Cloud-Computing-Bedarf optimieren und Cloud-Betriebskosten sparen

Das Hinauszögern einer Modernisierung kann kostspielig sein

Wenn Organisationen über die Zukunft ihres Cloud-Computing-Bedarfs nachdenken, sind die primären Ziele die Aufrechterhaltung der Performance und Skalierung bei gleichzeitiger Minimierung der Betriebskosten. Dies führt oft dazu, dass sie an Instanzen der älteren Generation mit niedrigeren Kosten festhalten. Der Verzicht auf Modernisierung kann aber auch ganz eigene Kosten haben, insbesondere wenn die brandneuen M7a Instanzen viel mehr mit weniger Instanzen erreichen können.

Mit weniger mehr erreichen

Die Amazon M7a Instanz mit den neuesten AMD EPYC™ Prozessoren kann den gleichen Auslastungsdurchsatz wie die Intel-basierte M6i Instanz erzielen, wobei hier nur ein Bruchteil der Instanzen eingesetzt wird. Dies kann zu großen Einsparungen bei den Computing-Kosten führen.

Flexible und optimierte Instanzen mit EPYC™

Da Flexibilität bei der Auswahl einer Cloud-Instanz entscheidend ist, bietet AWS eine Vielzahl von Computing-Instanzen mit AMD EPYC™ Prozessoren an, die für bestimmte Anwendungsfälle wie speicher- und rechenintensive HPC-Anwendungen konzipiert sind. Vollständige Liste der EPYC™ Amazon EC2 Instanzen anzeigen

Wie stark können mit M7a die Cloud-Computing-Kosten gesenkt werden?

Einsparungen bei performancebasierten Cloud-Betriebskosten – M7a im Vergleich zu M6i1

Die Modernisierung Ihrer AWS-Bereitstellung auf M7a kann erhebliche Einsparungen bei den Betriebskosten ermöglichen. Bei einem Umstieg von M6i auf M7a können Kunden eine bis zu 2-fache Performanceverbesserung verzeichnen und im Durchschnitt 37 % der Cloud-Betriebskosten einsparen.1

Web-/App-Ebene
Enterprise-Anwendungen Webservice Videoverarbeitung
Java NGINX FFMPEG
1,6 x
max-jOPS		 1,9 x
Anfr./s		 2,5 x
Frames/s
24 %
Einsparungen		 36 %
Einsparungen		 52 %
Einsparungen
Datenebene
SQL-Datenbanken (Transaktional) SQL-Datenbanken
(Analyse)		 Keine SQL-Datenbanken
MySQL MS SQL Server Redis
1,7 x
Transaktionen/m		 1,7 x
QphH		 2,4 x
Anfr./s
31 %
Einsparungen		 30 %
Einsparungen		 49 %
Einsparungen
Einsparungen bei performancebasierten Cloud-Betriebskosten – M7a im Vergleich zu M7i2

Organisationen, die von einem On-Premise-Rechenzentrum oder einem anderen Cloud-Anbieter zu AWS migrieren, profitieren ebenfalls von einem Umstieg auf M7a-Instanzen. Auch hier kann die Wahl von AMD im Vergleich zu der neuesten Intel-basierten M7i Instanz zu erheblichen Einsparungen führen.

Web-/App-Ebene
Enterprise-Anwendungen Webservice Videoverarbeitung
Java NGINX FFMPEG
1,4 x
max-jOPS		 1,6 x
Anfr./s		 1,9 x
Frames/s
18 %
Einsparungen		 29 %
Einsparungen		 40 %
Einsparungen
Datenebene
SQL-Datenbanken (Transaktional) SQL-Datenbanken
(Analyse)		 Keine SQL-Datenbanken
MySQL MS SQL Server Redis
1,4 x
Transaktionen/m		 1,3 x
QphH		 2,2 x
Anfr./s
18 %
Einsparungen		 13 %
Einsparungen		 49 %
Einsparungen

Instanzen

Machen Sie Ihre Cloud-Umgebung mit AMD und AWS wettbewerbsfähiger – die beiden setzen überlegene Maßstäbe in Performance und Skalierbarkeit für Ihre anspruchsvollsten Auslastungen.

Finden Sie die richtige Instanz, die zu Ihrem Auslastungsbedarf passt.

