# 节点设备

为了理解索引节点在节点网络中处于什么样的位置和重要性，先来看一下 HyperGraph 业务数据处理流程图：

![](/files/-MaYVhpxN_oMVhCwRyWP)

在这张图中，中间到右下角的部分，HyperGraph 网络解析智能合约事件，进行数据处理与存储，就是索引节点要完成的工作。所以索引节点是核心的核心。由于索引和存储是一个既需要大量计算，也需要大量存储的操作，所以索引节点需要有比较好的硬件计算和存储资源，以及安装相应的软件设施来对数据进行索引，并提供查询服务。

硬件根据服务量的不同，可以采用不同的硬件设备。下面分为三种规模来分别予以介绍。

**A、小型节点**，适合个人开发者或者小型业务团队作为业余职业来参与建设。提供小于20个子图的索引，或者每区块数据量在<10事务处理（以3s为出块时间算）这个量级，并不需要自建区块链RPC 归档节点，而使用核心开发者提供的免费RPC资源，建议硬件配置如下：

| **CPU** | **内存** | **硬盘**    | **说明**      |
| ------- | ------ | --------- | ----------- |
| 8核      | 16G    | 200G（SSD） | 社区免费提供RPC资源 |

**此机型成本在阿里云上如下：**

![](/files/-MaYVhpy2iLvSEMyvQc3)

但是由于HyperGraph节点可以得到集体采购的优惠价格，最终如下：

![](/files/-MaYVhpzzdExaWzzdyvF)

**B、中型节点**，适合中型应用应用团队使用或者中型应用团队贡献自己的节点参与建设，提供<50个子图的索引，或者每区块数据量在100个事务以内的数据量，每秒响应200个请求。中型节点可以自建区块链RPC 节点，也可以使用核心开发者提供的RPC资源，但是要为RPC资源增加额外的HGT支付。

| **CPU** | **内存** | **硬盘**    | **说明**      |
| ------- | ------ | --------- | ----------- |
| 16核     | 32G    | 500G（SSD） | 社区可选提供RPC资源 |

此设备优惠参考成本如下：

![](/files/-MaYVhq-fxjicXnIsl4I)

**C、大型节点**，适合大型团队，或者专业合作商来参与节点建设。可以存储100个以上的子图索引，每个区块可以索引的数据量在200个事务量级，每秒可以提供1000个以上的查询请求，大型节点需要自建RPC 归档节点，同时支持索引节点的垂直切分。

RPC节点

| **CPU** | **内存** | **硬盘**     | **说明**                |
| ------- | ------ | ---------- | --------------------- |
| 16核     | 32G    | 6000G（SSD） | 需要支持空间随时扩容，可以开放给第三方使用 |

RPC 节点的费用是比较贵的，主要贵的成本在存储空间上，参考成本如下：

![](/files/-MaYVhq0EjTBpcWVyjS1)

索引节点

| **CPU** | **内存** | **硬盘**     | **说明** |
| ------- | ------ | ---------- | ------ |
| 32核     | 64G    | 1000G（SSD） |        |

![](/files/-MaYVhq1Hh66d2pVfkLR)

**说明：以上硬件价格均是参考价格，实际价格以实际成交时为准，实际成交为实际花费，无其他额外支出。**

除了索引节点之外，软件上面也可以支持拆分。可以将后端软件设施支持拆分部署。

软件方面，大型节点，需要具体以下软件构建、编译和运行等的环境，以及相应环境的基本部署维护能力。

1. Linux 操作系统
2. Docker 容器或Rust语言编译环境
3. Nodejs开发编译环境
4. Postgres数据库
5. IPFS
6. HyperGraph 节点核心程序
7. HyperGraph 索引节点程序

具体服务和实际过程需要的支持由核心开发者提供相应帮助、程序和脚本等来实施。


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.hg.network/network-jie-dian-wang-luo/jie-dian-she-bei-yu-wei-hu.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
