口碑最好的5個雲服務器「國內雲服務器有哪些」

2020年接近尾聲，又到了年底盤點的時刻。

今年的雲計算市場格外熱鬧，科技抗疫讓雲計算從幕後走到前台，讓人們近距離見證了信息技術的強大力量；“新基建”掀起的信息化熱潮下，雲計算成為絕對的支撐主力；企業數字化轉型迫在眉睫，“上雲”也一舉成為今年最火的關鍵詞之一。

提到“上雲”，首先需要選定雲服務商，但是市面上提供雲服務的廠商眾多，服務質量良莠不齊，究竟該如何選擇？目前國內主流公有雲廠商包括阿里雲、騰訊雲、金山雲、華為雲、AWS等，從一些標配功能來看，各家雲相差無幾。此處我們選取雲服務中最核心的產品——雲服務器，來作為對比標的，一探究竟。

本測試在盡量相同的測試環境下，提供客觀公正的測試數據，從技術層面對不同廠商的雲服務器進行性能與性價比測評分析。基於公平的原則，我們盡量以相似機型、相同規格配置為測試對象，分別選取了AWS通用實例m5，阿里雲通用型g6，騰訊雲標準型s5、金山雲標準型s4、華為雲通用計算型s6。

下面我們將分別從價格以及雲服務器計算、存儲、網絡三個維度進行測試指標的詳細對比，並分析其在具體應用場景下的性能表現。

測評對象

AWS阿里雲騰訊雲金山雲華為雲

雲服務器類型

每個廠商都在北京地區（AWS為韓國首爾地區）開啟一台實例，均為搭載英特爾的Cascade Lake CPU的機型，同樣選擇8核32G的機型，詳細配置如下：

雲服務器價格

由於企業對服務器的性價比比較關注，我們首先來調研用戶最為關心的問題——價格。下圖為本次測評各配置機型在北京地區（AWS為首爾地區）的月單價，所有雲服務器均以官網實時購買價格（折前價格）進行記錄對比。

調研結果：

在價格上，金山雲s4有較大優勢，是唯一每月單價低於1800元的雲服務器，其次為華為雲s6，定價也低於2000元，阿里雲g6與騰訊雲s5定價略高於2000元，而來自海外的AWS m5定價最高，達到2710.3元。

性能測試過程與結果

對不同廠商的服務器價格初步了解後，接下來我們進行服務器的性能測評，包括雲服務器的三大關鍵性能指標（計算、存儲、網絡）以及在兩個具體應用場景（MySQL和Redis）的壓測表現。

一、計算性能

CPU為雲服務器提供算力。做任何的業務計算都需要佔用大量CPU的運算能力，比如直播等視頻編解碼等。業務高峰期CPU的利用率經常會達到90%以上。CPU測試使用SysBench工具的CPU壓測功能進行測試，CPU的每秒計算次數（events per second）越多則表示性能越好。首先檢查安裝環境，進行編譯安裝。測試命令如下：

sysbench cpu–cpu-max-prime=20000 –threads=8 –time=50 run

參數說明：

–cpu-max-prime: 素數生成數量的上限，本次我們設置為20000
–threads: 線程數，設置為8，表示啟動8個線程進行素數的計算
–time: 運行時長，單位秒，設置為50，表示sysbench 在50秒內循環往複進行素數計算

內存是除CPU之外，決定計算性能的關鍵性因素，尤其是針對大量訪問內存的場景，如關係型數據庫等。內存性能最主要的兩個指標為內存帶寬和內存延遲，本次採用基準測試工具Stream測評Copy（複製）、Scale（乘法）、Add（加法）以及Triad（三者複合）四種操作下的表現。

說明：

以上測試中，充分考慮了內存容量的需求。
測試過程中，使用到的內存容量要大於處理器內的緩存，只有這樣才會有內存的操作，而不僅僅是對處理器內緩存的操作。
單位操作內，訪問內存次數越多，越能夠掩蓋訪存延遲，帶寬越大。單位操作內，操作越複雜，操作完成時間越長，導致整個操作循環完成的時間越長。因此Add和Triad理論上測試帶寬應大於Copy及Scale。

內存延遲表示系統進入數據存取操作就緒狀態前等待內存響應的時間。內存延時越小，對雲服務器的性能影響越小。本次採用Intel MLC免費內存測試工具。

測試結果：

從CPU性能看，金山雲s4與華為雲s6在Add和Triad操作中內存帶寬達到7000+MBps，相對於其他雲服務器具有壓倒性優勢，能夠更及時地與CPU交換數據。

內存方面，相同時間內，金山雲s4與華為雲s6計算次數最高，每秒計算次數都達到了3300次以上，其CPU性能優勢明顯。其他三家雲服務器則在2600-2900次之間，表現欠佳。其中排名最高的金山雲s4每秒計算次數高出平均值13.3%。

