云服务器怎么样？

使用云服务器成本更低，业务连续性更好，整体性能更优，并且可以根据需求定制方案。

对于企业站长来说，传统物理服务器租用的采购费用较高。而云主机是云服务商建立的一个庞大的云资源池，企业只需为所需资源付费，无需承担设备采购和运维成本。云主机更加开放，尤其在大数据、人工智能的趋势下，海量数据的处理还需依托云计算来完成。

将业务数据从一个地方的物理服务器转移到另一个地方的物理服务器，是一件非常困难的工作。而使用云服务器，无论是地区之间的转移，还是全球领域，都会非常轻松、快捷、安全，既保障了企业业务，也实现了多变情况中更好的连续性。

云主机在性能上，可以利用d性计算优势，客户的业务能自由、无缝的切换到云端，可以具有更强大的计算能力。为保持自身竞争优势，会持续不断的运用最新技术和硬件设备进行升级，从成本角度、技术角度、安全角度来看都是具有优势的。

电商、教育、游戏、媒体等各个行业都有不同需求。云服务器租用为基础的云解决方案，针对企业的业务需求，将CPU、内存、带宽、高防进行定制以满足用户需求的方案。

扩展资料

云服务器平台的每个集群节点被部署在互联网的骨干数据中心，可独立提供计算、存储、在线备份、托管、带宽等互联网基础设施服务。

云服务器用户群体具备如下特征：业务以主机租用与虚拟专用服务器为主，部分采用托管服务，且规模较大；注重短期投资回报率，对产品的性价比要求较高；个性化需求强，倾向于全价值链、傻瓜型产品 。

云服务器租用价格低于传统的物理服务器租用，且无需支付押金。 具有快速供应和部署能力，用户在提交云主机租用申请后可实时开通，立即获得服务。 业务支持平滑扩展，当用户业务规模扩张时，可快速实现业务扩容。

参考资料：

百度百科-云服务器

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

广义的Hadoop，一般称为Hadoop生态系统，如下所示。
Hadoop生态系统中这些软件的作用：

HDFS 采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点（NameNode）和若干个数据节点（DataNode）。
HDFS采用Java语言开发，因此任何支持JVM的机器都可以部署名称节点和数据节点。

在配置好Hadoop 集群之后，可以通过浏览器访问 >服务器通俗的讲就是一种空间，可以存放东西的空间，还有可以说服务器就是一台性能更高，计算能力更强，而且一直通着电的电脑。
说它是一种空间是因为服务器可以存放东西，一般服务器的用法就是运行项目，但其实可以用的方向很多，比如用于当做一个电子档案库，存放文件，或者用作是云端的一个硬盘去使用，部署FTP，上传下载文件。
为什么说服务器是电脑呢，其本质其实就是一台超级电脑，电脑是用来计算的，可以运行软件，存储数据，提供计算服务。但是往往都是使用服务器来提供计算和服务，原因就是因为我们日常用的网站，手机软件，需要持续不断的访问，或者说需要在任意的时间都可以持续的访问，如果仅仅是电脑的话，一方面散热能力不行，一方面持续的运行会加快寿命的缩短，所谓术业有专攻，所以服务器就主要用来运行程序。
专业一点说服务器就是提供服务的机器，如何提供服务，提供什么服务。这里的服务指的就是我们日常用的各种服务软件，那提供服务的方式举个例子，比如一个网站，就是先部署网站的数据库，运行网站的容器，例如tomcat，网站项目，java的话就是war包，然后启动起来之后就可以对外提供服务了。

自从人类进入新世纪时代发展后，工业革命化和网络化的进程明显加快，而 科技 带来的 社会 发展永远伴随的问题就是环境污染，从2000年后开始，人类 科技 高度繁荣也让地球环境频频告危，这对互斥的双生子，总会在一方强大的同时另一方变得逐渐弱小甚至崩溃，可人类的进步是不可阻挡的，所以日益严重的环境问题也让不少人对地球的未来充满担忧

可环境和 科技 当真是无法调和的么？

目前来看，这个答案是肯定的，因为 科技 的发展需要充足的能源供应，没有足够的动力，人类文明将会瞬间停滞不前，而世界范围内的能源生产设备，大都依靠石油、煤炭作为主要燃料，它们在生产过程中所发生的化学反应，不可避免的引起了温室效应

虽然在2010年后，有很多专家和学者也提出过可行的解决方案，比如使用清洁能源、核能源等代替石油逐步过渡，在人类发展 科技 的同时逐步减少对环境的危害，也有些极端的学者认为，人类应该在地球环境崩溃前更加卖力的发展 科技 ，当技术水平达到一定标准后，在利用现有 科技 反哺地球的生态环境，做到 科技 强而帮弱

虽然可行的方案看上去有很多，但以目前的人类 科技 水平来看，没有哪一种方案可以完美解决这个问题，新能源虽有但不足以替代石油， 科技 虽然在进步，可远未达到整治一颗星球的水平

