컴퓨팅 최적화 인스턴스
참고
자세한 인스턴스 유형 사양은 Amazon EC2 인스턴스 유형 가이드를 참조하세요. 요금 내용은 Amazon EC2 인스턴스 유형
컴퓨팅 최적화 인스턴스는 고성능 프로세서의 이점을 활용하는 컴퓨팅 집약적 애플리케이션에 적합합니다.
C5 및 C5n 인스턴스
이 인스턴스는 다음과 같은 경우에 적합합니다.
-
일괄 처리 작업
-
미디어 트랜스코딩
-
고성능 웹 서버
-
고성능 컴퓨팅(HPC)
-
과학 모델링
-
전용 게임 서버, 광고 서비스 엔진
-
기계 학습 추론 및 기타 컴퓨팅 집약적 애플리케이션
베어 메탈 인스턴스(예: c5.metal
)에서는 애플리케이션이 프로세서, 메모리 등 호스트 서버의 물리적 리소스에 직접 액세스할 수 있습니다.
자세한 내용은 Amazon EC2 C5 인스턴스
C6g, C6gd 및 C6gn 인스턴스
이러한 인스턴스는 AWS Graviton2 프로세서로 구동되며 다음과 같이 컴퓨팅 집약적인 고급 워크로드를 실행하는 데 적합합니다.
-
고성능 컴퓨팅(HPC)
-
배치 처리
-
광고 지원
-
비디오 인코딩
-
게임 서버
-
과학 모델링
-
분산 분석
-
CPU 기반 기계 학습 추론
베어 메탈 인스턴스(예: c6g.metal
)에서는 애플리케이션이 프로세서, 메모리 등 호스트 서버의 물리적 리소스에 직접 액세스할 수 있습니다.
자세한 내용은 Amazon EC2 C6g 인스턴스
C6i 및 C6id 인스턴스
이러한 인스턴스는 다음과 같이 컴퓨팅 집약적인 고급 워크로드를 실행하는 데 적합합니다.
-
고성능 컴퓨팅(HPC)
-
배치 처리
-
광고 지원
-
비디오 인코딩
-
분산 분석
-
확장성이 뛰어난 멀티플레이어 게임
C6in 인스턴스
이러한 인스턴스는 다음과 같은 컴퓨팅 집약적 워크로드에 매우 적합합니다.
-
분산 컴퓨팅 애플리케이션
-
네트워크 가상 어플라이언스
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데이터 분석
-
고성능 컴퓨팅(HPC)
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CPU 기반 AI/ML
자세한 내용은 Amazon EC2 C6i 인스턴스
C7a 인스턴스
이 인스턴스는 4세대 AMD EPYC 프로세서로 구동되며 다음과 같은 컴퓨터 집약적인 고급 워크로드를 실행하는 데 적합합니다.
-
고성능 컴퓨팅(HPC)
-
배치 처리
-
광고 지원
-
비디오 인코딩
-
게임 서버
-
과학 모델링
-
분산 분석
자세한 내용은 Amazon EC2 C7a 인스턴스
C7g 및 C7gd 인스턴스
이러한 인스턴스는 AWS Graviton3 프로세서로 구동되며 다음과 같은 컴퓨팅 집약적인 고급 워크로드를 실행하는 데 적합합니다.
-
고성능 컴퓨팅(HPC)
-
배치 처리
-
광고 지원
-
비디오 인코딩
-
게임 서버
-
과학 모델링
-
분산 분석
자세한 내용은 Amazon EC2 C7g 인스턴스
C7gn 인스턴스
새로운 AWS Nitro 카드를 탑재한 C7gn 인스턴스는 Graviton 기반 Amazon EC2 인스턴스에 대한 최고의 네트워크 대역폭과 패킷 처리 성능을 제공합니다. C7gn 인스턴스는 이전 세대 C6gn 인스턴스에 비해 최대 200Gbps의 네트워크 대역폭과 최대 50% 더 높은 패킷 처리 성능을 제공합니다. C7gn 인스턴스는 다음과 같은 네트워크 집약적 워크로드에 적합합니다.
