AWS 在人工智能(AI)和机器学习(ML)领域处于行业领先地位,提供了一系列 AI/ML 服务,帮助企业快速构建智能应用,提升业务效率。
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 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)。
最受欢迎的数据库服务之一是 Amazon RDS(Relational Database Service),它支持 MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQL Server 和 Orac
AWS 提供的 Amazon EMR(Elastic MapReduce) 是一款全托管的大数据处理服务,支持 Apache Hadoop、Spark、Presto、Flink 等流行的大数据框架,企
AWS 的全球基础设施还具有高可用性和容灾能力。每个 AWS 区域由多个独立的可用区组成,即使某个数据中心发生故障,AWS 也能通过其他可用区无缝接管业务,确保服务不中断。这种架构设计大幅降低了企业因
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
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
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