大厂服务器地址

❶ 服务器怎么使用

使用方法步骤如下：

1、登录服务器商的网站管理账号。

❷ kirino是哪家服务器

通过域名信息查询，得到的所用服务器是阿里云的服务器。

通过查询ip是中国 北京 北京 阿里云。

国内大厂的服务器有阿里云、腾讯云、华为云、金山云等，还有可以试试一些小众的，比如有云计算上市第一股之称的ucloud和拟上市的青云Qingcloud。

国外的话，也有很多大厂可选，常见的有谷歌GCP、微软Azure、亚马孙等，也可以根据预算选一些小众的VPS商，比如大名鼎鼎的搬瓦工、vultr或linode等。

❸ 现在云服务器哪家靠谱一些

如果是做棋牌的话，建议选择高防云或高防服务器吧，这样比较有保障些，群英的高防云和高防服务器都还不错，防御值也挺高的，在业界来说算比较靠谱的IDC服务商了。
另外，目前市面上的高防服务器满目琳琅、良莠不齐，机房和防御存在一定的差异，甚至会有些不知名品牌滥竽充数以低价吸引客户，把不具防御能力或质量不太好的服务器以“高防服务器”的名义进行售卖，为避免不必要的损失，群英在这里教大家几招如何辨别优劣之分的高防服务器！
①看机房的带宽大小，要足够大；
②看机房防火墙的防御能力，一般设备至少要在100G以上；
③看机房服务器的品牌，知名品牌服务器更有保障；
④看服务器的线路，选择电信线路的高防服务器为最佳；
⑤亲自测试高防IP段，便可知是否真实防御和其防御能力达到自身的要求.
以上几点希望对大家有所帮助。

❹ 常见的服务器提供厂商有哪些，各自都有些什么优点

国际知名服务器厂商是IBM、惠普、Dell、Sun等，这些服务器生产提供商在技术方面有绝对领先优势；国内服务器厂商主要有浪潮、曙光、宝德等。

浪潮：特殊客户的特殊需求，采取细分市场的策略，使得各种功能化服务器、专业化服务器、定制化解决方案应运而生，这也是服务器厂商适应运营商转型的重要体现。不足：只与英特尔合作，产品线过于单一。

曙光：为用户提供需要的产品和解决方案方面，不比某些国外厂商差。能更好地为客户提供本地化的解决方案，小型机和机群方面曙光完全可以和国外大厂站在同一个水平上。不足：某些领域如电信领域的产品和解决方案的竞争力亟待加强。

宝德：亚洲最大的服务器生产基地，是国内服务器制造商前三强。主做高端服务器，四核技术一直走在国产服务器前沿，保持一定的领先优势，有制造业和上游资源的优势，性价比较高。不足：企业的规模应该扩大，产品线过于单一。

❺ 有什么高防服务器的攻略大家

关于高防服务器的攻略，这里提供几点我个人的经验：
1、看价格
价格，这是我们最关心的问题，性价比一定要高．最好全方位了解这个机房，包括和你谈业务的工作人员，如果这个工作人员不是很负责任的话，那么恐怕即使你用了该机房机房资源，那以后的售后未必是好的。
2、看带宽
带宽，一般过于便宜的机房不是带宽不够就是线路不稳定，一个机房价格为何便宜？总之一分钱一分货。
3、看机房
选择品牌机房还是一些公司所谓的自建机房就像买手机相信苹果还是没听过的牌子一样，我们肯定选择相信苹果的品牌实力。好的品牌机房会有先进的服务器管理平台，可实时监控服务器流量，实时操作重启。
4、看防御
DDoS是一种硬防服务，防御值必须大于攻击值才可以防得住，如果防御能力不够，攻击者的大流量攻击可以轻松打垮你的服务器。大厂可以试试华为云，中小厂商可以试试快快网络的高防服务器，都是防御不错的。总之防御能力的量是非常重要的，没有足够大的防御能力作为保障，其他一切都是空谈。
5、看线路
线路质量的重要性仅次于防御能力，因为这直接影响用户体验，如果线路质量不行的话，对防护的响应速度和稳定性影响很大，导致用户在使用时感觉很卡。在现在这种快节奏的生活压力下，人们的耐心变得越来越小，如果不能提供良好的用户体验，就会直接导致用户流失。

