决定
部署带有 AMD Ryzen 和 Intel Xeon 处理器的服务器以加快数据处理速度也会使用更多 RAM。
使用GPU服务器进行机器学习和大数据分析。
将服务器放置在不同的地理位置（美国、欧洲）以最大限度地减少延迟。
结果
因延误造成的错误减少了 72%。
因延迟而造成的财务损失已被消除，算法交易的盈利能力也得到了提高。
这将如何帮助您：如果您的业务需要高计算能力（数据分析、交易、AI），请选择具有强大 CPU 和 GPU 的专用服务器。
案例 3：娱乐流媒体服务——随着观众 乌干达电报数据 数量的增长而扩展服务器
问题
在线影院正面临用户数量的急剧增长。由于服务器超载，客户的视频流开始卡顿，投诉数量也随之增加。流量增加，但服务器基础设施却没有时间适应负载。
决定
使用按小时付费的云服务器，灵活扩展容量。
实施 DDoS 保护以防止过载。一个非常简单的解决方案，可以将机器人与真实用户区分开。
通过 CDN 进行流媒体优化。
结果
有关视频卡顿的投诉数量减少了86%。
流缓冲时间从 5 秒减少到 1.2 秒。
6个月内用户数量增长了35%，且没有出现服务故障。
这将如何帮助您：如果您的业务与媒体内容、流媒体或在线服务相关，可扩展的云服务器和 DDoS 保护将帮助您应对日益增加的工作量。