Передача данных | это… Что такое Передача данных?

Сеть передачи данных

Передача данных (обмен данными, цифровая передача, цифровая связь) — физический перенос данных (цифрового битового потока) в виде сигналов от точки к точке или от точки к нескольким точкам средствами электросвязи по каналу связи, как правило, для последующей обработки средствами вычислительной техники. Примерами подобных каналов могут служить медные провода, оптическое волокно, беспроводные каналы связи или запоминающее устройство.

Передача данных может быть аналоговой или цифровой (то есть поток двоичных сигналов), а также модулирован посредством аналоговой модуляции, либо посредством цифрового кодирования.

Хотя аналоговая связь является передачей постоянно меняющегося цифрового сигнала, цифровая связь является непрерывной передачей сообщений. Сообщения представляют собой либо последовательность импульсов, означающую линейный код (в полосе пропускания), либо ограничивается набором непрерывно меняющейся формы волны, используя метод цифровой модуляции.

Такой способ модуляции и соответствующая ему демодуляция осуществляются модемным оборудованием.

Передаваемые данные могут быть цифровыми сообщениями, идущими из источника данных, например, из компьютера или от клавиатуры. Это может быть и аналоговый сигнал — телефонный звонок или видеосигнал, оцифрованный в битовый поток, используя импульсно-кодирующую модуляцию (PCM) или более расширенные схемы кодирования источника (аналого-цифровое преобразование и сжатие данных). Кодирование источника и декодирование осуществляется кодеком или кодирующим оборудованием.

Содержание 1 Последовательная и параллельная передача 2 Типы каналов связи 3 См. также 4 Ссылки

Последовательная и параллельная передача

В телекоммуникации, последовательная передача — это последовательность передачи элементов сигнала, представляющих символ или другой объекта данных. Цифровая последовательная передача — это последовательная отправка битов по одному проводу, частоте или оптическому пути. Так как это требует меньшей обработки сигнала и меньше вероятность ошибки, чем при параллельной передаче, то скорость передачи данных по каждому отдельному пути может быть быстрее. Этот механизм может использоваться на более дальних расстояниях, потому что легко может быть передана контрольная цифра или бит чётности.

Параллельной передачей в телекоммуникациях называется одновременная передача элементов сигнала одного символа или другого объекта данных. В цифровой связи параллельной передачей называется одновременная передача соответствующих элементов сигнала по двум или большему числу путям. Используя множество электрических проводов можно передавать несколько бит одновременно, что позволяет достичь более высоких скоростей передачи, чем при последовательной передаче. Этот метод применяется внутри компьютера, например, во внутренних шинах данных, а иногда и во внешних устройствах, таких, как принтеры. Основной проблемой при этом является «перекос», потому что провода при параллельной передаче имеют немного разные свойства (не специально), поэтому некоторые биты могут прибыть раньше других, что может повредить сообщение. Бит чётности может способствовать сокращению ошибок. Тем не менее электрический провод при параллельной передаче данных менее надёжен на больших расстояниях, поскольку передача нарушается с гораздо более высокой вероятностью.

Типы каналов связи

Основная статья: Канал связи

• Симплекс
• Полудуплекс
• Дуплекс
• Точка-точка
• Многоточечная:
  • Шина
  • Кольцо
  • Звезда
  • Ячеистая топология
  • Беспроводная сеть

См. также

• Связь (техника)
• Сетевая модель OSI
• Магистральная сеть связи
• Компьютерная сеть
• GSM-терминал
• Драйвер (электроника)

Ссылки

• Пример асинхронных последовательных данных  (англ.)  (Проверено 21 августа 2010)

Что такое потоковая передача данных? – Описание потоковой передачи данных – AWS

Что такое потоковая передача данных?

Потоковые данные – это данные, которые непрерывным и инкрементальным образом передаются в больших объемах в целях обработки с низкой задержкой. Организации располагают тысячами источников данных, одновременно передающих сообщения, записи или данные, размер которых может варьироваться в пределах от нескольких байт до нескольких мегабайт (МБ). Потоковая передача данных содержит географическое расположение, событие и данные датчиков, которые компании используют для аналитики в режиме реального времени и обеспечения видимости множества различных аспектов своего бизнеса. Например, компании могут отслеживать изменения в общественных настроениях касательно своих брендов и продуктов, постоянно анализируя характер навигации и публикации пользователя в потоках социальных сетей, а затем своевременно реагировать на эти изменения должным образом.

Какими характеристиками обладает потоковая передача данных?

Поток данных обладает перечисленными ниже конкретными характеристиками, которые его определяют.

