怎么选择云服务器配置

云服务器的配置规格影响价格，也直接决定了它的计算能力和特点，是在采购时要重点考虑的问题。

选云服务器配置，看这三个维度

云服务器的配置规格主要取决于类型、代别、实例大小三个最重要的维度。

维度一：类型

云服务器的“类型”或“系列”，是指具有同一类设计目的或性能特点的云服务器类别。
通常来说，云厂商会提供通用均衡型、计算密集型、内存优化型、图形计算型等常见的云服务器类型。这些类型对应着硬件资源的某种合理配比或针对性强化，方便你在面向不同场景时，选择最合适的那个型号。

vCPU 数和内存大小（按GB计算）的比例，是决定和区分云服务器类型的重要依据之一。

通用均衡型的比例通常是1:4，如 2核8G，这是一个经典搭配，可用于建站、应用服务等各种常见负载，比如作为官网和企业应用程序的后端服务器等。

如果 vCPU 和内存比是1:2，甚至1:1，那就是计算密集型的范畴，它可以用于进行科学计算、视频编码、代码编译等计算密集型负载。

比例为1:8及以上，就被归入内存优化型，比如8核64G的搭配，它在数据库、缓存服务、大数据分析等应用场景较为常见。

图形计算型是带有GPU能力的虚拟机，一般用于机器学习和深度学习模型的训练和推理。随着 AI的火热，这类机器也越来越多地出现在各种研发和生产环境中。

在主流云计算平台上，常常使用字母缩写来表达云服务器的系列。比如，AWS 的通用型是M系列，阿里云的内存优化型为R系列，Azure的计算优化型为F系列。

维度二：代别

云服务器的“代”(Generation)，用来标识这是该系列下第几代的机型。
数据中心硬件和虚拟化技术是在不断发展的，云厂商需要不断地将最新的技术和能力推向市场，所以即便是同一系列的机型，不同的代别之间也会有不小的区别。

同类型云服务器的更新换代，往往会先带来相应硬件CPU的换代提升。由于CPU在不断更新，所以云服务器的单核性能未必相同。有时，虽然两个云服务器的核数一致，但由于底层芯片的架构和频率原因，性能上可能有较大的差别。

新一代的型号，往往对应着全新的特制底层物理服务器和虚拟化设施，能够提供更高的性能价格比。

维度三：实例大小

云服务器的实例大小（Size），指的是硬件计算资源的规模。
在选定的机器类型和代别下，我们能够自由选择不同的实例大小，以应对不同的计算负载。在描述实例大小时，业界常常使用medium、large、xlarge 等字眼来进行命名区分，这样的描述基本已经成为事实标准，包括AWS、阿里云、腾讯云在内的多家主流厂商都在使用。

大致可以这样记忆：标准large对应的是2vCPU的配备，xlarge则代表4个vCPU，而更高配置一般用nxlarge来表达，其中n与xlarge代表的4vCPU 是乘法关系。比如，8xlarge 就说明这是一台84=32vCPU的机器。

如若要更严谨的表述配置，则使用vCPU而非核数（Core）来描述云服务器处理器的数量。因为超线程（HyperThreading）技术的普遍存在，常常一个核心能够虚拟出两个vCPU的算力，但也有些处理器不支持超线程，所以 vCPU是更合适的表达方式，不容易引起混淆和误解。

在某些场景下，你可能还会看到“metal”或者“bare metal”这样的描述规格的字眼，中文称为“裸金属”。它们就是云服务商尽最大可能将物理裸机以云产品方式暴露出来的实例，主要用于一些追求极致性能，或是需要在非虚拟化环境下运行软件的场景。

云服务器的命名规则

云服务器的型号名称一般由类型、代别、实例大小这几项的缩写组合而成，有时还会带有补充后缀。AWS的命名规则最具代表性（阿里云采用的也是非常类似的格式）：

当你理解了云服务器的命名规则后，今后看到某个具体型号，便能够很快明白背后的含义，晦涩的字符串立刻变得清晰。

比如，分解r54xlarge这个型号，这首先是一个R类型第5代的内存型机器，它应该有4×4=16个vCPU，内存大小则是16×8=128G（内存型机器的CPU内存比一般为1:8）。

当然，并非所有的云都一定是采用类似 AWS 的命名规则，微软Azure就用了一个略有不同的命名体系，大致可以总结为：

比如“E4v3”，就代表了微软Azure上4核32G的第三代内存型机器。掌握了Azure的格式特征后，你同样能够很快地解读标识的具体含义。

在命名公式中，还有一个称之为“后缀”的可选部分，在许多的型号命名中都能看到它。它一般是作为型号硬件信息的一个重要补充，这种型号与不带此后缀的标准版本相比，有一些显著的区别或特点。比如阿里云，表达“网络增强”含义的后缀是“ne”。

如何验证机型配置与期望相匹配？
在Linux环境下，可以使用lscpu命令来了解云服务器的CPU信息，并与机器的具体型号名称进行对照。下图是在一台AWS的m5axlarge机型上运行的结果，可以看到芯片提供商AMD及双核四线程等关键信息，与机型命名的含义相符：

