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通过其全球范围内的数据中心提供高可用性与容错能力。EC2实例可以在多个可用区(Availability Zone)中部署,这意味着即使某个数据中心出现故障,用户的应用依然能够在其他区域继续运行,
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)
AWS为企业提供了多种迁移工具,帮助它们将本地数据中心的应用程序和数据迁移到云端。AWS的迁移服务包括AWS Migration Hub、Server Migration Service(SMS)和D
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
大数据分析和科学计算:AWS提供了高性能计算实例和大数据分析工具,如Amazon EMR和Athena,能够处理大规模数据集,适用于数据分析、科学计算和机器学习等高要求的工作负载。
合作伙伴生态系统:AWS拥有庞大的合作伙伴生态系统,包括技术合作伙伴、解决方案提供商、咨询公司等。这些合作伙伴提供了丰富的解决方案和服务,帮助用户更好地利用AWS平台。
个人项目和技术实践:亚马逊云科技Marketplace和社区提供的预配置镜像文件,方便用户快速搭建学习环境,进行技术实践。这使得AWS成为个人项目和技术实践者的首选平台。
身份与访问管理服务(IAM):IAM允许用户创建和管理AWS账户中的用户和角色,并控制他们对AWS资源的访问权限。这有助于确保只有授权用户才能访问敏感数据和资源。