Хронологическая значимость

Индивидуальные элементы потока данных содержат временные метки. Сам по себе поток данных может быть чувствительным к временным параметрам и обладать уменьшающейся значимостью по истечении определенного интервала времени. Например, ваше приложение может рекомендовать рестораны в зависимости от расположения пользователя. Вам будет необходимо работать с данными о геолокации пользователя в режиме реального времени, иначе такие данные потеряют свою значимость.

Непрерывность потока

Потоки данных не обладают началом или концом. Они собирают данные на постоянной основе и существуют непрерывно на протяжении всего необходимого времени. Например, журналы активности сервера сохраняют события до тех пор, пока сервер запущен.

Уникальность

Повторная передача потока данных вызывает проблемы из-за чувствительности к временным параметрам. Таким образом, задача точной обработки данных в режиме реального времени обретает критическую важность. К сожалению, возможности по предоставлению повторных передач ограничены в рамках большинства источников потоковой передачи данных.

Отсутствие гомогенности

Некоторые источники могут выполнять потоковую передачу данных во множестве структурированных форматов, таких как JSON, Avro и списки разделенных запятыми значений – CSV, используя типы данных, которые состоят из строк, чисел, дат и двоичных параметров. Системы обработки потоков должны обладать возможностями по обслуживанию различных вариантов данных.

Неидеальность

Временные ошибки в источнике могут приводить к повреждениям или утере элементов потоковых данных. Задачи по гарантированию согласованности данных могут оказаться довольно сложными из-за непрерывной природы потока. Системы аналитики и обработки потоков обычно обладают логикой для подтверждения данных, что позволяет минимизировать количество ошибок либо смягчать их влияние.

Почему потоковые данные – это важно?

Традиционные системы обработки данных записывают данные в централизованное хранилище данных и обрабатывают записи группами или пакетами. Эти системы были созданы специально для того, чтобы потреблять и структурировать данные для последующего анализа. Впрочем, в последние годы характер корпоративных данных и сами системы обработки базовых данных радикальным образом изменились.

Бесконечный объем данных

Объемы данных, сгенерированных на базе источников потоков, могут быть невероятно большими, из-за чего средства аналитики в режиме реального времени сталкиваются с проблемами при регулировке целостности (подтверждение соответствия), структурированности (эволюция) или скорости потоковых данных (пропускная способность и задержка).

Продвинутые системы обработки данных

В то же время облачная инфраструктура познакомила нас с гибкими подходами при масштабировании и использовании вычислительных ресурсов. Вы сможете пользоваться только необходимыми ресурсами и платить только за то, что действительно используете. У вас есть возможность в режиме реального времени фильтровать или агрегировать данные как перед сохранением потоковых данных, так и после выполнения этой операции. В архитектуре потоковой трансляции данных используются облачные технологии для потребления, обогащения, анализа и перманентного хранения потоковых данных (при необходимости).

Для чего можно применять потоковую передачу данных?

Система обработки потока является предпочтительной для большинства сценариев использования, подразумевающих непрерывное формирование новых и динамических данных. Обработка потоковых данных применима в большинстве отраслевых сегментов и случаев использования, подразумевающих обработку больших данных.

Обычно компании начинают с простых задач, например со сбора данных системных журналов, или с элементарных вычислений, например с обновления минимумов и максимумов. Затем эти задачи трансформируются в более сложную обработку, происходящую в режиме, близком к реальному времени.

Приведем несколько примеров потоковых данных.

Анализ данных

Приложения обрабатывают потоки данных с целью формирования отчетов и выполнения ответных действий, например активации сигнализации, когда значения ключевых параметров выйдут за указанные границы. Более сложные приложения обработки потоков способны формировать расширенную аналитику, применяя алгоритмы машинного обучения к бизнес-данным и данным клиентской активности.

Приложения Интернета вещей

Устройства Интернета вещей (IoT) станут еще одним отличным примером использования потоков данных. Датчики, используемые в автомобилях, промышленном оборудовании и сельскохозяйственной технике, отправляют данные в потоковое приложение. Приложение осуществляет мониторинг производительности, предупреждает возникновение возможных дефектов и автоматически заказывает необходимые запасные части для предотвращения простоя оборудования.

Финансовая аналитика

Финансовые учреждения используют потоковые данные для отслеживания изменений на фондовых биржах в режиме реального времени, вычисления рисковой стоимости и автоматического выполнения ребалансировки портфеля ценных бумаг на основании изменений биржевого курса. Еще одним способом использования технологии в финансовой сфере является обнаружение мошеннических операций с транзакциями по кредитным картам, для чего применяется логический вывод данных в режиме реального времени и их сравнение с потоковыми данными транзакций.

