Frota do EC2 e frota spot - Amazon Elastic Compute Cloud
Atributos e benefícios

Frota do EC2 e frota spot

A frota do EC2 e a frota spot se destinam a constituírem uma forma útil de inicializar uma frota de dezenas, centenas ou milhares de instâncias do Amazon EC2 em uma única operação. Cada instância em uma frota é configurada por um modelo de inicialização ou por um conjunto de parâmetros de inicialização que você configura manualmente na inicialização.

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Atributos e benefícios

As frotas proporcionam os recursos e benefícios a seguir, permitindo que você maximize a economia de custos e otimize a disponibilidade e o desempenho quando executar aplicações em várias instâncias do EC2.

Vários tipos de instâncias

Uma frota pode inicializar vários tipos de instâncias, garantindo que não dependa da disponibilidade de um único tipo de instância. Isso aumenta a disponibilidade geral das instâncias na frota.

Distribuição de instâncias entre zonas de disponibilidade

Uma frota tenta distribuir automaticamente as instâncias de maneira uniforme entre várias zonas de disponibilidade para fornecer alta disponibilidade. Isso fornece resiliência caso uma zona de disponibilidade fique indisponível.

Várias opções de compra

Uma frota pode inicializar várias opções de compra (instâncias spot e instâncias sob demanda), permitindo que você otimize os custos por meio do uso da instância spot. Você também pode aproveitar os descontos da instância reservada e do Savings Plans usando-os com as instâncias sob demanda na frota.

Substituição automatizada de instâncias spot

Se a frota incluir instâncias spot, ela poderá solicitar automaticamente a reposição da capacidade spot se as instâncias spot forem interrompidas. Por meio do Rebalanceamento de capacidade, uma frota também pode monitorar e substituir proativamente as instâncias spot que apresentem risco elevado de interrupção.

Reservar capacidade sob demanda

Uma frota pode usar uma Reserva de capacidade sob demanda para reservar capacidade sob demanda. Uma frota também pode incluir Blocos de capacidade para ML, permitindo que você reserve instâncias de GPU para uma data futura, para dar suporte a workloads de machine learning (ML) de curta duração.