弹性伸缩与负载均衡
按 CPU 使用率、并发连接数或自定义指标触发扩容与缩容，配合负载均衡做流量分发，活动结束后资源自动回落，不必人工守着。
高峰不排队，低谷不空转
方案概览
先看清业务曲线，再决定买多少算力
很多团队上云时会遇到同一个问题：配置买小了，促销期或月末结算就卡；配置买大了，一年里大部分时间都在为空闲资源付费。kaiyun官方网站的云服务器与算力方案从业务峰值、并发模型和数据流向出发，先把曲线画清楚，再给出分层的资源配置建议。
方案支持通用计算、内存优化、计算优化与 GPU 算力四种方向，可以单独使用，也可以组合成一套弹性架构：日常流量跑在包月实例上，活动高峰用按量实例或自动伸缩补齐，离线任务与模型推理放到独立的算力池，互不抢占资源。
- 按峰值与常态两套口径测算，避免“一套配置打天下”。
- 提供成本对比表，把包月、按量与预留组合的差异讲明白。
- 迁移与扩容均保留回退路径，线上业务影响可控。
99.95%
服务可用性目标
按自然月统计，以服务协议口径为准
3分钟
弹性扩容平均生效时间
常见规格，实测受镜像与初始化脚本影响
7×24小时
值班支持响应
工单与紧急故障通道并行
6类
可承托的典型业务场景
电商、制造、教育、医疗、物流、金融科技
选型对照
四种计算方向，对应四类业务压力
不确定该怎么选时，先看业务更像哪一行——是并发请求多、内存占用高、需要持续计算，还是要跑模型与批量任务。
| 计算方向 | 适合的业务特征 | 常见配置思路 | 计费建议 |
|---|---|---|---|
| 通用计算 入门常用 | 官网、企业系统、后台服务、接口层，CPU 与内存需求相对均衡 | 以常态 CPU 使用率为基准，预留约 30% 余量 | 包月为主，活动期叠加按量 |
| 内存优化 数据密集 | 缓存服务、搜索索引、实时报表、会话集中的业务系统 | 先看数据集大小与缓存命中率，再定内存档位 | 包月 + 预留实例 |
| 计算优化 高并发 | 订单与支付链路、视频转码、批量数据处理、定时任务 | 按峰值 QPS 拆分无状态服务，配合队列削峰 | 按量 + 自动伸缩 |
| GPU 算力 模型与仿真 | 模型推理、图像视频处理、仿真计算、科学计算 | 根据显存需求与并发数确定单卡或多卡 | 按量短时任务，长期任务用预留 |
能力清单
从开通到运维，把每一步都接上
算力只是起点。真正决定体验的，是网络、存储、监控与响应机制能不能一起配套。
GPU 算力调度
为模型推理、图像处理与仿真任务提供独立算力池，支持多任务排队与资源隔离，避免训练与线上推理互相抢占显存。
任务错峰，资源不打架容器化与镜像管理
把服务打包成标准镜像，环境从测试到生产保持一致，版本回滚有据可查，扩容时直接拉起新副本即可。
一次构建，处处一致混合云组网
云上资源与机房内网通过专线或加密隧道打通，老系统继续运行，新业务弹性扩展，数据流向清晰可控。
不推倒重建，也能逐步上云监控告警与容量分析
统一采集 CPU、内存、磁盘、网络与业务指标，设置分级告警，并定期输出容量报表，让扩容决策有数据支撑。
问题早发现，预算早规划备份、快照与容灾
按策略自动生成快照与备份，关键数据跨可用区存放，演练过恢复流程再上线，出问题时能按步骤找回。
留好退路，才敢往前走
适用场景
这些情况，通常需要重新算一遍算力账
01
大促与活动流量陡增
平时服务器使用率不到三成，活动当天却频频超时。用包月实例保底、按量实例补峰的组合，容量跟着活动走。
02
老系统扩容困难
机房设备到寿命周期，采购流程长、扩容慢。先把新增业务放到云上，再按窗口逐步迁移核心模块。
03
批量任务与模型推理混跑
数据分析任务一启动，线上服务响应就变慢。把两类负载拆到不同算力池，各自按需扩缩。
04
多地域访问速度不均
北方用户打开快、南方用户打开慢。结合 CDN 与多地域节点部署，让静态资源就近分发、动态请求就近接入。
交付流程
四步走完，从现状到上线
每个阶段都有明确产出物，进度与风险提前对齐，减少上线前夜的临时问题。
1
现状梳理
盘点现有服务器、数据库、网络与访问量数据，标出瓶颈位置与必须保留的部分。
2
方案与测算
给出规格组合、网络拓扑与迁移顺序，附上按月成本测算与备选档位。
3
实施与验证
开通资源、部署环境、导入数据，按压测结果微调配置并完成功能回归。
4
上线与陪伴
切换流量后持续观察指标，处理告警与容量变化，按约定响应时间提供支持。
常见问题
选型前，大家常问的几件事
常规规格的云主机开通通常在一个工作日内完成。涉及混合云组网、数据迁移或 GPU 算力调度的项目，会按调研、方案确认、实施、验收四个阶段推进，具体周期取决于现有系统复杂度与可用的迁移窗口。
可以。方案支持按量、包月与预留实例组合使用，扩容与缩容可通过控制台或接口触发，也能配置基于并发量、CPU 使用率的自动伸缩策略，让高峰时段资源充足、低谷时段成本可控。
不需要。多数场景采用渐进式迁移，先把无状态服务、测试环境和新增业务放到云上，核心数据库与老系统按窗口逐步切换，过程中保留回退路径，减少对线上业务的影响。
常见方向包括模型推理、图像与视频处理、仿真计算、科学计算与批量数据处理。我们可以根据显存需求、并发规模和任务时长，给出单卡、多卡或共享调度的配置建议。
两种方式都可以。企业自有团队可以接管控制台与监控体系，我们提供值班支持；也可以选择运维托管，由我们承担监控告警、备份检查、补丁与故障响应，按约定响应时间处理工单。
获取方案
把业务情况说清楚，剩下的交给我们算
告诉我们当前的访问量、系统构成与预算区间，技术顾问会给出规格建议、拓扑示意与成本对比，不附带任何开通义务。
- 一个工作日内回复选型建议
- 提供包月与按量组合的成本测算
- 可按需安排远程演示与压测验证