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
AWS Cost Explorer可分析EC2支出,按实例类型、区域或标签细分。用户可设置预算警报,或利用Compute Optimizer推荐更经济的实例类型。例如,初创公司通过Cost Explo
EC2可与Lambda结合使用:Lambda处理突发事件驱动任务(如图像缩略图生成),而EC2运行常驻服务(如Web服务器)。通过API Gateway和Step Functions编排,构建混合架构
C6g/C7g实例结合Graviton处理器与ENA网络,提供高性价比的网络密集型计算。适用于广告服务器、实时竞价系统。例如,广告技术公司使用C7g实例处理每秒50万次广告请求,成本较x86实例降低4
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,
EC2允许用户选择实例部署的AWS区域,满足数据主权法规(如欧盟GDPR)。通过KMS加密EBS卷,并配置密钥策略限制访问。例如,德国银行将客户数据存储在法兰克福区域,仅允许特定IAM角色解密敏感信息
用户可通过预留实例(RI)承诺1-3年使用期,换取最高70%折扣;或选择可转换RI灵活调整实例类型。Spot实例适用于容错任务(如批量数据处理),价格较按需实例低90%。例如,基因组学研究机构使用Sp
CloudWatch提供EC2实例的实时指标监控(如磁盘使用率、网络流量),支持自定义仪表盘和报警。用户还可通过Amazon CloudTrail审计API调用,或集成第三方工具(如Datadog)进
EC2与SageMaker集成,用户可直接从EC2实例访问训练数据(存储在S3),并通过P4d实例加速模型训练。推理阶段可使用Inference Recommender自动选择最优实例类型。例如,零售
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