考慮使用GPU優(yōu)化的ECS實(shí)例。GPU擅長(zhǎng)行處理大量數(shù)據(jù)，特別適合進(jìn)行深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。通過將AI圖像識(shí)別的工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到GPU上，顯著減少CPU的負(fù)擔(dān)，降低ECS的整體配置。

利用阿里云提供的彈性伸縮服務(wù)，根據(jù)實(shí)際需求自動(dòng)調(diào)整ECS的數(shù)量和配置。在高峰期或有特殊需求時(shí)增加ECS的數(shù)量，而在低谷期則減少ECS的數(shù)量，這樣既滿足業(yè)務(wù)需求，又能避免不必要的資源浪費(fèi)。

再次，通過數(shù)據(jù)壓縮和存儲(chǔ)優(yōu)化來(lái)降低ECS的存儲(chǔ)壓力。采用高效的視頻編碼算法來(lái)壓縮視頻數(shù)據(jù)，或者使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OSS來(lái)分擔(dān)ECS的存儲(chǔ)壓力。