新手用户阿里云服务器购买过程中需注意事项

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很多新手用户在购买阿里云服务器时,因为云服务器不同于物理服务器,很多朋友往往对于阿里云服务器的实例规格、配置、带宽等不知道怎么选才适合自己,在购买过程中,实例规格、带宽、镜像、安全组、购买时长都是有需要注意的地方,下面我们一一介绍下。

购买阿里云服务器第一步:注册阿里云账号并做好实名认证
注意事项:账号注册好之后,第一步不是去购买阿里云的产品,而是要先做实名认证,否则无法购买阿里云产品的。
参考资料:
1.个人实名认证
2.企业实名认证

然后,选择云服务器配置
在具体选择配置的时候,首先要选择的是服务器地域和实例规格,特别是实例规格,是初次购买时最不好选择的,选低了,可能无法满足我们网站或应用的需求,选高了,可能照成我们云服务器资源的浪费,从而浪费的是我们的成本开支。
注意事项
1.服务器地域选择,就是选择的服务器所在地理位置,选择距离自己网站目标客户较近的地域可以提高访问速度,例如主要面对华北的客户,那么选择华北1的北京、青岛机房比较好,南方用户选择华南和华东地域比较好。
2.实例规格选择,在我们购买的时候,左侧有场景配置选型,我们可以点开看下官方的推荐,或者可以按照目前云计算当中比较流行的配置方案:
①:普通的个人小型网站,个人博客等小流量网站
可选择低配置的阿里云服务器
推荐配置:CPU:1核、内存1G或2G、硬盘40G、带宽:1M或2M
②:论坛、门户类网站
论坛、门户类网站,用户活跃性与访问量较高,需要有足够的服务器资源空间和带宽,提升访问速度。
推荐配置:CPU:2核、内存:4G、硬盘200-500G、带宽:5-10M
③:品牌官网类网站
对官网、品牌较为重视的政府、企业等, 需要保证网站浏览更加流利顺畅,提升政府、品牌形象。
推荐配置:CPU:4核、内存:8G、硬盘150G、带宽:5M
④:视频、购物类网站:视频、购物类网站
包含庞大的数据信息, 需要保证迅速的信息处理能力保证网站的点播、交易正常进行。
推荐配置:CPU:8核、内存:16G、硬盘300G以上、带宽:10M以上
⑤: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,需要较高的资源配置带来更强劲的计算性能,保证业务需求。
推荐配置:CPU:16核、内存:32G、硬盘:500G、带宽:10M以上
也可以参考阿里云官方的配置推荐来选择服务器的实例规格
参考资料:
1.阿里云推荐购买_ECS配置推荐_ 架构推荐
2.配置选型

第三:选择镜像,也就是你云服务器的操作系统。
注意事项
1.如果你喜欢折腾就选择系统镜像,这个镜像等你购买好服务器后,大概2-3分钟,你打开你的服务器就是一个崭新的系统,没有任何其他文件。
2.如果你不想折腾,也可以在镜像市场选择一个,有免费的,也有付费的,有PHP环境的,也有JAVA环境的,这个镜像在你购买服务器后,他会自动帮你安装好你选择的功能,免去了很多配置的要求,对于不会配置服务器的站长来说,不失为一个好的选择。
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第四:选择存储,也就是选择我们云服务器的硬盘大小。
注意事项
1.系统盘默认为40G,一般来说或40G已经足够我们安装系统使用了,不建议再扩容系统盘。
2.选择增加一块数据盘,这里的数据盘也就是我们通常理解的D盘、E盘、F盘…我们应该根据自己需求至少增加一块数据盘,从而达到网站程序或应用数据跟系统盘的分离,不然我们就只能将自己数据也放C盘,如果一旦系统出现故障,就容易导致数据丢失。

第五:选择带宽,可以选择固定带宽或者按使用流量,①固定带宽,如“带宽 1Mbps”。这种就是你的带宽就是固定1Mbps,不管访问人数多少就只有那么多带宽。②按使用流量,就是用多少算多少,不过这个是后付费的,你需要保证你的账号里面一直有余额,不然会停到你的外部访问,好处就是在开始访客较少的时候,你可以少付些带宽费用。
注意事项
1.带宽选择上面,前期如果云服务器流量还不是很高,可以选择小一点的带宽,因为带宽费用的支出是我们购买云服务器支出成本的一个重要开支,前期可以选小一点,节约成本,后期随着流量的增加,可以随时增加带宽。
2.如果选择按使用流量,一定要保证我们阿里云账号随时有余额。
另外云服务器相比传统物理服务器的一大优势就是包年包月和按量付费可以互转,用户在后期可以根据实际情况选择是否更改计费方式,参考资料:
①.按量付费转包年包月
②.包年包月转按量付费

第六:选择安全组,安全组类似防火墙功能,用于设置网络访问控制。
注意事项
1.这个你记得勾选一下80端口和443端口,不然你弄了半天发现通过域名就是访问不了你的网站,在服务器打开又是正常的。那是因为你没有打开80端口的访问权限,所有在购买的时候就把端口打开。
2.后期如果我们需要增加(或者关闭)更多端口,可以随时更改端口,参考资料:安全组规则设置

第七:购买时长选择,这个直接关系到你付多少钱,可以一个月一个月的购买,也可以按年支付。
注意事项
1.如果需要备案,那么购买时长至少要选择3个月以上。
2.一般选择按年付费比较好,可以省去每个月续费的麻烦,同时按年支付,阿里云都会给一定折扣,例如1年85折等。
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最后:如果用户知道自己想要什么样的配置,只是想价格更加便宜点,一是可以关注阿里云官网最新活动栏目,二是可以关注阿里云-云小站,云小站包含了阿里云代金券+9折码+新用户1折+老用户5折起等多种优惠。

