2017年主流公有云产品功能性分析 原创

至顶网服务器频道 08月04日 （文/董培欣）：

公有云可以为用户做些什么？

企业上云，首先要了解一下云计算可以为用户做些什么。因此至顶网对阿里云、百度云、腾讯云和青云这几家主流云计算厂商的公有云产品技术指标，从计算、网络、存储几个方面进行了收集。并且尝试着进一步进行功能性的分析。

下面让我们来看一下，公有云可以为用户做些什么：

云计算的Scale Out与Scale Up

考核云计算系统的应用处理能力，肯定不是简单的通过CPU核数与内存的容量进行对比。因此至顶网从计算、网络、存储三个方面，对当前阿里云、百度云、腾讯云和青云所提供的公有云计算、网络、存储资源进行了整理。并从不同应用的角度上进行了一次分析。

计算资源统计列表

网络资源统计列表

存储资源统计列表

入门级应用体验

不约而同的，大部分主流云计算厂商把最小vCPU核数和最小虚拟内存容量都定在了1核1G的大小（百度云的入门级定义在2核2G）。而且在阿里云和腾讯云上还十分明确的将这种配置的云主机定义为“入门”级。

确实，单核1GB内存这样有限的内存和处理性能，也就只能适用于一些小访问量，公网带宽在10Mbps以内，最简单的Apache静态页面访问工作。这样的话用户文件的存储利用本地存储资源就可以解决，也不会存在很多的云主机间数据传输需求。因此，当前公有云厂商对此类入门级应用体验的推荐配置均是1核1GB内存1Mbps公网带宽。

企业级Web应用

对于企业级用户而言，1核1G的云主机配置肯定无法满足网页访问的应用需求，1G的内存实在是很难保障多用户访问连接不中断的需求。因此即便是小微企业的Web应用，云主机的配置也最好在2G内存以上。

在这里还要再表扬一下阿里云、腾讯云与百度云同学，他们同样把什么样的云主机配置，适合什么样的网站应用都清晰的列了出来，便于初次使用的用户进行选择。

阿里云不同配置云主机适用性提示

腾讯云不同配置云主机适用性提示

百度云不同配置云主机适用性提示

然而1核2G与2核4G云主机处理性能毕竟有限，而且细心的用户可以发现，这几个云主机厂商所提供的单虚机最大公网带宽基本上都在200Mbps左右。用户应用超过这个需求怎么办？

解决方案用现在比较时兴的词讲就是“Scale Out”。一台虚机不够我就用一群虚机，单个虚拟端口的带宽不足就改一群，总有可以满足的时候！

那么这一群虚机，一堆的虚拟网络端口怎么把它给合起来呢？用负载均衡。下面我们来看一下这几个公有云厂商的负载均衡处理能力。

在这几个厂商公开信息中，百度云的负载均衡信息并未公开，暂且不论。这里面最让人惊艳的是腾讯云的并发连接数为最高1.2亿。可惜没有更详细的资料来说明一下这1.2亿的并发是如何进行实现的，略微存在了一些遗憾！

相对来说，阿里云的指标数据最为全面，详细表明了每秒种最多可以建立50万连接，连接的正常响应能力可以达到10万QPS，并且可以保持500万的连接不会中断。（从理论上讲，阿里云的负载均衡也是可以支持集群的，多台负载均衡集群，达到1亿的并发也不是没有可能。）

而青云单节点负载均衡能力虽然没有那么强，但其多节点可以通过集群的方式将负载均衡能力再度提升。当然，如果能再提供一下最大集群能力的性能指标和每秒钟的连接处理性能就更加完美了。

数据分析、视频应用、AI视频分析处理

随着企业中移动应用与电子商务业务的增长，必然会产生出大量的用户数据。为了更加精准的进行营销，厂商会往往会采用Hadoop、Spark等数据分析工具对信息进行整理。这就不是简单2核4G的云主机可以搞定的了。这些业务的处理，需要的是云主机的CPU处理能力够强、虚拟内存够大。这就需要考量一下各个公有会在Scale Up上的处理能力。

在这里我们可以看到，这几家公有云厂商推出的云主机最大vCPU核数与最大虚拟内存容量不尽相同。最大的是阿里云，可以提供56核vCPU、480GB虚拟内存容量。最小的是青云，提供的是16核vCPU、64GB虚拟内存。

阿里内存型云主机配置截图

青云云主机配置截图

云主机提供的计算能力是不是越高越好？这个问题也需要从应用需求的角度去进行分析。高配置的云主机自然可以带来高性能的处理能力，但也会存在资源闲置的可能。在公有云上，资源的闲置也往往意味着资金的浪费。在这里作者个人比较倾向于青云的做法，公有云上提供较低但更灵活的云主机配置方式。用户真有强计算应用需求时，可以考虑通过搭建私有云的方式进行解决。

当然，更多更灵活的公有云主机配置，必然可以满足更多不同用户的公有云使用需求。在这方面，阿里云可以提供出更多计算与内存资源，更高的虚拟网络传输性能必然也能解决更多公有云上的应用问题。

