通过Auto Scaling功能,EC2实例可以根据流量动态扩展或缩减,确保应用程序在高负载时保持性能,同时在低负载时节约成本。
S3可以与AWS的大数据工具(如Amazon Athena、EMR和Glue)无缝集成,直接在存储中的数据上运行查询和分析,无需将数据移动到其他平台。
结合Elastic Load Balancing,EC2实例可以实现流量分发,提高应用的可用性和容错性,避免单点故障。
S3以对象存储的形式组织数据,数据被称为“对象”,每个对象包含文件数据、元数据和唯一标识符。所有对象存储在“存储桶”中,用户可以将其视为一个逻辑分区,用于分类和管理数据。
Spot实例利用了AWS的闲置计算资源,价格相比按需实例更低。用户可以用它来运行灵活性较高的任务,如大规模数据分析或批处理任务。
用户可以创建自定义的Amazon Machine Image(AMI),用于快速部署配置相同的实例。这种方法极大地提升了运维效率。
通过计算优化型实例,EC2可用于复杂的科学模拟、机器学习模型训练和大规模数据分析。
Amazon EC2允许用户分配弹性IP地址,使实例即使在重启后也能保持固定的IP,方便应用程序的稳定访问。
Amazon EC2支持多种实例类型,包括通用型、计算优化型、内存优化型、存储优化型和加速计算型。这种多样性让用户可以根据具体的工作负载选择最适合的实例类型。
通过结合EBS(Elastic Block Store)或S3,EC2提供了持久化数据存储选项。EBS可用作实例的主存储,而S3则适合存储大规模数据。