EC2可与Lambda结合使用:Lambda处理突发事件驱动任务(如图像缩略图生成),而EC2运行常驻服务(如Web服务器)。通过API Gateway和Step Functions编排,构建混合架构
亚马逊云服务器(EC2)通过虚拟化技术提供可扩展的计算资源,用户可按需启动、停止或调整实例规模。其核心优势在于弹性——企业无需预先投资硬件,即可应对流量高峰。例如,电商促销期间可快速扩容至数百台实例,
C6g/C7g实例结合Graviton处理器与ENA网络,提供高性价比的网络密集型计算。适用于广告服务器、实时竞价系统。例如,广告技术公司使用C7g实例处理每秒50万次广告请求,成本较x86实例降低4
使用VPC Flow Logs监控EC2网络流量,结合Traffic Mirroring复制流量至安全工具(如Suricata)进行入侵检测。例如,金融机构通过Traffic Mirroring实时分
从数据标注(SageMaker Ground Truth)到模型训练(EC2 P4d实例),再到部署(SageMaker端点),AWS提供全栈ML服务。例如,自动驾驶公司使用EC2训练计算机视觉模型,
EC2内置安全组(虚拟防火墙)和IAM角色控制访问权限,支持加密EBS卷及传输中数据。此外,AWS Nitro系统通过专用硬件隔离虚拟化层,减少攻击面。合规方面,EC2符合HIPAA、GDPR等标准,
通过ELB(弹性负载均衡)分发流量至多个EC2实例,结合Auto Scaling实现动态扩缩容。用户应将会话数据存储在ElastiCache或RDS,而非实例本地存储,确保无状态性。例如,新闻网站在突
EC2与AWS Outposts结合,可将本地数据中心与云资源无缝对接。例如,制造企业可将敏感数据保留在本地Outposts,同时利用EC2处理云端分析任务。通过AWS Transit Gateway
EC2实例采用定制芯片(如Graviton)和高效电源设计,较传统数据中心减少80%碳排放。用户可通过AWS Carbon Footprint Tool追踪云资源碳足迹。例如,视频流媒体公司将转码任务
EC2与SageMaker集成,用户可直接从EC2实例访问训练数据(存储在S3),并通过P4d实例加速模型训练。推理阶段可使用Inference Recommender自动选择最优实例类型。例如,零售