AWS(Amazon Web Services)是亚马逊公司提供的全球领先的云计算平台,涵盖了从计算、存储到数据库、机器学习等几乎所有的云服务。作为云服务市场的领导者,AWS为全球企业提供了灵活、高效
AWS的虚拟私有云(VPC)让用户能够在云端创建自己的私有网络,定义IP地址范围、子网、路由表以及网络网关等,确保云资源的安全性和隔离性。此外,AWS的CloudFront是全球内容分发网络(CDN)
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 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)
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
C6g/C7g实例结合Graviton处理器与ENA网络,提供高性价比的网络密集型计算。适用于广告服务器、实时竞价系统。例如,广告技术公司使用C7g实例处理每秒50万次广告请求,成本较x86实例降低4
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AWS Outposts结合,可将本地数据中心与云资源无缝对接。例如,制造企业可将敏感数据保留在本地Outposts,同时利用EC2处理云端分析任务。通过AWS Transit Gateway