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。
对于需要高性能数据仓库的企业,AWS 提供 Amazon Redshift,它采用列式存储技术,支持并行查询,能够在几秒钟内处理 PB 级数据,并且提供 机器学习优化查询 功能,使分析性能提升 10
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 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)。
AWS 的大数据分析工具帮助企业摆脱传统 IT 基础架构的限制,实现高效、低成本的大数据处理,助力企业做出更快、更精准的商业决策。
网络安全方面,AWS 提供 Amazon VPC(虚拟私有云),企业可以在 AWS 上创建完全隔离的网络环境,并通过 安全组(Security Groups) 和 网络访问控制列表(NACLs) 进行
此外,AWS 还提供 Amazon Athena,这是一款基于 SQL 查询 S3 存储数据 的无服务器分析工具,企业无需搭建和管理数据库,即可直接对存储在 S3 的数据进行查询和分析,适用于日志分析
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
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 还提供 AWS Glue,这是一款无服务器的数据集成服务,可以自动发现、转换、清洗数据,并将数据流转到不同的数据存储或分析系统。例如,一家零售企业可以使用 Glue 自动从 POS 终端、线上