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2800+
全球覆盖节点
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平均响应时间
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70+
覆盖国家
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130T
输出带宽
先搞清楚，云服务器的核心指标可不是随便说说就能定义的。我们通常关注 CPU 核数、主频、显存（如果你跑的是 AI 任务）、实时内存、宿主网络带宽以及磁盘 I/O 等等。举个例子，AWS 的 t3.medium 拥有 2 核 2.5 GHz，4 GiB 内存；同等配置的 Alibaba Cloud 的 ecs.t5.2xlarge，那么内部配件都差不多，但价格相差 30% 以上。要想知道到底哪种配置更实惠，先把目标拆成几块：读写速度、网络延迟、以及你在一天里会根本不管它的流量。
我们先挑一款主力 CPU，比如 AMD EPYC 7302P，主频 2.8 GHz，24 核。几乎所有云厂商都把相同核心数放在不同系列里，名字可能是 C4、G4、E4，价格差距决定于是否加入了更高的 I/O 镜像和更快的 SSD。对中小微业务来说，刚好 4 核 16 GiB 的标准型往往满足近乎所有项目的负载。为什么不直接买 8 核？那是因为将来扩容会带来更高的租金，也因为 4 核的冗余比 8 核更能抵御部分节点掉线的概率。
说到网络带宽，你会发现有些云服务商奉行“smaller first”策略。腾讯云的 E3 规格 1 Gbps 的网络，A8 规格 5 Gbps 的网络就能把带宽从 1x 变成 5x，但不一定能让你即时拥有 5 Gbps 的实际吞吐率。华为云的 Elastic 计算引擎 (ECS) 7.0 方案，在同价位的包年包月里，提供的 SSD 抽成 5 TB，延迟低至 10 ms，但你需要自己搬运数据。别以为是这玩意儿，带宽那是你手里揪住的“直通道”，通道多了添啥？成本自然也更高。
从价格角度剖析，最常见的是包月计费。包年、包月的价格差别不在价格本身，而在使用率扣费的弹性。最硬核的做法：凡是你有 70% 的使用率，就算是提前按期续期，你会发现半年后出现的“占用率不高”这一套扣费方式会让你疲于应付。短期里，按需计费比起包月好，却能让你随时跑多台小低配服务器的弹性队列。其实有黑客的原理，连 Google Cloud 还推出了 B1、小型实例，专门跑 GPU 的深度学习训练，连 OEM 也会把它包装成可穿戴设备。
谈谈加速卡（GPU）的 V4、G5 系列，各云厂商都把它当成 “起点” 演示版。虽然 V4 只给你 4 核 8 GiB 内存，却往往伴随 2GB 显存，实际体验，平均 CPU 使用率只能维持 30% 左右。别说是跑大型游戏。相对 APN
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