❻ 掏空大山、沉入海底互联网大厂的服务器为什么要这么处理

全球的互联网公司里最重要的莫过于它们的服务器，一旦服务器发生故障后果不堪设想，在我们的认知里这些公司的服务器一定是放在非常重要的地方。但其实全球很多公司的服务器存放的地方，可能令网友们大吃一惊， 例如微软的服务器是放在大海里，阿里巴巴将自家服务器放在了着名景区千岛湖的湖底，苹果的服务器则是放在了我国贵州，腾讯、华为同样将服务器放在贵州大山里。

2014年微软开始着手将服务器放置于水下的计划 ，同年开始在海里做投放实验，他们将300台电脑的服务器，放置进一个重约十七吨的密封舱内，该密封舱是全钢制的。而且密封舱内同时还装载着100多个传感器，岸上的工作人员随时可以通过这些传感器感知到水压和温度，便于及时发现并处理特殊情况，一切就绪后微软的团队将这个密封舱投入加州海岸的近海区。

第一次试验结束后，为证明海底数据中心是可行的， 2019年微软又进行了第二次海底数据试验， 这次的实验规模更大，装载的电脑服务器更多，一共有864台电脑服务器，相比较第一次的钢制密封罐，这次试用的密封设备更像一艘小型潜艇，它的长度超过十米，而这次的实验周期为期五年。

同样将服务器放在水里的还有阿里巴巴，阿里将自家服务器藏在了千岛湖里面，去过 旅游 的游客应该有听导游介绍过吧。服务器在运行过程中会散发大量热气，此时必须做好散热，不然可能会有烧坏的风险。而为了保护环境，减少碳排放，阿里便将服务器放在了湖底。千岛湖地区平均温度在18摄氏度左右，湖水更是能让数据中心节省8成以上的制冷能源。如此以来一年便可减少1万吨的碳排放

华为也有类似储存服务器的举动，与微软将服务器放进海下不同的是， 华为是将服务器存放在山洞里 。2017年时候华为在贵州贵安新区的七星湖数据中心，开始着手建立自己的服务器中心， 据悉，该数据中心第一期项目就已经有40万平方米，可以存放服务器约为60万个，华为在这里共存放了170多个的服务器。 这样大规模的项目几乎将一座山掏空，未来可能还会继续扩大规模。

为什么这些互联网公司，会将这么重要的服务器放在这些看似“不靠谱”的地方呢？特别服务器还非常怕水，微软不怕服务器进水吗？其实原因很简单，服务器怕水同样怕热，普通电脑机房的温度就会让人受不了，何况是这些互联网公司的数据中心。所以散热一直是让这些 科技 公司头疼的问题，特别是夏天，为这么庞大的服务器组织冷散热也是一笔很大的支出。

据相关数据表明，如华为微软这种大型互联网公司，每天为数据中心散热所需要的电力成本，就占所有成本的20%以上，其中又有40%以上是用于制冷消耗。 全球的互联网为公司的数据中心，每年用在为服务器散热的电量，是全球每年用电的2%。 这个数据已经非常庞大了，相当于一些国家一年的用电量了。所以如何更加节能减排为服务器散热，是许多互联网公司都在积极寻求的，微软使用的“水冷”就是一个很好的解决方案。

据微软表示将水下数据中心放进海底105天后，他们发现这个密封舱的温度会随着海水的流动而消散，目前效果还算不错，但密封舱附近的海水会有少许上升，约为正常海水温度的千分之一。不过要是大规模使用这种方式可能还有些困难，毕竟微软的数据中心可不止几百台电脑，而且放进海底维护起来可能也有诸多不便。

