AWS - EC2 인스턴스 유형 및 용도
날짜: 2024-12-17
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AWS EC2 인스턴스는 다양한 워크로드를 지원하도록 여러 유형(Instance Types)으로 나뉘어 제공됩니다. 주요 인스턴스 유형은 다음과 같습니다:
1. 범용(GENERAL PURPOSE) 인스턴스
- 용도: 균형 잡힌 CPU, 메모리, 네트워크 성능 제공.
- 예시:
- t4g, t3, t2: 저비용, 버스트 가능한 성능. 개발 및 테스트 환경에 적합.
- m7g, m6g, m5, m4: 더 높은 성능을 요구하는 일반 애플리케이션용.
- 사용 사례: 웹 서버, 소규모 데이터베이스, 애플리케이션 서버.
2. 컴퓨팅 최적화(COMPUTE OPTIMIZED) 인스턴스
- 용도: 고성능 CPU가 필요한 워크로드에 적합.
- 예시:
- c7g, c6g, c5, c4: 높은 컴퓨팅 성능 제공.
- 사용 사례: CPU 집약적 작업 (예: 고성능 웹 서버, 배치 처리, 동영상 인코딩).
3. 메모리 최적화(MEMORY OPTIMIZED) 인스턴스
- 용도: 메모리 집약적인 워크로드에 적합.
- 예시:
- r6g, r5, r4: 인메모리 데이터베이스, 캐싱.
- x2gd, x1e: 매우 높은 메모리 제공.
- 사용 사례: SAP, 고성능 캐시, 대규모 데이터베이스.
4. 스토리지 최적화(STORAGE OPTIMIZED) 인스턴스
- 용도: 고속, 대용량 로컬 스토리지가 필요한 작업.
- 예시:
- i4i, i3: NVMe SSD 기반의 고성능 스토리지 제공.
- d2: HDD 기반 대용량 스토리지.
- 사용 사례: 빅데이터 분석, OLTP 시스템, 분산 파일 시스템.
5. GPU 및 인공지능 최적화(ACCELERATED COMPUTING) 인스턴스
- 용도: GPU 및 FPGA를 활용한 고성능 연산.
- 예시:
- p4, p3: 머신러닝, 딥러닝 훈련/추론.
- g5, g4dn: 그래픽 렌더링 및 AI 워크로드.
- 사용 사례: 머신러닝, 그래픽 렌더링, 과학적 연산.
- 용도: 매우 높은 네트워크와 병렬 처리 성능 제공.
- 예시:
- hpc7g, hpc6id: 슈퍼컴퓨팅급 작업에 적합.
- 사용 사례: 시뮬레이션, 과학 연구, 대규모 모델 학습.
7. 한눈에 보기
아래 워크로드 유형에 따라 인스턴스를 추천할 수 있습니다:
워크로드 |
추천 인스턴스 |
설명 |
웹 서버 / 애플리케이션 서버 |
t3 , t4g , m5 |
균형 잡힌 CPU와 메모리 성능 제공 |
CPU 집약적 작업 |
c5 , c6g , c7g |
컴퓨팅 성능 최적화 |
메모리 집약적 작업 |
r5 , r6g , x1e |
대규모 인메모리 데이터베이스에 적합 |
고성능 로컬 스토리지 작업 |
i3 , i4i |
NVMe SSD 기반, 빠른 스토리지 접근 |
머신러닝 / AI 훈련 |
p4 , g5 |
GPU 최적화 인스턴스 |
대용량 파일 저장 / 빅데이터 |
d2 , i4i |
스토리지 최적화, 대규모 파일 처리 |
8. EC2 비용 최적화 방법
- 인스턴스 유형 선택:
- 워크로드에 맞는 인스턴스 유형을 선택해 과잉 리소스 낭비를 방지.
- 스팟 인스턴스 활용:
- 스팟 인스턴스를 사용하면 온디맨드 대비 최대 90% 비용 절감 가능 (비중요 작업에 적합).
- 리저브드 인스턴스 (RI):
- 1~3년 약정으로 인스턴스 예약 시 최대 72% 할인 제공.
- Auto Scaling:
- 트래픽에 맞게 인스턴스를 동적으로 확장/축소해 비용 절감.
- EC2 인스턴스 정리:
- 사용하지 않는 인스턴스는 종료하거나 스케줄링을 통해 중단.
- Savings Plans:
- 특정 기간 동안의 사용량을 약정하고 비용 절감.
- AWS Compute Optimizer:
- 인스턴스 크기나 유형 최적화를 추천해주는 서비스 활용.
요약
- 범용: t, m 시리즈 (균형 잡힌 성능).
- 컴퓨팅 최적화: c 시리즈 (CPU 중심 작업).
- 메모리 최적화: r, x 시리즈 (RAM 많이 요구).
- 스토리지 최적화: i, d 시리즈 (로컬 스토리지 중심).
- GPU/AI 최적화: p, g 시리즈 (ML/AI, 그래픽).
- HPC: hpc 시리즈 (고성능 병렬 연산).
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