專用效勞器的本能優(yōu)于共享長機或假造專用效勞器 ( VPS )同等類效勞器,由于效勞器的十足資源都專用來單個存戶端。如許的單佃戶情況不只不妨讓您自在地為百般用例安置效勞器,還不妨保證效勞器以及在其上運轉(zhuǎn)的一切運用步調(diào)和效勞的本能。

這對于沒轍接受效勞器慢慢或慢慢的大概性的企業(yè)和?？迫耸縼碚f更加要害。與同業(yè)比擬,專用效勞器的一個重要上風是它供給了更大的遏制權,讓您不妨采用各別的硬件組件,比方 CPU。RAM 等。然而您須要的那些資源將按照您的用例、暫時并發(fā)用戶的峰值數(shù)目和延長后勁而有所各別。

外存

您不妨將RAM視為專用效勞器上最要害的組件之一,就像它在您的智高手機、枯燥電腦或條記本電腦等上一律。僅靠宏大的 CPU 沒轍實行處事,由于您還須要相映地減少力氣 RAM 中以充溢運用可用工率。

對于任何專用效勞器,可擴充性都至關要害。這即是干什么您須要商量幾個各別的因從來確定您的專用效勞器所須要的 RAM 量。在決定 RAM 訴求時常常忽視的一個地區(qū)是底層操縱體例。

接下來,您須要提防評價用戶數(shù)目、效勞器上運轉(zhuǎn)的運用步調(diào)或軟硬件包、數(shù)據(jù)庫的巨細(這也在于于您的專用效勞器的用例)等。

起碼,大普遍新穎智高手機都具有 4 GB 的 RAM,您不妨釋懷,您起碼會想要更多(即使不是更多)來充溢運用專用效勞器其余組件的十足功效。

處置器視圖

CPU 和內(nèi)核

在制造您本人的專用效勞器時,大普遍托管效勞供給商城市在CPU典型和中心數(shù)目上面供給一系列采用?？v然英特爾仍舊是最受歡送的采用,但 AMD 連年來依附其 Ryzen 系列處置器博得了長足的超過,由于它們供給了一種更廉價的代替品,在很多基準嘗試中都打敗了英特爾的變體。

專用效勞器的速率和本能在于于 RAM 和 CPU 采用的精心平穩(wěn)。雙處置器,再加上洪量的內(nèi)核,比方 4、8 等,不妨在更高的時鐘速率下供給比單處置器更快的本能。按照體味,您采用的內(nèi)核越多,運用一切處置速率所需的 RAM 量就越大,這進一步減少了專用效勞器的總本錢。

縱然托管效勞供給商讓您不妨輕快地向?qū)Ｓ眯谄髟鎏砀?RAM 保存空間,但您不妨增添的 RAM 量在于于您采用的 CPU。這是由于很多處置器對它們不妨包含的 RAM 量有一個下限。

比方,某些 Intel Xeon 處置器最多只能扶助 32 GB 的 RAM。即使您的交易勝過這個硬性下限,您將別無采用,只能贏得特殊的 RAM,但各別的 CPU 也會減少專用效勞器的本錢。

固態(tài)硬盤

蘊藏

對 RAM 和 CPU 舉行排序后,您必需將精神用來決定效勞器上所需的保存空間量以及保存擺設的典型。

保守的硬盤啟動器 ( HDD ) 更廉價,即使您須要洪量的保存空間(TB 級),大普遍托管效勞供給商都將那些動作獨一的采用。

比擬之下,固態(tài)啟動步調(diào) ( SSD ) 更高貴,而且大普遍托管效勞供給商僅供給對立較小的含量,比方 240 GB 等。因為 SSD 沒有挪動元件,所以它們比 SATA 啟動步調(diào)供給更高的真實性。

除去采用 SSD 除外,很多托管效勞供給商還供給扶助 NVMe 的 SSD 以供給特殊的本能提高。按照您的用例,您還不妨為您的專用效勞器采用單個磁盤或 RAID 安置,而且大普遍托管效勞供給商都扶助這兩種采用。

帶寬

帶寬自己不是物理組件,但對于專用效勞器上的用戶領會至關要害。它刻畫了您的效勞器扶助的數(shù)據(jù)傳輸量。您必需具有 100-200MBps 或更高的趕快互聯(lián)網(wǎng)絡貫穿,以及 TB 大概更多的帶寬,本領享用那些流媒介效勞。

把金幣拋在腦后,設想一下在任何給定功夫運轉(zhuǎn)一個有很多各別存戶端貫穿到它的效勞器。您的專用效勞器須要不妨處置一切那些存戶端的數(shù)據(jù)乞求,并趕快供給實質(zhì)。

這即是干什么很多專用托管效勞供給商供給計量或不計量帶寬采用的因為。與專用效勞器的其余組件一律,您須要的帶寬量會按照您的存戶端和效勞器的運用情景而有所各別。比方,應酬媒介平臺須要比接待室郵件效勞器更多的帶寬來包含洪量用戶。

圖形處置器

到暫時為止,咱們計劃的組件對于任何專用效勞器都是必不行少的,縱然真實的擺設大概會有所各別。該圖形處置器并不須要一切的專用效勞器的比較。

縱然保守上覺得不過玩耍須要,但 GPU 效勞器已在百般用例中變得時髦。即使您安排托管玩耍效勞器,則一致必需采用一個。

但它們也實用于百般附加工作,比方呆板進修和鞏固實際。按照您的用例,您不妨為您的專用效勞器采用單個 GPU,大概即使您須要如許多的計劃本領,則不妨運用它們的所有集群。

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