像华为选择把服务器存放在山洞中的方案，维护起来就更方便一点，唯一问题就是前期挖隧道需要一些投入。而且贵州气温受山地影响，常年温度都维持在20多度不冷不热，而且夏天的夜晚山里温度非常低，山洞内的温度就要更低一些。 另外，贵州的用电非常便宜，一度电仅0.35元左右，而且在贵州的水力发电非常成熟，可以减少火力发电的污染。

不仅是华为，例如苹果，腾讯也在这个地区有自己的数据中心，就连国家大数据中心也是在这个地方。这里存放着全球一半以上的国家管理数据，同时贵州也是全球最大的数据中心。另外，如亚马逊，360等公司，他们将数据中心存放于宁夏地区，目的也很简单，就是利用当地的自然气候达到为服务器降温的目的。

❼ 数据中心网络之百家讲坛

最近因为写论文的关系，泡知网、泡万方，发现了很多学术界对数据中心网络一些构想，发现里面不乏天才的想法，但日常我们沉迷在各个设备厂商调制好的羹汤中无法自拔，管中窥豹不见全局，还一直呼喊着“真香”，对于网工来说沉溺于自己的一方小小天地不如跳出来看看外界有哪些新的技术和思想，莫听穿林打叶声，何妨吟啸且徐行

当前新的数据中心网络拓扑主要分为两类

1、以交换机为核心，网络连接和路由功能由交换机完成，各个设备厂商的“羹汤”全属于这个领域

2、以服务器为核心，主要互联和路由功能放在服务器上，交换机只提供简单纵横制交换功能

第一类方案中包含了能引发我回忆阴影的Fat-Tree，和VL2、Helios、c-Through、OSA等等，这些方案要么采用更多数量交换机，要么融合光交换机进行网络互联，对交换机软件和硬件要求比较高，第二类主要有DCell、Bcube、FiConn、CamCube、MDCube等等，主要推动者是微软，这类方案中服务器一版会通过多网卡接入网络，为了支持各种流量模型，会对服务器进行硬件和软件的升级。

除了这些网络拓扑的变化外，其实对数据中心网络传输协议TCP/IP、网络虚拟化、网络节能机制、DCI网络互联都有很多创新的技术和概念涌现出来。

FatTree  胖树，2008年由UCSD大学发表的论文，同时也是5年前工作中接触的第一种交换机为中心的网络拓扑，当时没有太理解，跟客户为这事掐的火星四溅，再来一次可能结论会有所改变，同时也是这篇论文引发了学术界对数据中心内部网络拓扑设计的广泛而深刻的讨论，他提出了一套组网设计原则来达成几个目的

1、全网采用低端商用交换机来组网、其实就是采用1U的接入交换机，取消框式设备

2、全网无阻塞

3、成本节省，纸面测算的话FatTree 可以降为常规模式组网成本的1/4或1/5

物理拓扑（按照4个pod设计）

FatTree 的设计原则如下

整个网络包含K个POD，每个POD有K/2个Edge和K/2个Agg 交换机，他们各有K的接口，Edge使用K/2个端口下联服务器，Agg适用K/2个端口上联CORE交换机

Edge使用K/2个端口连接服务器，每个服务器占用一个交换端口

CORE层由K/2*K/2共计KK/4个K个端口交换机组成，分为K/2组，每组由K/2ge，第一组K/2台CORE交换机连接各个POD中Agg交换层一号交换机，第二组K/2的CORE交换机连接各POD中Agg的二号交换机，依次类推

K个POD，每个POD有K/2个Edge交换机，每个Edge有K/2端口，服务器总数为K*K/2*K/2=KKK/4

K取值4的话，服务器总数为16台

常规K取值48的话，服务器为27648台

FatTree的路由设计更加有意思，论文中叫两阶段路由算法，首先要说明的是如果使用论文中的算法是需要对交换机硬软件进行修改的，这种两阶段路由算法和交换设备及服务器的IP地址强相关，首先就是IP地址的编制，这里依然按照K=4来设计，规则如下

