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如何选择阿里云ecs服务器操作系统？阿里云操作系统说明指南 – 阿里云最新建站

 

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随着网站服务器技术的发展，越来越多的站长建站首先选择云服务器。时下阿里云云服务器ECS脱颖而出，成为多数站长网站服务器的首选。那么对于刚刚接触云服务器的站长来说，如何选择适合网站的阿里云云服务器ECS操作系统，阿里云云服务器ECS的操作系统有什么区别，阿里云linux服务器和windows服务器有何不同呢。

 

前提：若后期有需求购买阿里云任何产品的朋友，可以提前领取优惠劵。后期可为大家减少成本：点击领取阿里云优惠劵

 

阿里云个人购买+阿里云企业购买

 

 

首先，我们要清楚的便是每个系统之间的差别，以及在阿里云上的差别：

 

1.Windows

 

1.1)系统内含正版激活。

 

1.2)适合于运行Windows下开发的程序，如.net等。

 

1.3)支持SQLServer等数据库(需自行安装)。

 

1.4)可以使用远程桌面方式登录进行管理。

 

注：512内存不支持选择Windows系统，1G以上内存才能很好支持该系统。

 

2.Linux

 

2.1.1)最流行的服务器端操作系统，强大的安全性和稳定性。

 

2.1.2)免费且开源，轻松建立和编译源代码。

 

2.1.3)通过SSH方式远程访问您的云服务器。

 

2.1.4)一般用于高性能web等服务器应用，支持常见的PHP/Python等编程语言，支持MySQL等数据库(需自行安装)。

 

2.2CentOS(推荐)请使用yum方式在线安装软件。

 

2.3Ubuntu请使用aptitude方式在线安装软件。

 

2.4Debian请使用apt-get方式在线安装软件。

 

2.5AliyunLinux(兼容RedHat)请使用yum方式在线安装软件，yum源需要自行购买redhat的商业支持。

 

操作系统更换规则：

 

1.更换操作系统

 

更换系统之前请先停止云服务器，云服务器更换操作系统会直接重置系统盘【IP不变】，系统盘数据将会丢失!

 

请您注意：

 

1.1.更换操作系统会使云服务器的系统盘更换为新的镜像，原有系统盘的数据都会丢失。

 

1.2.云服务器数据盘的数据不会受到影响。

 

1.3.建议您将系统盘的个人数据备份到数据盘中，或采用其他方式进行备份。

 

1.4.因您没有备份系统盘相关个人数据而造成的数据丢失，阿里云不承担责任。

 

1.5.内存为512M云服务器不支持更换Windows操作系统。

 

2.CPU/内存与操作系统的选择

 

2.1)如需选择/变更4G以上内存请您选择64位操作系统(32位操作系统存在寻址限制)。

 

2.2)如您选择32位操作系统，4G以上内存页面暂不展示，只有云服务器更换为64位操作系统才可展示。

 

2.3)Windows32位操作系统支持最高CPU为4核。

 

2.4)配置：[CPU：1核;内存：512M]的云服务器不支持选择/更换Windows操作系统。

 

Windows篇

 

阿里云提供了6种window系统，涵盖了Server2003sp2以及Server2008R2这两大类操作系统。

 

其中又分为了32位和64位

 

(1)如何选择32位还是64位

 

32位系统相比64位系统，最主要的限制体现在内存的大小上。因为32位本身的限制，其最大只可支持到4GB内存，如果您的网站要使用高于4GB的内存或者以后有扩充内存寻到4GB以上的打算，请使用64位操作系统。

 

(2)选择2003还是选择2008

 

对于windows来说，我个人建议是选择版本越高的越好。相对来说新版本漏洞相对来说更少，而且IIS7.5相对于IIS6提供了更多的功能以及更方便的控制台。但是考虑到大家的机器配置不同，在此给出一下几种选择：

 

A：配置低于双核2GB内存：选择server2003不装数据库配置双核4GB：server2003mssql或者server2008R2不带数据库

 

B：配置高于双核8GB：serever2008R2mssql建议如果大家要在云服务器上跑数据库，尽量选择大内存配置，或者降低配置去选用RDS

 

(3)中英文、安全加固版如何选择

 

这个就依据大家各自的喜好来了，在此不多说了至于Windows服务器配置教程，因为网上教程很多而且相对于Linux来说Windows配置难度更低，所以Windows的配置教程会比较晚的放出。

 

Linux篇

 

(1)这些linux大类有什么区别

 

Debian：用的deb包，使用APT包管理系统。

 

同时Debian提供了大多数软件比较新的版本，并且提供了更多的软件包(相对于原版RedHat)。Debian的优点在于更新迅速，软件包完善(Ubuntu尤其)，操作便利。缺点是部分时候稳定性欠佳，跟进最新软件有可能存在Bug。

 

Centos：用rpm包，使用yum包管理系统。

 

相对于Debian来说，Centost的一大特点就是慢。大部分软件停留在稳定版本，而且相距最新版版本也差较多。而且某些新版软件的一些新特性支持也比较慢，比如php-fpm。

 

因为Centos是面向企业用户提供的操作系统，所以在稳定性上十分突出，一般在新功能或稳定性的选择上更倾向于后者。只有当某个功能完全确定稳定了，才会加入到系统里。优点是系统稳定，技术文档完善，如果付费的话能得到企业级别的技术支持。缺点是软件包比较老旧，而且一些较新功能会欠缺。

 

总结一下：如果你喜欢尝鲜，喜欢用最新的功能或喜欢折腾系统，那么Debian是个更好的选择。
上手难度Ubunt

 

(2)Debian与Ubuntu的选择

 

Ubuntu是基于Debian所开发，可以简单地认为Ubuntu是Debian的功能加强版。

 

与Debian相比，Ubuntu提供了更人性化系统配置，更强大的系统操作以及比Debian更激进的软件更新。

 

Ubuntu与Debian比较，可以认为Debian更趋向于保守一些，Ubuntu对新手友好度更高，上手更容易。

 

用过Ubuntu的都会体会到它的易用，反之如果用过Ubuntu再换到别的系统，都会觉得不适应，Ubuntu真的很方便。

 

个人建议，如果你打算选择Debian类的，建议选择Ubuntu。

 

Ubuntu提供了更好的操作，更激进的软件更新，更方便管理软件以及相差无几的稳定性。

 

如果你不想放弃稳定’那么请选择Debian。

 

关于Ubuntu版本选择：

 

在此解释下Ubuntu的版本支持时间。Ubuntu普通版本只提供18个月的技术支持，过期则不管。

 

服务器版本提供长达五年的技术支持。所以建议大家选择12.04版，提供长达5年的技术支持，可以确保在静候相当长的一段时间内你的服务器可以继续收到系统升级补丁以及可用的软件源。

 

(3)Centos的选择

 

对于阿里云Centos的选择，建议选择Centos6.5版本，带来了更多的新特性以及更多的新功能。

 

除非你的软件需要php5.1的环境，那么就选择Centos6.5。如果网站需要支持php5.1，只能选用Centos5.8。

 

至于具体版本选择，建议php5.1用户选择Centos5.8，其他的用户则为Centos6.5。
最后的最后提醒大家一定要领取价值2000优惠劵哦

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阿里云服务器新手教程（从服务器选配到网站上线全过程）

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阿里云服务器新手教程从云服务器选配购买、云服务器配置到网站上线全过程，阿里云服务器如何购买？购买后如何使用？站长抽时间写了一篇详细的阿里云服务器新手教程，从云服务器选配到网站上线全过程：

阿里云服务器新手教程

本教程包括阿里云服务器CPU内存、实例规格、公网带宽选择，云服务器配置教程和网站搭建教程，本教程是写给新手的，教程整理不易，直接copy的还望手下留情，欢迎转载。

一：阿里云服务器选择教程

首先您需要有一台阿里云服务器，在阿里云官方即可购买，云服务器购买包括CPU内存几核几G、ECS实例规格及公网带宽选择：

云服务器内存配置 适用场景
1核CPU/1G内存/1M公网宽带 网站初期访问量较少或者个人博客一般入门级配置1核1G或1核2G都可以，访问量少1M带宽就够了
2核CPU/4G内存/3M公网宽带 用户活跃率和访问量较高的门户或者论坛类，网站接入CDN，日均IP一万左右3M带宽也是够用的
2核CPU/8G内存/5M公网宽带 企业官网提升品牌形象，对用户浏览流畅度和速度有较高要求，可以选择285配置
4核CPU/8G内存/8M公网宽带 4核8G云服务器企业用户首选，4核8G是计算型实例，企业服务器、小程序服务器都可。
8核CPU/16G内存/10M公网宽带 8核16G也是计算型云服务器，较高的资源配置带来更强劲的计算性能，适用于游戏、软件类网站，对开发、测试、环境要求较高的游戏软件类网站。

