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
Dedicated Hosts提供物理服务器独占,满足合规或性能隔离需求。用户可控制实例在特定主机上的放置,避免多租户风险。例如,国防承包商使用Dedicated Hosts运行机密负载,确保与其他客
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
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
用户可通过AWS Auto Scaling自动调整实例数量,结合CloudWatch监控指标(如CPU使用率)触发扩展策略。例如,视频转码任务可设置当队列长度超过阈值时自动启动新实例。此外,AWS S
EC2提供基于ARM架构的Graviton实例(如C7g),较同类x86实例性价比提升20%。适用于Web服务器、容器化应用等场景。例如,SaaS提供商将Java应用迁移至C7g实例,成本降低30%且
CloudWatch提供EC2实例的实时指标监控(如磁盘使用率、网络流量),支持自定义仪表盘和报警。用户还可通过Amazon CloudTrail审计API调用,或集成第三方工具(如Datadog)进
EC2支持Windows、Linux(包括Amazon Linux 2023)及自定义AMI。用户可预装软件栈(如TensorFlow、Kubernetes)创建Golden Image,加速环境部署
EC2与Amazon ECS/EKS深度集成,支持Docker容器的大规模运行。用户可选择EC2实例作为容器宿主节点,通过Auto Scaling动态调整集群规模。例如,使用Graviton2处理器的