通用实例
通用型实例提供平衡的计算、内存和网络资源,可用于各种不同的工作负载。
M5 和 M5a 实例
这些实例提供了理想的云基础设施,面向部署在云中的广泛应用程序,提供平衡的计算、内存和网络资源。它们非常适合以下用途:
-
中小型数据库
-
需要额外内存的数据处理任务
-
缓存机群
-
为 SAP、Microsoft SharePoint、集群计算和其他企业应用程序运行后端服务器
裸机实例(如 m5.metal
、m5n.metal
和 m5zn.metal
)为应用程序提供对主机服务器的物理资源(如处理器和内存)的直接访问。
M5zn
这些实例非常适合从极高的单线程性能、高吞吐量和低延迟网络受益的应用程序。它们非常适合以下用途:
-
游戏
-
高性能计算
-
模拟建模
M6i 和 M6id 实例
这些实例非常适合通用型工作负载,例如:
-
应用程序服务器和 Web 服务器
-
微服务
-
高性能计算
-
应用程序开发
-
中小型数据库
-
缓存机群
裸机实例(如 m6i.metal
)为应用程序提供对主机服务器的物理资源(如处理器和内存)的直接访问。
M6in 和 M6idn 实例
这些实例非常适合网络密集型工作负载,例如:
-
高性能文件系统
-
分布式 Web 级内存缓存
-
缓存机群
-
实时大数据分析
-
电信应用程序,例如 5G 用户面功能(UPF)
有关更多信息,请参阅 Amazon EC2 M6i 实例
T2、T3 和 T3a 实例
这些实例提供基准水平的 CPU 性能,并且能够在您的工作负载需要时突增到更高的性能。无限实例可以将较高的 CPU 性能保持所需的任意时间。有关更多信息,请参阅可突增性能实例。它们非常适合以下用途:
-
网站和 Web 应用程序
-
代码存储库
-
开发、构建、测试和存放环境
-
微服务
硬件规格
以下是通用型实例的硬件规格摘要。虚拟中央处理单元(vCPU)表示分配给虚拟机(VM)的物理 CPU 的一部分。对于 x86 实例,每个内核有两个 vCPU。对于 Graviton 实例,每个内核有一个 vCPU。
实例类型 | 默认 vCPU | 内存(GiB) |
---|---|---|
m1.small | 1 | 1.70 |
m1.medium | 1 | 3.70 |
m1.large | 2 | 7.50 |
m1.xlarge | 4 | 15.00 |
m2.xlarge | 2 | 17.10 |
m2.2xlarge | 4 | 34.20 |
m2.4xlarge | 8 | 68.40 |
m3.medium | 1 | 3.75 |
m3.large | 2 | 7.50 |
m3.xlarge | 4 | 15.00 |
m3.2xlarge | 8 | 30.00 |
m4.large | 2 | 8.00 |
m4.xlarge | 4 | 16.00 |
m4.2xlarge | 8 | 32.00 |
m4.4xlarge | 16 | 64.00 |
m4.10xlarge | 40 | 160.00 |
m4.16xlarge | 64 | 256.00 |
m5.large | 2 | 8.00 |
m5.xlarge | 4 | 16.00 |
m5.2xlarge | 8 | 32.00 |
m5.4xlarge | 16 | 64.00 |
m5.8xlarge | 32 | 128.00 |
m5.12xlarge | 48 | 192.00 |
m5.16xlarge | 64 | 256.00 |
m5.24xlarge | 96 | 384.00 |
m5.metal | 96 | 384.00 |
m5a.large | 2 | 8.00 |
m5a.xlarge | 4 | 16.00 |
m5a.2xlarge | 8 | 32.00 |
m5a.4xlarge | 16 | 64.00 |
m5a.8xlarge | 32 | 128.00 |
m5a.12xlarge | 48 | 192.00 |
m5a.16xlarge | 64 | 256.00 |
m5a.24xlarge | 96 | 384.00 |
m5ad.large | 2 | 8.00 |
m5ad.xlarge | 4 | 16.00 |
m5ad.2xlarge | 8 | 32.00 |
m5ad.4xlarge | 16 | 64.00 |
m5ad.8xlarge | 32 | 128.00 |
m5ad.12xlarge | 48 | 192.00 |
m5ad.16xlarge | 64 | 256.00 |
m5ad.24xlarge | 96 | 384.00 |
m5d.large | 2 | 8.00 |
m5d.xlarge | 4 | 16.00 |
m5d.2xlarge | 8 | 32.00 |
m5d.4xlarge | 16 | 64.00 |
