Перейти к главному контенту

AWS Fargate

Бессерверные вычисления на базе контейнеров

Начать работу с Fargate
Связаться с отделом продаж

Преимущества Fargate

AWS Fargate – это бессерверное ядро с оплатой по факту использования, которое позволяет сосредоточиться на создании приложений, а не на управлении серверами. Передача AWS таких заданий, как управление серверами, распределение ресурсов и масштабирование не только улучшает вашу операционную эффективность, но и ускоряет процесс перехода от идеи к разработке в облаке и снижает совокупную стоимость владения.

Преимущества Fargate

Развертывание ваших приложений и управление ими, а не инфраструктурой. Избавьтесь от операционных издержек, связанных с масштабированием, исправлением, защитой серверов и управлением ими.

Отслеживайте свои приложения с помощью встроенных интеграций с сервисами AWS, такими как Аналитика контейнеров Amazon CloudWatch, или собирайте метрики и журналы с помощью сторонних инструментов.

Повысьте безопасность благодаря заложенной в проект изоляции рабочей нагрузки. Задания Amazon ECS и поды Amazon EKS запускаются в своей собственной, выделенной среде выполнения.

Платите только за использованные вычислительные ресурсы без авансовых платежей. Еще больше оптимизируйте затраты с помощью экономичных планов, процессоров Fargate Spot или AWS Graviton.

Примеры использования

Интернет-приложения, API и микросервисы

Создавайте и развертывайте приложения, API и микросервисные архитектуры с быстротой и стабильностью контейнеров. Избавьтесь от необходимости владеть, запускать и управлять жизненным циклом вычислительной инфраструктуры, чтобы сосредоточиться на своих приложениях.

Модернизируйте приложения

Используйте AWS Fargate с Amazon ECS или Amazon EKS, чтобы упростить запуск и масштабирование контейнерных рабочих нагрузок. Выполняйте миграцию и запускайте контейнеры Amazon ECS с Windows без необходимости в рефакторинге или смене архитектуры устаревших приложений.

Поддержка приложений искусственного интеллекта и машинного обучения

Создайте гибкую и портативную среду разработки на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Обучайте, тестируйте и развертывайте модели машинного обучения с помощью масштабируемых ресурсов, которые повышают производительность серверов и позволяют избежать избыточного выделения ресурсов.

Обработка данных

Выполняйте рабочие нагрузки по обработке данных, масштабируйте до 16 виртуальных ЦП и 120 ГБ памяти на задачу и интегрируйтесь с пакетами AWS для бессерверной параллельной обработки.

Нашли то, что искали сегодня?

Скажите, как улучшить качество контента на наших страницах