AWS(Amazon Web Services)是亚马逊公司提供的全球领先的云计算平台,涵盖了从计算、存储到数据库、机器学习等几乎所有的云服务。作为云服务市场的领导者,AWS为全球企业提供了灵活、高效
AWS EC2的一个重要特性是弹性伸缩(Elastic Scaling)。用户可以根据实时需求增加或减少实例数量,最大化资源利用率,避免过度投资或资源浪费。AWS还提供了按需计费(On-Demand)
AWS不仅仅是基础设施服务的提供者,它还在机器学习和大数据领域提供了丰富的服务。例如,Amazon SageMaker是一款全托管的机器学习开发平台,帮助数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型。A
AWS的虚拟私有云(VPC)让用户能够在云端创建自己的私有网络,定义IP地址范围、子网、路由表以及网络网关等,确保云资源的安全性和隔离性。此外,AWS的CloudFront是全球内容分发网络(CDN)
AWS的EC2实例有多种类型,满足不同的计算需求。常见的实例类型包括计算优化型(如C系列)、内存优化型(如R系列)、存储优化型(如I系列)和通用型(如T系列)。每种类型的实例都有不同的CPU、内存和存
AWS为企业提供了多种迁移工具,帮助它们将本地数据中心的应用程序和数据迁移到云端。AWS的迁移服务包括AWS Migration Hub、Server Migration Service(SMS)和D
AWS Lambda函数在数据处理流水线中展现强大威力。典型场景包括:S3文件上传触发Lambda启动Glue作业进行ETL转换,输出数据写入Redshift数据仓库;Kinesis数据流中的点击事件
AWS Lambda函数计算在物联网数据处理中展现独特优势。设备通过IoT Core MQTT协议上报数据,触发规则引擎路由到Lambda进行实时解析。函数校验设备指纹后,将有效数据写入Timestr
t3.micro实例在边缘计算场景中的应用值得关注。通过AWS Snowball Edge设备将t3实例部署到工厂、零售店等边缘位置,可在本地处理IoT传感器数据并实时响应。Greengrass Co
AWS Lambda与机器学习推理的集成开创了智能应用新模式。SageMaker训练好的模型通过Neo编译优化后部署到Lambda,实现低延迟预测。图像分类函数由API Gateway触发,动态调整输