阿里云服务器选择除了CPU内存配置外，同样的配置还有多种ECS实例规格可选，如通用型、计算型、共享型、GPU异构、弹性裸金属裸金属及突发性能行动等，CPU内存网络等性能参考可以参考：ECS云服务器实例规格族选择详解 – 阿里云

ECS实例规格可以参考上面的官方文档，本文不多赘述。

二：云服务器安全组配置

关于阿里云服务器配置主要说说安全组，安全组是一种虚拟防火墙，阿里云安全组默认只开放了22核3389端口，在实际使用过程中比如Web网站端口80、mysql数据库3306端口、FTP 20/21端口等都需要依赖相应的端口，需要在云服务器控制台通过配置安全组来开放相应端口。参考官方文档：添加安全组规则开放端口教程 – 阿里云

三：阿里云域名注册

本文以搭建网站为例，如果没有域名，您还需要在阿里云购买一个域名，阿里云域名注册55元一年，可以使用优惠口令，参考：域名优惠口令获取 – 阿里云

四：阿里云服务器Web网站环境搭建

本文以搭建网站为例，在使用阿里云服务器搭建网站之前需要先配置网站所需的Web环境。本文在本文使用的是宝塔面板，宝塔面板支持Windows系统和Linux系统，可以一键安装Web网站环境，安装完毕后可以创建多个站点，可视化管理和运维。

阿里云服务器安装宝塔面板教程参考：服务器安装宝塔面板图文教程
宝塔面板是可视化管理的，用户可以在宝塔后台创建多个网站，可以安装WordPress、Zblog、Typecho等网站程序，在宝塔面板后台站点、FTP和数据库，将网站程序上传到宝塔根目录。

也可以参考阿里云官方推出的：自助建站方式汇总 – 阿里云

以上自行建站可以选择一些开源的Web应用程序，如WordPress、dede、Zblog、Typecho等，如果只是想单纯创建网站，也可以选择阿里云官方推出的自营建站产品，阿里云建站有模板建站和定制建站，模板建站价格一般几百块，而且不用另外购买云服务器，模板建站会打字就会建站，鼠标拖拽即可。定制建站会有阿里云专业建站人员提供一对一量身定制网站服务。

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阿里云上云必备,必抢爆款,云服务器精选特惠活动应该怎么选择

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阿里云当下最热门且属于长期性的优惠活动有上云必备,必抢爆款,云服务器精选特惠活动，这几个活动是阿里云在取消原来的全民云计算，企业高性能云服务器特惠等活动之后，新增的全新优惠活动，这几个活动应该怎么选择呢？知道活动的侧重点就不难选择了。

首先说下这几个活动的主要共同点
这几个活动在一些爆款云服务器配置的价格上都是差不多的，例如2核4G1M带宽的配置下，共享型s6实例个人用户的活动起步价是320.28元/1年，960.84元/3年。计算型c5实例2核4G配置的个人用户则为1166.40元起。企业用户为699.84元起。

一.上云必备（活动地址）
上云必备的侧重点在于配置和带宽为固定带宽，活动价格一目了然，同时通过优惠加购区的形式帮助一些需要其他云产品的用户搭配购买，实现优惠购买到ECS云服务器产品的同时再优惠购买自己所需的其他云产品，例如CDN/全站加速流量包、云数据库MySQL、对象存储OSS等。

二.必抢爆款（活动地址）
必抢爆款活动的侧重点在于所推出的云服务器带宽为1-5M自由选择，带宽越高，相应的价格也会高一点，同时活动的重点在于抢购和爆款，限时抢购商品每天上午10:00限量开抢，抢完即止，另外活动所推出的云服务器配置不多，但是全部是用户购买最多的爆款配置，绝大部分用户在必抢爆款活动中都可以找到自己需要的云服务器配置。

三.云服务器精选特惠（活动地址）
云服务器精选特惠在云服务器带宽上进一步升级了，该活动中企业用户可以自由选择1-10M带宽，而个人用户则还是1-5M带宽可选。如果是需要5M以上带宽的企业用户可以选择云服务器精选特惠来购买这款云服务器。同时云服务器精选特惠所包含的云服务器配置是最多的，基本上上云必备和必抢爆款活动所推出的所有云服务器配置在云服务器精选特惠里面都有。

在实际选择活动的时候，推荐首先在上云必备活动中看下是否有自己需要的云服务器配置，如果有，直接通过上云必备活动购买，如果没有或者需要带宽更加灵活，则可以再了解必抢爆款和云服务器精选特惠活动中是否有自己需要的云服务器配置。

如果所有活动中都没有自己需要的配置，需要在ECS云服务器购买页自定义配置购买的话，推荐您可以领取阿里云最新的代金券，使用代金券去节约购买成本，代金券领取地址：阿里云小站
代金券使用方法：领取之后，在最后支付订单的时候，系统会根据订单金额自动匹配可用的代金券面额。
代金券抵扣最新版.png

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手把手教你配置阿里云服务器搭建网站（超详细图文）（小白篇）

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前文概述
注：以下配置仅是个人根据经验推荐，在实际配置过程中，我们还可以多听听自己的程序和技术开发人员推荐的配置。选择云产品之前先领取最高价值2000代金券以减少上云成本https://www.aliyun.com/minisite/goods
出于好奇，我用学生优惠租了一台阿里云服务器，打算做一些Java web的开发，但是毕竟是第一次接触这样的东西，还是比较陌生，在这个过程中遇到了一些问题（肯定会遇到问题的），但是呢，在网上搜解决办法的时候，总是历经波折才能找到我最后想要的东西，所以我想把我配置阿里云的时候踩过的坑填一下，如果你按照我的方法成功解决的问题，别忘了给我点个赞 。在搭建网站的时候，我参考了 如何从零开始拥有自己的网站？ 这篇文章，对建网站的方法思路有了全局的理解。

购买服务器
学生的话，阿里推出了一个叫云翼计划的产品，通过学生认证之后可以享受超便宜的价格，我的账号是支付宝账号，之前就有过学生认证。云翼计划的入口在这儿云翼计划。但是我是通过学生组团活动参加的，因为组团活动，可以优惠得到一个一年的免费域名。阿里云学生组团活动详情介

配置服务器
服务器购买成功之后，找到你服务器的公网IP地址。这里我把公网IP隐藏了
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设置安全组
服务器需要端口放行，否则你的端口是无法访问的，因为安全需要，所以云服务器存在安全组这个东西。记住常用的端口放行，tomcat 8080端口，mysql 3306端口 https 443和80端口

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部署JavaWeb项目
在服务器上部署Java运行环境
Linux安装JDK1.8并配置环境变量
Linux安装Tomcat并配置环境变量

在这里我部署的是简单的web项目，没有用到数据库mysql。所以不用安装mysql。但是我这里也分享下安装mysql的教程：
Linux Centos安装Mysql5.7.23
本地项目打包生成war文件
要看以下教程，请先确保你把上面的东西都做好了：Java和Tomcat环境搭好，购买了域名并且可以使用，本地有Java开发环境和IDEA
不过上面的教程之涉及到在服务器上配置Java与Tomcat环境，相当于你只是搭了一个房子，但是里面还没有任何家具，不能入住，所以接下来我们来买一些家具，首先打开IDEA，新建一个项目，选择web application。

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在web目录下找到index.jsp 在

标签下写一句hello world
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因为部署到网站上的时候我们需要一个war包，所以我们现在想办法弄一个出来
点击右上角的这个图标
按照图中步骤点击（还有要先点击绿色的加号才能出来那个菜单）
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然后添加一个content，存放路径选择它默认的就行，一般都是在war包的相同目录

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这样就设置好了，下面我们来生成一个war包 执行Build->Build Artifacts->build命令

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build之后在这个out目录下找war包

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打开xshell和xftp工具，连接到云服务器，将webhelloworld_war.war放到云服务器的/usr/java/tomcat/apache-tomcat-8.5.20/webapps/下

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Tomcat绑定域名
好，我们要稍微修改一些东西 ，不要怕，很简单的一行而已，不要每次提到修改配置就头大。

修改/usr/java/tomcat/apache-tomcat-8.5.20/conf/下的server.xml:

修改host节点的name为你的云服务器的域名，如www.example.com
在host节点下加一个节点

其中webhelloworld_war这个就是你的war包的包名，也就是你的项目名
顺便提一下，如果要修改这个xml文件，你可以在xshell中用vi修改，非常秀操作，当然也有非常接地气的方法，可以用xftp将server.xml下载到本地然后用sublime text来改，然后再上传上去。

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开启服务并访问成功
好了修改完配置文件之后还有一件重要的事情别忘了，就是重启一下Tomcat
用xshell进入/usr/java/tomcat/apache-tomcat-8.5.20/bin/
执行
./shutdown.sh
然后再执行
./startup.sh
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这里提一下，如果停止Tomcat时出现停止失败，提示 java.net.ConnectException: Connection refused SEVERE: Could not contact localhost:8005. Tomcat may not be running.报错的，原因是Tomcat的内存太小了，需要设置一下虚拟内存，解决方法参见这篇博客

