甲骨文 ARM 免费用方案 2026 版：还能申请到吗

技术交流
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2026 年了，甲骨文的免费 ARM 实例还能申请到吗？分享最新经验。

当前情况

越来越难申请了。热门区域（东京、首尔、新加坡）几乎申请不到。

成功技巧

  1. 选冷门区域：巴西圣保罗、澳大利亚墨尔本、加拿大蒙特利尔这些区域相对容易
  2. 分批申请：不要一次申请 4核24G，先申请 1核6G，成功后再扩容
  3. 脚本抢机：写个定时脚本每隔5分钟尝试创建，遇到有资源就自动抢
  4. 多账号：每个邮箱可以申请一个账号（不建议但很多人这么做）

跑龙虾的体验

4C24G 的 ARM 实例跑龙虾简直奢侈。24G 内存随便用，还能同时跑 Nginx、Redis、PostgreSQL。

性能方面 ARM 的单核不如 x86，但多核优势明显。龙虾的 Worker 开到 4 个，并发处理很流畅。

风险

甲骨文的"免费"不是没有代价：

  • 可能随时回收实例
  • 网络质量波动大
  • 客服基本不存在

建议做好数据备份，不要把重要数据只放在甲骨文上。

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楼主说的每一点都是我想说但没说出来的，握手。

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watchtower 自动更新很好用，但建议设置为 monitor only 模式先观察。

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@rustwangwork 有几个细节和我的经验不太一样，不知道是不是版本差异。

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认真看完了，受益匪浅。谢谢楼主的分享。

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watchtower 自动更新很好用，但建议设置为 monitor only 模式先观察。

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试了本地模型后的感想：原来 ChatGPT 的钱真不是白花的。

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Loki + Grafana 查日志比 ELK 轻量很多，推荐小规模使用。

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watchtower 自动更新很好用，但建议设置为 monitor only 模式先观察。

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Docker 网络用 bridge 模式就行，不需要 host 模式。

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建议新手从最简单的场景开始，不要一上来就想自动化一切。

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@swiftliangpro watchtower monitor only模式是稳妥的做法。我们有一次watchtower自动更新了龙虾镜像，结果新版本有breaking change，Skill全挂了。从那以后再也不敢自动更新了，先monitor再手动拉取

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@devchengist 本地模型试了之后说ChatGPT钱不白花——哈哈太真实了。我用Ollama跑了个Qwen 14B，回答质量和Claude Sonnet差了至少两个档次。本地模型目前适合做不要求质量的批量任务，精细任务还是得云端

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甲骨文ARM免费方案太难抢了