コンピュート最適化インスタンス - Amazon Elastic Compute Cloud

コンピュート最適化インスタンス

注記

インスタンスタイプの詳細な仕様については、「Amazon EC2 Instance Types Guide」を参照してください。料金の詳細については、Amazon EC2 のインスタンスタイプのページを参照してください。

コンピューティング最適化インスタンスは、高パフォーマンスプロセッサから恩恵を受けるコンピューティングバウンドな用途に最適です。

C5 および C5n インスタンス

これらのインスタンスは、次の用途に適しています。

  • 作業負荷の Batch 処理

  • メディアの変換

  • 高性能なウェブサーバー

  • ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)

  • 科学的なモデル

  • 専用ゲームサーバーおよび広告エンジン

  • 機械学習推論やその他の大量の演算を行うアプリケーション

c5.metal などのベアメタルインスタンスを使用すると、アプリケーションから、プロセッサとメモリなどのホストサーバーの物理リソースに直接アクセスすることができます。

詳細については、「Amazon EC2 C5 インスタンス」を参照してください。

C6G、C6GD、および C6gn インスタンス

これらのインスタンスは AWS Graviton2 プロセッサを搭載しており、次のような、高度なコンピューティング集約型ワークロードの実行に最適です。

  • ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)

  • Batch 処理

  • 広告配信

  • 動画エンコーディング

  • ゲームサーバー

  • 科学的なモデル

  • 分散分析

  • CPU ベースの機械学習推論

c6g.metal などのベアメタルインスタンスを使用すると、アプリケーションから、プロセッサとメモリなどのホストサーバーの物理リソースに直接アクセスすることができます。

詳細については、「Amazon EC2 C6g インスタンス」を参照してください。

C6i および C6id インスタンス

これらのインスタンスは、次のような高度で計算負荷の高いワークロードの実行に最適です。

  • ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)

  • Batch 処理

  • 広告配信

  • 動画エンコーディング

  • 分散分析

  • 拡張性の高いマルチプレイヤーゲーム

C6in インスタンス

これらのインスタンスは、次のような計算が重いワークロードに適しています。

  • 分散コンピューティングアプリケーション

  • ネットワーク仮想アプライアンス

  • データ分析

  • ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)

  • CPU ベースの AI/ML

詳細については、「Amazon EC2 C6i インスタンス」を参照してください。

C7a インスタンス

これらのインスタンスは第 4 世代 AMD EPYC プロセッサを搭載しており、次のような大量の演算を行うワークロードの実行に最適です。

  • ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)

  • Batch 処理

  • 広告配信

  • 動画エンコーディング

  • ゲームサーバー

  • 科学的なモデル

  • 分散分析

詳細については、「Amazon EC2 C7a instances」を参照してください。

C7g および C7gd インスタンス

これらのインスタンスは AWS Graviton3 プロセッサを搭載しており、次のような高度で計算負荷の高いワークロードの実行に最適です。

  • ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)

  • Batch 処理

  • 広告配信

  • 動画エンコーディング

  • ゲームサーバー

  • 科学的なモデル

  • 分散分析

詳細については、「Amazon EC2 C7g インスタンス」を参照してください。

C7gn インスタンス

新しい AWS Nitro Card を搭載した C7gn インスタンスは、Graviton ベースの Amazon EC2 インスタンスに対して最高のネットワーク帯域幅およびパケット処理パフォーマンスを提供します。C7gn インスタンスは、前世代の C6gn インスタンスと比較して、最大 200 Gbps のネットワーク帯域幅と最大 50% 高いパケット処理パフォーマンスを提供します。C7gn インスタンスは、次のようなネットワーク集約型のワークロードに最適です。

  • ネットワーク仮想アプライアンスのワークロード

  • データ分析などのデータ負荷の高いワークロード

  • CPU ベースの人工知能および機械学習 (AI/ML) 推論ワークロード

詳細については、「Amazon EC2 C7g インスタンス」を参照してください。

C7i インスタンス

C7i インスタンスは、バッチ処理、機械学習、ハイエンドゲーム、広告配信、動画エンコーディングなど、コンピューティング負荷の高いワークロードの実行に最適です。

詳細については、「Amazon EC2 C7i インスタンス」を参照してください。

ハードウェア仕様

以下に示しているのは、コンピューティング最適化インスタンスのハードウェア仕様の要約です。仮想中央処理ユニット (vCPU) は、仮想マシン (VM) に割り当てられた物理 CPU の一部を表します。x86 インスタンスの場合、コアごとに 2 つの vCPU があります。Graviton インスタンスの場合、コアごとに 1 つの vCPU があります。

