当涉及性能时，选择b / w较少数量的大型实例或更多小型实例的最佳选择是什么，因为如果服务器上的流量泛滥，将使用cloudwatch（负载平衡和扩展）。
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在不需要的时候没有必要提供大型实例并烧掉钱。当您的CPU上的CPU变高并且您创建的下一个大型实例仍然未充分利用时，可能存在许多情况。
您应该将中等实例设置为所需的层（内存密集型，CPU或网络），并使用正确编写的策略扩展这些实例。
只要userdata，ami稳定，您就可以在几分钟内生成许多实例，确保您不会花太多钱并节省每一分钱。
在需要水平的情况下进行尺度调整
这很大程度上取决于您的应用程序。
我同意Faisal Nizam对支持横向缩放的直觉。但是，有许多应用程序在小型实例上运行不佳。
例如，Elastic recommends拥有64GB RAM的Elasticsearch集群节点。类似的推理可以应用于许多其他数据相关的应用程序，其中如果单个实例能够将大数据块保持在存储器中则是有益的。
我建议为您的应用程序找到理想的实例大小，并从那里水平扩展。
每个EC2也有一些开销，因此您需要在大型和昂贵的实例与大量和小型实例之间找到平衡。