当企业开始大规模部署高吞吐量数据库、网络与安全设备、实时分析系统以及AI/ML推理任务时，网络和块存储的性能往往会率先成为瓶颈。标准的虚拟机在这类场景下，常常难以在计算效率与海量数据吞吐之间取得平衡。
在Google Cloud Next '26大会上，我们以预览形式推出了C4N——这是首款专为消除I/O瓶颈而设计的网络与块存储优化型Compute Engine实例。如今，它已正式进入通用可用（GA）阶段。C4N基于谷歌定制研发的Titanium卸载架构构建，通过将网络和存储任务卸载到专用硬件，释放出令人惊叹的性能与计算效率。具体参数方面，C4N支持高达400 Gbps的网络带宽，以及业界领先的每秒9500万个数据包（MPPS）——这意味着，与同类基于Intel的超大规模云服务商产品相比，每vCPU的网络带宽高出近33%，数据包处理性能快出224%。如此卓越的性能，使其成为网络密集型应用的理想之选，例如虚拟设备（下一代防火墙、虚拟路由器、负载均衡器、DDoS防护）、大规模数据分析、电信应用（5G UPF）、分布式计算以及基于CPU的AI/ML工作负载。
当与高性能块存储Hyperdisk Extreme搭配使用时，C4N能够提供Compute Engine家族中最高的块存储性能，可扩展至25 GiB/s的吞吐量和100万IOPS——相较于同类Intel方案，每vCPU的存储带宽高出近33%，IOPS多出39%。这使其成为大规模数据库、高性能文件系统、内存数据库以及其他对块存储性能要求苛刻的工作负载的绝佳选择。
C4N专为网络、数据包处理速率和存储优化型应用提供可预测的高吞吐I/O性能而设计。它允许用户更精准地调整网络、存储和计算资源，以满足特定工作负载需求，通过省去为了满足I/O需求而过度配置资源的需要，带来了显著的总体拥有成本（TCO）效益。
C4N搭载了第五代Intel® Xeon®可扩展处理器（代号Emerald Rapids）。
“Google Cloud推出C4N，凸显了基础设施创新与强大的硅基基础如何帮助客户应对日益增长的数据密集型工作负载。借助Intel Xeon和定制基础设施处理单元（IPU），C4N为要求严苛的网络优化环境提供了所需的性能和效率。”——Srini Krishna，Intel数据中心产品部院士
C4N的新特性：规模化扩展数据层
我们的网络优化型C4N实例，核心目标就是提供可预测、高性能的规模化I/O。通过在所有VM实例类型和规格上，提供一致的带宽、数据包处理性能（PPS）和IOPS扩展能力，C4N确保您那些最苛刻的数据工作负载能够稳定运行。为了实现这一目标，我们在基础设施的每一层——从主机、网络层到冗余的机架顶部（ToR）交换机——都构建了深度弹性，为您的应用提供持续稳定的性能。
与通用型C4 VM相比，网络优化型C4N在网络和块存储两个维度上，性能提升都非常显著。
下一代网络性能
卓越的VM到VM网络带宽：可实现高达400 Gbps的VM间网络带宽（每vCPU带宽相比标准C4提升了近4倍），并支持在相同VPC网络内的C4N实例间，实现最高50 Gbps的单流带宽。这对于高吞吐量的单流和多流应用，提供了无阻塞的数据传输能力。
增强的VM到互联网性能：互联网出口网络带宽提升了8倍，达到200 Gbps。同时，互联网出口的数据包处理性能提升了近32倍，可达4800万PPS。
针对小型规格优化的I/O：对于2-16 vCPU的小型规格，能提供高达25-50 Gbps的网络带宽。这对于加速I/O密集型任务非常有用，无需为了获得所需I/O而过度配置计算资源。此外，这些小型规格引入了可预测、稳态的基准带宽限制，能以更低的成本提供一致的性能。
增强的开箱即用网络能力：C4N上的gVNIC接口现在默认拥有更多的Tx/Rx队列，并且会随着vCPU数量扩展，最多可达64个队列（相比之下，C4/C4D为16个队列）。
更快的Cloud Storage数据传输时间：C4N VM现在在从Cloud Storage检索和存储大量数据时，带宽提升了2倍，从而提升了分析、AI/ML和备份工作负载的性能。
而且，所有这些性能都是开箱即用的，无需任何额外配置。C4N从一开始就为高性能而设计，无需购买或配置像Tier_1网络这样的高级附加组件，就能获得顶级性能。
与Hyperdisk结合的动态存储性能