-
네트워크 가상 어플라이언스 워크로드
-
데이터 분석과 같은 데이터 집약적 워크로드
-
CPU 기반 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 추론 워크로드
자세한 내용은 Amazon EC2 C7g 인스턴스
C7i 인스턴스
C7i 인스턴스는 일괄 처리, 기계 학습, 고급 게임, 광고 서비스, 비디오 인코딩과 같은 컴퓨팅 집약적 워크로드를 실행하는 데 적합합니다.
자세한 내용은 Amazon EC2 C7i 인스턴스
하드웨어 사양
다음은 컴퓨팅 최적화 인스턴스용 하드웨어 사양을 요약한 것입니다. 가상 중앙 처리 장치(vCPU)는 가상 머신(VM)에 할당된 물리적 CPU의 일부를 나타냅니다. x86 인스턴스의 경우 코어당 두 개의 vCPU가 있습니다. Graviton 인스턴스의 경우 코어당 하나의 vCPU가 있습니다.
인스턴스 타입 | 기본 vCPU | 메모리(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 |
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 |
컴퓨팅 최적화 인스턴스는 다음 프로세서를 사용합니다.
AWS Graviton 프로세서
-
AWS Graviton2: C6g, C6gd, C6gn
-
AWS Graviton3: C7g, C7gd
-
AWS Graviton3E: C7gn
AMD 프로세서
-
2세대 AMD EPYC 프로세서(AMD EPYC 7R32): C5a, C5ad
-
3세대 AMD EPYC 프로세서(AMD EPYC 7R13): C6a
-
4세대 AMD EPYC 프로세서(AMD EPYC 9R14): C7a
인텔 프로세서
-
인텔 제온 스케일러블 프로세서(Haswell E5-2666 v3): C4
-
인텔 제온 스케일러블 프로세서(Skylake 8124): C5n
-
인텔 제온 스케일러블 프로세서(Skylake 8124M 또는 Cascade Lake 8223CL): 더 작은 C5 및 C5d
-
2세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서Cascade Lake 8275CL): 더 큰 C5 및 C5d
-
3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(Ice Lake 8375C): C6i, C6id
-
4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(Sapphire Rapids 8488C): C7i
자세한 인스턴스 유형 사양은 Amazon EC2 인스턴스 유형 가이드를 참조하세요. 요금 내용은 Amazon EC2 인스턴스 유형
인스턴스 성능
EBS에 최적화된 인스턴스를 사용하면 Amazon EBS I/O와 인스턴스의 다른 네트워크 간의 경합을 제거하여 EBS 볼륨에 대해 일관되게 우수한 성능을 제공할 수 있습니다. 일부 컴퓨팅 최적화 인스턴스는 추가 비용 없이도 EBS에 최적화할 수 있게 기본 설정되어 있습니다. 자세한 내용은 Amazon EBS 최적화 인스턴스 섹션을 참조하세요.
일부 컴퓨팅 최적화 인스턴스 유형은 Linux에서 프로세서 C 상태 및 P 상태를 제어할 수 있는 기능을 제공합니다. C 상태는 유휴 상태일 때 코어가 진입하는 절전 수준을 제어하고, P 상태는 코어의 성능(CPU 주파수)을 제어합니다. 자세한 내용은 EC2 인스턴스에 대한 프로세서 상태 제어 섹션을 참조하세요.
네트워크 성능
지원되는 인스턴스 유형에 대해 향상된 네트워킹을 활성화하면 지연 시간을 줄이고 네트워크 지터를 낮추며 PPS(Packet Per Second) 성능을 높일 수 있습니다. 대부분의 애플리케이션은 항시 높은 수준의 네트워크 성능을 필요로 하지 않지만, 데이터를 주고 받을 때 증가된 대역폭에 액세스할 수 있을 경우 유익할 수 있습니다. 자세한 내용은 Linux에서 향상된 네트워킹 사용 섹션을 참조하세요.
