Amazon Elastic Inference：降低机器学习推理成本的关键技术与应用场景
通过计算优化型实例，EC2可用于复杂的科学模拟、机器学习模型训练和大规模数据分析。...
Amazon Elastic Inference与EC2实例的协同工作模式：构建高效的机器学习推理架构
S3的生命周期规则帮助用户自动化存储管理。例如，将较旧的对象迁移到较低成本的存储类别，或者在指定时间后删除不需要的数据，从而优化存储费用。...
轻量云服务器如何助力电商创业者搭建高效独立站及店铺管理系统
用户可以创建自定义的Amazon Machine Image（AMI），用于快速部署配置相同的实例。这种方法极大地提升了运维效率。...
利用Amazon Elastic Inference加速深度学习模型推理：提升应用响应速度的实践指南
EC2采用按需计费模式，用户仅为实际使用的计算资源付费。这种模式降低了初始投资成本，非常适合中小企业和短期项目。...
用户可以通过控制台或API轻松启动、停止、重启或终止EC2实例，实现灵活的资源管理。
S3以对象存储的形式组织数据，数据被称为“对象”，每个对象包含文件数据、元数据和唯一标识符。所有对象存储在“存储桶”中，用户可以将其视为一个逻辑分区，用于分类和管理数据。
S3采用按需付费模式，用户仅为实际使用的存储和传输量付费。此外，通过分析工具（如AWS Cost Explorer），可以随时监控和优化存储成本。
通过S3与AWS IoT服务集成，用户可以将物联网设备生成的数据直接存储在S3中，支持实时分析和数据归档。
Amazon S3是一个功能丰富且高度灵活的云存储服务，能够满足从个人开发者到全球企业的广泛需求。无论是存储管理、数据保护还是高效访问，S3都为用户提供了一个安全、可靠、易于使用的解决方案。
通过IAM（身份与访问管理）和存储桶策略，用户可以精确控制谁能够访问哪些数据。结合ACL（访问控制列表）和公共访问设置，确保存储环境的安全性和灵活性。
S3可以与AWS的大数据工具（如Amazon Athena、EMR和Glue）无缝集成，直接在存储中的数据上运行查询和分析，无需将数据移动到其他平台。
Amazon EC2不断推出新功能和实例类型，如Graviton处理器支持的实例，不仅性能提升，还降低了用户的计算成本。
将Amazon S3与Amazon CloudFront集成，可以实现全球范围内的快速数据分发，提高应用响应速度，优化用户体验。
通过结合EBS（Elastic Block Store）或S3，EC2提供了持久化数据存储选项。EBS可用作实例的主存储，而S3则适合存储大规模数据。