推迟现代化转型可能会付出高昂代价
当企业考虑其云计算的未来时，会将保持现有性能和规模的同时最大限度降低运营成本作为主要目标。这往往导致企业继续使用价格较低的上一代实例。但是，不进行现代化转型也会付出代价，特别是面对能够以更少实例完成更多工作的全新 M7a 实例时，企业会丧失更多大好机会。
事半功倍
Amazon M7a 采用最新的 AMD EPYC（霄龙）处理器，能够以更少的实例提供与原来相同的工作负载吞吐量。这意味着能够大幅降低计算成本。
基于 EPYC（霄龙）的实例经过全面优化并具有出色的灵活性
在选择云实例时，灵活性至关重要，因此 AWS 提供了多种基于 AMD EPYC（霄龙）处理器的计算实例，这些实例专为内存密集型、计算密集型和高性能计算应用等特定使用场景而设计。查看 EPYC（霄龙）Amazon EC2 实例的完整列表。
M7a 性能为导向的云运营支出节约量（对比上一代产品）1
对部署的 AWS 实例进行现代化转型，升级为 M7a 后可显著降低运营成本。从上一代产品升级到 M7a 后，客户可以获得最高可达 2 倍的性能提升，并平均节省 37% 的云运营支出。1
| 网络/应用层 | ||
| 企业应用 | 网络服务 | 视频处理 |
| Java | NGINX | FFMPEG |
| 1.6 倍 max-jOPS |
1.9 倍 每秒请求次数 |
2.5 倍 每秒帧数 |
| 24% 节约 |
36% 节约 |
52% 节约 |
| 数据层 | ||
| SQL 数据库（事务） | SQL 数据库 （分析） |
无 SQL 数据库 |
| MySQL | MS SQL Server | Redis |
| 1.7 倍 每分钟事务数 |
1.7 倍 QphH |
2.4 倍 每秒请求次数 |
| 31% 节约 |
30% 节约 |
49% 节约 |
M7a 性能为导向的云运营支出节约量（对比同一代产品）2
企业从本地数据中心或其他云提供商迁移至 AWS 时，通过选择 M7a 实例也可以带来很大好处。同样，选择 AMD 实例可以节省大量成本。
| 网络/应用层 | ||
| 企业应用 | 网络服务 | 视频处理 |
| Java | NGINX | FFMPEG |
| 1.4 倍 max-jOPS |
1.6 倍 每秒请求次数 |
1.9 倍 每秒帧数 |
| 18% 节约 |
29% 节约 |
40% 节约 |
| 数据层 | ||
| SQL 数据库（事务） | SQL 数据库 （分析） |
无 SQL 数据库 |
| MySQL | MS SQL Server | Redis |
| 1.4 倍 每分钟事务数 |
1.3 倍 QphH |
2.2 倍 每秒请求次数 |
| 18% 节约 |
13% 节约 |
49% 节约 |
- 一般用途
- 高性能计算优化
- 计算密集型
- 内存优化
- 通用型可突增性能
- 图形密集型
一般用途
平衡计算、内存和网络资源以应对通用工作负载。专门面向关键业务应用服务器、企业应用后端服务器、游戏服务器、缓存机群以及应用开发环境。
| 实例 | 规格 | 世代 | 关键工作负载 |
| M7a |
|
第四代 EPYC（霄龙） |
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| M6a |
|
第三代 EPYC（霄龙） |
|
| M5a/5ad |
|
第一代 EPYC（霄龙） |
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高性能计算优化
Amazon EC2 Hpc6a 实例针对 AWS 中的计算密集型、高性能计算 (HPC) 工作负载提供卓越的性价比。
| 实例 | 规格 | 世代 | 关键工作负载 |
| Hpc7a |
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第四代 EPYC（霄龙） | 紧密关联的计算密集型高性能计算 (HPC) 工作负载，如计算流体动力学 (CFD)、天气预报、多物理场仿真以及深度学习 |
| Hpc6a |
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第三代 EPYC（霄龙） |
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计算密集型
运行频率最高可达 3.7 GHz*，这些实例非常适合用于运行批处理、媒体转码、高性能网络服务器、高性能计算 (HPC)、科学建模、专用游戏服务器和广告服务引擎、机器学习推理以及其他计算密集型应用。
| 实例 | 规格 | 世代 | 关键工作负载 |
| C7a |
|
第四代 EPYC（霄龙） |
|
| C6a |
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第三代 EPYC（霄龙） |
|
| C5a/C5ad |
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第二代 EPYC（霄龙） |
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| C5an.metal/C5adn.metal |
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第二代 EPYC（霄龙） |
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内存优化
专门面向高性能数据库、分布式网络级内存缓存、内存数据库、实时大数据分析以及其他企业应用。
| 实例 | 规格 | 世代 | 关键工作负载 |
| R7a |
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第四代 EPYC（霄龙） |
