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
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
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
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
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,
通过AWS Wavelength,EC2实例可部署在5G网络边缘,支持超低延迟应用(如AR/VR)。例如,工业设备维护人员通过AR眼镜获取实时指导,数据无需传输至云端即可在本地处理。此外,Local
EC2提供超过50种实例类型,覆盖通用计算(如M6i)、计算优化(如C7g)、内存密集(如R7iz)等场景。例如,配备NVIDIA A10G GPU的G5实例适用于机器学习推理,而Inf1实例则针对机
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
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,