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2026 年 1 月 22 日凌晨,随着现代企业沟通与协作的核心平台 Microsoft 365 全面停摆,一波挫败感席卷了办公室、远程工作区和企业会议室。用户在尝试登录邮箱、加入 Teams 会议或编辑 SharePoint 文件时,只能看到错误提示和无限加载的界面。这不是一次小故障,而是一场影响全球数千家企业的大范围服务中断,凸显了依赖云生产力套件的潜在风险。
大约在 UTC 时间 11:40,来自北美、欧洲和亚太地区的用户开始在社交媒体和宕机监测网站上集中反馈问题。根据服务中断监测平台 Downdetector 的数据,Microsoft 365 的故障报告数量在一小时内激增,峰值超过 5,000 条。此次事件不仅扰乱了个人工作流,也影响了从销售演示到高管简报等关键业务运营。
微软通过官方状态页面和社交渠道迅速确认了问题,表示正在调查 Exchange Online、Outlook、Teams 及相关服务的异常。公司在最初的声明中强调工程师正在努力确定根本原因,但细节在早期阶段非常有限,导致 IT 管理员只能仓促寻找临时解决办法。


宕机对全球业务的即时连锁反应

随着中断范围扩大,用户反馈和企业报告逐渐揭示了事件的严重性。在美国,多家大公司报告无法访问收件箱,导致会议推迟、决策延迟。某财富 500 强企业的 IT 经理形容当时的情况是 “有组织的混乱”,团队不得不使用个人邮箱和 Slack、Zoom 等替代工具维持业务运转。
在欧洲,伦敦和柏林正处于业务高峰时段,用户也遭遇了类似问题。高度依赖 Microsoft 365 进行安全文档共享的金融机构出现显著延迟,引发了合规性和数据可访问性方面的担忧。在亚洲,虽然工作日已接近尾声,但影响持续到售后支持时段,波及需要全天候运营的跨国公司。
宕机不仅影响核心应用,还波及 Microsoft Admin Center 等辅助服务,导致系统管理员无法管理用户账户或监控服务状态。这进一步加剧了问题,因为 IT 团队无法获取实时诊断信息,只能依赖外部来源获取更新。


技术故障的根源追踪

初步调查指向微软 Azure 基础设施的潜在问题,该平台是支撑 365 服务的底层云环境。知情人士透露,例行维护期间的一次配置变更可能在数据中心间引发了级联故障。虽然微软尚未证实这一点,但过去类似事件大多源于此类更新操作失误。
Downdetector 等宕机监测服务提供了明显的峰值数据,用户报告中出现了 Excel 和 Outlook 的具体错误提示,例如 “Sorry, our server is temporarily having problems”。社区论坛指出,这与 1 月 21 日(前一天)发生的一次较小规模性能下降事件相似。
微软响应团队迅速行动,采取了包括将流量重新路由到未受影响服务器在内的缓解措施。到 UTC 下午中段,部分用户恢复了服务,但某些地区的完全恢复仍滞后。公司通过服务运行状况仪表板每 30 分钟发布一次更新,这是从以往宕机事件中总结出的提升透明度的做法。


微软可靠性挑战的历史背景

2026 年 1 月的这次事件并非孤立,而是 Microsoft 365 多年来多次中断中的最新一起。早在 2020 年,一次重大宕机导致 Outlook 和 Teams 数小时无法使用,原因是身份验证系统出现问题。最近一次是在 2024 年 7 月,用户遭遇与 Xbox Live 集成相关的邮件访问故障,多家科技媒体对此进行了报道。
行业分析师指出,随着微软不断扩张其云帝国,生态系统的复杂性也增加了此类故障的风险。2026 年 1 月初,Reddit 上的 r/sysadmin 帖子讨论了 365 即将到来的功能变更,包括一些可能在管理不当情况下引入不稳定性的功能退役。参与讨论的用户当时就警告,功能更新可能导致潜在中断。
与 Google Workspace 等竞争对手相比,虽然所有云服务都会发生宕机,但微软的规模使其影响更为广泛。仅在 2025 年,微软就至少经历了三次值得注意的事件,每一次都引发了监管机构和客户对更严格服务等级协议(SLA)的关注。


