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
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。
基础架构
AWS分布在全球12个区域里
每个区域对应着一个地理位置，里面含有多个Availability
Zones(可用区)。这些区域设置在北美，南美，欧洲，中东，非洲，亚太区。
每个AZ实质上是单个数据中心，尽管它们可由多个数据中心构建。
每个AZ有着独立的供电系统和互联网连接。
不宴耐铅同AZ之间以低延迟网络进行连接，这种快速网络可消除物理位置带来的速度影响。
每个区域含有至少两个AZ，共计32个AZs。
借助AZ可创建高可用性的程序架构。
AWS在全球还分布有53个偏远区域(Edge locations)
偏远区域的使用对象是CloudFront，这是Amazon的内容分发网络(CDN)和DNS服务器。
偏远区域的存在使得全球用户都可以享用低延迟网络而不论他们身在何处。建立区块服务(Block Services)
Amazon透过AWS创建了大量高可用和高容错的服务，具体的服务清单可点击这里查看。
缴纳一定的费用，你就可以在个人的应用中使用这些服务而不必为高可用性而忧心。
部分服务位于一个AZ中：CloudFront, Route 53, S3, DynamoDB, Elastic Load
Balancing, EFS, Lambda, SQS, SNS, SES, SWF。
即使是使用单个AZ的服务，其高可用架构也是足够强大的。
1个用户
在这个时候，开发者=用户。你的架构看起来是这样的：
运行单个实例，如t2.micro。你可以为你的服务器选择不同的CPU，内存，存储设备和网络环境。
该服务器承载了全部web任务，如：web应用，数据库，管理器等。
使用AmazonRoute 53进行DNS管理。
为该实例附加一个Elastic IP地址。
那么随着用户数的增加，我们需要如何进行升级改造，直至能为千万用户提供优质的服务呢？强调文字
优化策略
采用多主机模式
尝试使用Amazon数据库服务，如Amazon RDS(关系数据库)，Amazon DynamoDB(NoSQL数据库)，Amazon Redshift。
逐步从SQL数据库转为NoSQL数据库，特别是数据量超过5TB，你的应用对低延迟晌好敏感的时候。
使用Elastic Load Balancer(弹性负载均衡器)，它可以对主机进行健康检测以确保网络的通畅，同时可以帮助实现网络的扩展。
垂直升级
需要更强的实例类型，例如c4.8xlarge或者m3.2xlarge。
停止使用当前的服务器，换用功能更强大的机器，如：244GB RAM，40核CPU。
某些Amazon服务亩物提供了Provisined IOPS选项以便用户自行配置变更，这样一来用户可以使用类似DynamoDB的扩展服务。
类似上面的做法就叫做垂直升级。但其有个缺点，就是一旦机器出错，你的网站也会停止运作了。所以要尽量避免单个实例的做法。
自动扩展
如果你一直在为峰值负载而努力，如黑色星期五，那么其实是在浪费金钱。更好的解决方案
列表内容
是按需分配，这就是Auto Scaling(自动扩展)，在计算机群组中实现自动化的大小变更。
你可以为你的容量池定义更大值和最小值。
CloudWatch是一个管理服务，已内置到所有的Amazon应用中。
CloudWatch事件会触发扩展。
触发事件可以是CPU占用率，时间延迟，网速等等。
你也可以向CloudWatch导入自定义基线，按照你的意愿来触发扩展。
架构分解
使用SOA/微服务，使你的服务层组件化。
这样做的好处是单独的服务可以独立地进行扩展，从而大大增加了灵活性和可用性。
SOA是Amazon提供的重要架构组件。
避免重复劳动
把精力投入到能使你的业务与众不同的事情上。
Amazon提供了很多高容错的服务。例如，排队(SQS服务)，邮件，转码，搜索，数据库，监控等等。所以类似的服务都不必再次编写了。
用户数>千万+
当用户达到千万级别的时候，你考虑的策略应该是这样的：
多AZs模式
在不同层之间执行ELB(弹性负载平衡)。除了web层，在应用层，数据层等层里也需要进行ELB。
能够自动扩展
使用面向服务的架构
缓存架构内和外的数据
使用Amazon S3和CloudFront。S3用于存储静态数据，如js，CSS，图像等，具有足够的扩展性。CloudFront可对数据进行缓存。
使用Amazon SES来进行邮件发送。
使用CloudWatch进行监控。
对数据写入执行如下的策略：
联结 – 根据功能划分不同的数据库。
分表 – 把一个数据集分解到多个主机上。
把部分功能放到其他类型的数据库上（NoSQL,graph等）。
不断优化你的应用和整个架构堆栈，针对瓶颈进行分析并找出解决方法。
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