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
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
EC2支持Windows、Linux(包括Amazon Linux 2023)及自定义AMI。用户可预装软件栈(如TensorFlow、Kubernetes)创建Golden Image,加速环境部署
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
EC2支持多种存储选项:EBS(弹性块存储)提供持久化块存储,适用于数据库;S3兼容的EF S共享文件系统支持多实例访问;而Instance Store则提供低延迟临时存储。例如,金融交易系统可结合E
用户可选择RDS托管数据库,或通过EC2自行部署(如MySQL on EBS)。RDS自动处理备份、补丁,而EC2提供更高定制化。例如,游戏公司使用EC2运行MongoDB分片集群,通过自定义脚本优化
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
EC2实例支持运行Amazon Linux 2023的容器镜像,该镜像内置安全补丁和最小权限配置。结合IAM Roles for Tasks,容器可安全访问其他AWS服务。例如,微服务架构中每个容器仅
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,