这是一个非常好的问题，因为它没有一个简单的答案，广告公司使用的服务器类型非常广泛，完全取决于其具体的业务角色、技术架构和业务规模。
现代广告公司几乎不再自己购买和维护物理服务器，而是普遍采用云服务器，下面我将详细拆解不同场景下的选择。
一、 核心选择：云服务器 vs. 物理服务器
1、云服务器 - 主流选择 (99% 的情况)
优势
弹性伸缩 广告流量波动巨大（双十一、热门剧集播出时），云服务器可以秒级扩容，流量下降时再缩容，按需付费，成本最优。
全球部署 大型云服务商（如AWS、阿里云、腾讯云）在全球都有数据中心，可以轻松将服务部署在离用户最近的地方，降低广告请求的延迟。
高可用性 云服务商提供负载均衡、多可用区部署等功能，确保服务7x24小时不中断。
免运维 无需关心硬件采购、上架、维修等琐事，团队可以专注于业务逻辑。
丰富的生态 云市场提供数据库、大数据分析、机器学习、CDN等一站式服务，完美契合广告技术需求。
主流云服务商
国际Amazon Web Services,Google Cloud Platform， Microsoft Azure
国内阿里云，腾讯云， 华为云， 百度智能云
2、物理服务器 / 裸金属服务器 - 特定场景
使用场景
程序化交易平台 对于需要极低延迟（微秒级）的实时竞价核心模块，可能会在核心机房部署物理服务器，以减少虚拟化带来的性能损耗。
超大规模数据处理 拥有海量第一方数据，需要进行复杂建模和计算的团队，可能会自建或租赁IDC机房。
数据安全与合规 某些客户（如政府、金融）要求数据绝对不能出本地，可能会采用私有云或混合云方案。
现状 即使是这些场景，云服务商也提供了裸金属服务器 和高性能计算实例 来满足需求，自建数据中心的趋势在减弱。
不同类型的广告公司，技术栈和服务器需求差异巨大。
他们通常不直接运营复杂的广告系统，而是使用第三方平台。
服务器需求 较低，主要是办公用的文件服务器、内部CRM/ERP系统，以及官网，这些通常会托管在云上。
拥有网站或APP流量的公司，如腾讯、字节跳动、新浪等。
核心系统广告服务器
服务器需求极高
高并发、低延迟 需要处理来自全球用户海量的广告请求，确保在毫秒级内返回广告。
大数据分析 需要实时处理点击、展示、转化等日志，进行用户画像分析和效果优化。
机器学习 用于广告点击率预测、智能出价、反作弊等。
推荐 使用云上的高性能计算实例、内存优化型实例（用于缓存广告信息）、GPU实例（用于模型训练），并配合负载均衡、CDN和大数据平台（如EMR、DataWorks）。
包括DSP、SSP、Ad Exchange、DMP等。
核心特点 技术驱动，服务器是生命线。
DSP
实时竞价 需要在100毫秒内完成从接收请求、计算出价到响应的全过程，对CPU和网络延迟要求极高，常用计算优化型实例，并在核心广告交换平台附近部署服务器。
用户画像查询 需要快速从DMP中匹配用户标签，对内存和I/O要求高，常用内存优化型实例和高性能SSD。
SSP/Ad Exchange
* 需求与媒体方类似，需要处理来自多个DSP的竞价请求，对高并发和低延迟有极致要求。
DMP
海量数据存储与计算 存储TB/PB级别的用户行为数据，大量使用对象存储、数据仓库、Spark/Flink等大数据服务。
快速查询 使用列式数据库或OLAP引擎来实现标签的快速圈人和分析。
这类公司以设计、视频制作为主。
服务器需求
高性能工作站 给设计师和视频剪辑师使用，通常是高配的物理机。
NAS/共享存储 用于存储和管理大量的设计素材、视频文件，保证团队协作流畅。
渲染农场 进行3D动画和视频的最终渲染，现在也普遍采用云渲染服务，可以按需使用成千上万的云服务器核心，大大缩短项目周期。
| 广告公司类型 | 核心业务 | 主要服务器类型 | 关键技术需求 |
| 媒体 / 发布方 | 流量变现 | 云服务器 | 高并发、低延迟、大数据处理、机器学习 |
| DSP | 程序化采买 | 云服务器 | 极低延迟竞价、实时用户画像查询 |
| SSP/Ad Exchange | 程序化售卖 | 云服务器 | 高并发、低延迟、实时处理 |
| DMP | 数据管理 | 云服务器 + 大数据平台 | 海量数据存储、高速计算与查询 |
| 创意/制作公司 | 内容生产 | 物理工作站 + NAS + 云渲染 | 高性能计算、大容量共享存储、批量渲染 |
核心结论：
对于任何涉及广告投放、交易和数据分析的广告技术公司，主流选择是使用国际或国内头部云服务商（如AWS、阿里云）的云服务器，通过灵活组合不同规格的实例（计算型、内存型、GPU型）和云服务（数据库、CDN、大数据平台），来构建一个高可用、可扩展且成本可控的广告技术架构。
文章摘自：https://idc.huochengrm.cn/js/18491.html
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