阿里云突发性能T5实例与全新T6实例和有什么区别?

简介: 有细心的小伙伴应该发现了,阿里云最近新推出了全新突发性能实例规格族T6,很多用户都只知道突发性能实例规格族T5,那么T6跟T5有什么区别呢?一起来看看

有细心的小伙伴应该发现了,阿里云最近新推出了全新突发性能实例规格族T6,很多用户都只知道突发性能实例规格族T5,那么T6跟T5有什么区别呢?一起来看看


阿里云突发性能T5实例与全新T6实例和有什么区别?


首先T6在处理器上做了全新升级


T6采用的是Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY 处理器。
T5采用的是Intel Xeon E5-2682v4 / Intel Xeon(Skylake) Platinum 8163 处理器,


其次,T6实例在vCPU、内存和平均基准CPU计算性能做了调整


T6和T5实例具体实例规格vCPU、内存和平均基准CPU计算性分配如下表:

规格族 实例规格 vCPU 内存 平均基准 CPU 计算性能 处理器型号 内网带宽 内网收发包
突发性能实例 t6 ecs.t6-c4m1.large 2 vCPU 0.5 GiB 5% Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY 0.1 Gbps 4 万 PPS
突发性能实例 t6 ecs.t6-c2m1.large 2 vCPU 1 GiB 10% Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY 0.1 Gbps 6 万 PPS
突发性能实例 t6 ecs.t6-c1m1.large 2 vCPU 2 GiB 20% Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY 0.1 Gbps 10 万 PPS
突发性能实例 t6 ecs.t6-c1m2.large 2 vCPU 4 GiB 20% Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY 0.5 Gbps 10 万 PPS
突发性能实例 t6 ecs.t6-c1m4.large 2 vCPU 8 GiB 30% Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY 0.4 Gbps 10 万 PPS
突发性能实例 t6 ecs.t6-c1m4.xlarge 4 vCPU 16 GiB 40% Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY 0.8 Gbps 20 万 PPS
突发性能实例 t6 ecs.t6-c1m4.2xlarge 8 vCPU 32 GiB 40% Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY 1.2 Gbps 40 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-lc2m1.nano 1 vCPU 0.5 GiB 10% Intel Xeon CPU 0.1 Gbps 4 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-lc1m1.small 1 vCPU 1 GiB 10% Intel Xeon CPU 0.2 Gbps 6 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-lc1m2.small 1 vCPU 2 GiB 10% Intel Xeon CPU 0.2 Gbps 6 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m1.large 2 vCPU 2 GiB 15% Intel Xeon CPU 0.5 Gbps 10 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m2.large 2 vCPU 4 GiB 15% Intel Xeon CPU 0.5 Gbps 10 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-lc1m2.large 2 vCPU 4 GiB 10% Intel Xeon CPU 0.4 Gbps 10 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-lc1m4.large 2 vCPU 8 GiB 10% Intel Xeon CPU 0.4 Gbps 10 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m4.large 2 vCPU 8 GiB 15% Intel Xeon CPU 0.5 Gbps 10 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m1.xlarge 4 vCPU 4 GiB 15% Intel Xeon CPU 0.8 Gbps 20 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m2.xlarge 4 vCPU 8 GiB 15% Intel Xeon CPU 0.8 Gbps 20 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m4.xlarge 4 vCPU 16 GiB 15% Intel Xeon CPU 0.8 Gbps 20 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m1.2xlarge 8 vCPU 8 GiB 15% Intel Xeon CPU 1.2 Gbps 40 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m2.2xlarge 8 vCPU 16 GiB 15% Intel Xeon CPU 1.2 Gbps 40 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m4.2xlarge 8 vCPU 32 GiB 15% Intel Xeon CPU 1.2 Gbps 40 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m1.4xlarge 16 vCPU 16 GiB 15% Intel Xeon CPU 1.2 Gbps 60 万 PPS
突发性能实例 t5 ecs.t5-c1m2.4xlarge 16 vCPU 32 GiB 15% Intel Xeon CPU 1.2 Gbps 60 万 PPS

