AWS 在全球多个地区设有数据中心,用户可以根据业务需求选择最近的数据中心来部署服务器,以提高访问速度并降低延迟。目前,AWS 拥有超过 30 个区域(Region) 和 100 多个可用区(Avai
为了确保 EC2 服务器的高可用性,企业可以采用以下架构:多可用区(Multi-AZ)部署,避免单点故障。使用 Elastic Load Balancer(ELB),均衡流量,提高服务器稳定性。利用
结合 Lambda 进行请求缓存,减少数据库查询负担。利用 Auto Scaling 预设最小实例数,避免完全冷启动。通过这些优化,企业可以减少应用启动时间,提高用户体验。
AWS EC2 提供 GPU 加速实例(G5、P4),专为 AI 和机器学习任务优化。这些实例支持 NVIDIA A100、Tesla V100 GPU,能够高效运行深度学习、图像处理、语音识别等应用
AWS EC2 提供 自动扩展(Auto Scaling) 功能,帮助企业在业务需求波动时自动调整计算资源,以确保高可用性和成本优化。Auto Scaling 允许用户设置 最小实例数、最大实例数和期
AWS 持续推出新技术优化 EC2,例如:AWS Graviton 处理器(基于 ARM 架构),比传统 x86 服务器更节能、更高效。更高带宽的 EC2 实例(如 400 Gbps 网络支持),适用
冷启动(Cold Start)指的是当 EC2 服务器关闭后重新启动的延迟。为了减少冷启动时间,可以使用以下方法:使用 Amazon Machine Image(AMI) 预配置操作系统和软件,减少初
AWS EC2 提供了多种实例类型,满足不同场景的计算需求。通用型(T 和 M 系列) 实例适用于 Web 服务器、小型数据库等轻量级应用;计算优化型(C 系列) 适用于高性能计算(HPC)、批处理、
AWS EC2 与 Amazon EMR(Elastic MapReduce)、Redshift、Athena 结合使用,可用于海量数据处理、ETL(提取、转换、加载)、数据挖掘等任务。EC2 计算优
AWS EC2 采用 Elastic Load Balancing(ELB) 负载均衡服务,帮助企业将流量分配到多个实例,提高应用的可靠性和可用性。ELB 提供三种负载均衡模式:应用型负载均衡(ALB