メモリ最適化インスタンス
メモリ最適化インスタンスは、メモリ内の大きいデータセットを処理するワークロードに対して高速なパフォーマンスを実現するように設計されています。
R5、R5a、R5b、および R5n 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。
-
ハイパフォーマンスリレーショナル (MySQL) および NoSQL (MongoDB、Cassandra) データベース。
-
キー値タイプのデータ (Memcached および Redis) のインメモリキャッシュを提供する分散型ウェブスケールキャッシュストア。
-
ビジネスインテリジェンス用に最適化されたデータストレージ形式と分析機能 (SAP HANA など) を使用するインメモリデータベース。
-
巨大な非構造化データ (金融サービス、Hadoop/Spark クラスター) のリアルタイム処理を実行するアプリケーション。
-
ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) および Electronic Design Automation (EDA) アプリケーション。
r5.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 R5 インスタンス
R6a インスタンス
これらのインスタンスは、次のようなメモリ集約型のワークロードの実行に最適です。
-
高性能データベース (リレーショナルおよび NoSQL)
-
Memcached や Redis など、分散したウェブスケールインメモリキャッシュ
-
Hadoop クラスターや Spark クラスターなど、リアルタイムのビッグデータ分析
R6g および R6gd 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、次のようなメモリ集約型のワークロードの実行に最適です。
-
オープンソースデータベース (MySQL、MariaDB、PostgreSQL など)
-
インメモリキャッシュ (Memcached、Redis、KeyDB など)
r6g.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 R6g インスタンス
R6i および R6id インスタンス
これらのインスタンスは、次のようなメモリ集約型のワークロードの実行に最適です。
-
高性能データベース (リレーショナルおよび NoSQL)
-
SAP HANA などのメモリ内データベース
-
Memcached や Redis など、分散したウェブスケールインメモリキャッシュ
-
Hadoop クラスターや Spark クラスターなど、リアルタイムのビッグデータ分析
詳細については、「Amazon EC2 R6i インスタンス
ハイメモリ (u-*) インスタンス
このインスタンスでは、インスタンスごとに 3 TiB、6 TiB、9 TiB、12 TiB、18 TiB、および 24 TiB のメモリが利用可能です。これらは、SAP HANA インメモリデータベースの実稼働向けデプロイを含む、大規模なインメモリデータベースを実行するように設計されています。
詳細については、「Amazon EC2ハイメモリインスタンス
X1 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。
-
SAP HANA などのメモリ内データベース (Business Suite S/4HANA の SAP 認定サポート、Business Suite on HANA (SoH)、Business Warehouse on HANA (BW)、および Data Mart Solutions on HANA を含む)。詳細については、「AWS クラウドの SAP HANA
」を参照してください。 -
Apache Spark や Presto などのビッグデータ処理エンジン。
-
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。
詳細については、「Amazon EC2 X1 インスタンス
X1e 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。
-
高性能データベース｡
-
SAP HANA などのメモリ内データベース。詳細については、「AWS クラウドの SAP HANA
」を参照してください。 -
メモリを大量に消費するエンタープライズアプリケーション。
詳細については、「Amazon EC2 X1e インスタンス
X2gd 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。
-
Redis や Memcached などのインメモリデータベース。
-
MySQL や PostgreSQL などのリレーショナルデータベース。
-
物理検証やレイアウトツールなどの Electronic Design Automation (EDA) ワークロード。
-
リアルタイム分析やリアルタイムキャッシュサーバーなど、メモリに負担がかかるワークロード。
詳細については、「Amazon EC2 X2g Instances (Amazon EC2 X2g インスタンス)
X2idn、X2iedn、および X2iezn 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。
-
Redis や Memcached などのインメモリデータベース。
-
MySQL や PostgreSQL などのリレーショナルデータベース。
-
物理検証やレイアウトツールなどの Electronic Design Automation (EDA) ワークロード。
