阿里云最新优惠和活动汇总
阿里云最新优惠和活动汇总

2020阿里云服务器最新价格表(最新价格表及重点活动价格表）

阿里云ECS云服务器的价格是用户关心的，下面为大家整理了一下截止到目前阿里云服务器官方报价以及很多用户都非常关心的几个重点优惠活动价格表。

阿里云服务器价格组成
阿里云ECS云服务器是由三部分组成：即云服务器配置费用+磁盘价格+公网宽带价格，以下是2020年阿里云服务器的最新价格表，阿里云服务器价格地域不同价格也不同，下面以用户选择比较多的华北2（北京）地域为例的云服务器价格表如下：
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最新实例价格表

实例规格 vCPU 内存(GB) 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 (g6) ecs.g6.large 2 8 0.35 168 168 142.8 92.4 63.84
通用型 (g6) ecs.g6.xlarge 4 16 0.7 336 336 285.6 184.8 127.68
通用型 (g6) ecs.g6.2xlarge 8 32 1.4 672 672 571.2 369.6 255.36
通用型 (g6) ecs.g6.3xlarge 12 48 2.1 1008 1008 856.8 554.4 383.04
通用型 (g6) ecs.g6.4xlarge 16 64 2.8 1344 1344 1142.4 739.2 510.72
通用型 (g6) ecs.g6.6xlarge 24 96 4.2 2016 2016 1713.6 1108.8 766.08
通用型 (g6) ecs.g6.8xlarge 32 128 5.6 2688 2688 2284.8 1478.4 1021.44
通用型 (g6) ecs.g6.13xlarge 52 192 9.1 4368 4368 3712.8 2402.4 1659.84
通用型 (g6) ecs.g6.26xlarge 104 384 18.2 8736 8736 7425.6 4804.8 3319.68
内存型 (r6) ecs.r6.large 2 16 0.46 220 220 187 121 83.6
内存型 (r6) ecs.r6.xlarge 4 32 0.92 440 440 374 242 167.2
内存型 (r6) ecs.r6.2xlarge 8 64 1.83 880 880 748 484 334.4
内存型 (r6) ecs.r6.3xlarge 12 96 2.75 1320 1320 1122 726 501.6
内存型 (r6) ecs.r6.4xlarge 16 128 3.671 1760 1760 1496 968 668.8
内存型 (r6) ecs.r6.6xlarge 24 192 5.5 2640 2640 2244 1452 1003.2
内存型 (r6) ecs.r6.8xlarge 32 256 7.33 3520 3520 2992 1936 1337.6
内存型 (r6) ecs.r6.13xlarge 52 384 11.92 5720 5720 4862 3146 2173.6
内存型 (r6) ecs.r6.26xlarge 104 768 23.83 11440 11440 9724 6292 4347.2
计算型 (c6) ecs.c6.large 2 4 0.27 131 131 111.35 72.05 49.78
计算型 (c6) ecs.c6.xlarge 4 8 0.55 262 262 222.7 144.1 99.56
计算型 (c6) ecs.c6.2xlarge 8 16 1.09 524 524 445.4 288.2 199.12
计算型 (c6) ecs.c6.3xlarge 12 24 1.64 786 786 668.1 432.3 298.68
计算型 (c6) ecs.c6.4xlarge 16 32 2.18 1048 1048 890.8 576.4 398.24
计算型 (c6) ecs.c6.6xlarge 24 48 3.28 1572 1572 1336.2 864.6 597.36
计算型 (c6) ecs.c6.8xlarge 32 64 4.37 2096 2096 1781.6 1152.8 796.48
计算型 (c6) ecs.c6.13xlarge 52 104 7.1 3406 3406 2895.1 1873.3 1294.28
计算型 (c6) ecs.c6.26xlarge 104 192 14.19 6812 6812 5790.2 3746.6 2588.56
通用型 (g5) ecs.g5.large 2 8 0.66 191 181.45 143.25 85.95 57.3
通用型 (g5) ecs.g5.xlarge 4 16 1.33 383 363.85 287.25 172.35 114.9
通用型 (g5) ecs.g5.2xlarge 8 32 2.66 765 726.75 573.75 344.25 229.5
通用型 (g5) ecs.g5.3xlarge 12 48 3.99 1148 1090.6 861 516.6 344.4
通用型 (g5) ecs.g5.4xlarge 16 64 5.31 1530 1453.5 1147.5 688.5 459
通用型 (g5) ecs.g5.6xlarge 24 96 7.97 2295 2180.25 1721.25 1032.75 688.5
通用型 (g5) ecs.g5.8xlarge 32 128 10.63 3060 2907 2295 1377 918
通用型 (g5) ecs.g5.16xlarge 64 256 21.25 6120 5814 4590 2754 1836
计算型 (c5) ecs.c5.large 2 4 0.47 134 134 113.9 73.7 49.58
计算型 (c5) ecs.c5.xlarge 4 8 0.93 269 269 228.65 147.95 99.53
计算型 (c5) ecs.c5.2xlarge 8 16 1.861 537 537 456.45 295.35 198.69
计算型 (c5) ecs.c5.3xlarge 12 24 2.8 806 806 685.1 443.3 298.22
计算型 (c5) ecs.c5.4xlarge 16 32 3.73 1074 1074 912.9 590.7 397.38
计算型 (c5) ecs.c5.6xlarge 24 48 5.59 1611 1611 1369.35 886.05 596.07
计算型 (c5) ecs.c5.8xlarge 32 64 7.46 2148 2148 1825.8 1181.4 794.76
计算型 (c5) ecs.c5.16xlarge 64 128 14.92 4296 4296 3651.6 2362.8 1589.52
内存型 (r5) ecs.r5.large 2 16 0.85 245 232.75 183.75 110.25 73.5
内存型 (r5) ecs.r5.xlarge 4 32 1.7 489 464.55 366.75 220.05 146.7
