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为什么选择 Amazon EC2 I8g 实例？
Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）I8g 和 I8ge 实例是下一代基于 AWS Graviton4 的存储优化型实例，旨在运行需要高吞吐量和实时延迟访问本地 SSD 存储的应用程序。这些实例使用第三代 AWS Nitro SSD。AWS Nitro SSD 由 AWS 定制构建，可提供云规模的性能，并通过不间断加密保证安全性。I8g 实例可提供高达 45 TB 的本地 NVMe 存储，i8ge 实例则可提供高达 120 TB 的本地 NVMe 存储。
I8g 实例针对需要实时延迟访问数据的 I/O 密集型工作负载进行了优化，例如关系数据库（MySQL 和 PostgreSQL）、实时数据库、NoSQL 数据库（Aerospike、Apache Druid、Clickhouse、MongoDB）和实时分析（如 Apache Spark）。I8ge 实例针对与 I8g 实例类似的工作负载进行了优化，但适用于需要更高存储密度的工作负载。I8g 实例可在存储优化型 Amazon EC2 实例中提供出色的计算性能。在 AWS 基于 Graviton 处理器的存储优化型实例中，I8ge 实例的存储密度更高；而在所有存储优化型 Amazon EC2 实例中，它们的网络带宽更高。
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优势
I8g 和 I8ge 实例均基于第三代 AWS Nitro SSD 构建，分别可提供最高 45 TB 和 120 TB 的实例存储。凭借 120 TB 的实例存储，I8ge 实例在基于 Graviton 的存储优化型实例中具有最高的存储密度。相较于上一代基于 Graviton 的存储优化型 I4g 实例，I8g 实例的每 TB 实时存储性能提升高达 65%，存储 I/O 延迟降低高达 50%，存储 I/O 延迟波动幅度减少高达 60%。与上一代基于 Graviton 的存储优化型 Im4gn 实例相比，I8ge 实例的每 TB 实时存储性能提升高达 55%，存储 I/O 延迟降低高达 60%，存储 I/O 延迟波动幅度减少高达 75%。
相较于各自上一代基于 Graviton 的存储优化型实例，I8g 和 I8ge 实例的计算性能提升高达 60%。这些实例采用 DDR5-5600 内存，非常适合 I/O 密集型工作负载，如实时数据库和实时分析等。
基于 AWS Graviton 处理器的实例得到大多数流行 Linux 操作系统的支持。AWS 和合作伙伴提供的热门安全、监控与管理、容器以及持续集成和交付（CI/CD）应用程序和服务，均支持基于 AWS Graviton 的实例。客户还可以通过 AWS Graviton 就绪计划找到经认证的 Graviton 解决方案。
功能
AWS Graviton4 是由 AWS 设计的新一代服务器处理器，可为 Amazon EC2 中的工作负载提供良好的性能和能效。AWS Graviton4 处理器的计算性能比 Graviton3 处理器高 30%，比 Graviton2 处理器高 60%。
AWS Graviton4 处理器采用始终开启内存加密，并为每个 vCPU 提供专属缓存，此外还支持指针身份验证，因此具有增强的安全性。I8g 和 I8ge 实例还支持加密的 Amazon Elastic Block Store。
AWS Nitro System 是一套功能丰富的构建块集合，可将许多传统虚拟化功能分流到专用硬件和软件。它实现了高性能、高可用性和高安全性，同时减少了虚拟化开销。
Amazon EC2 I8g 实例产品详细信息
I8g 实例由基于 Arm 的 AWS Graviton4 处理器和第三代 AWS Nitro SSD 提供支持。它们可以在 Amazon EC2 中为 I/O 密集型工作负载提供极高的性能。
| 实例大小 | vCPU | 内存 (GiB) | 实例存储 (GB) | 网络带宽 (Gbps) | EBS 带宽（Gbps） |
|---|---|---|---|---|---|
| i8g.large | 2 | 16 | 1 x 468GB = 468GB | 最高 10 | 最高 10 |
