阿里云的服务器4核8g，10M带宽并发访问，能支持多少用户

没有准确的答案的。

这款配置还是相对较高的配置，以官网来说，每天大概500ip，PV大概3000左右，同时在线人数最多不会超过50人吧，这种流量相对一个企业站来说还算可以，这个服务器完全可以符合要求，目前运行了相当长时间，服务器没有出现过任何中断，截取Alexa的排名数据仅供参考。

扩展资料：

这款配置的峰值并发用户应该可以到几百个用户，这里有太多因素决定同时并发数了，比如网站视频数量多少，数据库是否和文件服务器分开，每个用户在站点上打开的页面多少等都会影响服务器负载。

另外这些数据其实都只是一个预估的数据，显示情况远比理想状况复杂很多很多，比如要是在这台服务器安装配置一些额外的服务，而当前服务运行的进程可能就会直接对服务器造成负载的提升等等。

因此能支持多少用户这种问题本身就是一个伪命题，要具体情况具体分析，不过可以肯定的是这个配置可以支持绝大部分企业站点的正常运行相当长时间。

参考资料来源：百度百科——服务器

开发一个网络游戏以开发团队30人,开发周期18个月,人均月成本1万元计算(这个是概数),约为540万计算技术购买,测试服务器费用等等等等其他一切费用,普通国产网络游戏开发成本应该在600-1000万之间

运营成本假设准备做到在线5万人,以平均10台服务器/组,5000人/组承载计算,约需10组,100台服务器算上网站服务器,备用服务器等等，120台服务器投入是比较保守的估计以单台平均18万计算,约220万左右

IDC费用,以5000人/100M独享带宽,12台服务器/机柜计算,约需10X100M带宽,10个机柜

费用应该在10X1万/月,2年费用应为240万左右

宣传成本以2个暑假寒假共投入200万,初期宣传200万,日常宣传100万计算,约需500万宣传费用

人员5万在线的规模,大约需要40-60人的运营团队,以50人计算,月均成本约50万,2年成本大约1200万

办公费用啥的,算2年一共200万

做电商网站的服务器需要企业级高性能的机型。商城网站因为属于在线交易类型的性质，所以在线人数较多，安全性、稳定性、速度都有要求的。
而且分布式要求使用负载均衡、CDN加速、对象存储等多种不同技术合并使用。
这类网站一般都比较多且大尺寸。服务器建议用 2核4G内存了。
带宽也用3M以上，1M带宽这样的访问会打开慢的。
看需求了，要看网站的规模，网站的日均流量等等来选择的，如果是前期的小站，或者流量不会集中很高的企业站，就不需要很高配置的服务器了，一般1核2g 1m的就够用
首先得弄明白自己用服务器用来干什么放网站、应用运行或者是用来搭建放游戏等，都有一个自己的用途，弄明白用服务器是用来干嘛的，就可以很明确的知道自己需要的是哪种类型的服务器
尝试根据下面四个问题来评估自己的需求：
1 服务器运行什么应用？
2 需要支持多少用户访问？
3 需要多大空间来存储数据？
4 我的业务有多重要？
从你的需求来看，国内选择那几个比较大的商家合适，至于名字和具体配置选择也是一门学问，老魏会帮助你提供参考意见。
电商
网站的服务器需要企业级高性能的机型。商城网站因为属于在线交易类型的性质，所以在线人数较多，安全性、稳定性、速度都有要求的。
这类网站一般都比较多且大尺寸。服务器建议用 2核4G内存了。
带宽也用3M以上，1M带宽这样的访问会打开慢的。
看需求了，要看网站的规模，网站的日均流量等等来选择的，如果是前期的小站，或者流量不会集中很高的企业站，就不需要很高配置的服务器了，一般1核2g 1m的就够用
首先得弄明白自己用服务器用来干什么放网站、应用运行或者是用来搭建放游戏等，都有一个自己的用途，弄明白用服务器是用来干嘛的，就可以很明确的知道自己需要的是哪种类型的服务器
尝试根据下面四个问题来评估自己的需求：
1 服务器运行什么应用？
2 需要支持多少用户访问？
3 需要多大空间来存储数据？
4 我的业务有多重要？
从你的需求来看，国内选择那几个比较大的商家合适，至于名字和具体配置选择也是一门学问，老魏会帮助你提供参考意见。

