标签：探究AWS服务器类型：适用场景与性能对比 (aws服务器类型)

【导言】AWS（Amazon Web Services）是全球领先的云计算服务提供商，为用户提供了丰富的云服务器类型，涵盖了各种不同的应用场景。在使用AWS云服务器时，了解不同类型的服务器，可以更加精准地满足业务需求，提高效率和性能。本文将探究AWS服务器类型的适用场景与性能对比，以供读者参考。 一、基础概念 AWS云服务器是指在AWS云平台上租用的某一种规格的计算资源，即计算实例。AWS提供了多种不同规格的云服务器实例类型，包括ECS、EC2、EBS、Lambda等。其中，ECS是弹性容器服务，EC2是弹性云计算服务，EBS是弹性块存储服务，Lambda是无服务器计算服务。 二、适用场景分类 1.计算密集型 适用于需要大量CPU、内存等计算资源的应用程序，如高性能计算、科学计算等。推荐使用的AWS服务器类型有EC2 C5、C5n等。由于这类应用的计算需求很高，所以服务器的处理速度和性能很关键。 2.内存密集型 适用于需要大量内存空间来存储和处理数据的应用程序，如数据分析、数据挖掘等。推荐使用的AWS服务器类型有EC2 R5、X1、X1e等。这些服务器具有更大的内存和更多的CPU核心，以加速处理速度。 3.存储密集型 适用于需要大规模存储数据的应用程序，如大型数据库、数据仓库等。推荐使用的AWS服务器类型有EC2 I3、D2、H1等。这些服务器具有大容量的本地存储器，以及额外的存储选项（如EBS），能够支持高速存取和大规模存储数据。 4.网络密集型 适用于需要高吞吐量和低延迟的网络应用程序，如视频流媒体、在线游戏、视频会议等。推荐使用的AWS服务器类型有EC2 F1、M5等。这些服务器提供了更强大的网络性能和更好的网络连接，以支持实时多媒体传输等应用。 三、性能对比 在AWS云服务器的不同类型之间进行性能对比，可以根据以下要素进行比较： 1.CPU性能 2.内存性能 3.存储性能 4.网络性能 5.价格 以下是对AWS服务器类型的性能对比的简要介绍： 1.计算型（C5、C5n、M5）、内存型（R5、X1e）、存储型（I3、D2、H1） 这些AWS服务器类型的处理能力、网络连接速度、存储硬件都非常优秀，适用于处理大量数据、解析复杂算法、给予高速存储数据等场景，价格相对较高。 2.通用型（M4） 这种服务器类型的处理能力和网络连接速度较为平均，适用于多用途、中等负载情况下使用，价格也较为平均。 3.加强型（C4，R4） 这些AWS服务器类型与M4类型相当，但处理速度和内存性能相对要快一些，适用于多用途、中重负载情况和计算密集型应用程序，价格较为高昂。 四、如何选择合适的AWS服务器类型 1.首先考虑应用程序的特点和需要的资源类型，根据不同类型的应用程序选择AWS服务器类型。 2.考虑应用程序的负载情况，选择适合的AWS服务器类型以满足应用程序的特殊负载要求。 3.考虑成本与可扩展性，并综合权衡选择合适的AWS服务器类型。 在AWS的官方网站，可以根据应用程序的负载情况选择适合的服务器类型，并且该平台也提供了在线计算工具，可以帮助用户根据特定的负载情况和预算选择适合的服务器类型。 五、 AWS云服务器是AWS云计算平台的核心服务，涵盖了许多不同类型的计算实例，以支持各种不同的应用程序需求。本文介绍了不同类型的AWS服务器的适用场景与性能对比，并给出了如何选择合适的服务器类型的建议。选择适合的AWS云服务器类型将能够提供更好的性能和更高的效率，从而满足不同应用程序的需求。 相关问题拓展阅读： 如何管理aws云服务器 aws跟mcafee的区别 如何在AWS上部署千万用户级别服务 如何管理aws云服务器 管理可以由两个方面构成 之一个是通过AWS控制台的配置，来设置服务器的伸缩，监控等等烂历漏。 EC2的饥烂使用 第二个是使用PuTTY直烂滚接连接EC2，进行管理。 教程： 使用PuTTY连接EC2 希望可以帮到你。 1,AWS——Amazon Web Services（亚马逊网络服务） Amazon Web Services 是一组服务，它们允许通过程序访问 Amazon 的计算基础设施。 Amazon 多年来一直在构建和调整这个健壮的计算平台，现在任何能够访问 Internet 的人都可以使用它。 Amazon 提供几个基碰世 Web 服务，但是本系列只关注满足大多数系统的核心需求的基本服务：存储、计算、消息传递和数据集。 2,AWS=Advanced Wireless Services 高级无线服务， 也被称作为AWS-1,是一种无线搏肢通信技术，用于手机的数据服务，视频以及短信息服务。 AWS-1在美国用于取代多通道多点分布服务（ Multipoint Multichannel Distribution Service )。 3,Aws= Asp Web Server 是一款基于netbox开发的asp web服务器，其个小功能强大，基本吵敏上能够取代IIS成为广大Asp程序员和网站开发者的利器 aws跟mcafee的区别 AWS是云服务器McAfee 是一个集中式可扩展的平台就是AWS上的软件平台 如何在AWS上部署千万用户级别服务 AWS服务概述 高扩展性应用建设并非把应用直接迁移到云平台上就能轻易实现，相反我们需要根据云平台的特性进行专门的设计，这包括选择合适的云服务类型并进行良好的应用架构设计。