m5d.8xlarge | 32 | 128.00 |
m5d.12xlarge | 48 | 192.00 |
m5d.16xlarge | 64 | 256.00 |
m5d.24xlarge | 96 | 384.00 |
m5d.metal | 96 | 384.00 |
m5dn.large | 2 | 8.00 |
m5dn.xlarge | 4 | 16.00 |
m5dn.2xlarge | 8 | 32.00 |
m5dn.4xlarge | 16 | 64.00 |
m5dn.8xlarge | 32 | 128.00 |
m5dn.12xlarge | 48 | 192.00 |
m5dn.16xlarge | 64 | 256.00 |
m5dn.24xlarge | 96 | 384.00 |
m5dn.metal | 96 | 384.00 |
m5n.large | 2 | 8.00 |
m5n.xlarge | 4 | 16.00 |
m5n.2xlarge | 8 | 32.00 |
m5n.4xlarge | 16 | 64.00 |
m5n.8xlarge | 32 | 128.00 |
m5n.12xlarge | 48 | 192.00 |
m5n.16xlarge | 64 | 256.00 |
m5n.24xlarge | 96 | 384.00 |
m5n.metal | 96 | 384.00 |
m5zn.large | 2 | 8.00 |
m5zn.xlarge | 4 | 16.00 |
m5zn.2xlarge | 8 | 32.00 |
m5zn.3xlarge | 12 | 48.00 |
m5zn.6xlarge | 24 | 96.00 |
m5zn.12xlarge | 48 | 192.00 |
m5zn.metal | 48 | 192.00 |
m6a.large | 2 | 8.00 |
m6a.xlarge | 4 | 16.00 |
m6a.2xlarge | 8 | 32.00 |
m6a.4xlarge | 16 | 64.00 |
m6a.8xlarge | 32 | 128.00 |
m6a.12xlarge | 48 | 192.00 |
m6a.16xlarge | 64 | 256.00 |
m6a.24xlarge | 96 | 384.00 |
m6a.32xlarge | 128 | 512.00 |
m6a.48xlarge | 192 | 768.00 |
m6a.metal | 192 | 768.00 |
m6i.large | 2 | 8.00 |
m6i.xlarge | 4 | 16.00 |
m6i.2xlarge | 8 | 32.00 |
m6i.4xlarge | 16 | 64.00 |
m6i.8xlarge | 32 | 128.00 |
m6i.12xlarge | 48 | 192.00 |
m6i.16xlarge | 64 | 256.00 |
m6i.24xlarge | 96 | 384.00 |
m6i.32xlarge | 128 | 512.00 |
m6i.metal | 128 | 512.00 |
m6id.large | 2 | 8.00 |
m6id.xlarge | 4 | 16.00 |
m6id.2xlarge | 8 | 32.00 |
m6id.4xlarge | 16 | 64.00 |
m6id.8xlarge | 32 | 128.00 |
m6id.12xlarge | 48 | 192.00 |
m6id.16xlarge | 64 | 256.00 |
m6id.24xlarge | 96 | 384.00 |
m6id.32xlarge | 128 | 512.00 |
m6id.metal | 128 | 512.00 |
m6idn.large | 2 | 8.00 |
m6idn.xlarge | 4 | 16.00 |
m6idn.2xlarge | 8 | 32.00 |
m6idn.4xlarge | 16 | 64.00 |
m6idn.8xlarge | 32 | 128.00 |
m6idn.12xlarge | 48 | 192.00 |
m6idn.16xlarge | 64 | 256.00 |
m6idn.24xlarge | 96 | 384.00 |
m6idn.32xlarge | 128 | 512.00 |
m6idn.metal | 128 | 512.00 |
m6in.large | 2 | 8.00 |
m6in.xlarge | 4 | 16.00 |
m6in.2xlarge | 8 | 32.00 |
m6in.4xlarge | 16 | 64.00 |
m6in.8xlarge | 32 | 128.00 |
m6in.12xlarge | 48 | 192.00 |
