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(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提供了一套强大的监控和管理工具,帮助用户实时了解云资源的运行状况。CloudWatch可以监控AWS资源和应用程序的日志、性能数据和指标,提供报警和自动化响应功能;AWS Config则可以跟踪
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的EC2实例有多种类型,满足不同的计算需求。常见的实例类型包括计算优化型(如C系列)、内存优化型(如R系列)、存储优化型(如I系列)和通用型(如T系列)。每种类型的实例都有不同的CPU、内存和存
AWS为企业提供了多种迁移工具,帮助它们将本地数据中心的应用程序和数据迁移到云端。AWS的迁移服务包括AWS Migration Hub、Server Migration Service(SMS)和D
AWS Lambda与机器学习推理的集成开创了智能应用新模式。SageMaker训练好的模型通过Neo编译优化后部署到Lambda,实现低延迟预测。图像分类函数由API Gateway触发,动态调整输
AWS Lambda函数与事件源映射的深度集成,极大简化了流式数据处理管道的构建。例如Kinesis数据流中每条记录的到达都可触发Lambda函数执行实时分析,配合DynamoDB流捕获数据表变更实现
AWS Lambda与Step Functions的状态机组合,开创了无服务器工作流的新范式。状态机以JSON格式定义多个Lambda函数的执行顺序,支持并行、条件分支、错误重试等复杂逻辑。每个状态转
p4d.24xlarge实例在自动驾驶研发中发挥关键作用。仿真测试平台在EC2集群上运行数百万公里的虚拟驾驶场景,GPU加速物理引擎实时渲染复杂路况。分布式训练框架Horovod跨多个p4d节点同步更