大型服务器有哪些？专用服务器有哪些硬件
大型服务器有哪些？专用服务器有哪些硬件CPU 和内核处理器视图对于任何专用服务器 可扩展性都至关重要。这就是为什么您需要考虑几个不同的因素来决定您的专用服务器所需要的 RAM 量。在确定 RAM 要求时经常忽略的一个区域是底层操作系统。接下来 您需要仔细评估用户数量、服务器上运行的应用程序或软件包、数据库的大小(这也取决于您的专用服务器的用例)等。至少 大多数现代智能手机都拥有 4 GB 的 RAM 您可以放心 您至少会想要更多(如果不是更多)来充分利用专用服务器其他组件的全部功能。
专用服务器的性能优于共享主机或虚拟专用服务器 ( VPS )等同类服务器 因为服务器的全部资源都专用于单个客户端。这样的单租户环境不仅可以让您自由地为各种用例部署服务器 还可以确保服务器以及在其上运行的所有应用程序和服务的性能。
这对于无法承受服务器缓慢或缓慢的可能性的企业和专业人士来说尤其重要。与同行相比 专用服务器的一个主要优势是它提供了更大的控制权 让您可以选择不同的硬件组件 例如 CPU。RAM 等。但是您需要的这些资源将根据您的用例、当前并发用户的峰值数量和增长潜力而有所不同。
内存
您可以将RAM视为专用服务器上最重要的组件之一 就像它在您的智能手机、平板电脑或笔记本电脑等上一样。仅靠强大的 CPU 无法完成工作 因为您还需要相应地增加力量 RAM 中以充分利用可用功率。
对于任何专用服务器 可扩展性都至关重要。这就是为什么您需要考虑几个不同的因素来决定您的专用服务器所需要的 RAM 量。在确定 RAM 要求时经常忽略的一个区域是底层操作系统。
接下来 您需要仔细评估用户数量、服务器上运行的应用程序或软件包、数据库的大小(这也取决于您的专用服务器的用例)等。
至少 大多数现代智能手机都拥有 4 GB 的 RAM 您可以放心 您至少会想要更多(如果不是更多)来充分利用专用服务器其他组件的全部功能。
处理器视图
CPU 和内核
在打造您自己的专用服务器时 大多数托管服务提供商都会在CPU类型和核心数量方面提供一系列选择。尽管英特尔仍然是最受欢迎的选择 但 AMD 近年来凭借其 Ryzen 系列处理器取得了长足的进步 因为它们提供了一种更便宜的替代品 在许多基准测试中都击败了英特尔的变体。
专用服务器的速度和性能取决于 RAM 和 CPU 选择的谨慎平衡。双处理器 再加上大量的内核 比如 4、8 等 可以在更高的时钟速度下提供比单处理器更快的性能。根据经验 您选择的内核越多 利用所有处理速度所需的 RAM 量就越大 这进一步增加了专用服务器的总成本。
尽管托管服务提供商让您可以轻松地向专用服务器添加更多 RAM 存储空间 但您可以添加的 RAM 量取决于您选择的 CPU。这是因为许多处理器对它们可以容纳的 RAM 量有一个上限。
例如 某些 Intel Xeon 处理器最多只能支持 32 GB 的 RAM。如果您的业务超出这个硬性上限 您将别无选择 只能获得额外的 RAM 但不同的 CPU 也会增加专用服务器的成本。
固态硬盘
贮存
对 RAM 和 CPU 进行排序后 您必须将精力用于确定服务器上所需的存储空间量以及存储设备的类型。
传统的硬盘驱动器 ( HDD ) 更便宜 如果您需要大量的存储空间(TB 级) 大多数托管服务提供商都将这些作为唯一的选择。
相比之下 固态驱动程序 ( SSD ) 更昂贵 并且大多数托管服务提供商仅提供相对较小的容量 例如 240 GB 等。由于 SSD 没有移动部件 因此它们比 SATA 驱动程序提供更高的可靠性。
除了选择 SSD 之外 许多托管服务提供商还提供支持 NVMe 的 SSD 以提供额外的性能提升。根据您的用例 您还可以为您的专用服务器选择单个磁盘或 RAID 安排 并且大多数托管服务提供商都支持这两种选择。
带宽
带宽本身不是物理组件 但对于专用服务器上的用户体验至关重要。它描述了您的服务器支持的数据传输量。您必须拥有 100-200MBps 或更高的快速互联网连接 以及 TB 或者更多的带宽 才能享受这些流媒体服务。
把硬币抛在脑后 想象一下在任何给定时间运行一个有许多不同客户端连接到它的服务器。您的专用服务器需要能够处理所有这些客户端的数据请求 并快速提供内容。
这就是为什么许多专用托管服务提供商提供计量或不计量带宽选择的原因。与专用服务器的其他组件一样 您需要的带宽量会根据您的客户端和服务器的使用情况而有所不同。例如 社交媒体平台需要比办公室邮件服务器更多的带宽来容纳大量用户。
图形处理器
到目前为止 我们讨论的组件对于任何专用服务器都是必不可少的 尽管确切的配置可能会有所不同。该图形处理器并不需要所有的专用服务器的对比。
尽管传统上认为只是游戏需要 但 GPU 服务器已在各种用例中变得流行。如果您打算托管游戏服务器 则绝对必须选择一个。
但它们也适用于各种附加任务 例如机器学习和增强现实。根据您的用例 您可以为您的专用服务器选择单个 GPU 或者如果您需要如此多的计算能力 则可以使用它们的整个集群。
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