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配置选型

更新时间:2017-10-24 11:18:07

针对企业级用户,可以通过如下流程进行配置选型:

配置选型

说明:更多应用场景,详情请参见企业级配置选型

为满足不同客户的需求,针对企业级的用户,阿里云提供了以下应用场景下的实例配置建议:

  • 均衡性能

    需要相对均衡的处理器与内存资源配比,满足大多数场景下的应用资源需求关系。

  • 高网络收发包应用

    需要高网络收发包能力,可以根据应用场景选择更合理的计算与内存的资源配比。

  • 高性能计算

    需要消耗高计算资源,GPU并行计算以及高主频是该场景下的典型应用。

  • 高性能端游

    用户业务需要高处理器主频来承载更多的用户,需要高主频处理器支持。

  • 手游、页游

    需要消耗高计算资源,1:2 的处理器与内存配比可以获得最优计算资源性价比。

  • 视频转发

    需要消耗高计算资源,1:2 的处理器与内存配比可以获得最优计算资源性价比。

  • 直播弹幕

    需要高网络收发包能力,可以根据应用场景选择更合理的计算与内存的资源配比。

  • 关系型数据库

    需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘提供高存储IOPS且低读写延时,CPU与内存资源配比均衡(1:4)或内存更大(1:8)。

  • 分布式缓存

    需要CPU与内存资源配比均衡(1:4)或者内存更大(1:8),稳定的计算性能。

  • NoSQL数据库

    需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘提供高存储IOPS且低读写延时,CPU与内存资源配比均衡(1:4)或内存更大(1:8)。

  • Elastic Search

    需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘提供高存储IOPS且低读写延时,CPU与内存资源配比均衡(1:4)或内存更大(1:8)。

  • Hadoop

    数据节点需要高磁盘吞吐、高网络吞吐、均衡的CPU与内存配比,计算节点则更关注计算性能、网络带宽及CPU与内存资源配。

  • Spark

    数据节点需要高磁盘吞吐、高网络吞吐、均衡的CPU与内存配比,计算节点则更关注计算性能、网络带宽及CPU与内存资源配。

  • Kafka

    数据节点需要高磁盘吞吐、高网络吞吐、均衡的CPU与内存配比,计算节点则更关注计算性能、网络带宽及CPU与内存资源配。

  • 机器学习

    需要高性能Nvidia GPU计算卡,内存不小于显存的两倍。

  • 视频编码

    需要高性能GPU计算卡或高性能CPU进行编解码。

  • 渲染

    需要高性能GPU计算卡进行渲染。

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