大厂部署一般用什么服务器？

在大厂（如阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、华为等）的生产环境中，服务器的选型和部署通常非常讲究，会根据业务场景、性能需求、成本控制和可维护性等多方面因素进行综合考量。以下是大厂常见的服务器部署方案和硬件选择：

一、服务器类型

1. 通用型服务器（主流选择）

• 品牌：浪潮（Inspur）、华为（Huawei）、戴尔（Dell）、惠普（HPE）、联想（Lenovo）、超微（Supermicro）等。
• 典型配置：
  • CPU：Intel Xeon 或 AMD EPYC 系列（如 Intel Xeon Scalable、AMD EPYC 7003/9004 系列）
  • 内存：64GB ~ 1TB+（DDR4/DDR5）
  • 存储：SSD（NVMe/SATA）为主，HDD 用于冷数据
  • 网卡：25G/100G 高速网卡（支持 RDMA、RoCE 等）

大厂通常会与厂商定制服务器（OCP 或自研），例如阿里云的“神龙架构”服务器、字节跳动自研服务器等。

2. 自研服务器（头部大厂趋势）

• 目的：降低成本、提升性能、优化能效、统一管理。
• 代表：
  • 阿里巴巴：神龙服务器（基于 FPGA 和专用硬件X_X）
  • 腾讯：星星海服务器（自研，支持液冷、高密度）
  • 字节跳动：自研整机柜服务器（与 OCP 兼容）
  • 百度：昆仑芯片 + 自研 AI 服务器
  • 华为：鲲鹏 + 昇腾 AI 服务器（TaiShan 系列）

自研服务器通常基于 OCP（Open Compute Project） 开放标准设计，便于规模化部署和维护。

二、部署架构

1. 集群化部署

• 使用大规模服务器集群（成千上万台），通过 Kubernetes、Mesos、自研调度系统（如 Borg、Sigma）进行资源调度。
• 采用微服务架构，容器化部署（Docker + Kubernetes）。

2. 分层部署

• 接入层：高性能、低延迟服务器（如 25G 网卡），部署 Nginx、LVS、API Gateway。
• 应用层：通用计算服务器，运行 Java/Go 服务。
• 数据层：
  • 数据库：MySQL、TiDB、Redis 集群，使用高性能 SSD 存储。
  • 大数据：Hadoop、Spark 集群，使用大容量 HDD 或分布式存储。
  • AI 训练：GPU 服务器（NVIDIA A100/H100、华为昇腾）或专用 AI 芯片。

3. 边缘节点

• CDN、边缘计算节点使用低功耗、小型化服务器，部署在各地 IDC 或边缘机房。

三、典型硬件配置示例（2024年主流）

四、操作系统与虚拟化

• 操作系统：CentOS Stream、Alibaba Cloud Linux、TencentOS、Ubuntu Server（长期支持版）
• 虚拟化：
  • KVM（主流）
  • 容器化：Docker + Kubernetes（占主导）
  • 裸金属部署（Bare Metal）用于高性能场景（如数据库、AI）

五、数据中心与网络

• 数据中心：自建 IDC 或混合云（公有云 + 私有云）
• 网络架构：Spine-Leaf 架构，支持 CLOS 网络，低延迟、高带宽
• 自动化运维：Ansible、SaltStack、自研运维平台（如阿里的“天基”系统）

总结

大厂部署服务器的特点是：

1. 规模化：成千上万台服务器统一管理；
2. 定制化：自研或定制服务器，优化成本与性能；
3. 高性能：高速网络、SSD、RDMA 等技术广泛应用；
4. 自动化：全自动部署、监控、扩容、故障恢复；
5. 绿色节能：液冷、高压直流供电、高效电源管理。

简单说：大厂不用“买现成的家用服务器”，而是批量定制、自研、集群化、自动化管理的高性能数据中心服务器。

如果你是开发者或运维，了解这些有助于理解生产环境的复杂性和技术选型逻辑。