用户情绪与实时反应

随着宕机持续,社交媒体平台上的讨论热度不断上升。X(原 Twitter)上的帖子记录了用户的挫败感,有人分享错误截图,也有人发布关于生产力停滞的幽默梗图。其中一条热门帖子将此次事件比作 “云决定放雪假”,反映了用户普遍的无奈与调侃。
企业方面的反馈则更为尖锐。在 2026 年 1 月 21 日的 Spiceworks 社区讨论中,IT 专业人士就云服务的可靠性展开了辩论,部分人主张使用混合云或本地部署作为备份方案。这一观点在 X 的实时更新中也得到了呼应,管理员们分享了使用移动应用进行部分访问的权宜之计。
微软官方账号 @MSFT365Status 提供了阶段性更新,向用户保证修复工作正在进行。然而,由于没有给出预计恢复时间,引发了用户猜测,甚至有人推测与网络威胁有关,但没有证据支持这一说法。


经济与业务影响

宕机造成的经济损失难以立即量化,但根据以往类似事件的估计,可能高达数十亿美元的生产力损失。Gartner 2025 年的一项研究指出,大型企业每小时停机成本可能超过 30 万美元,对于全球运营的公司来说,损失会呈指数级增长。
医疗和金融行业受到的冲击尤为严重。依赖 Microsoft 365 存储患者记录和进行沟通的医院报告非关键任务出现延迟,不过紧急系统仍保持运行。无法通过集成工具访问实时数据的金融交易员则面临潜在的市场劣势。
小型企业由于缺乏强大的 IT 支持,受到的影响更为突出。一位初创公司创始人在 X 上分享了宕机如何破坏了他的重要投资者演示,凸显了云依赖带来的民主化优势与风险并存。


微软的缓解与恢复措施

作为回应,微软启动了事件响应协议,包括来自工程、安全和客户支持部门的跨职能团队。公司承诺发布事后分析报告,这是其标准做法,通常会在几周内详细说明原因和预防措施。
《今日美国》等新闻媒体跟踪报道了宕机进展,指出受影响用户数以千计。与此同时,CNBC 报道了针对 Outlook 的修复工作,并将此次事件与数月前的一次长时间中断进行了对比。
到 UTC 1 月 22 日傍晚,微软宣布大多数用户的问题已解决,尽管个别案例仍存在残留影响。公司建议用户重启客户端并清除缓存作为最后的恢复步骤。


云依赖的广泛影响

此次宕机再次引发了关于过度依赖单一供应商的讨论。专家主张采用多云架构等多元化策略来降低风险。Forrester Research 的一份报告强调,企业需要审计供应商依赖关系并投资冗余机制。
监管机构也可能对此关注。在数据主权法律严格的欧盟,此类中断可能加速对云巨头加强监管的呼声。美国联邦贸易委员会此前曾就类似事件的反竞争影响展开调查。
对于微软而言,维护信任至关重要。在其市值超过 3 万亿美元的背景下,即使短暂的宕机也会削弱用户信心。尽管公司已投入巨资开发 AI 驱动的监控系统以预测和预防故障,但此次事件无疑对这些能力构成了考验。


来自一线的经验教训

IT 领导者已经开始从此次宕机中总结经验。逐渐形成的最佳实践包括定期进行停机场景演练,以及使用微软生态之外的第三方监控工具。
Reddit 和 Spiceworks 等用户社区也在进行事后分析。Spiceworks 社区的一个帖子讨论了 1 月 21 日的前兆事件,认为那是许多人忽视的警告信号。
展望未来,微软可能会推出增强措施,甚至可能加速 1 月初更新中宣布的高级故障转移机制等功能。


