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
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
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
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提供增强网络(ENA)和弹性网络接口(ENI),支持高达100Gbps的带宽。用户可通过放置组(Placement Group)将实例部署在单一机架内,降低网络延迟至微秒级。例如,高频交易系统利
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
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,