| i8g.xlarge | 4 | 32 | 1 x 937GB = 937GB | 最高 10 | 最高 10 |
| i8g.2xlarge | 8 | 64 | 1 x 1,875GB = 1,875GB | 最高 12 | 最高 10 |
| i8g.4xlarge | 16 | 128 | 1 x 3,750GB = 3,750GB | 最高 25 | 最高 10 |
| i8g.8xlarge | 32 | 256 | 2 x 3750 GB = 7500 GB | 25 | 10 |
| i8g.12xlarge | 48 | 384 | 3 x 3750 GB = 11250 GB | 28.125 | 15 |
| i8g.16xlarge | 64 | 512 | 4 x 3,750GB = 15,000GB | 37.5 | 20 |
| i8g.24xlarge | 96 | 768 | 6 x 3750 GB = 22500 GB | 56.25 | 30 |
| i8g.48xlarge | 192 | 1536 | 12 x 3750 GB = 45000 GB | 100 | 60 |
| i8g.metal-24xl | 96 | 768 | 6 x 3750 GB = 22500 GB | 56.25 | 30 |
Amazon EC2 I8ge 实例产品详细信息
I8ge 实例由基于 Arm 的 AWS Graviton4 处理器和第三代 AWS Nitro SSD 提供支持。 在基于 AWS Graviton 的存储优化型 Amazon EC2 实例中，这些实例具有最高的存储密度。
|
实例大小 |
vCPU |
内存 (GiB) |
实例存储 (GB) |
网络带宽 (Gbps) |
EBS 带宽（Gbps） |
|---|---|---|---|---|---|
|
i8ge.large |
2 |
16 |
1 x 1250 GB = 1250 GB |
最高 25 |
最高 10 |
|
i8ge.xlarge |
4 |
32 |
1 x 2500GB = 2500GB |
最高 25 |
最高 10 |
|
i8ge.2xlarge |
8 |
64 |
2 x 2500 GB = 5000 GB |
最高 25 |
最高 10 |
|
i8ge.3xlarge |
12 |
96 |
1 x 7500 GB = 7500 GB |
最高 25 |
最高 10 |
|
i8ge.6xlarge |
24 |
192 |
2 x 7500 GB = 15000 GB |
37.5 |
最高 10 |
|
i8ge.12xlarge |
48 |
384 |
4 x 7500 GB = 30000 GB |
75 |
15 |
|
i8ge.18xlarge |
72 |
576 |
6 x 7500 GB = 45000 GB |
112.5 |
22.5 |
|
i8ge.24xlarge |
96 |
768 |
8 x 7500 GB = 60000 GB |
150 |
30 |
|
i8ge.48xlarge |
192 |
1536 |
16 x 7500 GB = 120000 GB |
180 |
60 |
|
i8ge.metal-24xl |
96 |
768 |
8 x 7500 GB = 60000 GB |
150 |
30 |
|
i8ge.metal-48xl |
192 |
1536 |
16 x 7500 GB = 120000 GB |
180 |
60 |
Aerospike
在需要实现毫秒级延迟的环境中，Aerospike 客户大规模运行实时工作负载。利用由 AWS Graviton4 处理器和第三代 AWS Nitro SSD 助力的 Amazon EC2 I8g 实例，我们实现了突破性的性能改进，与 I4g 实例相比，吞吐量提高了 6 倍，尾延迟减小了 90%。这样不仅能够节省大量成本，还可以确保按时处理关键交易，从而开辟新的创收机会。利用这些进步，我们的客户可以将他们的实时应用程序提升到新的高度，我们对此感到非常高兴。
Elastic
在 Elastic，我们让客户能够在基于 ARM 的架构上利用我们基于搜索 AI 的可观测性、安全性和搜索解决方案，从而推动创新并提高成本效益。我们测试了 Amazon EC2 I8g 实例，这是最新一代的存储优化型实例，由 AWS Graviton4 处理器和第三代 AWS Nitro SSD 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 Amazon EC2 I4g 实例相比，其性价比提高多达 30%。我们对 I8g 实例的推出感到兴奋，这有助于我们在 AWS Graviton 平台上实现更高的成本效益。