应对数字基础设施的未来不确定性

随着企业逐步恢复,此次事件提醒人们,互联系统中固有的脆弱性始终存在。虽然云计算提供了可扩展性和效率,但也需要强大的应急计划。
分析师预测,此次宕机可能会影响合同谈判,企业将在服务协议中要求更强的保障和处罚条款。微软的竞争对手也可能借此机会强调自身的可靠性指标。
归根结底,2026 年 1 月的 Microsoft 365 宕机事件凸显了数字依赖的不断演变,促使组织重新评估其技术基础架构,以抵御不可避免的中断。在工作日益虚拟化的时代,确保无缝访问不仅是一种便利,更是维持经济活力的必要条件。

随着微软白嫖的 2~5 年,找到了 Azure 这个项目。首先你得过了学生验证。然后开始我们的部署。100​礼金花完就没有了。

步骤 1:创建 Azure 虚拟机

链接直达:

  1. 登录 Azure 门户
  2. 创建虚拟机,核心参数如下(避坑关键点):
    • 区域: 选择 Canada Central (加拿大中部) 或 Australia East (澳洲东部),避免免费账户在热门区域被拦截。
    • 映像
    • 大小: 选择 Standard B2ts v2 (比 B1s 性能更好)。
    • 网络: 公共 IP 必须新建。
    • 管理: 关闭所有自动关机、备份、监控以节省资源。

      注意:这里你可以选密钥,如果你习惯用的话,安全性更好。但是账号密码方便后面的步骤,本人是账号密码,后续步骤你可能要微调。记住你这里的账号密码,后面的操作要用。


步骤 2:开放网络端口 (8000)

  1. 进入 Azure 虚拟机页面 → 左侧菜单 网络 (Networking)
  2. 点击 添加入站端口规则 (Add inbound port rule)
  3. 目标端口范围: 填入 8000
  4. 协议: TCP 或 Any。
  5. 操作: 允许 (Allow)。
  6. 点击添加。


步骤 3:SSH 连接与环境准备

使用终端连接服务器: 这里就是上面提到的账号密码,

ssh 用户名@服务器公网IP


这里你输入密码都是看不见的,你凭感觉自己输入进去!!输完了敲回车。

后面操作都在 ssh 内部进行。

关键步骤:增加虚拟内存 (Swap) 由于 1G 内存无法完成前端编译,必须增加 Swap。执行以下命令:

# 创建 2G 的 Swap 文件 sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
# 设置开机自动挂载 echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

步骤 4:安装 Node.js 和 SillyTavern【这一步建议问 AI,把你的进程喂给他,让他给你发,我的朋友有些直接可以,有些有 BUG,自测。不会的问哈基米或者 gpt】

# 1. 更新系统并安装 Node.js 20 sudo apt update && sudo apt install -y curl git
curl -fsSL [https://deb.nodesource.com/setup_20.x](https://deb.nodesource.com/setup_20.x) | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs

# 2. 克隆酒馆仓库
git clone [https://github.com/SillyTavern/SillyTavern.git](https://github.com/SillyTavern/SillyTavern.git)
cd SillyTavern

# 3. 安装依赖
npm install

步骤 5:修改配置 (公网访问与安全)
注意:不要直接启动,先修改配置。

cd ~/SillyTavern

nano config.yaml

利用方向键一个个改。
1. 允许公网 IP 访问 (listen: true)
2. 启用账号密码认证 (推荐)
basicAuthMode: true
3. 设置用户名 (自定义,例如 admin)
basicAuthUser: 你的用户名
4. 设置密码 (自定义,越复杂越好)
basicAuthPass: 你的密码

改完后,我们 ctrl+o 按回车确认。ctrl+x 退出。

或者 或者 或者 或者关系!!
直接关闭白名单 (不推荐,不安全)

whitelistMode: true

冒号后面都有空格,请仔细确认格式。不会的问 AI。

步骤 6:配置后台进程守护 (PM2)
为了让酒馆关闭 SSH 窗口后依然运行,并开机自启。

1. 安装 PM2

sudo npm install -g pm2

2. 启动酒馆

pm2 start start.sh --name "MyTavern" 

