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内置安全组(虚拟防火墙)和IAM角色控制访问权限,支持加密EBS卷及传输中数据。此外,AWS Nitro系统通过专用硬件隔离虚拟化层,减少攻击面。合规方面,EC2符合HIPAA、GDPR等标准,
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,
用户可通过预留实例(RI)承诺1-3年使用期,换取最高70%折扣;或选择可转换RI灵活调整实例类型。Spot实例适用于容错任务(如批量数据处理),价格较按需实例低90%。例如,基因组学研究机构使用Sp
EC2与Amazon ECS/EKS深度集成,支持Docker容器的大规模运行。用户可选择EC2实例作为容器宿主节点,通过Auto Scaling动态调整集群规模。例如,使用Graviton2处理器的
Systems Manager Patch Manager可自动为EC2实例安装操作系统及软件补丁,支持合规性报告生成。用户可定义维护窗口,避免业务高峰期中断。例如,医疗信息系统每月自动更新安全补丁,
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
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
EC2实例支持运行Amazon Linux 2023的容器镜像,该镜像内置安全补丁和最小权限配置。结合IAM Roles for Tasks,容器可安全访问其他AWS服务。例如,微服务架构中每个容器仅
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