【如何挑选合适的虚拟机型号】
1、根据类型。云厂商会提供均衡型、计算密集型、内存优化型、图形计算型等常见的虚拟机类型。这些类型对应着硬件资源的某种合理配比或针对性强化，方便你在面向不同场景时，选择最合适的那个型号。在主流云计算平台上，常常使用字母缩写来表达虚拟机系列。比如，AWS 的通用型是 M 系列，阿里云的内存优化型为 R 系列，Azure 的计算优化型为 F 系列等。如下是2020年，个假对虚拟机类型的字母缩写：
其中， vCPU 数和内存大小（按 GB 计算）的比例，是决定和区分虚拟机类型的重要指征之一：
1）通用均衡型：vCPU 和内存比是 1:4，如 2 核 8G，这是一个经典的搭配，可用于建站、应用服务等各种常见负载，比如作为官网和企业应用程序的后端服务器等。如果你对未来工作负载的特征还没有经验和把握，那你也可以先使用通用型实例，等程序运行一段时间后再根据资源占用情况按需调整；
2）计算密集型：vCPU 和内存比是 1:2 甚至 1:1，它可以用于进行科学计算、视频编码、代码编译等计算密集型负载；
3）内存优化型：vCPU 和内存比是1:8 及以上，比如 8 核 64G 的搭配，它在数据库、缓存服务、大数据分析等应用场景较为常见；
4）本地存储型：是指带有高性能或大容量的本地存储的机型。
2、根据“代”（generation）。用来标识不断迭代的机型。一般迭代，会先注意硬件CPU的换代提升。如下是不同代的同款机型，他们的差别：
同时，换代还有虚拟化技术的改进。比如AWS的第5带EC2实例，是将许多原来占用宿主机资源的虚拟化管理工作进行了剥离，并将这部分工作负载，通过 Nitro Card 这样的专用硬件进行了硬件化，达到了最大化计算资源利用率的效果。
总的来说，我们消费电子产品时的“买新不买旧”，在云端同样适用。
3、实例大小（Size），也就是硬件计算资源的规模。业界常常使用 medium、large、xlarge 等字眼来进行命名区分。标准 large 对应的是 2vCPU 的配备，xlarge 则代表 4 个 vCPU，而更高的配置一般用 nxlarge 来表达，其中 n 与 xlarge 代表的 4vCPU 是乘法关系。比如，8xlarge 就说明这是一台 8*4=32vCPU 的机器。在某些场景下，可能还会看到“metal”或者“bare metal”这样的描述规格的字眼，中文称为“裸金属”。它们就是云服务商尽最大可能将物理裸机以云产品方式暴露出来的实例，主要用于一些追求极致性能，或是需要在非虚拟化环境下运行软件的场景。
【虚拟机命名规则】
基于上面的界面，虚拟机的命名，一会基于虚拟机这三个重要配置来命名，其中“后缀”一般是作为硬件信息的补充，比如AWS 的 C5n 计算型虚拟机，其中“n”这个后缀表达的是，该规格在网络层面进行了增强。
1、AWS命名方式：
比如，对于 r5.4xlarge 这个型号，我们会很快想到，这首先是一个 R 类型的第 5 代的内存型机器，它应该有 4×4=16 个 vCPU，内存大小则是 16×8=128G（内存型机器的 CPU 内存比一般为 1:8）。
2、微软Azure命名方式：
比如“E4 v3”，就代表了微软 Azure 上 4 核 32G 的第三代内存型机器。掌握了 Azure 的格式特征后，你同样能够很快地解读标识的具体含义。
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