在当今快速发展的数字化世界中，云计算已成为企业各个规模的必备技术。云服务器提供弹性、可扩展性和负担得起的计算解决方案，让企业能够专注于其核心业务，而不是基础设施管理。
选择合适的云服务器提供商和计划可能会很棘手。市场上有许多不同的选项，每种选项都有其独特的定价模式。为了帮助您做出明智的决策，我们创建了此云服务器价格计算器。
此计算器将为您提供按需定制的云计算费用估计值。只需输入您的特定需求，例如 CPU 核心、内存和存储容量，计算器就会生成来自不同提供商的比较报价。
如何使用云服务器价格计算器
-
选择所需的
CPU 核心
数量。 -
选择所需的
内存
容量（以 GB 为单位）。 -
选择所需的
存储容量
（以 GB 为单位）。 -
单击
计算
按钮。
计算器将生成来自不同提供商的比较报价。报价将根据您输入的需求进行定制，并按每月成本显示。
比较云服务器提供商
在选择云服务器提供商时，需要考虑许多因素，包括：
-
定价：
提供商的定价模式和费率是多少？ -
性能：
提供商的服务器提供什么级别的性能和可靠性？ -
客户支持：
提供商提供什么样的客户支持水平？ -
功能：
提供商提供哪些附加功能和特性，例如负载均衡器和防火墙？
云服务器价格计算器可以通过提供来自不同提供商的比较报价，帮助您评估这些因素。您可以根据自己的需求和预算比较不同的选项，并做出最适合您业务的决策。
云服务器价格对比表
为了方便您比较不同提供商的云服务器定价，我们编制了一份云服务器价格对比表。该表列出了来自顶级提供商的一些最受欢迎的计划及其每月成本。
| 提供商 | 计划 | CPU 核心 | 内存 | 存储容量 | 每月成本 |
|---|---|---|---|---|---|
| AWS EC2 | t2.micro | 1 | 1 GB | 30 GB | $10.00 |
| Azure Virtual Machines | Standard B1s | 1 | 1 GB | 30 GB | $18.00 |
| Google Cloud Platform | f1-micro | 1 | 0.5 GB | 10$5.00 | |
| Linode | Standard 1 GB | 1 | 1 GB | 25 GB | $10.00 |
请注意，这些价格只是估计值，并且可能根据提供商的实际使用情况和当前费率而有所不同。在做出购买决定之前，始终建议您查看提供商的最新定价信息。
结论
云服务器价格计算器是一个有用的工具，可以帮助您按需定制您的云计算费用。通过输入您的特定需求，您可以生成来自不同提供商的比较报价，并比较其定价、性能和功能。
通过明智地选择云服务器提供商和计划，您可以获得所需的性能和可靠性，同时最大限度地降低成本。
什么是云终端
云终端是一种精巧别致的网络计算机，既可以作为迷你PC单独运行，进行网页浏览，又可以构架共享计算网络，以创新的成本优势开展业务运营网络 最近一段时间，“云”成了IT行业最热门的名词。
自从Google推出“云计算”以来，IT行业的各大厂商无一例外都卷入了一场“云中的战争”。
从“云计算”延展开来，很多IT厂商也根据自己所处行业的实际情况推出了相应的“云计划”，像IBM的“蓝云计划”、EMC的“云存储”，等等。
所谓“云”，其实指的是后端（服务器端），平时我们很少能够看到的那一端，正因为平时难得看到，所以有一种虚无缥缈的感觉，也许就是因为这个原因，才被称为“云”吧。
我们平时能够看到的是什么呢，当然是自己用的PC和手机这些东西了，也就是所谓的“客户端”。
自从PC时代来临之后，C/S（客户端/服务器端）结构开始占据了主流地位，全世界的计算能力好像一直在向客户端倾斜，其结果就是产生了新的一代行业领袖微软和英特尔，他们一开始都是从客户端起家的，首先控制住了客户端的计算能力，然后挺进服务器端，最终颠覆了IBM等拥有强大服务器端计算能力的厂商的领导地位。
正所谓“30年河东，30年河西”，随着互联网这种颠覆性的新平台的出现，我感觉计算能力又慢慢地向服务器端倾斜了。
最简单的例子，如果现在你手里有一台笔记本电脑，但是没有互联网，也就能当计算器和打字机用了，几乎什么事情都做不了。
而只要一上网，很多的计算能力其实都交给了后台的服务器了。
所以对我这样的媒体记者来说，一台不需要太强计算能力，但是一定要能够随时随地连上Internet的东西，不管是叫做笔记本电脑还是上网本，或者MID，也就足矣。