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2021年阿里云服务器标准价格表格 供选购参考

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2021年阿里云新推出了第六代ECS云服务器,那么价格与之前的第五代自然是有所不同了,第六代服务器包含t6、c6、r6、g6等,以及部分主流机型报价。报价为默认华北地域价格,其他区域会有一些不同。活动售价款的机型在到期后续费价就是此价格。活动价格请看本文结尾。

标准价格可以使用阿里云代金券,请在本文结尾找。

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 0.35 168.0 168.0 142.80 92.40 63.84
通用型 (g6) ecs.g6.xlarge 4 16 0.7 336.0 336.0 285.60 184.80 127.68
通用型 (g6) ecs.g6.2xlarge 8 32 1.4 672.0 672.0 571.20 369.60 255.36
通用型 (g6) ecs.g6.3xlarge 12 48 2.1 1008.0 1008.0 856.80 554.40 383.04
通用型 (g6) ecs.g6.4xlarge 16 64 2.8 1344.0 1344.0 1142.40 739.20 510.72
通用型 (g6) ecs.g6.6xlarge 24 96 4.2 2016.0 2016.0 1713.60 1108.80 766.08
通用型 (g6) ecs.g6.8xlarge 32 128 5.6 2688.0 2688.0 2284.80 1478.40 1021.44
通用型 (g6) ecs.g6.13xlarge 52 192 9.1 4368.0 4368.0 3712.80 2402.40 1659.84
通用型 (g6) ecs.g6.26xlarge 104 384 18.2 8736.0 8736.0 7425.60 4804.80 3319.68
内存型 (r6) ecs.r6.large 2 16 0.46 220.0 220.0 187.00 121.00 83.60
内存型 (r6) ecs.r6.xlarge 4 32 0.92 440.0 440.0 374.00 242.00 167.20
内存型 (r6) ecs.r6.2xlarge 8 64 1.83 880.0 880.0 748.00 484.00 334.40
内存型 (r6) ecs.r6.3xlarge 12 96 2.75 1320.0 1320.0 1122.00 726.00 501.60
内存型 (r6) ecs.r6.4xlarge 16 128 3.67 1760.0 1760.0 1496.00 968.00 668.80
内存型 (r6) ecs.r6.6xlarge 24 192 5.5 2640.0 2640.0 2244.00 1452.00 1003.20
内存型 (r6) ecs.r6.8xlarge 32 256 7.33 3520.0 3520.0 2992.00 1936.00 1337.60
内存型 (r6) ecs.r6.13xlarge 52 384 11.92 5720.0 5720.0 4862.00 3146.00 2173.60
内存型 (r6) ecs.r6.26xlarge 104 768 23.83 11440.0 11440.0 9724.00 6292.00 4347.20
计算型 (c6) ecs.c6.large 2 4 0.27 131.0 131.0 111.35 72.05 49.78
计算型 (c6) ecs.c6.xlarge 4 8 0.55 262.0 262.0 222.70 144.10 99.56
计算型 (c6) ecs.c6.2xlarge 8 16 1.09 524.0 524.0 445.40 288.20 199.12
计算型 (c6) ecs.c6.3xlarge 12 24 1.64 786.0 786.0 668.10 432.30 298.68
计算型 (c6) ecs.c6.4xlarge 16 32 2.18 1048.0 1048.0 890.80 576.40 398.24
计算型 (c6) ecs.c6.6xlarge 24 48 3.28 1572.0 1572.0 1336.20 864.60 597.36
计算型 (c6) ecs.c6.8xlarge 32 64 4.37 2096.0 2096.0 1781.60 1152.80 796.48
计算型 (c6) ecs.c6.13xlarge 52 104 7.1 3406.0 3406.0 2895.10 1873.30 1294.28
计算型 (c6) ecs.c6.26xlarge 104 192 14.19 6812.0 6812.0 5790.20 3746.60 2588.56
通用型 (g5) ecs.g5.large 2 8 0.66 191.0 181.45 143.25 85.95 57.30
通用型 (g5) ecs.g5.xlarge 4 16 1.33 383.0 363.85 287.25 172.35 114.90
通用型 (g5) ecs.g5.2xlarge 8 32 2.66 765.0 726.75 573.75 344.25 229.50
通用型 (g5) ecs.g5.3xlarge 12 48 3.99 1148.0 1090.6 861.00 516.60 344.40
通用型 (g5) ecs.g5.4xlarge 16 64 5.31 1530.0 1453.5 1147.50 688.50 459.00
通用型 (g5) ecs.g5.6xlarge 24 96 7.97 2295.0 2180.25 1721.25 1032.75 688.50
通用型 (g5) ecs.g5.8xlarge 32 128 10.63 3060.0 2907.0 2295.00 1377.00 918.00
通用型 (g5) ecs.g5.16xlarge 64 256 21.25 6120.0 5814.0 4590.00 2754.00 1836.00
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.large 2 2 0.44 128.0 128.0 108.80 70.40 48.64
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.xlarge 4 4 0.89 255.0 255.0 216.75 140.25 96.90
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.2xlarge 8 8 1.77 510.0 510.0 433.50 280.50 193.80
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.3xlarge 12 12 2.66 765.0 765.0 650.25 420.75 290.70
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.4xlarge 16 16 3.54 1020.0 1020.0 867.00 561.00 387.60
计算型 (c5) ecs.c5.large 2 4 0.47 134.0 134.0 113.90 73.70 49.58
计算型 (c5) ecs.c5.xlarge 4 8 0.93 269.0 269.0 228.65 147.95 99.53
计算型 (c5) ecs.c5.2xlarge 8 16 1.86 537.0 537.0 456.45 295.35 198.69
计算型 (c5) ecs.c5.3xlarge 12 24 2.8 806.0 806.0 685.10 443.30 298.22
计算型 (c5) ecs.c5.4xlarge 16 32 3.73 1074.0 1074.0 912.90 590.70 397.38
计算型 (c5) ecs.c5.6xlarge 24 48 5.59 1611.0 1611.0 1369.35 886.05 596.07
计算型 (c5) ecs.c5.8xlarge 32 64 7.46 2148.0 2148.0 1825.80 1181.40 794.76
计算型 (c5) ecs.c5.16xlarge 64 128 14.92 4296.0 4296.0 3651.60 2362.80 1589.52
内存型 (r5) ecs.r5.large 2 16 0.85 245.0 232.75 183.75 110.25 73.50
内存型 (r5) ecs.r5.xlarge 4 32 1.7 489.0 464.55 366.75 220.05 146.70
内存型 (r5) ecs.r5.2xlarge 8 64 3.4 978.0 929.1 733.50 440.10 293.40
内存型 (r5) ecs.r5.3xlarge 12 96 5.09 1467.0 1393.65 1100.25 660.15 440.10
内存型 (r5) ecs.r5.4xlarge 16 128 6.79 1956.0 1858.2 1467.00 880.20 586.80
内存型 (r5) ecs.r5.6xlarge 24 192 10.19 2934.0 2787.3 2200.50 1320.30 880.20
内存型 (r5) ecs.r5.8xlarge 32 256 13.58 3912.0 3716.4 2934.00 1760.40 1173.60
内存型 (r5) ecs.r5.16xlarge 64 512 27.17 7824.0 7432.8 5868.00 3520.80 2347.20
内存增强型 (re4) ecs.re4.20xlarge 80 960 68.75 19800.0 19800.0 16830.00 9900.00 9900.00
内存增强型 (re4) ecs.re4.40xlarge 160 1920 137.5 39600.0 39600.0 33660.00 19800.00 19800.00
GPU计算型弹性裸金属服务器 (ebmgn6i) ecs.ebmgn6i.24xlarge 96 384 61.88 17820.0 17820.0 15147.00 9801.00 6771.60
高主频型超级计算集群 (scch5) ecs.scch5.16xlarge 64 192 31.77 9150.0 8692.5 6862.50 4117.50 2745.00
通用型超级计算集群 (sccg5) ecs.sccg5.24xlarge 96 384 44.63 12852.0 12209.4 9639.00 5783.40 3855.60
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.large 2 4 0.51 148.0 148.0 125.80 81.40 56.24
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.xlarge 4 8 1.03 296.0 296.0 251.60 162.80 112.48
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.2xlarge 8 16 2.05 591.0 591.0 502.35 325.05 224.58
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.3xlarge 12 24 3.08 887.0 887.0 753.95 487.85 337.06
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.4xlarge 16 32 4.1 1182.0 1182.0 1004.70 650.10 449.16
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.6xlarge 24 48 6.16 1773.0 1773.0 1507.05 975.15 673.74
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.8xlarge 32 64 8.21 2364.0 2364.0 2009.40 1300.20 898.32
