AWS EC2 執行個體終極指南：運算最佳化與記憶體最佳化

什麼是AWS EC2 執行個體？

亞馬遜網路服務(AWS) 提供多種彈性運算雲(EC2)實例類型，旨在滿足不同類型的工作負載。這些實例可以根據其CPU、記憶體、儲存和網路要求進行大致分類。兩個流行的類別是計算最佳化實例和記憶體優化實例。

• 計算最佳化實例：這些實例專為需要高CPU 效能但可能不需要大量記憶體的工作負載而設計。
• 記憶體優化實例：這些執行個體旨在提供高記憶體容量，使其非常適合需要大量記憶體的工作負載，例如記憶體資料庫或大數據應用程式。

現在，讓我們仔細看看每個類別以及AWS 中提供的相應EC2 實例。

計算優化實例（C 系列）

計算最佳化型實例非常適合CPU 密集型工作負載。這些實例專為高效能處理而構建，可確保您的應用程式能夠處理密集型運算工作負載，而記憶體不會成為限制因素。

計算最佳化實例的主要特點：

• 高vCPU 與記憶體比率：這些執行個體在vCPU（虛擬CPU）和記憶體之間具有平衡的比率，可提供強大的CPU 效能，同時仍提供足夠的記憶體來運行典型的應用程式。
• 強大的處理器：這些執行個體中的大多數都採用最新一代Intel 或AMD 處理器，旨在為運算密集型工作負載提供出色的效能。
• 低延遲處理：這些實例旨在處理需要快速CPU 回應的工作負載，使其成為需要低延遲處理的應用程式的理想選擇。

計算優化實例的常見用例：

• 批次處理：視訊編碼、影像處理或模擬渲染等任務。
• 高效能Web 伺服器：需要處理大量操作的網站或API（例如，電子商務平台、媒體串流服務）。
• 機器學習(ML)：某些ML 訓練任務涉及計算但不需要將大型資料集載入記憶體。
• 遊戲伺服器：需要高CPU 效能的即時遊戲應用程式。

 

 

AWS 運算最佳化系列中的關鍵執行個體類型：

• C5實例：
  • vCPU：最多96 個vCPU
  • 記憶體：最高192 GiB
  • 處理器：Intel Xeon 可擴充（Skylake 或Cascade Lake）
  • 最適合：計算密集型應用程序，如高效能Web 伺服器、批次和科學計算。
• C6g 實例：
  • vCPU：最多64 個vCPU
  • 記憶體：最高128 GiB
  • 處理器：AWS Graviton2（基於ARM 的處理器）
  • 最適合：經濟高效的運算工作負載，特別是對於可以利用ARM 架構的應用程式（例如，微服務、Web 伺服器和容器化應用程式）。
• C7g 實例：
  • vCPU：最多64 個vCPU
  • 記憶體：最高128 GiB
  • 處理器：AWS Graviton3（基於ARM 的處理器）
  • 最適合：更苛刻的計算工作負載，強調以更低的成本實現更高的效能。

定價考慮因素：

• 與記憶體最佳化執行個體相比，運算最佳化執行個體往往更實惠。但是，最終成本將取決於實例大小、區域和定價模型（例如按需、預留、競價實例）等因素。

記憶體優化實例（R 和X 系列）

記憶體優化型實例專為需要大量RAM來快速處理資料的工作負載而設計。這些實例非常適合需要在記憶體中處理大型資料集的應用程序，例如資料庫、快取系統或記憶體資料儲存。

記憶體優化實例的主要特點：

• 大內存容量：這些實例提供大量內存，提供高內存與CPU 比率，非常適合需要快速存取RAM 中大量資料的應用程式。
• 高記憶體頻寬：針對需要高記憶體吞吐量的工作負載進行了最佳化。
• 非常適合記憶體受限的工作負載：非常適合資料庫系統、記憶體快取、即時分析和需要大量記憶體的高效能運算任務。

