除了计算能力,AWS还提供了一系列存储服务。最常用的是Amazon S3(Simple Storage Service)和EBS(Elastic Block Store)。S3是一种对象存储服务,适合
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 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提供了一套强大的监控和管理工具,帮助用户实时了解云资源的运行状况。CloudWatch可以监控AWS资源和应用程序的日志、性能数据和指标,提供报警和自动化响应功能;AWS Config则可以跟踪
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
EBS 快照功能为数据备份和恢复提供了便捷且高效的手段。用户可以轻松创建 EBS 卷的时间点备份,这些快照被存储在 Amazon S3 中,既利用了 S3 的高持久性存储优势,又方便用户进行管理和使用
再看 Amazon EBS 与 Glacier 的对比,EBS 主要服务于运行在 EC2 实例上的应用程序,为其提供高性能的本地块存储支持,以满足应用对数据读写性能的高要求。而 Glacier 则是为
EBS 卷在数据的持久性和可靠性方面表现卓越。卷上的数据独立于 EC2 实例的生命周期存在,这意味着即使 EC2 实例出现故障或被终止,存储在 EBS 卷上的数据依然能够完整保留。这种数据的持久性对于
Amazon Elastic Block Store(EBS)作为与 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)紧密配合的高性能块存储服务,在云服务器存储体系中占据着重要地位。