インスタンスタイプ デフォルト vCPU メモリ (GiB)
c1.medium 2 1.70
c1.xlarge 8 7.00
c3.large 2 3.75
c3.xlarge 4 7.50
c3.2xlarge 8 15.00
c3.4xlarge 16 30.00
c3.8xlarge 32 60.00
c4.large 2 3.75
c4.xlarge 4 7.50
c4.2xlarge 8 15.00
c4.4xlarge 16 30.00
c4.8xlarge 36 60.00
c5.large 2 4.00
c5.xlarge 4 8.00
c5.2xlarge 8 16.00
c5.4xlarge 16 32.00
c5.9xlarge 36 72.00
c5.12xlarge 48 96.00
c5.18xlarge 72 144.00
c5.24xlarge 96 192.00
c5.metal 96 192.00
c5a.large 2 4.00
c5a.xlarge 4 8.00
c5a.2xlarge 8 16.00
c5a.4xlarge 16 32.00
c5a.8xlarge 32 64.00
c5a.12xlarge 48 96.00
c5a.16xlarge 64 128.00
c5a.24xlarge 96 192.00
c5ad.large 2 4.00
c5ad.xlarge 4 8.00
c5ad.2xlarge 8 16.00
c5ad.4xlarge 16 32.00
c5ad.8xlarge 32 64.00
c5ad.12xlarge 48 96.00
c5ad.16xlarge 64 128.00
c5ad.24xlarge 96 192.00
c5d.large 2 4.00
c5d.xlarge 4 8.00
c5d.2xlarge 8 16.00
c5d.4xlarge 16 32.00
c5d.9xlarge 36 72.00
c5d.12xlarge 48 96.00
c5d.18xlarge 72 144.00
c5d.24xlarge 96 192.00
c5d.metal 96 192.00
c5n.large 2 5.25
c5n.xlarge 4 10.50
c5n.2xlarge 8 21.00
c5n.4xlarge 16 42.00
c5n.9xlarge 36 96.00
c5n.18xlarge 72 192.00
c5n.metal 72 192.00
c6a.large 2 4.00
c6a.xlarge 4 8.00
c6a.2xlarge 8 16.00
c6a.4xlarge 16 32.00
c6a.8xlarge 32 64.00
c6a.12xlarge 48 96.00
c6a.16xlarge 64 128.00
c6a.24xlarge 96 192.00
c6a.32xlarge 128 256.00
c6a.48xlarge 192 384.00
c6a.metal 192 384.00
c6g.medium 1 2.00
c6g.large 2 4.00
c6g.xlarge 4 8.00
c6g.2xlarge 8 16.00
c6g.4xlarge 16 32.00
c6g.8xlarge 32 64.00
c6g.12xlarge 48 96.00
c6g.16xlarge 64 128.00
c6g.metal 64 128.00
c6gd.medium 1 2.00
c6gd.large 2 4.00
c6gd.xlarge 4 8.00
c6gd.2xlarge 8 16.00
c6gd.4xlarge 16 32.00
c6gd.8xlarge 32 64.00
c6gd.12xlarge 48 96.00
c6gd.16xlarge 64 128.00
c6gd.metal 64 128.00
c6gn.medium 1 2.00
c6gn.large 2 4.00
c6gn.xlarge 4 8.00
c6gn.2xlarge 8 16.00
c6gn.4xlarge 16 32.00
c6gn.8xlarge 32 64.00
c6gn.12xlarge 48 96.00
c6gn.16xlarge 64 128.00
c6i.large 2 4.00
c6i.xlarge 4 8.00
c6i.2xlarge 8 16.00
c6i.4xlarge 16 32.00
c6i.8xlarge 32 64.00
c6i.12xlarge 48 96.00
c6i.16xlarge 64 128.00
c6i.24xlarge 96 192.00
c6i.32xlarge 128 256.00
c6i.metal 128 256.00
c6id.large 2 4.00
c6id.xlarge 4 8.00
c6id.2xlarge 8 16.00
c6id.4xlarge 16 32.00
c6id.8xlarge 32 64.00
c6id.12xlarge 48 96.00
c6id.16xlarge 64 128.00
c6id.24xlarge 96 192.00
c6id.32xlarge 128 256.00
c6id.metal 128 256.00
c6in.large 2 4.00
c6in.xlarge 4 8.00
c6in.2xlarge 8 16.00
c6in.4xlarge 16 32.00
c6in.8xlarge 32 64.00
c6in.12xlarge 48 96.00
c6in.16xlarge 64 128.00
c6in.24xlarge 96 192.00
c6in.32xlarge 128 256.00
c6in.metal 128 256.00
c7a.medium 1 2.00
c7a.large 2 4.00
c7a.xlarge 4 8.00
c7a.2xlarge 8 16.00
c7a.4xlarge 16 32.00
c7a.8xlarge 32 64.00
c7a.12xlarge 48 96.00
c7a.16xlarge 64 128.00
c7a.24xlarge 96 192.00
c7a.32xlarge 128 256.00
c7a.48xlarge 192 384.00
c7a.metal-48xl 192 384.00
c7g.medium 1 2.00
c7g.large 2 4.00
c7g.xlarge 4 8.00
c7g.2xlarge 8 16.00
c7g.4xlarge 16 32.00
c7g.8xlarge 32 64.00
c7g.12xlarge 48 96.00
c7g.16xlarge 64 128.00
c7g.metal 64 128.00
c7gd.medium 1 2.00
c7gd.large 2 4.00
c7gd.xlarge 4 8.00
c7gd.2xlarge 8 16.00
c7gd.4xlarge 16 32.00
c7gd.8xlarge 32 64.00
c7gd.12xlarge 48 96.00
c7gd.16xlarge 64 128.00
c7gd.metal 64 128.00
c7gn.medium 1 2.00
c7gn.large 2 4.00
c7gn.xlarge 4 8.00
c7gn.2xlarge 8 16.00
c7gn.4xlarge 16 32.00
c7gn.8xlarge 32 64.00
c7gn.12xlarge 48 96.00
c7gn.16xlarge 64 128.00
c7i.large 2 4.00
c7i.xlarge 4 8.00
c7i.2xlarge 8 16.00
c7i.4xlarge 16 32.00
c7i.8xlarge 32 64.00
c7i.12xlarge 48 96.00
c7i.16xlarge 64 128.00
c7i.24xlarge 96 192.00
c7i.48xlarge 192 384.00
c7i.metal-24xl 96 192.00
c7i.metal-48xl 192 384.00