Universalzwecke

Ausgeglichene Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen für allgemeine Auslastungen. Für geschäftskritische Anwendungsserver, Backend-Server für Enterprise-Anwendungen, Gaming-Server, Caching-Flotten und App-Entwicklungsumgebungen.

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Instanz Technische Daten Generation Wichtigste Auslastungen
M7a
  • 4:1 GB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 3,7 GHz*
  • Bis zu 192 vCPUs
  • Bis zu 50 Gbit/s Netzwerkbandbreite
  • Bis zu 40 Gbit/s EBS-Bandbreite
 EPYC™ der 4. Generation
  • SAP-zertifiziert 
  • Finanzanwendungen 
  • Anwendungsserver 
  • Simulationsmodellierung 
  • Gaming 
  • Mittelgroße Datenspeicher 
  • App-Entwicklungsseiten 
  • Caching-Flotten
M6a
  • 4:1 GiB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 3,6 GHz*
  • Bis zu 192 vCPUs
  • Bis zu 50 Gbit/s Netzwerkbandbreite
 EPYC™ der 3. Generation
  • SAP-zertifiziert 
  • Backend-Server zur Unterstützung von Unternehmensanwendungen
  • Multiplayer-Gaming-Server Caching-Flotten 
  • Anwendungsentwicklungsumgebungen
M5a/5ad
  • 4:1 GiB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 2,5 GHz*
  • Bis zu 20 Gbit/s Netzwerkbandbreite
 EPYC™ der 1. Generation
  • Web/App-Server 
  • Enterprise-Apps 
  • Entwicklungs-/Testumgebung
  • Beispiele: Apache Cassandra®, NGINX®
HPC-optimiert

Amazon EC2 Hpc6a Instanzen bieten Performance zum besten Preis für rechenintensive High-Performance-Computing-Auslastungen (HPC) bei AWS.

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Instanz Technische Daten Generation Wichtigste Auslastungen
Hpc7a
  • 4:1 GB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 3,7 GHz* 
  • Bis zu 192 Kerne
  • Bis zu 25 Gbit/s Netzwerkbandbreite
  • Bis zu 300 Gbit/s EFA-Netzwerkbandbreite
 EPYC™ der 4. Generation Eng gekoppelte, rechenintensive High-Performance-Computing-Auslastungen (HPC) wie numerische Strömungsmechanik (CFD), Wettervorhersagen, Multiphysiksimulationen und Deep Learning
Hpc6a
  • Bis zu 3,6 GHz*
  • 96 Kerne
  • 384 GB RAM
  • Bis zu 100 Gbit/s EFA
 EPYC™ der 3. Generation
  • Numerische Strömungsmechanik
  • Wettervorhersage
  • Molekulare Dynamiken
Rechenintensiv

Diese Instanzen mit Frequenzen bis zu 3,7 GHz* wurden für Batch-Verarbeitung, Medientranskodierung, High-Performance-Webserver, High Performance Computing (HPC), wissenschaftliche Modellierung, dedizierte Gaming-Server und Anzeigenserver-Engines, Inferenz von maschinellem Lernen und andere rechenintensive Anwendungen entwickelt.

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Instanz Technische Daten Generation Wichtigste Auslastungen
C7a
  • 2:1 GiB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 3,7 GHz 
  • Bis zu 192 Kerne
  • Bis zu 50 Gbit/s Netzwerkbandbreite
  • Bis zu 40 Gbit/s EBS-Bandbreite
 EPYC™ der 4. Generation
  • High-Performance-Webserver Batch-Verarbeitung 
  • Anzeigenschaltung 
  • Maschinelles Lernen 
  • Multiplayer-Gaming 
  • Videokodierung und -transkodierung
  • Wissenschaftliche Modellierung
C6a
  • 2:1 GiB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 3,6 GHz*
  • Bis zu 192 Kerne
  • Bis zu 50 Gbit/s Netzwerkbandbreite
 EPYC™ der 3. Generation
  • Batch-Verarbeitung 
  • Verteilte Analysen 
  • High-Performance-Computing (HPC) 
  • Anzeigenschaltung 
  • Hochskalierbares Multiplayer-Gaming  
  • Videokodierung
C5a/C5ad
  • 2:1 GiB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 3,3 GHz*
  • Bis zu 20 Gbit/s Netzwerkbandbreite
 EPYC™ der 2. Generation
  • Batch-Verarbeitung,
  • Datenbank,
  • Videokodierung,
  • Analyse
  • Beispiele: Microsoft SQL Server®, MySQL™, Redis™
C5an.metal/C5adn.metal
  • Bis zu 3,3 GHz*
  • Bis zu 100 Gbit/s EFA
  • Bis zu 192 vCPU / 384 GiB
  • Bis zu 7,6 TB schneller, lokaler NVMe Instanz-Speicher
 EPYC™ der 2. Generation
  • Skalierbare HPC-Auslastungen
  • Beispiele: Genomforschung, Öl- und Gassimulation
Speicheroptimiert