다음은 향상된 네트워킹을 지원하는 컴퓨팅 최적화 인스턴스용 네트워크 성능을 요약한 것입니다.
참고
†로 표시된 인스턴스 유형에는 기본 대역폭이 있으며 네트워크 I/O 크레딧 메커니즘을 사용하여 최선의 노력을 기준으로 기준 대역폭을 초과할 수 있습니다. 자세한 내용은 인스턴스 네트워크 대역폭을 참조하세요.
인스턴스 타입 | 네트워크 성능 | 향상된 네트워킹 기능 |
---|---|---|
c1.medium |
보통 | 지원되지 않음 |
c1.xlarge |
높음 | 지원되지 않음 |
c3.large |
보통 | intel 82599 VF |
c3.xlarge |
보통 | intel 82599 VF |
c3.2xlarge |
높음 | intel 82599 VF |
c3.4xlarge |
높음 | intel 82599 VF |
c3.8xlarge |
10기가비트 | intel 82599 VF |
c4.large |
보통 | intel 82599 VF |
c4.xlarge |
높음 | intel 82599 VF |
c4.2xlarge |
높음 | intel 82599 VF |
c4.4xlarge |
높음 | intel 82599 VF |
c4.8xlarge |
10기가비트 | intel 82599 VF |
c5.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5.9xlarge |
12기가비트 | ENA |
c5.12xlarge |
12기가비트 | ENA |
c5.18xlarge |
25기가비트 | ENA |
c5.24xlarge |
25기가비트 | ENA |
c5.metal |
25기가비트 | ENA |
c5a.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5a.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5a.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5a.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5a.8xlarge |
10기가비트 | ENA |
c5a.12xlarge |
12기가비트 | ENA |
c5a.16xlarge |
20기가비트 | ENA |
c5a.24xlarge |
20기가비트 | ENA |
c5ad.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5ad.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5ad.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5ad.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5ad.8xlarge |
10기가비트 | ENA |
c5ad.12xlarge |
12기가비트 | ENA |
c5ad.16xlarge |
20기가비트 | ENA |
c5ad.24xlarge |
20기가비트 | ENA |
c5d.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5d.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5d.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5d.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c5d.9xlarge |
12기가비트 | ENA |
c5d.12xlarge |
12기가비트 | ENA |
c5d.18xlarge |
25기가비트 | ENA |
c5d.24xlarge |
25기가비트 | ENA |
c5d.metal |
25기가비트 | ENA |
c5n.large † |
최대 25기가비트 | ENA |
c5n.xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
c5n.2xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
c5n.4xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
c5n.9xlarge |
50기가비트 | ENA | EFA |
c5n.18xlarge |
100기가비트 | ENA | EFA |
c5n.metal |
100기가비트 | ENA | EFA |
c6a.large † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6a.xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6a.2xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6a.4xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6a.8xlarge |
12.5기가비트 | ENA |
c6a.12xlarge |
18.75기가비트 | ENA |
c6a.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
c6a.24xlarge |
37.5기가비트 | ENA |
c6a.32xlarge |
50기가비트 | ENA |
c6a.48xlarge |
50기가비트 | ENA | EFA |
c6a.metal |
50기가비트 | ENA | EFA |
c6g.medium † |
최대 10기가비트 | ENA |
c6g.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
c6g.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c6g.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c6g.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c6g.8xlarge |
12기가비트 | ENA |
c6g.12xlarge |
20기가비트 | ENA |
c6g.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
c6g.metal |
25기가비트 | ENA |
c6gd.medium † |
최대 10기가비트 | ENA |
c6gd.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
c6gd.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c6gd.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c6gd.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
c6gd.8xlarge |
12기가비트 | ENA |
c6gd.12xlarge |
20기가비트 | ENA |
c6gd.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
c6gd.metal |
25기가비트 | ENA |
c6gn.medium † |
최대 16기가비트 | ENA |
c6gn.large † |
최대 25기가비트 | ENA |
c6gn.xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