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.large 2 8 0.75 215.0 204.25 161.25 96.75 64.50
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.xlarge 4 16 1.49 429.0 407.55 321.75 193.05 128.70
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.2xlarge 8 32 2.98 858.0 815.1 643.50 386.10 257.40
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.3xlarge 12 48 4.47 1287.0 1222.65 965.25 579.15 386.10
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.4xlarge 16 64 5.96 1716.0 1630.2 1287.00 772.20 514.80
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.6xlarge 24 96 8.94 2574.0 2445.3 1930.50 1158.30 772.20
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.8xlarge 32 128 11.92 3432.0 3260.4 2574.00 1544.40 1029.60
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.14xlarge 56 224 20.85 6006.0 5705.7 4504.50 2702.70 1801.80
内存型 (se1) ecs.se1.large 2 16 1.14 329.4 329.4 279.99 164.70 164.70
内存型 (se1) ecs.se1.xlarge 4 32 2.29 658.8 658.8 559.98 329.40 329.40
内存型 (se1) ecs.se1.2xlarge 8 64 4.58 1317.6 1317.6 1119.96 658.80 658.80
内存型 (se1) ecs.se1.4xlarge 16 128 9.15 2635.2 2635.2 2239.92 1317.60 1317.60
内存型 (se1) ecs.se1.8xlarge 32 256 18.3 5270.4 5270.4 4479.84 2635.20 2635.20
内存型 (se1) ecs.se1.14xlarge 56 480 32.03 9223.2 9223.2 7839.72 4611.60 4611.60
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.large 2 16 1.27 366.0 347.7 274.50 164.70 109.80
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.xlarge 4 32 2.54 732.0 695.4 549.00 329.40 219.60
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.2xlarge 8 64 5.08 1464.0 1390.8 1098.00 658.80 439.20
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.3xlarge 12 96 7.63 2196.0 2086.2 1647.00 988.20 658.80
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.4xlarge 16 128 10.17 2928.0 2781.6 2196.00 1317.60 878.40
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.6xlarge 24 192 15.25 4392.0 4172.4 3294.00 1976.40 1317.60
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.8xlarge 32 256 20.33 5856.0 5563.2 4392.00 2635.20 1756.80
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.14xlarge 56 480 35.58 10248.0 9735.6 7686.00 4611.60 3074.40
高主频计算型 (c4) ecs.c4.xlarge 4 8 1.32 633.88 602.19 475.41 285.25 190.16
高主频计算型 (c4) ecs.c4.2xlarge 8 16 2.65 1267.76 1204.37 950.82 570.49 380.33
高主频计算型 (c4) ecs.c4.4xlarge 16 32 5.29 2535.52 2408.74 1901.64 1140.98 760.66
高主频通用型 (cm4) ecs.cm4.xlarge 4 16 1.6 748.39 710.97 561.29 336.78 224.52
高主频通用型 (cm4) ecs.cm4.2xlarge 8 32 3.27 1496.86 1422.02 1122.64 673.59 449.06
高主频通用型 (cm4) ecs.cm4.4xlarge 16 64 6.62 2993.86 2844.17 2245.39 1347.24 898.16
高主频通用型 (cm4) ecs.cm4.6xlarge 24 96 9.89 4490.72 4266.18 3368.04 2020.82 1347.22
高主频内存型 (ce4) ecs.ce4.xlarge 4 32 2.19 998.88 948.94 749.16 449.50 299.66
本地SSD型 (i1) ecs.i1.xlarge 4 16 2.03 584.1 554.89 438.07 262.85 175.23
本地SSD型 (i1) ecs.i1.2xlarge 8 32 4.06 1168.2 1109.79 876.15 525.69 350.46
本地SSD型 (i1) ecs.i1.3xlarge 12 48 6.76 1947.0 1849.65 1460.25 876.15 584.10
本地SSD型 (i1) ecs.i1.4xlarge 16 64 8.11 2336.4 2219.58 1752.30 1051.38 700.92
本地SSD型 (i1) ecs.i1-c5d1.4xlarge 16 64 10.52 3028.9 2877.46 2271.67 1363.00 908.67
本地SSD型 (i1) ecs.i1.8xlarge 32 128 16.23 4672.8 4439.16 3504.60 2102.76 1401.84
本地SSD型 (i1) ecs.i1-c10d1.8xlarge 32 128 17.67 5088.1 4833.7 3816.07 2289.64 1526.43
本地SSD型 (i1) ecs.i1.14xlarge 56 224 28.39 8177.4 7768.53 6133.05 3679.83 2453.22
本地SSD型 (i2) ecs.i2.xlarge 4 32 1.33 640.0 640.0 544.00 352.00 243.20
本地SSD型 (i2) ecs.i2.2xlarge 8 64 2.67 1280.0 1280.0 1088.00 704.00 486.40
本地SSD型 (i2) ecs.i2.4xlarge 16 128 5.33 2560.0 2560.0 2176.00 1408.00 972.80
本地SSD型 (i2) ecs.i2.8xlarge 32 256 10.67 5120.0 5120.0 4352.00 2816.00 1945.60
本地SSD型 (i2) ecs.i2.16xlarge 64 512 21.33 10240.0 10240.0 8704.00 5632.00 3891.20
大数据型 (d1) ecs.d1.2xlarge 8 32 5.73 1649.7 1567.21 1237.27 742.37 494.91
大数据型 (d1) ecs.d1.4xlarge 16 64 11.46 3299.4 3134.43 2474.55 1484.73 989.82
大数据型 (d1) ecs.d1.6xlarge 24 96 17.18 4949.1 4701.64 3711.83 2227.09 1484.73
大数据型 (d1) ecs.d1.8xlarge 32 128 22.91 6598.8 6268.86 4949.10 2969.46 1979.64
大数据型 (d1) ecs.d1.14xlarge 56 224 40.1 11547.9 10970.5 8660.93 5196.56 3464.37
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.2xlarge 8 32 5.01 1444.0 1371.8 1083.00 649.80 433.20
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.4xlarge 16 64 10.03 2888.0 2743.6 2166.00 1299.60 866.40
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.6xlarge 24 96 15.04 4331.0 4114.45 3248.25 1948.95 1299.30
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.8xlarge 32 128 20.05 5775.0 5486.25 4331.25 2598.75 1732.50
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.14xlarge 56 224 35.09 10106.0 9600.7 7579.50 4547.70 3031.80
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne-c8d3.8xlarge 32 128 19.25 5543.0 5265.85 4157.25 2494.35 1662.90
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne-c14d3.14xlarge 56 224 29.19 8407.0 7986.65 6305.25 3783.15 2522.10
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c4g1.xlarge 4 15 10.46 3013.0 3013.0 2561.05 1657.15 1144.94
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c8g1.2xlarge 8 31 12.6 3629.0 3629.0 3084.65 1995.95 1379.02
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c16g1.4xlarge 16 62 14.77 4253.0 4253.0 3615.05 2339.15 1616.14
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.6xlarge 24 93 15.47 4455.0 4455.0 3786.75 2450.25 1692.90
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.12xlarge 48 186 30.94 8910.0 8910.0 7573.50 4900.50 3385.80
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.2xlarge 8 32 19.84 5715.0 5715.0 4857.75 3143.25 2171.70