m6in.16xlarge | 64 | 256.00 |
m6in.24xlarge | 96 | 384.00 |
m6in.32xlarge | 128 | 512.00 |
m6in.metal | 128 | 512.00 |
t1.micro | 1 | 0.61 |
t2.nano | 1 | 0.50 |
t2.micro | 1 | 1.00 |
t2.small | 1 | 2.00 |
t2.medium | 2 | 4.00 |
t2.large | 2 | 8.00 |
t2.xlarge | 4 | 16.00 |
t2.2xlarge | 8 | 32.00 |
t3.nano | 2 | 0.50 |
t3.micro | 2 | 1.00 |
t3.small | 2 | 2.00 |
t3.medium | 2 | 4.00 |
t3.large | 2 | 8.00 |
t3.xlarge | 4 | 16.00 |
t3.2xlarge | 8 | 32.00 |
t3a.nano | 2 | 0.50 |
t3a.micro | 2 | 1.00 |
t3a.small | 2 | 2.00 |
t3a.medium | 2 | 4.00 |
t3a.large | 2 | 8.00 |
t3a.xlarge | 4 | 16.00 |
t3a.2xlarge | 8 | 32.00 |
通用型实例使用以下处理器。
AMD 处理器
-
AMD EPYC 7000 系列处理器(AMD EPYC 7571):M5a、M5ad、T3a
-
第三代 AMD EPYC 处理器(AMD EPYC 7R13):M6a
英特尔处理器
-
英特尔至强可扩展处理器(Haswell E5-2676 v3 i 或 Broadwell E5-2686 v4):M4、T2
-
英特尔至强可扩展处理器(Skylake 8175M 或 Cascade Lake 8259CL):M5、M5d、T3
-
第二代英特尔至强可扩展处理器(Cascade Lake 8259CL):M5n
-
第二代英特尔至强可扩展处理器(Cascade Lake 8252C):M5zn
-
第三代英特尔至强可扩展处理器(Ice Lake 8375C):M6i、M6id
有关更多信息,请参阅 Amazon EC2 实例类型
实例性能
通过 EBS 优化的实例,您可以消除 Amazon EBS I/O 与 实例的其他网络流量之间的争用,从而使 EBS 卷持续获得高性能。有些通用型实例在默认情况下会进行 EBS 优化,这不会产生额外的费用。有关更多信息,请参阅Amazon EBS 优化的实例。
网络性能
您可以为受支持的实例类型启用增强联网,以提供更低的延迟、更低的网络抖动和更高的每秒数据包数 (PPS) 性能。大多数应用程序并非始终需要较高的网络性能,但较高的带宽有助于其发送或接收数据。有关更多信息,请参阅Windows 上的增强联网。
以下是支持增强联网的通用型实例的网络性能摘要。
注意
标有 † 的实例类型具备基准带宽,并且可以通过网络输入/输出积分机制,尽可能将其基准带宽突增到基准以上。有关更多信息,请参阅实例网络带宽。
实例类型 | 网络性能 | 增强联网功能 |
---|---|---|
m1.small † |
低 | 不支持 |
m1.medium † |
中 | 不支持 |
m1.large † |
中 | 不支持 |
m1.xlarge † |
高 | 不支持 |
m2.xlarge † |
中 | 不支持 |
m2.2xlarge † |
中 | 不支持 |
m2.4xlarge † |
高 | 不支持 |
m3.medium † |
中 | 不支持 |
m3.large † |
中 | 不支持 |
m3.xlarge † |
高 | 不支持 |
m3.2xlarge † |
高 | 不支持 |
m4.large † |
中 | 不支持 |
m4.xlarge † |
高 | 不支持 |
m4.2xlarge † |
高 | 不支持 |
m4.4xlarge † |
高 | 不支持 |
m4.10xlarge † |
10Gb | 不支持 |
m4.16xlarge † |
25Gb | ENA |
m5.large † |
高达 10Gb | ENA |
m5.xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5.2xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5.4xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5.8xlarge |
10Gb | ENA |
m5.12xlarge |
12Gb | ENA |
m5.16xlarge |
20Gb | ENA |
m5.24xlarge |