コンピューティング最適化インスタンスは、次のプロセッサを使用します。

AWS Graviton プロセッサ
  • AWS Graviton2: C6g、C6gd、C6gn

  • AWS Graviton3: C7g, C7gd

  • AWS Graviton3E: C7gn

AMD プロセッサ
  • 第 2 世代 AMD EPYC プロセッサ (AMD EPYC 7R32): C5a、C5ad

  • 第 3 世代 AMD EPYC プロセッサ (AMD EPYC 7R13): C6a

  • 第 4 世代 AMD EPYC プロセッサ (AMD EPYC 9R14): C7a

インテルプロセッサ
  • インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Haswell E5-2666 v3): C4

  • インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Skylake 8124): C5n

  • インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Skylake 8124M または Cascade Lake 8223CL): より小さいサイズの C5 および C5d

  • 第 2 世代インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Cascade Lake 8275CL): よりサイズの大きな C5 および C5d

  • 第 3 世代 Intel Xeon スケーラブルプロセッサ (Ice Lake 8375C): C6i、C6id

  • 第 4 世代インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Sapphire Rapids 8488C): C7i

インスタンスタイプの詳細な仕様については、「Amazon EC2 Instance Types Guide」を参照してください。料金の詳細については、Amazon EC2 のインスタンスタイプのページを参照してください。

インスタンスのパフォーマンス

EBS 最適化インスタンスは、インスタンスからの Amazon EBS I/O とその他のネットワークトラフィックとの競合を排除することによって、EBS ボリュームの安定した高パフォーマンスを実現できます。一部のコンピューティングの最適化インスタンスは、追加料金なしでデフォルトで EBS 最適化されています。詳細については、Amazon EBS 最適化インスタンスを使用する を参照してください。

一部のコンピューティングの最適化インスタンスでは、Linux でプロセッサの C ステートと P ステートを制御できます。C ステートは非アクティブ時のコアのスリープレベルを制御し、P ステートは希望するコアからのパフォーマンス (CPU 周波数) を制御します。詳細については、EC2 インスタンスのプロセッサのステート制御 を参照してください。

ネットワークパフォーマンス

サポートされているインスタンスタイプで拡張ネットワーキングを有効にすると、レイテンシーとネットワークジッターを低減し、パケット毎秒 (PPS) のパフォーマンスを高めることができます。ほとんどのアプリケーションでは、高いレベルのネットワークパフォーマンスが一貫して必要なわけではありませんが、データの送受信時にアクセスする帯域幅を増やすことでメリットを得られます。詳細については、Linux での拡張ネットワーキング を参照してください。

以下に示しているのは、拡張ネットワーキングをサポートするコンピューティング最適化インスタンスのネットワークパフォーマンスの要約です。

注記

を持つインスタンスにはベースライン帯域幅があり、ネットワーク I/O クレジットメカニズムを使用して、ベストエフォートベースでベースライン帯域幅を超えてバーストできます。詳細については、「インスタンスのネットワーク帯域幅」を参照してください。

