物理机和云服务器有什么区别呀，怎样区分

服务器是放在机房运行的真实存在的物理设备，有独立的硬盘、内存、CPU、 *** 作系统等。云主机是在一组集群服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分，集群中的每台机器都会有云主机的一个镜像备份。一、资源方面：云服务器（云主机）使用了云计算技术整合硬件和软件资源，运用了虚拟化技术，基于服务器集群。可d性扩展伸缩，用户按需购买。但服务器的资源一般是固定的，不容易升级或扩展，容易造成资源浪费，成本也比云主机高。二、运行方面：当云服务器中一台机器出现硬件故障，系统会自动访问其他机器上的镜像备份，提高了主机的稳定性。它拥有与服务器一样的功能与使用方法，有独立IP和带宽。用户可根据需要安装各种 *** 作系统以及配置各种网站运行环境。而传统服务器出现故障后，没有可自动跳转的功能实现，网站会出现打不开的情况，直到服务器的故障维修好了之后，才可以继续正常使用。无论是从性能还是稳定运行来对比，云服务器都远强于传统服务器。但云主机也有其不足之处，容易遭到网络攻击。
1、费用投入
传统服务器成本较高，所以主机租用或托管的价格较贵，每年至少千元以上。对于个人及中小团队来说，使用云服务器会更灵活实惠；大型企业长期使用，一般会选择自购服务器。
2、冗余及备份
传统的数据中心内，由于能够控制服务器的位置并且利用全部物理硬件，部署比较容易。服务器托管及租用需要用户自行进行本地备份及异地备份，冗余需要用户更大投入及更高技术水准。
云主机的冗余存储需要大量资本的基础投入。但冗余存储对用户而言并不是实时都需要。云主机自动备份及冗余，根据实际使用中的经验，仍然需要用户自行异地备份。
3、易用性及扩展
易用性方面，云主机更有优势。云主机基于虚拟化技术，方便用户升级，用户可直接在线自助升级，d性较大。传统服务器一般由IDC公司提供固定型号的产品选择，升级空间不大，迁移也相对麻烦。
4、性能及网络
在整体测试中，云主机与服务器同等配置下，云主机CPU性能不如独立服务器，但突发使用下，云主机d性较大，且可以按需分配。另外，服务器托管区域的网络一般比云主机区域较有优势。

1 小鸟云香港服务器不需要备案 ,主要具有以下几点优势
1线路方面。香港云服务器不存在国内电信和联通互联不互通的问题，不再为线路的选择和不畅通而烦恼。
2国际业务方面。香港服务器的国际出口带宽充足，在这个全球一体化，很多企业走出国门的时代，选择香港云服务器是个非常不错的选择。
3不用备案，省去了提交和审核的很多环节，网站做好之后就可以立马上线开通。
高安全性和可靠性：小鸟云香港云服务器平台内置ARP攻击防护能力和DDOS攻击防护能力，在硬件上实现了故障和安全性的隔离。香港云主机服务支持多级的备份与恢复，包括备机、系统备份与应用备份。
但是现在，香港服务器也是良莠不齐，需要认真区别。

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。

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