インスタンスタイプ
インスタンスを起動するときは、指定したインスタンスタイプによって、インスタンスに使用するホストコンピュータのハードウェアが決まります。インスタンスタイプごとに、コンピューティング、メモリ、およびストレージの機能が異なっており、これらの機能に基づいたインスタンスファミリーにグループ化されています。インスタンスタイプは、インスタンス上で実行するアプリケーションやソフトウェアの要件に基づいて選択します。
Amazon EC2 では、CPU、メモリ、インスタンスストレージなどホストコンピュータの一部のリソースを、特定のインスタンス専用に割り当てます。ネットワークやディスクサブシステムなどホストコンピュータでの他のリソースは、Amazon EC2 によりインスタンス間で共有されます。ホストコンピュータの各インスタンスが、これらの共有リソースの 1 つを可能な限り利用しようとする場合、それぞれのインスタンスは、そのリソースの共有分を等しく受け取ります。ただし、リソースの使用率が低い場合は、1 つのインスタンスがそのリソースのより多くの部分を利用できます。
各インスタンスタイプは、共有リソースからからより高い、またはより低い最小性能を提供します。例えば、高速の I/O パフォーマンスを実行するインスタンスタイプは、共有リソースに対してより大きな割り当てを取得します。共有リソースをより大きく配分することによって、I/O 性能のばらつきを抑えることもできます。ほとんどのアプリケーションでは、中程度の I/O 性能があれば十分です。ただし、より高い、またはより一貫した I/O パフォーマンスを必要とするアプリケーションの場合は、より I/O パフォーマンスの高いインスタンスタイプを使用することを検討してください。
インスタンスタイプ名
Amazon EC2 はさまざまなインスタンスタイプを提供しており、要件に最適なタイプを選択できます。インスタンスタイプには、ファミリー、世代、追加機能、およびサイズに基づいた名前が付けられます。インスタンスタイプ名の先頭は、インスタンスファミリーを表しています (例: c)。2 番目のポジションでは、そのインスタンスの世代を示しています (例: 5)。ピリオドの前に置かれる他の文字は、ローカルの NVMe ストレージや C ステートの完全な制御など、追加機能を表します。ピリオド (.) の後に置かれるのはインスタンスサイズで、9xlarge のように数字に続けてサイズを表します。またメタルインスタンスの場合には metal という単語が続きます。
目次
利用可能なインスタンスタイプ
Amazon EC2 では、幅広いインスタンスタイプの選択肢があり、さまざなユースケースに合わせて最適化できます。サポートされるリージョン、コンピューティングリソース、ストレージリソースなど、要件を満たすインスタンスタイプを決定するには、「Amazon EC2 インスタンスタイプの検索」を参照してください。
現行世代のインスタンス
最適なパフォーマンスを得るために、新しいインスタンスを起動するときには、以下のインスタンスタイプを使用することをお勧めします。詳細については、「Amazon EC2 のインスタンスタイプ
| タイプ | Sizes | ユースケース |
|---|---|---|
| C4 | c4.large
| c4.xlarge
| c4.2xlarge
| c4.4xlarge
| c4.8xlarge |
コンピューティングの最適化 |
| C5 | c5.large
| c5.xlarge
| c5.2xlarge
| c5.4xlarge
| c5.9xlarge
| c5.12xlarge
| c5.18xlarge
| c5.24xlarge
| c5.metal |
コンピューティングの最適化 |
| C5a | c5a.large
| c5a.xlarge
| c5a.2xlarge
| c5a.4xlarge
| c5a.8xlarge
| c5a.12xlarge
| c5a.16xlarge
| c5a.24xlarge |
コンピューティングの最適化 |
| C5ad | c5ad.large
| c5ad.xlarge
| c5ad.2xlarge
| c5ad.4xlarge
| c5ad.8xlarge
| c5ad.12xlarge
| c5ad.16xlarge
| c5ad.24xlarge |
コンピューティングの最適化 |
| C5d | c5d.large
| c5d.xlarge
| c5d.2xlarge
| c5d.4xlarge
| c5d.9xlarge
| c5d.12xlarge
| c5d.18xlarge
| c5d.24xlarge
| c5d.metal
|
コンピューティングの最適化 |
| C5n | c5n.large
| c5n.xlarge
| c5n.2xlarge
| c5n.4xlarge
| c5n.9xlarge
| c5n.18xlarge
| c5n.metal |
コンピューティングの最適化 |
| C6a | c6a.large
| c6a.xlarge
| c6a.2xlarge
| c6a.4xlarge
| c6a.8xlarge
| c6a.12xlarge
| c6a.16xlarge
| c6a.24xlarge
| c6a.32xlarge
| c6a.48xlarge
| c6a.metal |
コンピューティングの最適化 |
| C6g | c6g.medium
| c6g.large
| c6g.xlarge
| c6g.2xlarge
| c6g.4xlarge
| c6g.8xlarge
| c6g.12xlarge
| c6g.16xlarge
| c6g.metal |
コンピューティングの最適化 |
| C6gd | c6gd.medium
| c6gd.large
| c6gd.xlarge
| c6gd.2xlarge
| c6gd.4xlarge
| c6gd.8xlarge
| c6gd.12xlarge
| c6gd.16xlarge
| c6gd.metal |
コンピューティングの最適化 |
| C6gn | c6gn.medium
| c6gn.large
| c6gn.xlarge
| c6gn.2xlarge
| c6gn.4xlarge
| c6gn.8xlarge
| c6gn.12xlarge
| c6gn.16xlarge |
コンピューティングの最適化 |