1、POD中交换机IP为10.pod.switch.1，pod对应POD编号，switch为交换机所在POD编号（Edge从0开始由左至右到k/2-1，Agg从k/2至k-1）

2、CORE交换机IP为10.k.j.i ，k为POD数量，j为交换机在Core层所属组编号，i为交换机在该组中序号

3、服务器IP为10.pod.switch.ID，ID为服务器所在Edge交换机序号，交换机已经占用.1，所以从2开始由左至右到k/2+1

设计完成后交换机和服务器的IP地址会如下分配

对于Edge交换机（以10.2.0.1为例）第一阶段匹配10.2.0.2和10.2.0.3的32位地址，匹配则转发，没有匹配（既匹配0.0.0.0/0）则根据目的地址后8位，也就是ID号，选择对应到Agg的链路，如目标地址为x.x.x.2则选择到10.2.2.1的链路，目标地址为x.x.x.3则选择到10.2.3.1的链路

对于Agg交换机（以10.2.2.1为例）第一阶段匹配本POD中网段10.2.0.0/24和10.2.1.0/24，匹配成功直接转发对应Edge，没有匹配（既匹配0.0.0.0/0）则根据目的地址后8位，也就是ID号确定对应到Core的链路，如目标地址为x.x.x.2则选择到10.4.1.1的链路，目标地址为x.x.x.3则选择到10.4.1.2的链路

对于Core交换机，只有一个阶段匹配，只要根据可能的POD网段进行即可，这里是10.0.0.0/16~10.3.0.0/16对应0、1、2、3四个口进行转发

容错方面论文提到了BFD来防止链路和节点故障，同时还有流量分类和调度的策略，这里就不展开了，因为这种两阶段路由算法要对交换机硬件进行修改，适应对IP后8位ID进行匹配，现实中没有看到实际案例，但是我们可以设想一下这种简单的转发规则再加上固定端口的低端交换机，对于转发效率以及成本的压缩将是极为可观的。尤其这种IP地址规则的设计配合路由转发，思路简直清奇。但是仔细想想，这种按照特定规则的IP编制，把每个二层限制在同一个Edge交换机下，注定了虚拟机是没有办法跨Edge来迁移的，只从这点上来看注定它只能存在于论文之中，但是顺着这个思路开个脑洞，还有什么能够编制呢？就是MAC地址，如果再配上集中式控制那就更好了，于是就有了一种新的一种路由方式PortLand，后续我们单独说。

如此看来FatTree 是典型的Scale-out模式，但是由于一般交换机端口通常为48口，如果继续增加端口数量，会导致成本的非线性增加，底层Edge交换机故障时，难以保障服务质量，还有这种拓扑在大数据的maprece模型中无法支持one-to-all和all-to-all模式。

把脑洞开的稍微小一些，我们能否用通用商业交换机+通用路由来做出来一种FatTree变种拓扑，来达到成本节省的目的呢，答案一定是确切的，目前能看到阿里已经使用固定48口交换机搭建自己的变种FatTree拓扑了。

以交换机为中心的网络拓扑如VL2、Helios不再多说，目前看到最好的就是我们熟知的spine-leaf结构，它没有设计成1:1收敛比，而且如果使用super层的clos架构，也可以支撑几万台或者百万台的服务器规模，但是FaTtree依靠网络拓扑取消掉了框式核心交换机，在一定规模的数据中心对于压低成本是非常有效的

聊完交换机为核心的拓扑设计后，再来看看服务器为核心的拓扑，同样这些DCell、Bcube、FiConn、CamCube、MDCube等，不会全讲，会拿DCell来举例子，因为它也是2008年由微软亚洲研究院主导，几乎和FatTree同时提出，开创了一个全新的思路，随后的年份里直到今天一直有各种改进版本的拓扑出现