インスタンスタイプ ネットワークパフォーマンス 拡張ネットワークの機能
c1.medium サポートされていません
c1.xlarge 高い サポートされていません
c3.large Intel 82599 VF
c3.xlarge Intel 82599 VF
c3.2xlarge Intel 82599 VF
c3.4xlarge Intel 82599 VF
c3.8xlarge 10 ギガビット Intel 82599 VF
c4.large Intel 82599 VF
c4.xlarge Intel 82599 VF
c4.2xlarge Intel 82599 VF
c4.4xlarge Intel 82599 VF
c4.8xlarge 10 ギガビット Intel 82599 VF
c5.large 最大 10 ギガビット ENA
c5.xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5.2xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5.4xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5.9xlarge 12 ギガビット ENA
c5.12xlarge 12 ギガビット ENA
c5.18xlarge 25 ギガビット ENA
c5.24xlarge 25 ギガビット ENA
c5.metal 25 ギガビット ENA
c5a.large 最大 10 ギガビット ENA
c5a.xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5a.2xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5a.4xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5a.8xlarge 10 ギガビット ENA
c5a.12xlarge 12 ギガビット ENA
c5a.16xlarge 20 ギガビット ENA
c5a.24xlarge 20 ギガビット ENA
c5ad.large 最大 10 ギガビット ENA
c5ad.xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5ad.2xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5ad.4xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5ad.8xlarge 10 ギガビット ENA
c5ad.12xlarge 12 ギガビット ENA
c5ad.16xlarge 20 ギガビット ENA
c5ad.24xlarge 20 ギガビット ENA
c5d.large 最大 10 ギガビット ENA
c5d.xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5d.2xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5d.4xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c5d.9xlarge 12 ギガビット ENA
c5d.12xlarge 12 ギガビット ENA
c5d.18xlarge 25 ギガビット ENA
c5d.24xlarge 25 ギガビット ENA
c5d.metal 25 ギガビット ENA
c5n.large 最大 25 ギガビット ENA
c5n.xlarge 最大 25 ギガビット ENA
c5n.2xlarge 最大 25 ギガビット ENA
c5n.4xlarge 最大 25 ギガビット ENA
c5n.9xlarge 50 ギガビット ENA | EFA
c5n.18xlarge 100 ギガビット ENA | EFA
c5n.metal 100 ギガビット ENA | EFA
c6a.large 最大 12.5 ギガビット ENA
c6a.xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c6a.2xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c6a.4xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c6a.8xlarge 12.5 ギガビット ENA
c6a.12xlarge 18.75 ギガビット ENA
c6a.16xlarge 25 ギガビット ENA
c6a.24xlarge 37.5 ギガビット ENA
c6a.32xlarge 50 ギガビット ENA
c6a.48xlarge 50 ギガビット ENA | EFA
c6a.metal 50 ギガビット ENA | EFA
c6g.medium 最大 10 ギガビット ENA
c6g.large 最大 10 ギガビット ENA
c6g.xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c6g.2xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c6g.4xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c6g.8xlarge 12 ギガビット ENA
c6g.12xlarge 20 ギガビット ENA
c6g.16xlarge 25 ギガビット ENA
c6g.metal 25 ギガビット ENA
c6gd.medium 最大 10 ギガビット ENA
c6gd.large 最大 10 ギガビット ENA
c6gd.xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c6gd.2xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c6gd.4xlarge 最大 10 ギガビット ENA
c6gd.8xlarge 12 ギガビット ENA
c6gd.12xlarge 20 ギガビット ENA
c6gd.16xlarge 25 ギガビット ENA
c6gd.metal 25 ギガビット ENA
c6gn.medium 最大 16 ギガビット ENA
