메모리 최적화 인스턴스
메모리 최적화 인스턴스는 메모리에서 대규모 데이터를 처리하는 워크로드에 대해 빠른 성능을 제공하도록 설계되었습니다.
R5, R5a, R5b 및 R5n 인스턴스
이 인스턴스는 다음과 같은 경우에 적합합니다.
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관계형 MySQL 및 NoSQL을 포함한 고성능 데이터베이스입니다(예: MongoDB, Cassandra).
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키-값 유형 데이터의 인 메모리 캐싱을 제공하는 분산형 웹 스케일 캐시 스토어(예: Memcached, Redis)
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비즈니스 인텔리전스에 최적화된 데이터 스토리지 형식과 분석을 사용하는 인 메모리 데이터베이스(예: SAP HANA)
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Hadoop 및 Spark 클러스터를 사용하여 대용량 비정형 데이터의 실시간 처리를 수행하는 애플리케이션
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HPC(고성능 컴퓨팅) 및 EDA(전자 설계 자동화) 애플리케이션.
베어 메탈 인스턴스(예: r5.metal)에서는 애플리케이션이 프로세서, 메모리 등 호스트 서버의 물리적 리소스에 직접 액세스할 수 있습니다.
자세한 내용은 Amazon EC2 R5 인스턴스
R6a 인스턴스
이러한 인스턴스는 다음과 같이 메모리 집약적 워크로드를 실행하는 데 적합합니다.
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고성능 데이터베이스(관계형 및 NoSQL 모두)
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Memcached 및 Redis와 같은 분산 웹 스케일 인 메모리 캐시
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Hadoop 및 Spark 클러스터와 같은 실시간 빅 데이터 분석
Hpc6id 인스턴스
이러한 인스턴스는 다음과 같은 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 실행하는 데 이상적입니다.
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지진 및 저수지
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충돌 시뮬레이션
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유한 요소 분석
R6i 및 R6id 인스턴스
이러한 인스턴스는 다음과 같이 메모리 집약적 워크로드를 실행하는 데 적합합니다.
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고성능 데이터베이스(관계형 및 NoSQL)
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인 메모리 데이터베이스(예: SAP HANA)
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분산형 웹 스케일 인 메모리 캐시(예: Memcached, Redis)
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실시간 빅 데이터 분석(Hadoop 및 Spark 클러스터 포함)
R6in 및 R6idn 인스턴스
이러한 인스턴스는 다음과 같은 네트워크 집약적 워크로드에 매우 적합합니다.
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고성능 관계형 MySQL 및 NoSQL입니다. 예: MongoDB 및 Cassandra 데이터베이스
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키-값 유형 데이터의 인 메모리 캐싱을 제공하는 분산형 웹 스케일 캐시 스토어(Memcached 및 Redis 포함)
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비즈니스 인텔리전스에 최적화된 데이터 스토리지 형식과 분석을 사용하는 인 메모리 데이터베이스(예: SAP HANA)
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실시간 금융 서비스 빅 데이터 분석(예: Hadoop 및 Spark 클러스터)
자세한 내용은 Amazon EC2 R6i 인스턴스
고용량 메모리(u-*) 인스턴스
이러한 인스턴스는 인스턴스당 6TiB, 9TiB, 12TiB, 18TiB 및 24TiB의 메모리를 제공합니다. SAP HANA 인 메모리 데이터베이스의 프로덕션 배포를 비롯하여 대규모 인 메모리 데이터베이스를 실행하도록 설계되었습니다.
자세한 내용은 Amazon EC2 고용량 메모리 인스턴스
X1 인스턴스
이 인스턴스는 다음과 같은 경우에 적합합니다.
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SAP HANA와 같은 인 메모리 데이터베이스[Business Suite S/4HANA, Business Suite on HANA(SoH), Business Warehouse on HANA(BW) 및 Data Mart Solutions on HANA에 대한 SAP 인증 지원 포함]. 자세한 내용은 AWS 클라우드 기반의 SAP HANA
를 참조하세요. -
Apache Spark나 Presto와 같은 빅데이터 처리 엔진.
