AWS不仅仅是基础设施服务的提供者,它还在机器学习和大数据领域提供了丰富的服务。例如,Amazon SageMaker是一款全托管的机器学习开发平台,帮助数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型。A
AWS的虚拟私有云(VPC)让用户能够在云端创建自己的私有网络,定义IP地址范围、子网、路由表以及网络网关等,确保云资源的安全性和隔离性。此外,AWS的CloudFront是全球内容分发网络(CDN)
AWS通过其全球范围内的数据中心提供高可用性与容错能力。EC2实例可以在多个可用区(Availability Zone)中部署,这意味着即使某个数据中心出现故障,用户的应用依然能够在其他区域继续运行,
AWS(Amazon Web Services)是亚马逊公司提供的全球领先的云计算平台,涵盖了从计算、存储到数据库、机器学习等几乎所有的云服务。作为云服务市场的领导者,AWS为全球企业提供了灵活、高效
AWS EC2的一个重要特性是弹性伸缩(Elastic Scaling)。用户可以根据实时需求增加或减少实例数量,最大化资源利用率,避免过度投资或资源浪费。AWS还提供了按需计费(On-Demand)
除了计算能力,AWS还提供了一系列存储服务。最常用的是Amazon S3(Simple Storage Service)和EBS(Elastic Block Store)。S3是一种对象存储服务,适合
S3提供多种存储类别,包括标准存储(适合频繁访问数据)、智能分层(根据访问模式自动优化成本)、归档存储(适合长期存档)等,帮助用户平衡性能与成本。
S3的版本控制功能允许用户对每次对象更改保存历史版本。这一特性在防止数据丢失和错误删除时尤其重要,可随时恢复到任意版本。
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。
开发者可以快速创建和销毁EC2实例,用于测试应用程序功能、兼容性和性能。