Elastic Compute Service (ECS) インスタンスを購入する前に、パフォーマンス、価格、およびワークロード要件に基づいて、費用対効果が高く安定したインスタンスタイプを選択する必要があります。 このトピックでは、実際のビジネスシナリオに基づいてAlibaba Cloud ECSインスタンスタイプを選択する方法について説明します。
インスタンスファミリー
インスタンスタイプを選択する前に、次のトピックをお読みください。
インスタンスタイプの分類と命名: インスタンスファミリーの分類とインスタンスタイプの命名規則について説明します。
インスタンスファミリーの概要: 購入可能なインスタンスファミリーについて説明します。
インスタンスファミリーのシナリオを使用する
エンタープライズレベルのインスタンスファミリー
異種コンピューティングインスタンスファミリー
プリインストールされたアプリケーションに基づくインスタンスファミリーの選択
インスタンスにプリインストールされたアプリケーションに基づいてインスタンスファミリーを選択します。
アプリケーションタイプ | 共通アプリケーション | 選択原理 | 推奨インスタンスファミリー |
負荷分散 | Nginx | 頻繁な接続の確立をサポートするインスタンスファミリーを選択します。
| c8i、c7、c7nex、およびg5ne |
リモートプロシージャコール (RPC) |
| ネットワーク接続集約型のワークロードに大量のメモリを提供できるインスタンスファミリーを選択します。 | g8a、g7nex、g8i、およびg7 |
キャッシング |
|
| r8i、r8a、r7、およびr7a |
設定センター | ZooKeeper | アプリケーションがネゴシエーションを開始するときに生成される多数のI/O操作を処理できるインスタンスファミリーを選択します。
| c8a、c7、c8i、およびu1 |
メッセージキュー |
| メッセージの整合性を確保するには、クラウドディスクを使用します。
| c8a、c7、c8i、およびu1 |
コンテナオーケストレーション | Kubernetes | ECSベアメタルインスタンスとコンテナーを組み合わせて、コンピューティングパワーを最大化します。 | ebmc6e、ebmg6e、ebmc6、ebmg6、ebmc6a、ebmc7a、ebmg6a、およびebmg7a |
大型テーブルストレージ | HBase |
| d3c、d3s、およびi4 |
データベース |
|
| g8a、g7、g8i、およびi4 |
SQL サーバー |
| g8a、g7、r7、r8i、およびg8i | |
テキスト検索 | Elasticsearch |
| i4、i4r、i3、およびi2 |
リアルタイムコンピューティング |
| ストレージ容量に基づいて汎用インスタンスファミリーとクラウドディスクを選択するか、またはdシリーズインスタンスファミリーを選択します。 | i4g、i4、およびd3c |
オフラインコンピューティング |
| dシリーズインスタンスファミリーを選択します。 | d3sおよびd3c |
動画コード変換 |
|
| c8y |
ビッグデータ |
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| g8yおよびr8y |
セグメント化されたビジネスシナリオに基づいたインスタンスファミリーの選択
汎用アプリケーション、ゲームアプリケーション、ライブストリーミングに推奨されるインスタンスファミリー
汎用アプリケーション、ゲームアプリケーション、ライブストリーミングなどのCPU計算が集中するシナリオでは、CPUとメモリの比率が1:2などのバランスの取れたインスタンスタイプを選択し、システムディスクとデータディスクとしてESSDを使用することをお勧めします。 画面上のビデオコメントなど、より高いネットワークパフォーマンスが必要なシナリオでは、仕様の高いインスタンスタイプを選択して、パケット転送速度を向上させます。
シナリオカテゴリ | シナリオ | 推奨インスタンスファミリー | パフォーマンス要件 | CPUとメモリの比率 |
