Category: Amazon EC2

今朝早くに、AWSのCEOであるAndy Jassyが次のアップデートとなるEC2インスタンスのロードマップを発表しました。私たちは高I/O、コンピューティング最適化、メモリ最適化インスタンスの性能を向上させるとともに、FPGAベースのコンピューティングを含めたハードウェアアクセラレーションの領域にも進出します。この投稿では本日の発表をまとめるとともに、追加情報を含むそのほかの投稿たちへのリンクを示します。 これらの新しいインスタンスを計画するにあたって、お客さまが直面している問題やEC2で実行しようとしているワークロードについて十分に理解するために、私たちは非常に多くの時間を費やしました。お客さまの反応はさまざまでしたが、頻繁に言及されていたのはインメモリ分析、マルチメディア処理、機械学習（最新のAVX-512命令を用いたもの）、そして大規模でストレージ集積型のERP（Enterprise Resource Planning）アプリケーションなどでした。 次のインスタンス群が本日から利用可能です。 新しいF1インスタンス – F１インスタンスによって、Field-Programmable Gate ArrayまたはFPGAとして知られる、革新的なプログラマブルハードウェアを使用することができます。コードを記述してFPGA上で実行することにより、多くのゲノム分析、地震分析、財務リスク分析、ビッグデータ検索、そして暗号アルゴリズムなどの多くの処理を最大30倍高速化することができます。また本日、F1インスタンスの開発者プレビューおよびハードウェア開発キットをリリースしただけでなく、お客様がFPGAによるアプリケーションやサービスを構築して、AWSマーケットプレイスで販売することもできるようになりました。詳細については開発者プレビュー ー EC2 Instances (F1) with Programmable Hardwareをご覧ください。 新しいR4インスタンス – R4インスタンスは、昨今のメモリインテンシブなビジネスインテリジェンス、インメモリキャッシング、そしてデータベースアプリケーションのために設計されており、最大488GiBのメモリを搭載しています。R4インスタンスは大きなL3キャッシュと高速なメモリスピードにより、R3インスタンスより高い性能を発揮します。ネットワークの観点では、プレイスメントグループで使用した場合に、12Gbpsの専有EBS帯域幅に加えて、ENAによる最大20Gbpsのネットワーク帯域幅をサポートします。インスタンスは6つのサイズがあり、最大64個のvCPUと488GiBのメモリを選択できます。詳細については次世代のメモリ最適化EC2インスタンス（R4）をご覧ください。 拡張されたT2インスタンス – T2インスタンスはCPUの最大出力を定常的に使わないタイプのワークロードで、大きなパフォーマンスを発揮します。お客さまはT2インスタンスを、アプリケーションサーバやWebサーバ、開発環境、継続的インテグレーションサーバ、そして小規模のデータベースといった、さまざまなワークロードで利用されます。私たちはt2.xlarge（16GiBメモリ）とt2.2xlarge（32GiBメモリ）の2つを新たに加えます。既存のT2インスタンスと同様、新しいサイズも十分なベースラインパフォーマンス（既存のインスタンスに比べて最大4倍）に加えて、コンピューティングパワーが必要なときに全コアをバーストさせることができます。詳細については、新しいT2.XlargeとT2.2Xlargeインスタンスをご覧ください。 そして以下のインスタンス群については準備中です。 新しいElastic GPUs – まもなく既存のEC2インスタンスに対して、1GiBから最大8GiBのGPUメモリと、それに見合うコンピューティングパワーを持った、高パフォーマンスのグラフィックアクセラレーション機能を追加できるようになります。Amazonにより最適化されたOpenGLライブラリは、自動でElastic GPUsを検知します。この新たなEC2インスタンスのプレビューを発表するのに合わせて、AWS Graphic Certification Programを提供します。詳細については進行中 – Amazon EC2 Elastic GPUsをご覧ください。 新しいI3インスタンス – I3インスタンスは、Solid State Driveをベースとして高速で低レイテンシの不揮発性メモリ（Non Volatile Memory Express: NVMe）を搭載しています。4KBブロックサイズに対する最大330万のランダムIOPSと、最大16GB/秒のディスクスループットがあります。このインスタンスは、多くのI/Oインテンシブなリレーショナル&NoSQLデータベース、トランザクション処理、分析ワークロードで要求される水準を満たすように設計されています。I3インスタンスには6つのサイズがあり、最大64個のvCPUと488GiBのメモリ、そして15.2TBのストレージ（ERPアプリケーションに最適です）を選択できます。ストレージに保存されたすべてのデータは、保存時に暗号化されます。また新しいElastic Network Adapter（ENA）もサポートしています。 新しいC5インスタンス – C5インスタンスは、インテルの新しいXeon “Skylake” プロセッサをベースとしており、ほかのすべてのEC2インスタンスよりも高速な処理を行うことができます。Broadwellの後継として、SkylakeはAVX-512をサポートしているため、高度な浮動小数点演算を必要とする機械学習、マルチメデイア処理、科学計算、そして金融業務などに適しています。C5インスタンスには6つのサイズがあり、最大72個のvCPUと144GiBのメモリを選択できます。ネットワークの観点では、ENAをサポートするとともに、デフォルトでEBS最適化となっています。 原文: EC2 […]

