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# 符合 Savings Plans 利益資格的服務
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AWS 提供三種 Savings Plans：Compute Savings Plans、EC2 Instance Savings Plans 和 SageMaker Savings Plans。Compute Savings Plans 適用於跨 Amazon EC2 AWS Lambda和 的使用 AWS Fargate。EC2 Instance Savings Plans 適用於 EC2 用量，SageMaker AI Savings Plans 適用於 SageMaker AI 用量。

## Amazon EC2
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Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 在 Amazon Web Services， Inc. (AWS) 雲端中提供可擴展的運算容量。使用 Amazon EC2 可減少前期所需的硬體投資，讓您更快速開發並部署應用程式。您可使用 Amazon EC2 按需要啟動任意數量的虛擬伺服器，設定安全性和聯網功能以及管理儲存。使用 Amazon EC2 可擴展與縮減規模，以處理需求或熱門峰值的變更，從而降低您預測流量的需求。

如需 Amazon EC2 的詳細資訊，請參閱[《Amazon EC2 入門指南》中的什麼是 Amazon EC2？](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/concepts.html)。 *Amazon EC2 *

## AWS Fargate
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AWS Fargate 是一種無伺服器運算引擎，適用於同時與 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 和 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 搭配使用的容器。Fargate 可讓您輕鬆地專注於建置應用程式。Fargate 不需要佈建和管理伺服器，可讓您指定和支付每個應用程式的資源，並透過設計隔離應用程式來提高安全性。

Fargate 符合 Compute Savings Plans 的資格。

如需 Fargate 上 Amazon ECS 的詳細資訊，請參閱《[Amazon Elastic Container Service 開發人員指南》中的什麼是 Amazon Elastic Container Service？](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/Welcome.html)。 **

如需 Fargate 上 Amazon EKS 的詳細資訊，請參閱《[Amazon EKS 使用者指南》中的什麼是 Amazon Elastic Kubernetes Service？](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/what-is-eks.html)。 ****

## AWS Lambda
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AWS Lambda 是一項運算服務，可讓您執行程式碼而不佈建或管理伺服器。 只會在需要時 AWS Lambda 執行程式碼，並自動擴展，從每天的幾個請求擴展到每秒數千個請求。您只需支付您使用的運算時間，您的程式碼在未執行時無需付費。使用 AWS Lambda，您可以為幾乎任何類型的應用程式或後端服務執行程式碼 - 全部無需管理。 會在高可用性運算基礎設施上執行 AWS Lambda 您的程式碼，並執行所有運算資源的管理，包括伺服器和作業系統維護、容量佈建和自動擴展、程式碼監控和記錄。

Lambda 符合 Compute Savings Plans 的資格。

如需 Lambda 的詳細資訊，請參閱《 *AWS Lambda 開發人員指南*》中的[什麼是 AWS Lambda？](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-costmanagement.html)。

## Amazon SageMaker AI
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Amazon SageMaker AI 是一種全受管機器學習服務。透過 SageMaker AI，資料科學家和開發人員可以快速輕鬆地建置和訓練機器學習模型，然後將它們直接部署到生產就緒的託管環境中。

SageMaker AI 提供整合的 Jupyter 編寫筆記本執行個體，可輕鬆存取資料來源以進行探索和分析，因此您不需要管理伺服器。它還提供常見的機器學習演算法，這些演算法經過最佳化後，能夠有效地在分散式環境處理大量的資料。

SageMaker AI 原生支援bring-your-own-algorithms和架構，提供靈活的分散式訓練選項，可根據特定工作流程進行調整。只需從 SageMaker AI Studio 或 SageMaker AI 主控台按幾下滑鼠，即可將模型部署到安全且可擴展的環境中。

SageMaker AI 符合 SageMaker AI Savings Plans 的資格。

如需 Amazon SageMaker AI 的詳細資訊，請參閱《[Amazon SageMaker AI 開發人員指南》中的什麼是 Amazon SageMaker AI？](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)。 *Amazon SageMaker *