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.8xlarge 32 128 79.36 22860.0 22860.0 19431.00 12573.00 8686.80
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.16xlarge 64 256 158.72 45720.0 45720.0 38862.00 25146.00 17373.60
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c10g1.20xlarge 96 384 197.67 56929.5 56929.5 48390.08 31311.23 21633.21
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 1125.0 1125.0 956.25 618.75 427.50
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m4.2xlarge 8 24 7.81 2250.0 2250.0 1912.50 1237.50 855.00
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m8.4xlarge 16 48 15.63 4500.0 4500.0 3825.00 2475.00 1710.00
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30 12.78 3681.0 3681.0 3128.85 1914.12 1288.35
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60 13.849 3989.7 3989.7 3391.25 2074.64 1396.39
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60 25.57 7363.0 7363.0 6258.55 3828.76 2577.05
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120 27.709 7979.4 7979.4 6782.49 4149.29 2792.79
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112 23.88 6877.0 6877.0 5845.45 3576.04 2406.95
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240 55.409 15957.9 15957.9 13564.21 8298.11 5585.27
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224 47.75 13753.0 13753.0 11690.05 7151.56 4813.55
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480 110.819 31915.8 31915.8 27128.43 16596.22 11170.53
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c2g1.large 2 8 6.51 1875.0 1781.25 1406.25 843.75 562.50
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16 7.27 2093.0 1988.35 1569.75 941.85 627.90
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32 8.75 2520.0 2394.0 1890.00 1134.00 756.00
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64 11.72 3375.0 3206.25 2531.25 1518.75 1012.50
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224 32.29 9300.0 8835.0 6975.00 4185.00 2790.00
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30 10.88 3134.0 2977.3 2350.50 1410.30 940.20
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 30 12.41 3575.0 3396.25 2681.25 1608.75 1072.50
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60 21.76 6268.0 5954.6 4701.00 2820.60 1880.40
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60 24.83 7150.0 6792.5 5362.50 3217.50 2145.00
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4.8xlarge 32 48 14.93 4300.0 4085.0 3225.00 1935.00 1290.00
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4.14xlarge 56 96 29.86 8599.0 8169.05 6449.25 3869.55 2579.70
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.xlarge 4 10 2.2 633.0 601.35 474.75 284.85 189.90
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.2xlarge 8 20 4.4 1266.0 1202.7 949.50 569.70 379.80
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.4xlarge 16 40 8.79 2531.0 2404.45 1898.25 1138.95 759.30
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.8xlarge 32 80 17.58 5062.0 4808.9 3796.50 2277.90 1518.60
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.14xlarge 56 160 35.16 10125.0 9618.75 7593.75 4556.25 3037.50
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c8f1.2xlarge 8 60 8.66 2495.0 2370.25 1871.25 1122.75 748.50
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c8f1.4xlarge 16 120 17.33 4990.0 4740.5 3742.50 2245.50 1497.00
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c28f1.7xlarge 28 112 15.14 4360.0 4142.0 3270.00 1962.00 1308.00
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c28f1.14xlarge 56 224 30.28 8720.0 8284.0 6540.00 3924.00 2616.00
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.4xlarge 16 64 17.5 5040.0 5040.0 4284.00 2772.00 1915.20
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.8xlarge 32 128 35.0 10080.0 10080.0 8568.00 5544.00 3830.40
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.16xlarge 64 256 70.0 20160.0 20160.0 17136.00 11088.00 7660.80
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.large 2 4 0.65 188.0 188.0 156.04 94.00 62.04
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.xlarge 4 8 1.31 377.0 377.0 312.91 188.50 124.41
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.2xlarge 8 16 2.61 753.0 753.0 624.99 376.50 248.49
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.3xlarge 12 24 3.92 1130.0 1130.0 937.90 565.00 372.90
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.4xlarge 16 32 5.23 1506.0 1506.0 1249.98 753.00 496.98
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.6xlarge 24 48 7.84 2259.0 2259.0 1874.97 1129.50 745.47
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.8xlarge 32 64 10.46 3012.0 3012.0 2499.96 1506.00 993.96
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.large 2 8 0.86 249.0 249.0 201.69 122.01 79.68
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.xlarge 4 16 1.73 498.0 498.0 403.38 244.02 159.36
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.2xlarge 8 32 3.46 996.0 996.0 806.76 488.04 318.72
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.3xlarge 12 48 5.19 1494.0 1494.0 1210.14 732.06 478.08
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.4xlarge 16 64 6.92 1992.0 1992.0 1613.52 976.08 637.44
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.6xlarge 24 96 10.38 2988.0 2988.0 2420.28 1464.12 956.16
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.8xlarge 32 128 13.83 3984.0 3984.0 3227.04 1952.16 1274.88
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.14xlarge 56 160 22.94 6606.0 6606.0 5350.86 3236.94 2113.92