-
リアルタイム分析やリアルタイムキャッシュサーバーなど、メモリに負担がかかるワークロード。
X2idn と X2iedn インスタンスは、io2 Block Express ボリュームをサポートしています。起動中または起動後に X2idn と X2iedn インスタンスにアタッチされたすべての io2 ボリュームは、自動的に EBS Block Express で実行されます。詳細については、「io2 Block Express ボリューム」を参照してください。
詳細については、「Amazon EC2 X2i Instances (Amazon EC2 X2i インスタンス)
z1d インスタンス
これらのインスタンスは、ハイコンピューティングとハイメモリの両方を提供し、以下の場合に最適です。
-
Electronic Design Automation (EDA)
-
リレーショナルデータベースワークロード
z1d.metal インスタンスは、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アプリケーションが直接アクセスできるようにします。
詳細については、「Amazon EC2 z1d インスタンス
コンテンツ
ハードウェア仕様
メモリ最適化インスタンスのハードウェア仕様の要約を以下に示します。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) |
|---|---|---|
r4.large |
2 | 15.25 |
r4.xlarge |
4 | 30.5 |
r4.2xlarge |
8 | 61 |
r4.4xlarge |
16 | 122 |
r4.8xlarge |
32 | 244 |
r4.16xlarge |
64 | 488 |
r5.large |
2 | 16 |
r5.xlarge |
4 | 32 |
r5.2xlarge |
8 | 64 |
r5.4xlarge |
16 | 128 |
r5.8xlarge |
32 | 256 |
r5.12xlarge |
48 | 384 |
r5.16xlarge |
64 | 512 |
r5.24xlarge |
96 | 768 |
r5.metal |
96 | 768 |
r5a.large |
2 | 16 |
r5a.xlarge |
4 | 32 |
r5a.2xlarge |
8 | 64 |
r5a.4xlarge |
16 | 128 |
r5a.8xlarge |
32 | 256 |
r5a.12xlarge |
48 | 384 |
r5a.16xlarge |
64 | 512 |
r5a.24xlarge |
96 | 768 |
r5ad.large |
2 | 16 |
r5ad.xlarge |
4 | 32 |
r5ad.2xlarge |
8 | 64 |
r5ad.4xlarge |
16 | 128 |
r5ad.8xlarge |
32 | 256 |
r5ad.12xlarge |
48 | 384 |
r5ad.16xlarge |
64 | 512 |
r5ad.24xlarge |
96 | 768 |
r5b.large |
2 | 16 |
r5b.xlarge |
4 | 32 |
r5b.2xlarge |
8 | 64 |
r5b.4xlarge |
16 | 128 |
r5b.8xlarge |
32 | 256 |
r5b.12xlarge |
48 | 384 |
r5b.16xlarge |
64 | 512 |
r5b.24xlarge |
96 | 768 |
r5b.metal |
96 | 768 |
r5d.large |
2 | 16 |
r5d.xlarge |
4 | 32 |
r5d.2xlarge |
8 | 64 |
r5d.4xlarge |
16 | 128 |
r5d.8xlarge |
32 | 256 |
r5d.12xlarge |
48 | 384 |
r5d.16xlarge |
64 | 512 |
r5d.24xlarge |
96 | 768 |
r5d.metal |
96 | 768 |
r5dn.large |
2 | 16 |
r5dn.xlarge |
4 | 32 |
r5dn.2xlarge |
8 | 64 |
r5dn.4xlarge |
16 | 128 |
r5dn.8xlarge |
32 | 256 |
r5dn.12xlarge |
48 | 384 |
r5dn.16xlarge |
64 | 512 |
r5dn.24xlarge |
96 | 768 |
r5dn.metal |
96 | 768 |
r5n.large |
2 | 16 |
r5n.xlarge |
4 | 32 |
r5n.2xlarge |
8 | 64 |
r5n.4xlarge |
16 | 128 |
r5n.8xlarge |
32 | 256 |
r5n.12xlarge |
48 | 384 |
r5n.16xlarge |
64 | 512 |
r5n.24xlarge |
96 | 768 |
r5n.metal |
96 | 768 |
r6a.large |
2 | 16 |
r6a.xlarge |
4 | 32 |
r6a.2xlarge |
8 | 64 |
r6a.4xlarge |
16 | 128 |
r6a.8xlarge |
32 | 256 |
r6a.12xlarge |
48 | 384 |
r6a.16xlarge |
64 | 512 |
r6a.24xlarge |
96 | 768 |
r6a.32xlarge |
128 | 1,024 |
r6a.48xlarge |