金山雲s4內存延時最低，為82.2ns，騰訊雲s5與華為雲s6也在90ns之內，阿里雲g6和AWS m5在內存延時都超過了90ns。

綜合以上三項指標，金山雲s4在計算性能上表現最為突出，其次華為雲也較為優異。

二、存儲性能

磁盤性能通常選用IOPS和IO時延兩大指標來衡量。IOPS影響着單台雲服務器能承載的業務量。業務場景可分為查詢和寫入兩種，查詢場景一般會使用很多緩存，而寫入場景就需要數據及時落盤，要求提高數據的寫入並發能力，需要很高的存儲IOPS。存儲讀寫延遲則影響着用戶的體驗，延遲越低用戶下單的響應速度越快。

本次測試選擇FIO測試工具，使用libaio引擎測試（4K數據塊），隨機寫、隨機讀，測試生成的文件大小為200G，隊列深度分別為1*1和7*32，觀察磁盤每秒隨機讀寫的操作次數以及平均時延。

測試結果：

由上述“隨機讀寫IOPS”圖中可見，在隊列深度1*1時，阿里雲g6讀寫最均衡、整體領先，華為雲s6的讀數據單項排名第一，其他三台雲服務器表現相差不大；在隊列深度7*32時，華為雲s6表現出極大優勢，讀寫IOPS均超過33000，阿里雲g6和金山雲s4處於第二梯隊，騰訊雲s5和AWS m5則表現次之。

平均時延方面，在隊列深度1*1時，阿里雲g6讀寫最均衡、整體時延最少，其他四台雲服務器相差不大；在隊列深度7*32時，華為雲則要領先其他四台雲服務器，金山雲s4和阿里雲g6次之。

三、網絡性能

PPS是每秒傳輸的數據包數量，直播等網絡要求較高的場景尤其關注PPS指標。單實例PPS越大，網絡性能越強，往往意味着可支撐更大的業務量。雲服務器PPS是內網性能的核心指標，影響內網環境下的服務交互。

本次採用Netperf測試工具查看基於TCP或UDP的網絡傳輸性能。此次測試通過6台輔助機器同時向被測雲服務器打流UDP小包（1 byte），統計雲服務器每秒收到包的數量。通常情況下，平均PPS越大代表內網質量越好。

測試結果：

測試數據可看出騰訊雲s5平均PPS排名第一，與金山雲s4和阿里雲g6同處第一梯隊，每秒可處理超過80萬個包，網絡質量較好。

四、應用場景

數據庫是雲服務器的一個典型應用，其性能狀態通常可以反映雲服務器的CPU、內存和磁盤性能，能更較好地體現出雲服務器的差異。此次測試選用最常見的兩種數據庫：MySQL和Redis。

數據庫應用場景選用SysBench為測試工具，可評估不同系統參數下的數據庫負載情況。我們使用SysBench模擬生成2000萬條數據記錄，同時開啟500個線程寫入一張庫表。每秒請求數QPS與每秒事務數TPS數值越大，則表現越優異，測試總耗時與平均時延數值越小，則表現越優異。

Redis壓測可以用自帶的redis-benchmark工具，可以簡單地模擬多個客戶端同時發出若干請求。配置兩台雲服務器，分別作為客戶端與服務端進行壓測，獲取ping、get、set和mset四種方式下的每秒查詢數。

測試結果：

華為雲s6各項指標都很領先，金山雲s4也不錯，阿里雲g6在MySQL場景下表現較為突出，而騰訊雲s5在Redis場景下表現出色，而AWS m5應用於Redis由於鏡像版本原因，無法真實還原能力，因此此項測試AWS m5不具備參考價值。

測評總結

將上述每項測試中雲服務器的表現排名匯總如下，分為四個部分：計算、存儲、網絡、應用場景。我們為每個部分不同的指標根據測試結果賦上相應的分數，其中第一名為100分，第二名為95分，第三名為90分以此類推（未獲得準確結果的測試項分值為平均分，即92.5分）；再為每個部分賦上權重比，雲服務器的計算性能為最重要的指標，權重為40%，存儲性能其次為25%，網絡性能由於只有一個測試指標所以權重為15%，應用場景的權重為20%。總分由每個部分分數乘每個部分權重再求和得出，每個部分分數由每項指標的平均分數乘每項指標權重再求和得出。

計算（40%）

計算性能中，CPU與內存權重相同，各為50%，由此可得：

計算成績=CPU分數×50%+內存平均分×50%