详细介绍华为云M7和M6,M3/ne,M2的区别,了解内存配比

华为云内存优化型实例类型包括:M7、M6、M3/ne、M2,内存优化型云服务器擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高,数据量大并且数据访问量大,同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。以下是它们的详细配置对比:

规格名称

计算

磁盘类型

网络

内存优化型M7

  • CPU/内存配比:1:8
  • vCPU数量范围:2-128
  • 处理器:第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器
  • 基频/睿频:3.0GHz/3.5GHz
  • 超高IO
  • 通用型SSD
  • 高IO
  • 超高网络收发包能力
  • 实例网络性能与计算规格对应,规格越高网络性能越强
  • 最大网络收发包:1200万PPS
  • 最大内网带宽:42Gbps

内存优化型M6

  • CPU/内存配比:1:8
  • vCPU数量范围:2-64
  • 处理器:第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器
  • 基频/睿频:3.0GHz/3.4GHz
  • 支持IPv6
  • 超高网络收发包能力
  • 实例网络性能与计算规格对应,规格越高网络性能越强
  • 最大网络收发包:1000万PPS
  • 最大内网带宽:40Gbps

内存优化型M3ne

  • CPU/内存配比:1:8
  • vCPU数量范围:2-60
  • 处理器:英特尔® 至强® 可扩展处理器
  • 基频/睿频:3.0GHz/3.4GHz
  • 超高网络收发包能力
  • 实例网络性能与计算规格对应,规格越高网络性能越强
  • 最大网络收发包:1000万PPS
  • 最大内网带宽:40Gbps

内存优化型M3

  • CPU/内存配比:1:8
  • vCPU数量范围:2-60
  • 处理器:英特尔® 至强® 可扩展处理器
  • 基频/睿频:3.0GHz/3.4GHz
  • 支持IPv6
  • 超高网络收发包能力
  • 实例网络性能与计算规格对应,规格越高网络性能越强
  • 最大网络收发包:500万PPS
  • 最大内网带宽:17Gbps

内存优化型M2

  • CPU/内存配比:1:8
  • vCPU数量范围:2-32
  • 处理器:英特尔® 至强® 处理器E5 v4家族
  • 基频/睿频:2.4GHz/3.3GHz
  • 超高网络收发包能力
  • 实例网络性能与计算规格对应,规格越高网络性能越强
  • 为了提高网络性能,可以将网卡的MTU值设置为MTU=8888
  • 最大网络收发包:60万PPS
  • 最大内网带宽:13Gbps

1,内存优化型华为云M7概述

M7型弹性云服务器搭载第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器,在性能、安全、稳定性等方面全面升级,最大核数升级至128U,内存频率升级至3200MHz;支持安全启动,提供安全可信的云上环境,适用于高内存计算应用。

适用场景

  • 大规模并行处理 (MPP) 数据仓库
  • MapReduce和Hadoop分布式计算
  • 分布式文件系统
  • 网络文件系统、日志或数据处理应用

华为云M7和M6,M3/ne区别

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2,华为云M6概述

M6型弹性云服务器搭载第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器 ,多项技术优化,计算性能强劲稳定。配套25GE智能高速网卡,提供超高网络带宽和PPS收发包能力;提供最大512GiB基于DDR4的内存实例,适用于高内存计算应用。

适用场景

  • 大规模并行处理 (MPP) 数据仓库
  • MapReduce 和 Hadoop 分布式计算
  • 分布式文件系统
  • 网络文件系统、日志或数据处理应用

华为云M7和M6,M3/ne区别

3,华为云M3ne概述

M3ne型弹性云服务器擅长应对大型内存数据集和高网络场景,搭载英特尔® 至强® 可扩展处理器,配套Hi1822智能高速网卡,提供更高的网络性能,提供最大512GiB基于DDR4的内存实例,适用于高内存、高网络应用。

适用场景

  • 高性能数据库
  • 内存数据库
  • 分布式内存缓存
  • 数据分析和挖掘
  • Hadoop/Spark集群以及其他企业应用程序

华为云M7和M6,M3/ne区别

4,华为云M3概述

M3型弹性云服务器基于KVM虚拟化平台,特别适合处理内存中的大型数据集,搭载英特尔® 至强® 可扩展处理器,同时搭载全新网络加速引擎,以及DPDK(Data Plane Development Kit)快速报文处理机制,提供更高的网络性能,提供最大512GiB基于 DDR4 的内存实例,适用于高内存计算应用。

适用场景

  • 高性能数据库
  • 内存数据库
  • 分布式内存缓存
  • 数据分析和挖掘
  • Hadoop/Spark集群以及其他企业应用程序


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