很多“传统”IT厂商已经看到了这种计算能力转移背后所带来的巨大危险，如果不能在新时代中找到自己的位置，未来自己就很有可能被边缘化了，这也就可以理解为什么微软会那么着急地去收购雅虎，EMC这种非常传统的存储厂商也开始吆喝云存储的原因了。
在这个新的时代，拥有强大的服务器端的计算能力也就成为令人羡慕的事情，因此我们看到无论是Google还是IBM，都在全球大规模地兴建数据中心作为其“云计算中心”。
如今，互联网的“云”也开始动安全软件的“奶酪”了。
7月底，国内两大安全软件厂商趋势和瑞星相继发布了“云安全”计划。
看来，互联网对传统软件行业的冲击还在继续。
2022年前六大边缘计算公司
边缘计算是一种分布式计算框架，它使企业应用程序更接近数据源。
这些数据来源包括本地边缘服务器和物联网（IoT）设备。
边缘计算的一些最大驱动因素包括，客户追求更好的性能，以及要求缩短交易时间。
因此，使这些企业应用程序接近数据是有优势的，比如能够减少延迟和更快分析。
目录
1. 边缘计算公司是做什么的？
2. 顶级计算公司
2.1亚马逊云 科技
2.2微软Azure
2.3 ClearBlade
2.4戴尔技术
2.5 EdgeConneX
2.6章节
3. 如何比较边缘计算公司
4. 选择一家边缘计算公司
边缘计算公司不断地提供解决方案，来满足人们对边缘计算的需求，这些需求都是因像延迟、带宽、隐私和自主性这样的因素而触发的。
在应用程序对实时数据的需求中，增强现实技术和虚拟现实技术（AR和VR）以及自动驾驶 汽车 技术，都为边缘计算提供商提供了重点研究领域。
这些公司还通过定制解决方案，提高带宽使用和可用性，提供因物联网设备普及导致的带宽使用增加的解决方案。
他们还为网络中的用例创建了解决方案，在这些网络之中，即便与云端的连接断开了，传感器和制动器之间仍有望进行自主操作。
除了VR和AR之外，边缘计算公司还提供诸如智能家居、云 游戏 、虚拟化无线局域网（vRAN）和5G、智能电网、预测性维护和远程监控等使用案例。
亚马逊云 科技 将数据分析、处理和存储都部署得更接近终端，使用户能够在AWS数据中心之外也能部署工具和API环境。
通过Amazon边缘服务，用户可以创建能够高性能应用程序，这些应用程序可以在接近数据生成的位置就进行处理。
最终实现智能化、实时响应和极低的延迟。
· Amazon允许用户只构建一次应用程序，就将其同时部署在边缘和云端上。
作为完全管理的服务，Amazon将云服务、基础设施和工具扩展到任何本地数据中心或协同定位区域，为终端用户提供了从云端到边缘的整体一致性。
· 边缘Amazon，使用户能够解锁深度和广泛的边缘使用功能。
用户可以实现为特定用例去创建功能，如混合云、物联网、5G和工业机器学习。
超过200个集成的设备服务为用户提供了广泛的选择，以快速部署边缘应用程序，并有效地扩展到数十亿个设备。
· Amazon基础设施可以帮助客户维护从云计算到边缘环境的高标准的安全性和法规遵从性。
这使得用户能够可靠地存储和处理需要处于边缘或保留在本地部署的数据。
定价：您可以使用Amazon定价计算器生成估价或联系Amazon以获得更多定价信息。
通过Azure Stack Edge，微软提供了一种托管服务，将Azure的计算、智能和存储放到了边缘。
因此，Azure Stack Edge适用于机器学习的边缘，边缘到云网络的数据传输，以及边缘和物联网解决方案。
Azure Stack Edge允许用户运行边缘来计算工作负载，并通过在人工智能（AI）和物联网工作负载的边缘环境中使用计算和硬件加速的机器学习来提供快速分析。
· Azure Stack Edge用户可以通过硬件加速的人工智能和ML来分析他们的数据，以获得快速、可执行的分析。
他们可以在Azure或通过Azure认知服务中创建和训练机器学习模型，并使用NVIDIA TP4 GPU或Intel VPU在本地加速结果。
用户还可以将数据子集上传到完整的数据集到云端以保留模型，从而使他们的边缘设备更加智能。
· Azure Stack Edge支持对Azure的优化数据传输，同时保持对文件的本地访问。
Azure Stack Edge价格：最低Azure Stack Edge Pro2（不包含运费）402美元，其他的Azure Stack Edge Pro，ProR，和MiniR的价格都高于Pro2。
请访问Azure Stack Edge定价页面来获取自定义定价信息。