192 | 1,536 |
r6a.metal |
192 | 1,536 |
r6g.medium |
1 | 8 |
r6g.large |
2 | 16 |
r6g.xlarge |
4 | 32 |
r6g.2xlarge |
8 | 64 |
r6g.4xlarge |
16 | 128 |
r6g.8xlarge |
32 | 256 |
r6g.12xlarge |
48 | 384 |
r6g.16xlarge |
64 | 512 |
r6gd.medium |
1 | 8 |
r6gd.large |
2 | 16 |
r6gd.xlarge |
4 | 32 |
r6gd.2xlarge |
8 | 64 |
r6gd.4xlarge |
16 | 128 |
r6gd.8xlarge |
32 | 256 |
r6gd.12xlarge |
48 | 384 |
r6gd.16xlarge |
64 | 512 |
r6i.large |
2 | 16 |
r6i.xlarge |
4 | 32 |
r6i.2xlarge |
8 | 64 |
r6i.4xlarge |
16 | 128 |
r6i.8xlarge |
32 | 256 |
r6i.12xlarge |
48 | 384 |
r6i.16xlarge |
64 | 512 |
r6i.24xlarge |
96 | 768 |
r6i.32xlarge |
128 | 1,024 |
r6i.metal |
128 | 1,024 |
r6id.large |
2 | 16 |
r6id.xlarge |
4 | 32 |
r6id.2xlarge |
8 | 64 |
r6id.4xlarge |
16 | 128 |
r6id.8xlarge |
32 | 256 |
r6id.12xlarge |
48 | 384 |
r6id.16xlarge |
64 | 512 |
r6id.24xlarge |
96 | 768 |
r6id.32xlarge |
128 | 1,024 |
r6id.metal |
128 | 1,024 |
u-3tb1.56xlarge |
224 | 3,072 |
u-6tb1.56xlarge |
224 | 6,144 |
u-6tb1.112xlarge |
448 | 6,144 |
u-6tb1.metal |
448 * | 6,144 |
u-9tb1.112xlarge |
448 | 9,216 |
u-9tb1.metal |
448 * | 9,216 |
u-12tb1.112xlarge |
448 | 12,288 |
u-12tb1.metal |
448 * | 12,288 |
u-18tb1.metal |
448 * | 18,432 |
u-24tb1.metal |
448 * | 24,576 |
x1.16xlarge |
64 | 976 |
x1.32xlarge |
128 | 1,952 |
x1e.xlarge |
4 | 122 |
x1e.2xlarge |
8 | 244 |
x1e.4xlarge |
16 | 488 |
x1e.8xlarge |
32 | 976 |
x1e.16xlarge |
64 | 1,952 |
x1e.32xlarge |
128 | 3,904 |
x2gd.medium |
1 | 16 |
x2gd.large |
2 | 32 |
x2gd.xlarge |
4 | 64 |
x2gd.2xlarge |
8 | 128 |
x2gd.4xlarge |
16 | 256 |
x2gd.8xlarge |
32 | 512 |
x2gd.12xlarge |
48 | 768 |
x2gd.16xlarge |
64 | 1,024 |
x2gd.metal |
64 | 1,024 |
x2idn.16xlarge |
64 | 1,024 |
x2idn.24xlarge |
96 | 1,536 |
x2idn.32xlarge |
128 | 2,048 |
x2idn.metal |
128 | 2,048 |
x2iedn.xlarge |
4 | 128 |
x2iedn.2xlarge |
8 | 256 |
x2iedn.4xlarge |
16 | 512 |
x2iedn.8xlarge |
32 | 1,024 |
x2iedn.16xlarge |
64 | 2,048 |
x2iedn.24xlarge |
96 | 3,072 |
x2iedn.32xlarge |
128 | 4,096 |
x2iedn.metal |
128 | 4,096 |
x2iezn.2xlarge |
8 | 256 |
x2iezn.4xlarge |
16 | 512 |
x2iezn.6xlarge |
24 | 768 |
x2iezn.8xlarge |
32 | 1,024 |
x2iezn.12xlarge |
48 | 1,536 |
x2iezn.metal |
48 | 1,536 |
z1d.large |
2 | 16 |
z1d.xlarge |
4 | 32 |
z1d.2xlarge |
8 | 64 |
z1d.3xlarge |
12 | 96 |
z1d.6xlarge |
24 | 192 |
z1d.12xlarge |
48 | 384 |
z1d.metal |
48 | 384 |
* 各論理プロセッサは 224 コアのハイパースレッドです
メモリ最適化インスタンスでは、次のプロセッサを使用します。
AWS Graviton プロセッサ
-
AWS Graviton2: R6g、R6gd、X2gd
AMD プロセッサ
-
AMD EPYC 7000 シリーズプロセッサ (AMD EPYC 7571): R5a、R5ad