Рекомендации насчет режима реального времени

Приложения для работы с недвижимостью позволяют отслеживать данные геолокации с мобильных устройств потребителей и в режиме реального времени составлять рекомендации насчет объектов, которые стоит посетить. Точно так же могут работать и приложения для рекламы, продуктов питания, розничной торговли и прочие потребительские приложения: все они смогут составлять рекомендации в режиме реального времени, что повысит ценность таких приложений для пользователей.

Гарантии обслуживания

Вы можете применять обработку потоков данных для отслеживания и поддержания уровней сервисного обслуживания для приложений и оборудования. Например, гелиоэнергетическая компания должна предоставлять своим клиентам определенную проходную мощность, в противном случае ей придется платить штрафы. Она внедряет приложение для потоковой передачи данных, которое будет отслеживать состояние всех установленных панелей и в режиме реального времени назначать для них обслуживание. Благодаря этому становится возможной минимизация периодов низкой пропускной способности каждой панели и связанных с ними штрафных выплат.

Мультимедиа и игры

Издатели мультимедиа осуществляют потоковую передачу миллиардов операций по навигации со своих онлайн-ресурсов, агрегируют и обогащают данные информацией о демографии пользователей, а также оптимизируют размещение контента. Это помогает издателям предоставлять целевой аудитории улучшенный и более релевантный опыт взаимодействия с приложениями. Компании, занимающиеся онлайн-играми, также используют обработку потоков событий для анализа взаимодействий игроков внутри игры и предлагают динамический опыт взаимодействия для вовлечения игроков.

Контроль рисков

Платформы социальных сетей и живых трансляций считывают данные о поведении пользователей в режиме реального времени для контроля рисков в связи с финансовой активностью пользователей, которая может относиться к пополнению счетов, возмещению средств и получению наград. Специалисты по таким платформам используют панели управления для гибкой корректировки стратегий управления рисками в режиме реального времени.

В чем разница между пакетными и потоковыми данными?

Пакетная обработка – это метод, используемый компьютерами для периодического выполнения больших объемов повторяющихся заданий с данными. Ее можно использовать для вычислений по любым запросам к данным из разных наборов.

Обычно вычислительные результаты подобной обработки основываются на всех входящих в пакет данных, благодаря чему обеспечивается глубокий анализ наборов больших данных. В качестве примера платформ, поддерживающих пакетные задания, можно привести системы, использующие MapReduce, например Amazon EMR.

В то же время потоковая обработка требует подачи последовательностей данных и инкрементного обновления метрик, отчетов и итоговой статистики в ответ на каждую поступающую запись данных. Этот тип обработки лучше всего подходит для аналитики в режиме реального времени и функций ответа.

	Пакетная обработка	Потоковая обработка
Охват данных	Запросы ко всем или большей части данных в наборе и их обработка.	Запросы к данным и их обработка в пределах скользящего временного окна или только по самой свежей записи данных.
Размер данных	Большие пакеты данных.	Отдельные записи или микропакеты из нескольких записей.
Производительность	Задержки от нескольких минут до нескольких часов.	Требуется задержка в пределах нескольких секунд или миллисекунд.
Анализ	Комплексная аналитика.	Простые функции ответа, агрегации данных или динамических метрик.

Многие организации выстраивают гибридные модели за счет комбинации двух подходов для поддержки операций как на уровне реального времени, так и на пакетном уровне. Например, сперва вы можете обработать данные на платформе потоковой обработки данных, такой как Amazon Kinesis, и получить аналитику в режиме реального времени. Затем вы можете сохранить результаты в таком хранилище, как Простой сервис хранения данных Amazon (Amazon S3). Там вы сможете преобразовать данные и загрузить их для различных случаев применения пакетной обработки.

Amazon Redshift Streaming Ingestion позволяет пользователям потреблять данные непосредственно из Потоков данных Amazon Kinesis без их размещения в Amazon S3. Сервис также может потреблять данные из Управляемой потоковой передачи Amazon для Apache Kafka (Amazon MSK) и отправлять их в Amazon Redshift.

Как выполнять обработку потоковых данных?

Архитектура обработки потоковых данных содержит два основных типа компонентов.

Поставщики потоков

Поставщики потоков – это программные компоненты в приложениях и системах IoT, которые заняты сбором данных. Они передают записи в обработчик потока, который хранит имена потоков, значения данных и номера последовательностей. Такой обработчик буферизует или временно группирует записи данных по имени потока. Он использует номер последовательности для отслеживания уникальной позиции каждой записи и обрабатывает данные в хронологической последовательности.