3. 保存并设置开机自启

pm2 save
pm2 startup
#(如果 pm2 startup 提示执行一行 sudo 命令,请复制并执行它) 

到这一步,你会看到最底下有一行 sudo 命令,我们要手动复制出来,然后执行。

你的公网 IP:8000
例如: 11.22.33.44:8000 访问你的酒馆,账号密码是刚刚手动设置的。

然后开始你的酒馆之旅。

步骤 7:后续维护与更新
如何更新酒馆到最新版

cd ~/SillyTavern
git pull
npm install
pm2 restart MyTavern

如何修改密码?

cd ~/SillyTavern
# 使用 nano 编辑器修改
nano config.yaml
# 修改 basicAuthUser 和 basicAuthPass 字段 # 保存退出: Ctrl+O -> 回车 -> Ctrl+X # 重启生效
pm2 restart MyTavern

📌 转载信息
原作者:
Zooo1
转载时间:
2026/1/23 15:43:27

在当今的互联网出海与数字化转型浪潮中,选择合适的云服务商已成为企业技术选型中最重要的决策之一。面对亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP 这样的传统三强,以及以“简单、高效、高性价比”著称的 DigitalOcean,技术负责人和工程师们往往会面临多重考量:是追求功能的极致全面,还是追求管理的极度简化?是为品牌溢价付费,还是寻找更务实的增长方案?

本文将深度拆解 AWS、GCP(谷歌云)、Azure 与 DigitalOcean 的核心区别,从定价逻辑、核心产品、网络优势、AI 能力及中国企业出海实践等维度,为你提供一份详尽的选型参考指南。

AWS、Azure 与 GCP 的定位差异

在云计算市场中,AWS、Azure 和 GCP(谷歌云) 占据了主导地位。它们凭借早期的先行者优势、庞大的资本投入和全球基础设施,构建了极高的行业门槛。

1、AWS:功能最多的云平台

作为云计算的开创者,AWS 是目前全球市场占有率最高的云平台之一。

  • 核心优势​:服务种类最为繁多,涵盖计算、存储、数据库、物联网及 AI 等 200 多项功能。其 EC2 实例提供了超过 200 种类型,能够满足从高性能计算到存储密集型的任何极端需求。
  • 适用人群​:需要极其复杂的架构设计、拥有大型运维团队的大型企业。而且该平台学习成本高,需要运维团队有使用经验才行。
  • 痛点​:由于服务过于繁杂,其管理控制台极其复杂,且定价逻辑被称为“成本黑洞”。如果没有专业的成本管理工具,月度账单往往会超出预期。

2、Azure:微软生态圈首选

微软 Azure 凭借与 Windows Server、SQL Server、Office 365 和 .NET 等微软产品的深度集成,成为已经投资于微软技术栈企业的自然选择。

  • 核心优势​:与 Windows Server、SQL Server、Active Directory 和 Office 365 的集成极其丝滑。对于已经深度投资微软技术的组织,Azure 提供了最佳的混合云解决方案。
  • 适用人群​:传统大型企业、政府机构,以及对合规性、混合云部署有极高要求的行业。
  • 痛点​:对于非 Windows 生态的开发者,其体验相对较重,且部分服务的稳定性经常被开发者社区吐槽。

3、GCP(谷歌云):数据与 AI 的“实验室”

GCP(谷歌云) 依靠谷歌在搜索引擎和大数据处理方面的深厚积累,走出了一条差异化道路。

  • 核心优势​:在数据处理、分析和机器学习领域表现卓越,它是 Kubernetes 的发源地,其 GKE(Google Kubernetes Engine)被公认为行业标杆。
  • 适用人群​:依赖大数据处理、实时分析和深度学习的初创科技公司或研究机构。
  • 痛点​:其全球数据中心覆盖范围相比 AWS 和 Azure 略逊一筹,且销售和支持体系在非核心地区相对薄弱,比如中国地区。

