稳定 处理器与内存配比为1:12,高内存资源占比,最大支持1920.0 GiB内存 ecs.re4.20xlarge规格已经通过SAP HANA认证 适用场景: 高性能数据库、内存型数据库(如SAP HANA等) 内存密集型应用 大数据处理引擎(例如Apache Spark或Presto) 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.re4.20xlarge 80 960.0 无 15.0 200 16 8 ecs.re4.40xlarge 160 1920.0 无 30.0 450 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 内存网络增强型实例规格族 se1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:8 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.se1ne.large 2 16.0 无 1.0 30 2 2 ecs.se1ne.xlarge 4 32.0 无 1.5 50 2 3 ecs.se1ne.2xlarge 8 64.0 无 2.0 100 4 4 ecs.se1ne.3xlarge 12 96.0 无 2.5 130 4 6 ecs.se1ne.4xlarge 16 128.0 无 3.0 160 4 8 ecs.se1ne.6xlarge 24 192.0 无 4.5 200 6 8 ecs.se1ne.8xlarge 32 256.0 无 6.0 250 8 8 ecs.se1ne.14xlarge 56 480.0 无 10.0 450 14 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 内存型实例规格族 se1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:8 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.se1.large 2 16.0 无 0.5 10 1 2 ecs.se1.xlarge 4 32.0 无 0.8 20 1 3 ecs.se1.2xlarge 8 64.0 无 1.5 40 1 4 ecs.se1.4xlarge 16 128.0 无 3.0 50 2 8 ecs.se1.8xlarge 32 256.0 无 6.0 80 3 8 ecs.se1.14xlarge 56 480.0 无 10.0 120 4 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 大数据网络增强型实例规格族 d1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 实例配备大容量、高吞吐SATA HDD本地盘,辅以最大35 Gbit/s实例间网络带宽 处理器与内存配比为1:4,为大数据场景设计 处理器:2.5 GHz 主频的 Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Hadoop MapReduce/HDFS/Hive/HBase等 Spark内存计算/MLlib等 互联网行业、金融行业等有大数据计算与存储分析需求的行业客户,进行海量数据存储和计算的业务场景 Elasticsearch、日志等 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.d1ne.2xlarge 8 32.0 4 * 5500 6.0 100 4 4 ecs.d1ne.4xlarge 16 64.0 8 * 5500 12.0 160 4 8 ecs.d1ne.6xlarge 24 96.0 12 * 5500 16.0 200 6 8 ecs.d1ne.8xlarge 32 128.0 16 * 5500 20.0 250 8 8 ecs.d1ne.14xlarge 56 224.0 28 * 5500 35.0 450 14 8 说明 d1ne 规格族暂不支持变更配置。 关于d1ne实例规格族的更多信息,请参见 实例规格族d1和d1ne FAQ。 d1和d1ne实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 大数据型实例规格族 d1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 实例配备大容量、高吞吐SATA HDD本地盘,辅以最大17 Gbit/s实例间网络带宽 处理器与内存配比为1:4,为大数据场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Hadoop MapReduce、HDFS、Hive、HBase等 Spark内存计算、MLlib等 互联网行业、金融行业等有大数据计算与存储分析需求的行业客户,进行海量数据存储和计算的业务场景 Elasticsearch、日志等 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.d1.2xlarge 8 32.0 4 * 5500 3.0 30 1 4 ecs.d1.3xlarge 12 48.0 6 * 5500 4.0 40 1 6 ecs.d1.4xlarge 16 64.0 8 * 5500 6.0 60 2 8 ecs.d1.6xlarge 24 96.0 12 * 5500 8.0 80 2 8 ecs.d1-c8d3.8xlarge 32 128.0 12 * 5500 10.0 100 4 8 ecs.d1.8xlarge 32 128.0 16 * 5500 10.0 100 4 8 ecs.d1-c14d3.14xlarge 56 160.0 12 * 5500 17.0 180 6 8 ecs.d1.14xlarge 56 224.0 28 * 5500 17.0 180 6 8 说明 d1规格族暂不支持变更配置。 关于d1实例规格族的更多信息,请参见 实例规格族d1和d1ne FAQ。 d1和d1ne实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 本地SSD型实例规格族 i2 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 配备高性能(高IOPS、大吞吐、低访问延迟)NVMe SSD本地盘 处理器与内存配比为1:8,为高性能数据库等场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: OLTP、高性能关系型数据库 NoSQL数据库(如Cassandra、MongoDB等) Elasticsearch等搜索场景 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.i2.xlarge 4 32.0 1 * 894 1.0 50 2 3 ecs.i2.2xlarge 8 64.0 1 * 1788 2.0 100 2 4 ecs.i2.4xlarge 16 128.0 2 * 1788 3.0 150 4 8 ecs.i2.8xlarge 32 256.0 4 * 1788 6.0 200 8 8 ecs.i2.16xlarge 64 512.0 8 * 1788 10.0 400 16 8 说明 i2规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 本地SSD型实例规格族 i1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 配备高性能(高IOPS、大吞吐、低访问延迟)NVMe SSD本地盘 处理器与内存配比为1:4,为高性能数据库等场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: OLTP、高性能关系型数据库 NoSQL数据库(如Cassandra、MongoDB等) Elasticsearch等搜索场景 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.i1.xlarge 4 16.0 2 * 104 0.8 20 1 3 ecs.i1.2xlarge 8 32.0 2 * 208 1.5 40 1 4 ecs.i1.3xlarge 12 48.0 2 * 312 2.0 40 1 6 ecs.i1.4xlarge 16 64.0 2 * 416 3.0 50 2 8 ecs.i1-c5d1.4xlarge 16 64.0 2 * 1456 3.0 40 2 8 ecs.i1.6xlarge 24 96.0 2 * 624 4.5 60 2 8 ecs.i1.8xlarge 32 128.0 2 * 832 6.0 80 3 8 ecs.i1-c10d1.8xlarge 32 128.0 2 * 1456 6.0 80 3 8 ecs.i1.14xlarge 56 224.0 2 * 1456 10.0 120 4 8 说明 i1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频计算型实例规格族 hfc5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比为1:2 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.hfc5.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.hfc5.