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HPC(고성능 컴퓨팅) 애플리케이션.
자세한 내용은 Amazon EC2 X1 인스턴스
X1e 인스턴스
이 인스턴스는 다음과 같은 경우에 적합합니다.
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고성능 데이터베이스.
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SAP HANA와 같은 인 메모리 데이터베이스. 자세한 내용은 AWS 클라우드 기반의 SAP HANA
를 참조하세요. -
메모리 집약적인 엔터프라이즈 애플리케이션.
자세한 내용은 Amazon EC2 X1e 인스턴스
X2idn, X2iedn 및 X2iezn 인스턴스
이 인스턴스는 다음과 같은 경우에 적합합니다.
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Redis 및 Memcached와 같은 인 메모리 데이터베이스.
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MySQL과 PostgreSQL과 같은 관계형 데이터베이스.
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물리적 검증 및 레이아웃 툴과 같은 EDA(전자 설계 자동화) 워크로드
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실시간 분석 및 실시간 캐싱 서버와 같은 메모리 집약적 워크로드
X2idn 및 X2iedn 인스턴스는 io2 Block Express 볼륨을 지원합니다. 시작 중 또는 시작 후 X2idn 및 X2iedn 인스턴스에 연결된 모든 io2 볼륨이 EBS Block Express에서 자동으로 실행됩니다. 자세한 내용은 io2 Block Express 볼륨을 참조하세요.
자세한 내용은 Amazon EC2 X2i 인스턴스
z1d 인스턴스
이러한 인스턴스는 컴퓨팅 용량과 메모리가 대형이며 다음의 경우 적합합니다.
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EDA(전자 설계 자동화)
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관계형 데이터베이스 워크로드
z1d.metal 인스턴스에서는 애플리케이션이 프로세서, 메모리 등 호스트 서버의 물리적 리소스에 직접 액세스할 수 있습니다.
자세한 내용은 Amazon EC2 z1d 인스턴스
목차
하드웨어 사양
다음은 메모리 최적화 인스턴스용 하드웨어 사양의 요약 설명입니다. 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 유형 | 기본 vCPU | 메모리(GiB) |
|---|---|---|
| cr1.8xlarge | 32 | 243.76 |
| hpc6id.32xlarge | 64 | 1024.00 |
| r3.large | 2 | 15.00 |
| r3.xlarge | 4 | 30.50 |
| r3.2xlarge | 8 | 61.00 |
| r3.4xlarge | 16 | 122.00 |
| r3.8xlarge | 32 | 244.00 |
| r4.large | 2 | 15.25 |
| r4.xlarge | 4 | 30.50 |
| r4.2xlarge | 8 | 61.00 |
| r4.4xlarge | 16 | 122.00 |
| r4.8xlarge | 32 | 244.00 |
| r4.16xlarge | 64 | 488.00 |
| r5.large | 2 | 16.00 |
| r5.xlarge | 4 | 32.00 |
| r5.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r5.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r5.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r5.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r5.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r5.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r5.metal | 96 | 768.00 |
| r5a.large | 2 | 16.00 |
| r5a.xlarge | 4 | 32.00 |
| r5a.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r5a.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r5a.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r5a.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r5a.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r5a.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r5ad.large | 2 | 16.00 |
| r5ad.xlarge | 4 | 32.00 |
| r5ad.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r5ad.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r5ad.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r5ad.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r5ad.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r5ad.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r5b.large | 2 | 16.00 |
| r5b.xlarge | 4 | 32.00 |
| r5b.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r5b.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r5b.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r5b.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r5b.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r5b.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r5b.metal | 96 | 768.00 |
| r5d.large | 2 | 16.00 |
| r5d.xlarge | 4 | 32.00 |
| r5d.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r5d.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r5d.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r5d.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r5d.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r5d.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r5d.metal | 96 | 768.00 |
| r5dn.large | 2 | 16.00 |
| r5dn.xlarge | 4 | 32.00 |
| r5dn.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r5dn.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r5dn.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r5dn.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r5dn.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r5dn.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r5dn.metal | 96 | 768.00 |
