小程序开发如何挑选服务器

微信小程序开发的价格是需要根据你的需求来决定的，现在市面上的小程序分模板和定制两种类型。

模板：自然是价格便宜，几千块就可以。不过功能上会有许多受限，二次开发也很麻烦。另外还需要考虑的就是关于环境部署和源码是否出售的问题；

定制：定制版的小程序一般都是根据功能来进行评估收费的，源码和服务器也可以自由选择部署。

定制小程序功能较简单的价格在1-2w，工期大概1个月

功能一般的价格在2-4w，工期大概1-2个月

功能较为复杂的价格大都4万以上，工期2个月以上

不过具体的价格还是要根据你的需求来决定，希望对你有所帮助！这要看你自己的规划了，第三方成熟方案一般在5K到10K上下，如果是定制的话，根据项目不同差别很大，普遍在5万以上；至于采用哪种方案，这就要看自己的预算了。开发微信小程序，价格一般都是按照需求来决定的

当然市面上有很多免费建小程序的一些平台，但是本人是不建议去那些平台做的，有几个因素决定：

什么行业的，少的千八，多的万八，差不多的两三千三四千目前做一个微信小程序主要有三种方式，我分别列一下每种方式的大概费用：

1、自己组技术团队自己开发，需要的人员有产品经理、框架工程师、PHP、前端、后端、测试工程师，开发周期在1-2个月。人员成本5-8万，后期维护成本没算。（不推荐）

2、购买别人的小程序源码，用自己的服务器，找个技术人员专职维护。源码费用一般8000-10000，服务器一年3000，维护成本每月6000。（不推荐）

3、使用第三方小程序系统，每年约1600元，不用担心技术维护、不用建服务器，拿过来就可以使用，还可以根据自己的搭建要求设计。（推荐）

4、目前已开发好的模板有电商、分销、拼团、餐饮、酒店、旅游、摄影、美业、医疗、教育、在线课程、视频、园区管理、物业、生鲜水果、多商户、本地O2O、智慧同城、招聘、房地产、中介等行业小程序。

5、电商小程序现有的功能除了正常的购物、支付、配送、会员信息这些基础的功能之外，还有丰富的营销工具和功能，可以参考的功能有：拼团、秒杀、砍价、限时购、优惠券、大转盘；积分充值、积分商城、余额充值奖励、周期购、满减、返利、复购优惠、买赠；分销的模式也有很多种，除了常见的三级分销还有合伙人模式、区域代理模式、团队分红模式等。

6、如果需要定制开发，则需要根据你提的功能要求和界面设计要求报价。这个要看你做什么样的小程序，你对小程序的功能、框架、定位、交互、UI的要求是什么？这些都要提前计划好的，定制开发一套小程序，价格几万到几十万不等，一下列出价格表：

1、定制开发服务：价格最低5万到几十万不等，适合有实力的大企业自用。

2、一键授权开发：成本5000元以下，一键制作小程序，可视化图形编辑，省时、省力、省钱！后期可以更改，非常适合初创企业和发展中的企业。

其实这个问题就像台式机市场的品牌机跟组装机一样，服务器也是由CPU、主板、内存、硬盘这些装起来的，个人电脑可以组装，服务器当然也可以组装，不过由于服务器产品比较高端，因此在一些具体问题上，品牌服务器和组装服务器还是存在不小的区别。主要是下面几点:
1:管理系统的区别
尽管你可以把整套服务器的配件配的跟品牌服务器一模一样，但是品牌服务器厂家专门开发的管理系统软件是肯定配不来的，对服务器维护人员来说，这些软件会给他们的工作带来很大方便，同时节省很多时间，甚至是实现一些没有管理软件时无法进行的 *** 作，而高效其实就是一种间接的经济效益。
2:技术的支持
品牌服务器买到的当然不止是产品本身，还包含了厂家在后面的各种附加技术价值，例如产品技术支持就是其中一个。一些高端服务器由于技术含量较高或者关键技术没有对外开放，普通的技术人员可能无法进行维护或者升级，这时候厂家的支持是非常关键的。
3:不开放的产品
就在很多人只知道IBM PC的时候，世界上都还有一个跟PC不兼容的苹果，那么在服务器领域，有更多的“苹果”也就不奇怪了，就说苹果电脑的处理器制造商IBM，其实它的这种 POWER处理器也用在服务器领域，但是你在零售市场是肯定买不到的，那些非IA架构的主板就更不用说了，这种情况下，组装服务器还就是装不出原厂的产品。
4:不好买的配件
品牌服务器不难找，再怎么也能弄到厂家的销售电话，但是自己去买服务器配件的话，很多时候都是想买却找不到哪有卖，去到中国3大IT核心城市的电脑城都是满眼的数码产品，如果是那些二级三级城市，估计想找个1U的机箱都很难。
既然品牌服务器和DIY服务器之间有这么大差别，为了节约时间提高效率起见，还是建议针对企业不同的实际需求选择具有自主研发实力的品牌服务器供应商，比如上海浙大网新易得科技发展有限公司的网新易得牌服务器，他们还是华硕服务器的华东区总代理，还能有具体的按需定制服务器来满足你的实际需求，一举三得。最方便不过了。

虚拟化，如exsi67---vSphere针对机器学习和AI工作负载优化（简单理解，传统服务器，无论

CPU与GPU,都有限的，最高配置，也有速度限的，，而虚拟化，就是将N台机的资源整合，所有机器都可调配，优化所有性能，将N台机合一使用。。。。）

我们在解藕了计算资源,存储资源,网络资源后,新的应用场景,例如大数据,AI,ML需要新的算力技术,比如GPU。在vSphere 7之前或者说在目前市场上的AI/ML算力解决方案中都是将GPU的算力和CPU

vSphere 7集成了VMware前期收购的Bitfusion，解决方案是将GPU/FPGA等AI/ML资源池化置于计算资源后端，计算资源需要AI相关算力时，通过网络灵活可力度调度后端AI算力资源

基于vSphere针对机器学习和AI工作负载优化

像ML和AI这样的现代应用程序需要计算加速来处理大型和复杂的计算。vSphere利用功能强大的加速来处理VM或容器中的工作负载。基础结构也可以用于某些HPC工作负载。

整合和共享硬件加速

轻松确定未充分利用的孤立且昂贵的资源。不论位置如何，都可以远程（全部或部分）共享硬件加速。GPU资源的切分也变得灵活

现在和将来扩展

在整个基础架构中利用GPU，并使用同一基础架构集成不断发展的技术，例如FPGA和定制ASIC。

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