以下是8种可用于AWS的计算系统选项
一种适用于AWS的计算系统。
为了满足广泛的计算需求,Amazon Web Services(AWS)提供了多样化的计算服务。这些服务具有不同的架构和运营模式,各自有其独特的优点。本篇文章将对AWS代表性的计算服务EC2、Lambda、ECS、EKS、Fargate、Dedicated Hosts、Outposts的区别和特点进行解释。
弹性计算云(EC2)
柔软的虚拟机
EC2是AWS上提供虚拟服务器(实例)的服务。
特征
カスタマイズ性: CPU、メモリ、ストレージなどのリソースを柔軟に選択できます。
オペレーティングシステムの選択: Windows、Linuxなど、多様なOSを選択可能です。
スケーラビリティ: オートスケーリングにより、需要に応じて自動的にスケールアウト・インします。
利用剧本
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- Webサーバーやデータベースなど、汎用的なサーバーが必要な場合。
- 完全な管理権限が必要な場合。
Lambda 贝塔
无服务器计算
Lambda是一项无服务器计算服务,可以在不考虑服务器管理的情况下运行代码。
特征
サーバーレス: サーバーのプロビジョニングや管理が不要です。
イベント駆動: S3、DynamoDB、SNSなどのAWSサービスからのイベントに基づいて自動的にコードを実行します。
スケーラビリティ: 高いスケーラビリティと可用性を提供します。
利用情景
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- イベントに応答するバックエンド処理やデータ処理タスク。
- サーバー管理のオーバーヘッドを避けたい場合。
弹性容器服务(Elastic Container Service)
容器编排
ECS是一个用于编排Docker容器的托管服务。
特点
コンテナ管理: Dockerコンテナのデプロイメント、スケーリング、ロードバランシングを容易にします。
タスク定義: コンテナの設定やリソース利用をタスク定義ファイルで指定します。
統合性: AWSの他のサービスとの統合が容易です。
使用场景
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- コンテナ化されたアプリケーションの管理と運用。
- マイクロサービスアーキテクチャの採用。
弹性Kubernetes服务 (Elastic Kubernetes Service)
Kubernetes托管服务
EKS提供了Kubernetes的托管执行环境,这是一个受欢迎的容器编排工具。
特征
Kubernetesスタンダード: Kubernetesの標準APIとの互換性があります。
スケーラビリティ: Kubernetesのポッドオ
可以使用自动缩放功能。
セキュリティ: AWSのセキュリティとアイデンティティサービスと統合されています。
利用情节
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- Kubernetesベースのアプリケーションのデプロイメントとスケーリング。
- 大規模なマイクロサービスアーキテクチャの運用。
发工人 – Fargate
无服务器容器执行环境
Fargate是一项能够无需担心服务器配置即可运行容器的服务。
特征
インフラストラクチャの抽象化: サーバーの管理やクラスタの設定が不要です。
容易なスケーリング: 要求に応じてコンテナの数を自動的に調整します。
使いやすさ: コンテナの仕様を指定するだけで実行できます。
利用剧情
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- サーバーレスの利便性を求めるコンテナ化アプリケーション。
- インフラストラクチャの管理コストを削減したい場合。
亚马逊云计算(AWS)专用主机
AWS Dedicated Hosts是亚马逊网络服务(Amazon Web Services,简称AWS)提供的专用主机托管服务。通过使用此服务,用户可以在AWS云中独占使用物理服务器。Dedicated Hosts非常适用于具有特定许可要求或需要符合严格合规标准的应用程序。此外,由于能够在同一物理服务器上运行多个实例,因此还提供了具有成本效益的解决方案。用户可以对专用主机进行配置、管理和监控,以实现安全性和性能的提升。Dedicated Hosts还适用于将现有的基于服务器的软件许可证带入云环境中的情况。
亚马逊 AWS Outposts
AWS Outposts是一个服务,可以将亚马逊网络服务 (AWS) 的云基础设施和服务带入用户的本地环境。这样一来,用户就可以在本地数据中心使用AWS的计算、存储和数据库服务。Outposts与AWS云完全兼容,并提供一致的混合云体验。这样一来,用户可以满足在本地运行应用程序和处理本地数据的需求,同时享受AWS云基于管理、安全性和可扩展性方面的优势。Outposts对于对延迟非常重要的应用程序和对数据存储要求严格的场景尤其有用。
总结
AWS提供了各种服务来满足不同的计算需求,从EC2到无服务器的Lambda,容器编排的ECS和EKS,甚至到Fargate。选择这些服务应该基于应用程序类型,架构和管理易用性等因素。每个服务都可能在特定场景中是最佳选择,但考虑项目的目标和要求,选择合适的计算资源是非常重要的。