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 EC2的一个重要特性是弹性伸缩(Elastic Scaling)。用户可以根据实时需求增加或减少实例数量,最大化资源利用率,避免过度投资或资源浪费。AWS还提供了按需计费(On-Demand)
AWS的虚拟私有云(VPC)让用户能够在云端创建自己的私有网络,定义IP地址范围、子网、路由表以及网络网关等,确保云资源的安全性和隔离性。此外,AWS的CloudFront是全球内容分发网络(CDN)
EC2实例的灾备设计需要多地域多可用区架构。生产环境在us-east-1区域部署多可用区Auto Scaling组,结合RDS多AZ实例保障高可用。备份策略包括:EBS卷定时快照复制到us-west-
EC2实例的安全防护需要多层次防御体系。操作系统层面,通过SSM Patch Manager自动安装安全更新,禁用不必要的服务端口。网络层面,安全组遵循最小开放原则,NACL设置子网级访问控制。存储层
t3.micro实例在持续集成环境中的角色不可小觑。配合CodeBuild服务作为构建节点,执行单元测试与Docker镜像打包。Jenkins Master运行在t3.micro上调度任务,Worke
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