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.hfc5.2xlarge 8 16.0 无 2.0 100 2 4 ecs.hfc5.3xlarge 12 24.0 无 2.5 130 4 6 ecs.hfc5.4xlarge 16 32.0 无 3.0 160 4 8 ecs.hfc5.6xlarge 24 48.0 无 4.5 200 6 8 ecs.hfc5.8xlarge 32 64.0 无 6.0 250 8 8 说明 hfc5规格族内部可以变更配置,hfc5与hfg5规格族之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频通用型实例规格族 hfg5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比为1:4(56 vCPU规格除外) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.hfg5.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.hfg5.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.hfg5.2xlarge 8 32.0 无 2.0 100 2 4 ecs.hfg5.3xlarge 12 48.0 无 2.5 130 4 6 ecs.hfg5.4xlarge 16 64.0 无 3.0 160 4 8 ecs.hfg5.6xlarge 24 96.0 无 4.5 200 6 8 ecs.hfg5.8xlarge 32 128.0 无 6.0 250 8 8 ecs.hfg5.14xlarge 56 160.0 无 10.0 400 14 8 说明 hfg5规格族内部可以变更配置,hfc5与hfg5规格族之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频计算型实例规格族 ce4 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.2 GHz主频的Intel Xeon E5-2667 v4(Broadwell)处理器 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ce4.xlarge 4 32.0 无 1.5 20 1 3 ecs.ce4.2xlarge 8 64.0 无 3.0 40 1 3 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA P100 GPU计算卡 多种CPU和Memory配比 高性能NVMe SSD数据缓存盘 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30.0 440 1 * NVIDIA P100 3.0 30 1 3 ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60.0 440 1 * NVIDIA P100 3.0 40 1 4 ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60.0 880 2 * NVIDIA P100 5.0 100 2 4 ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120.0 880 2 * NVIDIA P100 5.0 100 4 8 ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112.0 440 1 * NVIDIA P100 5.0 100 8 8 ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240.0 1760 4 * NVIDIA P100 10.0 200 8 8 ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224.0 880 2 * NVIDIA P100 10.0 200 14 8 ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480.0 3520 8 * NVIDIA P100 25.0 400 14 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 gn5规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn5i 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA P4 GPU计算卡 处理器与内存配比为1:4 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 多媒体编解码等服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn5i-c2g1.large 2 8.0 无 1 * NVIDIA P4 1.0 10 2 2 ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16.0 无 1 * NVIDIA P4 1.5 20 2 3 ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32.0 无 1 * NVIDIA P4 2.0 40 4 4 ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64.0 无 1 * NVIDIA P4 3.0 80 4 8 ecs.gn5i-c16g1.8xlarge 32 128.0 无 2 * NVIDIA P4 6.0 120 8 8 ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224.0 无 2 * NVIDIA P4 10.0 200 14 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn4 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA M40 GPU计算卡 多种CPU和Memory配比 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景 深度学习 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30.0 无 1 * NVIDIA M40 3.0 30 1 3 ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 60.0 无 1 * NVIDIA M40 3.0 40 1 4 ecs.gn4.8xlarge 32 48.0 无 1 * NVIDIA M40 6.0 80 3 8 ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60.0 无 2 * NVIDIA M40 5.0 50 1 4 ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60.0 无 2 * NVIDIA M40 5.0 50 1 8 ecs.gn4.14xlarge 56 96.0 无 2 * NVIDIA M40 10.0 120 4 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 gn4规格之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU可视化计算型实例规格族 ga1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用AMD S7150 GPU计算卡 CPU和Memory配比为1:2.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 高性能NVMe SSD本地盘 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 渲染、多媒体编解码 机器学习、高性能计算、高性能数据库 其他需要强大并行浮点计算能力的服务器端业务 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ga1.xlarge 4 10.0 1 * 87 0.25 * AMD S7150 1.0 20 1 3 ecs.ga1.2xlarge 8 20.0 1 * 175 0.5 * AMD S7150 1.5 30 1 4 ecs.ga1.4xlarge 16 40.0 1 * 350 1 * AMD S7150 3.0 50 2 8 ecs.ga1.8xlarge 32 80.0 1 * 700 2 * AMD S7150 6.0 80 3 8 ecs.ga1.14xlarge 56 160.0 1 * 1400 4 * AMD S7150 10.0 120 4 8 说明 更多信息,请参见 创建ga1实例。 ga1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 FPGA计算型实例规格族 f1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用Intel ARRIA 10 GX 1150计算卡 CPU和Memory 配比为 1:7.