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
EC2与Amazon ECS/EKS深度集成,支持Docker容器的大规模运行。用户可选择EC2实例作为容器宿主节点,通过Auto Scaling动态调整集群规模。例如,使用Graviton2处理器的
EC2 P4d实例搭载NVIDIA A100 GPU,支持多节点并行计算,适用于流体力学模拟或基因测序。结合AWS ParallelCluster,用户可快速部署HPC集群,并利用Elastic Fa
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,
EC2与AWS Outposts结合,可将本地数据中心与云资源无缝对接。例如,制造企业可将敏感数据保留在本地Outposts,同时利用EC2处理云端分析任务。通过AWS Transit Gateway
EC2支持多种存储选项:EBS(弹性块存储)提供持久化块存储,适用于数据库;S3兼容的EF S共享文件系统支持多实例访问;而Instance Store则提供低延迟临时存储。例如,金融交易系统可结合E
Dedicated Hosts提供物理服务器独占,满足合规或性能隔离需求。用户可控制实例在特定主机上的放置,避免多租户风险。例如,国防承包商使用Dedicated Hosts运行机密负载,确保与其他客
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