在日常使用 AWS 构建应用时，我们经常会面临一个看似简单却至关重要的选择：到底该使用 S3 还是 EBS 来存储我们的数据？这不仅仅是一个关于“把文件放哪里”的问题，更关乎整个系统的架构设计、性能表现以及成本控制。随着我们步入 2026 年，随着 AI 原生应用和 Serverless 架构的普及，这道选择题背后的逻辑变得更加耐人寻味。
今天，我们将深入探讨 Amazon S3（简单存储服务）和 Amazon EBS（弹性块存储）之间的核心区别，并结合 2026 年的技术趋势，看看我们如何在现代开发范式（如 Vibe Coding 和 Agentic AI）中做出最佳决策。
存储架构的本质差异：对象与块的哲学
首先，让我们从宏观的角度理解这两种服务。记住，选择存储类型本质上是在选择数据的访问模式。
Amazon S3 是一种对象级存储服务。在 2026 年，我们不再仅仅把它当作云盘，而是把它视为互联网的“事实来源”。每一个文件（对象）都包含数据本身、元数据以及一个唯一的标识符（Key）。S3 的设计初衷是为了在任何地方、任何时间通过互联网访问数据。它的扁平化命名空间使其成为 AI 数据湖和 RAG（检索增强生成）向量存储的完美基石。
Amazon EBS 则完全不同，它提供的是块级数据存储。这更像是你的电脑内部的硬盘，只不过它是“虚拟化”的。EBS 卷只能挂载到同一个可用区内的 EC2 实例上。在如今的架构中，EBS 通常作为高性能计算层（如向量数据库或 LLM 推理引擎）的临时高速缓存或持久化层存在。
1. 现代视角下的数据访问与一致性
在 2026 年，随着多模态 AI 应用和实时协作需求的爆发，对存储一致性的要求变得前所未有的复杂。
S3 的强一致性最终模型：虽然在几年前 S3 就已经实现了对所有请求的强一致性，但在现代高频写入场景下（例如 Agentic AI 代理实时记录思维链），理解这一点至关重要。我们不需要再担心“读后写”的一致性问题，这大大简化了分布式系统的开发。
EBS 的多挂载与并发：这是一个在微服务架构中经常被忽视的高级特性。在 2026 年，虽然我们主要推崇无状态服务，但对于某些高可用性集群（如 Oracle RAC 或高可用向量数据库），EBS 的 Multi-Attach 功能（仅限 io2 Block Express 卷）允许多个 EC2 实例同时挂载同一个卷。这意味着我们可以构建低延迟的共享存储集群，而无需依赖复杂的网络文件系统。
实战代码示例 1：使用 Python 并发处理 S3 对象（利用 Agentic AI 模式）
在处理海量小文件（如 AI 训练数据集）时，单线程上传太慢了。让我们利用 2026 年常用的并发编程模式，配合 INLINECODE11dd5ad4 和 INLINECODEe7788a76 来实现一个智能的批量上传助手。这展示了 S3 面向互联网的特性：并发友好性。
import boto3
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from botocore.exceptions import ClientError
# 模拟 AI 代理的日志结构
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
def upload_single_file(bucket, file_path, object_name=None):
"""
线程安全的单文件上传函数
:param bucket: S3 桶名称
:param file_path: 本地文件路径
:param object_name: S3 对象名称
:return: (file_path, bool)
"""
if object_name is None:
object_name = os.path.basename(file_path)
s3_client = boto3.client(‘s3‘)
try:
# TransferConfig 可以根据网络状况动态调整分片大小，非常适合大文件
s3_client.upload_file(file_path, bucket, object_name)
logger.info(f"成功上传: {file_path} -> s3://{bucket}/{object_name}")
return (file_path, True)
except ClientError as e:
logger.error(f"上传失败 {file_path}: {e}")
return (file_path, False)
except Exception as e:
logger.error(f"未知错误 {file_path}: {e}")
return (file_path, False)
def ai_assistant_batch_upload(bucket_name, file_directory, max_workers=10):
"""
模拟 AI Agent 批量处理数据集的上传任务
"""
files = [os.path.join(file_directory, f) for f in os.listdir(file_directory) if os.path.isfile(os.path.join(file_directory, f))]
success_count = 0
fail_count = 0
# 使用线程池并发上传，S3 的设计天然适合这种高并发模式
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
futures = {executor.submit(upload_single_file, bucket_name, f): f for f in files}
for future in as_completed(futures):
file_path, result = future.result()
if result:
success_count += 1
else:
fail_count += 1
logger.info(f"批次完成。成功: {success_count}, 失败: {fail_count}")
# 使用示例：假设我们刚生成了 1000 个 AI 推理结果需要归档
# ai_assistant_batch_upload(‘my-ai-datasets‘, ‘./inference_results‘)
在这个例子中，我们可以看到 S3 的访问模式是基于互联网的。只要你拥有权限，世界上的任何地方都可以运行这段代码，这正是现代云原生应用和 AI 数据流动的基础。
2. 性能与延迟：2026 年的 I/O 瓶颈