“三巨头”之外的最佳替代者

虽然三巨头功能强大,但对于追求开发速度和成本可控的中小型企业及初创公司来说,它们往往“重”得让人喘不过气。DigitalOcean(简称:DO)的出现,正是为了解决这种“过度设计”的问题。对于很多习惯了 AWS 复杂控制台的工程师来说,第一次登录 DigitalOcean 的后台通常会有一种“解脱感”。凭借着诸多优点,稳定的用户增长和用户口碑,DigitalOcean 也在 2021 年成功上市。

1、极致的简单:回归开发者的本原

DigitalOcean 的核心理念是“Developer-friendly”。与 AWS 复杂的配置流程不同,在 DO 上创建一个 VPS(其产品名是 Droplet)通常只需要 1 分钟左右。

  • 直观的界面​:其 UI 设计极其现代化且简洁,即使是没有深厚 DevOps 背景的工程师也能快速上手。
  • 文档力量​:DigitalOcean 拥有全球最顶尖的开发者社区文档,其教程不仅限于自身产品,还涵盖了通用的 Linux 系统运维知识。

2、确定性定价:再也不用担心“账单惊魂”

这是 DigitalOcean 对抗三巨头云平台的“杀手锏”。

  • 平价模型​:DO 采用扁平化的定价,资源配置(CPU、内存、带宽)与价格高度透明。例如,一个基础型的 Droplet 仅需 4 美元/月起。你在 DigitalOcean 后台创建一台 Droplet 云主机的时候,所看到的价格基本就是你月底即将支付的价格。
  • 带宽红利​:在 AWS/GCP(谷歌云) 上,昂贵的出站流量费用(Outbound Data Transfer)往往是账单的大头(约 0.05-0.09 美元/GiB)。而且,AWS/GCP(谷歌云)在不同区域的出站流量费用计算标准不同,你很难预测最终会收到多大的账单。而 DigitalOcean 不仅在 Droplet 计划中包含了海量的免费流量额度,超出部分的单价仅为 ​0.01 美元/GiB,所有区域都是这个价格​。这个价格也低于阿里云、腾讯云在海外的跨区域出站流量价格。这对于 ADX 广告平台、视频流媒体、AI 推理服务、游戏和高并发 API 服务来说,能节省 50% 以上的成本。

技术对比:四家云商在核心赛道的表现

作为技术负责人,我们需要从底层的技术能力出发进行选型。以下是四大云商在关键领域的对比:

1、计算资源(Compute)

  • AWS​ EC2​:支持数千种组合,包括基于 Arm 架构的 Graviton 芯片,适合追求极致算力和架构灵活性的场景。
  • AzureVM​:对 Windows 系统优化最好,支持 Azure Dedicated Host。
  • GCP Compute Engine​:支持自定义机器类型,可以精准按需购买 CPU 和内存比例,减少资源浪费。
  • DigitalOcean Droplets​:分为基础型、通用型、CPU 优化型、内存优化型和存储优化型。配置简单明确,提供 99.99% 的运行时间 SLA 保证。事实上,也有不少海外企业选择从 AWS、GCP(谷歌云)、Azure 迁移至 DigitalOcean,或进行多云部署。

2、容器化管理(Kubernetes)

  • AWS​ EKS​:最成熟,但在控制平面收费(0.1 美元/小时),且与网络策略、IAM 集成较为复杂。
  • GCP GKE​:自动化程度最高,拥有最强大的自动扩缩容能力。
  • DigitalOcean kubernetes​:管理最为简单,且​不收取控制平面的管理费​。开发者只需支付底层的 Worker Nodes 费用,这使其成为中小规模 K8s 集群的最佳选择。

3、AI 与 GPU 云服务

在当前的 AI 浪潮下,GPU 的可用性与价格是重中之重。

亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP 虽然拥有海量 GPU,但通常需要通过冗长的“配额申请”,且 H100 等高端算力价格昂贵,主要面向大模型训练。AWS 这样的大型云平台,通常优先服务于大型企业,所以他们只会提供 8 卡 H100 这样的资源,没有单卡 H100 供用户灵活选择。而且数据存储与带宽成本高昂,这一点,我们在后面会对比。

