阿里云4核CPU云服务器收费标准与活动价格分享(4核4G、4核8G、4核16G、4核32G等)

阿里云4核CPU云服务器多少钱?一般来说个人用户选择4核4G和4核8G配置比较多,企业用户通常会选择4核8G以上,例如4核16G、4核32G等。我们在实际购买中会发现,相同cpu核数的云服务器,还有不同的云服务器实例可选,价格差别也比较大,今天小编整理一份阿里云服务器4核CPU活动价格表,供大有参考:


阿里云服务器优势图.png

阿里云服务器核数是指虚拟出来的CPU处理器的核心数量,准确来讲应该是vCPU。CPU核心数的大小代表了云服务器的运算能力,CPU越高,云服务器的性能越好。阿里云服务器1核CPU就是一个超线程,2核CPU2个超线程,4核CPU4个超线程,这样云服务器可以同时处理多个任务,计算性能更强。如果网站流程较小,少量图片展示的企业网站,建议选择2核及以上CPU;如果网站流量较大,动态页面比较多,有视频等,建议选择4核、8核以上CPU。

一、阿里云4核CPU云服务器可选实例规格及收费标准

阿里云4核CPU的云服务器除了目前活动中可以看到的经济型e和通用算力型u1等实例之外,还有共享标准型s6、AMD 计算型 c7a、内存型 r7p、高主频计算型 hfc7、计算平衡增强型 c6e、通用型 g6等50几种实例规格可选,cpu与内存搭配的配置有4核4G、4核8G、4核16G和4核32G,具体的可选实例规格及收费标准如下表所示:

实例规格 vCPUs 内存(GiB) 按量(小时) 标准目录月价 优惠月价 年付月价 3年付月价 5年付月价
通用型 ecs.u1-c1m1.xlarge 4 4 0.6675 320.4 320.4 192.24 121.75 121.75
通用型 ecs.u1-c1m8.xlarge 4 32 1.1925 572.4 572.4 343.44 217.51 217.51
通用型 ecs.u1-c1m2.xlarge 4 8 0.702 336.96 336.96 202.18 128.04 128.04
通用型 ecs.u1-c1m4.xlarge 4 16 0.9 432 432 259.2 164.16 164.16
ARM 内存型 ecs.r8y.xlarge 4 32 1.085175 520.88 520.88 375.04 244.82 166.68
ARM 通用型 ecs.g8y.xlarge 4 16 0.8 384 384 276.48 180.48 122.88
ARM 计算型 ecs.c8y.xlarge 4 8 0.533866 256.26 256.26 184.5 120.44 82
AMD 内存平衡增强型 ecs.r8ae.xlarge 4 32 1.5502 744.12 744.12 632.5 409.27 282.77
AMD 计算平衡增强型 ecs.c8ae.xlarge 4 8 0.88 422.4 422.4 359.04 232.32 160.51
AMD 通用平衡增强型 ecs.g8ae.xlarge 4 16 1.1528 553.34 553.34 470.34 304.34 210.27
AMD 内存型 ecs.r8a.xlarge 4 32 1.3595 652.54 652.54 554.66 358.89 247.96
AMD 计算型 ecs.c8a.xlarge 4 8 0.7744 371.71 371.71 315.95 204.44 141.25
AMD 通用型 ecs.g8a.xlarge 4 16 1.0208 489.98 489.98 416.49 269.49 186.19
内存型 ecs.r8i.xlarge 4 32 1.4621 701.79 701.79 596.52 385.98 266.68
计算型 ecs.c8i.xlarge 4 8 0.8562 410.96 410.96 349.32 226.03 156.17
通用型 ecs.g8i.xlarge 4 16 1.0988 527.44 527.44 448.32 290.09 200.43
高主频计算型 ecs.hfc8i.xlarge 4 8 0.9418 452.06 452.06 452.06 452.06 452.06
高主频通用型 ecs.hfg7.xlarge 4 16 1.158333 556 556 472.6 305.8 211.28
高主频计算型 ecs.hfc7.xlarge 4 8 0.941666 452 452 384.2 248.6 171.76
高主频内存型 ecs.hfr7.xlarge 4 32 1.533333 736 736 625.6 404.8 279.68
通用网络增强型 ecs.g7ne.xlarge 4 16 1.45 696 696 591.6 382.8 264.48
通用型 ecs.g7.xlarge 4 16 1.0465 502.32 502.32 361.67 236.09 160.74
内存型 ecs.r7.xlarge 4 32 1.392442 668.37 668.37 481.23 314.13 213.88
计算型 ecs.c7.xlarge 4 8 0.815397 391.39 391.39 281.8 183.95 125.25
安全增强内存型 ecs.r7t.xlarge 4 32 1.572112 754.61 754.61 641.42 415.04 286.75
安全增强通用型 ecs.g7t.xlarge 4 16 1.2075 579.6 579.6 492.66 318.78 220.25
安全增强计算型 ecs.c7t.xlarge 4 8 0.940843 451.61 451.61 383.86 248.38 171.61
AMD 计算型 ecs.c7a.xlarge 4 8 0.587 281.6 281.6 239.36 154.88 107.01
AMD 通用型 ecs.g7a.xlarge 4 16 0.88 422.4 422.4 359.04 232.32 160.51
AMD 内存型 ecs.r7a.xlarge 4 32 1.192 572.4 572.4 486.54 314.82 217.51
存储增强内存型 ecs.r7se.xlarge 4 32 1.721837 826.48 826.48 702.51 454.56 314.06
存储增强计算型 ecs.c7se.xlarge 4 8 1.030447 494.62 494.62 420.42 272.04 187.95
存储增强通用型 ecs.g7se.xlarge 4 16 1.3225 634.8 634.8 539.58 349.14 241.22
持久内存型 ecs.re7p.xlarge 4 16 1.978 949.5 949.5 807.07 522.22 360.81
轻量级GPU ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge 4 30 3.076559 1476.75 1476.75 1255.24 812.21 561.16
内存型 ecs.r7p.xlarge 4 16 1.564 750.75 750.75 638.14 412.91 285.28
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge 4 15.5 1.871086 898.12 898.12 763.4 493.97 341.29
GPU共享型 ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge 4 8 1.831 878.99 878.99 747.14 483.44 334.02
计算网络增强型 ecs.c7nex.xlarge 4 8 1.0192 489.24 489.24 415.85 269.08 185.91
通用网络增强型 ecs.g7nex.xlarge 4 16 1.3081 627.9 627.9 533.72 345.35 238.6
通用型 ecs.g6.xlarge 4 16 1 480 480 408 264 182.4
GPU计算型 ecs.gn6i-c4g1.xlarge 4 15 11.63 3348 3348 1674 1071.36 1071.36