25Gb | ENA |
m5.metal |
25Gb | ENA |
m5a.large † |
高达 10Gb | ENA |
m5a.xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5a.2xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5a.4xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5a.8xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5a.12xlarge |
10Gb | ENA |
m5a.16xlarge |
12Gb | ENA |
m5a.24xlarge |
20Gb | ENA |
m5ad.large † |
高达 10Gb | ENA |
m5ad.xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5ad.2xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5ad.4xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5ad.8xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5ad.12xlarge |
10Gb | ENA |
m5ad.16xlarge |
12Gb | ENA |
m5ad.24xlarge |
20Gb | ENA |
m5d.large † |
高达 10Gb | ENA |
m5d.xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5d.2xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5d.4xlarge † |
高达 10Gb | ENA |
m5d.8xlarge |
10Gb | ENA |
m5d.12xlarge |
12Gb | ENA |
m5d.16xlarge |
20Gb | ENA |
m5d.24xlarge |
25Gb | ENA |
m5d.metal |
25Gb | ENA |
m5dn.large † |
高达 25Gb | ENA |
m5dn.xlarge † |
高达 25Gb | ENA |
m5dn.2xlarge † |
高达 25Gb | ENA |
m5dn.4xlarge † |
高达 25Gb | ENA |
m5dn.8xlarge |
25Gb | ENA |
m5dn.12xlarge |
50Gb | ENA |
m5dn.16xlarge |
75Gb | ENA |
m5dn.24xlarge |
100Gb | ENA | EFA |
m5dn.metal |
100Gb | ENA | EFA |
m5n.large † |
高达 25Gb | ENA |
m5n.xlarge † |
高达 25Gb | ENA |
m5n.2xlarge † |
高达 25Gb | ENA |
m5n.4xlarge † |
高达 25Gb | ENA |
m5n.8xlarge |
25Gb | ENA |
m5n.12xlarge |
50Gb | ENA |
m5n.16xlarge |
75Gb | ENA |
m5n.24xlarge |
100Gb | ENA | EFA |
m5n.metal |
100Gb | ENA | EFA |
m5zn.large † |
高达 25Gb | ENA |
m5zn.xlarge † |
高达 25Gb | ENA |
m5zn.2xlarge † |
高达 25Gb | ENA |
m5zn.3xlarge † |
高达 25Gb | ENA |
m5zn.6xlarge |
50Gb | ENA |
m5zn.12xlarge |
100Gb | ENA | EFA |
m5zn.metal |
100Gb | ENA | EFA |
m6a.large † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6a.xlarge † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6a.2xlarge † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6a.4xlarge † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6a.8xlarge |
12.5Gb | ENA |
m6a.12xlarge |
