Atrasar a modernização pode ser dispendioso
Quando as organizações consideram o futuro do seu espaço de computação na nuvem, o principal objetivo é manter o desempenho e a escala, minimizando os custos. Em muitos casos, você acaba ficando com instâncias de geração mais antiga com preços mais baixos. Mas os custos de não modernizar podem ser altos, especialmente porque as novas instâncias M7podem fazer muito mais com menos instâncias.
Faça mais com menos
Equipado com os mais recentes processadores AMD EPYC™, o Amazon M7a pode oferecer a mesma produtividade de carga de trabalho que o M6i baseado em Intel, mas usando apenas uma fração das instâncias. Isso pode significar uma grande economia em custos de computação.
Instâncias flexíveis e otimizadas com tecnologia EPYC™
Como a flexibilidade é fundamental na hora de escolher uma instância de nuvem, a AWS oferece uma variedade de instâncias de computação equipadas com processadores AMD EPYC™, que foram projetados para casos de uso específicos, como aplicativos de memória intensiva, computação intensiva e HPC. Confira a lista completa de instâncias do Amazon EC2 para EPYC™.
Economia de OPEX de nuvem orientada por desempenho do M7a vs M6i 1
Modernizar sua implantação da AWS para M7a pode gerar economias significativas nos custos operacionais. Ao migrar do M6i para o M7a, os clientes podem obter uma melhoria de desempenho de até 2x e economizar em média 37% de OPEX de nuvem.1
| Nível da Web/do app | ||
| Aplicativos empresariais | Serviço web | Processamento de vídeo |
| Java | NGINX | FFMPEG |
| 1,6x max-jOPS |
1,9x Sol./seg. |
2,5x Frames/seg. |
| 24% Economia de |
36% Economia de |
52% Economia de |
| Nível de dados | ||
| Bancos de dados SQL (transacionais) | Bancos de dados SQL (Análise) |
Sem bancos de dados SQL |
| MySQL | MS SQL Server | Redis |
| 1,7x Transações/min. |
1,7x QphH |
2,4x Sol./seg. |
| 31% Economia de |
30% Economia de |
49% Economia de |
Economia de OPEX de nuvem orientada por desempenho do M7a vs M7i2
As organizações que migram de um data center local ou de outro provedor de nuvem para a AWS também se beneficiam da seleção de instâncias do M7a. Mais uma vez, ao escolher a AMD, é possível obter economias significativas em comparação com a instância M7i mais recente baseada na Intel.
| Nível da Web/do app | ||
| Aplicativos empresariais | Serviço web | Processamento de vídeo |
| Java | NGINX | FFMPEG |
| 1,4x max-jOPS |
1,6x Sol./seg. |
1,9x Frames/seg. |
| 18% Economia de |
29% Economia de |
40% Economia de |
| Nível de dados | ||
| Bancos de dados SQL (transacionais) | Bancos de dados SQL (Análise) |
Sem bancos de dados SQL |
| MySQL | MS SQL Server | Redis |
| 1,4x Transações/min. |
1,3x QphH |
2,2x Sol./seg. |
| 18% Economia de |
13% Economia de |
49% Economia de |
- Uso geral
- Otimizado para HPC
- Computação intensiva
- Otimizado para memória
- Objetivo geral intermitente
- Gráficos avançados
Uso geral
Recursos de computação, memória e rede balanceados para cargas de trabalho de uso geral. Criadas para servidores de aplicativos críticos para os negócios, servidores back-end para aplicativos corporativos, servidores de jogos, frotas de cache e ambientes de desenvolvimento de aplicativo.
| Instância | Especificações | Geração | Cargas de trabalho principais |
| M7a |
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EPYC™ de 4ª geração |
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| M6a |
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EPYC™ de 3ª geração |
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| M5a/5ad |
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EPYC™ de 1ª geração |
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Otimizado para HPC
Instâncias Amazon EC2 Hpc6a oferecem o melhor desempenho por preço para cargas de trabalho de computação intensiva de alto desempenho (HPC) na AWS.