| r5n.large | 2 | 16.00 |
| r5n.xlarge | 4 | 32.00 |
| r5n.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r5n.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r5n.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r5n.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r5n.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r5n.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r5n.metal | 96 | 768.00 |
| r6a.large | 2 | 16.00 |
| r6a.xlarge | 4 | 32.00 |
| r6a.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r6a.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r6a.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r6a.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r6a.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r6a.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r6a.32xlarge | 128 | 1024.00 |
| r6a.48xlarge | 192 | 1536.00 |
| r6a.metal | 192 | 1536.00 |
| r6i.large | 2 | 16.00 |
| r6i.xlarge | 4 | 32.00 |
| r6g.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r6i.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r6i.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r6i.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r6i.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r6i.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r6i.32xlarge | 128 | 1024.00 |
| r6i.metal | 128 | 1024.00 |
| r6idn.large | 2 | 16.00 |
| r6idn.xlarge | 4 | 32.00 |
| r6idn.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r6idn.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r6idn.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r6idn.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r6idn.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r6idn.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r6idn.32xlarge | 128 | 1024.00 |
| r6idn.metal | 128 | 1024.00 |
| r6in.large | 2 | 16.00 |
| r6in.xlarge | 4 | 32.00 |
| r6in.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r6in.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r6in.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r6in.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r6in.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r6in.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r6in.32xlarge | 128 | 1024.00 |
| r6in.metal | 128 | 1024.00 |
| r6id.large | 2 | 16.00 |
| r6id.xlarge | 4 | 32.00 |
| r6id.2xlarge | 8 | 64.00 |
| r6id.4xlarge | 16 | 128.00 |
| r6id.8xlarge | 32 | 256.00 |
| r6id.12xlarge | 48 | 384.00 |
| r6id.16xlarge | 64 | 512.00 |
| r6id.24xlarge | 96 | 768.00 |
| r6id.32xlarge | 128 | 1024.00 |
| r6id.metal | 128 | 1024.00 |
| u-3tb1.56xlarge | 224 | 3072.00 |
| u-6tb1.56xlarge | 224 | 6144.00 |
| u-6tb1.112xlarge | 448 | 6144.00 |
| u-6tb1.metal | 448 | 6144.00 |
| u-9tb1.112xlarge | 448 | 9216.00 |
| u-9tb1.metal | 448 | 9216.00 |
| u-12tb1.112xlarge | 448 | 12288.00 |
| u-12tb1.metal | 448 | 12288.00 |
| u-18tb1.metal | 448 | 18432.00 |
| u-24tb1.metal | 448 | 24576.00 |
| x1.16xlarge | 64 | 976.00 |
| x1.32xlarge | 128 | 1952.00 |
| x2idn.16xlarge | 64 | 1024.00 |
| x2idn.24xlarge | 96 | 1536.00 |
| x2idn.32xlarge | 128 | 2048.00 |
| x2idn.metal | 128 | 2048.00 |
| x2iedn.xlarge | 4 | 128.00 |
| x2iedn.2xlarge | 8 | 256.00 |
| x2iedn.4xlarge | 16 | 512.00 |
| x2iedn.8xlarge | 32 | 1024.00 |
| x2iedn.16xlarge | 64 | 2048.00 |
| x2iedn.24xlarge | 96 | 3072.00 |
| x2iedn.32xlarge | 128 | 4096.00 |
| x2iedn.metal | 128 | 4096.00 |
| x2iezn.2xlarge | 8 | 256.00 |
| x2iezn.4xlarge | 16 | 512.00 |
| x2iezn.6xlarge | 24 | 768.00 |
| x2iezn.8xlarge | 32 | 1024.00 |
| x2iezn.12xlarge | 48 | 1536.00 |
| x2iezn.metal | 48 | 1536.00 |
| x1e.xlarge | 4 | 122.00 |
| x1e.2xlarge | 8 | 244.00 |
| x1e.4xlarge | 16 | 488.00 |
| x1e.8xlarge | 32 | 976.00 |
| x1e.16xlarge | 64 | 1952.00 |
| x1e.32xlarge | 128 | 3904.00 |
| z1d.large | 2 | 16.00 |
| z1d.xlarge | 4 | 32.00 |
| z1d.2xlarge | 8 | 64.00 |
| z1d.3xlarge | 12 | 96.00 |
| z1d.6xlarge | 24 | 192.00 |
| z1d.12xlarge | 48 | 384.00 |
| z1d.metal | 48 | 384.00 |
* 각 논리 프로세서는 224개 코더의 하이퍼스레드입니다.
