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EC2 Fleet 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.
Themen
Features und Vorteile
Flotten bieten die folgenden Funktionen und Vorteile, sodass Sie bei der Ausführung von Anwendungen auf mehreren EC2 Instances maximale Kosteneinsparungen erzielen und Verfügbarkeit und Leistung optimieren können.
- Mehrere Instance-Typen
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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
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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.
- Vielfältige Kaufoptionen
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Eine Flotte kann mehrere Kaufoptionen (Spot- und On-Demand-Instances) starten, so dass 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
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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 überwachen und proaktiv ersetzen, die einem erhöhten Risiko einer Unterbrechung ausgesetzt sind.
- On-Demand-Kapazität reservieren
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Eine Flotte kann eine On-Demand-Kapazitätsreservierung verwenden, um On-Demand-Kapazität zu reservieren. Eine Flotte kann auch Kapazitätsblöcke für ML enthalten, die es Ihnen ermöglichen, GPU-Instances für einen späteren Zeitpunkt zu reservieren, um Ihre kurzzeitigen ML-Workloads (Machine Learning) zu unterstützen.