18.75Gb | ENA |
m6a.16xlarge |
25Gb | ENA |
m6a.24xlarge |
37.5Gb | ENA |
m6a.32xlarge |
50Gb | ENA |
m6a.48xlarge |
50Gb | ENA | EFA |
m6a.metal |
50Gb | ENA | EFA |
m6i.large † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6i.xlarge † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6i.2xlarge † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6i.4xlarge † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6i.8xlarge |
12.5Gb | ENA |
m6i.12xlarge |
18.75Gb | ENA |
m6i.16xlarge |
25Gb | ENA |
m6i.24xlarge |
37.5Gb | ENA |
m6i.32xlarge |
50Gb | ENA | EFA |
m6i.metal |
50Gb | ENA | EFA |
m6id.large † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6id.xlarge † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6id.2xlarge † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6id.4xlarge † |
高达 12.5Gb | ENA |
m6id.8xlarge |
12.5Gb | ENA |
m6id.12xlarge |
18.75Gb | ENA |
m6id.16xlarge |
25Gb | ENA |
m6id.24xlarge |
37.5Gb | ENA |
m6id.32xlarge |
50Gb | ENA | EFA |
m6id.metal |
50Gb | ENA | EFA |
m6idn.large † |
高达 25Gb | ENA |
m6idn.xlarge † |
高达 30Gb | ENA |
m6idn.2xlarge † |
高达 40Gb | ENA |
m6idn.4xlarge † |
高达 50Gb | ENA |
m6idn.8xlarge |
50Gb | ENA |
m6idn.12xlarge |
75Gb | ENA |
m6idn.16xlarge |
100Gb | ENA |
m6idn.24xlarge |
150Gb | ENA |
m6idn.32xlarge |
200Gb | ENA | EFA |
m6idn.metal |
200Gb | ENA | EFA |
m6in.large † |
高达 25Gb | ENA |
m6in.xlarge † |
高达 30Gb | ENA |
m6in.2xlarge † |
高达 40Gb | ENA |
m6in.4xlarge † |
高达 50Gb | ENA |
m6in.8xlarge |
50Gb | ENA |
m6in.12xlarge |
75Gb | ENA |
m6in.16xlarge |
100Gb | ENA |
m6in.24xlarge |
150Gb | ENA |
m6in.32xlarge |
200Gb | ENA | EFA |
m6in.metal |
200Gb | ENA | EFA |
t1.micro † |
非常低 | 不支持 |
t2.nano † |
低到中 | 不支持 |
t2.micro † |
低到中 | 不支持 |
t2.small † |
低到中 | 不支持 |
t2.medium † |
低到中 | 不支持 |
t2.large † |
低到中 | 不支持 |
t2.xlarge † |
中 | 不支持 |
t2.2xlarge † |
中 | 不支持 |
t3.nano † |
高达 5Gb | ENA |
t3.micro † |
高达 5Gb | ENA |
t3.small † |
高达 5Gb | ENA |
t3.medium † |
高达 5Gb | ENA |
t3.large † |
高达 5Gb | ENA |
t3.xlarge † |
高达 5Gb | ENA |
t3.2xlarge † |
高达 5Gb | ENA |
t3a.nano † |
高达 5Gb | ENA |
t3a.micro † |
高达 5Gb | ENA |
