要解决AWS EC2实例之间的间歇性处理/更新延迟问题，可以尝试以下解决方法：

1. 优化网络配置：确保实例的网络配置是正确的，包括正确的子网配置、安全组设置和路由表设置。可以使用AWS VPC网络流量镜像来监控和分析网络流量，以找出网络瓶颈和延迟的原因。

2. 使用更快的实例类型：考虑使用更高性能的实例类型，例如c5n.18xlarge，这些实例具有更多的计算和网络资源，可以提供更好的处理和更新性能。

3. 使用Elastic Load Balancer（ELB）：如果您的应用程序需要处理大量的请求，可以考虑使用Elastic Load Balancer来分配流量到多个实例上。ELB可以自动进行负载均衡，提高系统的可用性和性能。

4. 使用Auto Scaling：使用Auto Scaling可以根据负载自动增加或减少实例的数量。这样可以确保总是有足够的实例来处理请求，从而减少处理/更新延迟。

5. 使用缓存：对于需要频繁读取的数据，可以使用缓存来减少对后端数据库的请求。AWS提供了ElastiCache服务，可以轻松地将常用的数据缓存在内存中，提高读取性能。

6. 优化应用程序代码：检查应用程序的代码，确保没有性能瓶颈和延迟的原因。可以使用AWS CloudWatch来监控应用程序的性能指标，并进行优化。

以下是一个使用Python和boto3库的示例代码，用于创建和启动一个c5n.4xlarge实例：

import boto3

ec2 = boto3.resource('ec2')

instance = ec2.create_instances(
    ImageId='ami-xxxxxxxx',
    InstanceType='c5n.4xlarge',
    MinCount=1,
    MaxCount=1,
    KeyName='your-key-pair'
)

print("Instance created:", instance[0].id)

请注意，上述代码中的参数需要根据您的实际情况进行替换，例如ImageId和KeyName。