通用平衡增强型 ecs.g6e.xlarge 4 16 1.1 528 528 448.8 290.4 200.64
计算型 ecs.c6.xlarge 4 8 0.78 374 374 317.9 205.7 142.12
内存型 ecs.r6.xlarge 4 32 1.33 636 636 540.6 349.8 241.68
突发性能型 ecs.t6-c1m4.xlarge 4 16 0.944 272 272 231.2 149.6 103.36
高主频计算型 ecs.hfc6.xlarge 4 8 0.895833 430 430 365.5 236.5 163.4
高主频通用型 ecs.hfg6.xlarge 4 16 1.1 528 528 448.8 290.4 200.64
高主频内存型 ecs.hfr6.xlarge 4 32 1.458333 700 700 595 385 266
共享标准型 ecs.s6-c1m2.xlarge 4 8 0.833 240 240 204 132 91.2
共享标准型 ecs.s6-c1m4.xlarge 4 16 1.25 360 360 306 198 136.8
轻量级GPU ecs.vgn6i-m4.xlarge 4 23 2.445 1173.65 1173.65 997.6 645.51 445.99
内存平衡增强型 ecs.r6e.xlarge 4 32 1.458 700 700 595 385 266
计算平衡增强型 ecs.c6e.xlarge 4 8 0.821 394 394 334.9 216.7 149.72
安全增强计算型 ecs.c6t.xlarge 4 8 0.845833 406 406 345.1 223.3 154.28
持久内存型 ecs.re6p.xlarge 4 16 1.978125 949.5 949.5 807.07 522.22 360.81
持久内存型 ecs.re6p-redis.xlarge 4 16 1.978 949.5 949.5 807.07 522.22 360.81
AMD 计算型 ecs.c6a.xlarge 4 8 0.587 281.6 281.6 239.36 154.88 107.01
AMD 内存型 ecs.r6a.xlarge 4 32 1.192 572.4 572.4 486.54 314.82 217.51
AMD 通用型 ecs.g6a.xlarge 4 16 0.88 422.4 422.4 359.04 232.32 160.51
ARM 计算型 ecs.c6r.xlarge 4 8 0.623333 299.2 299.2 254.32 164.56 113.7
ARM 通用型 ecs.g6r.xlarge 4 16 0.8 384 384 326.4 211.2 145.92
轻量级GPU ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge 4 23 3.273719 1571.39 1571.39 1335.68 864.26 597.13
GPU计算型 ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30 12.78 3681 3681 3128.85 1914.12 1288.35
计算型 ecs.c5.xlarge 4 8 1.24 358 358 304.3 196.9 136.04
通用型 ecs.g5.xlarge 4 16 1.77 510 510 433.5 280.5 193.8
内存型 ecs.r5.xlarge 4 32 2.26 652 652 554.2 358.6 247.76
高主频计算型 ecs.hfc5.xlarge 4 8 1.74 502 502 416.66 251 165.66
高主频通用型 ecs.hfg5.xlarge 4 16 2.31 664 664 537.84 325.36 212.48
GPU计算型 ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16 9.69 2790 2650.5 2092.5 1255.5 837
突发性能型 ecs.t5-c1m1.xlarge 4 4 0.58 167 158.65 125.25 75.15 50.1
突发性能型 ecs.t5-c1m2.xlarge 4 8 0.8 231 219.45 173.25 103.95 69.3
突发性能型 ecs.t5-c1m4.xlarge 4 16 1.25 360 342 270 162 108
本地SSD型 ecs.ic5.xlarge 4 4 1.18 340 340 289 187 129.2
通用网络增强型 ecs.g5ne.xlarge 4 16 1.298958 623.5 623.5 529.98 342.92 236.93
通用型 ecs.n4.xlarge 4 8 1.42 408 408 346.8 204 204
通用型 ecs.mn4.xlarge 4 16 2.15 620 620 527 310 310
本地SSD型 ecs.i4.xlarge 4 32 1.914583 919 919 781.15 505.45 349.22
FPGA计算型 ecs.f3-c4f1.xlarge 4 16 7.312 3510 3510 2983.5 1930.5 3510
本地SSD型 ecs.i3.xlarge 4 32 2.059 988 988 839.8 543.4 375.44
ecs.sn2ne.xlarge 4 16 1.99 572 572 486.2 314.6 217.36
本地SSD型 ecs.i2.xlarge 4 32 1.88 904 904 768.4 497.2 343.52
本地SSD网络增强型 ecs.i2ne.xlarge 4 32 1.974 949.2 949.2 806.82 522.06 360.7
存储增强内存型 ecs.se1.xlarge 4 32 3.07 732 732 622.2 366 366
本地SSD型 ecs.i1.xlarge 4 16 2.94 649 616.55 486.75 292.05 194.7
ecs.sn1ne.xlarge 4 8 1.37 394 394 334.9 216.7 149.72
存储增强内存型 ecs.se1ne.xlarge 4 32 2.54 732 732 622.2 402.6 278.16
通用平衡增强型 ecs.e-c1m4.xlarge 4 16 0.675 324 324 243 155.52 123.12
通用平衡增强型 ecs.e-c1m2.xlarge 4 8 0.45 216 216 162 103.68 82.08
二、阿里云4核CPU云服务器活动价格表