HubSpot
HubSpot 使用在 Amazon EC2 实例上运行的 Elasticsearch 集群来处理每天数以亿计的搜索和索引请求。为了提高成本效益，我们正在向 OpenSearch 过渡，同时将我们的基础设施迁移到基于 AWS Graviton 的 Amazon EC2 实例上。在我们的性能测试中，使用 Amazon EC2 I8g 实例的新集群设置与使用上一代实例相比有了显著的性能提升：CPU 使用率降低多达 20%、搜索和索引的 p99 延迟缩短 20%、批量索引延迟缩短 40% 以及删除延迟缩短 30%。这些结果意味着，与上一代实例相比，客户端搜索响应时间缩短了 100 毫秒。
Elastic
Elastic 致力于通过为基于 Arm 架构的可观测性、安全性和搜索解决方案提供支持的搜索人工智能平台帮助用户推动创新并提高成本效益。在我们的测试中，与 Amazon EC2 I7ie 实例相比，Amazon EC2 i8ge 实例的索引吞吐量最多可提升 21%。我们对 I8ge 实例满怀期待，这款实例有望为在 AWS 上部署 Elasticsearch 的用户提供更出色的性能和成本效益。
Elastic 首席产品经理 Yuvraj Gupta
Sprinklr
在完成向基于 AWS Graviton4 的 Amazon EC2 实例的过渡后，我们取得了令人印象深刻的成果，尤其是在满足自身性能需求方面。在 Amazon EC2 I8ge 实例预览中，我们观测到 I/O 等待时间缩短了约 40%。从上一代基于 Graviton 的实例迁移的流程十分简单，只花了几天时间，其性价比优势让这次迁移成为 Sprinklr 统一客户体验管理平台的一次高价值投资。AWS 在整个过程中提供支持，包括提前开放预览版实例类型的使用权限，为我们的成功采用奠定了重要基础。
Sprinklr 工程副总裁 Nitin Goyal
WEKA
在人工智能时代，基础设施必须兼具强大性能和成本效益。我们对基于 AWS Graviton4 的全新 Amazon EC2 I8g 实例进行了全面评估，结果表明该款实例完美地实现了这两大核心要求。过渡流程十分简单，而且借助这款新实例，NeuralMesh 在现有基础设施下可处理的并发人工智能作业数量增加 20% 以上，吞吐量提升了 25%。这有望帮助我们的客户达到新的效率水平，并从其投资中获得更多价值，从而直接降低创新成本。这种引人注目的性价比让企业人工智能更易于使用且更可持续，我们也十分期待在此基础上再接再厉。
Meltwater
Meltwater 的主要 Elasticsearch 集群每天需完成数十亿份新文档的索引构建，并响应数百万次搜索请求，以帮助客户实时跟踪对话。Amazon EC2 I8ge 实例经过存储优化，在搜索、索引和分析领域带来了我们过去十年间所见的最为显著的性能跃升：与 EC2 I3en 实例相比，性能提高了两倍以上。切换至 AWS Graviton4 使我们的客户能享受到更快捷的搜索体验，并且让我们能够进一步提升可即时分析数据的时效性和广度。此外，我们同样期待将向量搜索应用程序从 Amazon EC2 M7gd 实例切换至 Amazon EC2 I8g 实例，这一迁移有望加快此类应用程序的运行速度，尤其是对于多回合代理弹性集群。
Meltwater 搜索总监 Karl Neyvaldt
Bright Data
通过迁移至基于 AWS Graviton4 的 Amazon EC2 实例，我们的运营性能有了显著变化。例如，升级至 Amazon EC2 I8g 实例后，我们看到负责每天处理 10 亿条记录更新的 MongoDB 数据库的性能提升了 133%。管理超过 30 万个并发网络套接字连接的关键服务器基础设施也获得了类似的性能提升：从 Amazon EC2 M6g 实例迁移至 Amazon EC2 M8g 实例后，性能提高了 66%。这些性能增强不仅降低了我们的基础设施成本，还使我们能够为客户提供更快速、更可靠的数据服务，巩固了我们作为全球领先 Web 数据平台的地位。
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