这个干什么的都有可能啊，有的可能用来做存储备用 网站后台 各种APP 还有一套架构 就可能占用很多台服务器
服务器是计算机的一种，它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其它客户机（如PC机、智能手机、ATM等终端甚至是火车系统等大型设备）提供计算或者应用服务。服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。根据服务器所提供的服务，一般来说服务器都具备承担响应服务请求、承担服务、保障服务的能力。服务器作为电子设备，其内部的结构十分的复杂，但与普通的计算机内部结构相差不大，如：cpu、硬盘、内存，系统、系统总线等。

运维人员的工作每天基本上都是在检查问题，枯燥但又重要， 要是你的某一个环节出现问题并没有及时发现问题，对于企业来说损失可能非常大，基本上运维人每天的工作我罗列了下，有这几种：

1、负责服务器的硬件配置、软件安装、机房上下架等技术维护工作

2、负责虚拟化技术产品物理机配置、管理和日常运行监控和维护

3、负责独立主机或虚拟应用产品的开通使用、日常维护、故障诊断和排除

4、提供独立主机或虚拟应用客户产品 *** 作和应用方面的技术支持

5、监视分管的服务器，及时发现问题，并积极解决问题

现在信息化数字时代，单靠人工去检查出现错误几率会很大，而且有的运维人还不只管理两台服务器，像我们公司的运维每人至少要管理30台服务器，这样子单靠人工运维耗费的人工成本和时间是非常大的，所以还是推荐你用运维工具吧，比如云帮手（）

1支持跨云商批量管理服务器

2兼容性强大，兼容市面基本所有的云商云主机，兼容 *** 作系统；

3 *** 作简单，可视化界面预览资源、一键修复、一键部署；

4 可以远程登录云主机FTP桌面，处理云主机上的文件；

5监控和资源还有告警功能，这个是挺好的，不用盯着看；

6系统修复功能，这个是挺实用也比较必须的；

7免费使用。总得来说功能还是挺全的，不存在需要又要另外找软件的尴尬。

你好，很高兴回答你这个问题。从运维的角度来讲，服务器的数量少并不意味着我们的运维工作就非常轻松，相反我们更应该重视此阶段的工作。

我们可以从以下几方面来开展我们的运维工作：

1应用服务器

我们可以从当前服务器中找出 至少2个节点装Vsphere虚拟化，建立一个数据中心、集群 ；如果你的服务器有多网卡和SCSI，还可以做一些更高级的应用，如vmotion、负载均衡、高可用等。当虚拟机或服务器故障，可以 实现故障自动转移，有效的避免了单节点的故障，提供服务器的容错率 。

我们可以在新建的虚拟机部署Web、API等各种应用，而且 虚拟机可以在vCenter图形化界面下统一管理 。这一般是中小公司的在服务器方面的解决方案。

当然，我们对docker比较熟悉，可以使用一套docker解决方案，这比Vsphere更能节省一部分资源。当然这个需要的技能要求也比较高，需要我们不断积累。

2数据库服务器

数据库服务器在此我们单独拿出来，是因为数据库对服务器性能、磁盘IO要求比较高，不太建议使用虚拟机，当然这需要根据业务的实际情况来做选择。 数据库我们需要通过一主一从、一主二从的方式实现高可用，来避免数据库单点问 题，我们还可以选择合适的proxy来进行读写分离、读负载均衡等。另外还要考虑数据的本地备份、异地备份，来确保数据可恢复。

3系统监控

当我们在应用服务器和数据库服务器上线一套系统后， 我们需要通过监控掌握从服务器硬件、基础状态、应用、数据库等从下到上的运行状态 ，以便我们能够对告警及时做出响应。考虑到报警的及时性，我们需要监控接入多种报警渠道，如微信、钉钉、邮件、短信等。监控的目的是发现问题、解决访问，因此我们需要踏实的做好这一步，才能为我们的业务保驾护航。

