阿里云ECS经济型e实例,2核2G配置、3M固定带宽和40G ESSD Entry系统盘
阿里云服务器99元一年配置为云服务器ECS经济型e实例,2核2G配置、3M固定带宽和40G ESSD Entry系统盘,新用户和老用户均可买,续费不涨价依旧是99元一年,阿里云服务器网aliyunfuwuqi.com来详细说下阿里云99元服务器性能测评,包括3M带宽、40G ESSD Entry云盘等性能说明:
阿里云99元服务器配置性能说明和优惠说明
阿里云99元服务器活动 aliyunfuwuqi.com/go/99 活动打开如下图:

阿里云99元服务器(新老用户均可)
阿里云服务器网整理99元服务器详细配置报价:
| 云服务器规格 | CPU内存 | 公网带宽 | 系统盘 | 优惠价 |
|---|---|---|---|---|
| 经济型e实例(ecs.e-c1m1.large) | 2核2G | 3M固定带宽 | 40G ESSD entry 系统盘 | 99元一年 |
2核2G服务器经济型e实例性能参数表
阿里云服务器经济型e实例是阿里云面向个人开发者、学生、小微企业,在中小型网站建设、开发测试、轻量级应用等场景推出的全新入门级云服务器,CPU采用Intel Xeon Platinum架构处理器,2核2G配置网络带宽、多队列、云盘IOPS性能参数如下表:
| 实例规格 | vCPU | 内存(GiB) | 网络带宽基础/突发(Gbit/s) | 多队列 | 弹性网卡 | 单网卡私有IPv4地址数 | 云盘IOPS基础/突发 | 云盘带宽基础/突发(Gbit/s) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ecs.e-c1m1.large | 2 | 2.0 | 0.2/最高2 | 1 | 2 | 2 | 0.8万/无 | 0.4/无 |
3M固定带宽上传下载速度
阿里云99元一年服务器自带3M固定带宽,下载速度可达384KB/秒,上传速度可达1280KB/秒,不限制月流量。分配独立公网IP地址,搭建网站的话,独立IP更有利于SEO。阿里云公网带宽是独享的,非共享,网络高峰时段不会出现资源争夺。
40G ESSD Entry云盘
这台2核2G云服务器系统盘为40G ESSD Entry云盘,如果系统盘不够用可以挂载数据盘,不要变配云服务器,如果改变配置后,第二年续费不能享受99元优惠价格了,可以在阿里云CLUB中心领券 aliyun.club 专用满减优惠券。
阿里云ESSD Entry云盘是具备企业级特性及数据保护能力,建议在开发与测试业务和系统盘等场景中使用,目前只有ECS经济型e实例和通用算力型u1支持挂载ESSD Entry云盘,ESSD Entry云盘的IOPS、吞吐量不如SSD云盘和ESSD云盘。
99元续费方法
购买这台99元服务器没有什么限制条件,新老用户均可买,是的,老用户也能买,买完当天直接续费一年,可以享受99元续费,等到第二年双十一又可以99元续费一年,以此类推,最长可以续费到2027年11月,如下图:

阿里云99元服务器续费方法
续费不涨价,99元/年价格续费到2027年流程如下:
- 1、先购买99元服务器,购买入口 aliyunfuwuqi.com/go/aliyun
- 2、买完立即续费,一定要当天续费,此时可以99元续费到2025年11月份(此时,再续费,会涨价,不用担心)
- 3、等到2024年11月,99元再续费一年,到期时间为2026年11月
- 4、等到2025年11月,又可以99元续费了,此时续费时间为2027年11月
以上是阿里云服务器网aliyunfuwuqi.com分享的阿里云服务器ECS经济型e实例2核2G配置优惠价格表和性能参数说明。
相关文章:
阿里云ECS经济型e实例,2核2G配置、3M固定带宽和40G ESSD Entry系统盘
阿里云服务器99元一年配置为云服务器ECS经济型e实例,2核2G配置、3M固定带宽和40G ESSD Entry系统盘,新用户和老用户均可买,续费不涨价依旧是99元一年,阿里云服务器网aliyunfuwuqi.com来详细说下阿里云99元服务器性能测评ÿ…...
Java基础知识总结(13)
数据结构 链表 优点:随机增删元素效率高(因为增删元素不涉及到大量元素的位移) 缺点:查询效率较低,每一次查找某个元素的时候都需要从头结点开始往下遍历 LinkedList集合 /* 链表的优点: 由于链表的元…...
杰发科技AC7801——Keil编译的Hex大小如何计算
编译结果是Keil里面前三个数据的总和: 即CodeRoDataRWData的总和。 通过ATCLinkTool工具查看内存,发现最后一个字节正好是5328 注意读内存数据时候需要强转成32位,加1000的 增加1024的地址只需要加256即可...
opengl 学习(六)-----坐标系统与摄像机
坐标系统与摄像机 分类引言坐标系统摄像机教程在CMake中使用全局定义预编译宏,来控制是否开启错误检查补充 分类 opengl c 引言 OpenGL希望在每次顶点着色器运行后,我们可见的所有顶点都为标准化设备坐标(Normalized Device Coordinate, NDC)。也就是说ÿ…...
