のためにAWSクラウド上のアプリケーションに適したインスタンスタイプを選択する際には、コンピューティング最適化インスタンスそしてメモリの最適化インスタンスの選択は、ワークロードを効率的かつコスト効率よく実行する上で重要な役割を果たします。このブログでは、AWS EC2製品、コンピューティング最適化インスタンスとメモリ最適化インスタンスを比較します。それぞれの機能、最適な使用例、価格に関する考慮事項を検討し、ニーズに合った適切なインスタンスを選択できるようにします。
AWS EC2 インスタンスとは何ですか?
Amazon Web Services（AWS）は、さまざまなエラスティックコンピューティングクラウド (EC2)インスタンス タイプは、さまざまなタイプのワークロードに合うように設計されています。これらの例は、CPU、メモリ、ストレージそしてネットワーク大まかな分類が必要です。 2つの人気カテゴリーはコンピューティング最適化インスタンスそしてメモリ最適化インスタンス。
- コンピューティング最適化インスタンス: これらのインスタンスは、高い CPU パフォーマンスを必要とするものの、大量のメモリは必要としないワークロード向けに設計されています。
- メモリ最適化インスタンスこれらのインスタンスは、大容量のメモリを提供するように設計されており、インメモリ データベースやビッグ データ アプリケーションなどのメモリを大量に消費するワークロードに最適です。
それでは、AWS で利用可能な各カテゴリと対応する EC2 インスタンスを詳しく見ていきましょう。
コンピューティング最適化インスタンス (C シリーズ)
コンピューティング最適化インスタンスは、CPUを大量に消費する作業負荷。これらのインスタンスは、高性能処理向けに構築されており、メモリが制限要因となることなく、アプリケーションが集中的なコンピューティング ワークロードを処理できるようにします。
コンピューティング最適化インスタンスの主な機能:
- 高いvCPU対メモリ比これらのインスタンスは、vCPU (仮想 CPU) とメモリの比率がバランスが取れており、一般的なアプリケーションを実行するのに十分なメモリを提供しながら、強力な CPU パフォーマンスを提供します。
- 強力なプロセッサこれらのインスタンスのほとんどは、最新世代の Intel または AMD プロセッサを搭載しており、計算集約型のワークロードに優れたパフォーマンスを提供するように設計されています。
- 低遅延処理これらのインスタンスは、高速な CPU 応答を必要とするワークロードを処理するように設計されており、低レイテンシの処理を必要とするアプリケーションに最適です。
コンピューティング最適化インスタンスの一般的な使用例:
- バッチ処理ビデオエンコード、画像処理、シミュレーションレンダリングなどのタスク。
- 高性能ウェブサーバー: 大量の操作を処理する必要がある Web サイトまたは API (例: e コマース プラットフォーム、メディア ストリーミング サービス)。
- 機械学習（ML）一部の ML トレーニング タスクには計算が含まれますが、大規模なデータセットをメモリにロードする必要はありません。
- ゲームサーバー: 高い CPU パフォーマンスを必要とするリアルタイム ゲーム アプリケーション。
AWS コンピューティング最適化ファミリーの主なインスタンスタイプ:
- C5インスタンス：
- 仮想CPU: 最大96個のvCPU
- メモリ: 最大192 GiB
- プロセッサ: Intel Xeon スケーラブル (Skylake または Cascade Lake)
- 最適な用途: 高性能 Web サーバー、バッチ処理、科学計算などの計算集約型アプリケーション。
- C6gの例：
- 仮想CPU: 最大 64 個の vCPU
- メモリ: 最大128 GiB
- プロセッサ: AWS Graviton2 (ARMベースのプロセッサ)
- 最適な用途: コスト効率の高いコンピューティング ワークロード。特に、ARM アーキテクチャを活用できるアプリケーション (マイクロサービス、Web サーバー、コンテナー化されたアプリケーションなど) に適しています。
- C7gの例：
- 仮想CPU: 最大 64 個の vCPU
- メモリ: 最大128 GiB
- プロセッサ: AWS Graviton3 (ARMベースのプロセッサ)
- 最適な用途: より要求の厳しいコンピューティング ワークロード。低コストでより高いパフォーマンスを重視します。
価格設定の考慮事項:
- コンピューティング最適化インスタンスは、メモリ最適化インスタンスよりも手頃な価格になる傾向があります。ただし、最終的なコストは、インスタンスのサイズ、リージョン、価格モデル (オンデマンド、リザーブド、スポット インスタンスなど) などの要因によって異なります。
メモリ最適化インスタンス（R および X シリーズ）
メモリ最適化インスタンスは、ラムデータを迅速に処理するワークロード向けに設計されています。これらのインスタンスは、データベース、キャッシュ システム、メモリ内データ ストアなど、メモリ内で大規模なデータ セットを処理する必要があるアプリケーションに最適です。
メモリ最適化インスタンスの主な機能:
- 大容量メモリこれらのインスタンスは大容量のメモリを提供し、高いメモリ対 CPU 比を実現し、RAM 内の大量のデータに高速アクセスする必要があるアプリケーションに最適です。
- 高いメモリ帯域幅: 高いメモリ スループットを必要とするワークロード向けに最適化されています。