c6gn.2xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
c6gn.4xlarge |
25기가비트 | ENA |
c6gn.8xlarge |
50기가비트 | ENA |
c6gn.12xlarge |
75기가비트 | ENA |
c6gn.16xlarge |
100기가비트 | ENA | EFA |
c6i.large † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6i.xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6i.2xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6i.4xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6i.8xlarge |
12.5기가비트 | ENA |
c6i.12xlarge |
18.75기가비트 | ENA |
c6i.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
c6i.24xlarge |
37.5기가비트 | ENA |
c6i.32xlarge |
50기가비트 | ENA | EFA |
c6i.metal |
50기가비트 | ENA | EFA |
c6id.large † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6id.xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6id.2xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6id.4xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c6id.8xlarge |
12.5기가비트 | ENA |
c6id.12xlarge |
18.75기가비트 | ENA |
c6id.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
c6id.24xlarge |
37.5기가비트 | ENA |
c6id.32xlarge |
50기가비트 | ENA | EFA |
c6id.metal |
50기가비트 | ENA | EFA |
c6in.large † |
최대 25기가비트 | ENA |
c6in.xlarge † |
최대 30기가비트 | ENA |
c6in.2xlarge † |
최대 40기가비트 | ENA |
c6in.4xlarge † |
최대 50기가비트 | ENA |
c6in.8xlarge |
50기가비트 | ENA |
c6in.12xlarge |
75기가비트 | ENA |
c6in.16xlarge |
100기가비트 | ENA |
c6in.24xlarge |
150기가비트 | ENA |
c6in.32xlarge |
200기가비트 | ENA | EFA |
c6in.metal |
200기가비트 | ENA | EFA |
c7a.medium † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7a.large † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7a.xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7a.2xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7a.4xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7a.8xlarge |
12.5기가비트 | ENA |
c7a.12xlarge |
18.75기가비트 | ENA |
c7a.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
c7a.24xlarge |
37.5기가비트 | ENA |
c7a.32xlarge |
50기가비트 | ENA |
c7a.48xlarge |
50기가비트 | ENA | EFA |
c7a.metal-48xl |
50기가비트 | ENA | EFA |
c7g.medium † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7g.large † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7g.xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7g.2xlarge † |
최대 15기가비트 | ENA |
c7g.4xlarge † |
최대 15기가비트 | ENA |
c7g.8xlarge |
15기가비트 | ENA |
c7g.12xlarge |
22.5기가비트 | ENA |
c7g.16xlarge |
30기가비트 | ENA | EFA |
c7g.metal |
30기가비트 | ENA | EFA |
c7gd.medium † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7gd.large † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7gd.xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7gd.2xlarge † |
최대 15기가비트 | ENA |
c7gd.4xlarge † |
최대 15기가비트 | ENA |
c7gd.8xlarge |
15기가비트 | ENA |
c7gd.12xlarge |
22.5기가비트 | ENA |
c7gd.16xlarge |
30기가비트 | ENA | EFA |
c7gn.medium † |
최대 25기가비트 | ENA |
c7gn.large † |
최대 30기가비트 | ENA |
c7gn.xlarge † |
최대 40기가비트 | ENA |
c7gn.2xlarge † |
최대 50기가비트 | ENA |
c7gn.4xlarge |
50기가비트 | ENA |
c7gn.8xlarge |
100기가비트 | ENA |
c7gn.12xlarge |
150기가비트 | ENA |
c7gn.16xlarge |
200기가비트 | ENA | EFA |
c7i.large † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7i.xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7i.2xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7i.4xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
c7i.8xlarge |
12.5기가비트 | ENA |
c7i.12xlarge |
18.75기가비트 | ENA |
c7i.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
c7i.24xlarge |
37.5기가비트 | ENA |
c7i.48xlarge |
50기가비트 | ENA | EFA |
c7i.metal-24xl |
37.5기가비트 | ENA |
c7i.metal-48xl |
50기가비트 | ENA | EFA |
200Gbps를 지원하는 32xlarge
및 metal
인스턴스 유형의 경우 200Gbps 스루풋을 지원하려면 각각 다른 네트워크 카드에 연결된 최소 2개의 ENI가 인스턴스에 필요합니다. 네트워크 카드에 연결된 각 ENI는 최대 170Gbps를 지원할 수 있습니다.