Потребители потока

Потребителями потока выступают программные компоненты, которые обрабатывают и анализируют потоки данных, буферизованные в обработчике. Каждый потребитель обладает возможностями аналитики, позволяющими выполнять задачи корреляции, агрегирования, фильтрации, составления выборки или машинного обучения. Каждый поток может обладать несколькими потребителями, а каждый потребитель может обрабатывать сразу несколько потоков. Потребители также отправляют измененные данные обратно в обработчик для создания новых потоков для других потребителей.

Реализация архитектуры

Для реализации архитектуры обработки потоковых данных необходимо использовать слои обработки и хранилища. Уровень хранилища обязан поддерживать очередность записей и строгую непротиворечивость для обеспечения быстрых, экономичных и воспроизводимых операций записи и чтения больших потоков данных. Уровень обработки отвечает за потребление данных, расположенных на уровне хранилища, выполнение вычислений с использованием этих данных и уведомление уровня хранилища о том, какие данные можно удалить за ненадобностью.

Какие проблемы возникают при работе с потоковыми данными?

Архитектура обработки потоковых данных требует особой подготовки, обусловленной характером и объемом данных.

Доступность

Приложения потоковой трансляции данных требует стабильности работы, низкой задержки и высокой доступности. Потребители регулярно получают новые данные из потоков для последующей обработки. Задержки на стороне поставщика данных могут привести к резервному копированию системы и вызвать различные ошибки.

Масштабируемость

Необработанные потоки данных могут неожиданным образом создавать пиковые нагрузки. Например, количество публикаций в социальных сетях резко возрастает во время крупных соревнований. По этой причине система должна обеспечивать правильное формирование последовательностей данных, гарантируя доступность и стабильность работы даже во время пиковых нагрузок.

Надежность

Так как данные зачастую обладают чувствительностью к временным параметрам, система обработки потоков должна быть устойчивой к сбоям. В ином случае данные можно навсегда потерять при отключении питания либо при сбое системы.

Какие проблемы возникают при работе с потоковыми данными?

AWS предоставляет несколько вариантов работы с потоковыми данных. 

Amazon Kinesis

Kinesis – эта платформа для потоковой трансляции данных на AWS. Она предлагает надежные сервисы, которые позволяют легко и просто загружать и анализировать потоковые данные, а также создавать собственные приложения для решения специфических задач, возникающих при обработке потоковых данных.

Kinesis предоставляет три сервиса: Данные Amazon Kinesis Firehose, Потоки данных Amazon Kinesis и Управляемая потоковая передача Amazon для Apache Kafka (Amazon MSK).

Kinesis Data Firehose

Kinesis Data Firehose может считывать и автоматически загружать потоковые данные в Простой сервис хранения данных Amazon (Amazon S3) и Amazon Redshift. С помощью этого сервиса вы сможете выполнять анализ в реальном времени, применяя существующие инструменты бизнес-аналитики и информационные панели, которые вы используете при решении повседневных задач.

Kinesis Data Streams

Kinesis Data Streams может непрерывно захватывать и сохранять данные из сотен тысяч источников со скоростью несколько терабайтов (ТБ) в час. Программа поддерживает платформы потоковой обработки, выбранные пользователем, включая Amazon Kinesis Client Library (KCL), Apache Storm и Apache Spark Streaming.

Amazon MSK

Amazon MSK – это полностью управляемый сервис, который упрощает создание и запуск приложений, использующих Apache Kafka для обработки потоковых данных. Apache Kafka – это платформа с открытым исходным кодом для создания потоковых конвейеров данных и приложений в реальном времени. 

Amazon Redshift

Amazon Redshift Streaming Ingestion позволяет пользователям принимать потоковые данные в свои хранилища данных для проведения аналитики в режиме реального времени из нескольких потоков данных Kinesis. Вы можете проводить глубокую аналитику с помощью знакомых инструкций языка SQL и с легкостью создавать конвейеры ELT, а также управлять ими. Кроме того, вы сможете также обрабатывать огромные объемы потоковых данных с низкой задержкой и высокой пропускной способностью для выполнения аналитики за считанные секунды.

Прочие потоковые решения в Amazon EC2

Пользователи могут установить платформы потоковых данных в Эластичное вычислительное облако Amazon (Amazon EC2) и Amazon EMR по собственному усмотрению, а также создать собственные уровни хранилища и обработки. В результате вы сможете избежать проблем при выделении инфраструктуры, а также получите доступ к различных потоковым хранилищам и платформам обработки данных. Для уровня носителей данных доступны варианты Amazon MSK и Apache Flume. Для уровня обработки потоковых данных доступны, среди прочих, варианты Apache Spark Streaming и Apache Storm.

