本文介绍实例配置选型的流程,并针对常见应用场景给出实例配置建议。

如果您的业务面向以下应用场景,可以选择图中推荐的实例。更多实例规格族,请参见实例规格族
说明 不同地域下可购买的实例规格可能存在差异,您可以前往ECS实例可购买地域,查看实例的可购情况。
配置选型流程图
说明 更多应用场景说明请参见企业级配置选型
具体的实例配置需要结合应用场景的要求决定,您可以参考如下实例配置建议:
  • 均衡性能

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

  • 高网络收发包应用

    需要高网络收发包能力,您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

    需要高主频处理器支持,高处理器主频可以承载更多的用户。

  • 手游、页游

    需要消耗高计算资源,建议选择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,建议选择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,您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本地磁盘实现高存储IOPS和低读写延时,建议选择均衡(1:4)或内存更大(1:8)的处理器与内存配比。

  • 分布式缓存

    需要稳定的计算性能,建议选择均衡(1:4)或者内存更大(1:8)的处理器与内存配比。

  • NoSQL数据库

    需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘实现高存储IOPS和低读写延时,建议选择均衡(1:4)或内存更大(1:8)的处理器与内存配比。

  • Elasticsearch

    需要SSD云盘或更高性能的NVMe SSD本地磁盘实现高存储IOPS和低读写延时,建议选择均衡(1:4)或内存更大(1:8)的处理器与内存配比。

  • Hadoop

    数据节点需要高磁盘吞吐、高网络吞吐、均衡的处理器与内存配比,计算节点则更关注计算性能、网络带宽及处理器与内存配比。

  • 图片转码

    需要硬件并行加速能力,您可以根据应用场景选择更合理的计算与内存的资源配比。

  • AI
    • 深度学习训练

      需要高性能的NVIDIA GPU加速器,GPU与CPU比例1:8到1:12之间。

    • 通用深度学习

      需要高性能的NVIDIA GPU加速器,GPU与CPU比例1:4到1:48之间。

    • 图像识别推理

      需要高性能的NVIDIA GPU加速器,GPU与CPU比例1:4到1:12之间。

    • 语音识别与合成推理

      需要高性能的NVIDIA GPU加速器,GPU与CPU比例1:16到1:48之间。

  • 超算

    需要强大稳定的计算能力和高带宽低延迟的优质网络。