内存型 (r5) ecs.r5.2xlarge 8 64 3.4 978 929.1 733.5 440.1 293.4
内存型 (r5) ecs.r5.3xlarge 12 96 5.09 1467 1393.65 1100.25 660.15 440.1
内存型 (r5) ecs.r5.4xlarge 16 128 6.79 1956 1858.2 1467 880.2 586.8
内存型 (r5) ecs.r5.6xlarge 24 192 10.19 2934 2787.3 2200.5 1320.3 880.2
内存型 (r5) ecs.r5.8xlarge 32 256 13.58 3912 3716.4 2934 1760.4 1173.6
内存型 (r5) ecs.r5.16xlarge 64 512 27.17 7824 7432.8 5868 3520.8 2347.2
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.large 2 2 0.44 128 128 108.8 70.4 48.64
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.xlarge 4 4 0.891 255 255 216.75 140.25 96.9
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.2xlarge 8 8 1.77 510 510 433.5 280.5 193.8
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.3xlarge 12 12 2.66 765 765 650.25 420.75 290.7
密集计算型 (ic5) ecs.ic5.4xlarge 16 16 3.54 1020 1020 867 561 387.6
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c4g1.xlarge 4 30 11.499 3312.9 3312.9 2815.97 1722.71 1159.51
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.2xlarge 8 60 13.849 3989.7 3989.7 3391.25 2074.64 1396.39
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c4g1.2xlarge 8 60 25.57 7363 7363 6258.55 3828.76 2577.05
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.4xlarge 16 120 27.71 7979.4 7979.4 6782.49 4149.29 2792.79
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c28g1.7xlarge 28 112 23.88 6877 6877 5845.45 3576.04 2406.95
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.8xlarge 32 240 55.409 15957.9 15957.9 13564.21 8298.11 5585.27
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c28g1.14xlarge 56 224 47.75 13753 13753 11690.05 7151.56 4813.55
GPU计算型 (gn5) ecs.gn5-c8g1.14xlarge 54 480 110.82 31915.8 31915.8 27128.43 16596.22 11170.53
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c4g1.xlarge 4 15 10.46 3013 3013 2561.05 1657.15 1144.94
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c8g1.2xlarge 8 31 12.6 3629 3629 3084.65 1995.95 1379.02
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c16g1.4xlarge 16 62 14.77 4253 4253 3615.05 2339.15 1616.14
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.6xlarge 24 93 15.47 4455 4455 3786.75 2450.25 1692.9
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.12xlarge 48 186 30.94 8910 8910 7573.5 4900.5 3385.8
GPU计算型 (gn6i) ecs.gn6i-c24g1.24xlarge 96 372 61.88 17820 17820 15147 9801 6771.6
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.2xlarge 8 32 19.84 5715 4229.1 3543.3 2971.8 2171.7
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.8xlarge 32 128 79.36 22860 16916.4 14173.2 11887.2 8686.8
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c8g1.16xlarge 64 256 158.72 45720 33832.8 28346.4 23774.4 17373.6
GPU计算型 (gn6v) ecs.gn6v-c10g1.20xlarge 96 384 197.67 56929.5 42127.83 35296.29 29603.34 21633.21
GPU计算型弹性裸金属服务器 (ebmgn6i) ecs.ebmgn6i.24xlarge 96 384 61.88 17820 17820 15147 9801 6771.6
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c2g1.large 2 8 6.51 1875 1781.25 1406.25 843.75 562.5
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c4g1.xlarge 4 16 7.27 2093 1988.35 1569.75 941.85 627.9
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c8g1.2xlarge 8 32 8.75 2520 2394 1890 1134 756