| Instância | Especificações | Geração | Cargas de trabalho principais |
| Hpc7a |
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EPYC™ de 4ª geração | Cargas de trabalho de computação de alto desempenho (HPC) altamente integradas, como dinâmica de fluidos computacionais (CFD), previsão do tempo, simulações multifísicas e aprendizagem profunda |
| Hpc6a |
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EPYC™ de 3ª geração |
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Computação intensiva
Com frequências de até 3,7 GHz*, essas instâncias são criadas para executar processamento em lote, transcodificação de mídia, servidores Web de alto desempenho, computação de alto desempenho (HPC), modelagem científica, servidores dedicados de jogos e mecanismos de servidor de anúncios, inferência de aprendizado de máquina e outros aplicativos de computação intensiva.
| Instância | Especificações | Geração | Cargas de trabalho principais |
| C7a |
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EPYC™ de 4ª geração |
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| C6a |
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EPYC™ de 3ª geração |
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| C5a/C5ad |
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EPYC™ de 2ª geração |
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| C5an.metal/C5adn.metal |
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EPYC™ de 2ª geração |
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Otimizado para memória
Criadas para bancos de dados de alto desempenho, caches de memórias em escala de Web distribuídos, bancos de dados na memória, análise de big data em tempo real e outros aplicativos corporativos.
| Instância | Especificações | Geração | Cargas de trabalho principais |
| R7a |
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EPYC™ de 4ª geração |
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| R6a/R6ad |
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EPYC™ de 3ª geração |
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| R5a/R5ad |
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EPYC™ de 1ª geração |
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Objetivo geral intermitente
Nível de linha de base do desempenho da CPU com a capacidade de impulsionar o uso da CPU a qualquer momento durante o tempo necessário. Construídas para microsserviços, aplicativos interativos de baixa latência, banco de dados pequenos e médios, desktops virtuais, ambientes de desenvolvimento, repositores de código e aplicativos críticos ara os negócios.
| Instância | Especificações | Geração | Cargas de trabalho principais |
| T3a |
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EPYC™ de 1ª geração |
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Gráficos avançados
Com CPUs AMD EPYC™ e GPUs Radeon™ Pro, o G4ad oferece interconexão de alta largura de banda e hipereficiente, o que ajuda a garantir uma produtividade de dados excepcional e capacidade de resposta de aplicativos para desenvolvedores e engenheiros.
| Instância | Especificações | Geração | Cargas de trabalho principais |
|
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Resumo do desempenho
Estudos de caso AWS
Notas de rodapé
*EPYC-18: O aumento máximo para os processadores AMD EPYC é a frequência máxima atingível por qualquer núcleo único no processador sob condições operacionais normais para sistemas de servidor.
- SPC5-003: Pontuação máxima e economia em OPEX de nuvem do M7a.4xlarge em comparação com o M6i.4xlarge executando seis cargas de trabalho comuns de aplicativos usando Linux® com preços sob demanda na região US-East (Ohio) a partir de 09/10/2023.
FFmpeg: aproximadamente 2,5x em relação ao desempenho do raw_vp9 (40,2% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 52% em OPEX de nuvem
NGINX™: aproximadamente 1,9x em relação ao desempenho do WRK (52,9% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 36% em OPEX de nuvem
OPS máx. de Java com várias instâncias Java® no servidor: aproximadamente 1,6x em relação ao desempenho de operações/seg. (63,3% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 24% em OPEX de nuvem
MySQL™: aproximadamente 1,7x em relação ao desempenho do TPROC-C (57,5% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 31% em OPEX de nuvem
SQL Server: aproximadamente 1,7x em relação ao desempenho do TPROC-H (58,1% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 30% em OPEX de nuvem
Redis™: aproximadamente 2,4x em relação ao desempenho de rps do SET (42,4% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 49% em OPEX de nuvem
Os resultados de desempenho da nuvem apresentados baseiam-se na data de teste na configuração. Os resultados podem variar devido a alterações na configuração subjacente e outras condições, como o posicionamento da VM e seus recursos, otimizações pelo provedor de serviços de nuvem, regiões de nuvem acessadas, colocatários e outros tipos de cargas de trabalho exercidas ao mesmo tempo no sistema.
SP5C-004: Pontuação máxima e economia em OPEX de nuvem do AWS M7a.4xlarge em comparação com o M7i.4xlarge executando seis cargas de trabalho comuns de aplicativos usando Linux com preços sob demanda na região US-East (Ohio) a partir de 09/10/2023.
