Graviton 开启驾驭云端之旅

40% 高效降本、性能、安全三者兼得

Graviton 开启驾驭云端之旅

40% 高效降本、性能、安全三者兼得

云计算已成为众多企业的核心资产，越来越多的企业将业务迁移到云端以提高效率和降低成本。但在实现这些目标的过程中，成本、性能和安全往往难以协调。Graviton 处理器为 Amazon EC2 中运行的云工作负载提供最佳性价比。目前 Graviton 处理器系列已经演进三代，包括 Graviton1，Graviton2，Graviton3 和最新的 Graviton3E。Graviton 系统实例超过百种，在亚马逊科技的众多区域多可用区广泛部署。并且亚马逊云科技的众多托管服务（例如 Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon ElastiCache、Amazon EMR、Amazon EKS 等）也支持基于 Graviton 的实例，给众多客户带来托管服务好用不贵的体验。数以千计的客户在基于 Graviton 的实例上运行生产工作负载，既显著提升了性能，又节省了成本。

走进 Gravition

Graviton 应用场景

在 Amazon EC2 中实现广泛工作负载的最佳性价比

目前 Graviton 系列实例已经有三代上百款实例，包括 Graviton1，目前主流的 Graviton2，Graviton3 和最新推出的 Graviton3E，下面展示了部分应用场景的性价比提升参考。

在 Amazon EC2 中实现广泛工作负载的最佳性价比

工作负载

测试和客户反馈的 Graviton 价值

联系我们

Java OpenJDK

将吞吐量和 SLA 分数提高 40% 和 80%

Kafka Confluent

为 Graviton2 上的 Apache Kafka 获得高达 30% 的成本性能优势

使用 Go 1.18 和 Graviton2 可提高 20% 性能

C/C++

在 SPECfp2006 的 C/C++ 测试中，Graviton2 相比一代 Graviton 整数性能提升 2 倍，与 Intel 和 AMD 平台并驾齐驱。

Node.js

Graviton2 实例完成基准测试时间减少 43%，成本降低 50%。

.NET

Graviton2(m6g.xlarge) 比 x86 实例(m5.xlarge) 提供了高达 31.6% 的性能提升

Python

Graviton2 使用基础工具提供了良好的性能

Rust

AWS Graviton 和 Rust 在降低能耗和提高生产力方面的优势

WordPress(PHP)

PHP-7.4 和 WordPress 在 M6g 实例上的性价比比 M5 实例高出 34%

Aurora

使用 R6g 实例的 Aurora MYSQ 在只读，只写，读写混合场景都有更好的性能表现

FFmpeg H.264/H.265

C7g 实例与最新的基于 x86 的 EC2 实例相比，离线视频编码 H.264 的性能提升 63%，H.265 的性能提升了 60%，价格（均使用按需实例定价）相比，H.264 视频编码成本降低 29%，H.265 成本降低 18%。

H.264

Graviton2 c6g的性价比提高 36%

H.265

使用 Graviton2 将 H.265 高分辨率编码成本降低 80%

对称加密 AES - GCM

在多线程的情况下，AES-GCM 在 c7g 上的性能几乎是 c6i 上的 2 倍

数据压缩 Zstandard Snappy

与类似的基于 Intel 的实例类型相比，基于 Graviton2 的实例可以实现 11-90% 更好的压缩和解压缩性能。

基于 Graviton2 的实例可以将数据压缩成本降低一半。对于像 MongoDB 这样的实际应用程序，这些压缩算法几乎不会增加典型操作的开销，同时显着减小数据库大小。

Spark on EMR

C7g 实例可将 Spark 工作负载的性价比提高 7 – 13%

Spark on EMR Serverless

使用 Amazon EMR Serverless 上的 AWS Graviton2 将 Spark 工作负载的性价比提高多达 27%

EMR serverless

使用 Amazon EMR 无服务器上的 Graviton2 将 Spark 工作负载的性价比提高多达 27%

Nginx reverse proxy API gateway

M6g 实例的性能平均比 M5 实例高 54%。此外，客户可以通过 M6g 实例节省 20% 的成本

Redis

部署在 Graviton2 上的 Redis 可提供高达 35% 的吞吐量、减少 24% 的延迟和 20% 的成本

Memcached

Graviton2 实例可以提供 51% 的性能提升以及 20% 的成本优势

EMR on EKS

与 Graviton2 相比，在 AWS Graviton3 处理器上运行时性能提升高达 19%

Elasticsearch

与基于 x86 的 M5 实例相比，M6g 实例提供更好的吞吐量和更低的延迟值，同时执行不同类型的数据分析分别高达 25%。

MongoDB

对于 INSERT，R6g 相对 R5 获得高达 117% 性能提升

Clickhouse

C7g 实例 ClickHouse 的查询延迟（处理时间）减少了 26%，吞吐量性能提高了 32%。此比较是基于同等配置的基于第三代 Xeon 可扩展处理器的实例。

Databricks

Graviton2 提供高达 3 倍的性价比

TiDB

来自 TPC-C 和 sysbench 的基准测试结果表明， Graviton2 的性能优于 x86 高达 18%。

Cassandra

Cassandra 上的 INSERT 延迟在 c6gd (Graviton2) 上较低；分别比 C5d（英特尔）和 C5ad（AMD）低 17% 和 37%。基准测试还显示 Graviton2 的 READ 延迟改进超过 x86，线程数为 32 或更高；高达 60%。 UPDATE Graviton2 的延迟改进高达 42%。

Ectd

除了价格降低 20% 之外，吞吐量增加多达 18%，延迟减少 18%。

ScyllaDB

ScyllaDB 在 m5d (x86) 和 m6gd (Arm) 实例上的性能。我们发现 Graviton 实例为提供了 15%-25% 更好的性价比。

KeyDB

M6g 实例在每 GB 规模上便宜 20%。在考虑计算成本/性能时，一些 M6g 实例可以便宜 2 倍以上。 M6g.large 比 m5.large 快 1.65 倍，与“xlarge”实例相比快 1.45 倍。

Spark

运行 Spark SQL 聚合和 Spark ML K-means 工作负载表明，M6gd (Graviton2) 实例的性能优于等效的 M5d (x86) 实例高达 26%。在巨大的数据集上，M6gd 还提供了比 M5d 高达 58% 的性价比优势。

Spark SQL

TPC-H 基准测试表明，对于大多数查询，M6gd 实例的性能比 M5d 实例高出 43%。运行 TPC-DS 基准测试显示了类似的结果，其中 M6gd 实例在大多数 (90%) 查询中的性能比 M5d 实例高出 49%。

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