t3a.small † |
高达 5Gb | ENA |
t3a.medium † |
高达 5Gb | ENA |
t3a.large † |
高达 5Gb | ENA |
t3a.xlarge † |
高达 5Gb | ENA |
t3a.2xlarge † |
高达 5Gb | ENA |
对于支持 200Gbps 的 32xlarge
和 metal
实例类型,实例上至少需要 2 个 ENI,并且每个 ENI 需要连接到不同的网卡,才能达到 200Gbps 的吞吐量。连接到网卡的每个 ENI 最大可达到 170Gbps。
下表显示了实例类型的基准带宽和突增带宽,这些实例类型通过网络输入/输出积分机制将其基准带宽突增到基准以上。
实例类型 | 基准带宽 (Gbps) | 突增带宽 (Gbps) |
---|---|---|
m1.small |
0.3 | 1.2 |
m1.medium |
0.3 | 1.2 |
m1.large |
0.7 | 2.8 |
m1.xlarge |
1.0 | 10.0 |
m2.xlarge |
0.3 | 1.2 |
m2.2xlarge |
0.7 | 2.8 |
m2.4xlarge |
1.0 | 10.0 |
m3.medium |
0.3 | 1.2 |
m3.large |
0.7 | 2.8 |
m3.xlarge |
1.0 | 10.0 |
m3.2xlarge |
1.0 | 10.0 |
m4.large |
0.45 | 1.2 |
m4.xlarge |
0.75 | 2.8 |
m4.2xlarge |
1.0 | 10.0 |
m4.4xlarge |
2.0 | 10.0 |
m4.10xlarge |
5.0 | 10.0 |
m4.16xlarge |
5.0 | 10.0 |
m5.large |
0.75 | 10.0 |
m5.xlarge |
1.25 | 10.0 |
m5.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
m5.4xlarge |
5.0 | 10.0 |
m5a.large |
0.75 | 10.0 |
m5a.xlarge |
1.25 | 10.0 |
m5a.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
m5a.4xlarge |
5.0 | 10.0 |
m5a.8xlarge |
7.5 | 10.0 |
m5ad.large |
0.75 | 10.0 |
m5ad.xlarge |
1.25 | 10.0 |
m5ad.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
m5ad.4xlarge |
5.0 | 10.0 |
m5ad.8xlarge |
7.5 | 10.0 |
m5d.large |
0.75 | 10.0 |
m5d.xlarge |
1.25 | 10.0 |
m5d.2xlarge |
2.5 | 10.0 |
m5d.4xlarge |
5.0 | 10.0 |
m5dn.large |
2.1 | 25.0 |
m5dn.xlarge |
4.1 | 25.0 |
m5dn.2xlarge |
8.125 | 25.0 |
m5dn.4xlarge |
16.25 | 25.0 |
m5n.large |
2.1 | 25.0 |
m5n.xlarge |
4.1 | 25.0 |
m5n.2xlarge |
8.125 | 25.0 |
m5n.4xlarge |
16.25 | 25.0 |
m5zn.large |
3.0 | 25.0 |
m5zn.xlarge |
5.0 | 25.0 |
m5zn.2xlarge |
10.0 | 25.0 |
m5zn.3xlarge |
15.0 | 25.0 |
m6a.large |
0.781 | 12.5 |
m6a.xlarge |
1.562 | 12.5 |
m6a.2xlarge |
3.125 | 12.5 |
m6a.4xlarge |
6.25 | 12.5 |
m6i.large |
0.781 | 12.5 |
m6i.xlarge |
1.562 | 12.5 |
m6i.2xlarge |
3.125 | 12.5 |
m6i.4xlarge |
6.25 | 12.5 |
m6id.large |
0.781 | 12.5 |
m6id.xlarge |
1.562 | 12.5 |
m6id.2xlarge |
3.125 | 12.5 |
m6id.4xlarge |
6.25 | 12.5 |
m6idn.large |
3.125 | 25.0 |
m6idn.xlarge |
6.25 | 30.0 |
m6idn.2xlarge |
12.5 | 40.0 |
