Cloud-Betriebskosten mit den virtuellen Maschinen C3D von Google Cloud optimieren

Die Wahl der richtigen VM ist entscheidend

Beim Wechsel zu einem neuen Cloud-Computing-Anbieter hat die Wahl der jeweiligen virtuellen Maschinen (VMs) einen großen Einfluss auf die Betriebskosten. Wenn man die günstigsten VMs auswählt, die das Mindestmaß an Performance erfüllen, kann das am Ende mehr kosten als VMs, die mit der neuesten Generation laufen. Die VM-Serie C3D mit AMD EPYC™ 9004 Prozessoren bietet im Vergleich zur vorherigen Generation eine Performance-Verbesserung von durchschnittlich 47 % bei einer Auswahl beliebter Auslastungen.1

Höhere Performance kann zu geringen Kosten führen 

Wenn Sie eine Modernisierung erwägen, können Performance und Kosten je nach gewähltem Prozessor variieren. Im Vergleich zur Intel-basierten N2-Maschinenserie kann C3D erhebliche Einsparungen bei den Cloud-Betriebskosten sowie deutliche Performance-Verbesserungen ermöglichen.

Flexible und optimierte Google Cloud VMs mit EPYC™

Flexibilität ist bei der Auswahl einer Cloud-VM oder -Instanz entscheidend, und Google Cloud bietet eine Vielzahl von VMs mit AMD EPYC™ Prozessoren an, die für bestimmte Anwendungsfälle wie speicher- und rechenintensive HPC-Anwendungen konzipiert sind. Vollständige Liste der EPYC Google Cloud VMs anzeigen.

Wie stark können mit C3D die Cloud-Computing-Kosten gesenkt werden?

Einsparungen bei den Cloud-Betriebskosten bei der Wahl von C3D VMs

Wenn Sie C3D VMs wählen, kann das zu erheblichen Einsparungen bei den Betriebskosten führen. Mit der Einführung von C3D können Benutzer im Vergleich zur vorherigen Generation der Intel-basierten N2 VMs im Durchschnitt eine Performance-Verbesserung von 37 % und um 31 % geringere Cloud-Betriebskosten bei fünf Anwendungs-Benchmarks verzeichnen.2

Einsparungen und Performance-Steigerungen sind auch bei vielen Ihrer Auslastungen möglich, die auf Google Cloud C3D VMs laufen.

Web-/App-Ebene
NGINX Server-seitiges Java FFmpeg
~1,2 x Anfragen/s ~1,7 x max. Vorgänge, mehrere Instanzen ~1,4 x Frames/s
23 % Einsparungen 45 % Einsparungen 32 % Einsparungen
Datenebene
MySQL Redis
~1,2 x Transaktionen/m ~1,4 x Anfragen/s
22 % Einsparungen 32 % Einsparungen

Die gleichen Auslastungen zeigen ähnliche Performance- und Einsparungsvorteile im Vergleich zu den neuesten Intel-basierten C3 VMs. Bei vielen Auslastungen ermöglichen C3D VMs im Durchschnitt eine Performance-Verbesserung von 16 % und um 24 % geringere Cloud-Betriebskosten.3

Web-/App-Ebene
NGINX Server-seitiges Java4 FFmpeg
~1,00 x Anfragen/s ~1,16 x max. Vorgänge, mehrere Instanzen ~1,23 x Frames/s
13 % Einsparungen 25 % Einsparungen 30 % Einsparungen
Datenebene
MySQL Redis
~1,05 Transaktionen/m ~1,36 Anfragen/s
17 % Einsparungen 36 % Einsparungen

Confidential VMs mit AMD Infinity Guard5

Mit AMD Infinity Guard unterstützen AMD EPYC™ Prozessoren den Schutz und die Integrität von Daten durch Verschlüsselung jeder virtuellen Maschine. Dabei werden eindeutige Verschlüsselungsschlüssel verwendet, die nur dem Prozessor bekannt sind.

Mehr erfahren, wie die Google Confidential VMs und Confidential GKE Nodes mithilfe der sicheren verschlüsselten Virtualisierung von AMD sicheres Computing für die Cloud bieten.

Confidential Computing auf Google Cloud

Google Cloud VMs mit AMD EPYC Prozessoren

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

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

Allgemeines Computing

C3D ermöglicht die erweiterte Performance und Betriebseffizienz der AMD EPYC Prozessoren der 4. Generation und verbesserte Performance-Konsistenz für die Familie allgemeiner virtueller Maschinen von Google Cloud. T2D bietet ein herausragendes Preis-Leistungs-Verhältnis für erweiterbare Auslastungen mit Einzelprozessverarbeitung und N2D stellt anpassbare VM-Formen und eine kostengünstigere Option für Kunden bereit.

