每次帮客户看架构，我第一句都是：别上来就选具体服务，先搞清楚你到底要解决什么问题。好比你说要买辆车，我得知道你是拉货还是跑赛道，才敢推荐皮卡还是跑车。AWS那两百多个服务，选错了轻则浪费钱，重则整个架构推倒重来。

计算层：你的代码跑在哪儿？

选计算，核心就看三个指标：执行时长、流量形态、和你想不想管服务器。

如果业务是API后端、事件驱动的短任务，Lambda（无服务器函数，代码按需运行，不用操心底层机器）最省心。请求量上来了自动扩，没人访问了不收费。代价是有冷启动延迟（首次调用要初始化环境），而且单次执行最长只能跑15分钟。

如果你的应用是容器化部署，用微服务架构并且不想管底层集群，ECS on Fargate（托管容器服务，自动分配资源）是默认推荐路径，省掉了管理EC2节点的麻烦。 如果公司已经有Kubernetes生态，非用不可，那就选EKS，但每个月多付一笔集群管理费。

EC2（传统虚拟机）适合什么场景？需要特殊硬件（GPU、本地盘）、有自建系统的历史包袱，或者你有明确可预测的流量，想买预留实例（Savings Plan，相当于包年包月批发价）拉低成本。 一般新建项目，我很少建议一上来就怼EC2。

存储层：数据往哪搁？

简单粗暴地记：对象用S3，块设备用EBS，共享文件用EFS。

S3（对象存储，放文件、图片、备份、日志）是存储里的万金油，11个9的持久性，不用管容量上限。 静态网站托管、大数据湖、应用备份，第一反应就是S3。

EBS（块存储，当作服务器的硬盘）是给EC2用的硬盘，一台机器挂一块。数据库跑在EC2上，数据盘就用EBS。选gp3（通用SSD）能满足绝大多数场景。

如果有多台EC2需要共享同一份文件存储（比如NFS共享目录），上EFS（共享文件系统），它跨可用区、自动扩容，但读写吞吐量有上限，不适合高IOPS（每秒读写次数）的数据库场景。

数据库：SQL还是NoSQL？

这题没有标准答案，看你的数据结构和访问模式。

传统关系型业务——订单、用户、库存这些需要事务一致性（ACID，保证数据不出错）的东西——用Aurora（AWS自研的高性能关系型数据库）是默认项。它兼容MySQL和PostgreSQL，性能是原生的好几倍，高可用和读副本能力也强。 对预算敏感或者业务规模较小，标准RDS也完全够用。

如果数据量巨大、要求毫秒级响应、查询模式大多是简单的键值查找（比如用户Session、商品详情），直接上DynamoDB（NoSQL键值数据库，自动分片无限扩展）。 它按读写请求量计费，流量波动的业务用On-Demand模式最划算。

缓存层也别忘。ElastiCache（托管的Redis/Memcached）能极大缓解数据库压力，把频繁读取的热数据放进去，响应时间从几十毫秒降到微秒级。

网络层：怎么连出去？

新手直接用默认VPC（虚拟私有云，云上的专属网络空间），省得自己配路由表绕晕。 对外提供Web服务，前面挂一个应用负载均衡器（ALB），后面接EC2或容器集群，流量分发和健康检查都包了。

如果业务面向全球用户，CloudFront（CDN内容分发网络）把静态内容推到离用户最近的边缘节点，访问速度立竿见影。

真实场景怎么搭？

举个电商的例子：前端静态页面放S3加CloudFront加速，动态API用Lambda+API Gateway处理，订单数据落Aurora，用户Session和商品热数据放DynamoDB+ElastiCache，后端订单处理用SQS（消息队列）解耦异步任务。 这套组合既能扛住秒杀峰值，成本也比全上EC2省一大截。