我在上一份工作中有和埃里克完全一样的经历。现在在我的新工作中，我正在经历我在上一份工作中经历过的同样的过程……为EBS支持的实例重新构建所有AMI——可能是32位机器(更便宜——但不能在32和64机器上使用相同的AMI)。

EBS支持的实例启动足够快，您可以开始使用Amazon AutoScaling API，该API允许您使用CloudWatch指标来触发其他实例的启动，并将它们注册到ELB(弹性负载均衡器)，还可以在不再需要时关闭它们。

这种动态自动伸缩就是AWS的意义所在——IT基础设施的真正节省可以发挥作用。用旧的s3“instanceore”支持的实例来实现自动伸缩几乎是不可能的。

我们喜欢实例存储。它迫使我们使实例完全可回收，并且我们可以轻松地在给定AMI上从头构建服务器的过程自动化。这也意味着我们可以很容易地交换ami。此外，EBS仍然时不时地存在性能问题。

99%的AWS设置是可回收的。所以对我来说，如果我终止一个实例并不重要——什么都不会丢失。例如，我的应用程序自动部署在SVN的实例上，我们的日志被写入中央syslog服务器。

我认为实例存储的唯一好处是节省成本。否则，ebs支持的实例胜出。埃里克提到了所有的好处。

今天，我会用不同的措辞来回答这个问题。

在过去一年左右的时间里，我在使用ebs支持的实例方面没有什么好的经验。AWS的最后一次停机也几乎破坏了EBS。

我猜像RDS这样的服务也使用某种EBS，这似乎在大多数情况下都是可行的。在我们自己管理的情况下，我们已经尽可能地摆脱了EBS。

摆脱一个扩展，我们移动了一个数据库集群回铁(=真实硬件)。我们的基础设施中仅剩下一个DB服务器，我们将多个EBS卷分条到一个软件RAID中，并每天进行两次备份。不管在备份之间会损失多少，我们都可以接受。

EBS是一种有点不可靠的技术，因为它本质上是一个网络卷:从远程连接到服务器的卷。我并不是在否定使用它所做的工作——这是一个了不起的产品，因为从本质上讲，无限持久存储只是一个API调用。但是它几乎不适合I/O性能是关键的场景。

除了网络存储的行为方式外，所有网络都在EC2实例上共享。实例越小(例如t1。micro, m1.small)会变得更糟糕，因为您在实际主机系统上的网络接口是由运行在其上的多个虚拟机(=您的EC2实例)共享的。

当然，实例越大，效果就越好。这里更好的意思是在合理范围内。

当需要持久性时，我总是建议人们使用S3之类的东西来集中实例。S3是一个非常稳定的服务。然后将实例设置自动化到可以引导新服务器并自行准备就绪的程度。这样就没有必要使用比实例存活时间更长的网络存储。

因此，总而言之，我认为ebs支持的实例没有任何好处。我宁愿增加一分钟的引导，然后运行一个潜在的SPOF。

我自己刚开始使用EC2，所以不是专家，但亚马逊自己的文档说:

我们建议您将本地实例存储用于临时数据，对于需要较高持久性的数据，我们建议使用Amazon EBS卷或将数据备份到Amazon S3。

我特别强调。

我做的数据分析比虚拟主机多，所以持久性对我来说不像对网站那么重要。考虑到亚马逊自身的区别，我不会认为EBS适合所有人。

在我用完这两种方法后，我会试着再次称重。

大多数人选择使用EBS支持的实例，因为它是有状态的。这是更安全的，因为您在其中运行和安装的所有内容都将在停止/停止或任何实例故障中幸存下来。

实例存储是无状态的，在任何实例失败的情况下，您将丢失其中的所有数据。但是，由于实例卷绑定到虚拟机运行的物理服务器上，因此它是免费的，而且速度更快。

EBS就像虚拟机的虚拟磁盘:

持久，由EBS支持的实例可以自由启动和停止(节省资金) 可以在任何时间点进行快照，以获得时间点备份吗 可以从EBS快照创建ami，因此EBS卷成为新系统的模板

实例存储为:

本地的，所以通常比较快 非联网，在正常情况下，EBS I/O是以网络带宽为代价的(EBS优化实例除外，它们具有独立的EBS带宽) 每秒I/O IOPS有限。即使配置的I/O最大IOPS也只有几千 脆弱的。一旦实例停止，就会丢失实例存储中的所有内容。

以下是使用它们的地方:

Use EBS for the backing OS partition and permanent storage (DB data, critical logs, application config) Use instance storage for in-process data, noncritical logs, and transient application state. Example: external sort storage, tempfiles, etc. Instance storage can also be used for performance-critical data, when there's replication between instances (NoSQL DBs, distributed queue/message systems, and DBs with replication) Use S3 for data shared between systems: input dataset and processed results, or for static data used by each system when lauched. Use AMIs for prebaked, launchable servers