在Linux系统里运行shutdown.sh命令关闭Tomcat时出现错误提示 :http://www.gwork.cn/post-1.html

亲测有效

好，现在返回正题，在浏览器中输入 你的云服务器的域名:8080 比如（www.example.com:8080）就可以访问到你刚才部署上去的程序啦
像这样子

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阿里云购买域名到建站的全流程过程解析（图文教程）

简介：
新手如何用阿里云服务器Linux系统安装宝塔面板搭建WordPress博客网站呢？WordPress作为全球实用最广泛的CMS系统，以功能强大、扩展性强，插件众多，易扩充功能等特点，受到全球站长开发者青睐。而阿里云作为国内用户量最多的云服务器商，因此，本文以阿里云为例，详细介绍云服务器Linux系统如何安装宝塔面板搭建WordPress博客网站。

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一、注册域名

如何注册域名我就不赘述了，直接通过万网选购域名即可。

二、购买云服务器

1、个人云服务器
目前新用户购买阿里云服务器还算便宜，s6实例1核2G1M配置1年69元-3年229元。该实例配置特别适合个人博客网站搭建使用。如下图：

但值得注意的是，阿里云官方向来只对新用户开放优惠特权，所以在续费的时候会特别昂贵，例如：（s6实例1核2G1M配置首购仅69元，但1年后续费需几百块左右）。因此，星速云小编建议大家在购买的时候尽量一次性购买三年，为续费的时候节省开支。

云小站-云服务器1核2G1M配置1年69元

2、企业云服务器
阿里云服务器根据个人与企业用户推出不同应用场景的实例，因此，如是企业用户可以选择对应的企业级实例。具体参考：企业如何选择阿里云服务器配置机型

企业建议选择云服务器ECS计算型c5实例，2核4G3M配置3年仅2287元，4核8G6M配置3年仅3551元，适用于计算密集型等通用场景。

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三、解析域名

1、域名解析
进入阿里云控制台>>域名解析>>域名管理。添加两条记录值，一个是www，一个是@（记录值为云服务器实例IP）

再添加一个@

2、开放实例端口
ECS 实例常用端口说明：

一般我们需要开通的常用端口：21（FTP端口）、80（HTTP协议端口）、3306（MySQL端口）、8888（宝塔后台端口），如网站要实现HTTPS协议需开放443端口，如下图：

安全组端口配置方法，如下图：

四、搭建环境

1、安装宝塔面板
首先-停止实例>>磁盘和镜像>>更换操作系统

从镜像市场选择宝塔面板。

选择宝塔控制面板。

2、登录宝塔后台
输入网址 http://实例IP:8888，进入宝塔后台，设置登录账号和密码。

3、安装运行环境
使用WordPress建站，一般我们需要安装五个运行环境Nginx+MySQL+PHP+PureFTPd+phpMyAdmin。

MySQL版本建议选择5.5版本以上
PHP版本建议选择7.0左右。

4、添加站点

5、上传WordPress程序
下载WordPress官网程序，并上传到网站根目录。

上传成功后，解压程序包，并将文件下的所有文件复制粘贴至根目录。如下图：

6、登录WordPress后台
输入WordPress后台默认登录地址，http://你的域名/wp-admin

并按照指示正确输入数据库帐号，数据库的数据库名、用户名、密码在宝塔后台查看，完成操作后，即可进入WordPress后台。

7、配置伪静态
部署好网站，要配置伪静态，不然无法访问文章详情页。

进入宝塔后台>>网站>>设置>>伪静态>>选择WordPress>>保存

以上步骤为使用阿里云服务器Linux系统安装宝塔面板搭建WordPress博客网站全流程，不懂的朋友可在评论区留言。

云服务器ECS地址：阿里云·云小站

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阿里云服务器价格表,阿里云企业级云服务器最新价格表

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用户在购买阿里云服务器之前，最为关心的就是阿里云ECS云服务器的价格，阿里云服务器分为入门级和企业级，不同级别和不同地域的云服务器价格是不一样的，购买时长的不同，价格也不一样，购买时间越长，价格越便宜，下面是阿里云企业级云服务器最新价格表。

阿里云服务器配置分为入门级配置和企业级配置，云服务器的收费方式可以按量（小时）计费、按月计费和年付不同的方式，以下价格表是以华北2（北京）地域企业级windows操作系统的最新价格表，更多详细价格表，可以通过阿里云价格计算器查询。
另外，阿里云在官方云小站有免费的代金券可以领取，在实际购买过程中，代金券是一种长期且有效的节约购买成本的优惠券。
代金券领取地址：阿里云小站
代金券.png

