AWS EC2的一个重要特性是弹性伸缩(Elastic Scaling)。用户可以根据实时需求增加或减少实例数量,最大化资源利用率,避免过度投资或资源浪费。AWS还提供了按需计费(On-Demand)
AWS不仅仅是基础设施服务的提供者,它还在机器学习和大数据领域提供了丰富的服务。例如,Amazon SageMaker是一款全托管的机器学习开发平台,帮助数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型。A
AWS的虚拟私有云(VPC)让用户能够在云端创建自己的私有网络,定义IP地址范围、子网、路由表以及网络网关等,确保云资源的安全性和隔离性。此外,AWS的CloudFront是全球内容分发网络(CDN)
AWS的EC2实例有多种类型,满足不同的计算需求。常见的实例类型包括计算优化型(如C系列)、内存优化型(如R系列)、存储优化型(如I系列)和通用型(如T系列)。每种类型的实例都有不同的CPU、内存和存
AWS(Amazon Web Services)是亚马逊公司提供的全球领先的云计算平台,涵盖了从计算、存储到数据库、机器学习等几乎所有的云服务。作为云服务市场的领导者,AWS为全球企业提供了灵活、高效
AWS通过其全球范围内的数据中心提供高可用性与容错能力。EC2实例可以在多个可用区(Availability Zone)中部署,这意味着即使某个数据中心出现故障,用户的应用依然能够在其他区域继续运行,
AWS Identity and Access Management(IAM)是一项强大的身份和访问控制服务,允许企业为用户和应用程序分配精细化权限。IAM支持多因素认证(MFA)、角色(Roles)
Amazon Glue 是 AWS 提供的无服务器 ETL(提取、转换、加载)服务,能够自动发现、准备、清理和转换数据,适用于大数据分析和数据仓库。Glue 支持与 Amazon S3、RDS、Dyn
AWS Auto Scaling 允许用户基于流量负载动态调整EC2实例、ECS任务或DynamoDB吞吐能力,从而优化成本和性能。Auto Scaling 依赖于CloudWatch监控指标,如CP
Amazon SageMaker 是 AWS 提供的端到端机器学习平台,帮助开发者快速构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker 提供自动化数据处理、模型优化和无服务器推理,使 AI 开发更加高