| C6i | c6i.large
| c6i.xlarge
| c6i.2xlarge
| c6i.4xlarge
| c6i.8xlarge
| c6i.12xlarge
| c6i.16xlarge
| c6i.24xlarge
| c6i.32xlarge
| c6i.metal |
コンピューティングの最適化 |
| C6id | c6id.large
| c6id.xlarge
| c6id.2xlarge
| c6id.4xlarge
| c6id.8xlarge
| c6id.12xlarge
| c6id.16xlarge
| c6id.24xlarge
| c6id.32xlarge
| c6id.metal |
コンピューティングの最適化 |
| C7g | c7g.medium | c7g.large | c7g.xlarge |
c7g.2xlarge | c7g.4xlarge |
c7g.8xlarge | c7g.12xlarge |
c7g.16xlarge |
コンピューティングの最適化 |
| D2 | d2.xlarge
| d2.2xlarge
| d2.4xlarge
| d2.8xlarge |
ストレージの最適化 |
| D3 | d3.xlarge
| d3.2xlarge
| d3.4xlarge
| d3.8xlarge |
ストレージの最適化 |
| D3en | d3en.large
| d3en.xlarge
| d3en.2xlarge
| d3en.4xlarge
| d3en.6xlarge
| d3en.8xlarge
| d3en.12xlarge |
ストレージの最適化 |
| DL1 | dl1.24xlarge |
高速コンピューティング |
| F1 | f1.2xlarge
| f1.4xlarge
| f1.16xlarge |
高速コンピューティング |
| G3 | g3s.xlarge
| g3.4xlarge
| g3.8xlarge
| g3.16xlarge |
高速コンピューティング |
| G4ad | g4ad.xlarge
| g4ad.2xlarge
| g4ad.4xlarge
| g4ad.8xlarge
| g4ad.16xlarge
|
高速コンピューティング |
| G4dn | g4dn.xlarge
| g4dn.2xlarge
| g4dn.4xlarge
| g4dn.8xlarge
| g4dn.12xlarge
| g4dn.16xlarge
| g4dn.metal
|
高速コンピューティング |
| G5 | g5.xlarge
| g5.2xlarge
| g5.4xlarge
| g5.8xlarge
| g5.12xlarge
| g5.16xlarge
| g5.24xlarge
| g5.48xlarge |
高速コンピューティング |
| G5g | g5g.xlarge
| g5g.2xlarge
| g5g.4xlarge
| g5g.8xlarge
| g5g.16xlarge
| g5g.metal |
高速コンピューティング |
| H1 | h1.2xlarge
| h1.4xlarge
| h1.8xlarge
| h1.16xlarge |
ストレージの最適化 |
| Hpc6a | hpc6a.48xlarge |
コンピューティングの最適化 |
| I3 | i3.large
| i3.xlarge
| i3.2xlarge
| i3.4xlarge
| i3.8xlarge
| i3.16xlarge
| i3.metal |
ストレージの最適化 |
| I3en | i3en.large
| i3en.xlarge
| i3en.2xlarge
| i3en.3xlarge
| i3en.6xlarge
| i3en.12xlarge
| i3en.24xlarge
| i3en.metal |
ストレージの最適化 |
| I4i | i4i.large
| i4i.xlarge
| i4i.2xlarge
| i4i.4xlarge
| i4i.8xlarge
| i4i.16xlarge
| i4i.32xlarge
| i4i.metal |
ストレージの最適化 |
| Im4gn | im4gn.large
| im4gn.xlarge
| im4gn.2xlarge
| im4gn.4xlarge
| im4gn.8xlarge
| im4gn.16xlarge
|
ストレージの最適化 |
| Inf1 | inf1.xlarge | inf1.2xlarge | inf1.6xlarge | inf1.24xlarge |
高速コンピューティング |
| Is4gen | is4gen.medium
| is4gen.large
| is4gen.xlarge
| is4gen.2xlarge
| is4gen.4xlarge
| is4gen.8xlarge |
ストレージの最適化 |
| M4 | m4.large
| m4.xlarge
| m4.2xlarge
| m4.4xlarge
| m4.10xlarge
| m4.16xlarge |
汎用 |
| M5 | m5.large
| m5.xlarge
| m5.2xlarge
| m5.4xlarge
| m5.8xlarge
| m5.12xlarge
| m5.16xlarge
| m5.24xlarge
| m5.metal |
汎用 |
| M5a | m5a.large
| m5a.xlarge
| m5a.2xlarge
| m5a.4xlarge
| m5a.8xlarge
| m5a.12xlarge
| m5a.16xlarge
| m5a.24xlarge |
汎用 |
| M5ad | m5ad.large
| m5ad.xlarge
| m5ad.2xlarge
| m5ad.4xlarge
| m5ad.8xlarge
| m5ad.12xlarge
| m5ad.16xlarge
| m5ad.24xlarge |
汎用 |
| M5d | m5d.large
| m5d.xlarge
| m5d.2xlarge
| m5d.4xlarge
| m5d.8xlarge
| m5d.12xlarge
| m5d.16xlarge
| m5d.24xlarge
| m5d.metal |
汎用 |
| M5dn | m5dn.large
| m5dn.xlarge
| m5dn.2xlarge