通过表格对比我们可以看出,新升级的T6实例在vCPU上最低为2核起,同时在平均基准 CPU 计算性能有了进一步的提升,最高可达40%,

注意:目前全新的突发性能实例规格族T6可选区域仅有华北2(北京)可选,暂时不支持其他地域。

总结:全新的T6实例在处理器、vCPU、平均基准CPU计算性能等方面做了全新的升级,适合对性能需求更高的用户购买。

云服务器ECS地址:阿里云·云小站

相关实践学习
通义万相文本绘图与人像美化
本解决方案展示了如何利用自研的通义万相AIGC技术在Web服务中实现先进的图像生成。
7天玩转云服务器
云服务器ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,可降低 IT 成本,提升运维效率。本课程手把手带你了解ECS、掌握基本操作、动手实操快照管理、镜像管理等。了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
人工智能 物联网 PyTorch
8卡环境微调Grok-1实战
SWIFT(Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning)是魔搭ModelScope开源社区推出的一套完整的轻量级训练推理工具,基于PyTorch的轻量级、开箱即用的模型微调、推理框架,让AI爱好者用自己的消费级显卡就能玩转大模型和AIGC。
|
网络协议 算法 Ubuntu
BBR一键安装脚本 BBR/魔改/暴力/BBRplus/锐速(Lotsever)
BBR是 Google 提出的一种新型拥塞控制算法,可以使 Linux 服务器显著地提高吞吐量和减少 TCP 连接的延迟
72891 5
BBR一键安装脚本 BBR/魔改/暴力/BBRplus/锐速(Lotsever)
|
文字识别 API iOS开发
iOS小技能:iOS13 证件扫描 & 文字识别API
1. 应用场景:证件扫描、文字识别 2. 原理:利用iOS13 VNDocumentCameraViewController的证件扫描和VNRecognizeTextRequest文字识别功能进行实现
636 0
iOS小技能:iOS13 证件扫描 & 文字识别API
|
存储 项目管理 Python
数据导入与预处理-第4章-数据获取python读取docx文档(上)
数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取docx文档 1.python读取docx文档概述 1.1 从Word文件获取数据 1.2 python-docx库介绍 1. Paragraph类 2. Table类
数据导入与预处理-第4章-数据获取python读取docx文档(上)
阿里云地域节点测试IP(国内+海外)Ping值延迟测试
阿里云地域节点遍布全球19个地区节点(国内+海外),共有56个可用区,哪个快网分享阿里云国内及海外节点测试IP,阿里云节点Ping值延迟测试: 阿里云节点全球无缝覆盖,提供CN2高速网络,BGP接入支持。
40235 0
|
6月前
|
安全 Java API
银行转账p图在线生成, 虚拟转账生成器, 银行卡转账模拟器【娱乐装逼神器】
这是一套模拟银行核心业务逻辑的Java程序,包含账户管理、资金存取与转账、交易记录等功能。代码采用线程安全设计
|
机器学习/深度学习 安全 大数据
揭秘!企业级大模型如何安全高效私有化部署?全面解析最佳实践,助你打造智能业务新引擎!
【10月更文挑战第24天】本文详细探讨了企业级大模型私有化部署的最佳实践,涵盖数据隐私与安全、定制化配置、部署流程、性能优化及安全措施。通过私有化部署,企业能够完全控制数据,确保敏感信息的安全,同时根据自身需求进行优化,提升计算性能和处理效率。示例代码展示了如何利用Python和TensorFlow进行文本分类任务的模型训练。
805 6
|
编解码 语音技术 内存技术
FFmpeg开发笔记(五十八)把32位采样的MP3转换为16位的PCM音频
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书中的“5.1.2 把音频流保存为PCM文件”章节介绍了将媒体文件中的音频流转换为原始PCM音频的方法。示例代码直接保存解码后的PCM数据,保留了原始音频的采样频率、声道数量和采样位数。但在实际应用中,有时需要特定规格的PCM音频。例如,某些语音识别引擎仅接受16位PCM数据,而标准MP3音频通常采用32位采样,因此需将32位MP3音频转换为16位PCM音频。
397 0
FFmpeg开发笔记(五十八)把32位采样的MP3转换为16位的PCM音频
|
缓存 监控 测试技术
如何利用浏览器的缓存来优化网站性能?
【10月更文挑战第23天】通过以上多种方法合理利用浏览器缓存,可以显著提高网站的性能,减少网络请求,加快资源加载速度,提升用户的访问体验。同时,要根据网站的具体情况和资源的特点,不断优化和调整缓存策略,以适应不断变化的业务需求和用户访问模式。
693 63
|
10月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
深入探索:深度学习在时间序列预测中的强大应用与实现
时间序列分析是数据科学和机器学习中一个重要的研究领域,广泛应用于金融市场、天气预报、能源管理、交通预测、健康监控等多个领域。时间序列数据具有顺序相关性,通常展示出时间上较强的依赖性,因此简单的传统回归模型往往不能捕捉其中复杂的动态特征。深度学习通过其非线性建模能力和层次结构的特征提取能力,能够有效地捕捉复杂的时间相关性和非线性动态变化模式,从而在时间序列分析中展现出极大的潜力。