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 基因组学研究 金融分析 图片转码 实时视频处理及安全等计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* FPGA 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.f1-c8f1.2xlarge 8 60.0 无 Intel ARRIA 10 GX 1150 3.0 40 4 4 ecs.f1-c8f1.4xlarge 16 120.0 无 2 * Intel ARRIA 10 GX 1150 5.0 100 4 8 ecs.f1-c28f1.7xlarge 28 112.0 无 Intel ARRIA 10 GX 1150 5.0 200 8 8 ecs.f1-c28f1.14xlarge 56 224.0 无 2 * Intel ARRIA 10 GX 1150 10.0 200 14 8 说明 f1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 FPGA计算型实例规格族 f2 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用Xilinx Kintex UltraScale XCKU115计算卡 CPU和Memory配比为 1:7.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 基因组学研究 金融分析 图片转码 实时视频处理及安全等计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* FPGA 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.f2-c8f1.2xlarge 8 60.0 无 Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 2.0 80 4 4 ecs.f2-c8f1.4xlarge 16 120.0 无 2 * Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 5.0 100 4 8 ecs.f2-c28f1.7xlarge 28 112.0 无 Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 5.0 100 8 8 ecs.f2-c28f1.14xlarge 56 224.0 无 2 * Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 10.0 200 14 8 说明 f2规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmhfg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 处理器:3.7 GHz主频的Intel Xeon E3-1240v6(Skylake),8 vCPU,最大睿频4.1 GHz 高网络性能,200万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 支持Intel SGX加密计算 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 游戏和金融等高性能应用 高性能Web服务器 高性能数据库等企业级应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmhfg5.2xlarge 8 32.0 无 6.0 200 8 6 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 计算型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmc4 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 处理器:2.5 GHz主频Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell),最大睿频2.9 GHz 高网络性能,400万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 第三方虚拟化(包括但不限于Xen、KVM等)、AnyStack(包括但不限于OpenStack、ZStack等) 容器(包括不限于Docker、Clear Container、Pouch等) 中大型企业等重量级数据库应用 视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmc4.8xlarge 32 64.0 无 10.0 400 8 12 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 通用型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),96 vCPU,最大睿频2.7 GHz 高网络性能,450万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 第三方虚拟化(包括但不限于Xen、KVM等)、AnyStack(包括但不限于OpenStack、ZStack等) 容器(包括不限于Docker、Clear Container、Pouch等) 中大型企业等重量级数据库应用 视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmg5.24xlarge 96 384.0 无 10.0 450 8 32 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频型超级计算集群实例规格族 scch5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 同时支持RoCE网络和VPC网络,其中RoCE网络专用于RDMA通信 具备弹性裸金属服务器的所有特性 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比:1:3 适用场景: 大规模机器学习训练 大规模高性能科学计算和仿真计算 大规模数据分析、批量计算、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** RoCE网络(出/入)(Gbit/s) 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.scch5.16xlarge 64 192.0 无 10.0 450 46 8 32 说明 更多SCC的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 通用型超级计算集群实例规格族 sccg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 同时支持RoCE网络和VPC网络,其中RoCE网络专用于RDMA通信 具备弹性裸金属服务器的所有特性 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 处理器与内存配比:1:4 适用场景: 大规模机器学习训练 大规模高性能科学计算和仿真计算 大规模数据分析、批量计算、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** RoCE网络(出/入)(Gbit/s) 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sccg5.24xlarge 96 384.0 无 10.0 450 46 8 32 说明 更多SCC的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 突发性能实例规格族 t5 规格族特点 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon 处理器 搭配DDR4内存 多种处理器和内存配比 可突然提速的vCPU,持续基本性能,受到vCPU积分的限制 计算、内存和网络资源的平衡 仅支持专有网络VPC 适用场景: Web应用服务器 轻负载应用、微服务 开发测试压测服务应用 实例规格 规格 vCPU 内存(GiB) CPU积分/小时 最大CPU积分余额 平均基准CPU计算性能 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.t5-lc2m1.nano 1 0.5 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m1.small 1 1.0 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m2.small 1 2.0 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m2.large 2 4.0 12 288 10% 1 ecs.t5-lc1m4.large 2 8.0 12 288 10% 1 ecs.t5-c1m1.large 2 2.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m2.large 2 4.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m4.large 2 8.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m1.xlarge 4 4.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m2.xlarge 4 8.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m4.xlarge 4 16.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m1.2xlarge 8 8.