- メモリ制限のあるワークロードに最適: 大量のメモリを必要とするデータベース システム、メモリ キャッシュ、リアルタイム分析、および高性能コンピューティング タスクに最適です。
メモリ最適化インスタンスの一般的な使用例:
- インメモリデータベース: マネージドSAPハナ、オラクルまたはマイクロソフトSQLサーバー大規模なデータ セットへの高速アクセスが重要な、SQL Server 2000 や SQL Server 2003 などの高パフォーマンス データベース。
- ビッグデータ分析: 処理と分析に大きなメモリプールを必要とするビッグデータ フレームワーク (Apache Hadoop、Spark など) を実行します。
- リアルタイム分析: 不正検出、推奨エンジン、監視システムなどのアプリケーションは、大量のデータ ストリームをリアルタイムで処理します。
- 高性能コンピューティング（HPC）: 大容量のメモリ バッファーを必要とするシミュレーション、天気予報、科学研究。
AWS メモリ最適化ファミリーの主なインスタンスタイプ:
- R5インスタンス：
- 仮想CPU: 最大96個のvCPU
- メモリ: 最大768 GiB
- プロセッサ: Intel Xeon スケーラブル (Skylake または Cascade Lake)
- 最適な用途: インメモリ データベース、データ分析、ビジネス クリティカルなアプリケーションなどのメモリを大量に消費するワークロード。
- X1eインスタンス：
- 仮想CPU: 最大 128 個の vCPU
- メモリ: 最大4TiB
- プロセッサ：インテル Xeon E7 v3
- 最適な用途: 高性能データベース、エンタープライズ規模の SAP HANA システム、大規模なデータ ウェアハウスなど、メモリへの負荷が非常に大きいアプリケーション。
- R6gの例：
- 仮想CPU: 最大 64 個の vCPU
- メモリ: 最大512 GiB
- プロセッサ: AWS Graviton2 (ARMベースのプロセッサ)
- 最適な用途: インメモリ データベース、キャッシュ、リアルタイム分析など、ARM アーキテクチャを活用できる、メモリが制限されたワークロード向けのコスト効率の高いソリューションです。
- U シリーズ (高メモリインスタンス)：
- 仮想CPU: 最大448個のvCPU
- メモリ: 最大12TiB
- プロセッサ: インテル Xeon スケーラブル
- 最適な用途: SAP HANA、大規模なインメモリ データベース、複雑なシミュレーション ワークロードなど、非常に高いメモリ要件。
価格設定の考慮事項:
- メモリ最適化インスタンスは高いメモリ容量を提供するため、一般的にコンピューティング最適化インスタンスよりも高価になります。コンピューティング最適化インスタンスと同様に、AWS では、オンデマンド、リザーブド、スポットインスタンスなど、ワークロードのコストを最適化するためのさまざまな料金モデルを提供しています。
AWS のコンピューティング最適化インスタンスとメモリ最適化インスタンスの比較
コンピューティング最適化インスタンス (C シリーズ) を選択するタイミング
- あなたのアプリケーションは保護されていますCPU制限(例: より高い計算能力が必要)。
- 対処する必要があるバッチ処理、高性能ウェブサーバーまたはリアルタイムゲームそしてその他のタスク。
- あなたの目標は最適化することですコスト効率の高い高性能コンピューティング、大量のメモリ容量は必要ありません。
メモリ最適化インスタンス (R および X シリーズ) を選択するタイミング
- あなたの仕事量は以下の影響を受けますメモリ制限(たとえば、データを処理するために大量のメモリが必要になります)。
- あなたは走っていますインメモリデータベース、ビッグデータ分析または大量のメモリに素早くアクセスする必要がある高性能コンピューティング。
- 対処できる必要がありますリアルタイム分析または大規模シミュレーションモデルアプリ。
結論: AWSインスタンスの選択を最適化する
AWSでは、コンピューティング最適化インスタンスまだメモリの最適化インスタンスはワークロードの性質によって大きく異なります。以下に、あなたの決断を導くための簡単なレビューを示します。
- コンピューティング最適化インスタンス（Cシリーズ）：アプリケーションがCPUを大量に消費するただし、大量のメモリが必要ない場合は、これらのインスタンスを選択してください。計算集約型のタスク、リアルタイム処理、並列コンピューティングのワークロードに最適です。
- メモリ最適化インスタンス (R および X シリーズ):メモリを大量に消費するアプリケーションパフォーマンスがメモリ内に存在する大規模なデータセットに依存する、メモリ内データベース、ビッグ データ、リアルタイム分析などのアプリケーションには、これらのインスタンスを選択します。
ワークロードの具体的なニーズを理解し、適切なインスタンス タイプと一致させることで、コストを効果的に管理しながらパフォーマンスを最大化できます。
その他のリソース
- AWS EC2 インスタンスタイプのドキュメント: すべての EC2 インスタンス ファミリーとその機能について詳しく説明します。
- AWS 料金計算ツール: 使用状況に基づいて、さまざまなインスタンス タイプのコストを見積もります。
- AWS 完全なアーキテクチャフレームワーク: 効率的で信頼性が高く、コスト効率に優れたクラウド アーキテクチャを構築するためのベスト プラクティスを紹介します。
ワークロードに適したインスタンスを使用することで、アプリケーションをより効率的に拡張し、コストを抑えながらより高いパフォーマンスを実現できます。
