内存一年疯涨170%，云账单里的“隐性成本”该算清了

作者 | 棱镜

2025 年下半年，存储价格又一次成为行业聚焦点。

多家市场机构统计显示，2025 年三季度跟四季度，DRAM 和 NAND 价格一路攀升。根据 Tom's Hardware 披露的数据，2025 年 DRAM 合同价同比上涨幅度高达 171.8%，创下历史新高。此轮上涨跟 AI 数据中心建设拓展、服务器需求集中释放紧密相联，还直接引发企业 IT 基础设施采购成本上升。

对于依赖自建数据中心或中小 IDC 的企业来说，这种变化带来的冲击尤为剧烈。硬件采购从一次性预算问题，演变为难以预测的长期成本风险。服务器、SSD 和内存条的价格不再稳定，交付周期也更不确定。企业在扩容时不得不承担高价买入、供货延迟的双重压力。

因此，将硬件采购压力转化为按需付费的运营支出，把价格波动风险转移给云服务商，正在成为越来越多企业的选择。

但问题并未因此结束。

随着业务迁移到云端，企业发现云账单中存储与内存的占比仍在持续上升，即便算力配置并未明显升级，总体成本依旧水涨船高。部分团队开始反思：问题是否仅和数据量增多有关，还是资源使用方式本身就存在不合理的地方？

目前，多数云实例依旧按固定的 CPU 与内存配比来交付，诸如 2 核 4GB、4 核 8GB 的规格。早期，这种设计可简化资源管理，推动了云计算普及，但如今业务形态有所改变，企业系统一般得同时支撑多样业务，各业务对于算力、内存的消耗不一样，固定规格愈发难以契合实际需求。这导致企业要么部分资源长期闲置，要么不得不面对业务在高峰阶段出现性能瓶颈的风险。

当内存价格进入上行周期，这种规格错配带来的浪费被进一步放大：闲置的不再只是资源本身，而是越来越昂贵的成本。

正是基于这样的背景，云基础设施走到新的路径分岔口：是继续就资源本身实施配置，还是转变方向围绕应用需求设计算力供给方式？

在近期面向中国区合作伙伴召开的发布会上，华为云对 Flexus 云服务器系列规格及性能进行更新，并且展示了其在各种业务负载下的运行表现。该实例基于华为云首创的柔性算力技术，打破 CPU 与内存的固定绑定关系，使企业能够按真实业务需求配置资源，从源头减少内存浪费，并结合智能调度与应用级加速改善长期运行稳定性与算力资源投入产出比。本文将从行业环境变化与技术实现等层面，剖析这种模式背后的思路，以及它所代表的云服务器演进方向。

1 云服务器，开始不太“合身”了

云服务器长期采用固定 CPU 与内存的配比，是工程上的一种取舍考量。早期云平台首先得解决的是规模化交付和稳定调度的问题，采用固定规格利于资源池管理，同样便于容量规划及计费设计。当业务形态呈现相对单一阶段，这样的方式尚可接纳。但究其本质它是从平台管理成本角度设计的，并非从业务负载的角度出发。

如今业务已不再是单一模式，电商、内容分发、数据库、缓存、AI 推理在一套系统中同步协同运行，对 CPU 以及内存的需求差别明显，固定规格无法精准对应实际负载，企业只能采用超出实际所需的实例型号。云服务器规格跟应用需求普遍不匹配，用户往往被迫去为用不到的算力和内存付费，引发大量资源的闲置浪费。

资源浪费只不过是表象罢了，更深层的问题体现为性能优化的复杂度。现实的业务部署不仅涉及操作系统选定，还包含网络参数、系统参数以及应用配置参数。数量往往达到数千级别，缺少专家经验积累，难以达成稳定的最优配置。单是内核跟应用层的参数组合，就已超出普通团队可控范围，调优所用的周期漫长，效果也难以把控。

从较长的时间阶段看，云服务器本身一直在不断演变，最初的资源虚拟化阶段，是把物理服务器标准化成可租借的实例；紧接着进入弹性规模阶段，采取自动伸缩的方式去应对流量变化，这两个阶段处理的是存不存在以及是否充足的问题，当下已经迈入第三阶段，关注焦点转向使用是否高效。过去，固定实例曾是工程优势，如今却愈发像是一件穿着不合身的衣服。

2 柔性算力：从“卖规格”到“卖能力”

怎样让资源本身更贴近应用？在 Flexus 云服务器 X 实例产品的设计里，华为云引入了柔性算力这一概念。

在 Flexus X 实例里，柔性算力首先体现在规格形态的调整变化上。传统实例一般仅仅可在少量固定比例中选择 CPU 跟内存配置，而该实例支持按业务需求实施更精细的组合配置。发布会现场提到，所有 X 实例均支持多种非常规的 CPU/ 内存配比，包括 3:1、2:5、3:7 等组合。这可减少由规格不一致引起的资源闲置，让用户更接近按实际负载付费。

然而规格数量增加，并非表示问题自动就解决了，其关键是系统如何判断哪种配置更合适。传统调度大多依据节点上剩余的 CPU 与内存。新方式需要领会业务负载本身，涵盖资源使用结构，以及随时间的变化趋势。Flexus X 实例本质上不再是调度 CPU，而是实际的业务场景。

