1 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)
是一种提供可调节计算容量的 Web 服务 – 简单来说，就是 Amazon 数据中心里的服务器 – 您可以使用它来构建和托管您的软件系统。
2 Auto Scaling
是一项 Web 服务，旨在根据用户定义的策略、时间表和运行状况检查，自动启动或终止 Amazon EC2 实例。
3 Elastic Load Balancing
在多个 Amazon EC2 实例间自动分配应用程序的传入流量。它会检测运行不正常的实例，并将流量重新路由到运行正常的实例，直至运行不正常的实例恢复为止。
Elastic Load Balancing 会自动扩展其请求处理容量以响应进入流量。
4 Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)
允许您在已经定义的虚拟网络内启动 Amazon Web Services (AWS) 资源。
这个虚拟网络与您在数据中心中运行的传统网络极其相似，并会为您提供使用 AWS 的可扩展基础设施的优势。
5 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
是一种面向 Internet 的存储服务。您可以通过 Amazon S3 随时在 Web 上的任何位置存储和检索的任意大小的数据。
您可以使用 AWS 管理控制台简单而直观的 web 界面来实现这些任务。
6 Amazon Glacier（冰河，冰川）
是一种针对不常用的数据（“冷数据”）而经过了优化的存储服务。这项服务为数据存档和备份提供了安全、持久且成本极低的存储解决方案。
使用 Amazon Glacier，您可以将数据经济高效地存储数月、数年，甚至数十年。Amazon Glacier 可让您将存储扩展到 AWS并卸下操作以及管理负担，
这样，他们就不必担心容量规划、硬件配置、数据复制、硬件故障检测和恢复，或者耗时的硬件迁移等问题。
7 AWS Storage Gateway
这项服务将内部软件设施与基于云的存储设施相连，从而提供内部 IT 环境和 AWS 存储基础设施间的无缝安全整合。
8 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)
是一种 Web 服务，可让用户更轻松地在云中设置、操作和扩展关系数据库。它可以经济有效的为用户提供一个容量可调的行业标准的关系数据库，
并承担常见的数据库管理任务。
9 Amazon DynamoDB
是一种完全托管的 NoSQL 数据库服务，提供快速而可预测的性能，能够实现无缝扩展。您可以使用 Amazon DynamoDB 创建一个数据库表来存储和检索任何大小的数据，
并处理任何级别的请求流量。Amazon DynamoDB 可自动将表的数据和流量分布到足够多的服务器中，以处理客户指定的请求容量和数据存储量，
同时保持一致的性能和高效的访问。
10 Amazon ElastiCache
是一种 Web 服务，可让用户在云中轻松设置、管理和扩展分布式内存缓存环境。它提供了一种高性能、可调整大小和经济高效的内存缓冲，
同时降低了与部署和管理分布式缓存环境相关的复杂性。
11 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR)
是一种 Web 服务，让您能够以高效率轻松处理大量数据。Amazon EMR 使用 Hadoop 处理方法，并结合多种 AWS 产品，
可完成以下各项任务：web 索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、科学模拟以及数据仓库。
12 AWS Identity and Access Management (IAM)
是一项 Web 服务，可使 Amazon Web Services (AWS) 客户在 AWS 中管理用户和用户权限。
该服务主要针对拥有多用户或多系统且使用 AWS 产品（例如 Amazon EC2、Amazon SimpleDB 及 AWS 管理控制台）的组织。
借助 IAM，您可以集中管理用户、安全证书（例如访问密钥），以及控制用户可访问哪些 AWS 资源的权限。
13 Amazon CloudWatch
是一项 Web 服务，让您能够收集、查看和分析指标。
14 AWS CloudFormation
可让您有预见性地、重复地创建和配置 AWS 基础设施部署。
它可以帮助您利用 AWS 产品（如 Amazon EC2、Amazon Elastic Block Store、Amazon SNS、Elastic Load Balancing 和 Auto Scaling）来构建高度可靠、
高度扩展且经济高效的应用程序，为您免除创建和配置基本的 AWS 基础设施之忧。AWS CloudFormation 让您能够使用模板文件，
将资源集作为一个单元（堆栈）来创建和删除。
15 Amazon Simple Workflow Service (Amazon SWF)