作为目前世界范围内的 科技 大厂，微软公司在全球的业务覆盖极广，仅电脑系统Windows用户数量就超过了数十亿人，微软除了在电脑软件方面的成就外， 科技 产品和网络服务器技术也是世界一流的，而就在此前，微软公司为了研究 科技 与环境的平衡问题，也做了一项实验

他们将一个大型的密封集成服务器放进了苏格兰海底深处整整两年，并在两年后将其从海底捞出，由此便形成了这样一副有趣的场景，代表人类 科技 的微软LOGO，与地球生物中的海藻完美生长在一起，甚至在打捞的过程中，员工们还发现了长期寄生在服务器外壳上的鱼虫生物

没错，微软此次研究的主题就是让环境和 科技 共生

共生这个词最早形容的是生物学领域的特殊现象，也就是两种不同生物之间相互协作、共同生存的关系，因为各自的天性和能力不同，有些生物在长期的接触中会形成互补关系，各取所需并相互依赖，这种生物互助的生存模式，就叫共生关系，有时候依靠这种合作，一些生物和族群才能在时间长河中逃过灭绝

这就像人类的 科技 和海洋，本来是不同的创造物，但若善加利用未必不能和谐共处，就像这次微软成功实验的海底服务器一样

微软公司进行这次实验的目的，是为了检测服务器在海底工作的效率如何，众所周知，服务器行业一直是微软的主流业务，但在陆地上运行时，由于热量的产生将损耗大部分电能进行散热，影响机器效率的同时还浪费多余资源，所以微软就想到了一个天然的散热场所——大海

根据微软的此次海底实验，他们得出：网络服务器在深海运行这套方案是完全可行的，甚至比起在陆地，海洋内的服务器运行速度更快，并且由于深海的安全环境，微软在放置的864个海洋服务器中，故障率只有平时的1/8，更不用考虑散热的问题，由于潮汐带来的海洋涌动，海底服务器常年处在较低的温度中，甚至因为自身散发的热量，吸引来了海底的一些生物，在附近创建了完整的生态圈

虽然从目前来看，微软对服务器的海底实验只是一个尚不完善的思路，但这无疑给了我们很多启示，自然的力量是多种多样的，人类创造出的 科技 也千变万化，只要我们择其共通者互补，将环境与 科技 相结合，那么人类的发展将会有更多的选择

在座的各位对这件事情怎么看呢？

因为浪潮服务器建立了一个更开放的标准，它的生态圈庞大，良性，且合作伙伴众多。
它可以助力企业大幅度缩短交付的周期，同时消除大型数据中心的痛点，统一的架构还能够缩短硬件设计的周期，产品自然备受青睐。

当前，为推进IT支撑系统集约化建设和运营，进一步发挥集中化能力优势，IT云成为运营商IT支撑系统建设的基础架构。但在IT云资源池部署过程中，服务器技术面临多个新挑战，主要体现在以下3个方面。

在性能方面，人工智能（AI）应用快速扩张，要求IT云采用高性能GPU服务器。AI已在电信业网络覆盖优化、批量投诉定界、异常检测/诊断、业务识别、用户定位等场景规模化应用。AI应用需求的大量出现，要求数据中心部署的服务器具有更好的计算效能、吞吐能力和延迟性能，以传统通用x86服务器为核心的计算平台显得力不从心，GPU服务器因此登上运营商IT建设的历史舞台。

在效率成本方面，IT云部署通用服务器存在弊端，催生定制化整机柜服务器应用需求。在IT云建设过程中，由于业务需求增长快速，IT云资源池扩容压力较大，云资源池中的服务器数量快速递增，上线效率亟需提高。同时，传统通用服务器部署模式周期长、部署密度低的劣势，给数据中心空间、电力、建设成本和高效维护管理都带来了较大的挑战。整机柜服务器成为IT云建设的另一可选方案。

在节能方面，AI等高密度应用场景的快速发展，驱动液冷服务器成为热点。随着AI高密度业务应用的发展，未来数据中心服务器功率将从3kW~5kW向20kW甚至100kW以上规模发展，传统的风冷式服务器制冷系统解决方案已经无法满足制冷需求，液冷服务器成为AI应用场景下的有效解决方案。

GPU服务器技术发展态势及在电信业的应用

GPU服务器技术发展态势

GPU服务器是单指令、多数据处理架构，通过与CPU协同进行工作。从CPU和GPU之间的互联架构进行划分，GPU服务器又可分为基于传统PCIe架构的GPU服务器和基于NVLink架构的GPU服务器两类。GPU服务器具有通用性强、生态系统完善的显著优势，因此牢牢占据了AI基础架构市场的主导地位，国内外主流厂商均推出不同规格的GPU服务器。