对于希望基于AWS构建千万级用户应用的开发者而言，不仅需要对区域（Region）、可用区（AZ）和边缘站点等基础设施的分布有所了解，更需要了解不同的AWS服务各自的特点和更佳实践。 AWS的服务可大致按照其所处层面分为三类，从下到上依次是基础服务层、应用服务层、部署和管理层。基础服务层也有两层，下层是计算（EC2、WorkSpaces）、存储（S3、EBS、Glacier、Storage Gateway）、网络（VPC、Direct Connect、ELB、Route53），上层是数据库（RDS、Dynamo、ElastiCache、RedShift）、数据分析（EMR、Data Pipeline、Kinesis）、内容分发（CloudFront）。应用服务层主要是把邮件服务、消息队列服务等通唤猛用的功能单独抽离出来。部署和管理层则有用于监控的CloudWatch，用于部署运维工作的BeanStalk、OpsWorks、CloudFormation和CloudTrail等，以及IAM、Federation等身份管理服务。 单机到多实例 传统的单机服务，到AWS上面就是跑在一个EC2实例上，这个实例上跟以前的服务器一样上面安装所有的Web应用、数据库等，搭配一个EIP，外部用Route53做DNS。遇到瓶颈后，简单的扩展就是将小的实例换成大的实例，比如all换成2xlarge、8xlarge，服务结构不变，可以快速实现，但是最终都会遇到极限。 到了这一步，就要从单实例服务变成多实例。这一步骤涉及到Web实例和数据库实例的拆分，数据库可以开始考虑选择SQL或者NoSQL。SQL大家比较熟悉，优点很明显，缺点主要在规模变大之后呈现，不过一般对于百万级用户量内的应用，SQL是能够满足需求的；但如果数据量增长速度很快，数据是非结构化或者半结构化的，应用要求的延时低、写入的速度要求快，那考虑NoSQL会更合适一些。 几百个用户的情况，一个RDS实例+一个Web实例即可满足需求，前端直接用一个EIP，即单机的情况；用户上千的情况，建议启动两个RDS实例+Web实例并将实例部署在不同的可用区，前端用ELB做负载均衡。 对于百万级以下用户的规模，每一个可用区内会有多个Web实例迟链纯和RDS实例组成的集群，其中Active RDS实例和Standby RDS实例要放在不同的可用区，其他RDS实例均为只读。 到了这个规模之后，再要往上扩展到百万级，就需要改变部分工作负载的设计方式了。 改变部分工作负载的设计方式 之一步可以引入S3和CloudFront。把静态内容从Web实例中迁移到S3上，适合的文件类型包括静态数据（CSS、、图片、视频）、日志、备份等。S3具备11个9的持久性，本身是海量存储，可以支撑大量的并发访问，而且成本很低。CDN方面，CloudFront以Web Service接口的方式提供服务，支持动态和静态内容、流式视频，支持根域，支持客户化SSL证书。 第二步可以引入ElastiCache和DynamoDB。ElastiCache是托管的Memcached和Redis服务，API是一样的，两者都是非常快的缓存服务（毫秒级别），区别在于Memcached使用一个AZ，Redis可以跨AZ复制。DynamoDB是NoSQL服务，后台存储基于SSD，平均延时在毫秒级别。 这时候我们可以开始考虑弹性的问题，即应用的自动扩展。弹性的实现有四个前提： 完善的、基于指标的监控体系 自动化构建 自动化部署 集中化日志管理 在AWS上实现自动构建部署，可以选择Beanstalk、OpsWorks或CloudFormation，也可以完全自己写脚本配合定制AMI来实现。Elastic Beanstalk是全自动化的，基于容器实现，适合常规的Web应用；OpsWorks是半自动化的，适合较为复杂的应用开发流程，可以对资源配给、配置管理、应用部署、软件升级、码咐监控、身份控制进行定制化；CloudFormation是基于模板的管理模式，可定制的范围更大。 如果以上都做到，那么一个百万级用户量的应用基本上可以比较好的管理起来。进一步到千万级用户量的规模，我们需要更多的引入面向服务的架构设计，即SOA。 SOA、SOA、SOA SOA在04、05年讲得比较多，到现在基本上已经是大家都认可的做法，非常适合大规模应用的场景，其核心在于松耦合。 比如消息队列服务SQS，加在模块A和模块B之间，这样即使模块A宕掉了，模块B也仍然可以正常运行一段时间。美国大选网站就是采用了这样的思路，在SQL实例压力大的时候把实例关掉，换上一个更大的实例，因为前面有SQS顶着才可以这样做。 而AWS上的通知服务（SNS）、邮件服务（SES），也建议大家多多采用，而不要自己搭建Web实例来做，因为此类服务在处理海量请求方面的能力要远远超过一般的实现。 千万级规模对数据库的性能挑战是很大的，对于SQL，联邦（federation）、分片（sharding）都是常用的方法，将“热”表、快速写数据迁移到NoSQL也是一种思路。应用的性能挑战方面，重点则在于即时获得反馈（完善实时的监控+报警），以及持续的调优各个模块。...