현대화 지연으로 인한 비용 증가
조직에서 클라우드 컴퓨팅 풋프린트의 미래를 고려할 때는 운영 비용을 최소화하면서 성능과 확장성은 유지하는 것이 주된 목표입니다. 이 때문에 조직은 종종 더 낮은 가격의 이전 세대 인스턴스에 머물곤 합니다. 하지만 현대화하지 않는 것 자체가 비용을 초래할 수 있는데, 특히 완전히 새로운 M7a 인스턴스가 적은 수의 인스턴스로 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있는 경우에 더욱 그렇습니다.
가성비 증대
최신 AMD EPYC™ 프로세서 기반의 Amazon M7a는 Intel 기반 M6i와 동일한 워크로드 처리율을 제공하지만, 인스턴스의 일부만을 사용합니다. 이는 컴퓨팅 비용을 크게 절감할 수 있음을 의미합니다.
EPYC™를 통한 유연하고 최적화된 인스턴스
클라우드 인스턴스를 선택할 때 유연성이 중요하기 때문에, AWS에서는 특정 사용 사례(메모리 집약적, 컴퓨팅 집약적 및 HPC 애플리케이션 등)에 맞게 설계된 AMD EPYC™ 프로세서 기반의 다양한 컴퓨팅 인스턴스를 제공합니다. EPYC™ Amazon EC2 인스턴스 전체 목록을 확인해 보세요.
M6i 대비 M7a 성능 기반 클라우드 운영 비용 절감1
AWS 배포를 M7a로 현대화하면 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다. M6i에서 M7a로 전환하면 성능이 최대 2배 향상되고 클라우드 운영 비용을 평균 37% 절감할 수 있습니다.1
| 웹/앱 티어 | ||
| 엔터프라이즈 애플리케이션 | 웹 서빙 | 동영상 프로세싱 |
| Java | NGINX | FFMPEG |
| 1.6배 최대 jOPS |
1.9배 요청/초 |
2.5배 프레임/초 |
| 24% 절감 |
36% 절감 |
52% 절감 |
| 데이터 티어 | ||
| SQL 데이터베이스(트랜잭션) | SQL 데이터베이스 (분석) |
No SQL 데이터베이스 |
| MySQL | MS SQL Server | Redis |
| 1.7배 트랜잭션/분 |
1.7배 QphH |
2.4배 요청/초 |
| 31% 절감 |
30% 절감 |
49% 절감 |
M7i 대비 M7a 성능 기반 클라우드 운영 비용 절감2
온 프레미스 데이터 센터나 다른 클라우드 제공업체에서 AWS로 마이그레이션하는 조직에도 M7a 인스턴스 선택의 이점이 주어집니다. 이 경우에도 AMD를 선택하면 최신 Intel 기반 M7i 인스턴스에 비해 상당한 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
| 웹/앱 티어 | ||
| 엔터프라이즈 애플리케이션 | 웹 서빙 | 동영상 프로세싱 |
| Java | NGINX | FFMPEG |
| 1.4배 최대 jOPS |
1.6배 요청/초 |
1.9배 프레임/초 |
| 18% 절감 |
29% 절감 |
40% 절감 |
| 데이터 티어 | ||
| SQL 데이터베이스(트랜잭션) | SQL 데이터베이스 (분석) |
No SQL 데이터베이스 |
| MySQL | MS SQL Server | Redis |
| 1.4배 트랜잭션/분 |
1.3배 QphH |
2.2배 요청/초 |
| 18% 절감 |
13% 절감 |
49% 절감 |
- 범용
- HPC 최적화
- 컴퓨팅 집약적
- 메모리 최적화
- 버스트 가능 범용
- 그래픽 집중적
범용
범용 워크로드를 위한 균형 잡힌 컴퓨팅, 메모리 및 네트워킹 리소스. 필수 비즈니스 애플리케이션 서버, 엔터프라이즈 애플리케이션 백엔드 서버, 게이밍 서버, 캐싱 장비군 및 앱 개발 환경을 위해 마련되었습니다.
| 인스턴스 | 사양 | 세대 | 핵심 워크로드 |
| M7a |
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4세대 EPYC™ |
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| M6a |
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3세대 EPYC™ |
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| M5a/5ad |
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1세대 EPYC™ |
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HPC 최적화
Amazon EC2 Hpc6a 인스턴스는 AWS에서 컴퓨팅 집약적인 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 위한 최고의 가성비를 제공합니다.
