云计算对服务器配置有什么要求？

要了解云计算对服务器的要求首先要对云计算有一定的了解，现在对于云计算服务器没有一个明确的定义，也没有一个统一的标准。与传统服务器相比，传统服务器中，包含处理器摸块、存储模块、网络模块、电源、风扇等设备，当然工业服务器除外，比如研祥工业服务器，其介于云服务器与传统服务器之间。

云服务器关注的是高性能吞吐量计算能力，关注的是在一段时间内的工作最总和。因此，云服务器在架构上和传统的服务器有着很大的区别。

架构上，云服务器体系架构包含云处理器模块、网络处理模块、存储处理模块与系统件理模块等。这种架构的优势使得云服务器可以大大提高了利用率，采用多个云处理器完成系统设计，引入低功耗管理理念完成对系统的集中冗余管理，同时在系统中省去了很多重复的硬件。

云服务器一般包括线程、核、处理器、网络、加速器等功能单元全部计算的总和。因此，云计算一般都有着庞大的数据输入量或海量的工作集。那么服务器应该具备哪些能力呢，我们详细的来说一说。

高密度

高密度低成本基本上已经是云服务器的基本要求了，按照云计算中心本身的特点，云服务器应该和云计算中心高密度、低功耗、低成本的特点相符，即主要面向大规模部署的云应用。高密度服务器能够减少延迟、提高反应速度。目前高密度服务器主要分为多路机架和刀片服务器。

虚拟化

服务器虚拟化的能力，可以说直接影响云计算的效果。由于服务器虚拟化技术实现了将高负载节点中的某些虚拟机实时迁移到低负载的节点，把多个低负载的虚拟机合并到一个物理节点，并将多余的空闲物理节点关闭，以提高资源的使用效率，使负载达到均衡，从而使上层应用的性能得到了保障，同时还达到了减少能耗的目的。

因此云计算利用服务器虚拟化技术可实现对虚拟机的部署和配置，通过对虚拟机的快速部署和实时迁移能大大提高系统的效能，还可通过对虚拟机资源的调整来实现软件系统的可伸缩性，确保系统能迅速从故障中恢复并继续提供服务，提高了系统的可靠性与稳定性。所以在购买云服务器的时候，服务器硬件虚拟化的支持程度是考量服务器的一个重要因素。

横向扩展

根据云计算的第一个特点“超大规模”来说，云计算服务器的横向扩展能力就变得至关重要，可以对这种大量的文件访问提供更高数据库和更好的可扩展性，为整个云计算的中心提供更高效、更安全以及更简化的方式，保证了云数据中心的灵活性。

并行计算

云计算在某种形式上来说就是分布式计算、并行计算、网格计算等一脉相传的技术路线，从概念上来说，可以把云计算看成是“存储云”+“计算云”的有机结合，而计算云就是指并行计算，因此，云计算的基础架构首先是要确保能实现并行计算。

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8*4=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r5.4xlarge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m5a.xlarge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：

https://www.wy.cn/computing/wcloud/all?utm_source=wemedia

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