Начните работу с потоковой трансляцией данных на AWS, создав бесплатный аккаунт AWS уже сегодня!

DataTransfer — веб-API | MDN

Объект DataTransfer используется для хранения данных, которые перетаскиваются во время операции перетаскивания.

Он может содержать один или несколько элементов данных, каждый из одного или нескольких типов данных. Дополнительные сведения о перетаскивании см. в разделе HTML Drag and Drop API.

Этот объект доступен из свойства dataTransfer всех событий перетаскивания .

Передача данных()

Создает и возвращает новый объект DataTransfer .

Стандартные свойства

DataTransfer.dropEffect

Получает текущий выбранный тип операции перетаскивания или задает для операции новый тип. Значение должно быть нет ,

копия , ссылка или перемещение .

DataTransfer.effectAllowed

Предоставляет все возможные типы операций. Должен быть один из нет , копировать , копироватьLink , копироватьMove , ссылка , linkMove , переместить , все или неинициализированный .

DataTransfer.files

Содержит список всех локальных файлов, доступных при передаче данных. Если операция перетаскивания не включает перетаскивание файлов, это свойство является пустым списком.

DataTransfer.items Только чтение

Предоставляет объект DataTransferItemList , который представляет собой список всех данных перетаскивания.

DataTransfer.types Только чтение

Массив строк, указывающих форматы, заданные в событии dragstart .

Свойства Gecko

Экспериментальная: Это экспериментальная технология
Внимательно проверьте таблицу совместимости браузера, прежде чем использовать ее в производстве.

Стандартные методы

DataTransfer.clearData()

Удалить данные, связанные с данным типом. Аргумент типа является необязательным. Если тип пуст или не указан, данные, связанные со всеми типами, удаляются. Если данные для указанного типа не существуют или передача данных не содержит данных, этот метод не будет иметь никакого эффекта.

DataTransfer.getData()

Извлекает данные для заданного типа или пустую строку, если данные для этого типа не существуют или передача данных не содержит данных.

DataTransfer.setData()

Установить данные для данного типа. Если данные для типа не существуют, они добавляются в конец, так что последним элементом в списке типов будет новый формат. Если данные для этого типа уже существуют, существующие данные заменяются в той же позиции.

DataTransfer.setDragImage()

Установите изображение, которое будет использоваться для перетаскивания, если требуется пользовательское изображение.

Методы Gecko

Нестандартные: Эта функция является нестандартной и не соответствует стандартам. Не используйте его на рабочих сайтах, выходящих в Интернет: он не будет работать для каждого пользователя. Также могут быть большие несовместимости между реализациями, и поведение может измениться в будущем.

Каждый метод и свойство, перечисленные в этом документе, имеют свою собственную справочную страницу, и каждая справочная страница либо непосредственно включает пример интерфейса, либо имеет ссылку на пример.

Спецификация
Стандарт HTML # the-datatransfer-interface

90 Таблицы 002 BCD загружаются только в браузере с включенным JavaScript. Включите JavaScript для просмотра данных.

• Перетаскивание
• Операции перетаскивания
• Рекомендуемые типы фрикционов
• Тест передачи данных — вставка или перетаскивание

Обнаружили проблему с содержанием этой страницы?

• Отредактируйте страницу на GitHub.
• Сообщить о проблеме с содержимым.
• Просмотрите исходный код на GitHub.

Хотите принять участие?

Узнайте, как внести свой вклад.

Последний раз эта страница была изменена 20 февраля 2023 г. участниками MDN.

Цены на инстансы EC2 по запросу

— Amazon Web Services Цены на инстансы

EC2 по запросу — Amazon Web Services Перейти к основному содержанию

Amazon EC2

Обзор Функции Цены Типы экземпляров Часто задаваемые вопросы Начиная Ресурсы 

Закрыть Ресурсы для разработчиков Видео продукта Клиенты Оптимизация затрат

Закрыть Сведения о типе экземпляра Обозреватель типов экземпляров

Цены по требованию

Инстансы по требованию позволяют оплачивать вычислительные мощности по часам или секундам (минимум 60 секунд) без долгосрочных обязательств. Это освобождает вас от затрат и сложностей, связанных с планированием, покупкой и обслуживанием оборудования, и превращает обычно большие фиксированные затраты в гораздо меньшие переменные затраты.

Приведенные ниже цены включают стоимость запуска частных и общедоступных образов AMI в указанной операционной системе (цены «Использование Windows» относятся к Windows Server 2003 R2, 2008, 2008 R2, 2012, 2012 R2, 2016 и 2019). Amazon также предоставляет дополнительные экземпляры для Amazon EC2 под управлением Microsoft Windows с SQL Server, Amazon EC2 под управлением SUSE Linux Enterprise Server и Amazon EC2 под управлением Red Hat Enterprise Linux.

