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使用场景

更新时间： 2018-01-29 编辑： 纳网科技 点击： 11782 次

公有云平台提供的弹性云服务器，使用户可以在几分钟之内迅速地获得基于公有云平台的虚拟机设施，并且这些基础设施是弹性的，可以根据需求进行扩展和收缩。通过网络，世界各地的公司都可以使用这些弹性的计算基础设施。用户只需要花费较低的成本，按需租用相应的计算能力和存储能力，大大降低在硬件上的开销，同时把注意力集中在业务思想上，而不需要为服务器操心，不用担心磁盘空间不足等问题。

通用型场景

应用：
Web服务器、开发测试环境以及小型数据库应用等。
场景特点：
vCPU、内存、硬盘空间和带宽等无特殊要求，安全性、可靠性要求高，一次投入成本少，后期维护成本低。
适用场景：
部署企业官网、搭建企业办公环境、支撑企业开发测试活动。

固定性能场景

应用：
媒体编解码、高流量内容管理系统以及分布式高速缓存系统等。
场景特点：
带宽要求高，专项定制的云传输、云加速服务可进行实时在线回传，基于云存储、弹性云服务器展开的视频内容处理。
适用场景：
搭建视频网站、媒体采访内容回传。

计算密集型场景

应用：
生物工程计算、动画渲染等。
场景特点：
高性能计算业务要求提供海量并行计算资源和高性能的基础设施服务，达到高性能计算和海量存储的要求，保障渲染的效率。
适用场景：
基因工程、游戏动画、生物制药的计算和存储系统；渲染农场、动漫影视基地等公共渲染平台；以及CG、影视等渲染平台。

内存优化型场景

应用：
关系数据库和NoSQL数据库、内存数据分析等。
场景特点：
内存要求高，同时要求内存优化。
适用场景：
大数据分析，如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。

高计算场景

应用：
科学计算。
场景特点：
适合要求提供海量并行计算资源、高性能的基础设施服务，需要达到高性能计算和海量存储，对渲染的效率有一定保障的场景。
适用场景：
基因工程、游戏动画、生物制药的计算和存储系统。

GPU加速场景

应用：
深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等
场景特点：
适合高实时、高并发的海量计算场景
适用场景：
- P1人工智能：GPU包含上千个计算单元，在并行计算方面展示出强大的优势，P1实例针对深度学习特殊优化，可在短时间内完成海量计算。
- P1科学计算：在科学计算领域，要求极强的双精度计算能力，在模拟仿真过程中，消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求。
- G1图形工作站：提供专业级CAD、视频渲染、图形处理所需的强大计算能力。

磁盘增强场景

应用：
MapReduce和Hadoop计算、数据密集型计算。
场景特点：
适合处理海量数据、需要高I/O能力，要求快速数据交换和处理的场景。
适用场景：
大数据计算、网络文件系统、数据处理应用。

FPGA优化型场景

应用：
视频处理、机器学习、基因组学研究、金融风险分析
场景特点：
适合密集计算、高并发、高带宽场景。
适用场景：
- 视频处理：图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联网直播和AR/VR等视频应用，需要大量的实时计算能力，普通的云服务器难以满足性能需求，FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。
- 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。
- 基因组学研究：通过基因测序和分析、生物和医疗信息等海量数据的快速分析，可实现精准医疗；同时在药物研发、分子育种等领域都有海量数据的处理，该领域需要硬件加速来解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。
- 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于定价树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策、交易安全保证等，FPGA云服务通过可编程的硬件加速技术，可以针对各种场景的提供最优硬件加速解决方案，部分场景可以提供相比纯软件百倍的性能改善。

什么是弹性云服务器? 没有了

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