目前阿里云活动中4核cpu的云服务器有经济型e实例4核8G、4核16G;通用算力型u1实例4核4G、4核8G、4核16G、4核32G;计算型c7和c8y实例4核8G;通用型g7和g8y实例4核16G;内存型r7和r8y实例4核32G,具体活动价格表如下:

云服务器实例 配置 带宽 系统盘容量 1M带宽活动价格 2M带宽活动价格 3M带宽活动价格 4M带宽活动价格 5M带宽活动价格 活动价格(按量带宽)
经济型e 4核8G 按量或1M-100M 20G ESSD Entry 1450.08元 1684.68元 1919.28元 2174.28元 2429.28元 2725.08元
经济型e 4核16G 按量或1M-100M 20G ESSD Entry 2149.92元 2384.52元 2619.12元 2874.12元 3129.12元 3424.92元
经济型e 4核8G 按量或1M-100M 20G ESSD云盘 1543.68元 1778.28元 2012.88元 2267.88元 2522.88元 2818.68元
经济型e 4核16G 按量或1M-100M 20G ESSD云盘 2243.52元 2478.12元 2712.72元 2967.72元 3222.72元 3518.52元
通用算力型u1 4核4G 1M-5M 40G ESSD Entry云盘 1916.52元 2151.12元 2406.12元 2661.12元 2956.92元 -
通用算力型u1 4核8G 1M-5M 40G ESSD Entry云盘 2030.57元 2265.17元 2520.17元 2775.17元 3070.97元 -
通用算力型u1 4核16G 1M-5M 40G ESSD Entry云盘 2512.68元 2747.28元 3002.28元 3257.28元 3553.08元 -
通用算力型u1 4核32G 1M-5M 40G ESSD Entry云盘 3181.42元 3416.02元 3671.02元 3926.02元 4221.82元 -
通用算力型u1 4核4G 1M-5M 40G ESSD云盘 1959.72元 2194.32元 2449.32元 2704.32元 3000.12元 -
通用算力型u1 4核8G 1M-5M 40G ESSD云盘 2073.77元 2308.37元 2563.37元 2818.37元 3114.17元 -
通用算力型u1 4核16G 1M-5M 40G ESSD云盘 2555.88元 2790.48元 3045.48元 3300.48元 3596.28元 -
通用算力型u1 4核32G 1M-5M 40G ESSD云盘 3224.62元 3459.22元 3714.22元 3969.22元 4265.02元 -
计算型c7 4核8G 1M-5M 40G ESSD云盘 3820.22元 4054.82元 4309.82元 4564.82元 4860.62元 -
通用型g7 4核16G 1M-5M 40G ESSD云盘 4778.64元 5013.24元 5268.24元 5523.24元 5819.04元 -
内存型r7 4核32G 1M-5M 40G ESSD云盘 6213.34元 6447.94元 6702.94元 6957.94元 7253.74元 -

购买活动直达:
1、阿里云服务器新人特惠:可购买阿里云最新活动云服务器。
2、阿里云活动中心:可查询阿里云实时活动及免费领取各种优惠券与代金券。

三、阿里云服务器CPU与内存选择建议

1、CPU核心数选择:
一般小型网站,如个人网站、中小型企业网站等,使用2核已经足够。而一些并发数据较多,中等网站的,使用4核大多能满足。像商城类、大型门户等,建议使用8核、16核及以上。

2、内存选择建议
内存-决定网站打开速度 内存是数据的中转站,也是决定网站打开速度的重要因素。内存越大,可用缓存越大,打开速度也就越快。可以根据网站的规模选择合适的配置,一般应用选择1G内存,超过50g的硬盘配置是足够的。如果对云服务器租用配置要求较高,你可以选择4G内存以上,建议和CPU同比例增长,比如1核选2G内存,2核选4G内存,4核选8G内存,8核选16G内存,大多数服务可以按这样来算,除了特殊性应用场景除外。

四、阿里云服务器实例规格选择建议

1、轻量应用服务器:属于轻量及云服务器产品,适用于各种轻负载场景,例如个人博客,企业展示型官网等。
2、经济型e实例:适用于Web应用及网站,企业办公类应用,数据分析和计算等大多数通用的对vCPU算力和性能要求不高的应用场景。
3、通用算力型u1实例:适用于Web应用及网站,企业办公类应用,数据分析和计算等大多数通用的对vCPU算力和性能要求不高的应用场景。
4、计算型c7、通用型g7、内存型r7实例:适用于企业级通用应用,视频编解码,游戏开发,高网络包收发场景,网站和应用服务器,中小型数据库系统、搜索集群等。
5、计算型c8y、通用型g8y、内存型r8y实例:适用于网站应用、各种类型和规模的企业级应用和容器、微服务、视频编解码、高性能计算、基于CPU的机器学习等场景的应用。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
禁止转载,如需转载请通过简信或评论联系作者。
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,271评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,275评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,151评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,550评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,553评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,559评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,924评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,580评论 0 257
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,826评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,578评论 2 320
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,661评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,363评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,940评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,926评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,156评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,872评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,391评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容