Für High-Performance-Datenbanken, verteilte webbasierte In-Memory-Caches, In-Memory-Datenbanken, Big-Data-Analytik in Echtzeit und andere Enterprise-Anwendungen.

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Instanz Technische Daten Generation Wichtigste Auslastungen
R7a
  • 8:1 GiB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 3,7 GHz 
  • Bis zu 192 vCPUs
  • Bis zu 25 Gbit/s Netzwerkbandbreite
  • Bis zu 40 Gbit/s EBS-Bandbreite
 EPYC™ der 4. Generation
  • SAP-zertifiziert 
  • SQL und NoSQL 
  • In-Memory-Datenbanken 
  • Big-Data-Analytik in Echtzeit Automatisierung des elektronischen Designs Verteilte webbasierte In-Memory-Caches
R6a/R6ad
  • 8:1 GiB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 3,6 GHz
  • Bis zu 192 vCPUs 
  • Bis zu 50 Gbit/s Netzwerkbandbreite
  • Bis zu 40 Gbit/s EBS-Bandbreite 
 EPYC™ der 3. Generation
  • High-Performance-Datenbanken​ (relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken) 
  • Verteilte webbasierte In-Memory-Caches (z. B. Memcached, Redis) 
  • In-Memory-Datenbanken wie Big-Data-Analytik in Echtzeit (z. B. Hadoop, Spark-Cluster)
R5a/R5ad
  • 8:1 GiB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 2,5 GHz*
  • Bis zu 50 Gbit/s Netzwerk
 EPYC™ der 1. Generation
  • In-Memory-Cache 
  • High-Performance-Datenbank 
  • Big-Data-Analytik
  • Beispiele: Cloudera®, Memcached, MariaDB®
Burstable Allgemein

Baseline-Level der CPU-Performance mit Burst-Fähigkeit für die CPU-Auslastung jederzeit und so lange wie erforderlich. Für Mikroservices, interaktive Anwendungen mit geringer Latenz, kleine und mittlere Datenbanken, virtuelle Desktops, Entwicklungsumgebungen, Code-Repositorys und geschäftskritische Anwendungen.

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Instanz Technische Daten Generation Wichtigste Auslastungen
T3a
  • Bis zu 4:1 GiB Speicher pro vCPU
  • Bis zu 2,5 GHz*
  • Unbegrenzter CPU-Burst  
 EPYC™ der 1. Generation
  • Mikroservices 
  • Virtuelle Desktops 
  • Codearchive
Grafikintensiv

G4ad mit AMD EPYC™ CPUs und Radeon™ Pro GPUs liefert eine hypereffiziente Verbindung mit hoher Bandbreite, womit ein herausragender Datendurchsatz und Reaktionsschnelligkeit der Anwendung für Entwickler und Ingenieure sichergestellt wird.

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Instanz Technische Daten Generation Wichtigste Auslastungen
  • VMs mit einzelner GPU
  • g4ad.xlarge
  • g4ad.2xlarge
  • g4ad.4xlarge
  • 1 GPU
  • Bis zu 16 vCPUs
  • Bis zu 600 GB Speicher
  • Bis zu 2,4 TB lokaler NVMe-basierter SSD-Speicher
  • AMD EPYC™ CPUs der 2. Generation
  • AMD Radeon Pro V520 GPUs
  • Design-Engineering für CAD und AEC
  • VMs mit mehreren GPUs
  • g4ad.8xlarge
  • g4ad.16xlarge
  • Bis zu 4 GPUs
  • Bis zu 64 vCPUs
  • Bis zu 2400 GB Speicher
  • Bis zu 2,4 TB lokaler NVMe-basierter SSD-Speicher
  • AMD EPYC™ CPUs der 2. Generation
  • AMD Radeon Pro V520 GPUs
  • Animation und Rendering (8xlarge)
  • Game-Design und erweiterte Simulation (16xlarge)
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Fußnoten

* EPYC-18: Max. Boost für AMD EPYC Prozessoren ist die maximal erreichbare Taktfrequenz eines einzelnen Kerns auf dem Prozessor unter normalen Betriebsbedingungen für Serversysteme.