| 인스턴스 | 사양 | 세대 | 핵심 워크로드 |
| Hpc7a |
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4세대 EPYC™ | 전산 유체 역학(CFD), 일기예보, 다중물리 시뮬레이션, 딥러닝과 같이 밀접하게 연계된 컴퓨팅 집약적인 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드 |
| Hpc6a |
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3세대 EPYC™ |
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컴퓨팅 집약적
3.7GHz*의 높은 주파수로 실행되는 이러한 인스턴스는 일괄 처리, 미디어 트랜스코딩, 고성능 웹 서버, 고성능 컴퓨팅(HPC), 과학적 모델링, 전용 게이밍 서버 및 광고 서버 엔진, 머신 러닝 추론 및 컴퓨팅 연산 집약적 애플리케이션을 실행하도록 구축되었습니다.
| 인스턴스 | 사양 | 세대 | 핵심 워크로드 |
| C7a |
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4세대 EPYC™ |
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| C6a |
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3세대 EPYC™ |
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| C5a/C5ad |
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2세대 EPYC™ |
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| C5an.metal/C5adn.metal |
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2세대 EPYC™ |
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메모리 최적화
고성능 데이터베이스, 분산형 웹 스케일 인메모리 캐시, 인메모리 데이터베이스, 실시간 빅 데이터 분석 및 기타 엔터프라이즈 애플리케이션용.
| 인스턴스 | 사양 | 세대 | 핵심 워크로드 |
| R7a |
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4세대 EPYC™ |
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| R6a/R6ad |
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3세대 EPYC™ |
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| R5a/R5ad |
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1세대 EPYC™ |
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버스트 가능 범용
요구되는 한 언제든지 CPU 사용성 극대화 능력과 함께 기준선 수준의 CPU 성능. 마이크로 서버, 저지연 대화형 애플리케이션, 중소형 데이터베이스, 가상 데스크탑, 개발 환경, 코드 리포지토리 및 필수 비즈니스 애플리케이션용.
| 인스턴스 | 사양 | 세대 | 핵심 워크로드 |
| T3a |
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1세대 EPYC™ |
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그래픽 집중적
AMD EPYC™ CPU와 Radeon™ Pro GPU를 모두 갖춘 G4ad는 고효율 고대역폭 상호 연결을 제공하여 개발자와 엔지니어에게 뛰어난 데이터 처리율과 애플리케이션 반응성을 보장해 줍니다.
| 인스턴스 | 사양 | 세대 | 핵심 워크로드 |
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성능 요약
AWS 사례 연구
각주
*EPYC-18: AMD EPYC 프로세서의 최대 부스트는 서버 시스템의 일반 작동 조건에서 프로세서의 임의 싱글코어가 달성할 수 있는 최대 주파수입니다.
- SPC5-003: 2023년 10월 9일 미국 동부(오하이오) Linux® 온디맨드 가격을 사용하여 6개의 일반적인 애플리케이션 워크로드를 실행하는 M6i.4xlarge와 M7a.4xlarge의 최대 점수 및 클라우드 운영 비용 절감 효과를 비교한 수치입니다.
FFmpeg: raw_vp9 성능 최대 2.5배(M6i 런타임의 40.2%), 클라우드 운영 비용 최대 52% 절감
NGINX™: WRK 성능 최대 1.9배(M6i 런타임의 52.9%), 클라우드 운영 비용 최대 36% 절감
서버 측 Java® 다중 인스턴스 최대 Java OPS: 실행/초 성능 최대 1.6배(M6i 런타임의 63.3%), 클라우드 운영 비용 최대 24% 절감
MySQL™: TPROC-C 성능 최대 1.7배(M6i 런타임의 57.5%), 클라우드 운영 비용 최대 31% 절감
SQL Server: TPROC-H 성능 최대 1.7배(M6i 런타임의 58.1%), 클라우드 운영 비용 최대 30% 절감
Redis™: SET rps 성능 최대 2.4배(M6i 런타임의 42.4%), 클라우드 운영 비용 최대 49% 절감
제시된 클라우드 성능 결과는 구성의 테스트 날짜를 기준으로 합니다. 결과는 기반이 되는 구성의 차이 그리고 VM 및 그 리소스 배치, 클라우드 서비스 제공업체에 의한 최적화, 접속한 클라우드 지역, 공동입주자 및 시스템에서 동시에 수행되는 다른 워크로드의 유형과 같은 기타 조건에 따라 다를 수 있습니다.
SP5C-004: 2023년 10월 9일 미국 동부(오하이오) Linux 온디맨드 가격을 사용하여 6개의 일반적인 애플리케이션 워크로드를 실행하는 AWS M7a.4xlarge와 M7i.4xlarge의 최대 점수 및 클라우드 운영 비용 절감 효과를 비교한 수치입니다.