云服务器磁盘价格表

ESSD磁盘价格

云盘规格 性能上限 容量范围 按量价格 包月价格
PL1 Max IOPS=5万; Max Throughput=350MB 20GiB ~ 32768GiB 0.0021 元/1GB/小时 1.00 元/1GB/月
PL2 Max IOPS=10万; Max Throughput=750MB 461GiB ~ 32768GiB 0.0042 元/1GB/小时 2.00 元/1GB/月
PL3 Max IOPS=100万; Max Throughput=4000MB 1261GiB ~ 32768GiB 0.0084 元/1GB/小时 4.00 元/1GB/月

其它磁盘价格

计费项 类型 规格 按量价格 包月价格
系统盘(40 GB起售价) 普通云盘 40GB 0.014 元/40GB/小时 9.60 元/40GB/月
系统盘(40 GB起售价) 高效云盘 40GB 0.015 元/40GB/小时 11.20 元/40GB/月
系统盘(40 GB起售价) SSD云盘 40GB 0.045 元/40GB/小时 32.00 元/40GB/月
系统盘(线性计费) 普通云盘 1GB 0.00034 元/1GB/小时 0.24 元/1GB/月
系统盘(线性计费) 高效云盘 1GB 0.00038 元/1GB/小时 0.28 元/1GB/月
系统盘(线性计费) SSD云盘 1GB 0.00112 元/1GB/小时 0.80 元/1GB/月
数据盘(线性计费) 普通云盘 1GB 0.00034 元/1GB/小时 0.24 元/1GB/月
数据盘(线性计费) 高效云盘 1GB 0.00038 元/1GB/小时 0.28 元/1GB/月
数据盘(线性计费) SSD云盘 1GB 0.00112 元/1GB/小时 0.80 元/1GB/月

公网宽带价格表

计费方式 规格 价格
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 1Mbps 23.00 元/1Mbps/月
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 2Mbps 46.00 元/2Mbps/月
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 3Mbps 71.00 元/3Mbps/月
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 4Mbps 96.00 元/4Mbps/月
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 5Mbps 125.00 元/5Mbps/月
包年包月实例,固定带宽阶梯计费 6Mbps及以上, 每Mbps费用 80.0 元/Mbps/月
按量计费实例,固定带宽阶梯计费 1-5 Mbps 0.062 元/Mbps/小时
按量计费实例,固定带宽阶梯计费 6Mbps及以上, 每Mbps费用 0.252 元/Mbps/小时
按使用量线性计费 1GB 0.8 元/GB