汎用アプリケーション | パフォーマンス・アプリケーションとバックエンド・アプリケーションのバランス | gシリーズインスタンスファミリー (g7など) | 中程度のクロック速度とコンピューティング集約 | 1:4 |
パケット転送速度が高いアプリケーション | gシリーズインスタンスファミリー (g7など) | 高いパケット転送レートとコンピューティング集約型 | 1:4 | |
高性能コンピューティング | hfc7などのhfcシリーズインスタンスファミリー | 高いクロック速度とコンピューティング集約 | 1:2 | |
ゲームアプリケーション | ハイパフォーマンスクライアントゲーム | hfc7などのhfcシリーズインスタンスファミリー | 高いクロック速度 | 1:2 |
モバイルまたはwebゲーム | gシリーズインスタンスファミリー (g6eなど) | 中クロック速度 | 1:4 | |
ライブストリーミング | ビデオ転送 | gシリーズインスタンスファミリー (g7など) | 中程度のクロック速度とコンピューティング集約 | 1:4 |
画面上のビデオコメント | gシリーズインスタンスファミリー (g7など) | 高いパケット転送レートとコンピューティング集約型 | 1:4 |
Hadoop、Spark、Kafkaなどのビッグデータシナリオに推奨されるインスタンスファミリー
Hadoop、Spark、Kafkaなどのビッグデータシナリオでは、各ノードに異なるパフォーマンス要件があります。 コンピューティングパフォーマンス、ストレージスループット、ネットワークパフォーマンスなど、すべてのノードのパフォーマンスのバランスを取る必要があります。
管理ノード: 汎用シナリオでインスタンスファミリーを選択するのと同じ方法で、インスタンスファミリーを選択します。 gシリーズインスタンスファミリーを選択することを推奨します。
計算ノード: 汎用シナリオでインスタンスファミリーを選択するのと同じ方法でインスタンスファミリーを選択します。 gシリーズインスタンスファミリーを選択することを推奨します。 クラスターサイズに基づいてインスタンスタイプを選択します。 たとえば、100未満のノードで構成されるクラスターにはecs.g7.4xlargeを選択し、100以上のノードで構成されるクラスターにはecs.g7.8xlargeを選択できます。
キャッシュノード: ホットデータの保存やReally Simple Syndication (RSS) のデプロイに使用されます。 これらのノードは、高いディスクおよびネットワークI/O性能を必要とする。 i4gまたはi2gインスタンスファミリーを選択することを推奨します。
計算ノードとキャッシュノード: データの計算とキャッシュに使用されます。 インスタンスファミリーを選択するときは、コンピューティングパフォーマンス、I/Oパフォーマンス、およびディスク容量を考慮してください。 i4、i4r、またはd3cインスタンスファミリーを選択することを推奨します。
説明プリエンプティブルインスタンスを計算ノードとして使用して、費用対効果を向上させることができます。 詳細については、「」をご参照ください。プリエンプティブルインスタンスとは
データノード: 高いストレージスループット、高いネットワークスループット、およびバランスの取れたCPUとメモリの比率が必要です。 dシリーズのビッグデータインスタンスファミリーを使用することを推奨します。 たとえば、MapReduceとHiveの場合はecs.d2s.5xlargeとecs.d3s.4xlarge、SparkとMLibの場合はecs.d2s.10xlargeを選択できます。
データベース、キャッシュ、検索シナリオに推奨されるインスタンスファミリー
ほとんどの場合、データベース、キャッシュ、および検索シナリオでは、CPUとメモリの比率が1:4を超える必要があります。 シナリオの特定のソフトウェアは、レイテンシとストレージI/O機能に敏感です。 コスト効率の高いメモリを提供するインスタンスファミリーを選択することを推奨します。
シナリオカテゴリ | シナリオ | 推奨インスタンスファミリー | CPUとメモリの比率 | データディスク |
