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
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
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
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
用户可选择RDS托管数据库,或通过EC2自行部署(如MySQL on EBS)。RDS自动处理备份、补丁,而EC2提供更高定制化。例如,游戏公司使用EC2运行MongoDB分片集群,通过自定义脚本优化
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,
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