阿里云企业级云服务器最新价格表

实例规格 vCPU 内存(GB) 按量(小时) 标准目录月价 优惠月价 年付月价 3年付月价 5年付月价
通用型 (g6) ecs.g6.large 2 8 0.5 240 240 204 132 91.2
通用型 (g6) ecs.g6.xlarge 4 16 1 480 480 408 264 182.4
通用型 (g6) ecs.g6.2xlarge 8 32 2 960 960 816 528 364.8
通用型 (g6) ecs.g6.3xlarge 12 48 3 1440 1440 1224 792 547.2
通用型 (g6) ecs.g6.4xlarge 16 64 4 1920 1920 1632 1056 729.6
通用型 (g6) ecs.g6.6xlarge 24 96 6 2880 2880 2448 1584 1094.4
通用型 (g6) ecs.g6.8xlarge 32 128 8 3840 3840 3264 2112 1459.2
通用型 (g6) ecs.g6.13xlarge 52 192 13 6240 6240 5304 3432 2371.2
通用型 (g6) ecs.g6.26xlarge 104 384 26 12480 12480 10608 6864 4742.4
内存型 (r6) ecs.r6.large 2 16 0.66 318 318 270.3 174.9 120.84
内存型 (r6) ecs.r6.xlarge 4 32 1.33 636 636 540.6 349.8 241.68
内存型 (r6) ecs.r6.2xlarge 8 64 2.65 1272 1272 1081.2 699.6 483.36
内存型 (r6) ecs.r6.3xlarge 12 96 3.98 1908 1908 1621.8 1049.4 725.04
内存型 (r6) ecs.r6.4xlarge 16 128 5.3 2544 2544 2162.4 1399.2 966.72
内存型 (r6) ecs.r6.6xlarge 24 192 7.95 3816 3816 3243.6 2098.8 1450.08
内存型 (r6) ecs.r6.8xlarge 32 256 10.6 5088 5088 4324.8 2798.4 1933.44
内存型 (r6) ecs.r6.13xlarge 52 384 17.23 8268 8268 7027.8 4547.4 3141.84
内存型 (r6) ecs.r6.26xlarge 104 768 34.45 16536 16536 14055.6 9094.8 6283.68
计算型 (c6) ecs.c6.large 2 4 0.39 187 187 158.95 102.85 71.06
计算型 (c6) ecs.c6.xlarge 4 8 0.78 374 374 317.9 205.7 142.12
计算型 (c6) ecs.c6.2xlarge 8 16 1.56 748 748 635.8 411.4 284.24
计算型 (c6) ecs.c6.3xlarge 12 24 2.34 1122 1122 953.7 617.1 426.36
计算型 (c6) ecs.c6.4xlarge 16 32 3.12 1496 1496 1271.6 822.8 568.48
计算型 (c6) ecs.c6.6xlarge 24 48 4.68 2244 2244 1907.4 1234.2 852.72
计算型 (c6) ecs.c6.8xlarge 32 64 6.23 2992 2992 2543.2 1645.6 1136.96
计算型 (c6) ecs.c6.13xlarge 52 104 10.13 4862 4862 4132.7 2674.1 1847.56
计算型 (c6) ecs.c6.26xlarge 104 192 20.26 9724 9724 8265.4 5348.2 3695.12
通用型 (g5) ecs.g5.large 2 8 0.89 255 242.25 191.25 114.75 76.5
通用型 (g5) ecs.g5.xlarge 4 16 1.77 510 484.5 382.5 229.5 153
通用型 (g5) ecs.g5.2xlarge 8 32 3.54 1020 969 765 459 306
通用型 (g5) ecs.g5.3xlarge 12 48 5.31 1530 1453.5 1147.5 688.5 459
通用型 (g5) ecs.g5.4xlarge 16 64 7.08 2040 1938 1530 918 612
通用型 (g5) ecs.g5.6xlarge 24 96 10.63 3060 2907 2295 1377 918
通用型 (g5) ecs.g5.8xlarge 32 128 14.17 4080 3876 3060 1836 1224
通用型 (g5) ecs.g5.16xlarge 64 256 28.33 8160 7752 6120 3672 2448
计算型 (c5) ecs.c5.large 2 4 0.62 179 179 152.15 98.45 66.23
计算型 (c5) ecs.c5.xlarge 4 8 1.24 358 358 304.3 196.9 132.46
计算型 (c5) ecs.c5.2xlarge 8 16 2.49 716 716 608.6 393.8 264.92
计算型 (c5) ecs.c5.3xlarge 12 24 3.73 1074 1074 912.9 590.7 397.38
计算型 (c5) ecs.c5.4xlarge 16 32 4.97 1432 1432 1217.2 787.6 529.84
计算型 (c5) ecs.c5.6xlarge 24 48 7.46 2148 2148 1825.8 1181.4 794.76
计算型 (c5) ecs.c5.8xlarge 32 64 9.94 2864 2864 2434.4 1575.2 1059.68
计算型 (c5) ecs.c5.16xlarge 64 128 19.89 5728 5728 4868.8 3150.4 2119.36
内存型 (r5) ecs.r5.large 2 16 1.13 326 309.7 244.5 146.7 97.8
内存型 (r5) ecs.r5.xlarge 4 32 2.26 652 619.4 489 293.4 195.6
内存型 (r5) ecs.r5.2xlarge 8 64 4.53 1304 1238.8 978 586.8 391.2
内存型 (r5) ecs.r5.3xlarge 12 96 6.79 1956 1858.2 1467 880.2 586.8
内存型 (r5) ecs.r5.4xlarge 16 128 9.06 2608 2477.6 1956 1173.6 782.4
内存型 (r5) ecs.r5.6xlarge 24 192 13.58 3912 3716.4 2934 1760.4 1173.6
内存型 (r5) ecs.r5.8xlarge 32 256 18.11 5216 4955.2 3912 2347.2 1564.8
内存型 (r5) ecs.r5.16xlarge 64 512 36.22 10432 9910.4 7824 4694.4 3129.6
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.large 2 2 0.59 170 170 144.5 93.5 64.6
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.xlarge 4 4 1.18 340 340 289 187 129.2
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.2xlarge 8 8 2.36 680 680 578 374 258.4
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.3xlarge 12 12 3.54 1020 1020 867 561 387.6
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.4xlarge 16 16 4.72 1360 1360 1156 748 516.8
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30 12.78 3681 3681 3128.85 1914.12 1288.35
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60 15.39 4433 4433 3768.05 2305.16 1551.55
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60 25.57 7363 7363 6258.55 3828.76 2577.05
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120 30.78 8866 8866 7536.1 4610.32 3103.1
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112 23.88 6877 6877 5845.45 3576.04 2406.95
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240 61.57 17731 17731 15071.35 9220.12 6205.85
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224 47.75 13753 13753 11690.05 7151.56 4813.55
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480 123.13 35462 35462 30142.7 18440.24 12411.7
GPU计算型 (gn6e) ecs.gn6e-c12g1.3xlarge 12 92 19.74 9475 5779.75 4737.5 3979.5 3979.5
GPU计算型 (gn6e) ecs.gn6e-c12g1.12xlarge 48 368 78.958 37900 23119 18950 15918 15918
GPU计算型 (gn6e) ecs.gn6e-c12g1.24xlarge 96 736 157.917 75800 46238 37900 31836 31836
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c4g1.xlarge 4 15 11.63 3348 3348 2845.8 1841.4 1272.24
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c8g1.2xlarge 8 31 14 4032 4032 3427.2 2217.6 1532.16
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c16g1.4xlarge 16 62 16.41 4725 4725 4016.25 2598.75 1795.5
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.6xlarge 24 93 17.19 4950 4950 4207.5 2722.5 1881
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.12xlarge 48 186 34.38 9900 9900 8415 5445 3762
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.24xlarge 96 372 68.75 19800 19800 16830 10890 7524
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.2xlarge 8 32 26.46 7620 4648.2 3810 3200.4 2895.6
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.8xlarge 32 128 105.84 30480 18592.8 15240 12801.6 11582.4
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.16xlarge 64 256 211.68 60960 37185.6 30480 25603.2 23164.8
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c10g1.20xlarge 82 336 219.64 63255 38585.55 31627.5 26567.1 24036.9
轻量级GPU计算型（vgn6i） ecs.vgn6i-m4.xlarge 4 23 2.445 1173.65 1173.65 1173.65 1173.65 1173.65
轻量级GPU计算型（vgn6i） ecs.vgn6i-m8.2xlarge 10 46 5.053 2425.56 2425.56 2425.55 2425.55 2425.55
GPU计算型弹性裸金属服务器（ebmgn6v） ecs.ebmgn6v.24xlarge 96 384 237.125 68292 41658.12 34146 28682.64 28682.64
GPU计算型弹性裸金属服务器 (ebmgn6i) ecs.ebmgn6i.24xlarge 96 384 68.75 19800 19800 16830 10890 7524
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c2g1.large 2 8 8.68 2500 2375 1875 1125 750
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16 9.69 2790 2650.5 2092.5 1255.5 837
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32 11.67 3360 3192 2520 1512 1008
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64 15.63 4500 4275 3375 2025 1350
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224 43.06 12400 11780 9300 5580 3720
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.large 2 4 0.87 251 251 208.33 125.5 82.83
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.xlarge 4 8 1.74 502 502 416.66 251 165.66
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.2xlarge 8 16 3.49 1004 1004 833.32 502 331.32
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.3xlarge 12 24 5.23 1506 1506 1249.98 753 496.98
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.4xlarge 16 32 6.97 2008 2008 1666.64 1004 662.64
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.6xlarge 24 48 10.46 3012 3012 2499.96 1506 993.96
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.8xlarge 32 64 13.94 4016 4016 3333.28 2008 1325.28
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.large 2 8 0.55 264 264 224.4 145.2 100.32
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.xlarge 4 16 1.1 528 528 448.8 290.4 200.64
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.2xlarge 8 32 2.2 1056 1056 897.6 580.8 401.28
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.3xlarge 12 48 3.3 1584 1584 1346.4 871.2 601.92
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.4xlarge 16 64 4.4 2112 2112 1795.2 1161.6 802.56
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.6xlarge 24 96 6.6 3168 3168 2692.8 1742.4 1203.84
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.8xlarge 32 128 8.8 4224 4224 3590.4 2323.2 1605.12
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.10xlarge 40 192 11 5280 5280 4488 2904 2006.4
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.16xlarge 64 256 17.6 8448 8448 7180.8 4646.4 3210.24
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.20xlarge 80 384 22 10560 10560 8976 5808 4012.8
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.large 2 8 1.15 332 332 268.92 162.68 106.24
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.xlarge 4 16 2.31 664 664 537.84 325.36 212.48
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.2xlarge 8 32 4.61 1328 1328 1075.68 650.72 424.96
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.3xlarge 12 48 6.92 1992 1992 1613.52 976.08 637.44
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.4xlarge 16 64 9.22 2656 2656 2151.36 1301.44 849.92
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.6xlarge 24 96 13.83 3984 3984 3227.04 1952.16 1274.88
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.8xlarge 32 128 18.44 5312 5312 4302.72 2602.88 1699.84
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.14xlarge 56 160 30.58 8808 8808 7134.48 4315.92 2818.56
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m1.large 2 6 1.95 562.5 562.5 478.13 309.38 213.75
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m2.xlarge 4 12 3.91 1125 1125 956.25 618.75 427.5
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m8.4xlarge 16 48 15.63 4500 4500 3825 2475 1710
通用型弹性裸金属服务器 (ebmg5) ecs.ebmg5.24xlarge 96 384 42.5 12240 11628 9180 5508 3672
高主频型弹性裸金属服务器 (ebmhfg5) ecs.ebmhfg5.2xlarge 8 32 5.53 1594 1594 1291.14 781.06 510.08
计算型弹性裸金属服务器 (ebmc4) ecs.ebmc4.8xlarge 32 64 9.84 3150 3150 2677.5 1732.5 1197
内存增强型 (re4) ecs.re4.20xlarge 80 960 68.75 19800 19800 16830 9900 9900
内存增强型 (re4) ecs.re4.40xlarge 160 1920 137.5 39600 39600 33660 19800 19800
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.large 2 4 0.68 197 197 167.45 108.35 74.86
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.xlarge 4 8 1.37 394 394 334.9 216.7 149.72
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.2xlarge 8 16 2.74 788 788 669.8 433.4 299.44
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.3xlarge 12 24 4.1 1182 1182 1004.7 650.1 449.16
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.4xlarge 16 32 5.47 1576 1576 1339.6 866.8 598.88
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.6xlarge 24 48 8.21 2364 2364 2009.4 1300.2 898.32
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.8xlarge 32 64 10.94 3152 3152 2679.2 1733.6 1197.76
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.large 2 8 0.99 286 271.7 214.5 128.7 85.8
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.xlarge 4 16 1.99 572 543.4 429 257.4 171.6
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.2xlarge 8 32 3.97 1144 1086.8 858 514.8 343.2
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.3xlarge 12 48 5.96 1716 1630.2 1287 772.2 514.8
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.4xlarge 16 64 7.94 2288 2173.6 1716 1029.6 686.4
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.6xlarge 24 96 11.92 3432 3260.4 2574 1544.4 1029.6
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.8xlarge 32 128 15.89 4576 4347.2 3432 2059.2 1372.8
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.14xlarge 56 224 27.81 8008 7607.6 6006 3603.6 2402.4
内存型 (se1) ecs.se1.large 2 16 1.53 366 366 311.1 183 183
内存型 (se1) ecs.se1.xlarge 4 32 3.07 732 732 622.2 366 366
内存型 (se1) ecs.se1.2xlarge 8 64 6.14 1464 1464 1244.4 732 732
内存型 (se1) ecs.se1.4xlarge 16 128 12.28 2928 2928 2488.8 1464 1464
内存型 (se1) ecs.se1.8xlarge 32 256 24.56 5856 5856 4977.6 2928 2928
内存型 (se1) ecs.se1.14xlarge 56 480 44.29 10248 10248 8710.8 5124 5124
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.large 2 16 1.27 366 347.7 274.5 164.7 109.8
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.xlarge 4 32 2.54 732 695.4 549 329.4 219.6
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.2xlarge 8 64 5.08 1464 1390.8 1098 658.8 439.2
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.3xlarge 12 96 7.63 2196 2086.2 1647 988.2 658.8
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.4xlarge 16 128 10.17 2928 2781.6 2196 1317.6 878.4
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.6xlarge 24 192 15.25 4392 4172.4 3294 1976.4 1317.6
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.8xlarge 32 256 20.33 5856 5563.2 4392 2635.2 1756.8
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.14xlarge 56 480 35.58 10248 9735.6 7686 4611.6 3074.4
本地SSD型 (i1) ecs.i1.xlarge 4 16 2.94 649 616.55 486.75 292.05 194.7
本地SSD型 (i1) ecs.i1.2xlarge 8 32 5.89 1298 1233.1 973.5 584.1 389.4
本地SSD型 (i1) ecs.i1.3xlarge 12 48 6.76 1947 1849.65 1460.25 876.15 584.1
本地SSD型 (i1) ecs.i1.4xlarge 16 64 11.77 2596 2466.2 1947 1168.2 778.8
本地SSD型 (i1) ecs.i1-c5d1.4xlarge 16 64 14.44 3365.44 3197.17 2524.08 1514.45 1009.63
本地SSD型 (i1) ecs.i1.8xlarge 32 128 23.54 5192 4932.4 3894 2336.4 1557.6
本地SSD型 (i1) ecs.i1-c10d1.8xlarge 32 128 25.14 5653.44 5370.77 4240.08 2544.05 1696.03
本地SSD型 (i1) ecs.i1.14xlarge 56 224 37.24 9086 8631.7 6814.5 4088.7 2725.8
本地SSD型 (i2) ecs.i2.xlarge 4 32 1.88 904 904 768.4 497.2 343.52
本地SSD型 (i2) ecs.i2.2xlarge 8 64 3.77 1808 1808 1536.8 994.4 687.04
本地SSD型 (i2) ecs.i2.4xlarge 16 128 7.53 3616 3616 3073.6 1988.8 1374.08
本地SSD型 (i2) ecs.i2.8xlarge 32 256 15.07 7232 7232 6147.2 3977.6 2748.16
本地SSD型 (i2) ecs.i2.16xlarge 64 512 30.13 14464 14464 12294.4 7955.2 5496.32
大数据型 (d1) ecs.d1.2xlarge 8 32 6.36 1833 1741.35 1374.75 824.85 549.9
大数据型 (d1) ecs.d1.4xlarge 16 64 12.73 3666 3482.7 2749.5 1649.7 1099.8
大数据型 (d1) ecs.d1.6xlarge 24 96 19.09 5499 5224.05 4124.25 2474.55 1649.7
大数据型 (d1) ecs.d1.8xlarge 32 128 25.46 7332 6965.4 5499 3299.4 2199.6
大数据型 (d1) ecs.d1.14xlarge 56 224 44.55 12831 12189.45 9623.25 5773.95 3849.3
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.2xlarge 8 32 6.68 1925 1828.75 1443.75 866.25 577.5
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.4xlarge 16 64 13.37 3850 3657.5 2887.5 1732.5 1155
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.6xlarge 24 96 20.05 5775 5486.25 4331.25 2598.75 1732.5
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne-c8d3.8xlarge 32 128 25.66 7391 7021.45 5543.25 3325.95 2217.3
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.8xlarge 32 128 26.74 7700 7315 5775 3465 2310
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne-c14d3.14xlarge 56 160 38.92 11209 10648.55 8406.75 5044.05 3362.7
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.14xlarge 56 224 46.79 13475 12801.25 10106.25 6063.75 4042.5
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30 10.88 3134 2977.3 2350.5 1410.3 940.2
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 30 12.41 3575 3396.25 2681.25 1608.75 1072.5
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60 21.76 6268 5954.6 4701 2820.6 1880.4
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60 24.83 7150 6792.5 5362.5 3217.5 2145
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4.8xlarge 32 48 14.93 4300 4085 3225 1935 1290
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4.14xlarge 56 96 29.86 8599 8169.05 6449.25 3869.55 2579.7
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c8f1.2xlarge 8 60 8.66 2495 2370.25 1871.25 1122.75 748.5
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c8f1.4xlarge 16 120 17.33 4990 4740.5 3742.5 2245.5 1497
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c28f1.7xlarge 28 112 15.14 4360 4142 3270 1962 1308
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c28f1.14xlarge 56 224 30.28 8720 8284 6540 3924 2616
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.4xlarge 16 64 10.5 5040 5040 4284 2772 1915.2
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.8xlarge 32 128 21 10080 10080 8568 5544 3830.4
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.16xlarge 64 256 42 20160 20160 17136 11088 7660.8