好了，其实不管服务器多少，我们都需要扎实的把基础打好，这样才能以不变应万变面对各种情形。希望我的回答能够帮到你。

题主没有详细说明具体应用系统的功能，比如是否单一的Web服务？有没有微服务、分布式、集群化扩展的潜在需求？

通常来说，建议使用云服务自动化运维。云服务已经成为IT技术的核心基础设施，充分利用云服务带来的d性和分布式优势，赋能自动化运维。

一，自动构建系统

如果需要构建应用，那么就建议配置使用CI/CD持续化集成和自动化部署，比如常用的Jenkins，配置Git代码提交时触发构建，然后自动部署。

二，日志收集处理系统

1，ELK是常见的日志收集管理系统，包括ElasticSearch, LogStash, Kibana三个服务，架构示意图如下：

2，在ELK系统中，Kibana是一个图形化展示工具，配置查询条件，运维人员随时可以搜索指定日志信息，分析处理故障。

三，服务监控

1，云监控CloudMonitor

主流云服务商都将监控功能集成到了基础架构中，以阿里云为例，云监控提供了多种配置，多维度全方位监控。

比如配置CPU使用率到达80%时，自动触发动作，增加服务器实例，同时邮件通知运维人员。

2，应用监控

以监控宝为例，配置服务地址，选择分布在不同地区和运营商的监测点。当监测点不能正常调用配置的服务地址时，将收到警告信息，可以选择邮件、短信、电话等通知方式。

四，潜在的系统扩展需求

1，是否集群化部署？需要AutoScaling自动伸缩吗？

小型化和集群化并不冲突。如果采用集群化部署，可以配置触发条件，满足时自动增加或者释放服务器资源。比如当CPU使用率达到75%或者内存占用率达到75%时，根据配置好的服务器和数量，自动触发。

2，是否使用Docker容器技术？

Docker将应用以及依赖打包到一个可移植的镜像中，可以实现虚拟化，有助于快捷高效的交付应用，结合Docker-compose资源编排，快速实现自动部署更新，不再需要常用的Jenkins构建服务器。

机器数比较小的话，你可以用云的服务器，这样可以节省好多钱。找一个专门的运维，还不如让开发自己来搞，因为机器少运维他也应付得过来。现在都在搞云计算了，把你的机器放上阿里云或者腾讯云，你自己维护好很多，包括网络贷款都很容易扩容。上面这个我说到的只是说建议你如果你已经是自己的机器了。我建议你从我下面所说的来搞。

认为的整个过程的话一般分为三个阶段，第一的话是手工阶段，什么东西都是手工搞。

第2个阶段就是脚本阶段了，本来手工搞的东西全部脚本化。

第3个阶段就是平台化了，平台化了之后，所有东西都在页面上完成系统完成，不需要人工来干预，甚至不用运维来搞。

有一些人说既然认为就是最后的一个阶段，但是这个很不成熟。所以我就不说了。

针对你这个机器数少的，你可以手工认为，或者说用脚本认为都没问题。

在合适的阶段做合适的事情就是最好的。所以我建议你手工运维或者脚本运维。

我们项目用的 wgcloud运维监控系统 ，它前身是开源项目，后来推出的商业版，也有免费版

wgcloud运行很稳定，性能很好，部署和上手容易

wgcloud支持主机各种指标监控(cpu状态/温度，内存状态，磁盘容量/IO，硬盘smart监控，系统负载，网卡流量，硬件系统信息等)，数据可视化，进程应用监控，大屏可视化，服务接口检测，DOCKER监控，自动生成网络拓扑图，端口监控，日志文件监控，web SSH（堡垒机），指令下发执行，告警信息推送（邮件钉钉微信短信等）

