AWS EC2 是全球市场份额最大的云服务器,与 Microsoft Azure VM 和 Google Cloud Compute Engine(GCE) 形成竞争关系。相比 Azure 和 GCE
AWS EC2 提供多种安全策略,企业可以通过以下方法加强安全性:使用 IAM 角色 限制访问权限,避免未授权用户访问关键资源。启用 VPC 安全组和 ACL,控制入站和出站流量。使用 AWS KMS
AWS EC2 提供了多种实例类型,满足不同场景的计算需求。通用型(T 和 M 系列) 实例适用于 Web 服务器、小型数据库等轻量级应用;计算优化型(C 系列) 适用于高性能计算(HPC)、批处理、
AWS EC2 提供 GPU 加速实例(G5、P4),专为 AI 和机器学习任务优化。这些实例支持 NVIDIA A100、Tesla V100 GPU,能够高效运行深度学习、图像处理、语音识别等应用
AWS EC2 与 Amazon EMR(Elastic MapReduce)、Redshift、Athena 结合使用,可用于海量数据处理、ETL(提取、转换、加载)、数据挖掘等任务。EC2 计算优
AWS EC2 采用 Elastic Load Balancing(ELB) 负载均衡服务,帮助企业将流量分配到多个实例,提高应用的可靠性和可用性。ELB 提供三种负载均衡模式:应用型负载均衡(ALB
虽然 AWS EC2 提供强大功能,但不合理的使用可能会导致高昂成本。因此,优化 EC2 成本是企业关注的重点。首先,用户可以使用 预留实例(RI) 或 节省计划(Savings Plans) 预付一
AWS 持续优化 EC2 实例,未来将推出更高性能的 Graviton 处理器、支持更多 AI 计算的 GPU 实例,并提升自动扩展和安全防护能力。此外,AWS 还在探索 量子计算、边缘计算 等新领域
结合 Lambda 进行请求缓存,减少数据库查询负担。利用 Auto Scaling 预设最小实例数,避免完全冷启动。通过这些优化,企业可以减少应用启动时间,提高用户体验。
AWS EC2 提供 自动扩展(Auto Scaling) 功能,帮助企业在业务需求波动时自动调整计算资源,以确保高可用性和成本优化。Auto Scaling 允许用户设置 最小实例数、最大实例数和期