| m5dn.4xlarge
| m5dn.8xlarge
| m5dn.12xlarge
| m5dn.16xlarge
| m5dn.24xlarge
| m5dn.metal |
汎用 |
| M5n | m5n.large
| m5n.xlarge
| m5n.2xlarge
| m5n.4xlarge
| m5n.8xlarge
| m5n.12xlarge
| m5n.16xlarge
| m5n.24xlarge
| m5n.metal |
汎用 |
| M5zn | m5zn.large
| m5zn.xlarge
| m5zn.2xlarge
| m5zn.3xlarge
| m5zn.6xlarge
| m5zn.12xlarge
| m5zn.metal |
汎用 |
| M6a | m6a.large
| m6a.xlarge
| m6a.2xlarge
| m6a.4xlarge
| m6a.8xlarge
| m6a.12xlarge
| m6a.16xlarge
| m6a.24xlarge
| m6a.32xlarge
| m6a.48xlarge
| m6a.metal |
汎用 |
| M6g | m6g.medium
| m6g.large
| m6g.xlarge
| m6g.2xlarge
| m6g.4xlarge
| m6g.8xlarge
| m6g.12xlarge
| m6g.16xlarge
| m6g.metal |
汎用 |
| M6gd | m6gd.medium
| m6gd.large
| m6gd.xlarge
| m6gd.2xlarge
| m6gd.4xlarge
| m6gd.8xlarge
| m6gd.12xlarge
| m6gd.16xlarge
| m6gd.metal |
汎用 |
| M6i | m6i.large
| m6i.xlarge
| m6i.2xlarge
| m6i.4xlarge
| m6i.8xlarge
| m6i.12xlarge
| m6i.16xlarge
| m6i.24xlarge
| m6i.32xlarge
| m6i.metal |
汎用 |
| M6id | m6id.large
| m6id.xlarge
| m6id.2xlarge
| m6id.4xlarge
| m6id.8xlarge
| m6id.12xlarge
| m6id.16xlarge
| m6id.24xlarge
| m6id.32xlarge
| m6id.metal |
汎用 |
| Mac1 | mac1.metal |
汎用 |
| P2 | p2.xlarge
| p2.8xlarge
| p2.16xlarge |
高速コンピューティング |
| P3 | p3.2xlarge
| p3.8xlarge
| p3.16xlarge |
高速コンピューティング |
| P3dn | p3dn.24xlarge |
高速コンピューティング |
| P4d | p4d.24xlarge
|
高速コンピューティング |
| P4de | p4de.24xlarge |
高速コンピューティング |
| R4 | r4.large
| r4.xlarge
| r4.2xlarge
| r4.4xlarge
| r4.8xlarge
| r4.16xlarge |
メモリ最適化 |
| R5 | r5.large
| r5.xlarge
| r5.2xlarge
| r5.4xlarge
| r5.8xlarge
| r5.12xlarge
| r5.16xlarge
| r5.24xlarge
| r5.metal |
メモリ最適化 |
| R5a | r5a.large
| r5a.xlarge
| r5a.2xlarge
| r5a.4xlarge
| r5a.8xlarge
| r5a.12xlarge
| r5a.16xlarge
| r5a.24xlarge
|
メモリ最適化 |
| R5ad | r5ad.large
| r5ad.xlarge
| r5ad.2xlarge
| r5ad.4xlarge
| r5ad.8xlarge
| r5ad.12xlarge
| r5ad.16xlarge
| r5ad.24xlarge
|
メモリ最適化 |
| R5b | r5b.large
| r5b.xlarge
| r5b.2xlarge
| r5b.4xlarge
| r5b.8xlarge
| r5b.12xlarge
| r5b.16xlarge
| r5b.24xlarge
| r5b.metal |
メモリ最適化 |
| R5d | r5d.large
| r5d.xlarge
| r5d.2xlarge
| r5d.4xlarge
| r5d.8xlarge
| r5d.12xlarge
| r5d.16xlarge
| r5d.24xlarge
| r5d.metal |
メモリ最適化 |
| R5dn | r5dn.large
| r5dn.xlarge
| r5dn.2xlarge
| r5dn.4xlarge
| r5dn.8xlarge
| r5dn.12xlarge
| r5dn.16xlarge
| r5dn.24xlarge
| r5dn.metal |
メモリ最適化 |
| R5n | r5n.large
| r5n.xlarge
| r5n.2xlarge
| r5n.4xlarge
| r5n.8xlarge
| r5n.12xlarge
| r5n.16xlarge
| r5n.24xlarge
| r5n.metal |
メモリ最適化 |
| R6a | r6a.large | r6a.xlarge |
r6a.2xlarge | r6a.4xlarge |
r6a.8xlarge | r6a.12xlarge |
r6a.16xlarge | r6a.24xlarge |
r6a.32xlarge | r6a.48xlarge |
r6a.metal |
メモリ最適化 |
| R6g | r6g.medium
| r6g.large
| r6g.xlarge
| r6g.2xlarge
| r6g.4xlarge
| r6g.8xlarge
| r6g.12xlarge
| r6g.16xlarge
| r6g.metal |
メモリ最適化 |
| R6gd | r6gd.medium
| r6gd.large
| r6gd.xlarge
| r6gd.2xlarge