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m2.2xlarge 8 16.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m4.2xlarge 8 32.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m1.4xlarge 16 16.0 144 1728 15% 2 ecs.t5-c1m2.4xlarge 16 32.0 144 1728 15% 2 说明 关于t5实例的更多信息,请参见 突发性能实例。 t5实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 上一代入门级实例规格族 xn4/n4/mn4/e4 规格族特点 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 搭配DDR4内存 多种处理器和内存配比 规格族 特点 vCPU : 内存 适用场景 xn4 共享基本型实例 1:1 Web应用前端机 轻负载应用、微服务 开发测试压测服务应用 n4 共享计算型实例 1:2 网站和Web应用程序 开发环境、构建服务器、代码存储库、微服务、测试和暂存环境 轻量级企业应用 mn4 共享通用型实例 1:4 网站和Web应用程序 轻量级数据库、缓存 综合应用,轻量级企业服务 e4 共享内存型实例 1:8 大内存应用 轻量级数据库、缓存 说明 四种共享实例规格族(xn4、n4、mn4、e4)之间以及规格族内部可以变更配置。 xn4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.xn4.small 1 1.0 无 0.5 5 1 1 n4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.n4.small 1 2.0 无 0.5 5 1 1 ecs.n4.large 2 4.0 无 0.5 10 1 1 ecs.n4.xlarge 4 8.0 无 0.8 15 1 2 ecs.n4.2xlarge 8 16.0 无 1.2 30 1 2 ecs.n4.4xlarge 16 32.0 无 2.5 40 1 2 ecs.n4.8xlarge 32 64.0 无 5.0 50 1 2 mn4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.mn4.small 1 4.0 无 0.5 5 1 1 ecs.mn4.large 2 8.0 无 0.5 10 1 1 ecs.mn4.xlarge 4 16.0 无 0.8 15 1 2 ecs.mn4.2xlarge 8 32.0 无 1.2 30 1 2 ecs.mn4.4xlarge 16 64.0 无 2.5 40 1 2 ecs.mn4.8xlarge 32 128.0 无 5 50 2 8 e4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.e4.small 1 8.0 无 0.5 5 1 1 ecs.e4.large 2 16.0 无 0.5 10 1 1 ecs.e4.xlarge 4 32.0 无 0.8 15 1 2 ecs.e4.2xlarge 8 64.0 无 1.2 30 1 3 ecs.e4.4xlarge 16 128.0 无 2.5 40 1 8 回到目录 查看其他实例规格族。 * 数据缓存盘,或者本地存储,是指挂载在云服务器ECS所在物理机(宿主机)上的本地磁盘,是一种临时块存储。在释放实例计算资源(CPU + 内存)、宕机迁移等情况下,本地存储上的数据会丢失。更详细的信息,请参见 本地盘。 ** 指出方向或入方向的最大PPS。网络收发包测试方法,请参见 网络性能测试方法。 *** 当前规格支持的最大网卡队列数。CentOS 7.3镜像默认采用最大网卡队列数。 **** vCPU核数不小于2的企业级实例规格支持弹性网卡。vCPU核数不小于4的入门级实例规格支持弹性网卡。关于弹性网卡的更多信息,请参见 弹性网卡。
2019-12-01 22:57:06 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 您可以了解目前在售的所有ECS实例规格族的信息,包括每种规格族的特点、在售规格和适用场景。 实例是能够为您的业务提供计算服务的最小单位,它是以一定的规格来为您提供相应的计算能力的。 根据业务场景和使用场景,ECS实例可以分为多种规格族。同一个规格族里,根据CPU和内存的配置,可以分为多种不同的规格。 ECS实例规格定义了实例的CPU和内存(包括CPU型号、主频等)这两个基本属性。但是,ECS实例只有同时配合块存储、镜像和网络类型,才能唯一确定一台实例的具体服务形态。 说明 各个地域可供售卖的实例规格不一定完全相同。请以 实例创建页面 上显示的信息为准。 根据是否适合对业务稳定性具有高要求的严肃企业场景,云服务器ECS实例规格族可分为企业级实例规格族和入门级实例规格族。企业级实例具有性能稳定且资源独享的特点,在企业级实例中,每一个vCPU都对应一个Intel Xeon处理器核心的超线程。关于两者的区别,请参见 企业级实例与入门级实例 FAQ。 目前在售的、主推的、非主推的以及停售的实例规格族信息,请参见 实例概述。 说明 如果您使用的是sn2、sn1、t1、s1、s2、s3、m1、m2、c1、c2、c4、cm4、n1、n2或e3,请参见 已停售的实例规格。 根据系统架构以及使用场景,ECS实例规格族可以分为: 企业级x86计算规格族群,包括: 通用型实例规格族 g5 通用网络增强型实例规格族 sn2ne 密集计算型实例规格族 ic5 计算型实例规格族 c5 计算网络增强型实例规格族 sn1ne 内存型实例规格族 r5 内存增强型实例规格族 re4 内存网络增强型实例规格族 se1ne 内存型实例规格族 se1 大数据网络增强型实例规格族 d1ne 大数据型实例规格族 d1 本地SSD型实例规格族 i2 本地SSD型实例规格族 i1 高主频计算型实例规格族 hfc5 高主频通用型实例规格族 hfg5 高主频计算型实例规格族 ce4 企业级异构计算规格族群 ,包括: GPU计算型实例规格族 gn5 GPU计算型实例规格族 gn5i GPU计算型实例规格族 gn4 GPU可视化计算型实例规格族 ga1 FPGA计算型实例规格族 f1 FPGA计算型实例规格族 f2 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)实例规格族群,包括: 高主频型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmhfg5 计算型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmc4 通用型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmg5 高主频型超级计算集群实例规格族 scch5 通用型超级计算集群实例规格族 sccg5 入门级x86计算规格族群,包括: 突发性能实例规格族 t5 上一代入门级实例规格族 xn4/n4/mn4/e4 通用型实例规格族 g5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 各种类型和规模的企业级应用 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 数据分析和计算 计算集群、依赖内存的数据处理 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.g5.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.g5.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.g5.2xlarge 8 32.0 无 2.5 80 2 4 ecs.g5.3xlarge 12 48.0 无 4.0 90 4 6 ecs.g5.4xlarge 16 64.0 无 5.0 100 4 8 ecs.g5.6xlarge 24 96.0 无 7.5 150 6 8 ecs.g5.8xlarge 32 128.0 无 10.0 200 8 8 ecs.g5.16xlarge 64 256.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 通用网络增强型实例规格族 sn2ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 各种类型和规模的企业级应用 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 数据分析和计算 计算集群、依赖内存的数据处理 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sn2ne.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.sn2ne.