-
第 3 世代 AMD EPYC プロセッサ (AMD EPYC 7R13): R6a
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 E7-8880 v3): X1、X1e
-
インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Broadwell E5-2686 v4): R4
-
インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Skylake 8151): z1d
-
インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Skylake 8175M または Cascade Lake 8259CL): R5、R5d
-
第 2 世代インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Cascade Lake 8259CL): R5b、R5n
-
第 2 世代インテル Xeon スケーラブルプロセッサ (Cascade Lake 8252C): X2iezn
-
[3rd generation Intel Xeon Scalable processors (Ice Lake 8375C)] (第 3 世代 Intel Xeon スケーラブルプロセッサ): R6i、R6id、X2idn、X2iedn
詳細については、「Amazon EC2 のインスタンスタイプ
メモリ性能
X1 インスタンスには、Intel Scalable Memory Buffer が備わっており、300 GiB/秒の持続可能なメモリ読み取り帯域幅と、140 GiB/秒の持続可能なメモリ書き込み帯域幅が利用可能です。
メモリ最適化インスタンスに対して有効にできる RAM の量の詳細については、「ハードウェア仕様」を参照してください。
メモリ最適化インスタンスにはハイメモリがあり、その処理能力を活用するためには 64 ビットの HVM AMI が必要です。HVM AMI は、メモリ最適化インスタンスの準仮想化 (PV) AMI よりも優れたパフォーマンスを提供します。詳細については、「Linux AMI 仮想化タイプ」を参照してください。
インスタンスのパフォーマンス
メモリ最適化インスタンスでは、最新の Intel AES-NI 機能を通じて暗号化のパフォーマンスが向上し、Advanced Vector Extensions 2 (Intel AVX2) プロセッサ命令のサポートにより、ほとんどの整数コマンドが 256 ビットに拡大されます。
一部のメモリ最適化インスタンスでは、Linux のプロセッサの 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 周波数で測定) 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。
拡張ネットワーキングをサポートするメモリ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を以下に示します。
| インスタンスタイプ | ネットワークパフォーマンス | 拡張ネットワーキング |
|---|---|---|
r4.4xlarge 以下 | r5.4xlarge 以下 | r5a.8xlarge 以下 | r5ad.8xlarge 以下 | r5b.4xlarge 以下 | r5d.4xlarge 以下 | r6g.4xlarge 以下 | r6gd.4xlarge 以下 | x1e.8xlarge 以下 以下 | x2gd.4xlarge 以下 | z1d.3xlarge 以下 |
最大 10 Gbps † | ENA |
r4.8xlarge | r5.8xlarge | r5.12xlarge |
r5a.12xlarge | r5ad.12xlarge |
r5b.8xlarge | r5b.12xlarge |
r5d.8xlarge | r5d.12xlarge |
x1.16xlarge | x1e.16xlarge | z1d.6xlarge
|
10 Gbps | ENA |
r5a.16xlarge | r5ad.16xlarge
| r6g.8xlarge | r6gd.8xlarge
| x2gd.8xlarge
|
12 Gbps | ENA |
r6a.4xlarge 以下 | r6i.4xlarge 以下 | r6id.4xlarge 以下 |
最大12.5 Gbps† | ENA |
r6a.8xlarge |
r6i.8xlarge | r6id.8xlarge
|
12.5 Gbps | ENA |
r6a.12xlarge |
r6i.12xlarge | r6id.12xlarge
|
18.75 Gbps | ENA |
r5.16xlarge | r5a.24xlarge | r5ad.24xlarge |
r5b.16xlarge | r5d.16xlarge
| r6g.12xlarge | r6gd.12xlarge
| x2gd.12xlarge
|
20 Gbps | ENA |
r5dn.4xlarge 以下 | r5n.4xlarge 以下 | x2iedn.4xlarge 以下 | x2iezn.4xlarge 以下 |
最大 25 Gbps † | ENA |
r4.16xlarge | r5.24xlarge |
r5.metal | r5b.24xlarge |
r5b.metal | r5d.24xlarge |
r5d.metal | r5dn.8xlarge |
r5n.8xlarge | r6a.16xlarge |
