一、核心硬件参数对比
CPU作为服务器的运算核心，核数与主频直接影响并发处理能力。多核处理器（8核及以上）适合高吞吐量场景如视频转码，而高频CPU（3.0GHz+）更适用于实时数据处理场景。目前主流云服务商提供Intel Xeon、AMD EPYC等多系列选择。
内存配置需遵循”业务数据集大小×1.5″的原则，建议数据库服务器配备物理内存不低于数据库总容量的1.2倍。SSD存储较传统HDD可实现10倍以上的IOPS提升，推荐OLTP系统使用NVMe SSD。
二、网络与带宽选择策略
带宽配置需区分南北向流量与东西向流量：
- Web服务器：按(日均PV×页面大小)/86400公式计算基准带宽
- 视频直播：1080P码流需≥5Mbps/路
- 数据库集群：内部通信带宽建议≥10Gbps
突发带宽配置建议预留30%峰值余量，采用弹性计费模式可降低30%-50%成本。
三、应用场景配置推荐
| 场景类型 | CPU | 内存 | 存储 |
|---|---|---|---|
| 个人博客 | 2核 | 2GB | 40GB SSD |
| 电商平台 | 8核 | 32GB | 500GB NVMe |
| AI推理 | 16核 | 64GB | 1TB SSD+GPU |
深度学习训练建议采用CPU+GPU异构架构，其中CPU负责数据预处理，GPU专注张量计算。
四、容量计算方法论
采用TCO(总拥有成本)评估模型：
- 计算基准需求：(QPS×响应时间)/并发线程数
- 添加冗余系数：生产环境建议1.5-2.0倍
- 考虑扩展性：采用k8s集群建议预留30%资源
内存计算公式：总需求=(活跃数据集×副本数)+JVM堆内存+OS预留
服务器配置需结合业务特征进行动态调优，建议通过压力测试验证配置方案。混合部署模式可提升资源利用率20%-40%，监控系统应包含CPU利用率、内存换页率等关键指标。