就工程实现而言，这种转变依赖底层架构的支撑，Flexus X 实例借助华为云自研的擎天 QingTian 架构和瑶光云脑调度系统得以实现，经由计算、存储和网络资源的解耦操作，提高了资源组合的自由度，也增强了非标准规格运行状态下的稳定性。

此外，柔性算力还意味着配置不再是一次性决定，实例运行时会一直对资源使用状况进行评估，系统会判断当前配置跟负载是否相符，进而给出调整建议，而且还支持算力规格热升降的独家能力。从这个层面看，Flexus X 实例的转变不只是规格数量增多，它更像是把算力从提前打包好的商品，变成可持续优化的能力，实现“应用驱动算力”的最优体验。

3 关键应用加速：算力之外的第二条性能曲线

Flexus X 实例不单单改变了资源形态，还进一步深入应用执行层，解决了算力配置合理系统却依旧不稳定的问题。

此次规格升级，华为云为数据库以及中间件类的负载引入专属应用级加速机制。Flexus X 实例针对 PostgreSQL、Memcached、MySQL、Redis、Nginx 提供了独立的一键加速能力，由 X-Turbo 应用加速引擎统一驱动。此类优化不会对用户的使用途径做出改变，实例创建结束之后即可启用，平台会把调优工作完成，用户无需插手复杂参数的配置。发布会现场，华为云对该能力实测演示，在 PostgreSQL 的使用场景下，Flexus X 实例的吞吐量达到 2.1 万 + TPS，大概为同规格业界旗舰型实例的 3.4 倍。

就数据库这类系统而言，峰值性能仅仅属于一方面，更为关键的是高负载持续状态下的稳定输出能力。业务系统更易受诸如延迟抖动、连接堆积等问题的干扰，而不是单次压测形成的成绩。X-Turbo 的设计目标之一正是实现性能优化长期运行状态下的吞吐与响应稳定性。

跟应用级优化同步进行的是，实例规模的进一步扩展。新一代 Flexus X2e 实例的 x86 规格从原本的 32U128G 提升至 64U256G，多核算力提升了约 30%；新增 Flexus KX1 鲲鹏实例，最高可达 80U320G，以覆盖大数据处理、内存数据库这类资源密集型场景。这意味着应用加速机制不再受中小规格环境约束，能在规模更大的资源池里发挥作用。

这一系列的变化显示出云服务器性能边界正在转移。过去，性能更多由 CPU 规格和内存容量决定。而如今，应用执行路径、参数组合的方法及调度策略成为同等要紧的变量，在固定规格的时代里，这些优化由用户自己承担，而于 Flexus X 实例中，它们被纳入到算力交付范畴，正是从这一意义出发，云服务器竞争不再只是资源规模大小的比拼，而是发展为聚焦运行效率的系统工程。

4 从工程能力到真实落地：柔性算力如何进入生产系统

一项新的算力供给方式，能否切实进入生产系统，首要取决于它是否具备充足的稳定性与可用性。Flexus X 实例可靠性设计向华为云旗舰级云服务器标准看齐，实现单 AZ 99.975% 的可用水平，还有跨 AZ 99.995% 的可用性。这暗示柔性算力没有以牺牲稳定性为交换代价，而是可直接承受核心业务负载的基础设施形态。

除了稳定性这一点，规模化使用还取决于运维体系自身是否具有确定性，Flexus X 实例在华为云既有的 SRE 运维体系框架内运行，强调借助标准化变更、容量预测与故障演练减少系统行为的不确定性，实现大规模实例并发运行的可控性。

从行业落地的实际来看，柔性算力最先进入的并非那种单一业务场景，而是负载结构繁杂、资源使用波动大的系统类型。其已经在医疗电商平台迁移、连锁零售系统、医药行业信息化平台、游戏服务器迁移等场景大规模部署，用以承载数据库、中间件及核心交易服务。

中软国际智能集团云业务部副总经理王春玉在发布会上分享，团队为某大型生物医药集团搭建系统的时候，引入 Flexus X 实例作为数据库及业务服务的主要承载环境，在原有系统架构未改变的情形下完成迁移，而且在性能满足要求的前提下，达成约 30% 的综合成本下降。王春玉还谈到，其团队服务的一家专业酒水直营连锁品牌，把部分核心业务迁移到 Flexus X 实例而后，通过规格按需匹配与资源利用率优化，实现整体云资源成本约 15% 的下降。这些亮眼的结果主要源于两方面：一是实例规格跟业务负载的匹配度有所提升，降低了长期闲置资源的数量；二是借助应用级加速与调度优化，降低了单位业务量所需的算力规模。

从这些真实的实际部署案例能看出，Flexus X 实例的用户一般有几个共同特性：业务负载呈现明显波动，系统结构相对复杂，然而运维及架构团队的规模较为有限，同时对长期云资源的成本敏感度较高。Flexus X 实例在未对业务形态本身作出改变的情况下，却降低了基础设施对业务扩展所施加的约束强度，让按照业务形态去配置算力成为可践行的工程实践。

可以预见，未来企业买的不再是服务器，而是业务效率。Flexus X 实例凸显了云服务器设计思路的一次转向：由“卖规格”过渡到“交付能力”，从“静态资源”过渡到“智能算力”，在 AI 成为主流计算负载的未来，此种转变大概率不会再是差异化优势，而是云基础设施的必要门槛。