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,
通过AWS Wavelength,EC2实例可部署在5G网络边缘,支持超低延迟应用(如AR/VR)。例如,工业设备维护人员通过AR眼镜获取实时指导,数据无需传输至云端即可在本地处理。此外,Local
EC2与AWS Outposts结合,可将本地数据中心与云资源无缝对接。例如,制造企业可将敏感数据保留在本地Outposts,同时利用EC2处理云端分析任务。通过AWS Transit Gateway
EC2允许用户选择实例部署的AWS区域,满足数据主权法规(如欧盟GDPR)。通过KMS加密EBS卷,并配置密钥策略限制访问。例如,德国银行将客户数据存储在法兰克福区域,仅允许特定IAM角色解密敏感信息
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支持多可用区(AZ)部署,结合RDS跨AZ复制,实现数据库高可用。用户还可通过CloudEndure迁移工具将本地服务器复制到多个AWS区域,构建全球容灾体系。例如,金融机构将核心系统部署在us
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 P4d实例搭载NVIDIA A100 GPU,支持多节点并行计算,适用于流体力学模拟或基因测序。结合AWS ParallelCluster,用户可快速部署HPC集群,并利用Elastic Fa
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提供超过50种实例类型,覆盖通用计算(如M6i)、计算优化(如C7g)、内存密集(如R7iz)等场景。例如,配备NVIDIA A10G GPU的G5实例适用于机器学习推理,而Inf1实例则针对机