메모리 최적화 인스턴스는 다음 프로세서를 사용합니다.
AMD 프로세서
-
AMD EPYC 7000 시리즈 프로세서(AMD EPYC 7571): R5a, R5ad
-
3세대 AMD EPYC 프로세서(AMD EPYC 7R13): R6a
인텔 프로세서
-
인텔 제온 스케일러블 프로세서(Haswell E7-8880 v3): X1, X1e
-
인텔 제온 스케일러블 프로세서(Broadwell E5-2686 v4): R4
-
인텔 제온 스케일러블 프로세서(Skylake 8151): z1d
-
인텔 제온 스케일러블 프로세서(Skylake 8175M 또는 Cascade Lake 8259CL): R5, R5d
-
2세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(Cascade Lake 8259CL): R5b, R5n
-
2세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(Cascade Lake 8252C): X2iezn
-
3세대 Intel Xeon 스케일러블 프로세서(Ice Lake 8375C): R6i, R6id, X2idn, X2iedn
자세한 내용은 Amazon EC2인스턴스 유형
메모리 성능
X1 인스턴스에는 인텔 스케일러블 메모리 버퍼가 포함되어 있어, 지속성 메모리 읽기 대역폭 300GiB/와 지속성 메모리 쓰기 대역폭 140GiB/s를 제공합니다.
메모리 최적화 인스턴스에 사용할 수 있는 RAM 크기에 대한 자세한 내용은 하드웨어 사양 섹션을 참조하세요.
메모리 최적화 인스턴스는 고용량 메모리를 보유하며, 이 용량을 활용하기 위해 64비트 HVM AMI가 필요합니다. HVM AMI는 메모리 최적화 인스턴스의 반가상화(PV) AMI보다 우수한 성능을 제공합니다. 섹션을 참조하세요.
인스턴스 성능
메모리 최적화 인스턴스는 최신 Intel AES-NI 기능을 통해 암호화 성능을 끌어올릴 수 있고 Intel AVX2(Advanced Vector Extensions 2) 프로세서 지침을 지원하여 대부분의 정수 명령을 256비트로 확장합니다.
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 Windows에서 향상된 네트워킹 사용 섹션을 참조하세요.
다음은 향상된 네트워킹을 지원하는 메모리 최적화 인스턴스용 네트워크 성능의 요약 설명입니다.
