AWS 还提供了 自动扩展(Auto Scaling) 机制,能够根据流量负载的变化动态调整服务器数量。例如,一个在线教育平台在日常期间访问量可能较低,但在课程直播期间流量会激增。如果使用传统物理服务
对于 NoSQL 数据库,AWS 提供了 Amazon DynamoDB,它是一种完全托管的 键值存储数据库,能够支持高吞吐量和低延迟的数据访问,非常适用于电商、游戏、IoT 设备数据存储等场景。Dy
AWS 还提供 AWS Glue,这是一款无服务器的数据集成服务,可以自动发现、转换、清洗数据,并将数据流转到不同的数据存储或分析系统。例如,一家零售企业可以使用 Glue 自动从 POS 终端、线上
AWS 还支持 无服务器计算(Serverless),如 AWS Lambda,使开发人员无需管理底层服务器,即可运行代码,按实际使用的计算时间计费。这种模式特别适用于事件驱动型应用,如 IoT 设备
对于需要高性能数据仓库的企业,AWS 提供 Amazon Redshift,它采用列式存储技术,支持并行查询,能够在几秒钟内处理 PB 级数据,并且提供 机器学习优化查询 功能,使分析性能提升 10
对于企业需要 AI 赋能的具体应用,AWS 还提供了一系列 预训练 AI 服务,例如:Amazon Rekognition:强大的图像和视频分析服务,可识别人脸、物体、文本等,广泛用于安防、内容审核、
AWS 还具备 身份和访问管理(IAM) 机制,企业可以基于最小权限原则(Least Privilege)分配员工权限,确保不同用户只能访问其职责范围内的资源。这种细粒度的访问控制能够有效防止内部数据
以 AWS 的 EC2(Elastic Compute Cloud) 为例,它允许用户在几分钟内快速启动和管理云服务器,并提供按需付费、预留实例、竞价实例等多种计费模式,满足不同业务场景的需求。例如,
AWS 提供了多种计算实例,从适用于一般工作负载的通用型实例(如 T 系列、M 系列),到专为高性能计算优化的 C 系列,再到适用于 AI 训练和大数据分析的 GPU 实例(如 P 系列、G 系列)。
AWS 还提供 Amazon Redshift,这是一个高性能的数据仓库,专为大规模数据分析优化,能够支持 PB 级数据存储,并结合 机器学习优化查询性能。许多企业利用 Redshift 进行商业智能