阿里云腾讯云服务器官方性能及实际体验对比

阿里云腾讯云服务器性能对比

阿里云我自己的服务器，2核8G的，1个物理CPU.1个物理核心，两线程

4核=核8g,1个物理CPU  2个物理核心，4线程

腾讯云sa24核8g    一个物理CPU，4个物理核心，,4线程

实际体验：腾讯云的redis会掉，阿里云的没有遇到过，扔开性能指数，还是阿里云的稳定些

腾讯云的不稳定点，性价比腾讯云还是可以吧，sa2做活动服务商那边拿真便宜！！

腾讯官方活动链接

阿里官方活动链接

以下是腾讯官网的一些数据

腾讯云标准型 S5

2.5GHz Intel® Xeon® Cascade Lake 处理器，2.5GHz,睿频3.1GHz，搭配最新一代六通道 DDR4，内存计算性能稳定

规格vCPU内存（GB）网络收发包（pps）队列数内网带宽能力（Gbps）主频备注

S5.SMALL11125万11.52.5GHz-

S5.SMALL21225万11.52.5GHz-

S5.SMALL41425万11.52.5GHz-

S5.MEDIUM42430万21.52.5GHz-

S5.MEDIUM82830万21.52.5GHz-

S5.LARGE84850万21.52.5GHz-

S5.LARGE1641650万21.52.5GHz-

S5.2XLARGE1681680万23.02.5GHz-

S5.2XLARGE3283280万23.02.5GHz-

S5.4XLARGE321632150万46.02.5GHz-

S5.4XLARGE641664150万46.02.5GHz-

S5.6XLARGE482448200万69.02.5GHz-

S5.6XLARGE962496200万69.02.5GHz-

S5.8XLARGE643264250万8122.5GHz-

S5.8XLARGE12832128250万8122.5GHz-

S5.12XLARGE964896400万1217.02.5GHz-

S5.12XLARGE19248192400万1217.02.5GHz-

S5.16XLARGE25664256500万1623.02.5GHz-

腾讯云s4

标准型 S4 实例采用至强®处理器 Skylake 全新处理器，内存采用最新最新一代六通道 DDR4 内存，，默认网络优化，内存带宽达2666MT/s最高内网收发能力达600万pps，最高内网带宽可支持25Gbps。