Цена указана за инстанс-час, израсходованный для каждого инстанса, с момента запуска инстанса до его завершения или остановки. Плата за каждый неполный час использования инстанса будет взиматься посекундно для Linux, Windows, Windows с SQL Enterprise, Windows с SQL Standard и Windows с веб-экземплярами SQL, а для всех других типов инстансов — как за полный час.

Номер виртуального ЦП — это максимальное количество виртуальных ЦП, доступное по умолчанию для указанного типа инстанса EC2. Вы можете указать произвольное количество виртуальных ЦП при запуске этого типа инстанса. Цены на инстансы останутся такими же, как указано выше. Дополнительные сведения о действительных количествах виртуальных ЦП и о том, как начать использовать эту функцию, см. на странице документации Оптимизация ЦП.

Ищете экземпляры T1, M1, C1, CC2, M2, CR1, CG1, I2, HS1, M3, C3 или R3? См. страницу Экземпляры предыдущего поколения.

Передача данных

Приведенные ниже цены основаны на данных, передаваемых «в» и «из» Amazon EC2.

{{#if datatransfer/datatransfer.[DataTransfer External Inbound]}} {{/if}} {{#if datatransfer/datatransfer.[DataTransfer External Outbound Next 10 ТБ]}} {{/if}} {{#if datatransfer/datatransfer.[DataTransfer External Outbound Next 100 ТБ]}} {{/if}}

	Цены
Передача данных в Amazon EC2 из Интернета
Передача всех данных в	{{loc-currency datatransfer/datatransfer. [DataTransfer External Inbound].[price]}}{{else}}>{ {loc-message «N/A»}}{{/if}} за 9 ГБ0166
Исходящая передача данных из Amazon EC2 в Интернет
Клиенты AWS ежемесячно получают 100 ГБ данных, передаваемых в Интернет бесплатно, в совокупности по всем сервисам и регионам AWS (кроме Китая и GovCloud). Уровень бесплатного пользования объемом 100 ГБ для передачи данных в Интернет является глобальным и не применяется отдельно или индивидуально к регионам AWS.
Первые 10 ТБ в месяц	{{loc-currency datatransfer/datatransfer.[DataTransfer External Outbound Next 10 TB].[price]}}{{else}}>{{loc-message «N/A»}} {{/if}} за ГБ 90 166 90 158 {{/if}} {{#if datatransfer/datatransfer.[Внешний исходящий трафик, следующие 40 ТБ]}}
Следующие 40 ТБ в месяц	{{передача данных в местной валюте/передача данных. [Внешний исходящий трафик, следующие 40 ТБ].[цена]}} {{else}}>{{loc-message «N/A»}}{{/if}} на ГБ
Следующие 100 ТБ в месяц	{{loc-currency datatransfer/datatransfer.[DataTransfer External Outbound Next 100 TB].[price]}}{{else}}>{{loc-message «N/A»}} {{/if}} за ГБ 90 166 90 158 {{/if}} {{#if datatransfer/datatransfer.[Внешний исходящий трафик более 150 ТБ]}}
Более 150 ТБ в месяц	{{передача данных в местной валюте/передача данных.[Внешний исходящий трафик более 150 ТБ].[price] ]}}{{else}}>{{loc-message «N/A»}}{{/if}} за ГБ

Если передача данных в месяц превышает 500 ТБ в месяц, свяжитесь с нами.

Уровни тарифов учитывают ваше совокупное использование для передачи данных в Интернет через Amazon EC2, Amazon S3, Amazon Glacier, Amazon RDS, Amazon Redshift, Amazon SageMaker, Amazon SES, Amazon SimpleDB, Amazon SQS, Amazon SNS, Amazon DynamoDB , AWS Storage Gateway, AWS CloudShell и журналы Amazon CloudWatch.

Клиенты AWS ежемесячно получают 100 ГБ бесплатной передачи данных в Интернет по всем сервисам и регионам AWS (кроме Китая и GovCloud).

Передача данных в пределах одного региона AWS

{{#if datatransfer/datatransfer.[Локальная зона передачи данных в том же регионе AWS]}} {{/if}} {{#if datatransfer/datatransfer.[Локальная зона передачи данных в том же регионе AWS]}} {{/if}}

Данные, передаваемые между локальной зоной и зоной доступности в одном и том же регионе AWS, «входящие» и «исходящие» из Amazon EC2 в локальной зоне	Цены
Передача данных в	{{передача данных в местной валюте/передача данных.[Локальная зона передачи данных в том же регионе AWS].[цена]}} {{else}}>{{loc-message «N/A»}}{{/if}}
Исходящая передача данных	{{передача данных в местной валюте/передача данных.[Локальная зона передачи данных в том же регионе AWS].[цена]}} {{else}}>{{loc-message «N/A»}}{{/if}}

Передача данных между экземплярами Amazon EC2, Amazon RDS, Amazon Redshift, Amazon ElastiCache и эластичными сетевыми интерфейсами в одной и той же зоне доступности осуществляется бесплатно.