这种服务器为核心的拓扑，主导思想是在服务器上增加网卡，服务器上要有路由转发逻辑来中转流量数据包，并且采用递推方式进行组网。

DCell的基本单元是DCell0，DCell0中服务器互联由一台T个端口的mini交换机完成，跨DCell的流量要通过服务器网卡互联进行绕转。通过一定数量的Dcell0组成一个DCell1，按照一定约束条件进行递推，组成DCell2以及DCellk

上图例中是一个DCell1的拓扑，包含5个Dcell0，每台服务器2个端口，除连接自己区域的mini交换机外，另一个端口会依次连接其他DCell0中的服务器，来组成全互联的结构，最终有20台服务器组成DCell1，所有服务器按照（m，n）坐标进行唯一标识，m相同的时候直接通过moni交换机交互，当m不同时经由mini交换机中继到互联服务器，例子中红色线为4.0服务器访问1.3服务器的访问路径。

DCell组网规则及递归约束条件如下：

DCellk中包含DCellk-1的数量为GK

DCellk中包含服务器为Tk个，每台服务器k+1块网卡，则有

GK=Tk-1+1

TK=Gk-1 ✕ Tk-1

设DCell0中有4台服务器

DCell1 中有5个DCell0 （G1=5）

Tk1=20台服务器（T1=20）

DCell2 中有21个DCell1 （G2=21）

Tk2=420台服务器（T2=420）

DCell3 中有421个DCell2 （G3=421）

Tk3=176820台服务器（T3=176820）

…

Tk6=3260000台服务器

经过测算DCell3中每台服务器的网卡数量为4，就能组建出包含17万台服务器的数据中心，同样DCell的缺点和优点一样耀眼，这种递归后指数增长的网卡需求量，在每台服务器上可能并不多，但是全量计算的话就太过于惊人了，虽然对比FatTree又再一次降低交换机的采购成本，但是天量的网卡可以想象对于运维的压力，还有关键的问题时高层次DCell间通信占用低层次DCell网卡带宽必然导致低层次DCell经常拥塞。最后还有一个实施的问题，天量的不同位置网卡布线对于施工的准确度以及未知的长度都是一个巨大的挑战。

DCell提出后，随后针对网卡数量、带宽抢占等一系列问题演化出来一批新的网络拓扑，思路无外乎两个方向，一个是增加交换机数量减少单服务网卡数量，趋同于spine-leaf体系，但是它一直保持了服务器多网卡的思路。另一种是极端一些，干脆消灭所有交换机，但是固定单服务器网卡数量，按照矩阵形式组建纯服务器互联结构，感兴趣的同学可以继续探索。

数据中心的路由框架涵盖范围和领域非常多，很多论文都选择其中的一个点进行讨论，比如源地址路由、流量调度、收敛、组播等等，不计划每个展开，也没有太大意义。但是针对之前FatTree的两阶段路由有一个更新的路由框架设计PortLand，它解决了两段路由中虚拟机无法迁移的问题，它的关键技术有以下几点

1、对于FatTree这种高度规范化的拓扑，PortLand设计为采用层次化MAC编址来支持大二层，这种路由框架中，除了虚拟机/物理机实际的MAC外（AMAC），还都拥有一个PortLand规范的伪MAC（PMAC），网络中的转发机制和PMAC强相关，PMAC的编址规则为

pod.position.port.vmid

pod (2字节) 代表虚拟机/服务器所在POD号，position（1字节）虚拟机/服务器所在Edge交换机在POD中编号，port（1字节）虚拟机/服务器连接Edge交换机端口的本地编号，vmid（2字节）服务器在Edge下挂以太网交换机编号，如果只有一台物理机vmid只能为1