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 유형 | 네트워크 성능 | 향상된 네트워킹 기능 |
|---|---|---|
hpc6id.32xlarge |
200기가비트 | ENA | EFA |
r3.large † |
보통 | 지원되지 않음 |
r3.xlarge † |
보통 | 지원되지 않음 |
r3.2xlarge † |
높음 | 지원되지 않음 |
r3.4xlarge † |
높음 | 지원되지 않음 |
r3.8xlarge † |
10기가비트 | 지원되지 않음 |
r4.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
r4.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r4.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r4.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r4.8xlarge |
10기가비트 | ENA |
r4.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
r5.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5.8xlarge |
10기가비트 | ENA |
r5.12xlarge |
12기가비트 | ENA |
r5.16xlarge |
20기가비트 | ENA |
r5.24xlarge |
25기가비트 | ENA |
r5.metal |
25기가비트 | ENA |
r5a.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5a.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5a.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5a.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5a.8xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5a.12xlarge |
10기가비트 | ENA |
r5a.16xlarge |
12기가비트 | ENA |
r5a.24xlarge |
20기가비트 | ENA |
r5ad.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5ad.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5ad.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5ad.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5ad.8xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5ad.12xlarge |
10기가비트 | ENA |
r5ad.16xlarge |
12기가비트 | ENA |
r5ad.24xlarge |
20기가비트 | ENA |
r5b.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5b.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5b.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5b.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5b.8xlarge |
10기가비트 | ENA |
r5b.12xlarge |
12기가비트 | ENA |
r5b.16xlarge |
20기가비트 | ENA |
r5b.24xlarge |
25기가비트 | ENA |
r5b.metal |
25기가비트 | ENA |
r5d.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5d.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5d.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5d.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
r5d.8xlarge |
10기가비트 | ENA |
r5d.12xlarge |
12기가비트 | ENA |
r5d.16xlarge |
20기가비트 | ENA |
r5d.24xlarge |
25기가비트 | ENA |
r5d.metal |
25기가비트 | ENA |
r5dn.large † |
최대 25기가비트 | ENA |
r5dn.xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
r5dn.2xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
r5dn.4xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
r5dn.8xlarge |
25기가비트 | ENA |
r5dn.12xlarge |
50기가비트 | ENA |
r5dn.16xlarge |
75기가비트 | ENA |
r5dn.24xlarge |
100기가비트 | ENA | EFA |
r5dn.metal |
100기가비트 | ENA | EFA |
r5n.large † |
최대 25기가비트 | ENA |
r5n.xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
r5n.2xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
r5n.4xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
r5n.8xlarge |
25기가비트 | ENA |
r5n.12xlarge |
50기가비트 | ENA |
r5n.16xlarge |
75기가비트 | ENA |
r5n.24xlarge |
100기가비트 | ENA | EFA |
r5n.metal |
100기가비트 | ENA | EFA |
r6a.large † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6a.xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6a.2xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6a.4xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6a.8xlarge |
12.5기가비트 | ENA |
r6a.12xlarge |
18.75기가비트 | ENA |
r6a.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
r6a.24xlarge |
37.5기가비트 | ENA |
r6a.32xlarge |
50기가비트 | ENA |
r6a.48xlarge |
50기가비트 | ENA | EFA |
r6a.metal |
50기가비트 | ENA | EFA |