分库分表场景下多维查询解决方案(用户+商户)
在采用分库分表设计时,通过一个PartitionKey根据散列策略将数据分散到不同的库表中,从而有效降低海量数据下C端访问数据库的压力。这种方式可以缓解单一数据库的压力,提升了吞吐量,但同时也带来了新的问题。对于B端商户而言&#…...
vue学习日记14:工程化开发脚手架Vue CLI
一、概念 二、安装 1.全局安装&查看版本 注意启动cmd输入命令 要以管理员运行哦 安装了一次就行以后不用再创建了 yarn global addvue/cli vue --version 显示了版本号即可 2.创建项目架子 创建项目的路径在哪 项目就在哪 项目名字不能用中文 vue create project-n…...
java Flink(四十三)Flink Interval Join源码解析以及简单实例
背景 之前我们在一片文章里简单介绍过Flink的多流合并算子 java Flink(三十六)Flink多流合并算子UNION、CONNECT、CoGroup、Join 今天我们通过Flink 1.14的源码对Flink的Interval Join进行深入的理解。 Interval Join不是两个窗口做关联,…...
JsonUtility.ToJson 和UnityWebRequest 踩过的坑记录
项目场景: 需求:我在做网络接口链接,使用的unity自带的 UnityWebRequest ,数据传输使用的json,json和自定义数据转化使用的也是unity自带的JsonUtility。使用过程中发现两个bug。 1.安全验证失败。 报错为:…...
面试算法-69-三角形最小路径和
题目 给定一个三角形 triangle ,找出自顶向下的最小路径和。 每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 1 的两个结点。也就是说,如果正位于当前行的下标 i ,那…...
流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(九)
第四部分:控制流 第十七章:迭代器、生成器和经典协程 当我在我的程序中看到模式时,我认为这是一个麻烦的迹象。程序的形状应该只反映它需要解决的问题。代码中的任何其他规律性对我来说都是一个迹象,至少对我来说,这表…...
单片机学到什么程度才可以去工作?
单片机学到什么程度才可以去工作? 如果没有名校或学位的加持,你还得再努力一把,才能从激烈的竞争中胜出。以下这些技能可以给你加分,你看情况学,不同行业对这些组件会有取舍: . Cortex-M内核:理解MCU内核各部件的工作机制&#…...
内网穿透方案
内网穿透 有几种流行的内网穿透软件可供选择,它们都能帮助你在内网环境中建立与外部网络的连接。以下是其中一些常用的内网穿透软件: Ngrok:Ngrok 是一个简单易用的内网穿透工具,可以快速创建安全的公共 URL,让你可以…...
WordPress菜单函数wp_nav_menu各参数
wordpress主题制作时,常常会在不同的位置调用不同的菜单,使用下面的这个代码,再加上CSS给菜单做新的样式,可满足wordpress模板制作时对菜单调用的所有需求。 wp_nav_menu( array( theme_location > ,//导航别名 menu > , /…...
类于对象(上)--- 类的定义、访问限定符、计算类和对象的大小、this指针
在本篇中将会介绍一个很重要和很基础的Cpp知识——类和对象。对于类和对象的篇目将会有三篇,本篇是基础篇,将会介绍类的定义、类的访问限定符符和封装、计算类和对象的大小、以及类的 this 指针。目录如下: 目录 1. 关于类 1.1 类的定义 2 类…...
提升交付效率:Booking.com 金融技术团队的成功实践
Booking.com 金融技术业务部门的团队对其平台的后端和前端实施了一系列改进措施,并通过 DORA 指标将交付性能提高了一倍。此外,还使用了微前端 (MFE) 模式,将单体 FE 应用程序分解为多个可单独部署的分解应用程序。 2022 年年中,B…...
【消息队列开发】 实现ConsumerManager类——消费消息的核心逻辑
文章目录 🍃前言🌴扫描线程的实现🌲实现消费消息🌳实现addConsumer()方法🎋VirtualHost类订阅消息的完善⭕总结 🍃前言 本次开发目标 实现消费消息的核心逻辑 🌴扫描线程的实现 我们先给Cons…...
【Three.js】使用精灵图Sprite创建面朝相机的文本标注
目录 🐝前言 🐝canvas创建文字 🐝将canvas作为纹理贴图加载到sprite中 🐝封装方法 🐝前言 在Three.js中精灵Sprite是一个总是面朝摄像机的平面,它通常和纹理贴图结合使用,贴图可以是一张图…...
