AWS Fargate

Computazione serverless per container

Cos’è AWS Fargate?

AWS Fargate è un motore di calcolo serverless con pagamento in base al consumo che consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione di applicazioni senza dover gestire i server. Spostare attività come la gestione dei server, l'allocazione delle risorse e la scalabilità in AWS non solo migliora la postura operativa, ma accelera anche il processo di passaggio dall'idea alla produzione sul cloud e riduce il costo totale di proprietà. 

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      Vantaggi di AWS Fargate

      Con AWS Fargate, puoi concentrarti sulla creazione di applicazioni. Gestisci meno, scegli come pagare e migliora la sicurezza grazie all'isolamento fin dalla progettazione

      Come funziona

      Fargate è compatibile sia con Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) che con Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS). Seleziona qualsiasi immagine di container conforme a OCI, definisci la memoria e le risorse di calcolo ed esegui il container con l'elaborazione serverless. Con più architetture CPU e sistemi operativi supportati, puoi godere dei vantaggi in un'ampia varietà di applicazioni.

      Il diagramma mostra i vantaggi ottenuti utilizzando AWS Fargate per eseguire applicazioni containerizzate.

      Casi d'uso

      App Web, API e microservizi

      Costruisci e implementa le architetture di applicazioni, API e microservizi con la velocità e l'immutabilità dei container. Elimina la necessità di possedere, eseguire e gestire il ciclo di vita di un'infrastruttura di elaborazione, in modo da poterti concentrare sulle tue applicazioni.

      Modernizzazione delle applicazioni

      Utilizza AWS Fargate con Amazon ECS o Amazon EKS per eseguire e dimensionare facilmente i tuoi carichi di lavoro containerizzati. Migra ed esegui i container Amazon ECS Windows senza rifattorizzare o riprogettare le tue applicazioni legacy.

      Supporta applicazioni di IA e ML

      Crea un ambiente di sviluppo flessibile e portatile per l'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML). Addestra, testa e implementa i tuoi modelli ML con risorse scalabili che aumentano la capacità del server evitando l'overprovisioning.

      Elaborazione di dati

      Esegui carichi di lavoro di elaborazione dati, aumenta fino a 16 vCPU e 120 GB di memoria per attività e integra Batch AWS per l'elaborazione parallela serverless.

      Scopri di più su AWS