マルチセッションに関する推奨事項

マルチセッション環境でインスタンスの最大ユーザーセッション数を決定する場合、最適なパフォーマンスとストリーミングエクスペリエンスを確保するために、いくつかの要因を考慮する必要があります。インスタンスの最適なユーザーセッション数を決定するための推奨事項は以下のとおりです。

• リソース要件を評価する: セッション内で使用するアプリケーションのリソース要件を理解します。CPU、メモリ、ディスク I/O、ネットワーク帯域幅などの要素を考慮してください。この評価は、各ユーザーセッションに通常必要なリソースの量を判断するのに役立ちます。

• インスタンスの仕様について考慮する: の数、使用可能なメモリCPUs、仕様など、インスタンスのGPU仕様を考慮します。インスタンスの仕様が高いほど、より多くのユーザーセッションを処理できます。 AppStream 2.0 と 料金でサポートされているさまざまなインスタンスタイプの詳細については、「Amazon AppStream 2.0 の料金」を参照してください。

• パフォーマンステスト: ユーザーセッション内で実行する予定のアプリケーションとワークロードのパフォーマンステストを実施します。リソース使用率、応答時間、システム全体のパフォーマンスを測定します。このデータを使用して、同時ユーザーセッションがパフォーマンスに与える影響を評価し、最適な session-to-instance比率を決定します。 AppStream 2.0 が提供するさまざまなインスタンスタイプでこれらの評価を実行して、エンドユーザーに最適なインスタンスタイプまたはサイズを見つけることができます。 AppStream 2.0 が提供するさまざまなインスタンスタイプの詳細については、「」を参照してくださいAppStream 2.0 インスタンスファミリー。

• リソース使用率をモニタリングする: 通常の使用中は、インスタンスのリソース使用率を継続的にモニタリングします。CPU、メモリ、ディスクの使用率を確認します。パフォーマンスの低下を避けるため、リソース使用率が許容範囲内であることを確認してください。マルチセッション環境では、これらのメトリクスを AppStream 2.0 と CloudWatch コンソールで表示できます。詳細については、「Amazon AppStream 2.0 リソースのモニタリング」を参照してください。

• ユーザーの行動パターンを考慮する: ユーザーの行動パターンを分析し、ピーク使用時と同時使用の可能性について理解します。使用パターンが断続的または散発的なユーザーもいれば、1 日を通して使用状況が一貫しているユーザーもいます。ピーク時にリソースの競合が発生しないように、これらのパターンを考慮して最大ユーザーセッション数を決定します。

  AppStream 2.0 では、選択したインスタンスのタイプやサイズに関係なく、インスタンスごとに最大 50 のユーザーセッションを設定できます。ただし、これは上限であり、推奨される制限ではありません。次の表は、マルチセッションフリート内のインスタンスの最大ユーザーセッション数を決定する際に役立つ例を示しています。この表で推奨している最大ユーザー数は、一般的なガイドラインと仮定に基づいています。実際のパフォーマンスは、ワークロードの個々の特性、アプリケーションのリソース要件、ユーザーの行動によって異なる場合があるため、実際のワークロードでテストすることが重要です。

ワークロードタイプに基づく推奨事項

エンドユーザーカテゴリ	ワークロードタイプ	ユーザー例	ユースケース	推奨設定
1 つのタスクを実行し、最小限のアプリケーション数を使用するエンドユーザー	[Light] (ライト)	タスクワーカー、フロントデスクユーザー	データ入力アプリケーション、テキスト編集、踏み台ホスト	Stream.standard.xlarge/2xlarge または Stream.compute.xlarge+ または Stream.memory.xlarge+ で vCPU あたり 4 ユーザー
1 つのタスクを実行し、最小限のアプリケーション数を使用するエンドユーザー	軽度～中程度	タスクワーカー、フロントデスクユーザー、コンタクトセンターの従業員	データ入力アプリケーション、テキスト編集、踏み台ホスト、チャット、E メール、メッセージングアプリ	Stream.standard.xlarge/2xlarge または Stream.compute.xlarge+ または Stream.memory.xlarge+ の vCPU あたり 2 ユーザー
複雑なスプレッドシート、プレゼンテーション、大きなドキュメントを作成するエンドユーザー	中程度	タスクワーカー、コンタクトセンターの従業員、ビジネスアナリスト	データ入力アプリケーション、チャット、E メール、メッセージングアプリ、生産性向上アプリ	Stream.memory.xlarge+ または Stream.compute.xlarge+ の vCPU あたり 2 ユーザー
高パフォーマンスのワークロードを持つエンドユーザー	中程度～重度	ナレッジワーカー、ソフトウェアデベロッパー、ビジネスインテリジェンスアナリスト	ソフトウェアスクリプト作成	Stream.memory.xlarge+ または Stream.compute.xlarge+ の vCPU ごとに 1 ユーザー
高パフォーマンスのワークロードを持つエンドユーザー	重度	ナレッジワーカー、ソフトウェアデベロッパー、データサイエンティスト	画面共有、データ分析、音声会議	Stream.memory.xlarge+ または Stream.compute.xlarge+ vCPUs の 2on あたり 1 ユーザー
グラフィックと大量のコンピューティング/メモリリソースを必要とするワークロードを持つエンドユーザー	重度～高速化	グラフィック/アーキテクチャデザイナー、CAD/CAM ユーザー	オーディオ会議、リモートグラフィックスワークステーションなどのグラフィックス集約型アプリケーション	2 vCPUs Graphics.g4dn あたり 1 ユーザー*
グラフィックスと大量のコンピューティング/メモリリソースを必要とするワークロードを持つエンドユーザー	高速化	ビデオエディタ、ゲーマーとゲーム開発者、データマイナー、GISデータエンジニア、AI サイエンティスト	オーディオ会議、ビデオトランスコーディングと 3D レンダリング、フォトリアリスティック設計、グラフィックスワークステーション、ML モデルトレーニング、ML 推論	2 vCPUs Graphics.G5.* ごとに 1 ユーザー