需要注意的地方：
1.以上价格表仅为实例规格价格表，阿里云服务器的实际组成还包含硬盘和带宽，最新的带宽和硬盘价格表，可以通过阿里云价格计算器查询。
2.价格表所展示的价格为月均价。
3.如果需要备案，购买时长请选择3个月以上，否则无法申请备案服务号。
4.在实际购买中，只要是购买时长满一年均有优惠，具体为1年8.5折，2年7折，3年5折，5年实例包5年享3.8折。

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租阿里云服务器一年多少钱，阿里云服务器租赁一年多少钱

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阿里云服务器可月租，也可年租。初次购买租赁阿里云服务器的用户，以为阿里云是大品牌，所以服务器比较贵，其实大家都理解错了。例如阿里云服务器1核cpu，2G内存的阿里云服务器通过阿里云各种活动现在买一年只要102元，非常的便宜，租用阿里云服务器，建议一次租一年以上，时间越长，折扣越多。

阿里云服务器最低多少钱一年?对于很多阿里云新客户不知道在哪里查看阿里云服务器价格，因很多用户需要知道具体价格作为公司预算参考，那么阿里云服务器价格收费标准是多少呢？ECS云服务器几个组成主要分为三部分：即实例配置价格+磁盘价格+网络宽带价格。

所以，阿里云服务器一年多少钱，主要是看你租赁的服务器配置了，配置高，价格就高，配置低，价格就低，CPU、内存以及带宽的大小、地域等，都是构成租用价格的高低的关键因素之一。

服务器的配置越高，价格就越贵，配置低，价格就便宜。决定价格的CPU、内存、硬盘、宽带等因素。一般是成正比例关系，CPU/内存/硬盘/宽带越大，价格越高。比如说双核的要比单核的价格高，4G内存要比2G内存贵，硬盘容量越大价格会越高，另外值得一提的是宽带，阿里云的宽带也是带宽越大价格越高，超过5M的宽带价格收费会更高。目前官方给出的收费标准是6Mbps及以上, 每Mbps费用为80.0 元/Mbps/月。

如果你想了解租用阿里云服务器的实时价格，可以参考阿里云价格计算器，价格计算器你可以根据自己需求快速选择地域、CPU 内存配置、云盘数据和大小、带宽大小，查询所选配置的月付及年付价格。

在实际购买过程中，如果你是新注册用户，通过阿里云的各种促销活动购买是最划算的，当下阿里云有哪些优惠活动可以在阿里云网站-最新活动栏查看，例如当下的上云必备、必抢爆款、云服务器 精选特惠都是很实惠的优惠活动，这里重点给大家推荐几款阿里云小站上的秒杀云服务器配置：
云小站地址：https://www.aliyun.com/minisite/goods
说明：云小站是集阿里云服务器代金券、数据库产品代金券、云产品通用代金券、建站产品满减券、云服务器限时秒杀、新用户1折、爆款产品5折（适合老用购买）以及阿里云热门活动入口为一体的综合官方平台。
1.共享型S6实例，2核4G3M带宽配置，云小站秒杀价格664.20元/1年，节省金额1795.80元。
2.计算型c6实例，2核4G3M带宽配置，云小站秒杀价格881.28元/1年，节省金额2382.72元。
3.共享型S6实例，4核8G5M带宽配置，云小站秒杀价格1227.96元/1年，节省金额3320.04元。
4.计算型c6实例，4核8G5M带宽配置，云小站秒杀价格1662.12元/1年，节省金额4493.88元。
5.突发性T5实例，1核2G1M带宽配置，云小站新用户价格：102元/1年，节省金额918.00元。
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为什么推荐这几款？
首先，1核2G1M、2核4G3M、4核8G5M足可以满足大部分一般性用户的上云需求了。1核2G1M适合一些纯静态页面型网站使用，2核4G3M带宽足可以满足一些动态型企业官网对云服务器的需求，4核8G5M可以满足品牌官网、门户型网站对云服务器的需求。
其次，1核2G1M、2核4G3M、4核8G5M的CPU 内存和带宽的搭配最为合理，能够最大化的利用好CPU和内存资源，带宽也足够使用，不会照成任何一个资源的浪费。
第三,价格均为秒杀价格，是非常实惠的。