>安全加固组件在云安全控制台显示状态异常，安全加固组件出现异常，一般是两种情况：未安装组件和组件故障。
1、若未安装安全组件，可直接根据页面上方的安装指导进行安装；
2、若已安装安全组件，请先检查组件连接状态。
安全加固组件重启
Windows系统下，执行:“net stop winagent”“net start winagent”即可重启成功。
Linux系统下，以root权限执行/usr/local/sa/agent/restartsh。然后调用/usr/local/sa/agent/checksh检查是否重启成功。

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内容预览：
我又一次从梦中惊醒了。
那是属于过去的梦，在梦中的沙漠战场上战斗，然后一个人走来，看不清他的面容，不，那是我熟识的人，那是比夏。
于是我再次从梦中惊醒，梦中灰暗的景象仍然徘徊在我的眼前。比夏。我对自己说，那是个背叛了你的人。
被背叛的，被抛弃的，无助的，属于过去的。
我是格兰西亚，但是别人都叫我库廉。
那只是一个很普通的关于背叛的故事。当我观看自己的过去时，我对自己说。
那只是很普通的背叛。那是在土卫六上的事情了，那时他递给我一个音乐盒，盒中的那首曲子……
朱丽亚。
我和比夏都只是为了金钱而战斗的雇佣兵，而文森特是特种部队的成员。我和比夏走得很近，也许是因为我和比夏属于同一个部队，而我和文森特走得很近，则是因为我和他有某些相似之处。
因为文森特和我都只是普通人，我们需要友情，需要爱，需要一个普通人需要的一切。比夏不同。他根本就不像是人类，在战场上我甚至怀疑他是否是不死之身。
然后……
再次回到普……

1、《浣溪沙·谁念西风独自凉》清代:纳兰性德

谁念西风独自凉，萧萧黄叶闭疏窗，沉思往事立残阳。

被酒莫惊春睡重，赌书消得泼茶香，当时只道是寻常。

译文：

秋风吹冷，孤独的情怀有谁惦念？看片片黄叶飞舞遮掩了疏窗，伫立夕阳下，往事追忆茫茫。酒后小睡，春日好景正长，闺中赌赛，衣襟满带茶香，昔日平常往事，已不能如愿以偿。

2、《清平乐·年年雪里》宋代:李清照

年年雪里，常插梅花醉。挼尽梅花无好意，赢得满衣清泪。

今年海角天涯，萧萧两鬓生华。看取晚来风势，故应难看梅花。

译文：

小时候每年下雪，我常常会沉醉在插梅花的兴致中。后来虽然梅枝在手，却无好心情去赏玩，只是漫不经心地揉搓着，却使得泪水沾满了衣裳。

今年梅花又开放的时候，我却一个人住在很偏远的地方，而我耳际短而稀的头发也已斑白。看着那晚来的风吹着开放的梅花，大概也难见它的绚烂了。

3、《鹊踏枝·六曲阑干偎碧树》五代:冯延巳

六曲阑干偎碧树，杨柳风轻，展尽黄金缕。谁把钿筝移玉柱，穿帘海燕双飞去。

满眼游丝兼落絮，红杏开时，一霎清明雨。浓睡觉来莺乱语，惊残好梦无寻处。

译文：

在绿阴丛中，一座别致、幽静的小楼悄然独立，曲曲折折的栏杆紧紧依偎着碧树，两者相映成趣。春风和煦轻柔，鹅黄嫩绿、如丝如缕的杨柳在风中款款摆动腰肢，摇曳多姿。

春光明媚，晴空万里，游丝袅袅，柳絮翻飞，这已是暮春景象了，正当杏花盛开，娇艳无比之际，却下起了一阵小雨。

在如此深重的幽情之中，她不由沉沉睡去，正在睡酣梦甜之际，却被窗外清脆的莺啼声惊起，而美梦也再也无寻处了。

4、 《沈园二首》宋代：陆游

城上斜阳画角哀，沈园非复旧池台，

伤心桥下春波绿，曾是惊鸿照影来。

梦断香消四十年，沈园柳老不吹绵。

此身行作稽山土，犹吊遗踪一泫然。

译文：

城墙上的画角声仿佛也在哀痛，沈园已经不是原来的池阁亭台。

令人伤心的桥下春水依然碧绿，在此曾见她的倩影如惊鸿飘来。

离她香消玉殒已过去四十多年，沈园柳树也老得不能吐絮吹绵。

自身即将化为会稽山一抔泥土，仍然来此凭吊遗踪而泪落潸然。

5、《鹧鸪天·有客慨然谈功名因追念少年时事戏作》宋代：辛弃疾

壮岁旌旗拥万夫，锦襜突骑渡江初。燕兵夜娖银胡觮，汉箭朝飞金仆姑。

追往事，叹今吾，春风不染白髭须。却将万字平戎策，换得东家种树书。

译文：

我年轻的时候带着一万多的士兵、精锐的骑兵们渡过长江时。金人的士兵晚上在准备着箭袋，而我们汉人的军队一大早向敌人射去名叫金仆姑的箭。

追忆着往事，感叹如今的自己，春风也不能把我的白胡子染成黑色了。我看都把那长达几万字能平定金人的策略，拿去跟东边的人家换换种树的书吧。