2、虚拟机/服务器的编址搞定后，Edge、Aggregate、Core的编址呢，于是PortLand设计了一套拓扑发现机制LDP（location discovery protocol），要求交换机在各个端口上发送LDP报文LDM（location

discovery message）识别自己所处位置，LDM消息包含switch_id（交换机自身mac，与PMAC无关）pod（交换机所属pod号）pos（交换机在pod中的编号）level（Edge为0、Agg为1、Core为2）dir（上联为1，下联为-1），最开始的时候Edge角色会发现连接服务器的端口是没有LDM的，它就知道自己是Edge，Agg和Core角色依次收到LDM后会计算并确定出自己的leve和dir等信息。

3、设计一个fabric manager的集中PortLand控制器，它负责回答Edge交换机pod号和ARP解析，当Edge交换机学习到一个AMAC时，会计算一个PMAC，并把IP/AMAC/PMAC对应关系发送给fabric manager，后续有虚拟机/服务器请求此IP的ARP时，会回复PMAC地址给它，并使用这个PMAC进行通信。

4、由于PMAC的编址和pod、pos、level等信息关联，而所有交换机在LDM的交互过程中知晓了全网的交换机pod、pos、level、dir等信息，当数据包在网络中传播的时候，途径交换机根据PMAC进行解析可得到pod、pos这些信息，根据这些信息即可进行数据包的转发，数据包到达Edge后，Edge交换机会把PMAC改写为AMAC，因为它是知道其对应关系的。当虚拟机迁移后，由fabric manager来进行AMAC和PMAC对应更新和通知Edge交换机即可，论文中依靠虚拟机的免费ARP来触发，这点在实际情况中执行的效率要打一个问号。

不可否认，PortLand的一些设计思路非常巧妙，这种MAC地址重写非常有特色。规则设计中把更多的含义赋给PMAC，并且通过LDP机制设计为全网根据PMAC即可进行转发，再加上集中的控制平面fabric manager，已经及其类似我们熟悉的SDN。但是它对于转发芯片的要求可以看出要求比较低，但是所有的转发规则会改变，这需要业内对于芯片和软件的全部修改，是否能够成功也看市场驱动力吧，毕竟市场不全是技术驱动的。

除了我们熟悉的拓扑和路由框架方面，数据中心还有很多比较有意思的趋势在发生，挑几个有意思的

目前数据中心都是以太网有线网络，大量的高突发和高负载各个路由设架构都会涉及，但是如果使用无线是不是也能解决呢，于是极高频技术在数据中心也有了一定的研究（这里特指60GHZ无线），其吞吐可达4Gbps，通过特殊物理环境、波束成形、有向天线等技术使60GHZ部署在数据中心中，目前研究法相集中在无线调度和覆盖中，技术方案为Flyways，它通过合理的机柜摆放及无线节点空间排布来形成有效的整体系统，使用定向天线和波束成形技术提高连接速率等等新的技术，甚至还有一些论文提出了全无线数据中心，这样对数据中心的建设费用降低是非常有助力的。

数据中心目前应用的还是TCP，而TCP在特定场景下一定会遇到性能急剧下降的TCP incast现象，TCP的拥塞避免和慢启动会造成当一条链路拥塞时其承载的多个TCP流可能会同时触发TCP慢启动，但随着所有的TCP流流量增加后又会迅速达到拥塞而再次触发，造成网络中有时间流量很大，有时间流量又很小。如何来解决

数据中心还有很多应用有典型的组通信模式，比如分布式存储、软件升级等等，这种情况下组播是不是可以应用进来，但是组播在数据中心会不会水土不服，如何解决

还有就是数据中心的多路径，可否从TCP层面进行解决，让一条TCP流负载在不同的链路上，而不是在设备上依靠哈希五元组来对每一条流进行特定链路分配

对于TCPincast，一般通过减少RTO值使之匹配RTT，用随机的超时时间来重启动TCP传输。还有一种时设计新的控制算法来避免，甚至有方案抛弃TCP使用UDP来进行数据传输。

