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)
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
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
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
通过计算优化型实例,EC2可用于复杂的科学模拟、机器学习模型训练和大规模数据分析。
S3符合多项国际安全标准(如ISO 27001、HIPAA、GDPR),为用户提供高水平的数据安全保障,尤其适合金融、医疗和政府行业的应用场景。
通过结合EBS(Elastic Block Store)或S3,EC2提供了持久化数据存储选项。EBS可用作实例的主存储,而S3则适合存储大规模数据。
S3以对象存储的形式组织数据,数据被称为“对象”,每个对象包含文件数据、元数据和唯一标识符。所有对象存储在“存储桶”中,用户可以将其视为一个逻辑分区,用于分类和管理数据。