m6idn.4xlarge |
25.0 | 50.0 |
m6in.large |
3.125 | 25.0 |
m6in.xlarge |
6.25 | 30.0 |
m6in.2xlarge |
12.5 | 40.0 |
m6in.4xlarge |
25.0 | 50.0 |
t1.micro |
0.07 | 0.28 |
t2.nano |
0.032 | 0.512 |
t2.micro |
0.064 | 1.024 |
t2.small |
0.128 | 1.024 |
t2.medium |
0.256 | 1.024 |
t2.large |
0.512 | 1.024 |
t2.xlarge |
0.75 | 1.024 |
t2.2xlarge |
1.0 | 1.024 |
t3.nano |
0.032 | 5.0 |
t3.micro |
0.064 | 5.0 |
t3.small |
0.128 | 5.0 |
t3.medium |
0.256 | 5.0 |
t3.large |
0.512 | 5.0 |
t3.xlarge |
1.024 | 5.0 |
t3.2xlarge |
2.048 | 5.0 |
t3a.nano |
0.032 | 5.0 |
t3a.micro |
0.064 | 5.0 |
t3a.small |
0.128 | 5.0 |
t3a.medium |
0.256 | 5.0 |
t3a.large |
0.512 | 5.0 |
t3a.xlarge |
1.024 | 5.0 |
t3a.2xlarge |
2.048 | 5.0 |
Amazon EBS I/O 性能
Amazon EBS 优化型实例使用经过优化的配置堆栈,并为 Amazon EBS I/O 提供额外的专用容量。这种优化通过最小化 Amazon EBS I/O 与来自您实例的其他流量之间的争用,为您的 Amazon EBS 卷提供最佳性能。
有关更多信息,请参阅Amazon EBS 优化的实例。
基于 SSD 的实例存储卷的 I/O 性能
如果您使用可用于您的实例的、基于 SSD 的所有实例存储卷,则您最高可以获得下表所列的 IOPS(4096 字节的数据块大小)性能(在队列深度饱和时)。否则,您将获得较低的 IOPS 性能。
实例大小 | 100% 随机读取 IOPS | 写入 IOPS |
---|---|---|
m5ad.large |
30000 | 15000 |
m5ad.xlarge |
59,000 | 29,000 |
m5ad.2xlarge |
117,000 | 57,000 |
m5ad.4xlarge |
234,000 | 114,000 |
m5ad.8xlarge |
466666 | 233333 |
m5ad.12xlarge |
700,000 | 340,000 |
m5ad.16xlarge |
933333 | 466666 |
m5ad.24xlarge |
1400000 | 680,000 |
m5d.large |
30000 | 15000 |
m5d.xlarge |
59,000 | 29,000 |
m5d.2xlarge |
117,000 | 57,000 |
m5d.4xlarge |
234,000 | 114,000 |
m5d.8xlarge |
466666 | 233333 |
m5d.12xlarge |
700,000 | 340,000 |
m5d.16xlarge |
933333 | 466666 |
m5d.24xlarge |
1400000 | 680,000 |
m5d.metal |
1400000 | 680,000 |
m5dn.large |
30000 | 15000 |
m5dn.xlarge |
59,000 | 29,000 |
m5dn.2xlarge
|
117,000 | 57,000 |
m5dn.4xlarge |
234,000 | 114,000 |
m5dn.8xlarge |
466666 | 233333 |
m5dn.12xlarge |
700,000 | 340,000 |
m5dn.16xlarge |
933333 | 466666 |
m5dn.24xlarge |
1400000 | 680,000 |
m5dn.metal |
1400000 |
680,000 |
m6id.large |
33,542 | 16,771 |
m6id.xlarge |
67,083 | 33,542 |
m6id.2xlarge |
134,167 | 67,084 |
m6id.4xlarge |
268,333 | 134,167 |
m6id.8xlarge |
536,666 | 268,334 |
m6id.12xlarge |
804,999 | 402,501 |
m6id.16xlarge |