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c16g1.4xlarge 16 64 11.72 3375 3206.25 2531.25 1518.75 1012.5
GPU计算型 (gn5i) ecs.gn5i-c28g1.14xlarge 56 224 32.29 9300 8835 6975 4185 2790
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.large 2 4 0.65 188 188 156.04 94 62.04
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.xlarge 4 8 1.31 377 377 312.91 188.5 124.41
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.2xlarge 8 16 2.61 753 753 624.99 376.5 248.49
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.3xlarge 12 24 3.92 1130 1130 937.9 565 372.9
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.4xlarge 16 32 5.23 1506 1506 1249.98 753 496.98
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.6xlarge 24 48 7.84 2259 2259 1874.97 1129.5 745.47
高主频计算型 (hfc5) ecs.hfc5.8xlarge 32 64 10.46 3012 3012 2499.96 1506 993.96
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.large 2 8 0.86 249 249 201.69 122.01 79.68
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.xlarge 4 16 1.73 498 498 403.38 244.02 159.36
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.2xlarge 8 32 3.46 996 996 806.76 488.04 318.72
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.3xlarge 12 48 5.19 1494 1494 1210.14 732.06 478.08
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.4xlarge 16 64 6.92 1992 1992 1613.52 976.08 637.44
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.6xlarge 24 96 10.38 2988 2988 2420.28 1464.12 956.16
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.8xlarge 32 128 13.83 3984 3984 3227.04 1952.16 1274.88
高主频通用型 (hfg5) ecs.hfg5.14xlarge 56 160 22.94 6606 6606 5350.86 3236.94 2113.92
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m1.large 2 6 1.95 562.5 562.5 478.13 309.38 213.75
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m2.xlarge 4 12 3.91 1125 1125 956.25 618.75 427.5
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m4.2xlarge 8 24 7.81 2250 2250 1912.5 1237.5 855
GPU轻量型 (vgn5i) ecs.vgn5i-m8.4xlarge 16 48 15.63 4500 4500 3825 2475 1710
通用型弹性裸金属服务器 (ebmg5) ecs.ebmg5.24xlarge 96 384 31.88 9180 8721 6885 4131 2754
------------------------------------------------------ --- ---- ------ ------- ------- ------- ------- -------
高主频型弹性裸金属服务器 (ebmhfg5) ecs.ebmhfg5.2xlarge 8 32 5.53 1594 1594 1291.14 781.06 510.08
计算型弹性裸金属服务器 (ebmc4) ecs.ebmc4.8xlarge 32 64 9.84 3150 3150 2677.5 1732.5 1197
高主频型超级计算集群 (scch5) ecs.scch5.16xlarge 64 192 31.77 9150 8692.5 6862.5 4117.5 2745
通用型超级计算集群 (sccg5) ecs.sccg5.24xlarge 96 384 44.63 12852 12209.4 9639 5783.4 3855.6
内存增强型 (re4) ecs.re4.20xlarge 80 960 51.56 14850 14850 12622.5 7425 7425
内存增强型 (re4) ecs.re4.40xlarge 160 1920 103.13 29700 29700 25245 14850 14850
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.large 2 4 0.51 148 148 125.8 81.4 56.24
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.xlarge 4 8 1.03 296 296 251.6 162.8 112.48
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.2xlarge 8 16 2.05 591 591 502.35 325.05 224.58
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.3xlarge 12 24 3.08 887 887 753.95 487.85 337.06
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.4xlarge 16 32 4.1 1182 1182 1004.7 650.1 449.16