c6gn.large 最大 25 ギガビット ENA
c6gn.xlarge 最大 25 ギガビット ENA
c6gn.2xlarge 最大 25 ギガビット ENA
c6gn.4xlarge 25 ギガビット ENA
c6gn.8xlarge 50 ギガビット ENA
c6gn.12xlarge 75 ギガビット ENA
c6gn.16xlarge 100 ギガビット ENA | EFA
c6i.large 最大 12.5 ギガビット ENA
c6i.xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c6i.2xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c6i.4xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c6i.8xlarge 12.5 ギガビット ENA
c6i.12xlarge 18.75 ギガビット ENA
c6i.16xlarge 25 ギガビット ENA
c6i.24xlarge 37.5 ギガビット ENA
c6i.32xlarge 50 ギガビット ENA | EFA
c6i.metal 50 ギガビット ENA | EFA
c6id.large 最大 12.5 ギガビット ENA
c6id.xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c6id.2xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c6id.4xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c6id.8xlarge 12.5 ギガビット ENA
c6id.12xlarge 18.75 ギガビット ENA
c6id.16xlarge 25 ギガビット ENA
c6id.24xlarge 37.5 ギガビット ENA
c6id.32xlarge 50 ギガビット ENA | EFA
c6id.metal 50 ギガビット ENA | EFA
c6in.large 最大 25 ギガビット ENA
c6in.xlarge 最大 30 ギガビット ENA
c6in.2xlarge 最大 40 ギガビット ENA
c6in.4xlarge 最大 50 ギガビット ENA
c6in.8xlarge 50 ギガビット ENA
c6in.12xlarge 75 ギガビット ENA
c6in.16xlarge 100 ギガビット ENA
c6in.24xlarge 150 ギガビット ENA
c6in.32xlarge 200 ギガビット ENA | EFA
c6in.metal 200 ギガビット ENA | EFA
c7a.medium 最大 12.5 ギガビット ENA
c7a.large 最大 12.5 ギガビット ENA
c7a.xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c7a.2xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c7a.4xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c7a.8xlarge 12.5 ギガビット ENA
c7a.12xlarge 18.75 ギガビット ENA
c7a.16xlarge 25 ギガビット ENA
c7a.24xlarge 37.5 ギガビット ENA
c7a.32xlarge 50 ギガビット ENA
c7a.48xlarge 50 ギガビット ENA | EFA
c7a.metal-48xl 50 ギガビット ENA | EFA
c7g.medium 最大 12.5 ギガビット ENA
c7g.large 最大 12.5 ギガビット ENA
c7g.xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c7g.2xlarge 最大 15 ギガビット ENA
c7g.4xlarge 最大 15 ギガビット ENA
c7g.8xlarge 15 ギガビット ENA
c7g.12xlarge 22.5 ギガビット ENA
c7g.16xlarge 30 ギガビット ENA | EFA
c7g.metal 30 ギガビット ENA | EFA
c7gd.medium 最大 12.5 ギガビット ENA
c7gd.large 最大 12.5 ギガビット ENA
c7gd.xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c7gd.2xlarge 最大 15 ギガビット ENA
c7gd.4xlarge 最大 15 ギガビット ENA
c7gd.8xlarge 15 ギガビット ENA
c7gd.12xlarge 22.5 ギガビット ENA
c7gd.16xlarge 30 ギガビット ENA | EFA
c7gd.metal 30 ギガビット ENA | EFA
c7gn.medium 最大 25 ギガビット ENA
c7gn.large 最大 30 ギガビット ENA
c7gn.xlarge 最大 40 ギガビット ENA
c7gn.2xlarge 最大 50 ギガビット ENA
c7gn.4xlarge 50 ギガビット ENA
c7gn.8xlarge 100 ギガビット ENA
c7gn.12xlarge 150 ギガビット ENA
c7gn.16xlarge 200 ギガビット ENA | EFA
c7i.large 最大 12.5 ギガビット ENA
c7i.xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c7i.2xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c7i.4xlarge 最大 12.5 ギガビット ENA
c7i.8xlarge 12.5 ギガビット ENA
c7i.12xlarge 18.75 ギガビット ENA
c7i.16xlarge 25 ギガビット ENA
c7i.24xlarge 37.5 ギガビット ENA
c7i.48xlarge 50 ギガビット ENA | EFA
c7i.metal-24xl 37.5 ギガビット ENA
c7i.metal-48xl 50 ギガビット ENA | EFA