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云服务器实例规格 配置(CPU/内存/宽带/磁盘) 服务器优惠价格
通用网络增强型sn2ne 2核8G5M40G高效云盘 3000元3年
共享型n4 1核2G1M40G SSD云盘 1000元3年
突发性能型t5 1核1G1M40G SSD云盘 538.87元3年
计算网络增强型sn1ne 8核16G8M40G高效云盘 10000元3年

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云服务器实例规格 配置(CPU/内存/宽带/磁盘) 优惠活动信息
计算型C5 2核4G3M40G高效云盘 2774.52元3年
计算网络增强sn1ne 2核4G3M40G高效云盘 2968.92元3年
通用网络增强sn2ne 2核8G3M40G高效云盘 3930.12元3年
计算网络增强型sn1ne 4核8G3M40G高效云盘 5096.52元3年
通用网络增强型sn2ne 4核16G3M40G高效云盘 7018.92元3年
计算网络增强型sn1ne 8核16G3M40G高效云盘 9351.72元3年
通用网络增强 8核32G3M40G高效云盘 13196.52元3年

活动四:主机爆款特惠

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云服务器实例规格 配置(CPU/内存/宽带/磁盘) 优惠活动信息
独享云虚拟主机 1核1G5M峰值 206元/年
独享云虚拟主机 1核2G15M峰值 828元/年
轻量应用服务器 1核1G3M40G SSD云盘 1197元3年
轻量应用服务器 1核1G5M40G SSD云盘 609元/年
独享云虚拟主机(香港) 1核1G1M 298元/年
轻量应用服务器(香港) 1核1G30M峰值/40G SSD云盘 288元/年

活动五:全民云计算

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云服务器实例规格 配置(CPU/内存/宽带/磁盘) 活动优惠价格
突发性能t5实例 1核1G1M40G系统盘 366元/年
突发性能t5实例 1核2G1M40G系统盘 510元/年
突发性能t5实例 2核4G1M40G系统盘 798元/年
共享型n4实例 1核2G1M40G系统盘 726元/年
共享型n4实例 2核4G1M40G系统盘 1446元/年
计算网络增强型实例sn1ne 2核4G1M40G系统盘 2527.20元/年
计算网络增强型实例sn1ne 4核8G1M40G系统盘 4654.80元/年

阿里云服务器的出网宽带和入网宽带是怎么回事?

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阿里云服务器的带宽包括入网带宽和出网带宽,用户选择云服务器公网带宽后,实际的出网带宽和入网带宽又是怎么区分的?接下来以5M公网宽带来说明情况。

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一、云服务器的入网带宽和出网带宽

用户的云服务器公网带宽就是出网带宽,入网带宽是免费的,详情如下:

_1

二、入网带宽和出网带宽

出网带宽是页面上提到的公网带宽,阿里云带宽是独享的,用户选择了多少公网带宽就会分给你多少公网带宽;入网带宽是免费的,关于入网带宽值参考下方:

假设用户的5Mbps公网带宽:表示带宽总出口是5Mbps,出网带宽为5Mbps,入网带宽不超过100Mbps。

出网带宽又称下行带宽,即从云服务器流出的带宽。无论经典网络还是专有网络VPC,出网带宽最高为200Mbps。
入网带宽又叫上行带宽,即流入服务器的带宽。入网带宽的最大值受出网带宽的影响:
当出网带宽小于100 Mbps时,入网带宽最大为100 Mbps。
当出网带宽大于100 Mbps时,入网带宽与你选择的出网带宽一致。
更多参阅官方带宽文档

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阿里云ECS云服务器40G系统盘不够用如何解决

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阿里云ECS云服务器的一些活动机型,默认配备的是40G的高效云盘,那么系统盘存储不够用怎么办?本文中分享解决系统盘不够用的方法:

ECS云服务器系统盘不够用怎么办?

两种方法,要么对ECS云服务器的系统盘进行磁盘扩容,要么购买云盘挂载到ECS云服务器上。详细方法如下:

一、磁盘扩容增大存储

存储不够,可以通过磁盘扩容的方式来增大存储容量。

  1. 登录到ECS云服务器控制台;
  2. 在左侧栏中找到“存储与快照”–“云盘”(切换地域,找到目标云盘);
  3. 在“磁盘列表”中点击右侧“更多”–“磁盘扩容”;

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4、选择“扩容后容量”,系统会自动算出扩容磁盘需要支付的差价,点击“确定扩容”即可
以上是通过系统盘磁盘扩容来增大存储的方法,还可以通过挂载数据盘的方式来增大存储。

二、购买云盘,挂载云盘的方式来增大存储

ECS云服务器挂载数据盘之前,需要先购买云盘,购买之后才能挂载到ECS实例上。

关于云盘地域和可用区:
云盘购买很简单,但是有一点必须要注意的是:云盘的地域和可用区一定要与ECS实例在同地域、同可用区下,否则无法挂载。

关于云盘类型:
云盘分为高效云盘和SSD云盘等,不同云盘价格不同性能也不同,选择云盘类型后,阿里云系统会自动计算出价格。

云盘购买后,挂载即可。
挂载教程参考官方文档:挂载云盘 – 阿里云

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阿里云服务器2核4G和2核8G区别及如何选择

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阿里云服务器2核4G和2核8G应该说是比较热门的选择,大部分企业网站都会选这两个配置。看了下2核4G主要有计算型c5、c6实例,2核8G主要有通用型g5、g6实例。当然还有更便宜的共享通用型mn4、n4也有这些实例。

