免费云计算服务 - 亚马逊云科技免费套餐

亚马逊云科技新用户可以免费使用亚马逊云科技免费套餐（Amazon Free Tier）。注册即可获得 100 美元的服务抵扣金，在探索关键亚马逊云科技服务时可以再额外获得最多 100 美元的服务抵扣金。使用免费计划试用亚马逊云科技服务，最长可达 6 个月，无需支付任何费用，除非您选择付费计划。付费计划允许您扩展运营并获得超过 150 项亚马逊云科技服务的访问权限。

项目背景与目标

云计算服务的成本问题，一直是初创团队和个人开发者在项目早期最关心的门槛。亚马逊云科技多年来提供的 Free Tier（免费套餐），在 2025 年 7 月迎来了重大调整：从过去的 12 个月免费，变为 最长 6 个月 + 最高 $200 抵扣金 的新模式。

表面上看，这是缩短了免费周期，但实际操作中，这种“短周期+额度奖励”的机制更适合快速验证原型（PoC）项目。为了说明这种新套餐在实际工程中的可行性，本文将结合一个具体场景——智能客服问答系统，展示如何在 6 个月内利用亚马逊云科技免费资源完成部署。

在互联网企业的客户服务环节，智能客服逐渐取代传统人工客服，承担起常见问题解答、工单分流等任务。

本案例的目标是搭建一个智能客服问答系统，满足以下需求：

  1. 提供 REST API 接口，支持与前端 Web/App 对接。
  2. 支持 FAQ 问答与知识库检索。
  3. 集成大模型，实现对非结构化问题的语义回答。
  4. 存储用户会话与日志，便于后续分析与改进。
  5. 保证系统具备可扩展性，并控制在低成本范围内。

亚马逊云科技免费套餐 2025 年 7 月更新要点

与旧版相比，新套餐的主要变化如下：

项目

新版（2025 年 7 月后注册账户）

旧版（7 月 15 日前注册账户）

免费周期

最长 6 个月（额度用完即止）

最长 12 个月

初始奖励

注册即得 $100 Amazon Credit

无统一奖励

额外奖励

完成 5 项任务再得 $100（每项 $20）

无任务奖励机制

到期处理

90 天恢复期，之后账户关闭清空数据

无恢复期限制

适用范围

全球大部分区域（不含 GovCloud/中国）

全球大部分区域（不含 GovCloud/中国）

任务奖励机制：包括启动 EC2、创建数据库、部署 Lambda、调用 Bedrock 模型 API、设置预算告警。通过这类任务，亚马逊云科技引导新用户逐步熟悉云端核心服务。

这种设计意味着：

  • 短期项目（≤6 个月） → 完全可以在抵扣金覆盖范围内完成实验。
  • 长期项目 → 必须在试用期内规划好架构迁移，否则将面临费用压力。

2. 技术架构设计

本系统采用“检索增强问答（RAG）”架构：

EC2 t3.micro：运行 Flask/FastAPI 后端，提供 REST API。

RDS MySQL：存储用户会话、交互日志。

S3：存放 FAQ 文档、公司政策、产品手册等知识库文件。

AI 模型（Bedrock）：调用大模型 API，生成自然语言回答。

CloudWatch：监控 API 请求与系统日志。

3. 部署流程

Step 1: 初始化网络环境

  • 创建 VPC，划分子网（EC2 公网、RDS 私网）。
  • 配置安全组，限制对外访问，只开放 API 与数据库内网通信。

Step 2: 部署 API 服务

# SSH 登录 EC2
ssh -i mykey.pem ec2-user@<EC2_PUBLIC_IP>

# 安装依赖
sudo yum update -y
sudo yum install python3-pip git -y
pip3 install fastapi uvicorn boto3 mysqlclient

示例 API（FastAPI）：

from fastapi import FastAPI
import boto3, pymysql

app = FastAPI()
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

@app.get("/chat")
def chat(question: str):
    response = client.invoke_model(
        modelId="anthropic.claude-v2",
        body=f'{{"prompt": "{question}", "max_tokens_to_sample": 200}}'
    )
    answer = response['body'].read().decode()
    return {"answer": answer}

Step 3: 配置数据库

  • 创建 MySQL 表存储会话日志：
CREATE TABLE conversations (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    user_id VARCHAR(50),
    question TEXT,
    answer TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
  • 通过 API 服务将问答日志写入数据库，便于后续统计和分析。

Step 4: 知识库构建（S3）

  • 将 FAQ、公司政策文档上传至 S3 存储桶。
  • 在 API 中增加文件解析逻辑（如 PDF → 文本），结合 RAG 检索增强回答。

Step 5: 模型调用与融合

  • 用户问题先检索 FAQ 文档，如果有匹配答案直接返回；
  • 否则调用 Bedrock 模型，生成语义化答案。
  • 示例逻辑： 

    def hybrid_answer(question):
    faq_answer = search_faq(question)  # 先从知识库检索
    if faq_answer:
        return faq_answer
    else:
        return call_bedrock(question)

    Step 6: 日志与监控

    • 在 CloudWatch 配置日志收集，监控 API 请求量、延迟。
    • 设置告警规则，当请求失败率 > 5% 或延迟 > 1s 时发出通知。

    4. 工程优化与生产注意事项

    技术优化

    • 缓存层：对高频问题的回答进行缓存（如 Redis），减少重复推理。
    • 分布式架构：随着请求量增加，可通过 Auto Scaling Group 横向扩展 EC2 实例。
    • 语义检索：引入向量数据库（如 OpenSearch/KNN 插件）提升 FAQ 检索准确率。

    成本优化

    • FAQ 检索优先，减少模型调用频率。
    • 利用免费额度的 S3、EC2、RDS，小规模测试无需额外付费。
    • 设置自动关停策略，避免闲置实例浪费。

    安全与合规

    • IAM 权限最小化，API 只允许必要调用。
    • 对用户数据加密存储，遵循隐私保护规范。

    5. 总结

    亚马逊云科技免费套餐的新模式更适合短周期 PoC 项目，而智能客服系统正是这种场景的典型代表。

    • 在 6 个月的周期和 $200 Credit 支持下，可以完成：API 服务搭建；
    • 数据库与知识库配置；
    • 模型推理集成；
    • 成本监控与优化。

    这类实践不仅帮助团队快速验证业务可行性，还能培养工程师对云端架构的熟悉度。后续若业务需求扩大，只需在原有架构上扩展规模即可。

# aws # 人工智能 # 服务器
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