C4N实例家族与Hyperdisk结合后，能够独立于计算实例规格，动态调整存储性能、延迟和吞吐量，为您的应用提供高块存储性能。C4N支持完整的Hyperdisk产品组合，包括Hyperdisk Balanced、Balanced High Availability、Extreme、Throughput以及ML块存储选项。
Hyperdisk Extreme：C4N搭配Hyperdisk Extreme，能为现代化数据库和企业AI应用提供低延迟、高速的数据访问，支持高达25 GiB/s的块存储吞吐量和近100万IOPS，存储性能相比C4提升了2倍。更重要的是，这是在网络优化型机器系列（如C4N）上的独家能力，现在Hyperdisk Extreme支持从最小的2 vCPU规格到所有机器尺寸。
Hyperdisk Balanced：作为Compute Engine产品组合中吞吐量和IOPS最高的通用型块存储，C4N上的Hyperdisk Balanced可扩展到20 GiB/s的块存储吞吐量和近64万IOPS。对于大规模运行存储密集型应用来说，这是一个极具成本效益的选择。
综合来看，C4N的网络和存储优化在真实应用场景中能产生巨大的影响：
Web服务：对于典型Web请求大小（100-300Kb），每秒处理的Nginx请求数相比C4提升了1.5倍，显著提升了受网络限制的Web应用的容量。
数据库：当数据主要存储在磁盘上时，MySQL的每秒查询数（QPS）相比同等配置的C4 VM高出45%。
听听客户怎么说
行业领导者们已经证明，工作负载优化的基础设施是推动转型的引擎。来看看客户们是如何利用C4N的网络优化能力的：
“5G核心网工作负载本质上是网络密集型的，要求高吞吐量的数据包处理和确定性延迟，而标准公有云实例在规模化时往往难以维持。通过利用Google Cloud C4N计算系列，我们为爱立信On-Demand找到了理想的引擎。C4N在架构上专注于网络优化计算，使我们的5G Core-as-a-Service能够达到前所未有的吞吐量水平——比如我们最近实现的1 Tbps里程碑——同时保持客户期望的电信级可靠性。这不再仅仅是云原生；借助C4N，我们在公有云环境中交付了网络原生的性能。” - Eric Parsons，爱立信On-Demand业务副总裁兼负责人
“Teradata自主知识平台将生产级AI、分析和数据统一到一个集成的系统中——为自主AI在规模化下所需的情境、治理和性能骨干提供支持。客户依赖Teradata来运行关键任务、高度I/O密集型的工作负载，在这些场景中，性能和成本控制直接决定了价值。Google Cloud C4N实例非常适合这些要求苛刻的工作负载，能提供出色的性价比，并支持更高效、更优化的部署。通过在Google Cloud上利用C4N，Teradata Cloud可以帮助客户加速从洞察到行动的转化——充满信心地扩展企业智能，并从他们的数据和AI投资中获得更大的影响力。” - Kevin Dougherty，Teradata核心平台产品管理高级总监
“凭借C4N VM的下一代网络和存储带宽，Google Cloud NetApp Volumes将为客户最苛刻的AI工作负载解锁新的性能水平。通过合作扩展对C4N VM系列的Google Cloud NetApp Volumes支持，Google和NetApp正在深化我们的合作伙伴关系，以解决真实的客户挑战。我们共同提供数据就地AI和分析解决方案，简化架构，最大化性能，并将数据转化为影响力。” - Pra vjit Tiwana，NetApp云存储与服务高级副总裁兼总经理
“大多数Compute Engine实例只配备一个高速网络接口。新的C4N通过两个200GbE接口，将带宽潜力翻了一番。这一架构上的转变意义重大。这意味着我们可以将两个网络完全用于存储流量，从而将数据密集型工作负载的可用带宽翻倍，并实现相比上一代2倍的存储性能。C4N才公布几周，就已经在Sycomp的测试环境中活跃运行，确保我们的客户能够无延迟地评估最新的GCP能力。Google Cloud公布的C4N最大Hyperdisk Balanced性能为20 GiB/s。在我们的测试中，使用三台存储服务器，Sycomp实现了58.5 GiB/s的读取和58.6 GiB/s的写入。使用十台C4N存储服务器，我们实现了195 GiB/s的读写性能——在没有进行任何平台特定调优的情况下，达到了理论极限的97%。这是一个非常坚实的起点，而且通过我们可以微调的配置工作，还有可衡量的空间来弥合剩余差距。 C4N不仅仅是更快——它改变了Google Cloud上存储工作负载的性价比方程式。" - Scott Fadden，Sycomp 高级HPC解决方案架构师
