Model | Jenis Instans | Jumlah ENI | |||||||||
| | CPU: 1 core | CPU: 2 core | CPU: 4 core | CPU: 6 core | CPU: 8 core | CPU: 1 0 core | CPU: 1 2 core | CPU: 1 4 core | CPU: 1 6 core | CPU: >16 core |
Standar | S5 Standar | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
| S5se yang Dioptimalkan Penyimpanan Standar | - | - | 4 | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
| SA2 Standar | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
| S4 Standar | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
| SN3ne yang Dioptimalkan Jaringan Standar | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | 8 | - | 8 | 8 |
| S3 Standar | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | 8 | - | 8 | 8 |
| SA1 Standar | 2 | 2 | 4 | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
| S2 Standar | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | 8 | - | 8 | 8 |
| S1 Standar | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | 8 | - | 8 | 8 |
IO tinggi | IO IT5 tinggi | - | - | - | - | - | - | - | - | 8 | 8 |
| IO IT3 tinggi | - | - | - | - | - | - | - | - | 8 | 8 |
MEM Dioptimalkan | M5 yang Dioptimalkan Memori | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | 8 | - | 8 | 8 |
| M4 yang Dioptimalkan Memori | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | 8 | - | 8 | 8 |
| M3 yang Dioptimalkan Memori | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | 8 | - | 8 | 8 |
| M2 yang Dioptimalkan Memori | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | 8 | - | 8 | 8 |
| M1 yang Dioptimalkan Memori | 2 | 4 | 4 | - | 6 | - | 8 | - | 8 | 8 |
Komputasi | C4 yang Dioptimalkan Komputasi | - | - | 4 | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
| CN3 yang dioptimalkan untuk Jaringan Komputasi | - | - | 4 | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
| Komputasi C3 | - | - | 4 | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
| Komputasi C2 | - | - | 4 | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
Berbasis GPU | Komputasi GPU GN6 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | 8 |
| Komputasi GPU GN6S | - | - | 4 | - | 6 | - | - | - | - | - |
| Komputasi GPU GN7 | - | - | 4 | - | 6 | - | - | - | - | 8 |
| Komputasi GPU GN8 | - | - | - | 4 | - | - | - | 8 | - | 8 |
| Komputasi GPU GN10X | - | - | - | - | 6 | - | - | - | - | 8 |
| Komputasi GPU GN10Xp | - | - | - | - | - | 6 | - | - | - | 8 |
Berbasis FPGA | FPGA Accelerated FX4 | - | - | - | - | - | 6 | - | - | - | 8 |
Big Data | Big Data D3 | - | - | - | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
| Big Data D2 | - | - | - | - | 6 | - | - | - | 8 | 8 |
| Big Data D1 | - | - | - | - | 6 | - | - | - | - | 8 |
Mesin Fisik Cloud 2.0 | | Tidak didukung | | | | | | | | | |
Model | Jenis Instans | Jumlah IP pribadi yang terikat pada satu ENI | |||||||||
| | CPU: 1 core | CPU: 2 core | CPU: 4 core | CPU: 6 core | CPU: 8 core | CPU: 1 0 core | CPU: 1 2 core | CPU: 1 4 core | CPU: 1 6 core | CPU: >16 core |
Standar | S5 Standar | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
| S5se yang Dioptimalkan Penyimpanan Standar | - | - | 20 | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
| SA2 Standar | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
| S4 Standar | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
| SN3ne yang Dioptimalkan Jaringan Standar | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | 30 | - | 30 | 30 |
| S3 Standar | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | 30 | - | 30 | 30 |
| SA1 Standar | Memori 1 GB: Memori 2>1 GB: 6 | 10 | Memori 8 GB: Memori 1016 GB: 20 | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
| S2 Standar | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | 30 | - | 30 | 30 |
| S1 Standar | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | 30 | - | 30 | 30 |
IO tinggi | IO IT5 tinggi | - | - | - | - | - | - | - | - | 30 | 30 |
| IO IT3 tinggi | - | - | - | - | - | - | - | - | 30 | 30 |
MEM Dioptimalkan | M5 yang Dioptimalkan Memori | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | 30 | - | 30 | 30 |
| M4 yang Dioptimalkan Memori | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | 30 | - | 30 | 30 |
| M3 yang Dioptimalkan Memori | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | 30 | - | 30 | 30 |
| M2 yang Dioptimalkan Memori | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | 30 | - | 30 | 30 |
