EC2提供超过50种实例类型,覆盖通用计算(如M6i)、计算优化(如C7g)、内存密集(如R7iz)等场景。例如,配备NVIDIA A10G GPU的G5实例适用于机器学习推理,而Inf1实例则针对机
通过AWS Wavelength,EC2实例可部署在5G网络边缘,支持超低延迟应用(如AR/VR)。例如,工业设备维护人员通过AR眼镜获取实时指导,数据无需传输至云端即可在本地处理。此外,Local
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
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
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
AWS Cost Explorer可分析EC2支出,按实例类型、区域或标签细分。用户可设置预算警报,或利用Compute Optimizer推荐更经济的实例类型。例如,初创公司通过Cost Explo
EC2实例支持运行Amazon Linux 2023的容器镜像,该镜像内置安全补丁和最小权限配置。结合IAM Roles for Tasks,容器可安全访问其他AWS服务。例如,微服务架构中每个容器仅
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,
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,