200 Gbps をサポートする 32xlargemetal インスタンスタイプの場合、200 Gbps のスループットを実現するには、それぞれ異なるネットワークカードに接続された 2 つ以上の ENI がインスタンスに必要です。ネットワークカードに接続された各 ENI は、最大 170 Gbps を実現できます。

次の表には、ネットワーク I/O クレジットメカニズムを使用して、ベースライン帯域幅を超えてバーストするインスタンスタイプのベースライン帯域幅とバースト帯域幅を示しています。

インスタンスタイプ ベースライン帯域幅 (Gbps) バースト帯域幅 (Gbps)
c5.large 0.75 10.0
c5.xlarge 1.25 10.0
c5.2xlarge 2.5 10.0
c5.4xlarge 5.0 10.0
c5a.large 0.75 10.0
c5a.xlarge 1.25 10.0
c5a.2xlarge 2.5 10.0
c5a.4xlarge 5.0 10.0
c5ad.large 0.75 10.0
c5ad.xlarge 1.25 10.0
c5ad.2xlarge 2.5 10.0
c5ad.4xlarge 5.0 10.0
c5d.large 0.75 10.0
c5d.xlarge 1.25 10.0
c5d.2xlarge 2.5 10.0
c5d.4xlarge 5.0 10.0
c5n.large 3.0 25.0
c5n.xlarge 5.0 25.0
c5n.2xlarge 10.0 25.0
c5n.4xlarge 15.0 25.0
c6a.large 0.781 12.5
c6a.xlarge 1.562 12.5
c6a.2xlarge 3.125 12.5
c6a.4xlarge 6.25 12.5
c6g.medium 0.5 10.0
c6g.large 0.75 10.0
c6g.xlarge 1.25 10.0
c6g.2xlarge 2.5 10.0
c6g.4xlarge 5.0 10.0
c6gd.medium 0.5 10.0
c6gd.large 0.75 10.0
c6gd.xlarge 1.25 10.0
c6gd.2xlarge 2.5 10.0
c6gd.4xlarge 5.0 10.0
c6gn.medium 1.6 16.0
c6gn.large 3.0 25.0
c6gn.xlarge 6.3 25.0
c6gn.2xlarge 12.5 25.0
c6i.large 0.781 12.5
c6i.xlarge 1.562 12.5
c6i.2xlarge 3.125 12.5
c6i.4xlarge 6.25 12.5
c6id.large 0.781 12.5
c6id.xlarge 1.562 12.5
c6id.2xlarge 3.125 12.5
c6id.4xlarge 6.25 12.5
c6in.large 3.125 25.0
c6in.xlarge 6.25 30.0
c6in.2xlarge 12.5 40.0
c6in.4xlarge 25.0 50.0
c7a.medium 0.39 12.5
c7a.large 0.781 12.5
c7a.xlarge 1.562 12.5
c7a.2xlarge 3.125 12.5
c7a.4xlarge 6.25 12.5
c7g.medium 0.52 12.5
c7g.large 0.937 12.5
c7g.xlarge 1.876 12.5
c7g.2xlarge 3.75 15.0
c7g.4xlarge 7.5 15.0
c7gd.medium 0.52 12.5
c7gd.large 0.937 12.5
c7gd.xlarge 1.876 12.5
c7gd.2xlarge 3.75 15.0
c7gd.4xlarge 7.5 15.0
c7gn.medium 3.125 25.0
c7gn.large 6.25 30.0
c7gn.xlarge 12.5 40.0
c7gn.2xlarge 25.0 50.0
c7i.large 0.781 12.5
c7i.xlarge 1.562 12.5
c7i.2xlarge 3.125 12.5
c7i.4xlarge 6.25 12.5

Amazon EBS I/O パフォーマンス

Amazon EBS 最適化インスタンスは、最適化された設定スタックを使用し、Amazon EBS I/O 用に専用のキャパシティを追加で提供します。このように最適化することで、Amazon EBS I/O と、インスタンスからのその他のトラフィックとの間の競合を最小に抑え、Amazon EBS ボリュームの最高のパフォーマンスを実現します。

詳細については、「Amazon EBS 最適化インスタンスを使用する」を参照してください。

SSD ベースのインスタンスストアボリュームの I/O パフォーマンス

カーネルバージョン 4.4 以降の Linux AMI を使用し、インスタンスで利用可能なすべての SSD ベースのインスタンスストアボリュームを使用する場合は、以下の表に示されている IOPS (4,096 バイトブロックサイズ) のパフォーマンスを得ることができます (キューの深さの飽和度において)。それ以外の場合、IOPS パフォーマンスは低下します。

インスタンスサイズ 100% のランダム読み取り時 IOPS 書き込み IOPS
c5ad.large 16283 7105
c5ad.xlarge 32566 14211
c5ad.2xlarge 65132 28421
c5ad.4xlarge 130262 56842
c5ad.8xlarge 260526 113684
c5ad.12xlarge 412500 180000
c5ad.16xlarge 521052 227368
c5ad.24xlarge 825000 360000
c5d.large 20000 9000
c5d.xlarge 40000 18000
c5d.2xlarge 80000 37000
c5d.4xlarge 175000 75000
c5d.9xlarge 350000 170000
c5d.12xlarge 700000 340000
c5d.18xlarge 700000 340000
c5d.24xlarge 1400000 680000
c5d.metal 1400000 680000
c6gd.medium 13438 5625
c6gd.large 26875 11250
c6gd.xlarge 53750 22500
c6gd.2xlarge 107500 45000
c6gd.4xlarge 215000 90000
c6gd.8xlarge 430000 180000
c6gd.12xlarge 645000 270000
c6gd.16xlarge 860000 360000
c6gd.metal 860000 360000
c6id.large 33542 16771
c6id.xlarge 67083 33542
c6id.2xlarge 134167 67084
c6id.4xlarge 268333 134167
c6id.8xlarge 536666 268334
c6id.12xlarge 804998 402500
c6id.16xlarge 1073332 536668
c6id.24xlarge 1609996 805000
c6id.32xlarge 2146664 1073336
c6id.metal 2146664 1073336
c7gd.medium 16771 8385
c7gd.large 33542 16771
c7gd.xlarge 67083 33542
c7gd.2xlarge 134167 67084
c7gd.4xlarge 268333 134167
c7gd.8xlarge 536666 268334
c7gd.12xlarge 804998 402500
c7gd.16xlarge 1073332 536668
c7gd.metal 1073332 536668