ClearBlade是一家边缘计算公司，使企业能够快速实时地设计和运行可扩展的和鲁棒的物联网应用程序。
无论是在本地、云端中还是在边缘，ClearBlade都能安全平稳运行。
它可以帮助企业实时、大规模地消费、分析、调整，做出数据决策。
此外，通过充分利用本地计算、人工智能和可与任何企业系统集成的单一平台的可操作的可视化，用户可以最大限度地发挥他们位于边缘的数据的影响。
· ClearBlade为安全而构建，为其客户提供API访问的身份验证、授权和加密。
这一点也扩展到令牌和证书。
· ClearBlade通过MQTT、套接字和REST为用户提供连接。
它还充分利用了预构建模式，特别是为Zigbee（低功耗局域网协议）、BLE（低功耗蓝牙模块）和Thread等技术。
· 客户无需担心互联网连接中断的影响，因为设备会继续进行实时运行，保持100%的正常运行时间。
· 无论用户是选择为客户开发独立的边缘应用程序，还是选择在云端上进行开发然后推送到边缘，CleerBlade都能确保代码随处可用。
定价：虽然ClearBlade提供了演示，但需要联系该公司才能获取定制化价格信息。
戴尔技术充分利用一系列的计算、存储和网络功能来连接几乎任何边缘部署。
戴尔提供了戴尔边缘网关、VxRail超聚合基础设施（HCI）和由英特尔至强处理器驱动的戴尔EMC PowerEdge服务器。
并且，该公司还有边缘计算管理和编制功能。
戴尔在许多行业都有边缘解决方案，其中包括制造业、数字城市、零售、医疗保健、公用事业和交通运输等行业。
· 戴尔技术公司希望通过确保边缘的操作环境来为客户简化边缘。
当用户进行扩展时，戴尔技术就将数据管理和操作进行整合和简化，因为扩张时，需要权衡的往往是效率和简洁性。
同时，戴尔还可以帮助用户控制环境延迟的限制。
· 戴尔帮助客户战略性地达成他们的边缘政策，并进行环境评估，以创建有效的计划，来产生可操作的分析结果。
· 戴尔提供了简化和整合信息、操作技术的解决方案，以帮助用户轻松地扩展其能力。
定价：戴尔技术公司尚未公布他们的价格体系，需联系戴尔公司获取定制化报价。
EdgeConneX是一家全球数据中心提供商，它负责创建和运营有效的、高度接近的特制化的数据中心，而这些数据中心是根据世界任何地方任何部署条件下最佳功率、大小和位置的需求来定制的。
此外，EdgeConneX在30多个市场中运营着至少40个数据中心，服务的市场范围从超本地到超大规模皆有，这些市场对公司客户来说是至关重要的。
· 提供减少延迟的解决方案，并帮助客户靠近消费者、云服务、网络、物联网设备或企业。
· 通过为每个机架提供高达30kW的高密度电源，为服务器和应用程序提供高水平的容量和效率。
· 通过EdgeOS，用户使用一个特殊的自我管理应用程序，使得所有数据中心操作层面对其都具可见性。
· 优化数字内容的交付和分发，以确保有效的受众体验，从而获得更好的受众保留率和客户采用率，最终有助于将高价值的数字内容货币化。
· EdgeConneX积极参与用户合作，提供超低延迟解决方案，范围从增强现实、虚拟现实、自动驾驶 汽车 到5G和物联网。
定价：请联系EdgeConneX以获得准确的价格信息。
Secion坚持新型DevOps原则，为工程师提供灵活性和操控性，在任何工作负载下、任何地点都可运行。
该平台采用基于容器的方法来实现HTTP流量交付，并拥有庞大的边缘计算模块库。
这些边缘计算模块库具有高性能和高可用性，可沿着边缘连续体在任意地方部署。
用户可以构建或使用他们自己的边缘容器，因为Section能帮助他们在不停机的情况下，部署现有的容器化应用程序到边缘。
· 使用Section，用户可以像部署到单个Kubernetes cluster一样，轻松地部署到多个边缘位置。
Kubernetes边缘界面通过提供一个与Kubernetes一致的界面，来帮助管理和部署工作负载到Section全球边缘云中。
· Section的自适应边缘引擎通过其自动和优化的扩展和部署分布式边缘应用程序，实现了低资源消耗和高性能。
因此，Section用户可以控制成本、性能、部署和边缘处的扩展情况。
· Section充分利用了可组合的边缘云，其中包含与供应商无关的基础设施提供商网络。
这帮助用户实现巨大规模，确保了覆盖范围，也保证了可靠性和灵活性。
定价：供应商已经在他们的定价页面上展示了定价模式，但您需要联系该公司，才能获得适合用例的报价。