上面说了这些配置有哪些规格族,那么接下来详细介绍下他们的区别。

先说2核4G吧。c5、c6、n4三款都有,分别是ecs.c5.large,ecs.c6.large,ecs.sn1ne.large,ecs.n4.large。
突发性能实例t5、t6也有这样的配置不过不推荐。(云服务器还是全CPU性能好)

处理器与内存配比为1:2,主要应用网站前端、php、java、docker容器。

如果用来做网站,那么每天大概能承载几万UV(具体还需看硬盘和宽带)。并发量可以设置100-150。我也看到过4G内存并发500的大神,一切都看自己优化。一般来说买这种不是太高配的机器不会用来做网站集群,那么选好配置后只要再挑一下宽带就好了。建议搭配5-10M的宽带。如果图片多可以适当增加。

然后说说2核8G。g5、g6、mn4均有此配置。分别是ecs.g6.large、ecs.g5.large、ecs.sn2ne.large、ecs.mn4.large。
处理器与内存配比为1:4,通用型g系列主机还支持开启超线程。

主要作用为网站前端,数据库服务器,游戏服务器,每天能承载还是几万UV(真不是框你,这4G内存增加只对并发有优化,网站UV还是得靠宽带)。并发量可以设置200-300。一般2核处理器是可以搞定300并发的,被cc攻击的时候除外。内存到8G后可以开启各种缓存,什么OPcache、memcached可以全配置最高参数。CPU负载不会太大。

2核4G和2核8G的区别主要是内存多4G可以开启各种缓存,增加网站的并发量。开启缓存后并发量可以直线上升。如果是数据库服务器,内存增加明显可以增多查询能力。

目前阿里云服务器活动
点我直达云小站活动,2核4G3M n4实例三年799元,2核8G5M mn4实例三年 1399元。

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阿里云服务器入门级和企业级性能有哪些差别?

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阿里云入门级ECS云服务器和阿里云企业级云服务器性能有什么差别呢?这是想选择云服务器的朋友都很想知道的。阿里云入门级ECS云服务器和阿里云企业级云服务器分别属于阿里云服务器的不同类型,针对不同人群市场提供云服务。希望大家看了本文之后能够对阿里云入门级ECS云服务器和企业级云服务器的性能差别认识更清晰,从而快速找到自己需要的云服务器产品。

阿里云入门级云服务器:一般指的是阿里云突发性能t5实例的三款配置机型。起步机型是1核1G机型,主打低价市场,特点是CPU性能基线限制在10%~15%。

阿里云企业级云服务器:一般指的是计算网络增强型sn2ne以上的配置。起步机型是2核4G机型,主打企业级云服务器市场,特点是无CPU性能限制,独享系统资源,可100%满载使用。

阿里云入门级云服务器机型配置示例

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阿里云企业级云服务器机型配置示例

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通过上面两种服务器的规格和配置大家应该心里有数了,入门级实例和企业级实例的差距还是挺大的。同样的实例,入门级实例因为有CPU基线10%~15%的限制导致整体性能打了折扣,所以说仅适用于学习、测试、轻量级网站等对CPU要求比较低的业务环境中。而企业级实例独享系统全部资源,无CPU性能限制,可以满载运行。
更多详情参阅阿里云文档-实例规格

那么我们个人用户能不能购买和使用阿里云企业级服务器呢?当然是可以的,也不需要企业认证之类的,付费购买就行了。

通过本文的对比,我们知道了阿里云入门级云服务器和阿里云企业级云服务器的性能相差挺大的,各自使用范围也有很明显的区别。
如果是用于代码测试、学习、个人博客、访问量不是很大的个人或企业网站就选择阿里云入门级ECS云服务器;
而访问量比较大的网站,或者是执行的是对服务器的性能和稳定性要求较高的程序建议选择阿里云企业级云服务器。
总的来说,每个需求在阿里云都能够找到合适的服务器和相应的服务。

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阿里云ECS云服务器包年包月和按量付费有什么区别,如何选择

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很多人在购买阿里云服务器的时候,会发现阿里云服务器存在几种付费方式,付费方式包括按量计费、包年包月等,不同的计费方式对应的ECS实例有不同的功能,理清楚这几个概念,才能选择最合适的付费方式。

1.按量计费:是一种后付费模式,即先使用再付费,按 秒 计费,资源单价以 元/小时 显示。实例从创建到释放的生命周期内不足0.01元,将补齐按照0.01元收取。一般适用于有爆发业务量的应用或服务,例如临时扩展、临时测试、科学计算等。如果设置了自动释放,计费结束时间以系统实际释放时间为准(精确到秒)。
2.包年包月:是一种预付费模式,即先付费再使用,按月计费,资源单价为元/月。一般适用于固定的7*24服务,如Web服务等。

包年包月和按量付费两种计费模式的区别对比表

计费模式 包年包月 按量计费 计费模式
付款方式 预付费 购买时冻结费用,每小时结算 付款方式
计费单位 元/月 元/秒 计费单位
单价 单价较低 初始单价较高,阶梯降价 单价
最少使用时长 至少使用一个月 按秒计费,按小时结算,随时购买随时释放 最少使用时长
使用场景 适用于设备需求量长期稳定的成熟业务 适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景 使用场景

包年包月和按量付费使用场景区别
使用场景不同,按量计费一般是有临时需求,临时创建的云服务器,比如促销、秒杀活动,要求高并发,大流量支持,就临时多开几台,用完就释放,因此同样时间肯定会比包月包年的贵一些,主要特点是灵活,随开(创建)随停(释放)都可以。
而包月适合稳定场景使用,比如一般企业站、公司站等,不到期无法释放,在同样时间内价格比按量计费低。

如何选择
如果你的业务是长期稳定的业务,比如你的网站每天有固定的访问量,流量带宽流出大部分时间是固定的,个人认为应该选择包年包月最为合适,只需要付费一次,在期限截止之前无需太多关注服务器的资源状况,如果遇到突发的访问量增加的情况,可以利用云服务器的弹性功能,阿里云ECS服务器提供了临时增加带宽的功能,可以临时增加带宽资源,支持只增加几小时或者1天。如果你的业务只是临时性的,比如临时的数据迁移作为中转备份服务器,或者说这个网站业务只使用一周或者两周这种短时间的情况,可以考虑采取按量计费和按周计费,业务停止后即可自行去释放资源。

我们也可以灵活选择付费方式:
1.如果您的前期需求较高后期趋于稳定,那么也可以前期选择按量付费,后期转包年包月,参考资料按量付费转包年包月
2.某一段时间,流量猛增,可以选择包年包月转按量付费

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阿里云香港服务器和大陆地域服务器区别及如何选择?

