主要观点：Pinterest 工程在最近博客中详述了在亚马逊 EC2 实例上应对网络节流挑战的方法，作为每月活跃用户超 5.5 亿的平台，确保一致性能至关重要，尤其对关键服务如机器学习特征库 KVStore 。观察到 KVStore 中流量高时延迟增加和服务中断，原因是某些 EC2 实例类型的网络性能限制，2024 年迁移到 AWS 的 Nitro 基础实例家族时又出现新挑战，后通过多种策略减轻 EC2 网络节流，如选择高基线网络带宽的实例、引入流量整形技术、更均匀分布工作负载等，其经验强调了理解云基础设施细节的重要性。
关键信息：

• 详细阐述应对 EC2 网络节流挑战的方法及相关经历。
• 指出 KVStore 在高流量时的问题及原因。
• 迁移到 Nitro 基础实例家族的情况及新挑战。
• 采取的减轻网络节流的关键策略。
  重要细节：
• 提到平台每月活跃用户数超 5.5 亿，关键服务是 KVStore 。
• 举例说明 EC2 实例带宽标注与实际基线带宽的差异。
• 迁移过程中在数据上传时出现性能退化及导致应用超时。
• 采取的策略包括选择高带宽实例、流量整形、均匀分布工作负载等。