| r6gd.4xlarge
| r6gd.8xlarge
| r6gd.12xlarge
| r6gd.16xlarge
| r6gd.metal |
メモリ最適化 |
| R6i | r6i.large
| r6i.xlarge
| r6i.2xlarge
| r6i.4xlarge
| r6i.8xlarge
| r6i.12xlarge
| r6i.16xlarge
| r6i.24xlarge
| r6i.32xlarge
| r6i.metal |
メモリ最適化 |
| R6id | r6id.large
| r6id.xlarge
| r6id.2xlarge
| r6id.4xlarge
| r6id.8xlarge
| r6id.12xlarge
| r6id.16xlarge
| r6id.24xlarge
| r6id.32xlarge
| r6id.metal |
メモリ最適化 |
| T2 | t2.nano
| t2.micro
| t2.small
| t2.medium
| t2.large
| t2.xlarge
| t2.2xlarge |
汎用 |
| T3 | t3.nano
| t3.micro
| t3.small
| t3.medium
| t3.large
| t3.xlarge
| t3.2xlarge |
汎用 |
| T3a | t3a.nano
| t3a.micro
| t3a.small
| t3a.medium
| t3a.large
| t3a.xlarge
| t3a.2xlarge |
汎用 |
| T4g | t4g.nano
| t4g.micro
| t4g.small
| t4g.medium
| t4g.large
| t4g.xlarge
| t4g.2xlarge |
汎用 |
| Trn1 | trn1.2xlarge | trn1.32xlarge |
高速コンピューティング |
| ハイメモリ (u-*) | u-3tb1.56xlarge |
u-6tb1.56xlarge |
u-6tb1.112xlarge |
u-6tb1.metal
| u-9tb1.112xlarge
| u-9tb1.metal
| u-12tb1.112xlarge
| u-12tb1.metal
| u-18tb1.metal
| u-24tb1.metal |
メモリ最適化 |
| VT1 | vt1.3xlarge | vt1.6xlarge | vt1.24xlarge |
高速コンピューティング |
| X1 | x1.16xlarge | x1.32xlarge |
メモリ最適化 |
| X1e | x1e.xlarge
| x1e.2xlarge
| x1e.4xlarge
| x1e.8xlarge
| x1e.16xlarge
| x1e.32xlarge |
メモリ最適化 |
| X2gd | x2gd.medium
| x2gd.large
| x2gd.xlarge
| x2gd.2xlarge
| x2gd.4xlarge
| x2gd.8xlarge
| x2gd.12xlarge
| x2gd.16xlarge
| x2gd.metal |
メモリ最適化 |
| X2idn | x2idn.16xlarge
| x2idn.24xlarge
| x2idn.32xlarge
| x2idn.metal |
メモリ最適化 |
| X2iedn | x2iedn.xlarge
| x2iedn.2xlarge
| x2iedn.4xlarge
| x2iedn.8xlarge
| x2iedn.16xlarge
| x2iedn.24xlarge
| x2iedn.32xlarge
| x2iedn.metal |
メモリ最適化 |
| X2iezn | x2iezn.2xlarge
| x2iezn.4xlarge
| x2iezn.6xlarge
| x2iezn.8xlarge
| x2iezn.12xlarge
| x2iezn.metal |
メモリ最適化 |
| z1d | z1d.large
| z1d.xlarge
| z1d.2xlarge
| z1d.3xlarge
| z1d.6xlarge
| z1d.12xlarge
| z1d.metal |
メモリ最適化 |
旧世代のインスタンス
アプリケーションが旧世代のインスタンスタイプ用に最適化されており、アップグレードはまだこれからというユーザー向けに、Amazon Web Services では、それらの旧世代のインスタンスを提供しています。最高のパフォーマンスを得るには、現世代のインスタンスタイプの使用をお勧めしますが、以下の旧世代のインスタンスタイプも引き続きサポートします。適切なアップグレードとなる現世代のインスタンスタイプの詳細については、「旧世代のインスタンス
| タイプ | Sizes |
|---|---|
| A1 | a1.medium
| a1.large
| a1.xlarge
| a1.2xlarge
| a1.4xlarge
| a1.metal |
| C1 | c1.medium | c1.xlarge |
| C3 | c3.large
| c3.xlarge
| c3.2xlarge
| c3.4xlarge
| c3.8xlarge |
| G2 | g2.2xlarge | g2.8xlarge |
| I2 | i2.xlarge
| i2.2xlarge
| i2.4xlarge
| i2.8xlarge |
| M1 | m1.small
| m1.medium
| m1.large
| m1.xlarge |
| M2 | m2.xlarge
| m2.2xlarge
| m2.4xlarge |
| M3 | m3.medium
| m3.large
| m3.xlarge
| m3.2xlarge |
| R3 | r3.large
| r3.xlarge
| r3.2xlarge
| r3.4xlarge
| r3.8xlarge |
| T1 | t1.micro |
ハードウェア仕様
詳細については、「Amazon EC2 のインスタンスタイプ
お客様のニーズに最適なインスタンスタイプを決定するには、インスタンスを起動し、独自のベンチマークアプリケーションを使用することをお勧めします。支払いはインスタンス秒単位であるため、決定する前に複数のインスタンスタイプをテストすると、便利なうえ、コストを抑えることができます。決定を行った後でも、ニーズが変化したときは、インスタンスタイプを変更できます。詳細については、インスタンスタイプを変更する を参照してください。