可以装虚拟机代替，在同一个局域网情况下

找服务商外包服务，或者网上托管也不贵收费

服务器数量比较少，比如10台服务器，基本可以不设置运维岗位了，后端开发人员 或者架构师就能搞定。

我就是那种曾经在创业的小公司待过的开发人员，开发，运维我都干了。

但是想想如何更科学更高效的运维还是很有必要的。

运维的目的

软件系统的运行时环境：即公司的业务产线，靠它创造业务价值，这个是最核心的功能诉求。

实时监控系统: 任何时候都要对当前公司的产线的压力一清二楚，有问题功能随时解决，有性能问题及时扩容或者回收资源

降低服务器成本：在业务萎缩的情况下，准确评估哪些资源可以回收，降低服务器的支出

这个是当时我认为的运维的三个主要目的。

运维方案

开发半路出家，当时采用的是shell+python+ansible+jekins+elk的方式

首先，我会及时的更新业务产线的物理架构图，根据架构图来规划服务器的资源使用。

比如多少个web服务，数据库多少，zk,kafka,redis集群怎么分布。

集群部署一般是放在多个服务器上的，这个时候ansible就派上用场了。

jekins主要用来自动发布更新程序已经做定时回收磁盘的任务。

elk主要用来做应用的日志系统和监控告警； 可以通过看板随时知道产线的请求数量和并发数量；

以上的运维方案适用于小公司。运维工程师看到了可以补充

搞个zabbix刷

数量少。如果配置好可以虚拟化。然后跑容器

单服务器容器规模指的是在一台服务器上运行多个容器实例的数量。这个数量通常受到服务器硬件资源的限制，如CPU、内存、磁盘空间等。对于一台具有良好硬件配置的服务器来说，可以运行数十甚至上百个容器实例。
但是，容器的规模并不仅仅与硬件资源有关，还与应用程序的特性有关。例如，一个I/O密集型的应用程序会大量使用磁盘I/O，可能会使磁盘资源成为瓶颈，从而影响容器的规模。另一个例子是内存密集型应用程序，可能会需要大量的内存才能支持运行，从而限制容器的数量。
因此，在确定单服务器容器规模时，需要考虑应用程序的特性和硬件资源的限制，并进行实际测试和评估，以确定最适合的容器数量。同时，还需要考虑容器之间的互相影响，以避免容器间的资源竞争和瓶颈问题。

作为企业的运维人员，需要负责公司所有服务器、网络等硬件平台的运维工作，对每台服务器的状况，如磁盘、内存、网络、CPU等资源状况要有明确的了解，还要定期进行巡检和修复，避免服务器发生故障，导致公司业务的开展。但运维人员的精力是有效的，一旦管理的服务器过多，而管理效率无法提升，就有可能造成服务器故障，不利于公司业务的开展。那么，中小企业的IT运维人员如何才能高效地管理多台服务器呢？

一个优秀的运维人员，应该学会合理利用工具。而个人对服务器进行有效的监控和管理，除了传统的脚本命令，通过集群式面板工具，效率将会大大提高。通过面板工具，我们可以添加多台服务器进行管理维护。什么CPU持续过高、内存占用太多、磁盘空间不足、日志报错等问题，在面板工具中，我们都可以直观明了地发现问题，从而用最快速度解决问题，不必再耗费过多的时间重复这些基础、繁琐的工作。

而像我们这种服务器数量多且繁杂的，对于面板工具的挑选，最重要的一点就是添加服务器的限制少。以我现在在用的云帮手为例，全面兼容所有云服务商，同时兼容Windows、CentOS、Ubuntu、Debian、OpenSUSE、Fedora等云服务器 *** 作系统，对服务器、主机、站点的数量没有限制，哪怕我加了两百多台服务器，依旧运行得很流畅。

云帮手基础功能十分完善，资源监控/告警、安全防护、环境部署、站点管理、远程控制等功能在日常服务器的管理中帮助很大，集群化管理让我们不用再一台台服务器的去运行脚本修复问题，一键式的傻瓜 *** 作也让新加入团队的运维新人能够快速上手。更值得一提的是一键安全巡检和一键修复功能，只需要对每台服务器定期进行检测和修复，就能让隐患在最快的时间内发现并解除，避免因服务器故障而导致业务无法开展，让公司业务开展得更加顺畅。

在工作中，找到一款合适的工具，不仅能提高自己的工作效率，也是对公司发展的一种帮助，不止是像我们这样的运维岗位，我觉得不同的岗位也会有相应的工具能给予帮助，也可以分享一下你们工作中常用的工具，大家一起学习一下~。

tracker服务器是指运行于服务器上的一个程序。

tracker服务器是BT下载中必须的角色。一个BTclient在下载开始以及下载进行的过程中，要不停的与tracker服务器进行通信，以报告自己的信息，并获取其它下载client的信息。

客户端连上tracker服务器，就会获得一个下载人员的名单，根据这个，BT会自动连上别人的机器进行下载。它是提供bt的服务器。把文件用bt发布出来的人需要知道该使用哪个服务器来为要发布的文件提供tracker。由于不指定服务器，BitTorrent采用BT文件来确定下载源。

作用：

1、运行于服务器上，能够追踪到底有多少人同时在下载同一个文件。

2、对所有下载者的信息进行维护。当它收到一个请求后，首先把对方的信息记录下来（如果已经记录在案，那么就检查是否需要更新），然后将一部分（并非全部，根据设置的参数已经下载者的请求）参与下载同一个文件的下载者的信息返回给对方。

扩展资料：

Tracker 系统可以通过实时跟踪工装及刀夹量具的采购、出入库、修磨、报废、校准等过程。帮助库管员、工艺员、和工装及刀夹量具主管等更有效地改善刀具管理过程，降低生产成本。

BitTorrent Tracker是一个高性能增强型BitTorrent服务器。BitTorrent Tracker同时支持>

BitTorrent Tracker通过了8万个文件和80万个在线用户的高强度测试。用户可根据需要自行改写数据库通信插件, 打造属于自己的服务器, 配合服务器端脚本可实现一个功能完备的BT服务器。

参考资料来源：百度百科  tracker

---