EC2 인스턴스 타입 선택하기

인스턴스를 시작하기 전에 사용할 인스턴스 타입을 골라야함

 

인스턴스 타입 : CPU 구성, 메모리, 저장소, 네트워크 수행 특성

 

m5d.xlarge

• m : family name
• 5 : 세대(5세대를 의미)
• d : 추가적인 기능(SSD를 의미)
• xlarge : 크기, 인스턴스의 사용을 의미

 

인스턴스 타입의 카테고리화

General Purpose	컴퓨팅 메모리, 네트워크 리소스의 균형 제공	웹, 애플리케이션 서버, 엔터프라이즈 애플리케이션, 게임 서버, Caching fleets, Analytics applications, Environment deployment and test	M5, T3, A1
Compute optimized	compute-bound application에서 잘 작동, 높은 성능의 프로세서의 이점을 가짐	배치 프로세싱, Distributed Analytics, High Performance Computing(HPC), Ad 서버 엔진, Multiplayer gaming, 비디오 인코딩	C5, C5n
Memory optimized	큰 데이터셋과 메모리를 처리하는 워크로드를 위한 빠른 수행이 필요할 때 적합	In-memory caches, 높은 성능의 DB, 큰 데이터 분석	R5, X1, HMI
Accelerated computing	머신러닝, 인공지능 등	머신러닝, AI, HPC, Graphics workload	P3, G4, F1
Storage optimized	로컬 저장소의 방대한 데이터셋의 크고 빈번한 read/write 접근이 필요할 때. 대기 시간이 짧은 수만 개의 랜덤 IOPS를 제공하는 데에 최적화됨	높은 성능의 DB, 실시간 분석, Transactional workloads, NoSQL DB, 빅데이터, 데이터 warehouse, 로그 처리	I3, D2, H1

 

 

인스턴스 타입 선택할 때 주의할 점

• 성능 요구사항과 이용 고려사항에 맞는 인스턴스 타입을 선택하기
• 새로운 인스턴스 생성 시 EC2 콘솔에서 검색하고 비교해보기. 가장 최신 세대를 고르는 게 가격 대비 성능이 좋다
• 이미 인스턴스를 실행 중이라면, AWS Computed Optimizer로 인스턴스 타입을 최적화 할 것

 

 

AWS Computed Optimizer : 구성과 EC2 인스턴스, Auto Scaling Group의 활용률 메트릭을 분석하는 서비스

- 비용이 적음

- 워크로드의 성능 향상을 위한 추천을 해준다

- Amazon 머신러닝을 이용해서 추천 생성