Mehr erfahren über C3D
Mehr erfahren über Tau T2D
Mehr erfahren über N2D

VM-Familie

VMs

Technische Daten

Generation

Wichtigste Auslastungen
  • C3D
  • Konstant hohe Performance
  • C3D standard (4:1 GiB zu vCPU)
  • C3D highcpu (2:1 GiB zu vCPU)
  • C3D highmem (8:1 GiB zu vCPU)
  • Bis zu 3,7 GHz*
  • Bis zu 360 vCPUs
  • Bis zu 200 Gbit/s Netzwerkbandbreite

EPYC der 4. Generation
  • Web-, App- und Anzeigenserver mit hohem Traffic
  • Mittlere bis große Datenbanken
  • Spieleserver
  • Medienstreaming und -transkodierung
  • Datenanalysen
  • CPU-basiertes Inferencing
  • Tau T2D
  • Optimierte Erweiterbarkeit
  • Tau T2D (4:1 GiB zu vCPU)
  • Bis zu 3,5 GHz*
  • Bis zu 60 vCPUs
  • Bis zu 32 Gbit/s Netzwerkbandbreite

EPYC der 3. Generation
  • Containerisierte Mikroservices
  • Kompression/Dekompression
  • Bildbearbeitung
  • Verarbeitung der Datenprotokollierung
  • Große Java-Anwendungen
  • N2D
  • Kostengünstig
  • N2D standard (4:1 GiB zu vCPU)
  • N2D highcpu (2:1 GiB zu vCPU)
  • N2D highmem (8:1 GiB zu vCPU)
  • Kundenspezifische Maschinentypen
  • Bis zu 3,5 GHz*
  • Bis zu 224 vCPUs
  • Bis zu 100 Gbit/s Netzwerkbandbreite
  • EPYC der 3. Generation
  • EPYC der 2. Generation
  • Web- und App-Server mit geringem bis mittlerem Traffic
  • Kleine bis mittlere Datenbanken
  • Business-Intelligence-Anwendungen
  • Desktop-Virtualisierung
  • CRM-Anwendungen
  • Entwicklungs-/Testumgebung

Rechenintensives Computing

C2D ist die AMD-basierte VM-Serie von Google Cloud für rechenintensive und HPC-Auslastungen (High-Performance-Computing). Die C2D-Serie bietet die höchste Performance pro Kern und den größten verfügbaren LLC-Cache (Last-Level Cache) pro Kern für die AMD-basierten GC-Instanzen. 

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VM-Familie

VMs

Technische Daten

Generation

Wichtigste Auslastungen
  • C2D
  • Leistung pro Kern
  • C2D standard (4:1 GiB zu vCPU)
  • C2D highcpu (2:1 GiB zu vCPU)
  • C2D highmem (8:1 GiB zu vCPU)
  • Bis zu 3,5 GHz
  • Bis zu 112 vCPUs
  • Bis zu 100 Gbit/s Netzwerkbandbreite
  • EPYC der 3. Generation
  • High-Performance-Computing (HPC)
  • EDA/FEA/CFD
  • Modellierung und Simulation
  • Medientranskodierung
  • High-Performance-Spieleserver
  • KI/ML

Confidential Computing

Google Cloud Confidential VMs mit AMD EPYC™ CPUs verschlüsseln Code und Daten im Speicher während der Verarbeitung, um eine Verschlüsselung im Betrieb zu gewährleisten. Confidential Computing ist auf Google Compute Engine (GCE) Instanzen und Google Kubernetes Engine (GCE) Knoten verfügbar. Die Implementierung von Confidential VMs ist nahtlos – alle GCP-Auslastungen, die Sie heute auf N2D- und C2D-VMs ausführen, können einfach per Klick als Confidential VM-Instanzen mit AMD laufen.

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VM-Familie

 VMs

Technische Daten

Generation
  • Wichtigste Auslastungen
  • N2D VMs und GKE-Knoten
  • N2D standard (4:1 GiB zu vCPU)
  • N2D highcpu (2:1 GiB zu vCPU)
  • N2D highmem (8:1 GiB zu vCPU)
  • Bis zu 3,5 GHz*
  • Bis zu 224 vCPUs
  • Bis zu 100 Gbit/s Netzwerkbandbreite
  • EPYC der 3. Generation
  • EPYC der 2. Generation
  • Web- und App-Server mit geringem bis mittlerem Traffic
  • Kleine bis mittlere Datenbanken
  • Business-Intelligence-Anwendungen
  • Desktop-Virtualisierung
  • CRM-Anwendungen
  • Entwicklungs-/Testumgebung
  • C2D VMs und GKE-Knoten
  • C2D standard (4:1 GiB zu vCPU)
  • C2D highcpu (2:1 GiB zu vCPU)
  • C2D highmem (8:1 GiB zu vCPU)
  • Bis zu 3,5 GHz*
  • Bis zu 112 vCPUs
  • Bis zu 100 Gbit/s Netzwerkbandbreite

EPYC der 3. Generation
  • High-Performance-Computing (HPC)
  • EDA/FEA/CFD
  • Modellierung und Simulation
  • Medientranskodierung
  • High-Performance-Spieleserver
  • KI/ML
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Fußnoten

