一、引言
随着信息技术的飞速发展，服务器在各行各业的应用越来越广泛。
从云计算、大数据处理到物联网等领域，服务器都扮演着至关重要的角色。
作为企业运营的重要投入之一，服务器成本构成及其影响因素成为了企业和组织关注的焦点。
本文将详细分析服务器成本的构成，并探讨影响其变化的主要因素。
二、服务器成本构成
服务器成本主要由以下几个部分构成：
1. 硬件成本
硬件成本是服务器成本的主要组成部分，包括服务器设备本身的费用，如CPU、内存、硬盘、电源等。还包括散热系统、机架等配套设施的费用。硬件成本受市场价格波动、技术更新换代等因素影响。
2. 软件成本
软件成本主要包括操作系统、数据库软件、安全软件等费用。随着云计算和虚拟化技术的普及，软件成本在服务器总成本中的比重逐渐上升。
3. 运维成本
运维成本包括人员工资、维护费用等。人员工资包括IT运维人员的工资以及专业培训费用等；维护费用则包括设备巡检、故障修复等费用。随着企业业务规模的扩大和服务器数量的增加，运维成本也会相应上升。
4. 设施成本
设施成本主要包括数据中心的建设和维护费用，如机房租金、电力消耗等。设施成本的投入对于确保服务器的稳定运行至关重要。
三、服务器成本影响因素分析
1. 技术发展与创新
技术进步是推动服务器成本变化的关键因素之一。随着技术的发展，服务器的性能不断提高，但单位性能的成本却在逐渐下降。新技术的出现也会带来新的成本投入，如云计算、大数据等技术对高性能服务器的需求增加，进而影响了服务器成本。
2. 市场需求与竞争状况
市场需求和竞争状况对服务器成本产生直接影响。当市场需求增加时，服务器供应商会提高产量以满足市场需求，这可能导致硬件成本的波动。同时，激烈的市场竞争可能促使供应商在保持质量的同时降低价格，以争取市场份额。
3. 规模效应与定制化需求
企业规模的不同以及业务需求的差异会对服务器成本产生影响。大规模的企业通常需要采购大量的服务器设备，以支持其业务需求，这可能在硬件采购和运维方面带来成本优势。定制化需求也会增加服务器成本，因为定制化的服务器需要更多的研发和人力投入。
4. 地缘政治与经济因素
地缘政治与经济因素也是影响服务器成本的重要因素。不同地区的政治稳定性、经济政策、汇率等因素都可能影响服务器设备的进口和出口，从而影响服务器成本。不同地区的电力、土地等资源成本也会影响数据中心的建设和维护费用。
四、降低服务器成本的策略与建议
1. 优化采购策略
通过合理的采购策略，如集中采购、长期合作协议等，可以降低硬件成本。关注市场动态，选择性价比高的设备和软件产品也是降低成本的途径之一。
2. 提高运维效率
通过自动化工具和智能化技术提高运维效率，降低运维成本。例如，采用自动化部署、监控和故障排查工具，减少人工投入。
3. 利用云计算和虚拟化技术
云计算和虚拟化技术可以帮助企业实现资源共享，提高资源利用率，从而降低软件成本和设施成本。
4. 关注地缘政治与经济因素
在选择数据中心地理位置时，要充分考虑当地的政治稳定性、经济环境和资源成本等因素，以降低设施成本。
五、结论
服务器成本构成复杂，受多种因素影响。
企业在降低服务器成本时，应综合考虑技术、市场、业务等多方面的因素，制定合适的策略。
通过优化采购策略、提高运维效率、利用云计算和虚拟化技术以及关注地缘政治与经济因素等途径，企业可以有效降低服务器成本，提高竞争力。
DDR3内存性能比DDR2好，但DDR3比DDR2便宜的原因？
因为DDR2最高的频率是800，800是DD2内存的最高的频率了，一般卖200多一点。而DDR3最低的频率是1066，现在最多是1333频率的，DDR3现在最高频率现在有2000的，价格接近千元，1600频率的价格和DDR2 800差不多，也就是说 你在用 DDR2的最高端触碰和DDR3的低端超频比较，价格当然是DDR2贵了，性能上最差的DDR3也比最好的DDR2好！
java中，什么是云计算？
广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
解释： 这种资源池称为“云”。
“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。
云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。
这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。
有人打了个比方：这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。
它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。
最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。
总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。
早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。
计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。
”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。
云计算具有以下特点： (1) 超大规模。
“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。
企业私有云一般拥有数百上千台服务器。
“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
(2) 虚拟化。
云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。
所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。
应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。
只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。
(3) 高可靠性。
“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性。
云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
(5) 高可扩展性。
“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
(6) 按需服务。
“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。
(7) 极其廉价。
由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。
云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也用重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。
虚拟化有哪些应用？
虚拟化作为一种优化资源的方法，是将应用程序和操作系统从物理硬件中抽象出来。
戴尔提供针对特定用途设计的解决方案，可最大限度地减少通常由虚拟化带来的高成本和复杂性。
DellPowerEdge服务器和EqualLogic存储的性能可满足苛刻的CPU、内存和I/O需求，能够在一个虚拟化环境中运行多个应用程序，包括I/O密集型数据库应用程序。
戴尔尖端的FlexMem网桥技术（应用于PowerEdgeR810和M910服务器）可为虚拟化环境提供两倍的内存和更好的性能。
因此，使用相同的软件许可成本可以获得高达两倍的内存容量，无需额外的处理器成本。
通过融合服务器管理、灾难恢复和存储配置，戴尔将所有业务就绪型配置（全面的虚拟化解决方案，包括服务器、存储、联网和软件）作为符合条件的单一、全面的解决方案予以支持，可消除虚拟化的复杂性。
这意味着您可以放心并且安全地获得所有虚拟化优势并推动企业发展。
个人家用使用：
VMware Workstation（Windows）/Fusion（Mac）、Oracle VM VirtualBox、QEMU（Linux）
企业商用使用：
VMware vSphere系列、Citrix Xen Server、Microsoft Hyper-V、KVM、华为Fusion Sphere；