FFmpeg: aproximadamente 1,9x em relação ao desempenho de codificação de elemento bruto para vp9 (52,3% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 40% em OPEX de nuvem
NGINX™: aproximadamente 1,6x em relação ao desempenho do WRK (61,7% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 29% em OPEX de nuvem
OPS máx. de Java com várias instâncias Java® no servidor: aproximadamente 1,4x em relação ao desempenho de operações/seg. (71,4% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 18% em OPEX de nuvem
MySQL™: aproximadamente 1,4x em relação ao desempenho do TPROC-C (70,4% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 18% em OPEX de nuvem
SQL Server®: aproximadamente 1,3x em relação ao desempenho do TPROC-H (76,0% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 13% em OPEX de nuvem
Redis™: aproximadamente 2,2x em relação ao desempenho de rps (44,6% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 49% em OPEX de nuvem
Os resultados de desempenho da nuvem apresentados baseiam-se na data de teste na configuração. Os resultados podem variar devido a alterações na configuração subjacente e outras condições, como o posicionamento da VM e seus recursos, otimizações pelo provedor de serviços de nuvem, regiões de nuvem acessadas, colocatários e outros tipos de cargas de trabalho exercidas ao mesmo tempo no sistema.
*EPYC-18: O aumento máximo para os processadores AMD EPYC é a frequência máxima atingível por qualquer núcleo único no processador sob condições operacionais normais para sistemas de servidor.
- SPC5-003: Pontuação máxima e economia em OPEX de nuvem do M7a.4xlarge em comparação com o M6i.4xlarge executando seis cargas de trabalho comuns de aplicativos usando Linux® com preços sob demanda na região US-East (Ohio) a partir de 09/10/2023.
SP5C-004: Pontuação máxima e economia em OPEX de nuvem do AWS M7a.4xlarge em comparação com o M7i.4xlarge executando seis cargas de trabalho comuns de aplicativos usando Linux com preços sob demanda na região US-East (Ohio) a partir de 09/10/2023.
FFmpeg: aproximadamente 1,9x em relação ao desempenho de codificação de elemento bruto para vp9 (52,3% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 40% em OPEX de nuvem
NGINX™: aproximadamente 1,6x em relação ao desempenho do WRK (61,7% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 29% em OPEX de nuvem
OPS máx. de Java com várias instâncias Java® no servidor: aproximadamente 1,4x em relação ao desempenho de operações/seg. (71,4% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 18% em OPEX de nuvem
MySQL™: aproximadamente 1,4x em relação ao desempenho do TPROC-C (70,4% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 18% em OPEX de nuvem
SQL Server®: aproximadamente 1,3x em relação ao desempenho do TPROC-H (76,0% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 13% em OPEX de nuvem
Redis™: aproximadamente 2,2x em relação ao desempenho de rps (44,6% do tempo de execução do M7i) e economia de cerca de 49% em OPEX de nuvemOs resultados de desempenho da nuvem apresentados baseiam-se na data de teste na configuração. Os resultados podem variar devido a alterações na configuração subjacente e outras condições, como o posicionamento da VM e seus recursos, otimizações pelo provedor de serviços de nuvem, regiões de nuvem acessadas, colocatários e outros tipos de cargas de trabalho exercidas ao mesmo tempo no sistema.
FFmpeg: aproximadamente 2,5x em relação ao desempenho do raw_vp9 (40,2% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 52% em OPEX de nuvem
NGINX™: aproximadamente 1,9x em relação ao desempenho do WRK (52,9% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 36% em OPEX de nuvem
OPS máx. de Java com várias instâncias Java® no servidor: aproximadamente 1,6x em relação ao desempenho de operações/seg. (63,3% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 24% em OPEX de nuvem
MySQL™: aproximadamente 1,7x em relação ao desempenho do TPROC-C (57,5% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 31% em OPEX de nuvem
SQL Server: aproximadamente 1,7x em relação ao desempenho do TPROC-H (58,1% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 30% em OPEX de nuvem
Redis™: aproximadamente 2,4x em relação ao desempenho de rps do SET (42,4% do tempo de execução do M6i) e economia de cerca de 49% em OPEX de nuvem
Os resultados de desempenho da nuvem apresentados baseiam-se na data de teste na configuração. Os resultados podem variar devido a alterações na configuração subjacente e outras condições, como o posicionamento da VM e seus recursos, otimizações pelo provedor de serviços de nuvem, regiões de nuvem acessadas, colocatários e outros tipos de cargas de trabalho exercidas ao mesmo tempo no sistema.