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.6xlarge 24 48 6.16 1773 1773 1507.05 975.15 673.74
计算网络增强型 (sn1ne) ecs.sn1ne.8xlarge 32 64 8.21 2364 2364 2009.4 1300.2 898.32
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.large 2 8 0.75 215 204.25 161.25 96.75 64.5
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.xlarge 4 16 1.49 429 407.55 321.75 193.05 128.7
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.2xlarge 8 32 2.98 858 815.1 643.5 386.1 257.4
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.3xlarge 12 48 4.47 1287 1222.65 965.25 579.15 386.1
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.4xlarge 16 64 5.961 1716 1630.2 1287 772.2 514.8
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.6xlarge 24 96 8.94 2574 2445.3 1930.5 1158.3 772.2
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.8xlarge 32 128 11.92 3432 3260.4 2574 1544.4 1029.6
通用网络增强型 (sn2ne) ecs.sn2ne.14xlarge 56 224 20.85 6006 5705.7 4504.5 2702.7 1801.8
内存型 (se1) ecs.se1.large 2 16 1.14 329.4 329.4 279.99 164.7 164.7
内存型 (se1) ecs.se1.xlarge 4 32 2.29 658.8 658.8 559.98 329.4 329.4
内存型 (se1) ecs.se1.2xlarge 8 64 4.58 1317.6 1317.6 1119.96 658.8 658.8
内存型 (se1) ecs.se1.4xlarge 16 128 9.15 2635.2 2635.2 2239.92 1317.6 1317.6
内存型 (se1) ecs.se1.8xlarge 32 256 18.3 5270.4 5270.4 4479.84 2635.2 2635.2
内存型 (se1) ecs.se1.14xlarge 56 480 32.03 9223.2 9223.2 7839.72 4611.6 4611.6
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.large 2 16 0.95 275 261.25 206.25 123.75 82.5
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.xlarge 4 32 1.91 549 521.55 411.75 247.05 164.7
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.2xlarge 8 64 3.81 1098 1043.1 823.5 494.1 329.4
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.3xlarge 12 96 5.72 1647 1564.65 1235.25 741.15 494.1
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.4xlarge 16 128 7.63 2196 2086.2 1647 988.2 658.8
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.6xlarge 24 192 11.44 3294 3129.3 2470.5 1482.3 988.2
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.8xlarge 32 256 15.251 4392 4172.4 3294 1976.4 1317.6
内存网络增强型 (se1ne) ecs.se1ne.14xlarge 56 480 26.691 7686 7301.7 5764.5 3458.7 2305.8
高主频计算型 (c4) ecs.c4.xlarge 4 8 1.6 801.05 761 600.79 360.47 240.31
高主频计算型 (c4) ecs.c4.2xlarge 8 16 3.2 1602.11 1522 1201.58 720.95 480.63
高主频计算型 (c4) ecs.c4.4xlarge 16 32 6.41 3204.22 3044.01 2403.16 1441.9 961.27
高主频通用型 (cm4) ecs.cm4.xlarge 4 16 2.02 938.69 891.76 704.02 422.41 281.61
高主频通用型 (cm4) ecs.cm4.2xlarge 8 32 4.11 1877.46 1783.59 1408.1 844.86 563.24
高主频通用型 (cm4) ecs.cm4.4xlarge 16 64 8.22 3755 3567.25 2816.25 1689.75 1126.5
高主频通用型 (cm4) ecs.cm4.6xlarge 24 96 12.33 5632.47 5350.85 4224.35 2534.61 1689.74
高主频内存型 (ce4) ecs.ce4.xlarge 4 32 2.44 1129 1072.55 846.75 508.05 338.7
本地SSD型 (i1) ecs.i1.xlarge 4 16 2.03 584.1 554.89 438.07 262.85 175.23
本地SSD型 (i1) ecs.i1.2xlarge 8 32 4.06 1168.2 1109.79 876.15 525.69 350.46
本地SSD型 (i1) ecs.i1.3xlarge 12 48 6.76 1947 1849.65 1460.25 876.15 584.1
本地SSD型 (i1) ecs.i1.4xlarge 16 64 8.11 2336.4 2219.58 1752.3 1051.38 700.92
本地SSD型 (i1) ecs.i1-c5d1.4xlarge 16 64 10.52 3028.9 2877.46 2271.67 1363 908.67
本地SSD型 (i1) ecs.i1.8xlarge 32 128 16.23 4672.8 4439.16 3504.6 2102.76 1401.84