如果要确定哪家边缘计算提供商最适合，充分考虑业务目标和需求是至关重要的。
而这些问题恰应通过正确的边缘解决方案来解决。
然而，在单一企业的投资组合中，往往可能有多个边缘解决方案可供选择。
因此，在涉及在多个解决方案间取舍时，应确保它们之间是否互补，而不是相互重叠。
并且，鉴于停机成本高昂，所以还应考虑所选解决方案的可靠性和可用性。
其他注意事项：提供商处理延迟的方式，客户服务和售后支持，以及预算与解决方案选择范围之间的对比。
估算云计算成本需要关注的几个因素
与内部部署基础设施相比，公有云往往会降低企业成本。
但是对于许多组织来说，部署公有云仍然很难进行客观成本估算。
一些主流的公有云提供商提供了帮助用户估计云计算成本的工具，但服务，使用频率和停机可能会导致实际的云计算成本费用远远超出用户的预期，因此，使用这些云成本估算器并不能保证准确的结果。
从计划外的使用高峰到业务中断，以下有几个潜在的因素可能会使用户的成本估算偏高，并提高云计算的费用。
被遗忘的服务成本公有云成本估算不准确的最大原因是被遗忘的资源和服务。
当企业不能充分考虑其工作负载的部署要求时，就会出现这种情况。
估计一个特定云计算实例或存储空间的每月开销成本很简单，但工作负载需求通常远远超出单个静态实例。
各种资源和服务(如计算，存储和网络)形成云计算基础架构。
这些服务将以常规的每月成本显示在用户的云端账单上。
但组织还需要考虑其他成本，例如与数据迁移，API调用等相关的成本。
此外，资源和服务费用因地区而异，这些地区的数据重复工作可能会推高每月总成本。
组织必须在云计算成本估算工具中包含这些额外的存储，管理和其他成本。
如果你不确定细节(如使用情况)，请多次运行估算器，并使用多种使用场景来进行估计。
成本与增长的关系公有云成本估算器不正确的另一个原因是工作量将会随着时间的推移而增长。
云计算支持动态，高度可扩展的环境，但其长期稳定使用的成本效益值得商榷。
在某些情况下，长期在本地数据中心托管工作负载更具成本效益。
即使在公有云中最具成本效益的应用程序也有可能比本地数据中心的运行成本更高。
当一个企业的应用程序普及时，它的使用率上升。
然后，公有云可以提供额外的资源，但这些新资源可能增加总体成本。
许多公有云的成本估算在增长期间没有考虑这些额外资源或服务的影响。
这意味着即使在公共云中最具成本效益的应用程序也有可能比本地数据中心成本更高。
请记住对未来的云计算使用量进行估算。
制定比较方案来计算云成本与预期增长预测。
另外，考虑如何替代使用模式，如预留实例，可以减少用户的云计算的成本费用。
成本与季节性或周期性的因素估计公有云成本时，组织也忽略了短期或可变增长的成本。
定期运行或定期服务(如会计或科学应用程序)的工作负载会突然增加云计算账单的使用量。
这些短期使用高峰是用户面临的一个挑战。
问题的一部分在于公有云中的工作负载架构。
负责工作负载的运营人员需要正确配置向下扩展性。
当使用高峰过去之后，工作负载应该释放多余的云计算资源来节省成本。
另一个挑战是预测何时会发生使用高峰，需要多少额外资源以及额外需求将持续多长时间。
实施认真的监控和报告，以便云计算管理员能够发现需求趋势和相应的成本。
停电或故障的成本发生故障，并造成业务中断，可能会导致云计算用户的收入损失。
这些中断也可能对企业的声誉产生不利影响，其影响甚至将波及在解决问题后的几个星期或几个月。
尽管公有云成本估算器在中断时不能估算费用损失，但可以根据用户的工作负载的运营成本来衡量潜在的中断成本。
一些组织发现中断的潜在成本对于给定的工作负载来说太大，因此将在本地数据中心中进行托管。
在其他情况下，中断的潜在成本推动了架构更改，从而增强了工作负载的弹性。
例如，一些组织可能会认为，在两个或多个公有云区域部署任务关键型工作负载(尽管有额外的资源成本)比面临潜在停机的风险更具成本效益。
多云策略的成本确保冗余和节省成本的最佳方式之一是将工作负载组件扩展到多个公有云。
不幸的是，这种模式对于大多数组织来说并不现实，公有云成本估算器并没有考虑多云部署。
公有云供应商继续进行市场竞争，其中许多产品仍然不兼容。
锁定供应商仍然是可行的云计算业务战略。
这意味着公有云提供商不愿意与竞争对手的估计一起显示其成本估算值。
组织仍然可以比较不同提供商之间的成本估算，但这需要单独使用每个提供商的计算器。
由于供应商的定价和服务之间的差异，实现完全比较也很困难。
但是，如果用户想减少云计算费用的计算，这些比较对长期的应用可以提供帮助。