r6i.large † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6i.xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6i.2xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6i.4xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6i.8xlarge |
12.5기가비트 | ENA |
r6i.12xlarge |
18.75기가비트 | ENA |
r6i.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
r6i.24xlarge |
37.5기가비트 | ENA |
r6i.32xlarge |
50기가비트 | ENA | EFA |
r6i.metal |
50기가비트 | ENA | EFA |
r6idn.large † |
최대 25기가비트 | ENA |
r6idn.xlarge † |
최대 30기가비트 | ENA |
r6idn.2xlarge † |
최대 40기가비트 | ENA |
r6idn.4xlarge † |
최대 50기가비트 | ENA |
r6idn.8xlarge |
50기가비트 | ENA |
r6idn.12xlarge |
75기가비트 | ENA |
r6idn.16xlarge |
100기가비트 | ENA |
r6idn.24xlarge |
150기가비트 | ENA |
r6idn.32xlarge |
200기가비트 | ENA | EFA |
r6idn.metal |
200기가비트 | ENA | EFA |
r6in.large † |
최대 25기가비트 | ENA |
r6in.xlarge † |
최대 30기가비트 | ENA |
r6in.2xlarge † |
최대 40기가비트 | ENA |
r6in.4xlarge † |
최대 50기가비트 | ENA |
r6in.8xlarge |
50기가비트 | ENA |
r6in.12xlarge |
75기가비트 | ENA |
r6in.16xlarge |
100기가비트 | ENA |
r6in.24xlarge |
150기가비트 | ENA |
r6in.32xlarge |
200기가비트 | ENA | EFA |
r6in.metal |
200기가비트 | ENA | EFA |
r6id.large † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6id.xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6id.2xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6id.4xlarge † |
최대 12.5기가비트 | ENA |
r6id.8xlarge |
12.5기가비트 | ENA |
r6id.12xlarge |
18.75기가비트 | ENA |
r6id.16xlarge |
25기가비트 | ENA |
r6id.24xlarge |
37.5기가비트 | ENA |
r6id.32xlarge |
50기가비트 | ENA | EFA |
r6id.metal |
50기가비트 | ENA | EFA |
u-3tb1.56xlarge |
50기가비트 | ENA |
u-6tb1.56xlarge |
100기가비트 | ENA |
u-6tb1.112xlarge |
100기가비트 | ENA |
u-6tb1.metal |
100 | ENA |
u-9tb1.112xlarge |
100기가비트 | ENA |
u-9tb1.metal |
100 | ENA |
u-12tb1.112xlarge |
100기가비트 | ENA |
u-12tb1.metal |
100 | ENA |
u-18tb1.metal |
100기가비트 | ENA |
u-24tb1.metal |
100기가비트 | ENA |
x1.16xlarge |
10기가비트 | ENA |
x1.32xlarge |
25기가비트 | ENA |
x2idn.16xlarge |
50기가비트 | ENA |
x2idn.24xlarge |
75기가비트 | ENA |
x2idn.32xlarge |
100기가비트 | ENA | EFA |
x2idn.metal |
100기가비트 | ENA | EFA |
x2iedn.xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
x2iedn.2xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
x2iedn.4xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
x2iedn.8xlarge |
25기가비트 | ENA |
x2iedn.16xlarge |
50기가비트 | ENA |
x2iedn.24xlarge |
75기가비트 | ENA |
x2iedn.32xlarge |
100기가비트 | ENA | EFA |
x2iedn.metal |
100기가비트 | ENA | EFA |
x2iezn.2xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
x2iezn.4xlarge † |
최대 25기가비트 | ENA |
x2iezn.6xlarge |
50기가비트 | ENA |
x2iezn.8xlarge |
75기가비트 | ENA |
x2iezn.12xlarge |
100기가비트 | ENA | EFA |
x2iezn.metal |
100기가비트 | ENA | EFA |
x1e.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
x1e.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
x1e.4xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
x1e.8xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
x1e.16xlarge |
10기가비트 | ENA |
x1e.32xlarge |
25기가비트 | ENA |
z1d.large † |
최대 10기가비트 | ENA |
z1d.xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
z1d.2xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
z1d.3xlarge † |
최대 10기가비트 | ENA |
z1d.6xlarge |
12기가비트 | ENA |
z1d.12xlarge |
25기가비트 | ENA |
z1d.metal |
25기가비트 | ENA |
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.
2020년 3월 12일 이후에 시작된 u-6tb1.metal, u-9tb1.metal 및 u-12tb1.metal 인스턴스에서는 100Gbps의 네트워크 성능이 제공됩니다. 2020년 3월 12일 이전에 시작된 u-6tb1.metal, u-9tb1.metal 및 u-12tb1.metal 인스턴스에서는 25Gbps의 네트워크 성능만 제공될 수도 있습니다. 2020년 3월 12일 이전에 시작된 인스턴스에서 100Gbps의 네트워크 성능을 제공하도록 하려면 계정 팀에 문의하여 추가 비용 없이 인스턴스를 업그레이드하세요.
