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
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亚马逊云服务器提供了强大的安全保障措施,涵盖数据加密、网络防火墙、身份和访问管理(IAM)、安全组、密钥管理等多个层面。AWS的身份和访问管理功能允许用户精细控制谁可以访问云资源,确保只有授权的
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
EC2可与Lambda结合使用:Lambda处理突发事件驱动任务(如图像缩略图生成),而EC2运行常驻服务(如Web服务器)。通过API Gateway和Step Functions编排,构建混合架构
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 P4d实例搭载NVIDIA A100 GPU,支持多节点并行计算,适用于流体力学模拟或基因测序。结合AWS ParallelCluster,用户可快速部署HPC集群,并利用Elastic Fa
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