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.sn2ne.2xlarge 8 32.0 无 2.0 100 4 4 ecs.sn2ne.3xlarge 12 48.0 无 2.5 130 4 6 ecs.sn2ne.4xlarge 16 64.0 无 3.0 160 4 8 ecs.sn2ne.6xlarge 24 96.0 无 4.5 200 6 8 ecs.sn2ne.8xlarge 32 128.0 无 6.0 250 8 8 ecs.sn2ne.14xlarge 56 224.0 无 10.0 450 14 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 密集计算型实例规格族 ic5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:1 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Web前端服务器 数据分析、批量计算、视频编码 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 大型多人在线游戏(MMO)前端 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ic5.large 2 2.0 无 1.0 30 2 2 ecs.ic5.xlarge 4 4.0 无 1.5 50 2 3 ecs.ic5.2xlarge 8 8.0 无 2.5 80 2 4 ecs.ic5.3xlarge 12 12.0 无 4.0 90 4 6 ecs.ic5.4xlarge 16 16.0 无 5.0 100 4 8 回到目录 查看其他实例规格族。 计算型实例规格族 c5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 Web前端服务器 大型多人在线游戏(MMO)前端 数据分析、批量计算、视频编码 高性能科学和工程应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.c5.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.c5.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.c5.2xlarge 8 16.0 无 2.5 80 2 4 ecs.c5.3xlarge 12 24.0 无 4.0 90 4 6 ecs.c5.4xlarge 16 32.0 无 5.0 100 4 8 ecs.c5.6xlarge 24 48.0 无 7.5 150 6 8 ecs.c5.8xlarge 32 64.0 无 10.0 200 8 8 ecs.c5.16xlarge 64 128.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 计算网络增强型实例规格族 sn1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 Web前端服务器 大型多人在线游戏(MMO)前端 数据分析、批量计算、视频编码 高性能科学和工程应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sn1ne.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.sn1ne.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.sn1ne.2xlarge 8 16.0 无 2.0 100 4 4 ecs.sn1ne.3xlarge 12 24.0 无 2.5 130 4 6 ecs.sn1ne.4xlarge 16 32.0 无 3.0 160 4 8 ecs.sn1ne.6xlarge 24 48.0 无 4.5 200 6 8 ecs.sn1ne.8xlarge 32 64.0 无 6.0 250 8 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 内存型实例规格族 r5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.r5.large 2 16.0 无 1.0 30 2 2 ecs.r5.xlarge 4 32.0 无 1.5 50 2 3 ecs.r5.2xlarge 8 64.0 无 2.5 80 2 4 ecs.r5.3xlarge 12 96.0 无 4.0 90 4 6 ecs.r5.4xlarge 16 128.0 无 5.0 100 4 8 ecs.r5.6xlarge 24 192.0 无 7.5 150 6 8 ecs.r5.8xlarge 32 256.0 无 10.0 200 8 8 ecs.r5.16xlarge 64 512.0 无 20.0 400 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 内存增强型实例规格族 re4 规格族特点 仅支持SSD云盘和高效云盘 I/O优化实例 针对高性能数据库、内存数据库和其他内存密集型企业应用程序进行了优化 处理器:2.2 GHz主频的Intel Xeon E7 8880 v4(Broadwell),最大睿频2.4 GHz,计算性能稳定 处理器与内存配比为1:12,高内存资源占比,最大支持1920.0 GiB内存 ecs.re4.20xlarge规格已经通过SAP HANA认证 适用场景: 高性能数据库、内存型数据库(如SAP HANA等) 内存密集型应用 大数据处理引擎(例如Apache Spark或Presto) 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.re4.20xlarge 80 960.0 无 15.0 200 16 8 ecs.re4.40xlarge 160 1920.0 无 30.0 450 16 8 回到目录 查看其他实例规格族。 内存网络增强型实例规格族 se1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:8 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell)或Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.se1ne.large 2 16.0 无 1.0 30 2 2 ecs.se1ne.xlarge 4 32.0 无 1.5 50 2 3 ecs.se1ne.2xlarge 8 64.0 无 2.0 100 4 4 ecs.se1ne.3xlarge 12 96.0 无 2.5 130 4 6 ecs.se1ne.4xlarge 16 128.0 无 3.0 160 4 8 ecs.se1ne.6xlarge 24 192.0 无 4.5 200 6 8 ecs.se1ne.8xlarge 32 256.0 无 6.0 250 8 8 ecs.se1ne.14xlarge 56 480.0 无 10.0 450 14 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 内存型实例规格族 se1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:8 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能数据库、内存数据库 数据分析与挖掘、分布式内存缓存 Hadoop、Spark群集以及其他企业大内存需求应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.se1.large 2 16.0 无 0.5 10 1 2 ecs.se1.xlarge 4 32.0 无 0.8 20 1 3 ecs.se1.2xlarge 8 64.0 无 1.5 40 1 4 ecs.se1.4xlarge 16 128.0 无 3.0 50 2 8 ecs.se1.8xlarge 32 256.0 无 6.0 80 3 8 ecs.se1.14xlarge 56 480.0 无 10.0 120 4 8 说明 sn2、sn2ne、sn1、sn1ne、se1和se1ne之间以及规格族内部可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 大数据网络增强型实例规格族 d1ne 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 实例配备大容量、高吞吐SATA HDD本地盘,辅以最大35 Gbit/s实例间网络带宽 处理器与内存配比为1:4,为大数据场景设计 处理器:2.5 GHz 主频的 Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Hadoop MapReduce/HDFS/Hive/HBase等 Spark内存计算/MLlib等 互联网行业、金融行业等有大数据计算与存储分析需求的行业客户,进行海量数据存储和计算的业务场景 Elasticsearch、日志等 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.d1ne.2xlarge 8 32.0 4 * 5500 6.0 100 4 4 ecs.d1ne.4xlarge 16 64.0 8 * 5500 12.0 160 4 8 ecs.d1ne.6xlarge 24 96.0 12 * 5500 16.0 200 6 8 ecs.d1ne.8xlarge 32 128.0 16 * 5500 20.0 250 8 8 ecs.d1ne.14xlarge 56 224.0 28 * 5500 35.0 450 14 8 说明 d1ne 规格族暂不支持变更配置。 关于d1ne实例规格族的更多信息,请参见 实例规格族d1和d1ne FAQ。 