通过ELB(弹性负载均衡)分发流量至多个EC2实例,结合Auto Scaling实现动态扩缩容。用户应将会话数据存储在ElastiCache或RDS,而非实例本地存储,确保无状态性。例如,新闻网站在突
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
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
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,
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与SageMaker集成,用户可直接从EC2实例访问训练数据(存储在S3),并通过P4d实例加速模型训练。推理阶段可使用Inference Recommender自动选择最优实例类型。例如,零售
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,
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
AWS Cost Explorer可分析EC2支出,按实例类型、区域或标签细分。用户可设置预算警报,或利用Compute Optimizer推荐更经济的实例类型。例如,初创公司通过Cost Explo
EC2可与Lambda结合使用:Lambda处理突发事件驱动任务(如图像缩略图生成),而EC2运行常驻服务(如Web服务器)。通过API Gateway和Step Functions编排,构建混合架构