다음 표는 네트워크 I/O 크레딧 메커니즘을 사용하여 기준 대역폭을 초과하여 버스트하는 인스턴스 유형에 대한 기준 및 버스트 대역폭을 보여줍니다.
인스턴스 타입 | 기준 대역폭(Gbps) | 버스트 대역폭(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 성능
Amazon EBS 최적화 인스턴스는 최적화된 구성 스택을 사용하며 Amazon EBS I/O를 위한 전용 용량을 추가로 제공합니다. 이 최적화는 Amazon EBS I/O와 인스턴스의 다른 트래픽 간의 경합을 최소화하여 Amazon EBS 볼륨에 최상의 성능을 제공합니다.
자세한 내용은 Amazon EBS 최적화 인스턴스 단원을 참조하십시오.
SSD 기반 인스턴스 스토어 볼륨 I/O 성능
커널 버전이 4.4 이상인 Linux AMI를 사용하고 인스턴스에서 사용 가능한 모든 SSD 기반의 인스턴스 스토어 볼륨을 활용하는 경우, 다음 표와 같은 IOPS(블록 크기 4,096바이트) 성능까지 얻을 수 있습니다(대기열 깊이 포화 상태에서). 그러지 않을 경우 IOPS 성능이 더 낮아집니다.
인스턴스 크기 | 100% 임의 읽기 IOPS | IOPS 쓰기 |
---|---|---|
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 |
인스턴스에 대한 SSD 기반 인스턴스 스토어 볼륨에 데이터가 있는 경우, 달성 가능한 쓰기 IOPS의 수는 감소합니다. 이는 SSD 컨트롤러가 가용 공간을 찾고 기존 데이터를 다시 쓰고 미사용 공간을 삭제하여 다시 쓸 수 있는 공간을 마련하기 위해 추가적인 작업을 해야 하기 때문입니다. 이러한 폐영역 회수 과정은 SSD에 대한 내부 쓰기 작업이 증폭되는 결과를 낳게 되며, 이런 결과는 사용자 쓰기 작업에 대한 SSD 쓰기 작업의 비로 표현됩니다. 이러한 성능 감소는 쓰기 작업이 4096바이트의 배수들 또는 4096바이트 경계에 정렬되지 않은 상태로 수행되는 경우에 더 심해질 수 있습니다. 정렬되지 않은 바이트를 소량으로 쓰기 작업하는 경우, SSD 컨트롤러는 쓰려는 부분의 주변 데이터를 읽고 그 결과도 새 위치에 저장해야 합니다. 이런 패턴으로 인해 쓰기 작업이 크게 증폭되고 지연 시간 증가와 I/O 성능의 급격한 감소를 초래합니다.