本地SSD型 (i1) ecs.i1-c10d1.8xlarge 32 128 17.67 5088.1 4833.7 3816.07 2289.64 1526.43
本地SSD型 (i1) ecs.i1.14xlarge 56 224 28.39 8177.4 7768.53 6133.05 3679.83 2453.22
本地SSD型 (i2) ecs.i2.xlarge 4 32 1.331 640 640 544 352 243.2
本地SSD型 (i2) ecs.i2.2xlarge 8 64 2.67 1280 1280 1088 704 486.4
本地SSD型 (i2) ecs.i2.4xlarge 16 128 5.33 2560 2560 2176 1408 972.8
本地SSD型 (i2) ecs.i2.8xlarge 32 256 10.67 5120 5120 4352 2816 1945.6
本地SSD型 (i2) ecs.i2.16xlarge 64 512 21.33 10240 10240 8704 5632 3891.2
大数据型 (d1) ecs.d1.2xlarge 8 32 5.73 1649.7 1567.21 1237.27 742.37 494.91
大数据型 (d1) ecs.d1.4xlarge 16 64 11.46 3299.4 3134.43 2474.55 1484.73 989.82
大数据型 (d1) ecs.d1.6xlarge 24 96 17.18 4949.1 4701.64 3711.83 2227.09 1484.73
大数据型 (d1) ecs.d1.8xlarge 32 128 22.91 6598.8 6268.86 4949.1 2969.46 1979.64
大数据型 (d1) ecs.d1.14xlarge 56 224 40.1 11547.9 10970.5 8660.93 5196.56 3464.37
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.2xlarge 8 32 5.01 1444 1371.8 1083 649.8 433.2
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.4xlarge 16 64 10.03 2888 2743.6 2166 1299.6 866.4
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.6xlarge 24 96 15.04 4331 4114.45 3248.25 1948.95 1299.3
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne-c8d3.8xlarge 32 128 19.25 5543 5265.85 4157.25 2494.35 1662.9
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.8xlarge 32 128 20.05 5775 5486.25 4331.25 2598.75 1732.5
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne-c14d3.14xlarge 56 160 29.19 8407 7986.65 6305.25 3783.15 2522.1
大数据网络增强型 (d1ne) ecs.d1ne.14xlarge 56 224 35.09 10106 9600.7 7579.5 4547.7 3031.8
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c4g1.xlarge 4 30 10.88 3134 2977.3 2350.5 1410.3 940.2
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c8g1.2xlarge 8 30 12.41 3575 3396.25 2681.25 1608.75 1072.5
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c4g1.2xlarge 8 60 21.76 6268 5954.6 4701 2820.6 1880.4
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4-c8g1.4xlarge 16 60 24.83 7150 6792.5 5362.5 3217.5 2145
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4.8xlarge 32 48 14.93 4300 4085 3225 1935 1290
GPU计算型 (gn4) ecs.gn4.14xlarge 56 96 29.86 8599 8169.05 6449.25 3869.55 2579.7
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.4xlarge 16 40 8.79 2531 2404.45 1898.25 1138.95 759.3
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.8xlarge 32 80 17.58 5062 4808.9 3796.5 2277.9 1518.6
GPU可视化计算型 (ga1) ecs.ga1.14xlarge 56 160 35.16 10125 9618.75 7593.75 4556.25 3037.5
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c8f1.2xlarge 8 60 8.66 2495 2370.25 1871.25 1122.75 748.5
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c8f1.4xlarge 16 120 17.33 4990 4740.5 3742.5 2245.5 1497
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c28f1.7xlarge 28 112 15.14 4360 4142 3270 1962 1308
FPGA计算型 (f1) ecs.f1-c28f1.14xlarge 56 224 30.28 8720 8284 6540 3924 2616
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.4xlarge 16 64 17.5 5040 5040 4284 2772 1915.2
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.8xlarge 32 128 35 10080 10080 8568 5544 3830.4
FPGA计算型 (f3) ecs.f3-c16f1.16xlarge 64 256 70 20160 20160 17136 11088 7660.8