インスタンスに SSD ベースのインスタンスストアボリュームを使用するほど、アーカイブできる書き込み IOPS の数は減少します。これは、SSD コントローラーが実行する必要がある追加の作業が原因です。SSD コントローラーは、利用可能な領域を見つけ、既存のデータを再書き込みし、未使用の領域を消去して、再書き込みができるようにします。このガベージコレクションというプロセスにより、SSD への内部的な書き込み増幅が発生し、ユーザーの書き込み操作に対する SSD 書き込み操作の割合として表示されます。書き込み操作が 4,096 バイトの倍数でないか、4,096 バイトの境界に整合していない場合、パフォーマンスの低下はさらに大きくなります。少量のバイト数または整合していないバイト数で書き込む場合、SSD コントローラーは周辺のデータを読み取り、その結果を新しい場所に保存する必要があります。このパターンにより、書き込み増幅が大幅に増え、レイテンシーが増加し、I/O パフォーマンスが大きく低下します。

SSD コントローラーは、複数の方法を利用すると、書き込み増幅の影響を減らすことができます。このような方法の 1 つには、SSD インスタンスストレージに領域を予約し、コントローラーが書き込み操作に利用できる領域をより効率的に管理できるようにすることです。これをオーバープロビジョニングと呼びます。インスタンスに提供された SSD ベースのインスタンスストアボリュームには、オーバープロビジョニングに対して予約された領域がありません。書き込み増幅を減らすには、ボリュームの 10% を未使用の状態のままにし、SSD コントローラーがこれをオーバープロビジョニングに使用できるようにすることをお勧めします これにより、使用できるストレージは減りますが、ディスクが総容量に近づいた場合でもパフォーマンスを向上させることができます。

TRIM をサポートするインスタンスストアボリュームの場合、TRIM コマンドを使用して、書き込んだデータが不要になったときはいつでも SSD コントローラーに通知することができます。これにより、より多くの空き領域がコントローラーに与えられ、その結果書き込み増幅が減り、パフォーマンスが向上します。詳細については、「インスタンスストアボリュームの TRIM のサポート」を参照してください。

リリースノート

  • Nitro System で構築された C4 インスタンスおよびインスタンスには、64 ビットの EBS-backed HVM AMIs が必要です。これらのインスタンスはハイメモリであるため、そのキャパシティーを活用するには 64 ビットのオペレーティングシステムが必要です。HVM AMI は、ハイメモリインスタンスタイプの準仮想化 (PV) AMI よりも優れたパフォーマンスを提供します。さらに、拡張ネットワーキングを利用するには、HVM AMI を使用する必要があります。

  • C7g インスタンスは、最新世代の AWS Graviton3 プロセッサによって駆動されます。第 6 世代の AWS Graviton2 ベースの C6G インスタンスに比べて、最大 25% パフォーマンスが向上します。C7g インスタンスはクラウドで初めて DDR5 メモリを搭載し、DDR4 メモリと比較して 50% 高いメモリ帯域幅を提供し、メモリ内のデータへの高速アクセスを可能にします。

    • C7g インスタンスは、インスタンス内のコア間で累積する浮動小数点乗算など、ハイパワー命令の総実行レートを制限します。他のワークロードセグメントに重点を置いた将来のインスタンスタイプには、この制限がない場合があります。