d1和d1ne实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 大数据型实例规格族 d1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 实例配备大容量、高吞吐SATA HDD本地盘,辅以最大17 Gbit/s实例间网络带宽 处理器与内存配比为1:4,为大数据场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: Hadoop MapReduce、HDFS、Hive、HBase等 Spark内存计算、MLlib等 互联网行业、金融行业等有大数据计算与存储分析需求的行业客户,进行海量数据存储和计算的业务场景 Elasticsearch、日志等 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.d1.2xlarge 8 32.0 4 * 5500 3.0 30 1 4 ecs.d1.3xlarge 12 48.0 6 * 5500 4.0 40 1 6 ecs.d1.4xlarge 16 64.0 8 * 5500 6.0 60 2 8 ecs.d1.6xlarge 24 96.0 12 * 5500 8.0 80 2 8 ecs.d1-c8d3.8xlarge 32 128.0 12 * 5500 10.0 100 4 8 ecs.d1.8xlarge 32 128.0 16 * 5500 10.0 100 4 8 ecs.d1-c14d3.14xlarge 56 160.0 12 * 5500 17.0 180 6 8 ecs.d1.14xlarge 56 224.0 28 * 5500 17.0 180 6 8 说明 d1规格族暂不支持变更配置。 关于d1实例规格族的更多信息,请参见 实例规格族d1和d1ne FAQ。 d1和d1ne实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 本地SSD型实例规格族 i2 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 配备高性能(高IOPS、大吞吐、低访问延迟)NVMe SSD本地盘 处理器与内存配比为1:8,为高性能数据库等场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: OLTP、高性能关系型数据库 NoSQL数据库(如Cassandra、MongoDB等) Elasticsearch等搜索场景 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.i2.xlarge 4 32.0 1 * 894 1.0 50 2 3 ecs.i2.2xlarge 8 64.0 1 * 1788 2.0 100 2 4 ecs.i2.4xlarge 16 128.0 2 * 1788 3.0 150 4 8 ecs.i2.8xlarge 32 256.0 4 * 1788 6.0 200 8 8 ecs.i2.16xlarge 64 512.0 8 * 1788 10.0 400 16 8 说明 i2规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 本地SSD型实例规格族 i1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 配备高性能(高IOPS、大吞吐、低访问延迟)NVMe SSD本地盘 处理器与内存配比为1:4,为高性能数据库等场景设计 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: OLTP、高性能关系型数据库 NoSQL数据库(如Cassandra、MongoDB等) Elasticsearch等搜索场景 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.i1.xlarge 4 16.0 2 * 104 0.8 20 1 3 ecs.i1.2xlarge 8 32.0 2 * 208 1.5 40 1 4 ecs.i1.3xlarge 12 48.0 2 * 312 2.0 40 1 6 ecs.i1.4xlarge 16 64.0 2 * 416 3.0 50 2 8 ecs.i1-c5d1.4xlarge 16 64.0 2 * 1456 3.0 40 2 8 ecs.i1.6xlarge 24 96.0 2 * 624 4.5 60 2 8 ecs.i1.8xlarge 32 128.0 2 * 832 6.0 80 3 8 ecs.i1-c10d1.8xlarge 32 128.0 2 * 1456 6.0 80 3 8 ecs.i1.14xlarge 56 224.0 2 * 1456 10.0 120 4 8 说明 i1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频计算型实例规格族 hfc5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比为1:2 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.hfc5.large 2 4.0 无 1.0 30 2 2 ecs.hfc5.xlarge 4 8.0 无 1.5 50 2 3 ecs.hfc5.2xlarge 8 16.0 无 2.0 100 2 4 ecs.hfc5.3xlarge 12 24.0 无 2.5 130 4 6 ecs.hfc5.4xlarge 16 32.0 无 3.0 160 4 8 ecs.hfc5.6xlarge 24 48.0 无 4.5 200 6 8 ecs.hfc5.8xlarge 32 64.0 无 6.0 250 8 8 说明 hfc5规格族内部可以变更配置,hfc5与hfg5规格族之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频通用型实例规格族 hfg5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比为1:4(56 vCPU规格除外) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.hfg5.large 2 8.0 无 1.0 30 2 2 ecs.hfg5.xlarge 4 16.0 无 1.5 50 2 3 ecs.hfg5.2xlarge 8 32.0 无 2.0 100 2 4 ecs.hfg5.3xlarge 12 48.0 无 2.5 130 4 6 ecs.hfg5.4xlarge 16 64.0 无 3.0 160 4 8 ecs.hfg5.6xlarge 24 96.0 无 4.5 200 6 8 ecs.hfg5.8xlarge 32 128.0 无 6.0 250 8 8 ecs.hfg5.14xlarge 56 160.0 无 10.0 400 14 8 说明 hfg5规格族内部可以变更配置,hfc5与hfg5规格族之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频计算型实例规格族 ce4 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 计算性能稳定 处理器:3.2 GHz主频的Intel Xeon E5-2667 v4(Broadwell)处理器 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高性能Web前端服务器 高性能科学和工程应用 MMO游戏、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ce4.xlarge 4 32.0 无 1.5 20 1 3 ecs.ce4.2xlarge 8 64.0 无 3.0 40 1 3 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA P100 GPU计算卡 多种CPU和Memory配比 高性能NVMe SSD数据缓存盘 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30.0 440 1 * NVIDIA P100 3.0 30 1 3 ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60.0 440 1 * NVIDIA P100 3.0 40 1 4 ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60.0 880 2 * NVIDIA P100 5.0 100 2 4 ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120.0 880 2 * NVIDIA P100 5.0 100 4 8 ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112.0 440 1 * NVIDIA P100 5.0 100 8 8 ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240.0 1760 4 * NVIDIA P100 10.0 200 8 8 ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224.0 880 2 * NVIDIA P100 10.0 200 14 8 ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480.0 3520 8 * NVIDIA P100 25.0 400 14 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 gn5规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn5i 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA P4 GPU计算卡 处理器与内存配比为1:4 