最新云服务器磁盘价格表
ESSD磁盘价格

云盘规格 性能上限 容量范围 按量价格 包月价格
PL1 Max IOPS=5万; Max Throughput=350MB 20GiB ~ 32768GiB 0.0021 元/1GB/小时 1.0 元/1GB/月
PL2 Max IOPS=10万; Max Throughput=750MB 461GiB ~ 32768GiB 0.0042 元/1GB/小时 2.0 元/1GB/月
PL3 Max IOPS=100万; Max Throughput=4000MB 1261GiB ~ 32768GiB 0.0084 元/1GB/小时 4.0 元/1GB/月

其它磁盘价格

计费项 类型 规格 按量价格 包月价格
系统盘（40 GB起售价） 普通云盘 40GB 0.017 元/40GB/小时 12.0 元/40GB/月
系统盘（40 GB起售价） 普通云盘 40GB 0.017 元/40GB/小时 12.0 元/40GB/月
系统盘（40 GB起售价） 高效云盘 40GB 0.02 元/40GB/小时 14.0 元/40GB/月
系统盘（40 GB起售价） SSD云盘 40GB 0.056 元/40GB/小时 40.0 元/40GB/月
系统盘（线性计费） 普通云盘 1GB 0.00042 元/1GB/小时 0.3 元/1GB/月
系统盘（线性计费） 高效云盘 1GB 0.00049 元/1GB/小时 0.35 元/1GB/月
系统盘（线性计费） SSD云盘 1GB 0.0014 元/1GB/小时 1.0 元/1GB/月
数据盘（线性计费） 普通云盘 1GB 0.00042 元/1GB/小时 0.3 元/1GB/月
数据盘（线性计费） 高效云盘 1GB 0.00049 元/1GB/小时 0.35 元/1GB/月
数据盘（线性计费） SSD云盘 1GB 0.0014 元/1GB/小时 1.0 元/1GB/月

最新公网宽带价格表

计费方式 规格 价格 计费方式
包年包月实例，固定带宽阶梯计费 1Mbps 23.0 元/1Mbps/月 包年包月实例，固定带宽阶梯计费
包年包月实例，固定带宽阶梯计费 2Mbps 46.0 元/2Mbps/月 包年包月实例，固定带宽阶梯计费
包年包月实例，固定带宽阶梯计费 3Mbps 71.0 元/3Mbps/月 包年包月实例，固定带宽阶梯计费
包年包月实例，固定带宽阶梯计费 4Mbps 96.0 元/4Mbps/月 包年包月实例，固定带宽阶梯计费
包年包月实例，固定带宽阶梯计费 5Mbps 125.0 元/5Mbps/月 包年包月实例，固定带宽阶梯计费
包年包月实例，固定带宽阶梯计费 6Mbps及以上, 每Mbps费用 80.0 元/Mbps/月 包年包月实例，固定带宽阶梯计费
按量计费实例，固定带宽阶梯计费 1－5 Mbps 0.063 元/Mbps/小时 按量计费实例，固定带宽阶梯计费
按量计费实例，固定带宽阶梯计费 6Mbps及以上, 每Mbps费用 0.248 元/Mbps/小时 按量计费实例，固定带宽阶梯计费
按使用量线性计费 1GB 0.8 元/GB 按使用量线性计费

阿里云服务器最新重点优惠活动价格表（这里主要列出当下几个重点活动所包含的爆款云服务器配置价格，活动所包含的更多云服务器配置及其他云产品活动价格，请登录活动详情页查看）。

活动一.上云必备，ECS云服务器74元/年起

云服务器实例 配置 首年优惠价格 适合用户
共享型s6 1核2G1M带宽 69.86 个人上云
共享型n4 2核4G5M带宽 478.17 个人上云
网络增强型 sn1ne 4核8G1M带宽 1800.54 个人上云
通用型g5 2核8G1M带宽 1096.8 企业上云
计算型c5 2核4G3M带宽 781.2 企业上云
共享计算型n4 2核4G5M带宽 332.64 企业上云
计算型c5 4核8G5M带宽 1405.44 企业上云
计算型c5 8核16G8M带宽 4205.52 企业上云