  1. SPC5-003: M7a.4xlarge Maximalbewertung und Cloud-Betriebskosteneinsparungen im Vergleich zu M6i.4xlarge mit sechs gängigen Anwendungsauslastungen mit On-Demand-Preisen US-East (Ohio) Linux® vom 9.10.2023.

    2. FFmpeg: ~2,5-fache raw_vp9-Performance (40,2 % der M6i-Laufzeit) für Einsparungen von ~52 % bei Cloud-Betriebskosten
    NGINX™: ~1,9-fache WRK-Performance (52,9 % der M6i-Laufzeit) für Einsparungen von ~36 % bei Cloud-Betriebskosten
    Serverseitige Java® Multi-Instanz max. Java-Vorgänge: ~1,6-fache ops/sec-Performance (63,3 % der M6i-Laufzeit) für Einsparungen von ~24 % bei Cloud-Betriebskosten
    MySQL™: ~1,7-fache TPROC-C-Performance (57,5 % der M6i-Laufzeit) für Einsparungen von ~31 % bei Cloud-Betriebskosten
    SQL Server: ~1,7-fache TPROC-H-Performance (58,1 % der M6i-Laufzeit) für Einsparungen von ~30 % bei Cloud-Betriebskosten
    Redis™: ~2,4-fache SET rps-Performance (42,4 % der M6i-Laufzeit) für Einsparungen von ~49 % bei Cloud-Betriebskosten

    Die hier dargestellten Cloud-Performance-Ergebnisse basieren auf dem Testdatum der Konfiguration. Die Ergebnisse können aufgrund von Änderungen an der zugrundeliegenden Konfiguration und anderen Bedingungen variieren, z. B. Platzierung der VM und ihrer Ressourcen, Optimierungen durch den Cloud-Service-Anbieter, aufgerufene Cloud-Regionen, Co-Tenants und die Arten anderer Auslastungen, die gleichzeitig auf dem System ausgeführt werden.

  2. SP5C-004: AWS M7a.4xlarge Maximalbewertung und Cloud-Betriebskosteneinsparungen im Vergleich zu M7i.4xlarge mit sechs gängigen Anwendungsauslastungen mit On-Demand-Preisen US-East (Ohio) Linux vom 9.10.2023.

    FFmpeg: ~1,9-fache raw to vp9 encoding-Performance (52,3 % der M7i-Laufzeit) für Einsparungen von ~40 % bei Cloud-Betriebskosten
    NGINX™: ~1,6-fache WRK-Performance (61,7 % der M7i-Laufzeit) für Einsparungen von ~29 % bei Cloud-Betriebskosten
    Serverseitige Java® Multi-Instanz max. Java-Vorgänge: ~1,4-fache ops/sec-Performance (71,4 % der M7i-Laufzeit) für Einsparungen von ~18 % bei Cloud-Betriebskosten
    MySQL™: ~1,4-fache TPROC-C-Performance (70,4 % der M7i-Laufzeit) für Einsparungen von ~18 % bei Cloud-Betriebskosten
    SQL Server®: ~1,3-fache TPROC-H-Performance (76,0 % der M7i-Laufzeit) für Einsparungen von ~13 % bei Cloud-Betriebskosten
    Redis™: ~2,2-fache rps-Performance (44,6 % der M7i-Laufzeit) für Einsparungen von ~49 % bei Cloud-Betriebskosten

    Die hier dargestellten Cloud-Performance-Ergebnisse basieren auf dem Testdatum der Konfiguration. Die Ergebnisse können aufgrund von Änderungen an der zugrundeliegenden Konfiguration und anderen Bedingungen variieren, z. B. Platzierung der VM und ihrer Ressourcen, Optimierungen durch den Cloud-Service-Anbieter, aufgerufene Cloud-Regionen, Co-Tenants und die Arten anderer Auslastungen, die gleichzeitig auf dem System ausgeführt werden.