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阿里云省钱方法5条

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以最省钱的方式购买阿里云服务器等云产品，要学会合理用户资格、代金券优惠和促销活动，才是最省钱的方法，利用好下面这5种方法，可以有效的节约我们购买阿里云产品的成本。

阿里云省钱方法第1条：阿里云代金券一定要领取

阿里云代金券是阿里云官方的一种长期行活动，旨在让用户利用代金券减少购买阿里云服务器等产品的成本，代金券有云服务器专用代金券、云数据库产品专用代金券、云产品通用代金券，其中云服务器专用代金券和云产品通用代金券是我们在购买阿里云服务器的时候可以使用的，使用方法的是最后支付购买订单的时候，系统会自动根据订单金额匹配可使用的代金券面额。
阿里云代金券地址：阿里云官方云小站
代金券抵扣最新版.png

阿里云省钱方法第2条：尽量使用新用户账号购买

阿里云针对新用户的优惠力度是最大的，无论是注册域名还是购买阿里云虚拟主机、ecs云服务器等热门产品，新用户的优惠力度都是最大的，例如1核1GB基础版的阿里云独享云虚拟主机，新用户购买只要206元，而老用户购买就需要500元了，足足高了294元。
新用户还有一个好处就是参与阿里云的各种促销活动更加便利，因为阿里云的促销活动大多都只限新用户购买，例如当下最热门的活动价格只要91.80元的共享型s6实例1核2G1M带宽云服务器，就只能新用户购买。
新用户优惠.png

阿里云省钱方法第3条：尽量通过阿里云促销活动购买

阿里云的各种促销活动不仅包含阿里云服务器产品，其他阿里云热门产品，例如云数据库、CDN、防火墙、云安全类产品都是可以通过促销活动购买到的，利用活动购买可以便宜很多，例如用户购买最多的计算型c5实例2核4G配置的阿里云服务器，通过阿里云活动购买价格只要699.84元，比原价购买节省了1892.16元。
699.png

阿里云省钱方法第4条：合理利用学生身份

阿里云针对学生用户是有单独优惠的，如果你的实名认证身份证没有超过24岁，那么你可以直接获得学生身份，有了学生身份可以以9.5元一个月、114元一年的优惠价格购买到一款1核2G配置的ecs云服务器或者轻量应用服务器。
阿里云学生机申请地址：云翼计划
学生套餐.png

阿里云省钱方法第5条：老用户也要学会利用好阿里云各种优惠福利

虽然阿里云针对老用户的专属活动不多，但是我们应该多关注阿里云各种活动的具体规则，有些优惠政策老用户也是可以参与的，例如618年中大促活动中的云服务器专场，就有如下优惠政策是老用户也可以参与的：

  • 续费权益规则：活动期间，领取到续费权益的用户，可享受单实例续费，包1年7折优惠。
  • 购物车满减权益规则：活动期间，领取到购物车满减权益的用户，可在页面选择产品加入购物车后享受。
    618权益.png

以上就是5条当下比较有效的阿里云省钱方法，相信利用好这些方法，可以帮助我们以最低的价格购买到自己所需的阿里云产品。

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阿里云服务器价格表,阿里云企业级云服务器最新价格表

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用户在购买阿里云服务器之前，最为关心的就是阿里云ECS云服务器的价格，阿里云服务器分为入门级和企业级，不同级别和不同地域的云服务器价格是不一样的，购买时长的不同，价格也不一样，购买时间越长，价格越便宜，下面是阿里云企业级云服务器最新价格表。

阿里云服务器配置分为入门级配置和企业级配置，云服务器的收费方式可以按量（小时）计费、按月计费和年付不同的方式，以下价格表是以华北2（北京）地域企业级windows操作系统的最新价格表，更多详细价格表，可以通过阿里云价格计算器查询。
另外，阿里云在官方云小站有免费的代金券可以领取，在实际购买过程中，代金券是一种长期且有效的节约购买成本的优惠券。
代金券领取地址：阿里云小站
代金券.png

