Issue link: https://read.uberflip.com/i/1502560
# 1 2 # 3 # 4 # 5 # 將任何工作負載遷移至 AWS，利用多年的經驗，在每 一個階段獲得企業效益。透過 AWS 最佳化和授權評定 (AWS OLA)，節省第三方授權成本並提高資源執行效 率。運用新一代處理器和 AWS 針對雲端最佳化和設計 的晶片，以更低的成本達成業界領先的效能、增強生 產力，以及加快創新。 AWS 可支援您想要在 Windows 上建置和執行的所有 功 能， 包 括 Active Directory、.NET、SQL Server、 Windows 桌面即服務 (DaaS)，以及 Windows Server 支援版本。以 AWS 作為 Windows 環境的基礎，您可 以實現的商業效益範圍沒有限制。 AWS 機器學習 (ML) 加速器和受管服務可協助您以符合 成本效益的方式運用 ML 帶來的益處。藉助 Amazon SageMaker (全受管 ML 服務)，您就可以簡化 ML 開發 和使用專屬 ML 加速器，例如，AWS Trainium 和 AWS Inferentia，來最佳化 ML 模型的訓練和部署。此結合可 讓您加快 ML 工作負載的速度、降低成本，並更快將解決 方案提供給客戶。 將應用程式遷移至 AWS 最佳化 Windows 應用程式的成本 透過 AWS 機器學習 加速器和受管服務 降低成本 AWS 提供超過 600 種執行個體，超越任何其他雲端供 應商。分成六種執行個體類別，每種執行個體都包含一 或多種大小，提供處理器、儲存體、網路和作業系統的 選擇。讓您擴展資源，選擇符合特定需求的組態，進而 改善效能和最佳化支出。 AWS Graviton 處理器是由 AWS 設計，旨在為在 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 執行的各種應用程式提供最佳性價比。可協助您提高效能、降低成本、減少延遲和達成更 佳的可擴展性。透過 AWS Graviton Fast Start 方案將遷移時間縮短至四小時內，或藉助 AWS Graviton 合作夥伴的協助加速採用。 選擇符合您應用程式 需求和預算的 執行個體類型 將工作負載遷移至 AWS Graviton 後續步驟 © 2023, Amazon Web Services, Inc. 或其關係企業。保留所有權利。 1 「遷移到 Amazon Web Services 的商業價值」，The Hackett Group (2022 年 2 月) 2 「透過雲端遷移駕馭顛覆並推動正面的業務成果」，IDC (2020) 3 「在 AWS 雲端有效執行高效能 Windows 工作負載的商業價值」，AWS 贊助的 IDC 白皮書 (2019 年 7 月) 4 相較於 x86 型 Amazon EC2 同類執行個體的比較 5 相較於 Amazon EC2 同類執行個體的比較 6 相較於 GPU 型 Amazon EC2 同類執行個體的比較 7 「縮小雲端策略、技術和創新的差距」，Deloitte (2022 年) 8 與內部部署價格的比較 9 與內部部署價格的比較 10 與 Amazon S3 Standard 的比較 透過 AWS 立即開始改善應用程式 效能，並省下可能的最高成本。 1.探索 AWS 遷移解決方案 › 2.深入了解適用所有應用程式的 AWS › 3.使用 AWS 成本最佳化，開始省下最多成本 › 以更低的成本提高應用程式效能 現今的決策者和企業領導者被迫以更少的資源實現更多目標。 Amazon Web Services (AWS) 可協助您最佳化基礎結樚成本、 加速創新，樛樜可樝應樞來樟樠的業務。 模樢 10 種 AWS 可讓您在 AWS 上建置、執行和擴展應用程式 時節省最多樣樤，並達成樥型企業價值的方樦。 根據 The Hackett Group 雲端服務研究，將內部部署基礎結構遷移至 AWS，可在彈性、敏捷性、成本節 省和員工生產力方面達成可量化的業務價值。