インメモリプロセッシングには大きな需要があります。日ごとに大きくなるワークロードと、世代を経るごとにパワーを増すCPUのおかげもあり、高性能のビジネスインテリジェンス、分析、データマイニング、そしてレイテンシに敏感なその他のワークロードにおいて、データセットを丸ごとメモリに載せることが、前提条件となりつつあります。分散キャッシングとバッチ処理ワークロードもまた、大量のメモリに素早くアクセスできることの恩恵を受けるでしょう。 私たちは本日、次世代のメモリ最適化EC2インスタンスをリリースします。大きなL3キャッシュと高速なメモリを搭載することで、既存のR3インスタンスより高い性能を発揮します。ネットワークの観点では、プレイスメントグループで使用した場合に、1Gbpsの専有EBS帯域幅に加えて、ENAによる最大20Gbpsのネットワーク帯域幅をサポートします。 R4インスタンスには以下の特徴があります。 インテル Xeon E5-2686 v4 “Broadwell” プロセッサ（2.3GHz） DDR4メモリ ハードウェア仮想化（HVM）のみ ラインナップは次の通りです。 モデル vCPUs メモリ（GiB） ネットワークパフォーマンス r4.large 2 15.25 最大10 Gigabit r4.xlarge 4 30.5 最大10 Gigabit r4.2xlarge 8 61 最大10 Gigabit r4.4xlarge 16 122 最大10 Gigabit r4.8xlarge 32 244 10 Gigabit r4.16xlarge 64 488 20 Gigabit   R4インスタンスはオンデマンドインスタンスとリザーブドインスタンスの形で、米国東部（バージニア北部）、米国東部（オハイオ）、米国西部（オレゴン）、米国西部（北カリフォルニア）、欧州（アイルランド）、欧州（フランクフルト）、アジアパシフィック（シドニー）、中国（北京）、そしてAWS GovCloud (US) リージョンにおいて利用可能です。詳細はEC2の料金ページをご覧ください。 原文：New – Next Generation […]

