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EC2 Flotta e flotta Spot
EC2 Fleet e Spot Fleet sono progettati per essere un modo utile per lanciare una flotta di decine, centinaia o migliaia di EC2 istanze Amazon in un'unica operazione. Ogni istanza in un parco istanze è configurata da un modello di avvio o da un set di parametri di avvio configurabili manualmente al momento dell'avvio.
Funzionalità e vantaggi
Le flotte offrono le seguenti caratteristiche e vantaggi, che consentono di massimizzare i risparmi sui costi e ottimizzare la disponibilità e le prestazioni quando si eseguono applicazioni su più istanze. EC2
- Molteplici tipi di istanze.
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Un parco istanze può avviare più tipi di istanze, assicurando che non dipenda dalla disponibilità di un singolo tipo di istanza. Ciò aumenta la disponibilità complessiva delle istanze nel parco istanze.
- Distribuzione di istanze tra le zone di disponibilità
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Un parco istanze tenta automaticamente di distribuire le istanze in modo uniforme tra più zone di disponibilità per garantire una disponibilità elevata. In questo modo viene garantita la resilienza nel caso in cui una zona di disponibilità non sia più disponibile.
- Molteplici opzioni di acquisto
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Un parco istanze può avviare molteplici opzioni di acquisto (istanze on demand e spot), consentendo di ottimizzare i costi tramite l'uso di istanze spot. Puoi anche usufruire degli sconti Reserved Instance e Savings Plans utilizzandoli insieme alle istanze On-Demand del parco istanze.
- Sostituzione automatica delle istanze spot
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Se il parco istanze include istanze spot, può richiedere automaticamente la sostituzione della capacità spot se le istanze spot vengono interrotte. Grazie al ribilanciamento della capacità, un parco istanze può anche monitorare e sostituire proattivamente le istanze spot sono a un elevato rischio di interruzione.
- Riservare la capacità on demand
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Un parco istanze può utilizzare una prenotazione della capacità on demand per prenotare capacità on demand. Una flotta può includere anche Capacity Blocks for ML, che consentono di prenotare istanze GPU in date future per supportare carichi di lavoro di machine learning (ML) di breve durata.