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阿里云云服务器有大陆地域节点还有香港地域,当然还有其他海外国家地区的地域,说说香港服务器和大陆服务器的区别,方便大家选择。

阿里云香港服务器和大陆地域服务器的区别?

阿里云中国大陆服务器有多个地域,如华北、华东、华南及西南等,这些地域都是中国大陆地域,那么中国大陆地域和中国香港地域的云服务器有什么区别?最大的区别就是备案和网络稳定性和速度的区别。

关于备案的区别

使用中国大陆地域的云服务器必须备案,无论是阿里云还是其他云都是一样的,只要是中国大陆地域就必须备案。中国香港地域不需要备案,这也是香港服务器抢手的一大优势。因为,网站如果是面向国内用户群体的,不想备案的话,中国香港节点是距离大陆用户很近的节点,网络延迟也比较小,速度较快。

中国大陆地域云服务器备案时间大约是15天,实际时间请以各省通信管局审核时间为准,一般阿里云这边材料提交正确1个工作日即可完成初审。

网络稳定性和速度

如果网站或者应用是面向中国大陆用户的,建议大家选择国内节点,因为BGP网络接入支持,无论是联通、电信还是移动网络访问速度快且稳定。虽然备案有点麻烦,但是备案过后一劳永逸,即可享受国内地域稳定且快速的网络质量。

虽然中国香港节点不需要备案,中国大陆地区的用户访问,由于地理位置及网络原因,数据包经过多个路由节点转发,一旦一个节点出现故障,就可能导致网络中断或者加大的波动。这里是说的香港节点的普遍通病,但是阿里云服务器香港节点还是很不错的,稳定性和速度都不错,小编使用的是1核/1G/1M宽带的云服务器,这是最最入门的配置了。
关于备案可以参考:ICP备案快速入门 – 阿里云

阿里云香港地域的实例和轻量应用服务器

如果是Web网站应用,可以选云服务器也可以选择轻量应用服务器,前者线路质量更好一些。所以建议用户,如果选择香港地域的话,建议选择云服务器,不建议轻量应用服务器。

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阿里云服务器上利用IIS部署.net网站(windows server2012r2系统)

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本文介绍了在在一台新的阿里云服务器(windows server2012r系统)上,利用IIS发布net网站的教程,分享给大家。希望大家有所帮助,具体如下:
创建站点之前,需要给服务器安装IIS和FTP,具体步骤官方有教程,参考资料:Windows2012安装IIS和FTP
1.添加站点
(1)创建连接池
1071

(2)添加网站
1072

添加网站这里,需要注意上图中这个画框的这个位置,ip地址这里,不要填 服务器的 公有ip地址 ,而是直接按照默认的写 全部未分配 ,端口这里,服务器的默认端口只有 80 。
注意:端口号这里有要求,不能随便填写,到这一步,http的端口号没有开启,所以访问不了。

2.安全组配置
阿里云的服务器对相关方面做出了限制,只允许使用特定的端口来访问,默认开启的只有 80 端口,如果服务器上需要部署多个网站,要用到多个不同的端口的话,需要在阿里云网站上的控制台里,对安全组进行一些配置,具体配置过程如下:
(1)登陆阿里云的管理系统
(2)找到 控制台下的云服务器ECS
1073

如上图所示;

(3)点击上图中箭头标注的 更多,找到 网络和安全组 => 安全组配置
1074

(4)对安全组进行配置,参数填写如下图所示:
首先,点击配置规则,进入配置界面
1075

然后,点击 添加安全组规则
1076

接着对添加的规则进行配置:
1077

添加好之后,点击确定,安全组规则就添加完毕了,然后就可以使用自定义的端口访问服务器上的网站了。

访问结果如下图所示:
1078

外网访问结果:
1079
以上就是阿里云服务器上利用IIS部署.net网站的流程,适合新手用户参考

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用云服务器搭建Typecho网站(开源PHP建站系统)

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云服务器搭建Typecho,

Typecho来自于开发团队的头脑风暴,基于PHP5开发,支持多种数据库,是一款内核强健﹑扩展方便﹑体验友好﹑运行流畅的轻量级开源博客程序。

第一步、搭建环境
小编使用的是宝塔面板来搭建环境和管理网站,主要是比较方便。
打开xshell或者其他的Linux远程连接工具,输入命令:

yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh

过程中需要输入”y”确认,安装完成后界面会显示登陆地址、用户名、密码

打开浏览器粘贴上登陆地址,登录进入控制面板,第一次界面会提示安装套件。

点击LNMP一键安装,等待按装完成。

第二步、添加站点

安装完成后,点击”网站”->”添加站点”

第三步、安装Typecho

完成提交后到Typecho官网下载安装包,将安装包上传到网站根目录

选择文件完成解压,解压完成后会出现一个 build 文件夹 ,打开文件夹选择所有文件,将所有文件剪切到根目录下,然后删除build文件夹。

最后浏览器访问 你的网址/install.php,按提示完成 Typecho的相关配置。

如何搭建Typecho需要用到云服务器的话,可以关注 阿里云·云小站

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