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 多媒体编解码等服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn5i-c2g1.large 2 8.0 无 1 * NVIDIA P4 1.0 10 2 2 ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16.0 无 1 * NVIDIA P4 1.5 20 2 3 ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32.0 无 1 * NVIDIA P4 2.0 40 4 4 ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64.0 无 1 * NVIDIA P4 3.0 80 4 8 ecs.gn5i-c16g1.8xlarge 32 128.0 无 2 * NVIDIA P4 6.0 120 8 8 ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224.0 无 2 * NVIDIA P4 10.0 200 14 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU计算型实例规格族 gn4 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用NVIDIA M40 GPU计算卡 多种CPU和Memory配比 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景 深度学习 科学计算,如计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、环境分析 高性能计算、渲染、多媒体编解码及其他服务器端GPU计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30.0 无 1 * NVIDIA M40 3.0 30 1 3 ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 60.0 无 1 * NVIDIA M40 3.0 40 1 4 ecs.gn4.8xlarge 32 48.0 无 1 * NVIDIA M40 6.0 80 3 8 ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60.0 无 2 * NVIDIA M40 5.0 50 1 4 ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60.0 无 2 * NVIDIA M40 5.0 50 1 8 ecs.gn4.14xlarge 56 96.0 无 2 * NVIDIA M40 10.0 120 4 8 说明 更多信息,请参见 创建GPU计算型实例。 gn4规格之间可以变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 GPU可视化计算型实例规格族 ga1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用AMD S7150 GPU计算卡 CPU和Memory配比为1:2.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 高性能NVMe SSD本地盘 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 渲染、多媒体编解码 机器学习、高性能计算、高性能数据库 其他需要强大并行浮点计算能力的服务器端业务 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ga1.xlarge 4 10.0 1 * 87 0.25 * AMD S7150 1.0 20 1 3 ecs.ga1.2xlarge 8 20.0 1 * 175 0.5 * AMD S7150 1.5 30 1 4 ecs.ga1.4xlarge 16 40.0 1 * 350 1 * AMD S7150 3.0 50 2 8 ecs.ga1.8xlarge 32 80.0 1 * 700 2 * AMD S7150 6.0 80 3 8 ecs.ga1.14xlarge 56 160.0 1 * 1400 4 * AMD S7150 10.0 120 4 8 说明 更多信息,请参见 创建ga1实例。 ga1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 FPGA计算型实例规格族 f1 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用Intel ARRIA 10 GX 1150计算卡 CPU和Memory 配比为 1:7.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 基因组学研究 金融分析 图片转码 实时视频处理及安全等计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* FPGA 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.f1-c8f1.2xlarge 8 60.0 无 Intel ARRIA 10 GX 1150 3.0 40 4 4 ecs.f1-c8f1.4xlarge 16 120.0 无 2 * Intel ARRIA 10 GX 1150 5.0 100 4 8 ecs.f1-c28f1.7xlarge 28 112.0 无 Intel ARRIA 10 GX 1150 5.0 200 8 8 ecs.f1-c28f1.14xlarge 56 224.0 无 2 * Intel ARRIA 10 GX 1150 10.0 200 14 8 说明 f1规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 FPGA计算型实例规格族 f2 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 采用Xilinx Kintex UltraScale XCKU115计算卡 CPU和Memory配比为 1:7.5 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 深度学习推理 基因组学研究 金融分析 图片转码 实时视频处理及安全等计算工作负载 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 数据缓存盘(GiB)* FPGA 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.f2-c8f1.2xlarge 8 60.0 无 Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 2.0 80 4 4 ecs.f2-c8f1.4xlarge 16 120.0 无 2 * Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 5.0 100 4 8 ecs.f2-c28f1.7xlarge 28 112.0 无 Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 5.0 100 8 8 ecs.f2-c28f1.14xlarge 56 224.0 无 2 * Xilinx Kintex UltraScale XCKU115 10.0 200 14 8 说明 f2规格族暂不支持变更配置。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmhfg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 处理器:3.7 GHz主频的Intel Xeon E3-1240v6(Skylake),8 vCPU,最大睿频4.1 GHz 高网络性能,200万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 支持Intel SGX加密计算 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 游戏和金融等高性能应用 高性能Web服务器 高性能数据库等企业级应用 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmhfg5.2xlarge 8 32.0 无 6.0 200 8 6 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 计算型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmc4 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 处理器:2.5 GHz主频Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell),最大睿频2.9 GHz 高网络性能,400万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 第三方虚拟化(包括但不限于Xen、KVM等)、AnyStack(包括但不限于OpenStack、ZStack等) 容器(包括不限于Docker、Clear Container、Pouch等) 中大型企业等重量级数据库应用 视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmc4.8xlarge 