r6g.16xlarge | r6g.metal |
r6gd.16xlarge |
r6gd.metal |
r6i.16xlarge |r6id.16xlarge |
x1.32xlarge | x1e.32xlarge |
x2gd.16xlarge |
x2gd.metal |
x2iedn.8xlarge | z1d.12xlarge |
z1d.metal
|
25 Gbps | ENA |
r6a.24xlarge |
r6i.24xlarge | r6id.24xlarge
|
37.5 Gbps | ENA |
r5dn.12xlarge | r5n.12xlarge |
r6a.32xlarge | r6a.48xlarge |
r6a.metal |
r6i.32xlarge | r6i.metal |
r6id.32xlarge | r6id.metal |
u-3tb1.56xlarge | x2idn.16xlarge |
x2iedn.16xlarge | x2iezn.6xlarge
|
50 Gbps | ENA |
r5dn.16xlarge | r5n.16xlarge
| x2idn.24xlarge
| x2iedn.24xlarge
| x2iezn.8xlarge |
75 Gbps | ENA |
r5dn.24xlarge | r5dn.metal | r5n.24xlarge | r5n.metal |
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
| x2idn.32xlarge | x2idn.metal
| x2iedn.32xlarge | x2iedn.metal
| x2iezn.12xlarge | x2iezn.metal
|
100 Gbps | ENA |
* 2020 年 3 月 12 日より後に開始されたこのタイプのインスタンスは、100 Gbps のネットワークパフォーマンスを提供します。2020 年 3 月 12 日より前に起動されたこのタイプのインスタンスは、25 Gbps のネットワークパフォーマンスしか提供しない可能性があります。2020 年 3 月 12 日より前に起動されたインスタンスで確実に 100 Gbps のネットワークパフォーマンスを確保するよう、アカウントチームに連絡してインスタンスをアップグレードしてください (追加料金なし)。
† これらの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 | ベースライン帯域幅 (Gbps) | バースト帯域幅 (Gbps) |
|---|---|---|
r4.large |
.75 | 10 |
r4.xlarge |
1.25 | 10 |
r4.2xlarge |
2.5 | 10 |
r4.4xlarge |
5 | 10 |
r5.large |
.75 | 10 |
r5.xlarge |
1.25 | 10 |
r5.2xlarge |
2.5 | 10 |
r5.4xlarge |
5 | 10 |
r5a.large |
.75 | 10 |
r5a.xlarge |
1.25 | 10 |
r5a.2xlarge |
2.5 | 10 |
r5a.4xlarge |
5 | 10 |
r5a.8xlarge |
7.5 | 10 |
r5ad.large |
.75 | 10 |
r5ad.xlarge |
1.25 | 10 |
r5ad.2xlarge |
2.5 | 10 |
r5ad.4xlarge |
5 | 10 |
r5ad.8xlarge |
7.5 | 10 |
r5b.large |
.75 | 10 |
r5b.xlarge |
1.25 | 10 |
r5b.2xlarge |
2.5 | 10 |
r5b.4xlarge |
5 | 10 |
r5d.large |
.75 | 10 |
r5d.xlarge |
1.25 | 10 |
r5d.2xlarge |
2.5 | 10 |
r5d.4xlarge |
5 | 10 |
r5dn.large |
2.1 | 25 |
r5dn.xlarge |
4.1 | 25 |
r5dn.2xlarge |
8.125 | 25 |
r5dn.4xlarge |
16.25 | 25 |
r5n.large |
2.1 | 25 |
r5n.xlarge |
4.1 | 25 |
r5n.2xlarge |
8.125 | 25 |
r5n.4xlarge |
16.25 | 25 |
r6a.large |
.781 | 12.5 |
r6a.xlarge |
1.562 | 12.5 |
r6a.2xlarge |
3.125 | 12.5 |
r6a.4xlarge |
6.25 | 12.5 |
r6g.medium |
5. | 10 |
r6g.large |
.75 | 10 |
r6g.xlarge |
1.25 | 10 |
r6g.2xlarge |
2.5 | 10 |
r6g.4xlarge |
5 | 10 |
r6gd.medium |
5. | 10 |
r6gd.large |
.75 | 10 |
r6gd.xlarge |
1.25 | 10 |
r6gd.2xlarge |
2.5 | 10 |
r6gd.4xlarge |
5 | 10 |
r6i.large |
.781 | 12.5 |
r6i.xlarge |
1.562 | 12.5 |
r6i.2xlarge |
3.125 | 12.5 |
r6i.4xlarge |
6.25 | 12.5 |
r6id.large |
.781 | 12.5 |
r6id.xlarge |
1.562 | 12.5 |
r6id.2xlarge |