SSD 컨트롤러는 여러 전략을 사용해서 쓰기 작업 증폭의 영향을 감쇄할 수 있습니다. 그 중 하나의 전력은 SSD 인스턴스 스토리지에 예약 공간을 마련해서 SSD 컨트롤러가 쓰기 작업에 사용 가능한 공간을 보다 효율적으로 관리할 수 있게 하는 것입니다. 이를 오버-프로비저닝이라고 합니다. 인스턴스에 제공된 SSD 기반 인스턴스 스토어 볼륨은 오버-프로비저닝을 위한 예약 공간을 가지고 있지 않습니다. 쓰기 작업 증폭의 영향 감쇄를 위해 최소한 볼륨의 10%를 파티션 처리되지 않은 상태로 두어서 SSD 컨트롤러가 이를 오버-프로비저닝에 사용할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 그러면 사용할 수 있는 스토리지는 줄어들지만, 디스크를 전체 용량에 가깝게 사용하더라도 성능은 향상됩니다.
TRIM을 지원하는 인스턴스 스토어 볼륨의 경우, TRIM 명령을 사용하여 작성한 데이터가 더 이상 필요하지 않음을 SSD 컨트롤러에 알릴 수 있습니다. 이를 통해 컨트롤러에 더 많은 여유 공간이 제공되므로 쓰기 작업 증폭을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 인스턴스 스토어 볼륨 TRIM 지원 섹션을 참조하세요.
릴리스 정보
-
C4 인스턴스 및 Nitro 시스템에 구축된 인스턴스에는 64비트 EBS-backed HVM AMIs가 필요합니다. 이들은 고용량 메모리를 보유하는데, 이 용량을 활용하기 위해서는 64비트 운영 체제가 필요합니다. HVM AMI는 고용량 메모리 인스턴스 유형의 반가상화(PV) AMI보다 우수한 성능을 제공합니다. 또한 확장 네트워킹을 활용하려면 HVM AMI를 사용해야 합니다.
-
C7g 인스턴스는 최신 세대 AWS Graviton3 프로세서로 구동됩니다. 6세대 AWS Graviton2 기반 C6g 인스턴스보다 최대 25% 향상된 성능을 제공합니다. C7g 인스턴스는 클라우드에서 최초로 DDR4 메모리보다 50% 더 높은 메모리 대역폭을 제공하는 DDR5 메모리를 탑재하여 메모리의 데이터에 고속으로 액세스할 수 있습니다.
-
C7g 인스턴스는 인스턴스의 코어 전체에 걸친 부동 소수점 곱하기 누적과 같은 고전력 명령어의 집계 실행 속도를 제한합니다. 다른 워크로드 세그먼트에 중점을 둔 향후 인스턴스 유형에는 이러한 제한이 없을 수 있습니다.
-
-
Nitro 시스템에 구축된 인스턴스에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
NVMe 드라이버가 설치되어 있어야 합니다.
ENA(Elastic Network Adapter) 드라이버가 설치되어 있어야 합니다.
다음 Linux AMI는 이러한 요구 사항을 충족합니다.
AL2023년
Amazon Linux 2
Amazon Linux AMI 2018.03 이상
-
Ubuntu 14.04 이상(
linux-aws
커널 포함)참고
Ubuntu 18.04 이상(
linux-aws
커널 포함)이 필요한 AWS Graviton 기반 인스턴스 유형 Red Hat Enterprise Linux 7.4 이상
SUSE Linux Enterprise Server 12 SP2 이상
CentOS 7.4.1708 이상
FreeBSD 11.1 이상
Debian GNU/Linux 9 이상
-
AWS Graviton 프로세서가 있는 인스턴스에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
64비트 Arm 아키텍처용 AMI를 사용합니다.
ACPI 테이블을 사용하여 UEFI를 통해 부팅을 지원하고 PCI 디바이스의 ACPI 핫플러그를 지원합니다.
다음 AMI는 아래 요구 사항을 충족해야 합니다.
Amazon Linux 2(64비트 Arm)
Ubuntu 16.04 이상(64비트 Arm)
Red Hat Enterprise Linux 8.0 이상(64비트 Arm)
SUSE Linux Enterprise Server 15 이상(64비트 Arm)
Debian 10 이상(64비트 Arm)
-
C6i 인스턴스에서 최상의 성능을 얻으려면 ENA 드라이버 버전 2.2.9 이상이 설치되어 있어야 합니다. 이 인스턴스에 1.2 이전 버전의 ENA 드라이버를 사용하면 네트워크 인터페이스 연결 오류가 발생합니다. 다음 AMI에는 호환되는 ENA 드라이버가 있습니다.