Данные передаются напрямую (см. конечные точки) между инстансами Amazon S3, Amazon EBS direct API*, Amazon Glacier, Amazon DynamoDB, Amazon SES, Amazon SQS, Amazon Kinesis, Amazon ECR, Amazon SNS или Amazon SimpleDB и Amazon EC2 в одном регионе AWS. бесплатно. Если другие сервисы AWS находятся на пути передачи ваших данных, с вас будет взиматься плата за связанные с ними расходы на обработку данных. Эти услуги включают, помимо прочего, конечные точки PrivateLink, шлюз NAT и транзитный шлюз.

* Для прямых API-интерфейсов Amazon EBS взимается плата за передачу данных, если используются конечные точки FIPS.

Данные, передаваемые «входящие» и «исходящие» из Amazon Classic и Application Elastic Load Balancers с использованием частных IP-адресов между инстансами EC2 и балансировщиком нагрузки в одном и том же AWS VPC, бесплатны.

---

Если не указано иное, наши цены указаны без учета применимых налогов и сборов, включая НДС и применимый налог с продаж. Для клиентов с платежным адресом в Японии использование AWS облагается налогом на потребление в Японии. Узнайте больше о налоговой политике AWS.

Инстансы, оптимизированные для EBS

Инстансы

, оптимизированные для EBS, позволяют инстансам EC2 полностью использовать количество операций ввода-вывода в секунду, выделенное для тома EBS. Инстансы, оптимизированные для EBS, обеспечивают выделенную пропускную способность между Amazon EC2 и Amazon EBS с параметрами от 500 до 4000 мегабит в секунду (Мбит/с) в зависимости от типа используемого инстанса. Выделенная пропускная способность сводит к минимуму конкуренцию между операциями ввода-вывода Amazon EBS и другим трафиком из вашего инстанса EC2, обеспечивая наилучшую производительность для ваших томов EBS. Инстансы, оптимизированные для EBS, предназначены для использования как со стандартными, так и с Provisioned IOPS томами Amazon EBS. При подключении к инстансам, оптимизированным для EBS, тома Provisioned IOPS могут достигать задержек, измеряемых единицами миллисекунд, и рассчитаны на производительность в пределах 10 % от предоставленной производительности IOPS 9. 9,9% времени.

Для типов экземпляров текущего поколения оптимизация EBS включена по умолчанию без дополнительных затрат. Для типов инстансов предыдущего поколения цены на оптимизацию EBS указаны на странице цен на предыдущее поколение.

Почасовая плата за инстансы, оптимизированные для EBS, добавляется к почасовой плате за использование поддерживаемых типов инстансов.

Эластичные IP-адреса

Вы можете бесплатно связать один эластичный IP-адрес (EIP) с работающим экземпляром. Если вы свяжете с этим экземпляром дополнительные EIP, с вас будет взиматься плата за каждый дополнительный EIP, связанный с этим экземпляром, в час на пропорциональной основе. Дополнительные EIP доступны только в Amazon VPC.

Чтобы обеспечить эффективное использование эластичных IP-адресов, мы взимаем небольшую почасовую плату, если эти IP-адреса не связаны с работающим экземпляром или когда они связаны с остановленным экземпляром или неприсоединенным сетевым интерфейсом. Плата за эластичные IP-адреса, которые вы создаете из префикса IP-адреса, который вы добавили в AWS с помощью функции «Принесите свой собственный IP», не взимается.

IP-адреса оператора связи

Если не указано иное, наши цены указаны без учета применимых налогов и сборов, включая НДС и применимый налог с продаж. Для клиентов с платежным адресом в Японии использование AWS облагается налогом на потребление в Японии. Узнайте больше о налоговой политике AWS.

Эластичная балансировка нагрузки

Чтобы увидеть цены, посетите страницу эластичной балансировки нагрузки.

Резервирование ресурсов по требованию

Стоимость резервирования емкости по требованию

точно такая же, как и эквивалентное использование инстанса (по требованию). Если резервирование мощности используется полностью, вы платите только за использование инстанса и ничего не платите за резервирование мощности. Если резервирование мощности используется частично, вы платите за использование инстанса и за неиспользованную часть резервирования мощности. Узнайте больше о резервировании ресурсов по требованию.