阿里云企业级云服务器最新价格表

实例规格 vCPU 内存(GB) 按量(小时) 标准目录月价 优惠月价 年付月价 3年付月价 5年付月价
通用型 (g6) ecs.g6.large 2 8 0.5 240 240 204 132 91.2
通用型 (g6) ecs.g6.xlarge 4 16 1 480 480 408 264 182.4
通用型 (g6) ecs.g6.2xlarge 8 32 2 960 960 816 528 364.8
通用型 (g6) ecs.g6.3xlarge 12 48 3 1440 1440 1224 792 547.2
通用型 (g6) ecs.g6.4xlarge 16 64 4 1920 1920 1632 1056 729.6
通用型 (g6) ecs.g6.6xlarge 24 96 6 2880 2880 2448 1584 1094.4
通用型 (g6) ecs.g6.8xlarge 32 128 8 3840 3840 3264 2112 1459.2
通用型 (g6) ecs.g6.13xlarge 52 192 13 6240 6240 5304 3432 2371.2
通用型 (g6) ecs.g6.26xlarge 104 384 26 12480 12480 10608 6864 4742.4
内存型 (r6) ecs.r6.large 2 16 0.66 318 318 270.3 174.9 120.84
内存型 (r6) ecs.r6.xlarge 4 32 1.33 636 636 540.6 349.8 241.68
内存型 (r6) ecs.r6.2xlarge 8 64 2.65 1272 1272 1081.2 699.6 483.36
内存型 (r6) ecs.r6.3xlarge 12 96 3.98 1908 1908 1621.8 1049.4 725.04
内存型 (r6) ecs.r6.4xlarge 16 128 5.3 2544 2544 2162.4 1399.2 966.72
内存型 (r6) ecs.r6.6xlarge 24 192 7.95 3816 3816 3243.6 2098.8 1450.08
内存型 (r6) ecs.r6.8xlarge 32 256 10.6 5088 5088 4324.8 2798.4 1933.44
内存型 (r6) ecs.r6.13xlarge 52 384 17.23 8268 8268 7027.8 4547.4 3141.84
内存型 (r6) ecs.r6.26xlarge 104 768 34.45 16536 16536 14055.6 9094.8 6283.68
计算型 (c6) ecs.c6.large 2 4 0.39 187 187 158.95 102.85 71.06
计算型 (c6) ecs.c6.xlarge 4 8 0.78 374 374 317.9 205.7 142.12
计算型 (c6) ecs.c6.2xlarge 8 16 1.56 748 748 635.8 411.4 284.24
计算型 (c6) ecs.c6.3xlarge 12 24 2.34 1122 1122 953.7 617.1 426.36
计算型 (c6) ecs.c6.4xlarge 16 32 3.12 1496 1496 1271.6 822.8 568.48
计算型 (c6) ecs.c6.6xlarge 24 48 4.68 2244 2244 1907.4 1234.2 852.72
计算型 (c6) ecs.c6.8xlarge 32 64 6.23 2992 2992 2543.2 1645.6 1136.96
计算型 (c6) ecs.c6.13xlarge 52 104 10.13 4862 4862 4132.7 2674.1 1847.56
计算型 (c6) ecs.c6.26xlarge 104 192 20.26 9724 9724 8265.4 5348.2 3695.12
通用型 (g5) ecs.g5.large 2 8 0.89 255 242.25 191.25 114.75 76.5
通用型 (g5) ecs.g5.xlarge 4 16 1.77 510 484.5 382.5 229.5 153
通用型 (g5) ecs.g5.2xlarge 8 32 3.54 1020 969 765 459 306
通用型 (g5) ecs.g5.3xlarge 12 48 5.31 1530 1453.5 1147.5 688.5 459
通用型 (g5) ecs.g5.4xlarge 16 64 7.08 2040 1938 1530 918 612
通用型 (g5) ecs.g5.6xlarge 24 96 10.63 3060 2907 2295 1377 918
通用型 (g5) ecs.g5.8xlarge 32 128 14.17 4080 3876 3060 1836 1224
通用型 (g5) ecs.g5.16xlarge 64 256 28.33 8160 7752 6120 3672 2448
计算型 (c5) ecs.c5.large 2 4 0.62 179 179 152.15 98.45 66.23
计算型 (c5) ecs.c5.xlarge 4 8 1.24 358 358 304.3 196.9 132.46
计算型 (c5) ecs.c5.2xlarge 8 16 2.49 716 716 608.6 393.8 264.92
计算型 (c5) ecs.c5.3xlarge 12 24 3.73 1074 1074 912.9 590.7 397.38
计算型 (c5) ecs.c5.4xlarge 16 32 4.97 1432 1432 1217.2 787.6 529.84
计算型 (c5) ecs.c5.6xlarge 24 48 7.46 2148 2148 1825.8 1181.4 794.76
计算型 (c5) ecs.c5.8xlarge 32 64 9.94 2864 2864 2434.4 1575.2 1059.68
计算型 (c5) ecs.c5.16xlarge 64 128 19.89 5728 5728 4868.8 3150.4 2119.36
内存型 (r5) ecs.r5.large 2 16 1.13 326 309.7 244.5 146.7 97.8
内存型 (r5) ecs.r5.xlarge 4 32 2.26 652 619.4 489 293.4 195.6
内存型 (r5) ecs.r5.2xlarge 8 64 4.53 1304 1238.8 978 586.8 391.2
内存型 (r5) ecs.r5.3xlarge 12 96 6.79 1956 1858.2 1467 880.2 586.8
内存型 (r5) ecs.r5.4xlarge 16 128 9.06 2608 2477.6 1956 1173.6 782.4
内存型 (r5) ecs.r5.6xlarge 24 192 13.58 3912 3716.4 2934 1760.4 1173.6
内存型 (r5) ecs.r5.8xlarge 32 256 18.11 5216 4955.2 3912 2347.2 1564.8
内存型 (r5) ecs.r5.16xlarge 64 512 36.22 10432 9910.4 7824 4694.4 3129.6
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.large 2 2 0.59 170 170 144.5 93.5 64.6
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.xlarge 4 4 1.18 340 340 289 187 129.2
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.2xlarge 8 8 2.36 680 680 578 374 258.4
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.3xlarge 12 12 3.54 1020 1020 867 561 387.6
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.4xlarge 16 16 4.72 1360 1360 1156 748 516.8
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30 12.78 3681 3681 3128.85 1914.12 1288.35
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60 15.39 4433 4433 3768.05 2305.16 1551.55
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60 25.57 7363 7363 6258.55 3828.76 2577.05
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120 30.78 8866 8866 7536.1 4610.32 3103.1
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112 23.88 6877 6877 5845.45 3576.04 2406.95
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240 61.57 17731 17731 15071.35 9220.12 6205.85
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224 47.75 13753 13753 11690.05 7151.56 4813.55
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480 123.13 35462 35462 30142.7 18440.24 12411.7
GPU计算型 (gn6e) ecs.gn6e-c12g1.3xlarge 12 92 19.74 9475 5779.75 4737.5 3979.5 3979.5
GPU计算型 (gn6e) ecs.gn6e-c12g1.12xlarge 48 368 78.958 37900 23119 18950 15918 15918
GPU计算型 (gn6e) ecs.gn6e-c12g1.24xlarge 96 736 157.917 75800 46238 37900 31836 31836
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c4g1.xlarge 4 15 11.63 3348 3348 2845.8 1841.4 1272.24
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c8g1.2xlarge 8 31 14 4032 4032 3427.2 2217.6 1532.16
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c16g1.4xlarge 16 62 16.41 4725 4725 4016.25 2598.75 1795.5
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.6xlarge 24 93 17.19 4950 4950 4207.5 2722.5 1881
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.12xlarge 48 186 34.38 9900 9900 8415 5445 3762
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.24xlarge 96 372 68.75 19800 19800 16830 10890 7524
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.2xlarge 8 32 26.46 7620 4648.2 3810 3200.4 2895.6
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.8xlarge 32 128 105.84 30480 18592.8 15240 12801.6 11582.4
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.16xlarge 64 256 211.68 60960 37185.6 30480 25603.2 23164.8
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c10g1.20xlarge 82 336 219.64 63255 38585.55 31627.5 26567.1 24036.9
轻量级GPU计算型（vgn6i） ecs.vgn6i-m4.xlarge 4 23 2.445 1173.65 1173.65 1173.65 1173.65 1173.65
轻量级GPU计算型（vgn6i） ecs.vgn6i-m8.2xlarge 10 46 5.053 2425.56 2425.56 2425.55 2425.55 2425.55
GPU计算型弹性裸金属服务器（ebmgn6v） ecs.ebmgn6v.24xlarge 96 384 237.125 68292 41658.12 34146 28682.64 28682.64
GPU计算型弹性裸金属服务器 (ebmgn6i) ecs.ebmgn6i.24xlarge 96 384 68.75 19800 19800 16830 10890 7524
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c2g1.large 2 8 8.68 2500 2375 1875 1125 750
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16 9.69 2790 2650.5 2092.5 1255.5 837
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32 11.67 3360 3192 2520 1512 1008
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64 15.63 4500 4275 3375 2025 1350
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224 43.06 12400 11780 9300 5580 3720
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.large 2 4 0.87 251 251 208.33 125.5 82.83
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.xlarge 4 8 1.74 502 502 416.66 251 165.66
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.2xlarge 8 16 3.49 1004 1004 833.32 502 331.32
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.3xlarge 12 24 5.23 1506 1506 1249.98 753 496.98
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.4xlarge 16 32 6.97 2008 2008 1666.64 1004 662.64
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.6xlarge 24 48 10.46 3012 3012 2499.96 1506 993.96
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.8xlarge 32 64 13.94 4016 4016 3333.28 2008 1325.28
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.large 2 8 0.55 264 264 224.4 145.2 100.32
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.xlarge 4 16 1.1 528 528 448.8 290.4 200.64
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.2xlarge 8 32 2.2 1056 1056 897.6 580.8 401.28
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.3xlarge 12 48 3.3 1584 1584 1346.4 871.2 601.92
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.4xlarge 16 64 4.4 2112 2112 1795.2 1161.6 802.56
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.6xlarge 24 96 6.6 3168 3168 2692.8 1742.4 1203.84
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.8xlarge 32 128 8.8 4224 4224 3590.4 2323.2 1605.12
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.10xlarge 40 192 11 5280 5280 4488 2904 2006.4
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.16xlarge 64 256 17.6 8448 8448 7180.8 4646.4 3210.24
高主频通用型 (hfg6) ecs.hfg6.20xlarge 80 384 22 10560 10560 8976 5808 4012.8
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.large 2 8 1.15 332 332 268.92 162.68 106.24
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.xlarge 4 16 2.31 664 664 537.84 325.36 212.48
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.2xlarge 8 32 4.61 1328 1328 1075.68 650.72 424.96
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.3xlarge 12 48 6.92 1992 1992 1613.52 976.08 637.44
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.4xlarge 16 64 9.22 2656 2656 2151.36 1301.44 849.92
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.6xlarge 24 96 13.83 3984 3984 3227.04 1952.16 1274.88
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.8xlarge 32 128 18.44 5312 5312 4302.72 2602.88 1699.84
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.14xlarge 56 160 30.58 8808 8808 7134.48 4315.92 2818.56
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m1.large 2 6 1.95 562.5 562.5 478.13 309.38 213.75
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m2.xlarge 4 12 3.91 1125 1125 956.25 618.75 427.5
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m8.4xlarge 16 48 15.63 4500 4500 3825 2475 1710
通用型弹性裸金属服务器 (ebmg5) ecs.ebmg5.24xlarge 96 384 42.5 12240 11628 9180 5508 3672
高主频型弹性裸金属服务器 (ebmhfg5) ecs.ebmhfg5.2xlarge 8 32 5.53 1594 1594 1291.14 781.06 510.08
计算型弹性裸金属服务器 (ebmc4) ecs.ebmc4.8xlarge 32 64 9.84 3150 3150 2677.5 1732.5 1197
内存增强型 (re4) ecs.re4.20xlarge 80 960 68.75 19800 19800 16830 9900 9900
内存增强型 (re4) ecs.re4.40xlarge 160 1920 137.5 39600 39600 33660 19800 19800
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.large 2 4 0.68 197 197 167.45 108.35 74.86
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.xlarge 4 8 1.37 394 394 334.9 216.7 149.72
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.2xlarge 8 16 2.74 788 788 669.8 433.4 299.44
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.3xlarge 12 24 4.1 1182 1182 1004.7 650.1 449.16
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.4xlarge 16 32 5.47 1576 1576 1339.6 866.8 598.88
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.6xlarge 24 48 8.21 2364 2364 2009.4 1300.2 898.32
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.8xlarge 32 64 10.94 3152 3152 2679.2 1733.6 1197.76
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.large 2 8 0.99 286 271.7 214.5 128.7 85.8
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.xlarge 4 16 1.99 572 543.4 429 257.4 171.6
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.2xlarge 8 32 3.97 1144 1086.8 858 514.8 343.2
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.3xlarge 12 48 5.96 1716 1630.2 1287 772.2 514.8
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.4xlarge 16 64 7.94 2288 2173.6 1716 1029.6 686.4
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.6xlarge 24 96 11.92 3432 3260.4 2574 1544.4 1029.6
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.8xlarge 32 128 15.89 4576 4347.2 3432 2059.2 1372.8
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.14xlarge 56 224 27.81 8008 7607.6 6006 3603.6 2402.4
内存型 (se1) ecs.se1.large 2 16 1.53 366 366 311.1 183 183
内存型 (se1) ecs.se1.xlarge 4 32 3.07 732 732 622.2 366 366
内存型 (se1) ecs.se1.2xlarge 8 64 6.14 1464 1464 1244.4 732 732
内存型 (se1) ecs.se1.4xlarge 16 128 12.28 2928 2928 2488.8 1464 1464
内存型 (se1) ecs.se1.8xlarge 32 256 24.56 5856 5856 4977.6 2928 2928
内存型 (se1) ecs.se1.14xlarge 56 480 44.29 10248 10248 8710.8 5124 5124
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.large 2 16 1.27 366 347.7 274.5 164.7 109.8
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.xlarge 4 32 2.54 732 695.4 549 329.4 219.6
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.2xlarge 8 64 5.08 1464 1390.8 1098 658.8 439.2
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.3xlarge 12 96 7.63 2196 2086.2 1647 988.2 658.8
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.4xlarge 16 128 10.17 2928 2781.6 2196 1317.6 878.4
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.6xlarge 24 192 15.25 4392 4172.4 3294 1976.4 1317.6
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.8xlarge 32 256 20.33 5856 5563.2 4392 2635.2 1756.8
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.14xlarge 56 480 35.58 10248 9735.6 7686 4611.6 3074.4
本地SSD型 (i1) ecs.i1.xlarge 4 16 2.94 649 616.55 486.75 292.05 194.7
本地SSD型 (i1) ecs.i1.2xlarge 8 32 5.89 1298 1233.1 973.5 584.1 389.4
本地SSD型 (i1) ecs.i1.3xlarge 12 48 6.76 1947 1849.65 1460.25 876.15 584.1
本地SSD型 (i1) ecs.i1.4xlarge 16 64 11.77 2596 2466.2 1947 1168.2 778.8
本地SSD型 (i1) ecs.i1-c5d1.4xlarge 16 64 14.44 3365.44 3197.17 2524.08 1514.45 1009.63
本地SSD型 (i1) ecs.i1.8xlarge 32 128 23.54 5192 4932.4 3894 2336.4 1557.6
本地SSD型 (i1) ecs.i1-c10d1.8xlarge 32 128 25.14 5653.44 5370.77 4240.08 2544.05 1696.03
本地SSD型 (i1) ecs.i1.14xlarge 56 224 37.24 9086 8631.7 6814.5 4088.7 2725.8
本地SSD型 (i2) ecs.i2.xlarge 4 32 1.88 904 904 768.4 497.2 343.52
本地SSD型 (i2) ecs.i2.2xlarge 8 64 3.77 1808 1808 1536.8 994.4 687.04
本地SSD型 (i2) ecs.i2.4xlarge 16 128 7.53 3616 3616 3073.6 1988.8 1374.08
本地SSD型 (i2) ecs.i2.8xlarge 32 256 15.07 7232 7232 6147.2 3977.6 2748.16
本地SSD型 (i2) ecs.i2.16xlarge 64 512 30.13 14464 14464 12294.4 7955.2 5496.32
大数据型 (d1) ecs.d1.2xlarge 8 32 6.36 1833 1741.35 1374.75 824.85 549.9
大数据型 (d1) ecs.d1.4xlarge 16 64 12.73 3666 3482.7 2749.5 1649.7 1099.8
大数据型 (d1) ecs.d1.6xlarge 24 96 19.09 5499 5224.05 4124.25 2474.55 1649.7
大数据型 (d1) ecs.d1.8xlarge 32 128 25.46 7332 6965.4 5499 3299.4 2199.6
大数据型 (d1) ecs.d1.14xlarge 56 224 44.55 12831 12189.45 9623.25 5773.95 3849.3
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.2xlarge 8 32 6.68 1925 1828.75 1443.75 866.25 577.5
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.4xlarge 16 64 13.37 3850 3657.5 2887.5 1732.5 1155
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.6xlarge 24 96 20.05 5775 5486.25 4331.25 2598.75 1732.5
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne-c8d3.8xlarge 32 128 25.66 7391 7021.45 5543.25 3325.95 2217.3
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.8xlarge 32 128 26.74 7700 7315 5775 3465 2310
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne-c14d3.14xlarge 56 160 38.92 11209 10648.55 8406.75 5044.05 3362.7
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.14xlarge 56 224 46.79 13475 12801.25 10106.25 6063.75 4042.5
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30 10.88 3134 2977.3 2350.5 1410.3 940.2
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 30 12.41 3575 3396.25 2681.25 1608.75 1072.5
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60 21.76 6268 5954.6 4701 2820.6 1880.4
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60 24.83 7150 6792.5 5362.5 3217.5 2145
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4.8xlarge 32 48 14.93 4300 4085 3225 1935 1290
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4.14xlarge 56 96 29.86 8599 8169.05 6449.25 3869.55 2579.7
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c8f1.2xlarge 8 60 8.66 2495 2370.25 1871.25 1122.75 748.5
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c8f1.4xlarge 16 120 17.33 4990 4740.5 3742.5 2245.5 1497
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c28f1.7xlarge 28 112 15.14 4360 4142 3270 1962 1308
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c28f1.14xlarge 56 224 30.28 8720 8284 6540 3924 2616
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.4xlarge 16 64 10.5 5040 5040 4284 2772 1915.2
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.8xlarge 32 128 21 10080 10080 8568 5544 3830.4
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.16xlarge 64 256 42 20160 20160 17136 11088 7660.8