다음 표는 네트워크 I/O 크레딧 메커니즘을 사용하여 기준 대역폭을 초과하여 버스트하는 인스턴스 유형에 대한 기준 및 버스트 대역폭을 보여줍니다.
| 인스턴스 유형 | 기준 대역폭(Gbps) | 버스트 대역폭(Gbps) |
|---|---|---|
r3.large |
0.5 | 1.2 |
r3.xlarge |
0.7 | 2.8 |
r3.2xlarge |
1.0 | 10.0 |
r3.4xlarge |
2.0 | 10.0 |
r3.8xlarge |
5.0 | 10.0 |
r4.large |
0.75 | 10.0 |
r4.xlarge |
1.25 | 10.0 |
r4.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
r4.4xlarge |
5.0 | 10.0 |
r5.large |
0.75 | 10.0 |
r5.xlarge |
1.25 | 10.0 |
r5.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
r5.4xlarge |
5.0 | 10.0 |
r5a.large |
0.75 | 10.0 |
r5a.xlarge |
1.25 | 10.0 |
r5a.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
r5a.4xlarge |
5.0 | 10.0 |
r5a.8xlarge |
7.5 | 10.0 |
r5ad.large |
0.75 | 10.0 |
r5ad.xlarge |
1.25 | 10.0 |
r5ad.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
r5ad.4xlarge |
5.0 | 10.0 |
r5ad.8xlarge |
7.5 | 10.0 |
r5b.large |
0.75 | 10.0 |
r5b.xlarge |
1.25 | 10.0 |
r5b.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
r5b.4xlarge |
5.0 | 10.0 |
r5d.large |
0.75 | 10.0 |
r5d.xlarge |
1.25 | 10.0 |
r5d.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
r5d.4xlarge |
5.0 | 10.0 |
r5dn.large |
2.1 | 25.0 |
r5dn.xlarge |
4.1 | 25.0 |
r5dn.2xlarge |
8.125 | 25.0 |
r5dn.4xlarge |
16.25 | 25.0 |
r5n.large |
2.1 | 25.0 |
r5n.xlarge |
4.1 | 25.0 |
r5n.2xlarge |
8.125 | 25.0 |
r5n.4xlarge |
16.25 | 25.0 |
r6a.large |
0.781 | 12.5 |
r6a.xlarge |
1.562 | 12.5 |
r6a.2xlarge |
3.125 | 12.5 |
r6a.4xlarge |
6.25 | 12.5 |
r6i.large |
0.781 | 12.5 |
r6i.xlarge |
1.562 | 12.5 |
r6i.2xlarge |
3.125 | 12.5 |
r6i.4xlarge |
6.25 | 12.5 |
r6idn.large |
3.125 | 25.0 |
r6idn.xlarge |
6.25 | 30.0 |
r6idn.2xlarge |
12.5 | 40.0 |
r6idn.4xlarge |
25.0 | 50.0 |
r6in.large |
3.125 | 25.0 |
r6in.xlarge |
6.25 | 30.0 |
r6in.2xlarge |
12.5 | 40.0 |
r6in.4xlarge |
25.0 | 50.0 |
r6id.large |
0.781 | 12.5 |
r6id.xlarge |
1.562 | 12.5 |
r6id.2xlarge |
3.125 | 12.5 |
r6id.4xlarge |
6.25 | 12.5 |
x2iedn.xlarge |
1.875 | 25.0 |
x2iedn.2xlarge |
5.0 | 25.0 |
x2iedn.4xlarge |
12.5 | 25.0 |
x2iezn.2xlarge |
12.5 | 25.0 |
x2iezn.4xlarge |
15.0 | 25.0 |
x1e.xlarge |
0.625 | 10.0 |
x1e.2xlarge |
1.25 | 10.0 |
x1e.4xlarge |
2.5 | 10.0 |
x1e.8xlarge |
5.0 | 10.0 |
z1d.large |
0.75 | 10.0 |
z1d.xlarge |
1.25 | 10.0 |
z1d.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
z1d.3xlarge |
5.0 | 10.0 |
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 섹션을 참조하세요.