命名規則
インスタンスタイプ名は、インスタンスファミリー、世代、およびサイズを組み合わせたものです。
また、次のような追加機能を示すこともできます。
-
a – AMD プロセッサ
-
g – AWS Graviton プロセッサ
-
i – Intel プロセッサ
-
d – インスタンスストアボリューム
-
n - ネットワークの最適化
-
b – ブロックストレージの最適化
-
e – 追加のストレージまたはメモリ
-
z — 高頻度
プロセッサの機能
Intel プロセッサの機能
Intel プロセッサで実行される Amazon EC2 インスタンスには、以下の機能が含まれる場合があります。次のプロセッサ機能のすべてが、すべてのインスタンスタイプでサポートされているわけではありません。各インスタンスタイプで使用できる機能の詳細については、「Amazon EC2 インスタンスタイプ
インテルの AES New Instructions (AES-NI) — インテルの AES-NI 暗号化命令セットは、オリジナルの Advanced Encryption Standard (AES) アルゴリズムを改良し、より高速なデータ保護とより優れたセキュリティを提供します。現行世代の全 EC2 インスタンスがこのプロセッサ機能をサポートしています。
Intel Advanced Vector Extensions (Intel AVX、Intel AVX2、および Intel AVX-512) — 浮動小数点 (FP) 集約型のアプリケーション用に設計された命令セット拡張で、Intel AVX および Intel AVX2 は 256 ビット、Intel AVX-512 は 512 ビットです。Intel AVX 命令は、画像およびオーディオ/ビデオ処理、科学的シミュレーション、財務分析、および 3D モデリングと分析などのアプリケーションに対するパフォーマンスを向上させます。これらの機能は、HVM AMI で起動されたインスタンスのみで利用できます。
Intel Turbo Boost Technology — Intel Turbo Boost Technology プロセッサーは、定格の動作周波数よりも高速にコアを自動的に実行します。
Intel Deep Learning Boost (Intel DL Boost) — AI の深層学習のユースケースを高速化します。第 2 世代インテル Xeon スケーラブルプロセッサでは、新しいベクトルニューラルネットワーク命令 (VNNI/INT8) を使ってインテル AVX-512 を拡張します。これにより、画像認識/セグメント化、物体検出、音声認識、言語翻訳、レコメンデーションシステム、強化学習などにおけるディープラーニングの推論パフォーマンスは、前世代のインテル Xeon スケーラブルプロセッサ (FP32) よりも大幅に向上します。VNNI はすべての Linux ディストリビューションと互換性があるわけではありません。
M5n、R5n、M5dn、M5zn、R5b、R5dn、D3、D3enおよびC6iインスタンスでは、VNNI をサポートしています。C5およびC5dインスタンスでは、12xlarge、24xlarge、metalインスタンスのみ VNNI をサポートしています。
これは、64 ビット CPU の命名に関する業界の慣習の影響で、ややわかりにくいものになっています。チップ製造元の Advanced Micro Devices (AMD) は、Intel x86 命令セットをベースとして商業的に初めて成功した 64 ビットアーキテクチャを導入しました。その結果、このアーキテクチャーはチップ製造元にかかわらず AMD64 と幅広く呼ばれています。Windows および複数の Linux ディストリビューションがこの慣習に従っています。インスタンスが Intel ハードウェアで実行されているにもかかわらず、Ubuntu または Windows を実行しているインスタンスの内部システム情報に CPU アーキテクチャが AMD64 と表示されるのはこのためです。
AMI 仮想化タイプ
インスタンスの仮想化タイプは、インスタンスの起動に使用する AMI によって決まります。現行世代のインスタンスタイプは、ハードウェア仮想マシン (HVM) のみをサポートしています。以前の世代のインスタンスタイプの中には、準仮想化 (PV) をサポートするものがあり、一部の AWS リージョンは PV インスタンスをサポートしています。詳細については、Linux AMI 仮想化タイプ を参照してください。
最適なパフォーマンスを得るために、HVM AMI を使用することをお勧めします。さらに、拡張ネットワーキングのメリットを活用するには、HVM AMI が必要です。HVM 仮想化は、AWS プラットフォームによって提供されるハードウェアアシストテクノロジーを使用します。HVM 仮想化を使用すると、ゲスト VM はネイティブハードウェアプラットフォーム上で動作しているかのように動作します。ただし、パフォーマンスの向上のために PV ネットワークとストレージドライバは使用します。
Nitro System 上に構築されたインスタンス
Nitro System は、AWS が構築した、高パフォーマンス、高可用性、高度なセキュリティを実現するハードウェアとソフトウェアコンポーネントのコレクションです。詳細については、AWS Nitro System
Nitro System は、ベアメタル機能を備えることで、仮想化オーバーヘッドを排除するとともに、ホストハードウェアへのフルアクセスを要求するワークロードをサポートします。ベアメタルインスタンスは、次の用途に適しています。
-
仮想環境で利用できない、または完全にサポートされていない低レベルのハードウェア機能 (例: Intel VT) へのアクセスを必要とするワークロード
-
ライセンスやサポートを目的として非仮想化環境で実行する必要があるアプリケーション
Nitro コンポーネント
Nitro System には、以下のコンポーネントが含まれます。
-
Nitro Card
-
ローカル NVMe ストレージボリューム
-
ネットワーキングハードウェアのサポート
-
管理
-
モニタリング
-
セキュリティ
-
-
