弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    并行计算服务器价格 更多内容
  • 根据变更产品规格查询价格(旧)

    根据变更产品规格查询价格(旧) 功能介绍 当包年/包月的订单需要变更规格时,伙伴销售平台可以调用该接口根据云服务的变更规格进行询价,给客户展示预支付的价格。 注意事项: 变更询价,目前只支持规格扩容(比如CPU、内存、磁盘扩容),不支持规格缩减。 该接口可以使用客户AK/SK或者

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 计费项

    不同区域的计费单价及是否采用阶梯计费有差异,请以弹性云 服务器 价格详情中的“带宽价格”,或者弹性公网IP价格详情中的价格为准。 图1给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考,实际计算请以弹性云服务器价格详情中的价格为准。 图1 包年/包月E CS 费用计算示例 更多参考 按

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 按需询价示例(通过价格计算器)

    按需询价示例(通过价格计算器) 查询按需产品价格接口的请求参数可通过价格计算器获取。 以“弹性云服务器”为例: 区域:华北-北京四 可用区:通用可用区 计费模式:按需 CPU架构:X86计算 规格 :通用计算增强型 C6|2核|4GB 系统盘:通用型SSD 40G 购买时长:1个月

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业(applica

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 竞价计费(竞享模式)

    公式如表3所示。产品价格详情中标出了资源的每小时价格,您需要将每小时价格除以3600,得到每秒价格。 表3 计费公式 资源类型 计费公式 资源单价 云服务器(计算资源,包括vCPU和内存) 实例规格单价 * 计费时长 请参见弹性云服务器价格详情中的“规格价格”。 镜像 镜像单价 *

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 按需询价示例(通过价格计算器)

    按需询价示例(通过价格计算器) 查询按需产品价格接口的请求参数可通过价格计算器获取。 以“弹性云服务器”为例: 区域:华北-北京四 可用区:通用可用区 计费模式:按需 CPU架构:X86计算 规格 :通用计算增强型 C6|2核|4GB 系统盘:通用型SSD 40G 购买时长:1个月

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 竞价计费模式概述

    华为云将可用的计算资源,按照一定折扣进行售卖,其价格随市场供需关系实时变化,这种打折销售、价格实时变化的计费模式称为“竞价计费”。 在该计费模式下,您可以以折扣价购买并使用弹性云服务器,性能与常规云服务器无异。但是当库存资源不足,或市场价格上浮超过您的预期价格时(竞价计费型实例),系统会自动释放您的云服务器资源,对这

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 竞价计费型实例

    不同时期,市场对某一规格的云服务器供需情况不同,从而引起市场价格的波动。您可以在市场价格较低时,购买并使用竞价计费型实例,降低计算成本。 购买竞价计费型实例时,您需要为指定规格的弹性云服务器 定价 格上限,即报价。该报价是您愿意为该弹性云服务器支付的最高价格,报价越高,购买成功的机会越大。 当“报价 ≥ 市场

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 按需计费

    镜像,包括市场镜像,以及来源于市场镜像的共享镜像或 自定义镜像 。 购买云服务器时同时购买的云硬盘价格,包括系统盘和数据盘。 购买云服务器时同时购买的带宽价格。 您可以使用ECS价格计算器快速了解弹性云服务器配置费用。 父主题: 选择ECS计费模式

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • PERF05-04 大数据场景资源优化

    个节点上,以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩:对于大量的数据,可以采用压缩算法进行压缩,以减少数据的存储空间和传输带宽。 并行计算:使用并行计算框架,如Apache Spark、Apache Flink等,将计算任务分配到多个节点上并行执行,以提高计算速度和效率。 内存优化

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 计费项

    计费说明 云手机服务器的计费项由服务器费用、公网带宽费用和云硬盘费用组成。具体内容如表1所示。 如您需要快速了解CPH服务的具体价格,请参见CPH价格详情。 表1 CPH计费项说明 计费项 含义 计费示例 计费模式 服务器 云手机服务器是以整台服务器的形式售卖的,您需要为服务器上的所有资源付费,包括:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 高性能计算型

    等渲染平台。 高性能前端集群、Web服务器、高性能科学和工程应用、广告服务、视频编码和分布式分析。 批处理工作负载、高性能计算 (HPC)、SAP应用。 大型多人联机 (MMO) 游戏服务器等其他计算密集型业务。 规格 表2 H3型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存 (GiB)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 包年/包月和按需计费模式有什么区别?

    按需付费是后付费方式,可以随时开通/删除弹性云服务器,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单,并从账户余额里扣款。 ECS的“按需计费”是秒级计费,ECS产品价格详情中标出了每小时价格,您可以将每小时价格除以3600,即得到每秒价格。 示例,某一按需实例价格为0.68元/小时,购买

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 包年/包月和按需计费模式有什么区别?

    按需付费是后付费方式,可以随时开通/删除弹性云服务器,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单,并从账户余额里扣款。 ECS的“按需计费”是秒级计费,ECS产品价格详情中标出了每小时价格,您可以将每小时价格除以3600,即得到每秒价格。 示例,某一按需实例价格为0.68元/小时,购买

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 按需计费

    不同区域的计费单价及是否采用阶梯计费有差异,请以弹性云服务器价格详情中的“带宽价格”,或者弹性公网IP价格详情中的价格为准。 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考,实际计算请以弹性云服务器价格详情中的价格为准。 图2 按需计费ECS费用计算示例 变更配置后对计费的影响

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 购买竞价计费型ECS

    竞价计费型实例采用竞价计费模式,以一定折扣购买并使用弹性云服务器,性能与常规云服务器无异。但是当库存资源不足,或市场价格上浮、并超过您的预期价格时,系统会自动释放您的云服务器资源,对这些折扣售卖的弹性云服务器进行中断回收。 与“按需计费”和“包年/包月”方式购买的弹性云服务器相比,在提供同等性能的前提下,竞

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 计费说明

    竞价计费: 计费价格: 竞价计费型实例:按照市场价格来计费,市场价格会根据市场供需情况变化。用户在购买时所设置的价格上限,不作为计费依据,仅代表用户的购买意愿,出价越高,成交或继续保留的机会越大。当市场价格低于用户设置的价格上限且库存充足,实例才会运行,当市场价格超过用户设置的价格上限,实例将被释放。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 计费项

    集群的单核价格不相同,具体计费请以 MRS 价格计算器中的价格为准。 弹性云服务器 计费因子:vCPU和内存,不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力。 包年/包月、按需计费 节点个数 * 弹性云服务器单价 * 购买时长 弹性云服务器单价请以弹性云服务器价格计算器中的价格为准。 云硬盘(系统盘和数据盘)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 并行查询简介

    也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多,性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理:表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算,每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果,并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。具体如下:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了