个人介绍
我是一名网络工程专业的在读大三学生，学习方向是大数据技术开发，当前正在学习的课程有Machine Learning入门、基于Apache ECharts的前端大数据可视化和基于Spark和Hadoop的后端大数据处理。其实我本人也算是阿里云的老用户了，早在2017年就在阿里云上购买了一个域名，并使用阿里云的免费企业邮箱搭建了自己专属的邮箱账户，至今仍在使用。本次试用阿里云的云服务器ECS服务主要是为了尝试制作一个基于Spark平台的大数据处理学年设计，想到阿里云平台可为认证学生提供ECS云服务器的免费试用，便按照流程申请了一个。
控制台使用
网站/App的控制台可以对ECS进行诸如重启、修改系统、修改网络配置等诸多功能配置管理，并能对ECS的运行状态进行实时监控。
平台在发现诸如非常用IP连接实例等风险操作时还能通过App实时推送报警信息，及时通知用户处理。
除此之外，控制台中还有云助手、VNC远程连接、WorkBench等连接功能，便于用户从控制台直接连接ECS，快速执行脚本、文件上传和管理功能。但我个人更习惯于在终端中使用SSH远程连接，使用scp命令上传文件。
工作台首页“我的教程”box中还为用户推荐了诸如建站、搭建小程序/博客等ECS常用场景的快速教程，便于新人快速上路，也便于个人用户开拓新的应用场景。
ECS使用
我的使用场景是基于Spark和Hadoop的大数据处理，因此我选择安装了Ubuntu 20.04 64bit操作系统，并配置了JDK、Hadoop和Spark开发环境。由于学年设计尚未开题，我尚且只用PySpark对环境进行了简单测试。
使用总结
在几天的对ECS的环境部署中，我感受到阿里云作为国内老牌云服务提供商的强大实力和用户关怀。在我由于网络波动而更换IP地址登录时，阿里云后台将该操作识别为风险操作并通过App实时推送到手机，让我感到阿里云对用户安全重视程度之高。在为期不长的几天使用中，ECS工作稳定，网络质量好。控制台体验友好，并针对新手提供了诸多教程，易于上手；实时监控功能一目了然，便于用户掌握ECS实时运行状态。在以后的使用中，我将会把阿里云作为第一考虑的提供商。