¹在至少 12 個月前遷移至 AWS 的應用程式可在效能和價值 方面實現以下遷移後變化： 使用 AWS 最佳化成本 和創新的 10 種方法 129X 自成立以來，AWS 已降低價格 129 次 20% 從內部部署遷移到 AWS 的組織成 功將平均基礎結構成本節省 20% 1 6 種 AWS 執行個體類別 一般用途 › 運算最佳化 › 記憶體最佳化 › 加速運算 › 儲存最佳化 › 高效能運算 (HPC) 最佳化 › 56% 5 年營運成本降低 2 37% 基礎設施成本降低 2 98% 意外停機時間減少 2 442% 5 年投資報酬率 3 AWS Inferentia › 為 ML 推論應用程式而設計， 每個推論可降低高達 70% 的成本 6 AWS Trainium › 深入學習 (DL) 訓練的專屬服務， 可省下高達 50% 成本到訓練的成本 6 Amazon SageMaker › 大規模提供高效能和低成本 ML 的 全受管服務 # 6 透過 AWS Lambda 和 AWS Fargate 的樧樨服器運権，可 透過簡化基礎結樚的管理作業，讓您快速建置和横覆樫作， 將成本最佳化，並在樬個小時 (而樭是樬樮) 就能發樯功 能。AWS 樧樨服器樰讓您透過減少所需的資源，並將樱 樲樳機時間縮到最短，樴動擴展、樴動化樵全性和合樶並 降低樷體樸有成本 (TCO)。 使用無伺服器運算最佳化 成本和加速創新 57% AWS 樧樨服器服務將 TCO 減少高達 57% 7 8 # 樹得樺樻的工作負載價格和效能的組合，並樼為您使用的儲存樽樾樿橀。AWS 儲存體服務，例如 Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、 Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 和 Amazon FSx 檔案系統系列，可協助將 TCO 降到最 低，同時減少內部部署資本設橁橂資、管理橃橄度和基礎結樚橅橆。 透過儲存體服務的選擇最佳化成本 AWS Compute Optimizer › 為工作負載建橇最樺樻的 AWS 的資源， 並樴推出橈提供超過 100 億 個建橇 高 達 高 達 AWS 為您提供橉性、符合成本效益的橊橋模型選擇， 橌橍基礎結樚的需求同時符合橎権。 選取最符合您預算的 運算購買模型 隨需執行個體 › 可讓您按小時或秒支付運算容量， 無需長期承諾或預付款。 Amazon EC2 Spot 執行個體 › 運用未使用的 Amazon EC2 容量， 來降低高達 90% 的成本。 8 Savings Plans › 透過 1 年或 3 年依小時付費的承諾，將帳單金額減少高 達 72% 9 ，自 Savings Plans 推出以來，AWS 客戶已節 省超過 150 億美元。 Amazon CloudFront 安全性 節省套件 › 在 Amazon CloudFront 帳單節省高達 30% 的費用， 可交換 1 年依月份付費的承諾。 9 # AWS Compute Optimizer 和 AWS Auto Scaling 可讓您 橏橐樯建資源。他橑可以讓您即時橒應橓更橔供您橕橀使 用以降低成本。此樲，Amazon S3 Intelligent-Tiering 透過在存樹模式橓更時移動資橖，樴動節省儲存成本。 透過智慧的 AWS 工具 最佳化運算資源 AWS Auto Scaling › 橗橘應用程式並樴動橙橚樽樾，以最低的成本橅橛橜定、 可橎橝的效能。 10 # 在有需要的橞方導機 AWS 基礎結樚和服務，協助橠動橡橢 樥型專案並加快執行速度。AWS 在樬橣任何橞方都能提高 生產力。 透過混合雲端和邊緣服務， 最佳化成本和生產力 精選服務： AWS 邊緣聯網服務 › AWS Local Zones › AWS Outposts › AWS Snow Family › VMware Cloud on AWS › AWS Wavelength › 7 # 150 億 美元 樴 Savings Plans 推出以來， AWS 客戶節省的樣樤 43% 更快達成新應用程式功能的 啟動時間¹ 66% 提高管理員生產力¹ 29% 提高員工對創新的關注¹ 45% 減少安全性相關的事件¹ 達到最高 40% 效能更好 成本降低 4 使用 60% 更少能源 可達到相同的效能 5 相較於 Amazon S3 Standard 10 Amazon EBS 快照 › 將快橤儲存成本降低 75% Amazon EFS › 將儲存成本減少 92% Amazon S3 Intelligent-Tiering › 橥將客戶的儲存成本降低超過 10 億美元 Amazon FSx › 將儲存成本降低高達 60%