Nitro Security Chip (マザーボードに統合)
-
Nitro Hypervisor - メモリと CPU の割り当てを管理し、ほとんどのワークロードのベアメタルと見分けがつかないようなパフォーマンスを提供する軽量ハイパーバイザー。
利用可能なインスタンスタイプ
次の仮想インスタンスは Nitro System で構築されています。
-
汎用: M5、M5a、M5ad、M5d、M5dn、M5n、M5zn、M6a、 M6g、M6gd、 M6i、M6id、T3、T3a、T4g
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コンピューティング最適化: C5、C5a、C5ad、C5d、C5n、C6a、 C6g、 C6gd、C6gn、 C6i、C6id 、Hpc6a
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メモリ最適化: R5、R5a、R5ad、R5b、R5d、R5dn、R5n、R6a、 R6g,R6gd、 R6i、R6id、
u-3tb1.56xlarge、u-6tb1.56xlarge、u-6tb1.112xlarge、u-9tb1.112xlarge、u-12tb1.112xlarge、 X2gd、 X2idn、X2iedn、X2iezn、z1d -
ストレージ最適化: D3、D3en、I3en、I4i 、Im4gn 、Is4gen
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高速コンピューティング: DL1、 G4、G4ad、G5、G5g、 Inf1、
p3dn.24xlarge、P4 、VT1
次のベアメタルインスタンスは Nitro System で構築されています。
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汎用:
m5.metal、m5d.metal、m5dn.metal、m5n.metal、m5zn.metal、m6a.metal、m6g.metal、m6gd.metal、m6i.metal、m6id.metal -
コンピューティング最適化:
c5.metal、c5d.metal、c5n.metal、c6a.metal、c6g.metal、c6gd.metal、c6i.metal、c6id.metal -
メモリ最適化:
r5.metal、r5b.metal、r5d.metal、r5dn.metal、r5n.metal、r6a.metal、r6g.metal、r6gd.metal、r6i.metal、r6id.metal、u-6tb1.metal、u-9tb1.metal、u-12tb1.metal、u-18tb1.metal、u-24tb1.metal、x2gd.metal、x2idn.metal、x2iedn.metal、x2iezn.metal、z1d.metal -
ストレージ最適化:
i3.metal、i3en.metal、i4i.metal -
高速コンピューティング:
g4dn.metal、g5g.metal
詳細はこちら
詳細については、以下の動画を参照してください。
ネットワーキング機能とストレージ機能
インスタンスタイプを選択すると、使用できるネットワーキング機能とストレージ機能が決まります。インスタンスタイプの情報を取得するには、describe-instance-types コマンドを使用します。
ネットワーキング機能
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IPv6 は、現行世代のすべてのインスタンスタイプと、旧世代の C3、R3、I2 のインスタンスタイプでサポートされています。
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インスタンスタイプのネットワーキングと帯域幅のパフォーマンスを最大化するには、次のことを実行できます。
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サポートされるインスタンスタイプをクラスタープレイスメントグループで起動し、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) アプリケーション用にインスタンスを最適化します。共通のクラスタープレイスメントグループのインスタンスは、高帯域幅、低レイテンシーのネットワーキングから利点を得られます。詳細については、プレイスメントグループ を参照してください。
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サポートされる現行世代のインスタンスタイプ用の拡張ネットワーキングを有効にして、パケット毎秒 (PPS) のパフォーマンスを大幅に高め、ネットワークのストレスとレイテンシーを低減することができます。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。
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拡張ネットワーキングに対して有効になっている現行世代のインスタンスタイプには、次のネットワーキングパフォーマンス属性があります。
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同じリージョン内でのプライベート IPv4 または IPv6 を介したトラフィックでは、シングルフロートラフィックで 5 Gbps、マルチフロートラフィックで最大 25 Gbps をサポートしています (インスタンスタイプによって異なります)。
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同じリージョン内でのインスタンスと Amazon S3 バケットとの間では、パブリック IP アドレス空間または VPC エンドポイントを介したトラフィックに、使用可能なすべてのインスタンスの集計帯域幅を使用できます。
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サポートされる最大送信単位 (MTU) は、インスタンスタイプごとに異なります。すべての Amazon EC2 インスタンスタイプは、標準イーサネット V2 1500 MTU フレームをサポートします。すべての現行世代のインスタンスは 9001 MTU、またはジャンボ フレームをサポートし、一部の旧世代のインスタンスも同様にそれらをサポートします。詳細については、EC2 インスタンスのネットワークの最大送信単位 (MTU) を参照してください。