SSD 기반 인스턴스 스토어 볼륨 I/O 성능
를 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 |
|---|---|---|
hpc6id.32xlarge |
2,146,664 | 1,073,336 |
r5ad.large |
30,000개 | 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 |
30,000개 | 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 |
30,000개 | 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 |
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 |
r6idn.large |
33,542 | 16,771 |
r6idn.xlarge |
67,083 | 33,542 |
r6idn.2xlarge |
134,167 | 67,084 |
r6idn.4xlarge |
268,333 | 134,167 |
r6idn.8xlarge |
536,666 | 268,334 |
r6idn.12xlarge |
804,999 | 402,501 |
r6idn.16xlarge |
1,073,332 | 536,668 |
r6idn.24xlarge |
1,609,998 | 805,002 |
r6idn.32xlarge |
2,146,664 | 1,073,336 |
r6idn.metal |
2,146,664 | 1,073,336 |
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 |
30,000개 | 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 |
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.
높은 가용성 및 안정성(X1)
X1 인스턴스는 멀티비트 오류를 발견하여 교정하는 Single Device Data Correction(SDDC +1)을 지원합니다. SDDC +1은 오류 검사 및 교정 코드를 사용하여 장애가 있는 단일 DRAM 디바이스를 찾아내 비활성화합니다.
뿐만 아니라 고가용성(HA) 및 재해 복구(DR) 솔루션을 실행하여 Amazon CloudFormation
SAP HANA 프로덕션 환경을 사용하는 경우, X1 인스턴스에서 HANA System Replication(HSR)을 사용하는 옵션도 있습니다. X1 인스턴스에서 HA 및 DR 솔루션을 설계하는 것에 대한 자세한 정보는 Amazon Web Services 클라우드 기반 SAP HANA: 퀵 스타트 레퍼런스 배포
개의 vCPU 지원
메모리 최적화 인스턴스는 다수의 vCPU를 지원하므로 vCPU 수가 제한된 운영 체제에서 시작 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 메모리 최적화 인스턴스를 시작할 때 최신 AMI를 사용하실 것을 적극 권장합니다.
다음은 메모리 최적화 인스턴스 시작을 지원하는 AMI입니다.
-
Amazon Linux 2(HVM)
-
Amazon Linux AMI 2016.03(HVM) 이상
-
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 64비트
-
Windows Server 2008 SP2 64비트
릴리스 정보
-
Nitro 시스템에 구축된 인스턴스에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
NVMe 드라이버가 설치되어 있어야 합니다.
ENA(Elastic Network Adapter) 드라이버가 설치되어 있어야 합니다.
현재 AWS Windows AMI는 이러한 요구 사항을 충족합니다.
-
R6i 인스턴스에서 최상의 성능을 얻으려면 ENA 드라이버 버전 2.2.3 이상이 설치되어 있어야 합니다. 이 인스턴스에 2.0.0 이전 버전의 ENA 드라이버를 사용하면 네트워크 인터페이스 연결 오류가 발생합니다. 다음 AMI에는 호환되는 ENA 드라이버가 있습니다.
AWS Windows AMI 2021 5월 버전 이상
-
Nitro 시스템 인스턴스에 구축된 인스턴스는 네트워크 인터페이스, EBS 볼륨 및 NVMe 인스턴스 스토어 볼륨을 포함해 최대 28개의 연결을 지원합니다. 자세한 내용은 Nitro 시스템 볼륨 제한 섹션을 참조하세요.
-
시작 중 또는 시작 후 C6a, C6in, C7g, Inf2, M6a, M6in, M6idn, M7g, R5b, R6in, R6idn, R7g, Trn1, Trn1n, X2idn, X2iedn 인스턴스에 연결된 모든
io2볼륨이 EBS Block Express에서 자동으로 실행됩니다. 자세한 내용은io2Block Express 볼륨을 참조하세요. -
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.
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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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x1.16xlarge인스턴스를 제외하고는 Windows Server 2008 SP2 64비트 AMI를 사용하여 X1 인스턴스를 시작할 수 없습니다. -
Windows Server 2008 SP2 64비트 AMI를 사용하여 X1e 인스턴스를 시작할 수 없습니다.
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Windows Server 2008 R2 64비트 AMI의 구 버전에서는
r4.large및r4.4xlarge인스턴스를 시작할 수 없습니다. 이 문제가 발생하면 이 AMI의 최신 버전으로 업데이트합니다. -
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.
