AWS 还支持 无服务器计算(Serverless),如 AWS Lambda,使开发人员无需管理底层服务器,即可运行代码,按实际使用的计算时间计费。这种模式特别适用于事件驱动型应用,如 IoT 设备
AWS 还提供了 自动扩展(Auto Scaling) 机制,能够根据流量负载的变化动态调整服务器数量。例如,一个在线教育平台在日常期间访问量可能较低,但在课程直播期间流量会激增。如果使用传统物理服务
在数字化时代,企业每天都会产生海量数据,如何高效存储、处理和分析这些数据,成为企业竞争力的关键。AWS 提供了一系列大数据分析工具,帮助企业将数据转化为有价值的商业洞察。
AWS 提供了丰富的数据库解决方案,涵盖关系型数据库、NoSQL 数据库、数据仓库、图数据库等,满足各种企业的数据存储需求。
AWS 提供了多种计算实例,从适用于一般工作负载的通用型实例(如 T 系列、M 系列),到专为高性能计算优化的 C 系列,再到适用于 AI 训练和大数据分析的 GPU 实例(如 P 系列、G 系列)。
AWS 提供 Amazon SageMaker,这是一个完整的机器学习平台,涵盖数据准备、模型训练、部署和监控等全流程,适用于各种 AI 任务,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。SageMaker
AWS 的全球基础设施还具有高可用性和容灾能力。每个 AWS 区域由多个独立的可用区组成,即使某个数据中心发生故障,AWS 也能通过其他可用区无缝接管业务,确保服务不中断。这种架构设计大幅降低了企业因
对于 NoSQL 数据库,AWS 提供了 Amazon DynamoDB,它是一种完全托管的 键值存储数据库,能够支持高吞吐量和低延迟的数据访问,非常适用于电商、游戏、IoT 设备数据存储等场景。Dy
AWS 还提供 Amazon Redshift,这是一个高性能的数据仓库,专为大规模数据分析优化,能够支持 PB 级数据存储,并结合 机器学习优化查询性能。许多企业利用 Redshift 进行商业智能
AWS 提供的 Amazon EMR(Elastic MapReduce) 是一款全托管的大数据处理服务,支持 Apache Hadoop、Spark、Presto、Flink 等流行的大数据框架,企