記憶體優化實例的常見用例：

• 記憶體資料庫：託管SAP HANA、Oracle或Microsoft SQL Server等高效能資料庫，其中快速存取大型資料集至關重要。
• 大數據分析：運行需要大記憶體池進行處理和分析的大數據框架（例如Apache Hadoop、Spark）。
• 即時分析：詐欺偵測、推薦引擎和監控系統等應用程序，即時處理大量資料流。
• 高效能運算(HPC)：需要大記憶體緩衝區的模擬、天氣預報和科學研究。

AWS 記憶體最佳化系列中的關鍵執行個體類型：

• R5 實例：
  • vCPU：最多96 個vCPU
  • 記憶體：最高768 GiB
  • 處理器：Intel Xeon 可擴充（Skylake 或Cascade Lake）
  • 最適合：記憶體密集型工作負載，如記憶體資料庫、資料分析和業務關鍵型應用程式。
• X1e 實例：
  • vCPU：最多128 個vCPU
  • 記憶體：最高4 TiB
  • 處理器：Intel Xeon E7 v3
  • 最適合：極度受記憶體限制的應用程序，例如高效能資料庫、企業級SAP HANA 系統和大型資料倉儲。
• R6g 實例：
  • vCPU：最多64 個vCPU
  • 記憶體：最高512 GiB
  • 處理器：AWS Graviton2（基於ARM 的處理器）
  • 最適合：針對可利用ARM 架構的記憶體受限工作負載（例如記憶體資料庫、快取和即時分析）的經濟高效的解決方案。
• U 系列（高記憶體實例）：
  • vCPU：最多448 個vCPU
  • 記憶體：最高12 TiB
  • 處理器：英特爾至強可擴展
  • 最適合：超高記憶體需求，例如SAP HANA、大型記憶體資料庫和複雜的類比工作負載。

 

 

定價考慮因素：

• 由於記憶體最佳化實例提供高記憶體容量，因此它們通常比計算最佳化實例更昂貴。與運算最佳化實例一樣，AWS 提供各種定價模型，包括按需、預留和競價實例，以優化您的工作負載成本。

比較AWS 上的計算最佳化實例和記憶體最佳化實例

何時選擇計算優化實例（C 系列）

• 您的應用程式受CPU 限制（例如，需要較高的運算能力）。
• 您需要處理批次處理、高效能Web 伺服器或即時遊戲等任務。
• 您的目標是優化具有成本效益的高效能運算，而不需要大量內存容量。

何時選擇記憶體優化實例（R 和X 系列）

• 您的工作負載受記憶體限制（例如，需要大量記憶體來處理資料）。
• 您正在運行記憶體資料庫、大數據分析或需要快速存取大量記憶體的高效能運算。
• 您需要能夠處理即時分析或大規模模擬模型的應用程式.

 

結論：優化您的AWS 執行個體選擇

在AWS 中，選擇計算最佳化實例還是記憶體優化執行個體在很大程度上取決於您的工作負載的性質。以下是指導您做出決定的簡要回顧：

• 計算最佳化實例(C 系列) ：如果您的應用程式是CPU 密集型但不需要大量內存，請選擇這些實例。非常適合計算密集型任務、即時處理和並行計算工作負載。
• 記憶體優化實例（R、X 系列） ：為記憶體密集型應用程式（如記憶體資料庫、大數據和即時分析）選擇這些實例，這些應用程式的效能取決於駐留在記憶體中的大型資料集。

透過了解您的工作負載的特定需求並將其與正確的執行個體類型相匹配，您可以最大限度地提高效能，同時有效地管理成本。

 

 

更多資源

• AWS EC2 執行個體類型文檔：了解有關所有EC2 實例係列及其功能的更多資訊。
• AWS 定價計算器：根據您的使用情況估算不同實例類型的成本。
• AWS 完善架構框架：取得建置高效、可靠且經濟高效的雲端架構的最佳實務。

透過為您的工作負載使用正確的實例，您將能夠更有效地擴展您的應用程序，在控製成本的同時提供更高的效能。