| M1 yang Dioptimalkan Memori | 6 | 10 | 10 | - | 20 | - | 30 | - | 30 | 30 |
Komputasi | C4 yang Dioptimalkan Komputasi | - | - | 10 | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
| CN3 yang dioptimalkan untuk Jaringan Komputasi | - | - | 10 | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
| Komputasi C3 | - | - | 10 | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
| Komputasi C2 | - | - | 10 | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
Berbasis GPU | Komputasi GPU GN2 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | 30 |
| Komputasi GPU GN6 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | 30 |
| Komputasi GPU GN6S | - | - | 10 | - | 20 | - | - | - | - | - |
| Komputasi GPU GN7 | - | - | 10 | - | 20 | - | - | - | - | 30 |
| Komputasi GPU GN8 | - | - | - | 10 | - | - | - | 30 | - | 30 |
| Komputasi GPU GN10X | - | - | - | - | 20 | - | - | - | - | 30 |
| Komputasi GPU GN10Xp | - | - | - | - | - | 20 | - | - | - | 30 |
Berbasis FPGA | FPGA Accelerated FX4 | - | - | - | - | - | 20 | - | - | - | 30 |
Big Data | Big Data D3 | - | - | - | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
| Big Data D2 | - | - | - | - | 20 | - | - | - | 30 | 30 |
| Big Data D1 | - | - | - | - | 20 | - | - | - | - | 30 |
Mesin Fisik Cloud 2.0 | | Tidak didukung | | | | | | | | | |
Metode Penagihan Jaringan | Instance CVM | Rentang Bandwidth Maksimum (Mbps) | |
| Metode Penagihan Instans | Konfigurasi Instans | Konfigurasi Instans |
Tagihan per lalu lintas | Instans berbasis pembayaran sesuai pemakaian | Semua | 0 - 200 (termasuk 200) |
| Instance berlangganan tahunan/bulanan | Semua | |
Bandwidth per Jam | Instans berbasis pembayaran sesuai pemakaian | Semua | 0 - 2000 (termasuk 2000) |
Berlangganan Tahunan/Bulanan | Instance berlangganan tahunan/bulanan | Semua | 0 - 2000 (termasuk 2000) |
Paket Bandwidth Bersama | Semua | | 0 - 2000 (termasuk 2000) |
Metode Penagihan Jaringan | Instance CVM | Rentang Bandwidth Maksimum (Mbps) | |
| Metode Penagihan Instans | Konfigurasi Instans | Konfigurasi Instans |
Tagihan per lalu lintas | Instans berbasis pembayaran sesuai pemakaian | Semua | 0 - 200 (termasuk 200) |
| Instance berlangganan tahunan/bulanan | Jumlah core ≤ 8 core | 0 - 200 (termasuk 200) |
| | 8 core < Jumlah core < 24 core | 0 - 400 (termasuk 400) |
| | Jumlah core ≥ 24 core | 0 - 400 (termasuk 400) atau tanpa batas kecepatan |
Penagihan Bandwidth per Jam | Instans berbasis pembayaran sesuai pemakaian | Semua | 0 - 2000 (termasuk 2000) |
Berlangganan Tahunan/Bulanan | Instance berlangganan tahunan/bulanan | Semua | 0 - 2000 (termasuk 2000) |
Paket Bandwidth Bersama | Semua | | 0 - 1000 (termasuk 1000) |
Batasan | Deskripsi |
Jumlah disk cloud elastis yang dipasang ke CVM | Maksimum 20 |
Disk cloud yang dipasang ke CVM | CVM dan disk cloud harus berada di zona ketersediaan yang sama. |
Jumlah snapshot per CBS | Maksimum 1.000. |
Pengembalian snapshot | Data snapshot hanya dapat dikembalikan ke CBS sumber tempat snapshot dibuat. Jika Anda ingin menggunakan snapshot yang ada untuk membuat CBS baru, lihat Membuat CBS dari Snapshot. |
Jenis disk cloud dapat dibuat menggunakan snapshot | Hanya snapshot disk data yang dapat digunakan untuk membuat Cloud Disk elastis baru, sedangkan snapshot disk sistem hanya dapat digunakan untuk membuat Image Kustom. |
Ukuran disk cloud yang dibuat menggunakan snapshot | Ukuran disk cloud yang dibuat menggunakan snapshot harus lebih besar atau sama dengan disk cloud sumber. |
Item | Batas |
Jumlah grup keamanan | 50 per wilayah |
Jumlah aturan dalam grup keamanan | 100 untuk aturan masuk dan 100 untuk aturan keluar |
Jumlah instans CVM yang terkait dengan grup keamanan | 2.000 |
Jumlah grup keamanan yang terkait dengan instans CVM | 5 |
Jumlah grup keamanan yang dapat dirujuk oleh grup keamanan | 10 |
Sumber Daya | Batas |
Jumlah Virtual Private Cloud (VPC) per akun di setiap wilayah | 20 |
Jumlah subnet di setiap VPC | 100 |
Jumlah host jaringan dasar yang dapat dikaitkan dengan setiap VPC | 100 |
Jumlah tabel perutean di setiap VPC | 10 |
Jumlah tabel perutean yang dikaitkan dengan setiap subnet | 1 |
Jumlah kebijakan routing per tabel perutean | 50 |
Jumlah kuota default HAVIP per VPC | 10 |
Apakah halaman ini membantu?
Anda juga dapat Menghubungi Penjualan atau Mengirimkan Tiket untuk meminta bantuan.
masukan