  • Nitro System 上に構築されたインスタンスには、次の要件があります。

    以下の Linux AMI はこれらの要件を満たしています。

    • AL2023

    • Amazon Linux 2

    • Amazon Linux AMI 2018.03 以降

    • linux-aws カーネルを搭載した Ubuntu 14.04 以降

      注記

      AWS Graviton ベースのインスタンスタイプには、linux-aws カーネル搭載の Ubuntu 18.04 以降が必要です

    • Red Hat Enterprise Linux 7.4 以降

    • SUSE Linux Enterprise Server 12 SP2 以降

    • CentOS 7.4.1708 以降

    • FreeBSD 11.1 以降

    • Debian GNU/Linux 9 以降

  • AWS Graviton プロセッサを使用するインスタンスには、次の要件があります。

    • 64 ビット Arm アーキテクチャ用の AMI を使用する必要があります。

    • ACPI テーブルを含む UEFI による起動と、PCI デバイスの ACPI ホットプラグをサポートしている必要があります。

    以下の AMI はこれらの要件を満たしています。

    • Amazon Linux 2 (64 ビット Arm)

    • Ubuntu 16.04 以降 (64 ビット Arm)

    • Red Hat Enterprise Linux 8.0 以降 (64 ビット Arm)

    • SUSE Linux Enterprise Server 15 以降 (64 ビット Arm)

    • Debian 10 以降 (64 ビット Arm)

  • C6i インスタンスで最良のパフォーマンスを発揮させるには、ENA ドライバーのバージョン 2.2.9 以降を使用する必要があります。1.2 バージョンより前のENAドライバをこれらのインスタンスとともに使用すると、ネットワークインターフェイスのアタッチメントが失敗します。互換性のある ENA ドライバが利用できる AMI を以下に示します。

    • AL2023

    • Amazon Linux 2 (カーネル 4.14.186 以降)

    • Ubuntu 20.04 (カーネル 5.4.0-1025-aws 以降)

    • Red Hat Enterprise Linux 8.3 (カーネル 4.18.0-240.1.1.el8_3.ARCH 以降)

    • SUSE Linux Enterprise Server 15 SP2 (カーネル 5.3.18-24.15.1 以降)

  • インスタンスにアタッチできる Amazon EBS ボリュームの最大数は、インスタンスのタイプとサイズによって異なります。詳細については、「インスタンスボリューム数の制限」を参照してください。

  • C6gn インスタンスから最高のパフォーマンスを得るには、ENA ドライバーバージョン 2.2.9 以降を使用していることを確認してください。1.2 バージョンより前のENAドライバをこれらのインスタンスとともに使用すると、ネットワークインターフェイスのアタッチメントが失敗します。互換性のある ENA ドライバが利用できる AMI を以下に示します。

    • AL2023

    • Amazon Linux 2 (カーネル 4.14.186 以降)

    • Ubuntu 20.04 (カーネル 5.4.0-1025-aws 以降)

    • Red Hat Enterprise Linux 8.3 (カーネル 4.18.0-240.1.1.el8_3.ARCH 以降)

    • SUSE Linux Enterprise Server 15 SP2 (カーネル 5.3.18-24.15.1 以降)

  • C6gn インスタンスですべての Linux ディストリビューションの AMI を起動するには、最新バージョンの AMI を使用し、最新のドライバーに更新します。以前のバージョンをお使いの場合は、GitHub から最新のドライバーをダウンロードしてください。

  • ベアメタルインスタンスを起動すると、基盤となるサーバーが起動します。これには、すべてのハードウェアやファームウェアコンポーネントの確認が含まれます。つまり、インスタンスが実行状態になってからネットワーク経由で使用できるようになるまでに 20 分かかることがあります。

  • EBS ボリュームまたはセカンダリネットワークインターフェイスを、ベアメタルインスタンスにアタッチ (または、そこからデタッチ) するには、PCIe のネイティブホットプラグがサポートされている必要があります。PCIe のネイティブホットプラグは、Amazon Linux 2 および最新バージョンの Amazon Linux AMI でサポートされています。それ以前のバージョンではサポートされていません。次の Linux カーネル設定オプションを有効にする必要があります。

    CONFIG_HOTPLUG_PCI_PCIE=y CONFIG_PCIEASPM=y
  • ベアメタルインスタンスでは、I/O ポートベースのシリアルデバイスではなく、PCI ベースのシリアルデバイスを使用しています。アップストリームの Linux カーネルと最新の Amazon Linux AMI は、このデバイスをサポートしています。また、ベアメタルインスタンスでは、システムが PCI ベースのシリアルデバイスを自動的に使用できるようにする ACPI SPCR テーブルも使用できます。最新の Windows AMI では、自動的に PCI ベースのシリアルデバイスが使用されます。

  • Nitro System 上に構築されたインスタンスには、API リクエストによるクリーンシャットダウンをサポートするために acpid がインストールされている必要があります。

  • リージョンで起動できるインスタンスの合計数には制限があります。また、一部のインスタンスタイプにはその他の制限もあります。詳細については、Amazon EC2 の「よくある質問」の「Amazon EC2 で実行できるインスタンス数の上限は」を参照してください。