概要
SAAの模擬試験対策の自分用のメモ
EC2のインスタンスタイプが覚えれないのでまとめてみました
ネーミングポリシーについて
インスタンスタイプの表記は以下の通り
[ファミリー][世代](追加機能).[サイズ]
t2.microの場合
t：ファミリー
2：世代
micron：サイズ
となる
・世代・・新しい方が高性能でコストパフォーマンスも高いため、極力最新世代のインスタンス利用が推奨されている
・サイズ・・以下のネーミング順で大きくなる。サイズが1段大きくなるにつれ、vCPU、メモリのサイズが倍もしくはインスタンスサイズ名の係数に応じて倍増、価格もそれに比例して増加する
nano→ micro→ small→ medium→ large→ xlarge→ 2xlarge→ 4xlarge・‥
インスタンスファミリー
汎用、コンピューティング最適化、メモリ最適化、ストレージ最適化、高速コンピューティングの5つのカテゴリに分類されるため、処理するワークロードに合わせて選択する
| カテゴリ | 特徴 | ユースケース | ファミリー |
|---|---|---|---|
| 汎用 | CPU・メモリ・ネットワークのバランスが取れている | 開発環境、Web、マイクロサービス | T,M,A,Mac |
| コンピューティング最適化 | 計算パフォーマンスが高い | 高性能Webサーバ・バッチ処理、科学モデリング、機械学習、広告配信、ゲーム | C |
| メモリ最適化 | メモリ量が多くて高速処理が可能 | ハイパフォーマンスDB、インメモリDB、ビックデータ処理 | R,X,z |
| ストレージ最適化 | ストレージアクセスが速い（＝I/Oパフォーマンスが高い） | 分散ファイルシステム、NoSQLデータベース、Apache Kafkaなどのログ分析 | I,D,H |
| 高速コンピューティング | GPU(スーパーCPU)が搭載 | 機械学習、深層学習 | P,G,F,Inf |
汎用
| ファミリー | 覚え方 | 特徴 |
|---|---|---|
| T | Turbo（ターボ） | CPUクレジットを蓄積し、必要な時だけバーストさせる機能をもつ |
| M | Middle（バランスが良い中間） | さまざまな場面で利用可能。全インスタンスファミリーの中で基準となる |
| A | Arm | 通常より最大45%コスト削減できるArmプロセッサをもつ |
| Mac | Mac（そのまんま） | Apple Mac mini をもつ |
コンピューティング最適化
| ファミリー | 覚え方 | 特徴 |
|---|---|---|
| C | Compute | 計算パフォーマンスが高い |
メモリ最適化
| ファミリー | 覚え方 | 特徴 |
|---|---|---|
| R | RAM(Random Access Memory) | メモリ最適化 |
| X | メモリのメ＝X（無理やり） | EC2インスタンスの中でメモリあたりの価格が最も低い |
| z | 周波数H z | 高速な最大 4.0 GHz の持続的な全コア周波数を提供 |
ストレージ最適化
| ファミリー | 覚え方 | 特徴 |
|---|---|---|
| I | I/O | 低レイテンシー、極めて高いランダム I/O パフォーマンスのSSDをもつ |
| D | H DD | 最大48TBのHDDをもち、高ディスクスループットを実現する |
| H | High disk throughput | 最大16TBのHDDをもち、高ディスクスループットとバランスの取れたCPU・メモリをもつ |
高速コンピューティング
| ファミリー | 覚え方 | 特徴 |
|---|---|---|
| P | G PU | 汎用 GPU 搭載 |
| G | Graphic | グラフィックスなどの画像描写に最適化 |
| F | FPGA | FPGAカスタマイズ可能 |
| Inf | Inference（推論） | 機械学習の推論に最適化 |
GPU（Graphics Processing Unit）・・グラフィックス処理や画像処理に適した内部構造を持つプロセッサ
FPGA（Field Programmable Gate Array）・・ デバイス内の電子制御機能の大部分を変更できる半導体 IC
参考
詳細は公式サイトをご確認ください