1,073,332 | 536,668 |
m6id.24xlarge |
1,609,998 | 805,002 |
m6id.32xlarge |
2,146,664 | 1,073,336 |
m6id.metal |
2,146,664 | 1,073,336 |
m6idn.large |
33,542 | 16,771 |
m6idn.xlarge |
67,083 | 33,542 |
m6idn.2xlarge |
134,167 | 67,084 |
m6idn.4xlarge |
268,333 | 134,167 |
m6idn.8xlarge |
536,666 | 268,334 |
m6idn.12xlarge |
804,999 | 402,501 |
m6idn.16xlarge |
1,073,332 | 536,668 |
m6idn.24xlarge |
1,609,998 | 805,002 |
m6idn.32xlarge |
2,146,664 | 1,073,336 |
m6idn.metal |
2,146,664 | 1,073,336 |
随着您不断在您的实例的基于 SSD 的实例存储卷中填充数据,您可以达到的写入 IOPS 将不断减少。这是因为,SSD 控制器必须执行额外的工作,即查找可用空间、重写现有数据,以及擦除未使用的空间以使之可供重写。这一垃圾回收过程将导致对 SSD 的内部写入放大影响,这以 SSD 写入操作数相对于用户写入操作数的比率形式来表示。如果写入操作数并非 4096 字节的倍数,或不在 4096 字节这一边界上,则性能的降低会更明显。如果您写入的字节数较少或不在边界上,则 SSD 控制器必须读取周围的数据并在新位置存储结果。这种模式会大大增加写入放大的影响,加长延迟,并显著降低 I/O 性能。
SSD 控制器可以使用多种策略来减少写入放大的影响。其中的一个策略是在 SSD 实例存储中预订空间,以便控制器更高效地管理可用于写入操作的空间。这称为超额配置。为 实例提供的基于 SSD 的实例存储卷不会为超额配置预保留空白间。要减少写入放大问题造成的影响,建议您留出 10% 的卷空间不进行分区,以便 SSD 控制器可使用这部分空间来进行超额配置。虽然这会减少您可使用的存储空间,但可提高性能,即使磁盘容量快用完也是如此。
对于支持 TRIM 的实例存储卷,您可在不再需要已写入的数据时使用 TRIM 命令告知 SSD 控制器此情况。这将为控制器提供更多可用空间,从而可以减少写入放大的影响并提高性能。有关更多信息,请参阅实例存储卷 TRIM 支持。
发布说明
-
实例基于 Nitro 系统构建,M4、
t2.large
及更大实例、t3.large
及更大实例以及t3a.large
及更大的实例类型需要 64 位 HVM AMI。它们具有高内存,需要 64 位操作系统才能利用这一容量。与内存增强型实例类型上的半虚拟化 (PV) AMI 相比,HVM AMI 可提供卓越的性能。此外,您必须使用 HVM AMI 才能利用增强联网功能。 -
基于 Nitro 系统构建的实例具有以下要求:
必须安装有 NVMe 驱动程序。
必须安装有 Elastic Network Adapter (ENA) 驱动程序。
当前 Amazon Windows AMI 满足这些要求。
-
为了从 M6i 实例获得最佳性能,请确保它们的 ENA 驱动程序版本为 2.2.3 或更高版本。将早于 2.0.0 版本的 ENA 驱动程序用于这些实例会导致网络接口连接失败。以下 AMI 具备兼容的 ENA 驱动程序。
2021 年 5 月或更高版本的 Amazon Windows AMI
-
在 Nitro 系统上构建的实例最多支持 28 个附加项,包括网络接口、EBS 卷和 NVMe 实例存储卷。有关更多信息,请参阅Nitro 系统卷限制。
-
启动裸机实例会启动基础服务器,包含验证所有硬件和固件组件。这意味着从实例进入运行状态直至在网络上可用需要超过 20 分钟的时间。
-
对裸机实例附加或分离 EBS 卷或辅助网络接口需要 PCIe 本机 hotplug 支持。
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裸机实例使用基于 PCI 的串行设备而不是基于 I/O 端口的串行设备。上游 Linux 内核和最新 Amazon Linux AMI 支持此设备。裸机实例还提供一个 ACPI SPCR 表,使系统能够自动使用基于 PCI 的串行设备。最新 Windows AMI 自动使用基于 PCI 的串行设备。
-
在一个区域中可以启动的实例总数存在限制,某些实例类型还存在其他限制。有关更多信息,请参阅 Amazon EC2 常见问题解答中的我可以在 Amazon EC2 中运行多少个实例?
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