可用于轻松构建在分布式组件上协同工作的应用程序。
在 Amazon SWF 中，一个任务表示的是由您的应用程序组件所执行之工作的一个逻辑单位。
跨越应用程序协作任务依据应用逻辑流程涉及有任务间依赖关系的管理、排定和并发性协调。
Amazon SWF 可使您完全控制任务的执行和协作，无需担心跟踪任务进度和维持任务状态等底层复杂性。
16 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)
是一项消息发送队列服务，可以在系统中的其他组件之间处理消息或工作流程。
17 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)
是一项 Web 服务，通过该服务可以使得应用程序、终端用户和设备可以即时发送和接收来自云的通知。
这项服务将内部软件设施与基于云的存储设施相连，从而提供内部IT环境和 AWS 存储基础设施间的无缝安全整合。
18 Lambda无服务器运行应用程序代码
AWS 计算资源从刚开始的EC2到后来ECS容器化的推出，再到Lambda无服务器的出现，计算单元越来越小。
他就是说以前要运行一段程序，需要启动一台EC2才可以执行，而现在只需要运行一下Lambda即可，过程简单了很多。
Lambda是AWS提供的一种计算服务，无需管理或配置服务器，因为lambda是serverless。
可以根据你的代码进行缩放，通俗点说就是当程序需要处理大量task时，lambda会同时调用很多个lambda，可以达到500-3000个。所以处理起来就会很快。
19 Cloud Front
本质是一个CDN服务，Amazon Cloud Front 是一种快速的内容交付网络(CDN)服务，
可以以低延迟安全地向全球客户交付数据、视频、应用程序和API, CloudFront是一个用户用于加速静态或动态内容发布的内容发布服务，
这里所谓的静态或动态内容主要包括媒体(图像或视频)文件 HTML、Java脚本程序、CSS文件以及其它。它的简洁用户界面可以帮助管理员设置CloudFront发布。
20 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)
是一项托管服务，可让您在AWS 上轻松运行 Kubernetes，
而无需安装、操作或维护您自己的 Kubemetes 控制面板或节点 Kubernetes 是一个用于实现容器化应用程序的部署、扩展和管理的自动化的开源系统。
21 ECR Elastic Container Registry(注册表)
ECR是一个私有的docker镜像存储库。
22 ECS Amazon Elastic Container Service
是一个完全托管的容器编排服务，可帮助您轻松部署、管理和扩展容器化的应用程序。
23 Redshift
Redshift即是AWS提供的一款:云上数据仓库服务
Redshf同我们前面使用的RDS一样，是一个全托管的服务(非完全的serverless，可以选择集群数量和性能，但是无需管理。
Redshf同RDS一样，只需要鼠标点击几下，即可得到一款可用的高性能、高可靠的数据仓库服务。
但是，与RDS不同的是，Redshf可以选择集群模式，也就是可以选择Redshift底层，基于多少台硬件服务器提供算力和存储。
兼容SQL，Amazon Redshift是一种SQL数据仓库解决方案，使用了行业标准的 ODBC 和 JDBC 连接。 Amazon Redshift与其他AWS服务相集成，
并内置了命令将数据从AmazonS3、Amazon DynamoDB 或Amazon EC2实例以及使用SSH的本地服务器中并行加载到每个节点。
Amazon Kinesis还集成了Amazon Redshift 作为数据目标。
24 Amazon Kinesis
Amazon Kinesis Streams
Kinesis Data Streams捕获、处理和存储数据流，是一种可扩展且持久的实时数据流服务，可以从成千上万个来源中以每秒数GB的速度持续捕获数据。
通过Amazon Kinesis Streams，您可以构建自己的自定义应用程序来处理或分析流数据，以满足特定需求。
它能够每小时从成千上万个来源连续捕获和存储数TB的数据，然后，您可以构建应用程序来处理来自 Amazon Kinesis Streams的数据，
以支持实时仪表板、生成警报、实施动态定价和广告等等。
Amazon Kinesis Firehose
Amazon Kinesis Firehose是将流数据加载到AWS的最简单的方式。
它可以捕获流数据并将其自动加载到Amazon S3和Amazon Redshift，借助当前正在使用的现有商业智能工具和控制面板实现近乎实时的分析。
配合使用完成如下常规操作
1、Amazon Kinesis Streams收集到应用程序的数据后可以提供给实时计算平台做实时分析使用。
2、数据流转接到Amazon Kinesis Firehose，用作持久化到S3或Redshif做离线分析。