在成本优化方面,亚马逊云提供的按需实例购买选项,对于那些工作负载具有不确定性的用户来说是非常实用的。比如,一些小型创业公司,业务处于探索和发展阶段,其业务流量和计算需求随市场变化而波动较大。在业务低谷
可用性需求同样影响着云服务器配置的选择。对于一些关键业务应用,如电商平台的交易系统、在线支付系统等,一旦出现故障,将给企业带来巨大的经济损失和声誉影响。因此,这类应用对服务器的可用性要求近乎苛刻。亚马
而ARM架构近年来在云服务器领域也逐渐崭露头角。以Amazon Graviton系列处理器为例,与基于x86的同类实例相比,基于Graviton2的Amazon EC2实例为广泛的工作负载实现了高达4
选择适当的实例类型是云服务器配置的核心要点之一。亚马逊云提供了丰富多样的实例类型,如通用型、计算优化型、内存优化型、存储优化型和Linux加速计算型等。通用型实例适用于大多数常规应用场景,其计算、内存
移动应用后端服务的云服务器配置也有其独特之处。移动应用通常对响应速度要求极高,因为用户在使用移动设备时,期望操作能够得到即时反馈。在CPU性能上,可根据应用的复杂程度选择合适的实例。若为简单的移动应用
通用型实例在实际应用中展现出了广泛的适用性。以一个中等规模的企业内部办公平台为例,该平台集成了文档共享、即时通讯、任务管理等多种功能。其日常运行既需要一定的计算能力来处理用户的操作请求,如文件上传下载
存储类型及容量的选择取决于数据的特性和使用方式。如果数据访问模式以频繁随机读写为主,例如数据库系统,固态硬盘(SSD)是绝佳选择。像基于 NVMe 的 SSD 存储,具备极高的 IOPS(每秒输入输出
存储类型及容量的选择取决于数据的特性和使用方式。如果数据访问模式以频繁随机读写为主,例如数据库系统,固态硬盘(SSD)是绝佳选择。像基于NVMe的SSD存储,具备极高的IOPS(每秒输入输出操作次数)
内存容量同样是关键因素。若应用程序主要处理文本编辑、简单数据存储等轻量级任务,对内存需求自然较低。以一个小型企业内部使用的文档管理系统为例,它只需存储和读取少量文档数据,2GB或4GB的内存就能保证系
还有基于推理Inf1计算实例,这是专门针对机器学习推理任务设计的。在机器学习领域,推理阶段是指利用训练好的模型对新的数据进行预测和分析。例如,在图像识别应用中,需要将用户上传的图片输入到训练好的模型中