GPU服务器在运营商IT云建设中的应用

当前，电信业开始推动GPU服务器在IT云资源池中的应用，省公司现网中已经部署了部分GPU服务器。同时，考虑到GPU成本较高，集团公司层面通过建设统一AI平台，集中化部署一批GPU服务器，形成AI资源优化配置。从技术选型来看，目前运营商IT云资源池采用英伟达、英特尔等厂商相关产品居多。

GPU服务器在IT云应用中取得了良好的效果。在现网部署的GPU服务器中，与训练和推理相关的深度学习应用占主要部分，占比超过70%，支撑的业务包括网络覆盖智能优化、用户智能定位、智能营销、智能稽核等，这些智能应用减少了人工投入成本，提升了工作效率。以智能稽核为例，以往无纸化业务单据的人工稽核平均耗时约48秒/单，而AI稽核平均耗时仅约5秒/单，稽核效率提升达 90%。同时，无纸化业务单据人工稽核成本约15元/单，采用GPU进行AI稽核成本约0048元/单，稽核成本降低达968%。

整机柜服务器发展态势及在电信业的应用

整机柜服务器技术发展态势

整机柜服务器是按照模块化设计思路打造的服务器解决方案，系统架构由机柜、网络、供电、服务器节点、集中散热、集中管理6个子系统组成，是对数据中心服务器设计技术的一次根本性变革。整机柜服务器将供电单元、散热单元池化，通过节约空间来提高部署密度，其部署密度通常可以翻倍。集中供电和散热的设计，使整机柜服务器仅需配置传统机柜式服务器10%的电源数量就可满足供电需要，电源效率可以提升10%以上，且单台服务器的能耗可降低5%。

整机柜服务器在运营商IT云建设中的应用

国内运营商在IT云建设中已经推进了整机柜服务器部署，经过实际应用检验，在如下方面优势明显。

一是工厂预制，交付工时大幅缩短。传统服务器交付效率低，采用整机柜服务器将原来在数据中心现场进行的服务器拆包、上架、布线等工作转移到工厂完成，部署的颗粒度从1台上升到几十台，交付效率大大提升。以一次性交付1500台服务器为例，交付工作量可减少170~210人天，按每天配10人计算，现场交付时间可节省约17~21天。

二是资源池化带来部件数量降低，故障率大幅下降。整机柜服务器通过将供电、制冷等部件资源池化，大幅减少了部件数量，带来故障率的大幅降低。图1比较了32节点整机柜服务器与传统1U、2U服务器机型各自的电源部件数量及在一年内的月度故障率情况。由于32节点整机柜服务器含10个电源部件，而32台1U通用服务器的电源部件为64个，相较而言，整机柜电源部件数减少844%。由于电源部件数量的降低，32节点整机柜服务器相对于32台1U通用服务器的月度故障率也大幅缩减。

三是运维效率提升60%以上。整机柜服务器在工厂预制机柜布线，网络线缆在工厂经过预处理，线缆长度精确匹配，理线简洁，接线方式统一规范，配合运维标签，在运维中可以更方便简洁地对节点实施维护 *** 作，有效降低运维误 *** 作，提升运维效率60%以上，并大幅减少发生故障后的故障恢复时间。

液冷服务器技术发展态势及在电信业的应用

液冷服务器技术发展态势

液冷服务器技术也称为服务器芯片液体冷却技术，采用特种或经特殊处理的液体，直接或近距离间接换热冷却芯片或者IT整体设备，具体包括冷板式冷却、浸没式冷却和喷淋式冷却3种形态。液冷服务器可以针对CPU热岛精确定点冷却，精确控制制冷分配，能真正将高密度部署带到前所未有的更高层级（例如20kW~100kW高密度数据中心），是数据中心节能技术的发展方向之一，3种液冷技术对比如表1所示。

液冷服务器在运营商IT建设中的应用

液冷服务器技术目前在我国仍处于应用初期，产业链尚不完备、设备采购成本偏高、采购渠道少、电子元器件的兼容性低、液冷服务器专用冷却液成本高等问题是液冷服务器尚未大规模推广的重要原因。从液冷服务器在运营商数据中心领域的具体应用案例来看，运营商在IT云资源池规划和建设过程中，通常会对液冷服务器的发展现状、技术成熟度等进行分析论证。

考虑到目前液冷服务器规模化应用尚处于起步阶段，需要3~5年的引入期，因此暂时未在IT云资源池建设中进行大规模落地部署，但在部分地区有小规模应用，如中国移动南方基地数据中心已经开展液冷服务器试点应用，中国联通研究院也在开展边缘数据中心服务器喷淋式液冷系统的开发。未来，随着IT云建设规模、建设密度的继续攀升，以及液冷产业生态体系的逐步成熟，液冷服务器在IT云建设中将有更大的应用空间。

总体来看，运营商IT云资源池建设对服务器计算性能、延迟、吞吐、制冷、定制化、分布式部署等方面都提出了更高要求。未来，GPU服务器、定制化整机柜服务器、液冷服务器等新兴服务器技术将快速迭代，为运营商数据中心服务器技术的发展和演进带来新的思路和路径。

---