3.125 | 12.5 |
r6id.4xlarge |
6.25 | 12.5 |
x1e.xlarge |
.625 | 10 |
x1e.2xlarge |
1.25 | 10 |
x1e.4xlarge |
2.5 | 10 |
x1e.8xlarge |
5 | 10 |
x2iedn.xlarge |
3.125 | 25 |
x2iedn.2xlarge |
6.25 | 25 |
x2iedn.4xlarge |
12.5 | 25 |
x2gd.medium |
5. | 10 |
x2gd.large |
.75 | 10 |
x2gd.xlarge |
1.25 | 10 |
x2gd.2xlarge |
2.5 | 10 |
x2gd.4xlarge |
5 | 10 |
x2iezn.2xlarge |
12.5 | 25 |
x2iezn.4xlarge |
15 | 25 |
z1d.large |
.75 | 10 |
z1d.xlarge |
1.25 | 10 |
z1d.2xlarge |
2.5 | 10 |
z1d.3xlarge |
5 | 10 |
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。
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 |
|---|---|---|
r5ad.large |
30,000 | 15,000 |
r5ad.xlarge |
59,000 | 29,000 |
r5ad.2xlarge
|
117,000 | 57,000 |
r5ad.4xlarge |
234,000 | 114,000 |
r5ad.8xlarge |
466,666 | 233,333 |
r5ad.12xlarge |
700,000 | 340,000 |
r5ad.16xlarge |
933,333 | 466,666 |
r5ad.24xlarge |
1,400,000 | 680,000 |
r5d.large |
30,000 | 15,000 |
r5d.xlarge |
59,000 | 29,000 |
r5d.2xlarge |
117,000 | 57,000 |
r5d.4xlarge |
234,000 | 114,000 |
r5d.8xlarge |
466,666 | 233,333 |
r5d.12xlarge |
700,000 | 340,000 |
r5d.16xlarge |
933,333 | 466,666 |
r5d.24xlarge |
1,400,000 | 680,000 |
r5d.metal |
1,400,000 | 680,000 |
r5dn.large |
30,000 | 15,000 |
r5dn.xlarge |
59,000 | 29,000 |
r5dn.2xlarge |
117,000 | 57,000 |
r5dn.4xlarge |
234,000 | 114,000 |
r5dn.8xlarge |
466,666 | 233,333 |
r5dn.12xlarge |
700,000 | 340,000 |
r5dn.16xlarge |
933,333 | 466,666 |
r5dn.24xlarge |
1,400,000 | 680,000 |
r5dn.metal |
1,400,000 | 680,000 |
r6id.metal |
3,219,995 | 1,610,005 |
r6gd.medium |
13,438 | 5,625 |
r6gd.large |
26,875 | 11,250 |
r6gd.xlarge |
53,750 | 22,500 |
r6gd.2xlarge |
107,500 | 45,000 |
r6gd.4xlarge |
215,000 | 90,000 |
r6gd.8xlarge |
430,000 | 180,000 |
r6gd.12xlarge |
645,000 | 270,000 |
r6gd.16xlarge |
860,000 | 360,000 |
r6gd.metal |
860,000 | 360,000 |
r6id.large |
33,542 | 16,771 |
r6id.xlarge |
67,083 | 33,542 |
r6id.2xlarge |
134,167 | 67,084 |
r6id.4xlarge |
268,333 | 134,167 |
r6id.8xlarge |
536,666 | 268,334 |
r6id.12xlarge |
804,999 | 402,501 |
r6id.16xlarge |
1,073,332 | 536,668 |
r6id.24xlarge |
1,609,998 | 805,002 |
r6id.32xlarge |
2,146,664 | 1,073,336 |
r6id.metal |
2,146,664 | 1,073,336 |
x2gd.medium |
13,438 | 5,625 |
x2gd.large |
26,875 | 11,250 |
x2gd.xlarge |
53,750 | 22,500 |
x2gd.2xlarge |
107,500 | 45,000 |
x2gd.4xlarge |
215,000 | 90,000 |
x2gd.8xlarge |
430,000 | 180,000 |
x2gd.12xlarge |
645,000 | 270,000 |
x2gd.16xlarge |
860,000 | 360,000 |
x2gd.metal |
860,000 | 360,000 |
x2idn.16xlarge |
