EC2Flotte und Spot-Flotte - Amazon Elastic Compute Cloud

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EC2Flotte und Spot-Flotte

EC2Fleet und Spot Fleet sind als nützliche Methode konzipiert, um eine Flotte von Dutzenden, Hunderten oder Tausenden von EC2 Amazon-Instances in einem einzigen Vorgang zu starten. Jede Instance in einer Flotte wird entweder durch eine Startvorlage oder durch eine Reihe von Startparametern konfiguriert, die Sie beim Start manuell konfigurieren.

Features und Vorteile

Flotten bieten die folgenden Funktionen und Vorteile, sodass Sie maximale Kosteneinsparungen erzielen und Verfügbarkeit und Leistung optimieren können, wenn Sie Anwendungen auf mehreren EC2 Instanzen ausführen.

Mehrere Instance-Typen

Eine Flotte kann mehrere Instance-Typen starten, wodurch sichergestellt wird, dass sie nicht von der Verfügbarkeit eines einzelnen Instance-Typs abhängig ist. Dies erhöht die Gesamtverfügbarkeit der Instances in Ihrer Flotte.

Aufteilen von Instances in mehrere Availability Zones

Eine Flotte versucht automatisch, Instances gleichmäßig auf mehrere Availability Zones zu verteilen, um eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Dies bietet Ausfallsicherheit für den Fall, dass eine Availability Zone nicht verfügbar ist.

Mehrere Kaufoptionen

Eine Flotte kann mehrere Kaufoptionen (Spot- und On-Demand-Instances) anbieten, sodass Sie die Kosten durch die Nutzung von Spot-Instances optimieren können. Sie können auch Rabatte für Reserved Instances und Savings Plan nutzen, indem Sie sie in Verbindung mit On-Demand-Instances in der Flotte verwenden.

Automatischer Ersatz von Spot Instances

Wenn Ihre Flotte Spot-Instances umfasst, kann sie automatisch Ersatz-Spot-Kapazität anfordern, falls Ihre Spot-Instances unterbrochen werden. Durch den Kapazitätsausgleich kann eine Flotte auch Ihre Spot-Instances, bei denen ein erhöhtes Ausfallrisiko besteht, überwachen und proaktiv ersetzen.

Reservieren Sie Kapazitäten auf Abruf

Eine Flotte kann eine On-Demand-Kapazitätsreservierung verwenden, um On-Demand-Kapazität zu reservieren. Eine Flotte kann auch Kapazitätsblöcke für ML enthalten, sodass Sie GPU Instances zu einem future Zeitpunkt reservieren können, um Ihre kurzfristigen Machine-Learning-Workloads (ML) zu unterstützen.