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Amazon Aurora 是一款由 AWS 推出的高性能、可扩展的关系型数据库服务，兼容 MySQL 与 PostgreSQL。其架构结合了专为高 I/O 操作优化的云原生 SSD 存储系统，吞吐量达到标准 MySQL 的五倍，是 PostgreSQL 的三倍。 但性能强大的背后，AWS Aurora pricing 常常让初次接触的用户感到困惑。实例类型、存储与 I/O、自动备份、多可用区部署……这些定价因素看似复杂，但实际上掌握核心机制后，您不仅可以更透明地理解 Aurora 费用结构，还能在不牺牲性能的前提下优化成本。

随着生成式 AI 的快速崛起，越来越多企业希望借助云上工具，加速 AI 应用的构建与落地。AWS 作为领先的云服务提供商，提供了两款核心 AI 服务：Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock。它们虽然同属 AWS AI 生态系统，但定位截然不同，功能与适用场景也存在明显区别。

在日常使用 AWS 云服务的过程中，许多开发者、运维人员常常需要频繁调用命令行工具，比如 AWS CLI 来管理资源。但传统方式通常需要在本地安装工具、配置访问密钥、连接 VPN……过程繁琐且存在安全隐患。为了解决这些问题，AWS 提供了一项便捷、安全、无需配置的服务 —— AWS CloudShell。

在企业数字化转型过程中，云存储是不可或缺的一部分。作为 AWS 的代理商，我们经常遇到企业客户在使用 AWS Elastic Block Store（EBS）时，面临存储成本不断攀升的难题。AWS EBS Volume Pricing 的复杂定价结构可能让很多人感到困惑，尤其是当你没有深入理解每种存储类型的优缺点时，极容易造成不必要的浪费。

随着生成式 AI 技术在各行业落地，越来越多的企业将目光投向了支持多种大模型即开即用的平台 —— Amazon Bedrock。然而，许多用户在初次接触时，会被其定价结构复杂、多模型定价差异大等问题困扰。本文将带你深入了解 AWS Bedrock 的计费模式、模型价格对比、成本优化策略，并结合企业真实使用场景，帮助你以更少预算实现更大价值。