C++中的类模板
C中的类模板 类模板 类模板在C中是一种非常强大的工具,它允许程序员编写与数据类型无关的代码。简单来说,类模板允许你定义一个蓝图,这个蓝图可以用来生成具体类型的类。使用类模板可以提高代码的复用性,减少重复代码࿰…...
【每日一题】好子数组的最大分数
Tag 【单调栈】【暴力枚举】【数组】【2024-03-19】 题目来源 1793. 好子数组的最大分数 解题思路 本题和 84. 柱状图中最大的矩形 一样,计算的都是最大矩形的面积。只不过多了一个约束:矩形必须包含下标 k。 以下的方法一和方法二是 84. 柱状图中最…...
Vue2(七):超详细vue开发环境搭建(win7),nodejs下载与安装,安装淘宝镜像(报错已解决),配置脚手架
一、安装node.js 本来想粗略写一下的,但是搭建脚手架的时候,遇到了很多问题,浪费快两天时间,记录一下自己的解决办法希望对你们有帮助! 1.下载nodejs 安装包下载链接【CNPM Binaries Mirror】 下载我划线的这个&am…...
如何使用 .NET MAUI 构建 iOS 小部件礁
一、环境准备 Free Spire.Doc for Python 是免费 Python 文档处理库,无需依赖 Microsoft Word,支持 Word 文档的创建、编辑、转换等操作,其中内置的 Markdown 解析能力,能高效实现 Markdown 到 Doc/Docx 格式的转换,且…...
PyTorch显存碎片化救星:除了empty_cache,试试这个环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
PyTorch显存碎片化终极优化:深入解析PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量 当你深夜盯着nvidia-smi里居高不下的显存占用,而实际模型只用了不到一半时,那种感觉就像看着自家房子被一堆用不上的家具塞满。作为中高级PyTorch开发者,你一…...
WPF (容器控件6)UniformGrid控件在动态仪表盘设计中的实战应用
1. 为什么UniformGrid是动态仪表盘的绝佳选择 第一次接触WPF动态仪表盘开发时,我尝试过用StackPanel和Grid控件来布局数据卡片。StackPanel虽然简单,但无法实现多行多列对齐;Grid控件功能强大,但每次新增指标都要手动调整行列定义…...
Realistic Vision V5.1 使用Linux命令管理生成任务:进程监控与日志分析
Realistic Vision V5.1 使用Linux命令管理生成任务:进程监控与日志分析 如果你已经成功部署了Realistic Vision V5.1,并且习惯了在命令行下工作,那么恭喜你,你已经站在了高效管理AI图像生成任务的门槛上。对于开发者来说…...
大模型之Linux服务器部署大模型尘
一、各自优势和对比 这是检索出来的数据,据说是根据第三方评测与企业数据,三款产品在代码生成质量上各有侧重: 产品 语言优势 场景亮点 核心差异 百度 Comate C核心代码质量第一;Python首生成率达92.3% SQL生成准确率提升35%&…...
Windows Server 操作主机管理实验文档
实验概述 实验目的 本实验旨在帮助学员掌握Active Directory域环境中操作主机(FSMO)的相关知识,熟练掌握操作主机角色的查看、转移和夺取方法,能够独立处理域环境中操作主机故障相关的运维问题。 前置知识 实验开始前请掌握以下知识点: 操作主机(FSMO,灵活单一主机操作)…...
ElementUI下拉多选框避坑指南:如何优雅处理全选与反选逻辑
ElementUI多选框全选逻辑深度解析:从原理到最佳实践 下拉多选框是后台管理系统中最常用的交互组件之一,但很多开发者在实现全选功能时都会遇到各种边界问题。上周在重构供应链管理系统时,我花了整整两天时间才彻底解决了全选状态同步的难题—…...
如何用CuteTranslation解决Linux屏幕翻译难题:完整技术指南
如何用CuteTranslation解决Linux屏幕翻译难题:完整技术指南 【免费下载链接】CuteTranslation Linux屏幕取词翻译软件 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/CuteTranslation CuteTranslation是专为Linux X11环境设计的智能屏幕取词翻译软件…...
告别重复劳作:基于ModelEngine Nexent与MCP构建通用数据可视化AI智能体
在数据驱动的时代,业务人员和分析师常常被困在重复的数据处理循环中:从数据库导出数据、用Excel或Python清洗、再选择合适的图表进行可视化。这个过程不仅耗时耗力,而且难以快速响应瞬息万变的业务需求。 现在,有一种更智能的解决…...
生物信息学避坑实录:我花一周搞定了PSSM、HMM和DSSP特征提取的Linux环境配置
生物信息学避坑指南:PSSM、HMM与DSSP特征提取实战全解析 刚接触计算生物学时,我天真地以为特征提取就是运行几个命令行工具。直到在实验室服务器前熬了三个通宵,才明白那些没写进文档的"潜规则"才是真正的拦路虎。这份指南不会重复…...