对于组播，数据中心的组播主要有将应用映射为网络层组播和单播的MCMD和Bloom Filter这种解决组播可扩展性的方案

对于多路径，提出多径TCP（MPTCP），在源端将数据拆分成诺干部分，并在同一对源和目的之间建立多个TCP连接进行传输，MPTCP对比传统TCP区别主要有

1、MPTCP建立阶段，要求服务器端向客户端返回服务器所有的地址信息

2、不同自流的源/目的可以相同，也可以不同，各个子流维护各自的序列号和滑动窗口，多个子流到达目的后，由接收端进行组装

3、MPTCP采用AIMD机制维护拥塞窗口，但各个子流的拥塞窗口增加与所有子流拥塞窗口的总和相关

还有部分针对TCP的优化，如D3协议，D3是针对数据中心的实时应用，通过分析数据流的大小和完成时间来分配传输速率，并且在网络资源紧张的时候可以主动断开某些预计无法完成传输的数据流，从而保证更多的数据流能按时完成。

这的数据中心节能不会谈风火水电以及液冷等等技术，从网络拓扑的角度谈起，我们所有数据中心拓扑搭建的过程中，主要针对传统树形拓扑提出了很多“富连接”的拓扑，来保证峰值的时候网络流量的保持性，但是同时也带来了不在峰值条件下能耗的增加，同时我们也知道数据中心流量多数情况下远低于其峰值设计，学术界针对这块设计了不少有脑洞的技术，主要分为两类，一类时降低硬件设备能耗，第二类时设计新型路由机制来降低能耗。

硬件能耗的降低主要从设备休眠和速率调整两个方面来实现，其难点主要时定时机制及唤醒速度的问题，当遇到突发流量交换机能否快速唤醒，人们通过缓存和定时器组合的方式进行。

节能路由机制，也是一个非常有特点的技术，核心思想是通过合理的选择路由，只使用一部分网络设备来承载流量，没有承载流量的设备进行休眠或者关闭。Elastic Tree提出了一种全网范围的能耗优化机制，它通过不断的检测数据中心流量状况，在保障可用性的前提下实时调整链路和网络设备状态，Elastic Tree探讨了bin-packer的贪心算法、最优化算法和拓扑感知的启发算法来实现节能的效果。

通过以上可以看到数据中心发展非常多样化，驱动这些技术发展的根本性力量就是成本，人们希望用最低的成本达成最优的数据中心效能，同时内部拓扑方案的研究已经慢慢成熟，目前设备厂商的羹汤可以说就是市场化选择的产物，但是数据中心网络传输协议、虚拟化、节能机制、SDN、服务链等方向的研究方兴未艾，尤其是应用定制的传输协议、虚拟网络带宽保障机制等等，这些学术方面的研究并不仅仅是纸上谈兵，对于我知道的一些信息来说，国内的阿里在它的数据中心网络拓扑中早已经应用了FatTree的变种拓扑，思科也把数据中心内部TCP重传的技术应用在自己的芯片中，称其为CONGA。

坦白来说，网络从来都不是数据中心和云计算的核心，可能未来也不会是，计算资源的形态之争才是主战场，但是网络恰恰是数据中心的一个难点，传统厂商、学术界、大厂都集中在此领域展开竞争，创新也层出不穷，希望能拓展我们的技术视野，能对我们有一些启发，莫听穿林打叶声、何妨吟啸且徐行~

❽ 我的世界服务器哪个服务商好mcbbs

是问我的世界服务器哪个服务商好吗？可以选择阿里云或者腾讯云的服务商
阿里云或者腾讯云都是大厂，大厂的服务器放心，稳定性有保障。发工单也会有专业工程师在1小时左右回复。假如是学生的话还可以买学生机开服起步，规模大了后就可以买 ECS/CVM，阿里云可以了解下轻量应用服务器。