FFmpeg: vp9 인코딩 성능 최대 1.9배(M7i 런타임의 52.3%), 클라우드 운영 비용 최대 40% 절감
NGINX™: WRK 성능 최대 1.6배(M7i 런타임의 61.7%), 클라우드 운영 비용 최대 29% 절감
서버 측 Java® 다중 인스턴스 최대 Java OPS: 실행/초 성능 최대 1.4배(M7i 런타임의 71.4%), 클라우드 운영 비용 최대 18% 절감
MySQL™: TPROC-C 성능 최대 1.4배(M7i 런타임의 70.4%), 클라우드 운영 비용 최대 18% 절감
SQL Server®: TPROC-H 성능 최대 1.3배(M7i 런타임의 76.0%), 클라우드 운영 비용 최대 13% 절감
Redis™: rps 성능 최대 2.2배(M7i 런타임의 44.6%), 클라우드 운영 비용 최대 49% 절감
제시된 클라우드 성능 결과는 구성의 테스트 날짜를 기준으로 합니다. 결과는 기반이 되는 구성의 차이 그리고 VM 및 그 리소스 배치, 클라우드 서비스 제공업체에 의한 최적화, 접속한 클라우드 지역, 공동입주자 및 시스템에서 동시에 수행되는 다른 워크로드의 유형과 같은 기타 조건에 따라 다를 수 있습니다.
*EPYC-18: AMD EPYC 프로세서의 최대 부스트는 서버 시스템의 일반 작동 조건에서 프로세서의 임의 싱글코어가 달성할 수 있는 최대 주파수입니다.
- SPC5-003: 2023년 10월 9일 미국 동부(오하이오) Linux® 온디맨드 가격을 사용하여 6개의 일반적인 애플리케이션 워크로드를 실행하는 M6i.4xlarge와 M7a.4xlarge의 최대 점수 및 클라우드 운영 비용 절감 효과를 비교한 수치입니다.
SP5C-004: 2023년 10월 9일 미국 동부(오하이오) Linux 온디맨드 가격을 사용하여 6개의 일반적인 애플리케이션 워크로드를 실행하는 AWS M7a.4xlarge와 M7i.4xlarge의 최대 점수 및 클라우드 운영 비용 절감 효과를 비교한 수치입니다.
FFmpeg: vp9 인코딩 성능 최대 1.9배(M7i 런타임의 52.3%), 클라우드 운영 비용 최대 40% 절감
NGINX™: WRK 성능 최대 1.6배(M7i 런타임의 61.7%), 클라우드 운영 비용 최대 29% 절감
서버 측 Java® 다중 인스턴스 최대 Java OPS: 실행/초 성능 최대 1.4배(M7i 런타임의 71.4%), 클라우드 운영 비용 최대 18% 절감
MySQL™: TPROC-C 성능 최대 1.4배(M7i 런타임의 70.4%), 클라우드 운영 비용 최대 18% 절감
SQL Server®: TPROC-H 성능 최대 1.3배(M7i 런타임의 76.0%), 클라우드 운영 비용 최대 13% 절감
Redis™: rps 성능 최대 2.2배(M7i 런타임의 44.6%), 클라우드 운영 비용 최대 49% 절감제시된 클라우드 성능 결과는 구성의 테스트 날짜를 기준으로 합니다. 결과는 기반이 되는 구성의 차이 그리고 VM 및 그 리소스 배치, 클라우드 서비스 제공업체에 의한 최적화, 접속한 클라우드 지역, 공동입주자 및 시스템에서 동시에 수행되는 다른 워크로드의 유형과 같은 기타 조건에 따라 다를 수 있습니다.
FFmpeg: raw_vp9 성능 최대 2.5배(M6i 런타임의 40.2%), 클라우드 운영 비용 최대 52% 절감
NGINX™: WRK 성능 최대 1.9배(M6i 런타임의 52.9%), 클라우드 운영 비용 최대 36% 절감
서버 측 Java® 다중 인스턴스 최대 Java OPS: 실행/초 성능 최대 1.6배(M6i 런타임의 63.3%), 클라우드 운영 비용 최대 24% 절감
MySQL™: TPROC-C 성능 최대 1.7배(M6i 런타임의 57.5%), 클라우드 운영 비용 최대 31% 절감
SQL Server: TPROC-H 성능 최대 1.7배(M6i 런타임의 58.1%), 클라우드 운영 비용 최대 30% 절감
Redis™: SET rps 성능 최대 2.4배(M6i 런타임의 42.4%), 클라우드 운영 비용 최대 49% 절감
제시된 클라우드 성능 결과는 구성의 테스트 날짜를 기준으로 합니다. 결과는 기반이 되는 구성의 차이 그리고 VM 및 그 리소스 배치, 클라우드 서비스 제공업체에 의한 최적화, 접속한 클라우드 지역, 공동입주자 및 시스템에서 동시에 수행되는 다른 워크로드의 유형과 같은 기타 조건에 따라 다를 수 있습니다.