AL2023
Amazon Linux 2(커널 4.14.186 이상)
Ubuntu 20.04(커널 5.4.0-1025-aws 이상)
Red Hat Enterprise Linux 8.3(커널 4.18.0-240.1.1.el8_3.ARCH 이상)
SUSE Linux Enterprise Server 15 SP2(커널 5.3.18-24.15.1 이상)
-
인스턴스에 연결할 수 있는 Amazon EBS 볼륨의 최대 수는 인스턴스 유형 및 인스턴스 크기에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 인스턴스 볼륨 제한 단원을 참조하십시오.
-
C6gn 인스턴스에서 최상의 성능을 얻으려면 ENA 드라이버 버전 2.2.9 이상이 설치되어 있어야 합니다. 이 인스턴스에 1.2 이전 버전의 ENA 드라이버를 사용하면 네트워크 인터페이스 연결 오류가 발생합니다. 다음 AMI에는 호환되는 ENA 드라이버가 있습니다.
AL2023
Amazon Linux 2(커널 4.14.186 이상)
Ubuntu 20.04(커널 5.4.0-1025-aws 이상)
Red Hat Enterprise Linux 8.3(커널 4.18.0-240.1.1.el8_3.ARCH 이상)
SUSE Linux Enterprise Server 15 SP2(커널 5.3.18-24.15.1 이상)
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C6gn 인스턴스에서 모든 Linux 배포에 대한 AMI를 시작하려면 최신 버전의 AMI를 사용하고 최신 드라이버에 대한 업데이트를 실행해야 합니다. 이전 버전의 경우 GitHub
에서 최신 드라이버를 다운로드하세요. -
베어 메탈 인스턴스를 시작하면 기본 서버가 부팅되는데, 이때 모든 하드웨어 및 펌웨어 구성 요소를 확인합니다. 즉, 인스턴스가 실행 상태가 되어 네트워크를 통해 사용할 수 있게 될 때까지 20분이 걸릴 수 있습니다.
-
베어 메탈 인스턴스에서 EBS 볼륨 또는 보조 네트워크 인터페이스를 연결 또는 분리하려면 PCIe 기본 핫플러그 지원이 필요합니다. Amazon Linux 2 및 최신 버전의 Amazon Linux AMI는 PCIe 기본 핫플러그를 지원하지만 이전 버전은 지원하지 않습니다. 다음 Linux 커널 구성 옵션을 활성화해야 합니다.
CONFIG_HOTPLUG_PCI_PCIE=y CONFIG_PCIEASPM=y
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베어 메탈 인스턴스에서는 I/O 포트 기반 직렬 디바이스가 아닌 PCI 기반 직렬 디바이스를 사용합니다. 업스트림 Linux 커널 및 최신 Amazon Linux AMI에서는 이 디바이스를 지원합니다. 베어 메탈 인스턴스도 시스템에서 PCI 기반 직렬 디바이스를 자동으로 사용할 수 있게 해주는 ACPI SPCR 테이블을 제공합니다. 최신 Windows AMI에서는 PCI 기반 직렬 디바이스를 자동으로 사용합니다.
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API 요청을 통해 종료가 원활히 이루어지도록 지원하려면 Nitro 시스템에 구축된 인스턴트에 acpid가 설치되어 있어야 합니다.
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한 리전에서 시작할 수 있는 총 인스턴스 수에는 제한이 있으며, 일부 인스턴스 유형에는 또 다른 제한이 있습니다. 자세한 내용은 Amazon EC2 FAQ의 Amazon EC2에서 실행할 수 있는 인스턴스 수는 몇 개입니까?
를 참조하세요.