430,000 | 180,000 |
x2idn.24xlarge |
645,000 | 270,000 |
x2idn.32xlarge |
860,000 | 360,000 |
x2idn.metal |
860,000 | 360,000 |
x2iedn.xlarge |
26,875 | 11,250 |
x2iedn.2xlarge |
53,750 | 22,500 |
x2iedn.4xlarge |
107,500 | 45,000 |
x2iedn.8xlarge |
215,000 | 90,000 |
x2iedn.16xlarge |
430,000 | 180,000 |
x2iedn.24xlarge |
645,000 | 270,000 |
x2iedn.32xlarge |
860,000 | 360,000 |
x2iedn.metal |
860,000 | 360,000 |
z1d.large |
30,000 | 15,000 |
z1d.xlarge |
59,000 | 29,000 |
z1d.2xlarge |
117,000 | 57,000 |
z1d.3xlarge |
175,000 | 75,000 |
z1d.6xlarge |
350,000 | 170,000 |
z1d.12xlarge |
700,000 | 340,000 |
z1d.metal |
700,000 | 340,000 |
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。
個の vCPU のサポート
メモリ最適化インスタンスは多数の vCPU を提供するため、vCPU の制限が低いオペレーティングシステムで起動の問題が発生することがあります。メモリ最適化インスタンスを起動する場合は、最新の AMI を使用することをお勧めします。
以下の AMI では、メモリ最適化インスタンスの起動がサポートされています。
-
Amazon Linux 2 (HVM)
-
Amazon Linux AMI 2016.03 (HVM) 以降
-
Ubuntu Server 14.04 LTS (HVM)
-
Red Hat Enterprise Linux 7.1 (HVM)
-
SUSE Linux Enterprise Server 12 SP1 (HVM)
-
Windows Server 2019
-
Windows Server 2016
-
Windows Server 2012 R2
-
Windows Server 2012
-
Windows Server 2008 R2 64 ビット
-
Windows Server 2008 SP2 64 ビット
リリースノート
-
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。
NVMe ドライバーがインストールされている必要があります。
Elastic Network Adapter (ENA) ドライバーがインストールされている必要があります。
以下の Linux AMI はこれらの要件を満たしています。
Amazon Linux 2
Amazon Linux AMI 2018.03
Ubuntu 14.04 (
linux-awsカーネル) 以降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)
-
R6i インスタンスに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 以降もしくは 以降を使用する必要があります。1.2 もしくは 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。
Amazon Linux 2 (カーネル 4.14.186)
Ubuntu 20.04 (カーネル 5.4.0-1025-aws)
Red Hat Enterprise Linux 8.3 (カーネル 4.18.0-240.1.1.el8_3.ARCH)
SUSE Linux Enterprise Server 15 SP2 (カーネル 5.3.18-24.15.1)
-
Nitro System インスタンス上に構築されたインスタンスは、ネットワークインターフェイス、EBS ボリューム、および NVMe インスタンスストアボリュームを含め、最大 28 のアタッチをサポートしています。詳細については、「Nitro System のボリューム制限」を参照してください。
-
C7g、R5b、Trn1、X2idn、および X2iedn インスタンスに接続されているすべての
io2ボリュームは、起動中または起動後に、EBS Block Express で自動的に実行されます。詳細については、「io2Block Express ボリューム」を参照してください。 -
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。
-
Windows Server 2008 SP2 64 ビット AMI を使用して、X1 インスタンス (
x1.16xlargeインスタンスは除く) を起動することはできません。 -
Windows Server 2008 SP2 64 ビット AMI を使用して、X1e インスタンスを起動することはできません。
-
Windows Server 2008 R2 64-bit AMI の旧バージョンでは、
r4.largeおよびr4.4xlargeインスタンスを起動できません。この問題が発生した場合は、この AMI の最新バージョンに更新してください。 -
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。