ストレージ機能
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インスタンスタイプの中には、EBS ボリュームとインスタンスストアボリュームをサポートするものや、EBS ボリュームのみをサポートするものがあります。インスタンスストアボリュームをサポートする一部のインスタンスタイプは、ソリッドステートドライブ (SSD) を使用して非常に高いランダム I/O パフォーマンスを提供します。インスタンスタイプによっては、NVMe インスタンスストアボリュームをサポートしていないものがあります。インスタンスタイプによっては、NVMe EBS ボリュームをサポートしていないものがあります。詳細については、「Linux インスタンスの Amazon EBS および NVMe」および「NVMe SSD ボリューム」を参照してください。
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一部のインスタンスタイプを EBS 最適化インスタンスとして起動することで、Amazon EBS I/O 専用に追加のキャパシティーを取得できます。インスタンスタイプの中には、デフォルトで EBS に最適化されるものがあります。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。
ネットワーキング機能とストレージ機能の概要
次の表に、現行世代のインスタンスタイプでサポートされるネットワーキング機能とストレージ機能をまとめています。
| インスタンスタイプ | EBS のみ | NVMe EBS | インスタンスストア | 配置グループ | 拡張ネットワーキング |
|---|---|---|---|---|---|
| C4 | はい | いいえ | いいえ | はい | Intel 82599 VF |
| C5 | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| C5a | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| C5ad | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| C5d | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| C5n | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| C6a | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| C6g | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| C6gd | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| C6gn | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| C6i | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| C6id | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| D2 | いいえ | いいえ | HDD | はい | Intel 82599 VF |
| D3 | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| D3en | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| DL1 | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| F1 | いいえ | いいえ | NVMe * | はい | ENA |
| G3 | はい | いいえ | いいえ | はい | ENA |
| G4ad | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| G4dn | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| G5 | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| G5g | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| H1 | いいえ | いいえ | HDD * | はい | ENA |
| Hpc6a | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| I3 | いいえ | いいえ | NVMe * | はい | ENA |
| I3en | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| I4i | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| Im4gn | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| Inf1 | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| Is4gen | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| M4 | はい | いいえ | いいえ | はい | m4.16xlarge: ENA 他のすべてのサイズ: インテル 82599 VF |