DigitalOcean 现在提供了极具竞争力的GPU Droplets。DigitalOcean 与 NVIDIA、AMD 是紧密的合作伙伴,凭借高可靠的技术服务,为包括 Character.ai、AMD Developer Cloud、Fal.ai、Persistent AI 等企业提供千卡规模的 AI 服务。

  • NVIDIA H100 ​算力​:DO 的 H100 On-demand 价格约为 ​3.39 美元/小时​,相比三巨头能节省高达 75% 的成本。
  • 型号丰富​:不仅提供 H100,还包括 L40S、A100、RTX 4000 等,支持从模型训练到 AI 推理的全场景应用。而且 DigitalOcean 的 GPU 卡型还在不断增加,预计在 2026 年初还将提供 NVIDIA B300、AMD MI355X 等旗舰 GPU。
  • 即开即用​:DigitalOcean 的 GPU Droplet 无需繁琐申请,适合需要快速验证 AI 原型的初创团队。在部分 GPU 型号资源不足的,或者新型 GPU 还未发布上线的情况下,还可直接联系 DigitalOcean 中国区独家战略合作伙伴卓普云 AI Droplet (aidroplet.com)提前预定新型 GPU,或提前锁定未来可能即将新增的 GPU 资源。

4、出海网络与全球覆盖

  • 三巨头​:亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP 在全球范围内拥有数百个边缘节点和区域(Regions),基础设施最为庞大。
  • DigitalOcean​:在 9 个核心区域拥有 15 个数据中心,包括纽约、旧金山、伦敦、阿姆斯特丹、法兰克福、新加坡、多伦多、班加罗尔和悉尼。对于中国企业出海而言,其新加坡节点(SGP1)对东南亚用户非常友好,而其欧美节点则是搭建出海站点的首选。

出了以上产品服务,亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP、DigitalOcean 还提供常见的数据库托管、对象存储、块存储、负载均衡等一系列产品服务。

粗略算一笔账:1 TB 数据的实际取回成本

由于亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP、DigitalOcean 的产品服务众多,我们无法对他们的服务成本进行逐一对比。但我们可以从其中一项存储服务成本来管中窥豹。之所以选择存储服务,是因为从目前趋势来讲,AI 、流媒体等产品

假设在 AWS 与 DigitalOcean 上分别存储 ​1 TB 的冷数据​,当业务需要重新使用该数据(如模型复训、历史数据回放或分析计算)时,其实际成本并不仅仅体现在存储单价上,而主要集中在​数据取回与流转阶段​。

以 AWS 为例,若数据存储在 ​S3 Glacier Flexible Retrieval​:

  • 数据取回费用约为 ​$0.01/GB(​注意:​ 如果选择“加急(Expedited)”,价格会飙升至 $0.03/GB;如果选择“批量(Bulk)”,可以降至 $0.0025/GB,但耗时需 5-12 小时。)
  • 1 TB 数据一次性取回成本约为 $10

取回完成后,数据将临时恢复至 S3 Standard,并在后续产生:

  • 标准存储费用
  • 可能的跨可用区或公网出站流量费用

在实际工程中,这部分成本往往与 GPU 使用周期强相关。

相比之下,若数据需要被拉取至云外 GPU 平台(如独立 GPU 云或海外算力节点),还将额外产生:

  • 公网出站流量费用(通常约 ​$0.09/GB​)
  • 1 TB 数据出站成本约为 $90

也就是说,一次完整的数据“冷存 → 取回 → 计算”流程,其实际支出结构大致为:

$10 数据取回 +$90 数据出站 ≈ $100 单次数据流转成本(不含存储本身)