Цены на безлимитный режим T2/T3/T4g

Для инстансов T4g в безлимитном режиме кредиты ЦП оплачиваются из расчета 0,04 доллара США за виртуальный ЦП-час для Linux, RHEL и SLES.

Для инстансов T2 и T3 в безлимитном режиме кредиты ЦП оплачиваются по следующему адресу:

• 0,05 доллара США за виртуальный ЦП-час для Linux, RHEL и SLES и
• 0,096 долл. США за час виртуального ЦП для Windows и Windows с SQL Web

Стоимость кредита ЦП одинакова для инстансов всех размеров, для инстансов по запросу, спотовых и зарезервированных инстансов во всех регионах.

См. документацию по безлимитному режиму для получения подробной информации о том, когда взимаются кредиты ЦП.

Amazon CloudWatch

Чтобы узнать цены, посетите страницу цен на Amazon Cloudwatch.

Магазин эластичных блоков Amazon

Чтобы узнать больше, посетите страницу с ценами EBS.

Автоматическое масштабирование Amazon EC2

Auto Scaling включен Amazon CloudWatch и не требует дополнительных сборов. Мониторинг каждого инстанса, запускаемого с помощью Auto Scaling, автоматически включается, и к нему применяются применимые сборы Amazon Cloudwatch.

Регион AWS GovCloud

AWS GovCloud — это регион AWS, созданный для того, чтобы позволить государственным учреждениям и подрядчикам США перемещать в облако более важные рабочие нагрузки, соблюдая свои особые нормативные требования и требования соответствия. Чтобы узнать цены и получить дополнительную информацию о новом регионе AWS GovCloud, посетите веб-страницу AWS GovCloud.

* Использование уровня бесплатного пользования рассчитывается каждый месяц во всех регионах, кроме региона AWS GovCloud, и автоматически применяется к вашему счету — неиспользованное ежемесячное использование не пролонгируется. Не включает Amazon EC2 под управлением IBM или регион AWS GovCloud. См. условия предложения для получения более подробной информации и других ограничений.
** Тарифные уровни учитывают ваше совокупное использование для исходящей передачи данных в Интернет через Amazon EC2, Amazon S3, Amazon Glacier, Amazon RDS, Amazon Redshift, Amazon SageMaker, Amazon SES, Amazon SimpleDB, Amazon SQS, Amazon SNS, Amazon. DynamoDB, AWS Storage Gateway, AWS CloudShell и журналы Amazon CloudWatch.

(Amazon EC2 продается Amazon Web Services, Inc.)

АМД СЭВ-СНП

Amazon EC2 поддерживает AMD Secure Encrypted Virtualization-Secure Nested Paging (AMD SEV-SNP), функцию процессоров AMD EPYC™ для типов инстансов M6a, C6a и R6a. Дополнительные сведения о AMD SEV-SNP и ценах см. в этой документации.

При запуске инстанса Amazon EC2 с включенным AMD SEV-SNP с вас взимается дополнительная почасовая плата за использование, эквивалентная 10 процентам почасовой ставки по требованию для выбранного типа инстанса.

Эта плата за использование AMD SEV-SNP является отдельной платой за использование инстанса Amazon EC2. Зарезервированные инстансы, планы Savings и использование операционной системы не влияют на этот сбор

Дополнительные ресурсы с ценами

Калькулятор цен AWS

Легко рассчитайте свои ежемесячные расходы с помощью AWS

Получите консультацию по ценам

Свяжитесь со специалистами AWS, чтобы получить персональное предложение

Узнайте, как начать работу

Существует несколько бесплатных способов начать работу с Amazon EC2.

Узнайте больше о EC2

Создайте бесплатную учетную запись

Мгновенно получите доступ к уровню бесплатного пользования AWS.

Зарегистрироваться 

Начните сборку в консоли

Начните сборку с помощью Amazon EC2 в консоли AWS.

Войти

Войдите в консоль

Узнайте об AWS

• Что такое AWS?
• Что такое облачные вычисления?
• Инклюзивность, разнообразие и справедливость AWS
• Что такое DevOps?
• Что такое контейнер?
• Что такое озеро данных?
• Облачная безопасность AWS
• Что нового
• Блоги
• Пресс-релизы

Ресурсы для AWS

• Начало работы
• Обучение и сертификация
• Библиотека решений AWS
• Архитектурный центр
• Часто задаваемые вопросы по продуктам и техническим вопросам
• Аналитические отчеты
• Партнеры AWS

Разработчики на AWS

• Центр разработчиков
• SDK и инструменты
• .