32 64.0 无 10.0 400 8 12 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 通用型弹性裸金属服务器实例规格族 ebmg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),96 vCPU,最大睿频2.7 GHz 高网络性能,450万PPS网络收发包能力 仅支持专有网络VPC 提供专属硬件资源和物理隔离 适用场景: 需要直接访问物理资源,或者需要License绑定硬件等要求的工作负载 第三方虚拟化(包括但不限于Xen、KVM等)、AnyStack(包括但不限于OpenStack、ZStack等) 容器(包括不限于Docker、Clear Container、Pouch等) 中大型企业等重量级数据库应用 视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.ebmg5.24xlarge 96 384.0 无 10.0 450 8 32 说明 更多弹性裸金属服务器的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 高主频型超级计算集群实例规格族 scch5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 同时支持RoCE网络和VPC网络,其中RoCE网络专用于RDMA通信 具备弹性裸金属服务器的所有特性 处理器:3.1 GHz主频的Intel Xeon Gold 6149(Skylake) 处理器与内存配比:1:3 适用场景: 大规模机器学习训练 大规模高性能科学计算和仿真计算 大规模数据分析、批量计算、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** RoCE网络(出/入)(Gbit/s) 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.scch5.16xlarge 64 192.0 无 10.0 450 46 8 32 说明 更多SCC的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 通用型超级计算集群实例规格族 sccg5 规格族特点 均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 同时支持RoCE网络和VPC网络,其中RoCE网络专用于RDMA通信 具备弹性裸金属服务器的所有特性 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 处理器与内存配比:1:4 适用场景: 大规模机器学习训练 大规模高性能科学计算和仿真计算 大规模数据分析、批量计算、视频编码 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** RoCE网络(出/入)(Gbit/s) 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.sccg5.24xlarge 96 384.0 无 10.0 450 46 8 32 说明 更多SCC的信息,请参见 弹性裸金属服务器(神龙)和超级计算集群(SCC)。 回到目录 查看其他实例规格族。 突发性能实例规格族 t5 规格族特点 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon 处理器 搭配DDR4内存 多种处理器和内存配比 可突然提速的vCPU,持续基本性能,受到vCPU积分的限制 计算、内存和网络资源的平衡 仅支持专有网络VPC 适用场景: Web应用服务器 轻负载应用、微服务 开发测试压测服务应用 实例规格 规格 vCPU 内存(GiB) CPU积分/小时 最大CPU积分余额 平均基准CPU计算性能 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.t5-lc2m1.nano 1 0.5 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m1.small 1 1.0 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m2.small 1 2.0 6 144 10% 1 ecs.t5-lc1m2.large 2 4.0 12 288 10% 1 ecs.t5-lc1m4.large 2 8.0 12 288 10% 1 ecs.t5-c1m1.large 2 2.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m2.large 2 4.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m4.large 2 8.0 18 432 15% 1 ecs.t5-c1m1.xlarge 4 4.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m2.xlarge 4 8.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m4.xlarge 4 16.0 36 864 15% 2 ecs.t5-c1m1.2xlarge 8 8.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m2.2xlarge 8 16.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m4.2xlarge 8 32.0 72 1728 15% 2 ecs.t5-c1m1.4xlarge 16 16.0 144 1728 15% 2 ecs.t5-c1m2.4xlarge 16 32.0 144 1728 15% 2 说明 关于t5实例的更多信息,请参见 突发性能实例。 t5实例目前正在热销中,详细信息,请参见 产品页面。 回到目录 查看其他实例规格族。 上一代入门级实例规格族 xn4/n4/mn4/e4 规格族特点 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon E5-2682 v4(Broadwell) 搭配DDR4内存 多种处理器和内存配比 规格族 特点 vCPU : 内存 适用场景 xn4 共享基本型实例 1:1 Web应用前端机 轻负载应用、微服务 开发测试压测服务应用 n4 共享计算型实例 1:2 网站和Web应用程序 开发环境、构建服务器、代码存储库、微服务、测试和暂存环境 轻量级企业应用 mn4 共享通用型实例 1:4 网站和Web应用程序 轻量级数据库、缓存 综合应用,轻量级企业服务 e4 共享内存型实例 1:8 大内存应用 轻量级数据库、缓存 说明 四种共享实例规格族(xn4、n4、mn4、e4)之间以及规格族内部可以变更配置。 xn4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.xn4.small 1 1.0 无 0.5 5 1 1 n4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.n4.small 1 2.0 无 0.5 5 1 1 ecs.n4.large 2 4.0 无 0.5 10 1 1 ecs.n4.xlarge 4 8.0 无 0.8 15 1 2 ecs.n4.2xlarge 8 16.0 无 1.2 30 1 2 ecs.n4.4xlarge 16 32.0 无 2.5 40 1 2 ecs.n4.8xlarge 32 64.0 无 5.0 50 1 2 mn4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.mn4.small 1 4.0 无 0.5 5 1 1 ecs.mn4.large 2 8.0 无 0.5 10 1 1 ecs.mn4.xlarge 4 16.0 无 0.8 15 1 2 ecs.mn4.2xlarge 8 32.0 无 1.2 30 1 2 ecs.mn4.4xlarge 16 64.0 无 2.5 40 1 2 ecs.mn4.8xlarge 32 128.0 无 5 50 2 8 e4 实例规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) 本地存储(GiB)* 网络带宽能力(出/入)(Gbit/s) 网络收发包能力(出/入)(万PPS)** 多队列*** 弹性网卡(包括一块主网卡)**** ecs.e4.small 1 8.0 无 0.5 5 1 1 ecs.e4.large 2 16.0 无 0.5 10 1 1 ecs.e4.xlarge 4 32.0 无 0.8 15 1 2 ecs.e4.2xlarge 8 64.0 无 1.2 30 1 3 ecs.e4.4xlarge 16 128.0 无 2.5 40 1 8 回到目录 查看其他实例规格族。 * 数据缓存盘,或者本地存储,是指挂载在云服务器ECS所在物理机(宿主机)上的本地磁盘,是一种临时块存储。在释放实例计算资源(CPU + 内存)、宕机迁移等情况下,本地存储上的数据会丢失。更详细的信息,请参见 本地盘。 ** 指出方向或入方向的最大PPS。网络收发包测试方法,请参见 网络性能测试方法。 *** 当前规格支持的最大网卡队列数。CentOS 7.3镜像默认采用最大网卡队列数。 **** vCPU核数不小于2的企业级实例规格支持弹性网卡。vCPU核数不小于4的入门级实例规格支持弹性网卡。关于弹性网卡的更多信息,请参见 弹性网卡。
2019-12-01 22:56:55 0 浏览量 回答数 0
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