SUS05-BP02 영향이 가장 적은 인스턴스 유형 사용

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다양한 AWS 인스턴스 유형에 대해 알아봅니다.

다음 동영상을 보고 Amazon EC2에서 와트당 에너지 사용 대비 최고 성능을 제공하는 AWS Graviton 기반 인스턴스에 대해 살펴봅니다. re:Invent 2020 - Deep dive on AWS Graviton2 processor-powered Amazon EC2 instances(AWS Graviton2 프로세서 기반 Amazon EC2 인스턴스에 대해 자세히 알아보기) 및 Deep dive into AWS Graviton3 and Amazon EC2 C7g instances(AWS Graviton3 및 Amazon C7g 인스턴스에 대해 자세히 알아보기).

워크로드를 위한 새로운 기능 또는 인스턴스를 평가하기 위한 프로세스를 정의합니다. 클라우드에서 민첩성을 활용하여 새 인스턴스 유형이 워크로드 환경 지속 가능성을 어떻게 개선할 수 있는지 신속하게 테스트합니다. 프록시 지표를 사용하여 작업 단위를 완료하는 데 필요한 리소스를 측정합니다.

가능한 경우 다양한 CPU 수와 다양한 메모리 용량으로 작동하도록 워크로드를 수정하여 인스턴스 유형 선택의 폭을 극대화합니다.

워크로드의 성능 효율성을 개선하려면 워크로드를 Graviton 기반 인스턴스로 전환할 것을 고려합니다( AWS Graviton Fast Start 및 AWS Graviton2 for ISVs). 워크로드를 AWS Graviton 기반 Amazon Elastic Compute Cloud 인스턴스로 전환할 때 이러한 고려 사항을 염두에 두세요.

AWS Graviton 옵션 선택을 AWS 관리형 서비스 사용에 고려하세요.

지속 가능성에 미치는 영향이 가장 적고 비즈니스 요구 사항을 충족하는 인스턴스를 제공하는 리전으로 워크로드를 마이그레이션합니다.

기계 학습 워크로드의 경우 다음과 같은 맞춤형 Amazon Machine Learning 칩 기반Amazon EC2 인스턴스를 사용합니다. AWS Trainium, AWS Inferentia및 Amazon EC2 DL1.

Amazon SageMaker AI Inference Recommender 를 사용하여 ML 추론 엔드포인트의 크기를 적정하게 조정합니다.

실시간 동영상 트랜스코딩을 사용하는 워크로드의 경우 Amazon EC2 VT1 인스턴스를 사용합니다.

사용량이 급증하는 인스턴스의 경우(추가 용량에 대한 요구 사항이 적은 워크로드) 버스트 가능 성능 인스턴스를 사용합니다.

상태 비저장 또는 내결함성 워크로드의 경우 Amazon EC2 스팟 인스턴스 를 사용하여 클라우드의 전반적인 활용률을 높이고 사용하지 않는 리소스가 지속 가능성에 미치는 영향을 줄입니다.

임시 워크로드의 경우 인스턴스 Amazon CloudWatch 지표 (예: CPUUtilization )를 사용하여 인스턴스가 유휴 상태이거나 사용률이 적은지 파악합니다.

안정적인 워크로드의 경우 AWS 적정 크기 조정 도구(예: AWS Compute Optimizer )를 정기적으로 사용하여 인스턴스를 최적화하고 크기를 적정하게 조정할 기회를 파악합니다.