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

  1. SP5C-005: Vergleich von MySQL, Redis, NGINX, server-seitigen Java-Multi-Instanzen und FFmpeg von Google Cloud C3D-standard 16 vCPU zu N2D-standard 16 vCPU basierend auf Tests von AMD vom 5.10.23. Konfigurationen beide mit 64 GB auf Ubuntu 22.04.3 LTS. Verbesserungen: MySQL 8.0.28 HammerDB 4.2 TPROC-C (+39 % im Durchschnitt), Redis 7,2 get/set-Anfragen/Sek. (+62 % im Durchschnitt), NGINX 1.1.9-2 WRK 4,2 Vorgänge/Sek. (+73 % im Durchschnitt), server-seitige Java® Multi-Instanzen max. Vorgänge (+41 % im Durchschnitt) und FFmpeg 4.4.2.0 Ubuntu 22.04.1 h264-vp9, raw_h264, raw_vp9, vp9_h264 bei 1080p Frames/h (+21 % im Durchschnitt).
    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-006: Vergleich von MySQL™, Redis®, NGINX®, server-seitigen Java-Multi-Instanzen und FFmpeg™ von Google Cloud C3D-standard 16 vCPU zu N2-standard 16 vCPU basierend auf Tests von AMD vom 2.11.23. Einsparungen bei den Cloud-Betriebskosten, berechnet anhand der Abrufpreise unter https://cloud.google.com/compute/vm-instance-pricing für us-central1 (Iowa) vom 1.11.2023. Konfigurationen beide mit 64 GB auf Ubuntu 22.04.3 LTS.
    Vergleiche
    MySQL 8.0.28 HammerDB 4.2 TPROC-C (~1,2 x tpm, 22 % Einsparungen bei Cloud-Betriebskosten),
    Redis 7.2 get/set: (~1,4 x Anfragen/s, 32 % Einsparungen bei Cloud-Betriebskosten),
    NGINX 1.1.9-2 WRK 4.2: (~1,2 x Vorgänge/s, 23 % Einsparungen bei Cloud-Betriebskosten),
    server-seitige Java® Multi-Instanzen max. Vorgänge (~1,7 x Vorgänge, 45 % Einsparungen bei Cloud-Betriebskosten)
    FFmpeg 4.4.2.0 Ubuntu 22.04.1 h264-vp9, raw_h264, raw_vp9, vp9_h264 bei 1080p (~1,4 x Frames/h, 32 % Einsparungen 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.
  3. SP5C-007: Vergleich von MySQL™, Redis®, NGINX® und FFmpeg™ von Google Cloud C3D-standard 8 vCPU zu C3-standard 8 vCPU basierend auf Tests von AMD vom 5.10.23. Einsparungen bei den Betriebskosten berechnet anhand der Abrufpreise unter https://cloud.google.com/compute/vm-instance-pricing für us-central1 (Iowa) vom 1.11.2023. Konfigurationen alle mit 4 GB/vCPU auf Ubuntu 22.04.3 LTS.
    Vergleiche:
    MySQL 8.0.28 HammerDB 4.2 TPROC-C (~1,05 x tpm, 17 % Einsparungen bei Cloud-Betriebskosten),
    Redis 7.2 get/set: (~1,36 x Anfragen/Sek., 36 % Einsparungen bei Cloud-Betriebskosten),
    NGINX 1.1.9-2 WRK 4.2: (Vergleichbar Vorgänge/s, 13 % Einsparungen bei Cloud-Betriebskosten),
    FFmpeg 4.4.2.0 Ubuntu 22.04.1 h264-vp9, raw_h264, raw_vp9, vp9_h264 bei 1080p (~1,23 x Frames/h, 30 % Einsparungen bei Cloud-Betriebskosten).
    Preisquelle: https://cloud.google.com/compute/all-pricing
    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.
  4. SP5C-008A: Server-seitiger Java® Multi-Instanzen-Vergleich von Google Cloud C3D-standard 16 vCPU zu C3-standard 22 vCPU (auf Basis pro vCPU) basierend auf Tests von AMD vom 2.11.23. Einsparungen bei den Cloud-Betriebskosten berechnet anhand der Abrufpreise unter https://cloud.google.com/compute/vm-instance-pricing für us-central1 (Iowa) vom 1.11.2023. Konfigurationen alle mit 4 GB/vCPU auf Ubuntu 22.04.3 LTS.
    https://cloud.google.com/compute/all-pricing
    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.
  5. GD-183: Die Funktionen von AMD Infinity Guard variieren je nach EPYC™ Prozessorgeneration. Sicherheitsfunktionen von Infinity Guard müssen von Server-Erstausrüstern und/oder Cloud-Dienstanbietern vor Betrieb aktiviert werden. Wenden Sie sich an Ihren Erstausrüster oder Anbieter, um die Unterstützung dieser Funktionen zu erfragen. Mehr erfahren über Infinity Guard unter https://www.amd.com/en/technologies/infinity-guard.