如果将同样的使用场景放在​​ DigitalOcean 上​,其成本结构会明显简化。

在 DigitalOcean 中,Spaces 对象存储并不区分冷热层级,数据始终处于可直接访问状态,因此​不存在取回费用,也无需等待解冻过程​。当 1 TB 数据需要重新用于 GPU 计算时,可直接从 Spaces 读取至同区域的 GPU Droplet,不产生额外的数据检索或内部传输费用。

在公网数据分发阶段,Spaces 基础订阅($5/月)包含 1 ​TB​​​ 的免费出站流量​。在该额度内,完整的数据取回与下发过程不会产生额外流量费用。

所以在 AWS 需要 100 美元左右,而在 DigitalOcean 仅需 5 美元。

在数据规模达到数 TB 或需要周期性复训的场景下,​数据流转费用往往会显著超过冷存储本身的长期成本​,成为影响整体 GPU 使用效率与算力预算的重要因素。

选型决策:你的企业该如何选择?

1、什么时候选 AWS / Azure / GCP?

  • 架构极度复杂​:当你的业务需要覆盖非常多的区域、高度定制化的数据库集群或卫星通信、量子计算等尖端服务时。
  • 合规性要求极高​:如果你是金融机构,需要通过极其严苛的政府合规性认证。
  • 微软生态依赖​:业务底层深度依赖 .NET、Active Directory 和 Windows 域管理。

2、什么时候 DigitalOcean 是更明智的选择?

  • 中小型企业/初创团队​:你没有庞大的运维团队,希望工程师能专注于业务代码,而不是钻研繁琐的云平台配置。
  • 成本高度敏感​:特别是那些有大量出站流量(如 AI、区块链、广告平台等)的业务,DigitalOcean 的流量费用优势几乎无可替代。
  • AI/ML​​​ 快速开发​:需要稳定的 GPU 算力进行模型推理或小规模训练,且对性价比有极高要求。
  • 业务全球化出海​:需要快速在海外(如北美、欧洲、东南亚)部署稳定节点。

中国企业的特别助力:卓普云 AI Droplet

对于中国境内的技术负责人来说,直接使用海外云服务往往面临支付流程复杂、技术支持跨时区等问题。卓普云 AI Droplet作为 DigitalOcean 的中国区战略合作伙伴,专门为 DigitalOcean 在中国及亚太地区的企业客户提供售前咨询、技术支持。

通过卓普云,中国企业可以​无缝对接 DigitalOcean 全线产品​,包括高性能的 GPU H100 实例和常规 Droplets,甚至预约提前测试即将上线的新产品,比如 NVIDIA B300 GPU Droplet,抢占旗舰级 AI 算力资源。同时,卓普云还提供​专业的技术咨询​,帮助企业将架构平稳迁移至 DO,实现低成本快速业务上线。

与此同时,由于 卓普云 AI Droplet 是由 DigitalOcean 最大股东全资建立的,所以可以帮助客户获得 DigitalOcean 的一手资源,以及进一步的​优惠折扣​。

总结

AWS、Azure 和 GCP(谷歌云)就像是功能齐全、体量巨大的超级航母,虽然能抵御任何风浪,但转向缓慢且运行成本高昂。而 DigitalOcean 更像是一艘轻快、敏捷且火力精准的巡洋舰。

对于大多数处于快速增长期的中国出海企业而言,“不过度设计、可预测的成本、卓越的性能”才是技术选型的真谛。DigitalOcean 通过简化复杂的云原生技术,让技术团队能腾出手来,去创造更有价值的业务成果。

无论你的目标是构建下一个独角兽应用,还是在全球范围内部署 AI 推理节点,深入理解这四大云服务商的区别,将为你企业的技术长青奠定坚实的基础。

官网海报入口:

资格要求很简单:


Azure 1000 刀 90 天免费额度领取以及认证入口及教程,可用 gpt,无法用 claude1

首先进入:
microsoft.com/startups
点击:


再点击:


登录你的微软账号,最好是国外的
然后右上角就有了,需要去领英进行认证

这里认证我没过,一直失败,有手段的可以自己想办法去认证,应该是认证完就有 1000 刀了
至于是不是我也不知道
有领到的可以截个图分享分享
宣传说是 1000 刀的不需要申请,也无需提供公司证明:

image

需要绑卡验证,自备一张外币卡,有佬友反馈 bybit 卡 不行,而且会验人名,验卡这里可能比较严格,fiat24 也不行

账号还有风控检验,神秘微软,全弄完才会告诉你有没有资格,新号可能也会莫名其妙被风控导致没有资格

应该是能用 gpt,用不了克模型,且 gpt5.2 需要额外申请,默认能用到 5.1
克系模型应该是需要申请,不过有说能用其他手段用到的

有佬友已经成了:


📌 转载信息
原作者:
Lianues
转载时间:
2026/1/5 13:25:30

概述

简单来说,本项目适合两类人群:

  • 自己想搭建 OpenAI 三方代理对外提供付费服务的。
  • 自己有多个渠道的多个 key ,想通过一个接口以负载均衡的方式进行使用的,或者说想分享给身边人但是又不想直接给原始密钥的。

功能

  1. 支持多种 API 访问渠道,欢迎 PR 或提 issue 添加更多渠道:
  2. OpenAI 官方通道(支持配置代理)
  3. Azure OpenAI API
  4. API2D
  5. OhMyGPT
  6. AI Proxy
  7. AI.LS
  8. OpenAI Max
  9. OpenAI-SB
  10. CloseAI
  11. 自定义渠道:例如各种未收录的第三方代理服务
  12. 支持通过负载均衡的方式访问多个渠道。
  13. 支持 stream 模式,可以通过流式传输实现打字机效果。
  14. 支持多机部署,详见此处。
  15. 支持令牌管理,设置令牌的过期时间和使用次数。
  16. 支持兑换码管理,支持批量生成和导出兑换码,可使用兑换码为账户进行充值。
  17. 支持通道管理,批量创建通道。
  18. 支持用户分组以及渠道分组,支持为不同分组设置不同的倍率。
  19. 支持渠道设置模型列表。
  20. 支持查看额度明细。
  21. 支持发布公告,设置充值链接,设置新用户初始额度。
  22. 支持丰富的自定义设置,

    支持自定义系统名称,logo 以及页脚。
    支持自定义首页和关于页面,可以选择使用 HTML & Markdown 代码进行自定义,或者使用一个单独的网页通过 iframe 嵌入。
  23. 支持通过系统访问令牌访问管理 API 。
  24. 支持用户管理,支持多种用户登录注册方式:

    • 邮箱登录注册以及通过邮箱进行密码重置。
    • GitHub 开放授权。
    • 微信公众号授权(需要额外部署 WeChat Server)。
  25. 未来其他大模型开放 API 后,将第一时间支持,并将其封装成同样的 API 访问方式,目前正在做 Google PaLM 的支持。

部署

已打包好 Docker 镜像,一行命令即可部署:执行:

docker run -d --restart always -p 3000:3000 -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api

详情请参考项目 README: https://github.com/songquanpeng/one-api

这里不再赘述。

演示

在线演示: https://openai.justsong.cn

送五个充值码让大家简单体验一下:

48f530140cda44fd8e6638296b5b6cbb

0a8fa891290c4e5ba119c469723ea668

52af0695057949aa984ed4d0fed39f32

71950963b2bf4c80bb0f679e8164999e

d13db8d277d24e7a8fd0bfed595d7a29

截图展示:
搭建你的 OpenAI 接口服务,支持多种渠道包括 Azure,支持渠道管理、令牌管理、用户管理,开箱即用 & 功能丰富
搭建你的 OpenAI 接口服务,支持多种渠道包括 Azure,支持渠道管理、令牌管理、用户管理,开箱即用 & 功能丰富1
搭建你的 OpenAI 接口服务,支持多种渠道包括 Azure,支持渠道管理、令牌管理、用户管理,开箱即用 & 功能丰富2

其他

项目地址: https://github.com/songquanpeng/one-api

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