“在ClipperDB Technologies，我们的使命是降低大规模Spark分析的成本并提升其性能。Google Cloud的C4N实例是我们完全原生架构的完美计算引擎。C4N每vCPU网络带宽的大幅提升，结合大内存配置和第五代Intel Xeon处理器，与ClipperDB的精确并行云存储预取和缓存、并发数据流原生批处理管道、流式无拷贝交换以及云存储检查点容错机制完美契合，从而显著加速和降低成本地运行基于分离式Cloud Storage数据湖的Spark工作负载。结果不言而喻：在行业标准的TPC-DS基准测试中，ClipperDB+C4N实现了每次查询成本降低3倍以上，分析速度提升高达11倍，同时保持100%的Spark兼容性。我们迫不及待地想让客户看到，通过C4N与Clipper DB Accelerator的结合，他们的Spark工作负载性价比将得到怎样的巨大提升。” - John Busch，ClipperDB Technologies CEO
深入了解C4N的规格和配置
C4N实例提供从2到192个vCPU的九种不同大小，内存最高可达1.5 TB DDR5，并提供了高CPU、标准和内存优化等预定义配置。
对于需要缓存和高速低延迟本地存储的应用，C4N VM实例配备了高达12 TiB的最新Titanium SSD（即将推出，可在此注册申请C4N Local-SSD预览访问权限）。对于需要直接访问机器资源的工作负载（如虚拟机监控程序、容器平台），或嵌套虚拟机无法满足性能要求，或有特殊性能监控或许可需求的情况，我们引入了C4N裸金属形态。即将推出的这些原生裸金属形态，将提供与其虚拟机对应版本相同的网络和存储I/O性能。Google Cloud客户可以在Compute Engine和Google Kubernetes Engine（GKE）中使用C4N实例，对其他服务的支持也将很快推出。
| 名称 | vCPUs | 内存 (GB) | 本地存储 (GiB) | 网络带宽 | Hyperdisk Extreme 带宽 (MiB/s) | Hyperdisk Extreme IOPS | |
| VM-VM (Gbps) | VM-互联网 (Gbps) | ||||||
| C4n-highcpu | 2 - 192 | 4 - 384 | N/A | 25 - 400 | 7 - 200 | 1,000 - 25,000 | 80,000 - 1M |
| C4n-standard | 2 - 192 | 7 - 720 | N/A | 25 - 400 | 7 - 200 | 1,000 - 25,000 | 80,000 - 1M |
| C4n-standard-lssd | 4 - 192 | 15 - 720 | 375 - 12,000 | 30 - 400 | 7 - 200 | 1,000 - 25,000 | 100,000 - 1M |
| C4n-highmem | 2 - 192 | 15 - 1,488 | N/A | 25 - 400 | 7 - 200 | 1,000 - 25,000 | 80,000 - 1M |
| C4n-highmem-lssd | 4 - 192 | 31 - 1,488 | 375 - 12,000 | 30 - 400 | 7 - 200 | 1,000 - 25,000 | 100,000 - 1M |
C4N机器系列性能与规格表
如何开始使用
无论您是在运行重负载的分布式数据库、网络虚拟化设备，还是为AI编排大规模数据管道，C4N都旨在提供您的业务所需的吞吐量、规模和效率。C4N实例现在通过按需、Spot VM和预留方式正式可用。您还可以通过购买一年期或三年期的承诺使用折扣（CUD）或FlexCUD来进一步节省成本，目前可用区域包括 us-central1（爱荷华）、us-east1（南卡罗来纳）、us-east5（俄亥俄）、us-west1（俄勒冈）和 europe-west2（伦敦）。如需了解更多信息，请访问网络优化型机器类型页面。
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