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EC2 Fleet et Spot Fleet sont conçus pour être un moyen utile de lancer une flotte de dizaines, centaines ou milliers d' EC2 instances Amazon en une seule opération. Chaque instance d’une flotte est configurée soit par un modèle de lancement, soit par un ensemble de paramètres de lancement que vous configurez manuellement au moment du lancement.
Fonctionnalités et avantages
Les flottes offrent les fonctionnalités et avantages suivants, qui vous permettent de maximiser les économies et d'optimiser la disponibilité et les performances lorsque vous exécutez des applications sur plusieurs EC2 instances.
- Plusieurs types d’instances
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Une flotte peut lancer plusieurs types d’instances, ce qui lui permet de ne pas dépendre de la disponibilité d’un seul type d’instance. Cela permet d’augmenter la disponibilité globale des instances dans votre flotte.
- Répartition des instances dans les zones de disponibilité
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Une flotte d’instances tente automatiquement de répartir uniformément les instances sur plusieurs zones de disponibilité pour une haute disponibilité. Cela garantit la résilience en cas d’indisponibilité d’une zone de disponibilité.
- Options d’achat multiples
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Une flotte peut lancer plusieurs options d’achat (instances Spot et à la demande), ce qui permet d’optimiser les coûts grâce à l’utilisation d’instances Spot. Vous pouvez également profiter des remises sur les instances réservées et le Savings Plan en les utilisant conjointement avec les instances à la demande au sein de la flotte.
- Remplacement automatique des instances Spot
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Si votre flotte comprend des instances Spot, elle peut automatiquement demander une capacité Spot de remplacement si vos instances Spot sont interrompues. Grâce au rééquilibrage des capacités, une flotte peut également surveiller et remplacer de manière proactive vos instances Spot qui présentent un risque élevé d’interruption.
- Capacité de réserve à la demande
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Une flotte peut utiliser une réservation de réserve de capacité à la demande pour réserver de la capacité à la demande. Une flotte peut également comprendre des blocs de capacité pour ML, ce qui vous permet de réserver des instances GPU à une date ultérieure pour prendre en charge vos charges de travail de machine learning (ML) de courte durée.
