全面优化企业工作负载,Intel-based EC2 实例助力

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全面优化企业工作负载,Intel-based EC2 实例助力

Table of Contents

  1. 🌟 介绍 Intel 和 AWS 合作优化企业工作负载

    • AWS EMEA Lead at Intel 与 AWS 合作优化企业工作负载
    • Amazon EC2 提供全面和深度的实例选择
    • Intel 基于 EC2 实例提供的 SAP 优势
    • AWS 提供的 Windows、混合和 HPC 工作负载的优势和选项
  2. 🌟 Intel 和 AWS 如何驱动创新

    • 压倒性性能和规模创新的 AWS 平台
    • Intel 和 AWS 过去 13 年的共同工作
    • Intel 和 AWS 在 HPC、大数据和人工智能方面的合作
    • 深度学习平台 AWS DeepRacer 的优化
  3. 🌟 Intel 和 AWS 为客户带来的价值

    • 专注于为客户带来最优的性价比、可用性和可扩展性
    • AWS 在创新方面的卓越表现
    • Intel 与软件开发商和合作伙伴的合作
    • 在 SAP 工作负载方面提供行业领先的认证性能
  4. 🌟 在 EC2 实例上运行 SAP 工作负载的优势和选项

    • Intel 和 SAP 就 SAP HANA 平台进行合作
    • AWS 上运行 SAP 工作负载的创新历程
    • Nitro 平台在 SAP 工作负载中的重要性
    • 各种不同的 EC2 实例类型和选项
  5. 🌟 运行 Windows 工作负载的优势和选项

    • 在 AWS 上运行 Windows 应用程序的丰富经验
    • 灵活的许可证选择和专用主机的优势
    • License Manager 的作用和好处
    • SQL Server 在 AWS 上的性能优势
  6. 🌟 混合和低延迟应用程序的优势和选项

    • Outposts、Local Zones、Wavelength 和 VMware Cloud on AWS 的介绍
    • Windows on AWS 迁移计划的重要性
    • 实现延迟低的低延迟应用程序的关键服务
  7. 🌟 高性能计算的优势和选项

    • AWS HPC 解决方案的灵活性和可定制性
    • 使用 EFA 和 100Gb 网络支持的实例类型
    • C5n 实例和 EFA 支持的计算力学和工程代码的扩展性
  8. 🌟 总结和反馈

    • Intel、AWS 和合作伙伴共同推动的创新
    • 各种工作负载的优势和选项的总结
    • 与 AWS 解决方案架构师联系更深入的探讨

🌟 介绍 Intel 和 AWS 合作优化企业工作负载

欢迎大家参加由 Intel 和 AWS 联合举办的本次讲座。我是 Intel 在 AWS EMEA 的负责人 Loubna Wortley,非常高兴能够与大家今天在这里进行交流,讨论 Intel 和 AWS 如何共同合作优化您的企业工作负载。今天,我很荣幸与 AWS 的主要解决方案架构师 Aarthi Raju 一起进行演讲。Amazon EC2 提供了最广泛和最深度的实例选择,可用于运行各种工作负载,从超大规模的高性能计算到像 SAP、Windows 和混合应用程序这样的关键应用。在简要介绍之后,我将引导您了解在基于 Intel 的 EC2 实例上运行 SAP 系统的优势。然后,Aarthi Raju 将介绍您在运行 Windows、混合、HPC 工作负载上的各种优势和选项。让我们开始吧。

🌟 Intel 和 AWS 如何驱动创新

AWS 和 Intel 共同致力于不断推动创新,并已经合作超过 13 年。我们的工程团队共同努力,开发定制的硅芯片和优化的软件,以提供更快、更强大的性能,以满足最流行的企业工作负载的需求。在人工智能领域,Intel 与亚马逊合作,通过 AWS DeepRacer 这一有趣且易于使用的增强学习平台,使得更多开发者能够参与其中,实现自动驾驶汽车的梦想。AWS DeepRacer 只是 Intel 和 AWS 合作的众多示例之一,我们致力于通过提供工具和服务加速您的上市时间并降低学习曲线。亚马逊和英特尔致力于为客户带来价值,专注于提供市场上最佳性价比、可用性和可扩展性。通过倾听、学习和交付,我们努力满足客户最关注的需求,并不断加速创新的步伐。正如我们所展示的,AWS 在过去几年中的新增实例数量几乎翻了一番,目前拥有超过 300 种实例类型。这种快速创新意味着您可以更好地在云中定制资源,以优化工作负载的性能和成本。让我们一起探索 Intel 和 AWS 如何共同推动创新。

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