Amazon Elastic Inference与EC2实例的协同工作模式：构建高效的机器学习推理架构
EC2采用按需计费模式，用户仅为实际使用的计算资源付费。这种模式降低了初始投资成本，非常适合中小企业和短期项目。...
揭秘Amazon Elastic Inference工作原理：实现机器学习模型推理的资源弹性扩展
AWS提供了多种定价选项，包括按需、预留和Spot实例，用户可以根据预算和需求选择最适合的模式。...
揭秘Amazon Elastic Inference工作原理：实现机器学习模型推理的资源弹性扩展
结合Elastic Load Balancing，EC2实例可以实现流量分发，提高应用的可用性和容错性，避免单点故障。...
Amazon Elastic Inference与容器技术的融合应用：构建灵活的推理服务架构
EC2可以与AWS的其他服务无缝集成，如RDS、S3和CloudWatch。这种集成能力让用户可以构建复杂且高效的云应用。...
S3支持事件通知功能，用户可以将存储事件（如对象创建或删除）与其他AWS服务（如Lambda、SNS或SQS）集成，实现自动化工作流和事件驱动的应用开发。
通过S3与AWS IoT服务集成，用户可以将物联网设备生成的数据直接存储在S3中，支持实时分析和数据归档。
S3支持对象锁定功能，用户可以通过WORM（写一次、读多次）模式防止对象被修改或删除，满足金融、医疗等行业的合规性要求。
用户可以通过控制台或API轻松启动、停止、重启或终止EC2实例，实现灵活的资源管理。
S3采用按需付费模式，用户仅为实际使用的存储和传输量付费。此外，通过分析工具（如AWS Cost Explorer），可以随时监控和优化存储成本。
S3可以与AWS的大数据工具（如Amazon Athena、EMR和Glue）无缝集成，直接在存储中的数据上运行查询和分析，无需将数据移动到其他平台。
对于需要图形处理能力的任务（如深度学习和视频渲染），EC2提供了GPU加速实例，如P3和G4系列，满足高性能计算需求。
S3的生命周期规则帮助用户自动化存储管理。例如，将较旧的对象迁移到较低成本的存储类别，或者在指定时间后删除不需要的数据，从而优化存储费用。
通过Auto Scaling功能，EC2实例可以根据流量动态扩展或缩减，确保应用程序在高负载时保持性能，同时在低负载时节约成本。
Amazon EC2支持多种实例类型，包括通用型、计算优化型、内存优化型、存储优化型和加速计算型。这种多样性让用户可以根据具体的工作负载选择最适合的实例类型。