服务器    2.4GHz Intel® Xeon® Skylake 6148 最新一代六通道 DDR4 内存

规格vCPU内存（GB）网络收发包（pps）队列数内网带宽能力（Gbps）主频备注

S4.SMALL11125万11.52.4GHz-

S4.SMALL21225万11.52.4GHz-

S4.SMALL41425万11.52.4GHz-

S4.MEDIUM42430万21.52.4GHz-

S4.MEDIUM82830万21.52.4GHz-

S4.LARGE84850万21.52.4GHz-

S4.LARGE1641650万21.52.4GHz-

S4.2XLARGE1681680万23.02.4GHz-

S4.2XLARGE3283280万23.02.4GHz-

S4.4XLARGE321632150万46.02.4GHz-

S4.4XLARGE641664150万46.02.4GHz-

S4.6XLARGE482448200万68.02.4GHz-

S4.6XLARGE962496200万68.02.4GHz-

S4.8XLARGE643264250万811.02.4GHz-

S4.8XLARGE12832128250万811.02.4GHz-

S4.12XLARGE964896400万1216.02.4GHz-

S4.12XLARGE19248192400万1216.02.4GHz-

S4.16XLARGE12864128500万1622.02.4GHz-

S4.16XLARGE25664256500万1622.02.4GHz-

S4.18XLARGE28872288600万1624.02.4GHz-

腾讯云标准型SA2配置参数

CPU处理器：AMD EPYC ROME新一代处理器，主频2.6GHz，睿频3.3GHz。

内存：最新一代八通道 DDR4，内存计算性能稳定。

网络：超高网络收发包能力达750万pps，最大网络带宽25Gbps。

规格vCPU内存（GB）网络收发包（pps）队列数内网带宽能力（Gbps）主频备注

SA2.SMALL11125万11.52.6GHz-

SA2.SMALL21225万11.52.6GHz-

SA2.SMALL41425万11.52.6GHz-

SA2.MEDIUM42430万21.52.6GHz-

SA2.MEDIUM82830万21.52.6GHz-

SA2.LARGE84850万21.52.6GHz-

SA2.LARGE1641650万21.52.6GHz-

SA2.2XLARGE1681670万21.52.6GHz-

SA2.2XLARGE3283270万21.52.6GHz-

SA2.4XLARGE321632100万43.02.6GHz-

SA2.4XLARGE641664100万43.02.6GHz-

SA2.8XLARGE643264140万85.02.6GHz-

SA2.12XLARGE964896210万127.02.6GHz-

SA2.16XLARGE12864128280万169.02.6GHz-

SA2.20XLARGE16080160350万1612.02.6GHz-

SA2.22XLARGE22490224375万1613.02.6GHz-

SA2.24XLARGE19296192420万1614.02.6GHz-

SA2.32XLARGE256128256560万3218.02.6GHz-

SA2.40XLARGE320160320710万3223.02.6GHz-

SA2.45XLARGE464180464750万3225.02.6GHz-

文/白睿

网络上对阿里巴巴公司薪酬传言非常多，应届生入职至少30万，身价过亿很多，年薪百万更是比比皆是……等等，这些传言很多都是片面的，当详细分析的时候会发现薪酬水平上看，阿里巴巴P5的职位跟市场上薪酬大致一样，而到P6、P7的时候，薪酬会大幅度增加。再一点是阿里巴巴的薪酬体系中比较重视三大方面：定级别薪酬、年终奖金和股权期权。所以综合起来，薪酬水平的确很高。

图1:网传阿里巴巴等公司薪酬对比

阿里巴巴在创业初期薪酬并不太高，但是提成比较高，销售员卖一个诚信通3万块，提成有1万块钱。所以早年做得好的员工，一个月提成可以拿到20万到50万。从年度总现金这个角度是很高的。

所以说阿里巴巴从一开始就是一种激进型薪酬设计，阿里铁军打造，包括现在的这种价值观的塑造和文化的塑造，都与薪酬有非常大的关系。从一开始就激励大家多赚钱，赚钱之后多分钱，这样的情况就会发现薪酬在做战略、文化层面，是一种非常大的杠杆。这种理念影响到现在的激励和基于股权的薪酬计划，这是阿里巴巴基于权益的薪酬计划，通常在P5以上级别能够享受到这一部分的红利，具体的分配时间是每个自然月。P5员工通常能拿到一定的股权收入。之前在微博上闹的沸沸扬扬的阿里P8员工，他一年130万的收入，其中很大一部分就是来自于基于股权的薪酬，而非基本工资。

阿里巴巴内部有一个“阿里薪酬委员会”，这个委员会的一些工作也值得很多企业人力资源部门学习和借鉴。可以看一下具体职责

1、审查和评估并在必要时修订公司的总体薪酬政策；

2、审查和批准与薪酬相关的公司目标和目的，包括高级管理层成员的年度绩效目标；

3、根据这些目的和目标评估高级管理层的绩效，并确定和批准高级管理层的年薪，基于股权的激励措施和其他直接或间接的报酬或福利；

4、制定中层管理的薪酬补偿计划： 即审查并推荐给董事会全体成员，批准新的中层高级管理人员使用高层管理的薪酬体系；

5、与公司高级管理层一起审核和批准雇佣合同。

阿里巴巴薪酬实施告诉我们，我们赖以自豪的宽带薪酬可能是一个具体的模板，而多样化的薪酬奖金制度，特别奖金制度与期权股权这种长期的核心的激励制度是薪酬管理的核心。附加还有更受到阿里巴巴重视的绩效和价值观的考核。考核很重要，价值观考核也很重要，所以说这几个因素决定了薪酬的这种绝对值，这才是一个完美的全面薪酬，而并不是只设计出宽带薪酬的等级工资表单。

薪酬是我们战略撬动的杠杆，是我们群体行为的体现，利益的变革后，我们的固化是能够牵引大家行为具体的一个载体。作用是在这里，并不是一项技能和一项技术，以及它并不是一个 Excel活用的标准。

阿里巴巴集团采用双序列职业发展体系，专家路线【P序列=技术岗】，程序员、工程师，共 14 级，从 P1 到 P14，校招最低从 P4 开始。M路线，管理者路线【M序列=管理岗】，从M1到M10。

应届毕业生刚入职到阿里为P5，工作1-3年之后升职到P6，3-5到P7

图2: 阿里巴巴职级及薪酬体系

年底的奖金为0-6个月薪资，90%人可拿到3个。

配置的股票是工作满2年才能拿，第一次拿50%，4年能全部拿完。阿里分年限行权，想要离职套现，首先，归属要收高达45%的个税，然后得到的还是限制性股票，还不能马上卖。出售的时候，还得交20%股票增值部分的个人所得税。

职级晋升之路的硬性指标：上年度KPI达3.75+主管提名

晋升委员会面试：晋升委员会组成一般是合作方业务部门大佬、HRG、该业务线大佬等。如果员工想要升级别，比如从 P6 升级到 P7，则需要进行述职，通过晋升委员会的面试。

晋升至P8及以下，子公司内部评定；晋升到P9，集团专业委员会进行评审；M不得自主提名，M3及以下公司内one over one plus HR评审；晋升至M4进集团管理委员会评审。