需要注意的地方：
1.以上价格表仅为实例规格价格表，阿里云服务器的实际组成还包含硬盘和带宽，最新的带宽和硬盘价格表，可以通过阿里云价格计算器查询。
2.价格表所展示的价格为月均价。
3.如果需要备案，购买时长请选择3个月以上，否则无法申请备案服务号。
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阿里云上云必备,必抢爆款,云服务器精选特惠活动应该怎么选择

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阿里云当下最热门且属于长期性的优惠活动有上云必备,必抢爆款,云服务器精选特惠活动，这几个活动是阿里云在取消原来的全民云计算，企业高性能云服务器特惠等活动之后，新增的全新优惠活动，这几个活动应该怎么选择呢？知道活动的侧重点就不难选择了。

首先说下这几个活动的主要共同点
这几个活动在一些爆款云服务器配置的价格上都是差不多的，例如2核4G1M带宽的配置下，共享型s6实例个人用户的活动起步价是320.28元/1年，960.84元/3年。计算型c5实例2核4G配置的个人用户则为1166.40元起。企业用户为699.84元起。

一.上云必备（活动地址）
上云必备的侧重点在于配置和带宽为固定带宽，活动价格一目了然，同时通过优惠加购区的形式帮助一些需要其他云产品的用户搭配购买，实现优惠购买到ECS云服务器产品的同时再优惠购买自己所需的其他云产品，例如CDN/全站加速流量包、云数据库MySQL、对象存储OSS等。

二.必抢爆款（活动地址）
必抢爆款活动的侧重点在于所推出的云服务器带宽为1-5M自由选择，带宽越高，相应的价格也会高一点，同时活动的重点在于抢购和爆款，限时抢购商品每天上午10:00限量开抢，抢完即止，另外活动所推出的云服务器配置不多，但是全部是用户购买最多的爆款配置，绝大部分用户在必抢爆款活动中都可以找到自己需要的云服务器配置。

三.云服务器精选特惠（活动地址）
云服务器精选特惠在云服务器带宽上进一步升级了，该活动中企业用户可以自由选择1-10M带宽，而个人用户则还是1-5M带宽可选。如果是需要5M以上带宽的企业用户可以选择云服务器精选特惠来购买这款云服务器。同时云服务器精选特惠所包含的云服务器配置是最多的，基本上上云必备和必抢爆款活动所推出的所有云服务器配置在云服务器精选特惠里面都有。

在实际选择活动的时候，推荐首先在上云必备活动中看下是否有自己需要的云服务器配置，如果有，直接通过上云必备活动购买，如果没有或者需要带宽更加灵活，则可以再了解必抢爆款和云服务器精选特惠活动中是否有自己需要的云服务器配置。

如果所有活动中都没有自己需要的配置，需要在ECS云服务器购买页自定义配置购买的话，推荐您可以领取阿里云最新的代金券，使用代金券去节约购买成本，代金券领取地址：阿里云小站
代金券使用方法：领取之后，在最后支付订单的时候，系统会根据订单金额自动匹配可用的代金券面额。
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