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
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
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
结合Elastic Load Balancing,EC2实例可以实现流量分发,提高应用的可用性和容错性,避免单点故障。
Amazon S3的核心是分布式存储架构,通过将数据存储在全球多个数据中心,实现了高可用性和可靠性。其多副本存储机制确保即使某个数据中心出现问题,数据依然可以被无缝访问。
用户可以通过控制台或API轻松启动、停止、重启或终止EC2实例,实现灵活的资源管理。
EC2采用按需计费模式,用户仅为实际使用的计算资源付费。这种模式降低了初始投资成本,非常适合中小企业和短期项目。