| M5 | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| M5a | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| M5ad | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| M5d | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| M5dn | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| M5n | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| M5zn | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| M6a | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| M6g | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| M6gd | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| M6i | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| M6id | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| Mac1 | はい | はい | いいえ | いいえ | ENA |
| P2 | はい | いいえ | いいえ | はい | ENA |
| P3 | はい | いいえ | いいえ | はい | ENA |
| P3dn | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| P4d | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| P4de | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| R4 | はい | いいえ | いいえ | はい | ENA |
| R5 | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| R5a | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| R5ad | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| R5b | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| R5d | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| R5dn | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| R5n | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| R6a | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| R6g | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| R6gd | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| R6i | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| R6id | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| T2 | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
| T3 | はい | はい | いいえ | いいえ | ENA |
| T3a | はい | はい | いいえ | いいえ | ENA |
| T4g | はい | はい | いいえ | いいえ | ENA |
| Trn1 | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| ハイメモリ (u-*) | はい | はい | いいえ | 仮想化: はい ベアメタル: いいえ |
ENA |
| VT1 | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| X1 | いいえ | いいえ | SSD * | はい | ENA |
| X1e | いいえ | いいえ | SSD * | はい | ENA |
| X2gd | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| X2idn | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| X2iedn | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
| X2iezn | はい | はい | いいえ | はい | ENA |
| z1d | いいえ | はい | NVMe * | はい | ENA |
* ルートデバイスボリュームは、Amazon EBS ボリュームにする必要があります。
次の表に、以前の世代のインスタンスタイプでサポートされるネットワーキング機能とストレージ機能をまとめています。
| インスタンスストア | 配置グループ | 拡張ネットワーキング | |
|---|---|---|---|
| C3 | SSD | はい | Intel 82599 VF |
| G2 | SSD | はい | いいえ |
| I2 | SSD | はい | Intel 82599 VF |
| M3 | SSD | いいえ | いいえ |
| R3 | SSD | はい | Intel 82599 VF |
インスタンス制限
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。
デフォルトの制限の詳細については、「Amazon EC2 で実行できるインスタンスの数はいくつですか?
現在の制限の表示、または現在の制限の引き上げリクエストについての詳細については、「Amazon EC2 の Service Quotas」を参照してください。
