利用Amazon Elastic Inference构建智能应用：从模型训练到推理部署的全流程
使用VPC Flow Logs监控EC2网络流量，结合Traffic Mirroring复制流量至安全工具（如Suricata）进行入侵检测。例如，金融机构通过Traffic Mirroring实时分...
在Amazon Elastic Inference上实现模型推理的精细化资源分配与成本控制
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，...
Amazon Elastic Inference与EC2实例的协同工作模式：构建高效的机器学习推理架构
EC2与AWS Outposts结合，可将本地数据中心与云资源无缝对接。例如，制造企业可将敏感数据保留在本地Outposts，同时利用EC2处理云端分析任务。通过AWS Transit Gateway...
AWS Fargate：让开发人员专注业务逻辑而非基础设施运维的革命性技术
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...
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
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
通过ELB（弹性负载均衡）分发流量至多个EC2实例，结合Auto Scaling实现动态扩缩容。用户应将会话数据存储在ElastiCache或RDS，而非实例本地存储，确保无状态性。例如，新闻网站在突
Dedicated Hosts提供物理服务器独占，满足合规或性能隔离需求。用户可控制实例在特定主机上的放置，避免多租户风险。例如，国防承包商使用Dedicated Hosts运行机密负载，确保与其他客
EC2提供基于ARM架构的Graviton实例（如C7g），较同类x86实例性价比提升20%。适用于Web服务器、容器化应用等场景。例如，SaaS提供商将Java应用迁移至C7g实例，成本降低30%且
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
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
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