Elastic 是基于可观测性、安全性和搜索推动型应用程序的领先数据分析平台。在 Elastic，我们测试了 I4g 实例，这是存储优化实例系列的最新成员，由 AWS Graviton2 处理器提供支持。在代表使用 Elasticsearch 的客户常见用例模式性能的基准测试中，我们发现，与上一代 I3 实例相比，其性价比提高多达 35%。我们对 i4g 实例的推出感到兴奋，它有望为在 AWS 上部署的 Elasticsearch 用户提供更高的性价比。

Sprinklr 提供了一个统一的客户体验管理（Unified-CXM）平台，并结合了多个面向营销、广告、研究、客户服务、销售和社交媒体参与的应用程序。作为一家云优先公司，Sprinklr 一直在想方设法提高效率和节省更多成本。Sprinklr 的数据集需要非常低的 I/O 延迟，并且需要高性能。在对 AmazonEC2 I4g 实例进行测试使用后，Sprinklr 的整体性能平均提高 12%，在某些情况下甚至提高 27%（与 Amazon EC2 I4i实例相比）。Sprinklr 期待利用 Amazon EC2 I4g 实例的计算性价比，在优化成本的同时为客户提供更快的结果。

Aerospike 很高兴让他们的客户使用最近推出的 Amazon EC2 I4g 存储优化型实例系列。我们的客户使用现有的 I3 和 I4i 存储优化实例系列，这些实例系列提供高性能的本地 NVMe 存储，并且磁盘与内存的比率非常适合我们的混合内存架构 TM。Aerospike 支持 AWS Graviton 处理器平台。在我们对 Graviton2 开展的测试中，对于受 CPU 限制的工作负载，我们发现性价比提高了 1.6 倍。我们对 I4g 实例的推出感到兴奋，并期待客户获得性价比优惠。

我们通过运行基于 C/C++ 的工作负载来为事件数据编制索引并进行搜索。我们的工作负载受 CPU 限制，并受益于高容量和低延迟的 SSD 存储。在评估 AWS Graviton2 支持的新 Im4gn/Is4gen 实例时，我们发现与当前使用的 I3/I3en 实例相比，搜索运行时间缩减了 50%。这使得 Im4gn 和 Is4gn 实例成为运行我们的存储密集型工作负载的绝佳之选，因为它们具有显著的性价比优势。

在我们不断努力提高性能和降低总体拥有成本，以最大限度地为客户节省成本的同时，我们还积极地在基于 AWS Graviton2 的 Is4gen 实例上对我们的 OpenSearch 工作负载进行了基准测试。这些测试表明，与 i3en 实例相比，使用较小的 Is4gen 实例集群，我们能够实现最佳性能，同时节省 25% 的成本。我们期待将所有 OpenSearch 生产工作负载迁移到 Is4gen 实例，同时着手对包括 Kubernetes 微服务和 Kafka 组件在内的其他工作负载进行基准测试。

Honeycomb 开发了一个可观测性平台，使工程团队能够可视化、分析和提高云应用程序的质量和性能。我们能够根据 im4gn 实例系列的预览实例验证我们的 Kafka 工作负载。使用 im4gn.4xlarge 可为我们的工作负载提供比同等的 i3en.6xlarge 实例高 43%的性价比，而且无需修改 Confluent Platform 配置。我们对保证的高网络吞吐量和更高性能的核心倍感兴奋，这使我们能够更好地将工作负载状况与可用的实例系列相匹配。

我们很高兴与 Amazon Web Services 合作，为 AWS Graviton 带来软件定义数据存储解决方案的全部优势。考虑到 Lightbits 软件的高度优化特性，移植到基于 Graviton2 的实例比我们预期的要轻松得多。早期测试表明，与基于 x86 的 I3en 实例相比，基于 Graviton2 的 Is4gen 实例上的 Lightbits 可将性价比提高多达 20%。通过 AWS Graviton，Lightbits 可以提供高性能的弹性数据存储，该数据存储易于使用，并可为客户提供更高的效率。