全球互联网主机分布在哪_如何查询

新网编辑 2025年10月01日 16:30 7 0

互联网主机到底是什么？

在谈分布之前，先厘清概念。互联网主机（Internet Host）指拥有独立公网IP并持续在线、可对外提供服务的设备，包括物理服务器、云实例、边缘节点、物联网网关等。它区别于“终端设备”的核心在于：持续可达、可反向连接、通常运行服务进程。

（图片来源网络，侵删）

全球主机数量到底有多少？

截至最新公开数据，全球活跃主机已突破11.2亿台，其中：

北美占约28%
亚太占约42%
欧洲占约22%
其余地区合计不足8%

数字每天都在变，但“亚太>北美>欧洲”的排序已稳定五年。

为什么主机集中在少数国家？

1. 基础设施密度

海底光缆登陆点、Tier-1运营商骨干节点、IXP（互联网交换中心）越密集，主机越愿意就近部署，以降低时延与带宽成本。美国、日本、新加坡、荷兰因此成为“天然枢纽”。

2. 政策与电价

数据中心是耗电大户。冰岛、挪威、加拿大魁北克凭借可再生低价电吸引大量主机托管；而新加坡、香港则靠零关税、低企业税取胜。

3. 云厂商区域布局

AWS、Azure、阿里云、GCP的可用区（AZ）直接决定了主机“落点”。目前：

（图片来源网络，侵删）

AWS：全球31个区域，102个可用区
Azure：60+区域，比AWS更分散
阿里云：28个地域，86个可用区，其中21个在中国大陆

如何实时查询某IP对应主机的物理位置？

方法一：使用MaxMind GeoIP2数据库

步骤：

下载GeoLite2-City.mmdb（免费版即可）

用Python调用geoip2库：

import geoip2.database
reader = geoip2.database.Reader('GeoLite2-City.mmdb')
response = reader.city('8.8.8.8')
print(response.country.iso_code, response.location.latitude, response.location.longitude)

返回结果精度：城市级，误差半径通常<25 km。

方法二：利用BGP与RIR数据交叉验证

单靠GeoIP可能误判，因为：

CDN Anycast会让多个节点共享同一IP段
企业跨国专线广播的IP段可能登记在总部所在地

解决方案：

在RADB或RIPE DB查询该IP的AS号及对应route对象
用BGPStream抓实时路由表，看该前缀实际从哪个骨干AS起源
结合PeeringDB查看该AS的物理PoP位置，交叉锁定主机机房

方法三：主动测量（traceroute + RTT）

当数据库与BGP都含糊时，可：

从三大洲各选5个VPS做traceroute到目标IP
记录每跳RTT，用最小RTT法估算地理距离：RTT×100≈公里（粗略）
用Python的geopy库把估算坐标与GeoIP坐标做加权平均，误差可压到<10 km

主机分布的未来趋势

1. 边缘下沉

5G与物联网驱动下，70%的新增主机将部署在城域边缘，而非传统超大规模数据中心。运营商MEC、云厂商Local Zone、CDN节点将“吞噬”大量工作负载。

2. 主权云崛起

欧盟Gaia-X、中国“东数西算”、印度MeitY云政策，都在推动数据不出境。未来五年，欧洲、印度、印尼等地的主机数量年复合增长率可能超过25%，远高于全球平均的12%。

3. 绿色选址

碳排放披露法规（如欧盟CSRD）让主机选址必须考虑PUE≤1.2、100%绿电。挪威、智利、阿联酋将成为新热点。

实战：用一张图看懂主机分布

以下HTML片段可直接嵌入网页，调用Leaflet与OpenIPMap API，实时渲染全球主机热力图：

<link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.css"/>
<script src="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.js"></script>
<div id="map" style="height: 500px;"></div>
<script>
  var map = L.map('map').setView([20, 0], 2);
  L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png').addTo(map);
  fetch('https://api.openipmap.org/hosts')
    .then(r => r.json())
    .then(data => {
      data.forEach(h => L.circleMarker([h.lat, h.lon], {radius: Math.log(h.count)}).addTo(map));
    });
</script>

把这段代码放进任意HTML页面，即可看到实时更新的全球主机密度气泡图。