リレーショナルデータベース | アプリケーション層での高いパフォーマンスと高い可用性 | iシリーズインスタンスファミリー | 1:4 | ローカルSSD、ウルトラディスク、および標準SSD |
中小規模のデータベース | CPUとメモリの比率が1:4のgシリーズインスタンスファミリーまたはその他のインスタンスファミリー | 1:4 | ウルトラディスクと標準SSD | |
高性能データベース | iシリーズとrシリーズのインスタンスファミリー | 1:8 | ウルトラディスクと標準SSD | |
分散キャッシュ | 中メモリ使用量 | CPUとメモリの比率が1:4のgシリーズインスタンスファミリーまたはその他のインスタンスファミリー | 1:4 | ウルトラディスクと標準SSD |
高メモリ使用率 | rシリーズとiシリーズのインスタンスファミリー | 1:8 | ウルトラディスクと標準SSD | |
NoSQL データベース | アプリケーション層での高いパフォーマンスと高い可用性 | iシリーズインスタンスファミリー | 1:4 | ローカルSSD、ウルトラディスク、および標準SSD |
中小規模のデータベース | CPUとメモリの比率が1:4のgシリーズインスタンスファミリーまたはその他のインスタンスファミリー | 1:4 | ウルトラディスクと標準SSD | |
高性能データベース | i4およびi4rインスタンスファミリー | 1:8 | Ultraディスク、標準SSD、およびローカルSSD | |
ElasticSearch | クラウドディスクに依存して高いデータ可用性を確保する小さなクラスター | CPUとメモリの比率が1:4のgシリーズインスタンスファミリーまたはその他のインスタンスファミリー | 1:4 | ウルトラディスクと標準SSD |
高可用性を必要とする大規模なクラスター | dシリーズインスタンスファミリー | 1:4 | ローカルSSD、ウルトラディスク、および標準SSD |
このセクションでは、例としてデータベースを使用します。 通常、ビジネスシステムはOLTPデータベースに直接接続し、データの冗長性はRAIDによって実装されます。 ただし、Alibaba Cloud ECSを使用すると、負荷の少ないデータベースを柔軟にデプロイできます。
負荷の少ないデータベースの場合は、i4rおよびi4gインスタンスファミリーをクラウドディスクで使用します。
負荷の大きいデータベースには、高いストレージIOPSと低い読み取り /書き込みレイテンシが必要です。 ローカルSSDを搭載したiシリーズインスタンスファミリーを使用することを推奨します。 ローカルSSDは、大容量の高負荷データベースの要件を満たすことができる高I/O不揮発性メモリエクスプレス (NVMe) SSDです。
ディープラーニングや画像処理などのシナリオに推奨されるインスタンスファミリー
ディープラーニングや画像処理などのシナリオでは、アプリケーションには高性能のGPUアクセラレータが必要です。 さまざまなシナリオで、次のGPUとCPUの比率を持つインスタンスファミリーを使用することを推奨します。
ディープラーニングのトレーニング: GPUとCPUの比率が1:8 ~ 1:12の範囲
汎用ディープラーニング: 1:4から1:48の範囲のGPUとCPUの比率
イメージ認識と推論: 1:4から1:12の範囲のGPUとCPUの比率
音声認識と合成の推論: GPUとCPUの比率が1:16から1:48の範囲
次の図は、一般的なAIおよび画像またはビデオ処理シナリオに推奨されるGPU高速化およびFPGA高速化インスタンスファミリーを示しています。
選択を確認して調整する
選択したインスタンスタイプのインスタンスを作成して使用を開始したら、インスタンスのパフォーマンスモニタリングデータに基づいて、インスタンスタイプが適切かどうかを確認することを推奨します。
ecs.g8i.xlargeインスタンスタイプを選択してインスタンスを作成し、インスタンスのCPU使用率が低い場合は、次のいずれかの方法でインスタンスのメモリ使用率が高いかどうかを確認することを推奨します。
インスタンスのメモリ使用率が高い場合は、より適切なCPUとメモリの比率を持つインスタンスタイプに変更できます。 詳細については、以下のトピックをご参照ください。