P5升P6相对容易，再往上会越来越难，一般到P7都是团队技术leader了，P6到P7非常难，从员工到管理的那一步跨出去不容易。

工作绩效考核内容：阿里的考核也分为2个部分，业绩和价值观各占50%

考核频次：季度考核为主

绩效考核方式：：三对一的考核，比如你是个经理，上级是总监，总监的上级是副总。那总监在考核经理的时候，副总要参加，还要加上相应部门的人力资源，防止“一言堂”。考核以KPI为主导，部门以2-7-1排序，个人以3-6-1排序。连续两个季度，成为末尾10%，则可能被淘汰；上年度 KPI 达3.75则可以申请晋升。

文/白睿，组织发展专家、畅销书《组织诊断》 作者 组织发展专家、畅销书《组织诊断》 作者 组织发展专家、畅销书《组织诊断》作者

组织发展专家、畅销书《组织诊断》作者

大厂掀起“养机”浪潮

在新基建的浪潮中，腾讯、阿里等大厂纷纷投入千亿布局建造超大规模数据中心。大厂为了“养机”也动用了各种新技术。数据中心作为基础设施，之前 一直在底层无人问津，不过随着数字化的快速推进，数据中心的变化将更能体现新基建“基建+科技”的内涵。对于数据中心而言，进行技术创新，能够合理存储和处理数据，满足上层需求，支撑数字经济腾飞，才能实现其真正价值。

下一波技术创新的制高点

随着大厂的建设提速，国内数据中心遍地开花。据中国产业信息网统计，2020年全球IDC处理的数据流量将达到15.3ZB，占全球产生的流量99.35%；从数据可知IDC主导着全球的数据流量处理。

现在数据中心向着空间集约化、单机大型化的方向发展。超大规模的大型数据中心在2019年末增至504个，还有151个处于不同建设阶段的数据中心。集约化的发展使得单体机房的利用率得以提升，有助于发挥规模效应，降低前期建设成本以及后期运营成本，对于大公司来说，头部效应会更加明显。

数据中心发展过程中的痛点

1.   超大规模数据中心背后是惊人的耗电量。

服务器年功耗连续上升，机柜功率不足的老旧机房为了不掉电，以至于通过空置机位的办法来解决问题。这样不仅造成了空间的利用率低，也会造成电力利用率的下降，同时还形成不必要的浪费。据预测，2020年中国数据中心耗电量为2962亿千瓦时[3] ，超越三峡发电量，所以说解决能耗问题刻不容缓。

2.   数据中心安全运行指标与日俱增

数据中心需要完善的安全出入管理规定和消防系统、以及具备事故应急和人员安全应急流程制定的能力。保证所有基础设施正常运行的同时，还需要及时对所有设备进行维护和修理。

3.   令人崩溃的运维

半夜故障工单催人醒，处理不慎易进坑。日常巡检是数据中心运维过程中最重要的一环，通过运维人员日复一日，重复上千次抄表中保持警觉性发现设备存在的隐患。纯粹依靠人力并非行业发展所需，日常运维应借助合适的辅助工具，让有限的人力摆脱机械性的工作。

那么如何让数据中心做到绿色发展，智能规划，轻松运维？Hightopo 和国内其他公司都在积极的回答这个问题。

建立可视化的运维管理平台 痛点迎刃而解

可视化重塑数据中心机房

针对数据中心系统复杂、多场景和动态性的特点。以 HTML5 的 WebGL 标准实现  3D 的图形渲染技术，以及基于浏览器内核嵌入到小程序实现更方便传播。并采用hightopo轻量架构使其支持跨平台展示，实现多端口海量数据的分析。

数据中心环境可视化

利用3D仿真技术，对机房内多种设备进行建模，对设备进行实时监控以及全生命周期维护。同样为了确保数据中心机房正常运转，运维系统也具备烟雾温湿监控、动力监控、门禁等监控功能，实时监测机房内部环境，及时发现存在的问题，可远程控制系统调控运行状态。

资产与能耗管理可视化

为了解决数据中心能耗过大的问题，系统对数据中心整体环境的年度用电量、机柜租用率、楼宇IT用电量、柴油发电机、电气容量等进行实时监控并提供相关历史数据，方便管理者进行节能调整。还支持对资产准确定位，记录设备型号和状态，确保机柜高使用率，避免资源浪费，细化运维能节省约20%的总运营成本。

可视化运维管理

通过可视化管理，改变数据中心的运维模式。管理者可通过线上监控系统了解设备健康状况，可远程查看机柜的检修记录、履历信息和历史故障，为评估设备安全提供了直观的数据基础。运维人员摆脱了机械性的工作，缓解运维压力。同时也对数据中心人员分配提供了人性化的方案。

迎接智能运维时代

由于边缘计算和5G的大带宽所产生的巨额流量使得数据中心建设遍地开花，大规模且密集的IDC更需要精细、自动、可视化的管理。正如 Hightopo 所提供的数据中心机房可视化解决方案，帮助企业在能耗、运维、和人力资源上做到精细化管理，使其走向节能增效的发展道路。在数字经济腾飞的时代下，数据中心可视化改造更应未雨绸缪。

参考资料：  官网——Web组态  

                  百度百科——图扑软件

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