虚拟网络，云计算的隐痛

在云计算的虚拟系统中，大部分功能由CPU来实现，在虚拟网络中的数据包转发也不例外。这就带来了一个问题，为复杂运算设计的CPU，处理简单但需要高频率的数据包转发时，同样会带来很多处理资源的浪费。这也是现在Intel在尝试将FPGA加入x86芯片中的一个原因，专业的事让专门的人去做。但在现阶段，虚拟网络的数据转发性能，还是会受到一定的限制。在“网络资源统计列表”中，至顶网也特意对这几个云计算厂商的内部网络带宽和内部网络转发速率性能进行了收集。

令人遗憾的是，最终只收集到了阿里和青云两个厂商的云主机内部网络带宽信息。在收集有关信息时，我们可以了解，云主机的内部虚拟网络带宽是与云主机实际应用存在关联关系的。

以内部网络带宽信息最详细的阿里云云主机为例：其入门级云主机的内部网络带宽仅为0.8Gbps，在处理手机、网页游戏、视频转发等应用时，可选择的云主机内部网络带宽就提升到了6Gbps，而在高性能计算、视频编码、渲染等需要高带宽进行数据传输的应用处理云主机上，云主机的内部网络带宽最大提升至了25Gbps。伴随着应用的不同，阿里云可提供的虚拟网络带宽也在相应增加，vCPU核数与虚拟内存容量也会随之增长，以满足不同应用对网络、计算、存储的不同需求。

在青云的云主机上，更多是处理Web及数据库的简单应用。因此只提供了最大2Gbps的内部网络带宽。

而他们两家内部网络的转发速率也并没有达到小包“线速”的标准。实际上这是一种十分正常的现象。即便是在传统网络中，64Byet小包线速的应用场景也并不常见。以前追求线速是因为在丢包发生后，测试时的网络延时会飞速增长，自然会认为不达到线速网络质量就会急剧下降。但现在随着网络应用性能测试技术的增强，发现基本很少存在“小包线速”的网络应用场景，而网络质量也更多是和连接建立、保持能力和传输带宽相关联。因此，现在也很少再用小包“线速”做为网络性能的评估准则了。

但各厂商云主机所提供的网络应用性能可以达到多少？目前还没有一个详细的统计，下一步，至顶网将真对这几家公有云厂商的虚拟网络应用处理性能进行一个评测，来了解一下目前公有云主机的网络应用处理能力。

存储，容量与性能的步步提升

业务数据，本身就是企业的保贵财富，访问最为频繁的数据，往往会在云主机的虚拟内存中进行缓存。在便于用户实时进行调用的同时，可以有效减少网络访问的响应延时，提高用户的业务应用体验。然而云主机所能提供的虚拟内存资源毕竟有限，而且也会存在较高的使用成本。

因此将业务数据全部在虚拟内存中进行缓存，肯定是不现实的。一部分热数据和长时间不访问的冷数据，就需要使用不同性能的存储产品进行存储。热数据最理想的就是存储在IO处理性能高的SSD存储设备上，而冷存储自然是备份在低转速大容量的硬盘上，现在还有部分存储设备是存储在高转速硬盘之上，于是公有云存储有了容量型、性能型和超高性能性之分。而且随着SSD产品技术的提升，现在SSD产品的存储容量也在飞速增长，使用价格也有所下降，大有全面取代传统硬盘存储的发展势头。

下面，我们就来看一下这几个公有云厂商所提供的块存储产品规格。

从至顶网目前收集到的这几家公有云厂商在网站上发布的技术指标来看，腾讯云的各项成绩都十分惊艳。阿里云有一些不走寻常路，性能型与高性能型所提供的的容量，反到比其它容量型存储的容量更大，到是在容量型存储上的容量有所降低。如果不是网站公布数据有误的话，那就是阿里在有意降低容量存储的单盘容量，引导用户将冷数据分别存储到多个容量盘上去，在容量盘IO和吞吐有限的条件下，通过这种方式，到也不失为一种提高文件读取性能的好办法。

上面的数据毕竟只是至顶网对这几家公有云厂商网站公开信息的收集和整理。这些公有云主机的真实网络应用性能，还没有得到有效的验证。至顶网会在本次公有云主机功能性分析的基础上，展开一次公有云主机网络应用性能测试，在测试期间将对这几家公有云厂商云主机的网络应用处理性能进行测试并分析。希望通过这种方式，可以对当前市场主流公有云厂商的云主机应用性能，有个更加深入的了解。介时，我们会对这几个公有云厂商的云主机应用性能进行更深入的分析。

总体上讲，分析公有云主机的计算、网络、存储能力，不能简单粗暴的去做指标数据的对比。要与云主机所需处理的应用综合进行分析。性能低未必是存在不足，性能高也可能反而存在浪费。关键在于公有云服务商所提供的云计算系统中，是否存在难以克服的系统性能瓶颈。

至顶网也希望在今后，可以由点至面，逐步深入的对各家云服务厂商的产品进行了解，并通过这种公开分析的方式，把云计算技术更加公开的呈现到用户面前。