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| R6a/R6ad |
|
第三代 EPYC（霄龙） |
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| R5a/R5ad |
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第一代 EPYC（霄龙） |
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通用型可突增性能
提供平稳的 CPU 性能，能够根据需要随时快速提升 CPU 使用率。专门面向微服务、低延迟交互式应用、中小型数据库、虚拟桌面、开发环境、代码存储库以及关键业务应用。
| 实例 | 规格 | 世代 | 关键工作负载 |
| T3a |
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第一代 EPYC（霄龙） |
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图形密集型
G4ad 实例基于 AMD EPYC（霄龙）CPU 和 Radeon Pro GPU，可实现超高效和高带宽互连，为开发者和工程师带来出色的数据吞吐量和应用响应能力。
| 实例 | 规格 | 世代 | 关键工作负载 |
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性能简介
AWS 成功案例
附注
*EPYC-18：AMD EPYC 处理器最大加速频率是指，在服务器系统的正常运行条件下，处理器上任何单个核心所能达到的最大频率。
- SPC5-003：截至 2023 年 10 月 9 日，M7a.4xlarge 实例在运行六种常见应用负载时相较于上一代产品，在性能和云运营支出方面的优势。
FFmpeg：~2.5 倍 raw_vp9 性能提升，降低 ~52% 云运营支出
NGINX™：~1.9 倍 WRK 性能提升，降低 ~36% 云运营支出
服务器端 Java® 多实例 max Java OPS：~1.6 倍 ops/sec 性能提升，降低 ~24% 云运营支出
MySQL™：~1.7 倍 TPROC-C 性能提升，降低 ~31% 云运营支出
SQL Server: ~1.7 倍 TPROC-H 性能提升，降低 ~30% 云运营支出
Redis™：~2.4 倍 SET rps 性能提升，降低 ~49% 云运营支出
云性能结果基于配置测试日期。结果可能会因底层配置的更改和其他条件（如虚拟机及其资源的放置、云服务提供商的优化、访问的云区域、共同承租人以及系统上同时运行的其他工作负载类型）而有所不同。
SP5C-004：截至 2023 年 10 月 9 日，AWS M7a.4xlarge 实例在运行六种常见应用负载时相较于同一代产品，在性能和云运营支出方面的优势。
FFmpeg：~1.9 倍 raw to vp9 编码性能提升，降低 ~40% 云运营支出
NGINX™：~1.6 倍 WRK 性能提升，降低 ~29% 云运营支出
服务器端 Java® 多实例 max Java OPS：~1.4 倍 ops/sec 性能提升，降低 ~18% 云运营支出
MySQL™：~1.4 倍 TPROC-C 性能提升，降低 ~18% 云运营支出
SQL Server®：~1.3 倍 TPROC-H 性能提升，降低 ~13% 云运营支出
Redis™：~2.2 倍 rps 性能提升，降低 ~49% 云运营支出
云性能结果基于配置测试日期。结果可能会因底层配置的更改和其他条件（如虚拟机及其资源的放置、云服务提供商的优化、访问的云区域、共同承租人以及系统上同时运行的其他工作负载类型）而有所不同。
*EPYC-18：AMD EPYC 处理器最大加速频率是指，在服务器系统的正常运行条件下，处理器上任何单个核心所能达到的最大频率。
- SPC5-003：截至 2023 年 10 月 9 日，M7a.4xlarge 实例在运行六种常见应用负载时相较于上一代产品，在性能和云运营支出方面的优势。
SP5C-004：截至 2023 年 10 月 9 日，AWS M7a.4xlarge 实例在运行六种常见应用负载时相较于同一代产品，在性能和云运营支出方面的优势。
FFmpeg：~1.9 倍 raw to vp9 编码性能提升，降低 ~40% 云运营支出
NGINX™：~1.6 倍 WRK 性能提升，降低 ~29% 云运营支出
服务器端 Java® 多实例 max Java OPS：~1.4 倍 ops/sec 性能提升，降低 ~18% 云运营支出
MySQL™：~1.4 倍 TPROC-C 性能提升，降低 ~18% 云运营支出
SQL Server®：~1.3 倍 TPROC-H 性能提升，降低 ~13% 云运营支出
Redis™：~2.2 倍 rps 性能提升，降低 ~49% 云运营支出云性能结果基于配置测试日期。结果可能会因底层配置的更改和其他条件（如虚拟机及其资源的放置、云服务提供商的优化、访问的云区域、共同承租人以及系统上同时运行的其他工作负载类型）而有所不同。
FFmpeg：~2.5 倍 raw_vp9 性能提升，降低 ~52% 云运营支出
NGINX™：~1.9 倍 WRK 性能提升，降低 ~36% 云运营支出
服务器端 Java® 多实例 max Java OPS：~1.6 倍 ops/sec 性能提升，降低 ~24% 云运营支出
MySQL™：~1.7 倍 TPROC-C 性能提升，降低 ~31% 云运营支出
SQL Server: ~1.7 倍 TPROC-H 性能提升，降低 ~30% 云运营支出
Redis™：~2.4 倍 SET rps 性能提升，降低 ~49% 云运营支出
云性能结果基于配置测试日期。结果可能会因底层配置的更改和其他条件（如虚拟机及其资源的放置、云服务提供商的优化、访问的云区域、共同承租人以及系统上同时运行的其他工作负载类型）而有所不同。