活动二.阿里云服务器，首购精选特惠

云服务器实例 配置 首年优惠价格 适合用户
突发性能型t5（香港） 1核2G1M带宽 296.7 个人用户
共享型xn4 1核1G1M带宽 95.64 个人用户
共享通用型mn4 2核8G5M带宽 570.15 个人用户
通用型g5 8核32G1M带宽 3368.4 个人用户
计算型c5 2核4G5M带宽 971.5 企业用户
计算型c5 4核8G10M带宽 2645.76 企业用户
共享型n4 8核16G5M带宽 1725.3 企业用户
共享型mn4 2核8G5M带宽 434.4 企业用户

活动三.Hi拼团，拼着买更便宜

突发性能T6 2核1G1M带宽 123.75 99
网络增强型sn2ne 2核8G5M带宽 1493.75 1195
突发性能T6 2核4G5M带宽 828 662
突发性能T6 4核16G5M带宽 2058 1646
突发性能T6 2核8G5M带宽 1261 1009

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    重温快乐2023年2月4日立春。春天来了，春暖花开，小鸟欢唱，那在这样的季节我们如何养肝呢？自然界的春季对应中医五行的木，人体五脏肝属木，“木曰曲直”，是以树干曲曲直直地向上、向外伸长舒展的生发姿态，来形容具有生长、升发、条达、舒畅等特征的食物及现象。根据中医天人相应的理念，肝五行属木，喜条达，主疏泄，与春天相应，所以春天最适合养肝。养肝首先要少生气，因为肝喜条达恶抑郁。人体五志肝为怒，生气发怒最
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  • 读书||陶新华《教育中的积极心理学》1—28 流水淙淙2022
    读一本好书，尤如和一位高尚者对话，亦能对人的精神进行洗礼。但是若不能和实践结合起来，也只能落到空读书的状态。读书摘要与感想1、塞利格曼在《持续的幸福》一书中提出了幸福2.0理论，提出幸福由5个元素决定——积极情绪、投入的工作和生活、目标和意义、和谐的人际关系、成就感。2、人的大脑皮层在进行智力活动时，都伴有皮下中枢活动，对这些活动进行体验请假，并由此产生了情感解读。人的情绪情感体验总是优先于大脑的
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    #1.'''a=1b=2不用中间变量交换a和b'''#1.a=1b=2a,b=b,aprint(a)print(b)结果：21#2.ll=[]foriinrange(3):ll.append({'num':i})print(11)结果:#[{'num':0},{'num':1},{'num':2}]#3.kk=[]a={'num':0}foriinrange(3):#0,12#可变类型，不仅仅改变
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    MYSQL面试系列-0417.关于redolog和binlog的刷盘机制、redolog、undolog作用、GTID是做什么的？innodb_flush_log_at_trx_commit及sync_binlog参数意义双117.1innodb_flush_log_at_trx_commit该变量定义了InnoDB在每次事务提交时，如何处理未刷入（flush）的重做日志信息（redolog）。它
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    随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
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    CX8836是一颗同步四开关单向升降压控制器，在4.5V-40V宽输入电压范围内稳定工作，持续负载电流10A，能够在输入高于或低于输出电压时稳定调节输出电压，可适用于USBPD快充、车载充电器、HUB、汽车启停系统、工业PC电源等多种升降压应用场合，为大功率TYPE-CPD车载充电器提供最优解决方案。提供CX8836Demo测试、CX8836样品申请及CX8836方案开发技术支持。CX8836同升
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    很多人都不知道什么是淘宝客，今天小编为大家解答一下吧。淘宝客，现在简称淘客，是时下比较流行的一个词语，特质为淘宝店推广商品获取提成的人，这些人没有自己的产品，只是在淘宝里面选择适合自己的产品，在自己比较熟悉的领域推广，把产品卖出去之后，会从淘宝店家那里获得百分之五到百分之五十左右的佣金。淘宝客付出的是什么呢？时间。你需要花时间去选适合自己推广的产品，需要花时间去选自己的推广方法，如果你打算自己做个
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    9：56不知今天哪位亲来说说话呀？成萌：尽尽皆是道。道道皆相同。不解呀？成萌：郁郁不得志，混混过日子。哦……说谁的呀？成萌：说自己呀……还能说谁呢？那如何办呢？成萌：回头……如何回头？成萌：回见心源。如何回见心源？成萌：不追不随诸相迁，如如不动在心田。啊？成萌：慢慢守心吧。
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    2018年12月29日星期六昨天老师就告诉我们，今天下午不用上课，是图书漂流活动会。我觉得很兴奋，好期待。到了下午，我帮好忙就到外面去买书，刚一出去，就有一大帮的大哥哥、大姐姐围着我问要不要买书，买一本书送一颗糖。我看到了一本《小老虎比上树》的书，问大姐姐多少钱，大姐姐说这本书原价13块，现在便宜4块钱也就是9块钱卖给你，我就把一张10块钱给她找，她找了我一块钱。我现在想想我今天只带了10块钱，现
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             系统： 64位win7， 开发环境：sublime text 2，  go版本： 1.4.1    1.  安装前准备(gcc, gdb, git)        golang在64位系
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    redis批量删除的通常做法： redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del 上面的命令在key的前后没有空格时是可以的，但有空格就不行了： $redis-cli keys "blacklist*" 1) "blacklist:12: [email protected]
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      方括号表达示 方括号表达式 描述 [[:alnum:]] 字母和数字混合的字符 [[:alpha:]] 字母字符 [[:cntrl:]] 控制字符 [[:digit:]] 数字字符 [[:graph:]] 图像字符 [[:lower:]] 小写字母字符 [[:print:]] 打印字符 [[:punct：]] 标点符号字符 [[:space:]]
  • 2048源码(核心算法有，缺少几个anctionbar，以后补上) 不懂事的小屁孩 2048
    2048游戏基本上有四部分组成， 1：主activity，包含游戏块的16个方格，上面统计分数的模块 2：底下的gridview，监听上下左右的滑动，进行事件处理， 3：每一个卡片，里面的内容很简单，只有一个text，记录显示的数字 4：Actionbar，是游戏用重新开始，设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现) 写代码的流程 1：设计游戏的布局，基本是两块，上面是分
