一根据应用类型和规模先确定下用什么样的配置和带宽
二根据用户的分布地区确定下用哪里的机房
三找服务有保障的IDC公司比如说有后台控制面板和二十四小时值班技术方便解决问题
四对比多个公司,从中挑选性价比最高的开通使用
经过以上筛选而选择的云服务器是适合自己使用的云服务器的优势是基于云计算技术的,相比独立服务器而言,有如下特征:
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1、从技术方面来讲:云服务器使用了云计算技术,而云计算技术,整合了计算、网络、存储等各种软件和硬件技术。独立服务器,就是独立的了,不会整合这些资源。
2、从安全性方面来讲:云服务器具有天然防ARP攻击和MAC欺骗,快照备份,数据永久不丢失。而独立服务器则不具有这方面的功能;
3、从可靠性来讲:云服务器是基于服务器集群的,因此硬件冗余度较高,故障率低;而独立服务器则相对来说硬件冗余较少,故障率较高;
4、从灵活性方面来讲:用户可以在线实时增加自己的配置,可扩展空间较大;而独立服务器则有这方面的局限性,如果有新的应用,只能再买一台了。
5、从性能的角度来看:云服务器是同等配置独立服务器计算能力的4倍,可满足高性能计算的要求;
6、从稳定性上看,云服务器可以故障自动迁移,意思是如果一台云服务器出现故障,其上面的应用就自动迁移到其他云服务器上了。独立服务器就不存在这功能了,宕了就宕了。
7、从节能上看,云服务器基于云计算的自动迁移技术,意即夜间,物理服务器的利用率不高,自动迁移技术会把应用集中到几台物理服务器上,其他的物理服务器就可以休眠了,这样就节能了。
要说可以支持多少用户,是无法得到一个准确答案的。用户支持的数量由许多因素组成,例如使用的语言、架构、处理的业务类型 数据大小等。这是一个需要连续调整优化过程的。
第一需要确定业务类型
1、不同的服务有不同的特性,有些CPU占用比较高,有些内存比较高,还比如数据处理,有些需要大量带宽,例如网络爬虫,有些磁盘很高,例如和数据库类。
2、同一配置的机器运行不同的业务,效果会有所不同,而且未使用的资源将大大浪费。
3、根据自己的业务类型调整机器的资源比率是节省资金和改善支持的好方法。
第二确定数据大小
1、网络传输的数据大小决定了带宽占用。尺寸越小,带宽越大,每单位时间可以访问和处理的用户请求越多。
2、然后,减少无效数据传输并减小请求分组的大小是必须考虑的地方以改善用户访问能力。
第三连续测算和调整
1、支持的TPS数量,是不断监控并不断调整的。很多时候,小参数调整可以带来多重性能提升。几十秒的业务请求,可能会在几十毫秒内完成调整。
2、真正的在线服务,持续监控和持续调整是一个长期的过程的。
第四使用恰当的语言架构
1、设计良好的系统,与随便设计的系统,终端能力是全然有所不同的。
2、克服资源浪费问题,可使用Docker之类的容器化,微服务化,能精确的提高资源使用率,减少服务器压力。
3、使用Nginx或是Tengine、打开NIO、打开压缩、及设立静态与局部缓存等,减少服务器负载。
4、使用MongoDB、NoSQL数据库,减少数据查询压力提升响应速度。
总之,减少前端无效请求,后端请求在靠近用户侧解决掉,避免业务过长,堆积在后端底层。
扩展资料:
1、服务器,也称伺服器,是提供计算服务的设备。由于服务器需要响应服务请求,并进行处理,因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。
2、服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等,和通用的计算机架构类似,但是由于需要提供高可靠的服务,因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
3、在网络环境下,根据服务器提供的服务类型不同,分为文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器等。
参考资料来源:百度百科–服务器
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