让我们深入挖掘性能差异。这对于我们运行的 AI 工作负载和高吞吐量 Web 服务至关重要。
- S3 的性能特征：S3 的性能非常适合大文件的顺序吞吐。随着 S3 Express One Zone（以前称为 S3 Ultra Low Latency）的推出，S3 的延迟已经降低了数倍。然而，对于数据库级别的随机 I/O，S3 仍然不是最佳选择。
- EBS 的性能特征：EBS 旨在提供个位数毫秒级的 I/O 性能。在 2026 年，我们大量使用 gp3 卷作为通用标准，它允许我们将 IOPS 和吞吐量与存储容量解耦。对于运行向量数据库（如 Milvus 或 Pinecone 的自托管版本）或高频交易系统，EBS 的 io2 Block Express 卷提供了高达 256,000 IOPS 和亚毫秒级延迟，这是 S3 无法企及的物理极限。
实战代码示例 2：自动化 EBS 性能调优（基于实时负载）
在 Vibe Coding 的理念下，我们希望基础设施能够“感知”应用的状态。下面这个脚本展示了我们如何在生产环境中监控 EBS 卷的性能，并在队列积压时动态修改卷配置（当然，这需要结合 CloudWatch Alarm）。
import boto3
import time
def modify_ebs_performance(volume_id, new_iops, new_throughput):
"""
动态调整 EBS 卷的性能配置
注意：此操作通常在几秒钟内生效，无需停机
"""
ec2_client = boto3.client(‘ec2‘)
try:
# 检查当前卷类型是否支持修改
response = ec2_client.modify_volume(
VolumeId=volume_id,
Iops=new_iops,
Throughput=new_throughput
)
print(f"正在调整卷 {volume_id} 的性能 -> IOPS: {new_iops}, Throughput: {new_throughput} MB/s")
return response[‘OriginalModification‘][‘ModificationState‘]
except Exception as e:
print(f"调整失败: {e}")
return None
# 场景：我们的 AI 模型开始进行微调，导致磁盘 I/O 飙升
# 我们通过响应式脚本来应对性能瓶颈
# modify_ebs_performance(‘vol-0123456789abcdef0‘, new_iops=16000, new_throughput=1000)
这段代码展示了 EBS 作为“私有块设备”的优势：可精细控制的性能。这在 S3 的模型中是不存在的（S3 的性能是由 AWS 管理的全局资源池）。
3. AI 时代的数据生命周期管理
到了 2026 年，数据不仅仅是存储，更是 AI 的燃料。我们需要重新审视存储的成本和生命周期。
- S3 的分层存储：S3 真正的威力在于其智能分层功能。我们可以设置策略，让数据在创建 30 天后自动移动到 Standard-IA（低频访问），90 天后移动到 Glacier Deep Archive。对于 AI 训练数据，一旦模型训练完成，原始数据集就可以立即归档，从而节省 80% 以上的存储成本。
- EBS 的快照策略：EBS 的快照存储在 S3 上，但其计费模式是基于增量数据的。对于频繁变更的数据库，快照链可能会变得很长且昂贵。
4. 安全与合规：零信任架构
在开发现代应用时，Security Left Shift（安全左移）是必须的。
- S3 的安全模型：S3 支持非常细粒度的策略。我们可以通过 Bucket Policy 限制只能通过特定的 VPC Endpoint 访问，或者通过 S3 Object Lambda 在数据返回给用户时动态进行脱敏或水印处理。这在处理 GDPR 或 CCPA 敏感数据时非常有用。
- EBS 的安全模型：EBS 的安全主要依赖于操作系统级别的权限和 AWS KMS 加密。如果你的 EC2 实例被攻破，EBS 数据也就暴露了。因此，在现代架构中，我们建议使用 AWS Nitro Enclaves 来处理高度敏感的 EBS 数据，确保即使主机被攻破，加密密钥也无法被提取。
5. 真实场景决策指南：我们应该怎么选？
让我们通过几个 2026 年的典型场景来总结我们的决策过程。
场景 A：构建一个 RAG（检索增强生成）知识库系统
- 存储选择：
* 原始文档：
* 理由：我们需要通过 HTTP API 随时访问任意文档，且文档数量可能达到数百万。S3 的无限扩展性和 HTTP 原生支持使其成为唯一选择。我们还会启用 S3 Intelligent-Tiering 来自动优化冷数据的存储成本。
* 向量索引数据库：
* 理由：向量数据库（如 pgvector 扩展的 PostgreSQL）需要极高的随机 IOPS 和低延迟来响应查询。EBS（特别是 io2 Block Express）能提供数据库所需的稳定性能。
场景 B：全球分布式的协作代码编辑器（类似 Windsurf/Cursor 的后端）
- 存储选择：
* 用户资产（图片、头像）：存储在 S3，并利用 CloudFront 进行 CDN 加速。
* 代码项目存储：这里比较有趣。为了支持极低延迟的文件保存操作，我们可能会选择 EFS（弹性文件系统）或者挂载了 EBS 的高性能 EC2 实例作为编辑器后端。但考虑到容错性，更现代的做法是将代码片段实时同步到 DynamoDB，而将大文件打包存入 S3。如果必须使用块存储，我们会选择 EBS，因为它能提供比 S3 对象 API 更低的写入延迟。
总结：超越存储的架构思维
通过这次深入探索，我们可以看到 AWS S3 和 EBS 虽然都是存储，但它们服务于完全不同的领域。
- S3 是“先互联网、后存储”。它是共享的、持久的、高度可扩展的对象仓库，适合作为 AI 应用的数据湖、静态资源托管和长期归档。
- EBS 是“先计算、后存储”。它是私有的、高性能的块设备，是 EC2 实例不可分割的伙伴，专为运行操作系统、数据库和高吞吐量计算任务而生。
作为架构师，在 2026 年，我们的决策不再是非黑即白的。我们会经常看到两者结合的架构：使用 EBS 运行高性能向量数据库，利用其低延迟处理实时查询；同时利用 AI 编写的自动化脚本，在业务低峰期将数据库快照和增量日志归档到 S3，以实现极低成本的灾难恢复。
希望这篇文章能帮助你更清晰地理解这两种服务的边界。下次在 AWS 控制台上创建存储时，或者在使用 Cursor 让 AI 帮你生成基础设施代码时，你应该能自信地做出最正确的决定了。记住，如果你需要把它当作硬盘来运行程序，请用 EBS；如果你需要把它当作仓库来存放文件，请用 S3。