  • jquery内部链式调用机理 换个号韩国红果果 JavaScriptjquery
    只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象（通过this  因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this（结合下面的setStyles）指向这个对象） function create(type){ var element=document.createElement(type); //this=element;
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    全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司，它运营着89个网站，跨越68个国家，三年前开始实验公有云，以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。 云端本身是用于驱动网站的部分小功能的，如搜索框的自动推荐功能，还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。 Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
  • java笔记1 a-john java
    1，面向对象程序设计（Object-oriented Propramming，OOP）：java就是一种面向对象程序设计。 2，对象：我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说，对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型，哈士奇可以是狗的一个实例，也就是对象。 3，面向对象程序设计方式的特性：     3.1 万物皆为对象。    
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            找工作在即，以后决定每天至少写一个知识点，主要是记录，逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益，后学幸运之至也。如有错误，还希望大家帮忙指出来。感激不尽。        后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的，咱人笨，以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
  • 程序员写代码时就不要管需求了吗？ asia007 程序员不能一味跟需求走
          编程也有2年了，刚开始不懂的什么都跟需求走，需求是怎样就用代码实现就行，也不管这个需求是否合理，是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样，但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码，而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理，那么，我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。       我的技术不是很好，但是就不代
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    android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;   启动模式xml中配置     <activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
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    Spring不但支持自己定义的@Autowired注解，还支持由JSR-250规范定义的几个注解，如：@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。   1. @Autowired    @Autowired是Spring 提供的，需导入    Package:org.springframewo
  • Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2 sunjing ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
    JAX-WS SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)   Which style of WSDL
  • 【Hadoop二】Hadoop常用命令 bit1129 hadoop
    以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例，   hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop，需要说明的是，这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行   Hadoop HDFS相关命令  hadoop fs -ls  列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
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    从学习到现在从事java开发一年多了，个人觉得对java只了解皮毛，很多东西都是用到再去慢慢学习，编程真的是一项艺术，要完成一段好的代码，需要懂得很多。 最近项目经理让我负责一个组件开发，框架都由自己搭建，最让我头疼的是异常处理，我看了一些网上的源码，发现他们对异常的处理不是很重视，研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码，通过他们对异常处理的解决方案，我终
  • 记录整理-工作问题 braveCS 工作
    1）那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。 2）今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题，以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
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    刚开始用java.util.Zip，发现不支持中文（网上有修改的方法，但比较麻烦） 后改用org.apache.tools.zip org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子 下面的程序根据实际需求，实现了压缩指定目录下指定文件的方法 import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWrit
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    要解决这个问题的时候，到网上查了很多方案，最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。 /** * * @param longitudeA * 经度A点 * @param latitudeA * 纬度A点 * @param longitudeB *
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