2016年12月1日からEC2の価格を下げるアナウンスをできることを非常に嬉しく思っています。これで皆さんの年末シーズンがすこし楽しくなることでしょう！我々の技術に対する投資と、規模と長年のキャパシティ管理の経験に基いて、コストを抑えることができることになりましたので、皆さんにお伝えします。 我々は、オンデマンド、リザーブドインスタンス (標準もコンバーチブルも)、そして専有ホストの価格を、C4、M4、そしてT2インスタンスにおいて、最大25%の値下げを致します。値下げは全てのAWSリージョンで適応されます。以下に一例としてLinuxタイプのオンデマンドインスタンス料金を示します(全リージョンで値下げは行われます): C4 – アメリカ東部(北部バージニア)とEU(アイルランド)とアジア太平洋(東京)で最大5%削減、アジア太平洋(ムンバイ)とアジア太平洋(シンガポール)では最大20%削減 M4 – アメリカ東部(北部バージニア)とEU(アイルランド)とEU(フランクフルト)で最大10%削減、アジア太平洋(東京)では最大20%削減、アジア太平洋(シンガポール)では最大25%削減 T2 – アメリカ東部(北部バージニア)では最大10%削減、アジア太平洋(東京)で最大20%削減、アジア太平洋(シンガポール)では最大25%削減 ※訳注: オンデマンドとリザーブドインスタンス、またリージョンやプラットフォーム（Linux、RHEL、SUSE、Windows等）によって値下げ率は異なります。価格が据え置きとなっているリザーブドインスタンスタイプもありますので、詳細は料金表を確認ください。 いつものことですが、オンデマンド価格でこの値下げの利益を得るために、皆さんがすべきことは何もありません。もし請求アラートや、新しくなった予算機能を使っているなら、閾値を適切に引き下げることを検討した方が良いかもしれません。 — Jeff 追伸 – 私の計算では、これが我々の53回目の値下げとなります。 原文: EC2 Price Reduction (C4, M4, and T2 Instances) (翻訳: SA岩永) ※訳注: 原文には東京リージョンへの言及が特別にありませんが、今回の値下げは全てのリージョンが対象のため、東京リージョンの価格変更情報も追記しています。

AWS ユーザーの多くが、2014 年の中半期にリリースした汎用 SSD (gp2) EBS ボリュームを使用して素晴らしい成果を得ています (詳しくは New SSD-Backed Elastic Block Storage をご覧ください。ご自分のワークロードでどのタイプのボリュームを使用すべきか決めかねている場合は、幅広い種類のデータベース、開発とテスト、ブートボリュームのワークロードにわたり価格とパフォーマンスのバランスが取れている gp2 をお勧めします。このボリュームタイプで興味深いポイントの 1 つはバースト機能です。gp2 のバースト機能は AWS の顧客ベースを観察し、実社会におけるワークロードの I/O パターンに合わせて設計されました。AWS のデータサイエンティスト達は、ボリューム I/O は非常にバースト性が高く短時間で急上昇し、バースト間には十分なアイドル時間があることに気付きました。予測不可能でバースト性を持つトラフィックの性質が gp2 バーストバケットを設計した理由です。小さなボリュームでも 3000 IOPS までのバーストを可能にするほか、アイドル時間中または低レベルで I/O を実行している場合にバーストバケットを補充できるようにすることができます。バーストバケットの設計はすべての gp2 ユーザーに一貫性のある予測可能なパフォーマンスを提供します。実際には gp2 ボリュームが完全にバーストバケットを消耗することは非常に少なく、ユーザーは使用パターンをトラッキングし必要に応じて調整できるようになりました。さまざまなボリュームタイプのパフォーマンス最適化と、ベンチマークと実際のワークロードの違いに関するドキュメントはすでに提供済みです (詳しくは I/O Characteristics をご覧ください)。最初のブログ投稿で説明したように、バーストクレジットは設定済み GB/秒ごとに 3 倍の割合で蓄積し、読み取りまたは書き込み 1 回ごとに 1 つ使用されるようになっています。各ボリュームは 540 万クレジットまで蓄積することができ、ボリュームごとに 3,000 クレジット/秒の割合で使用することができます。使用を開始するには希望するサイズの gp2 ボリュームを作成し、アプリケーションを起動します。ボリュームの I/O […]

The Amazon Linux AMI は、EC2 上で実行しているアプリケーションにセキュアで安定した、高パフォーマンスの実行環境を提供します。リモートアクセスが制限され (ルートログインや必須の SSH キーペアがない)、重要でないパッケージがほとんどインストールされていない AMI は、優れたセキュリティプロフィールを誇ります。 たくさんの顧客から、この Linux イメージをオンプレミスで、特に開発ワークロードやテストワークロードの中で使用したいというリクエストがありました。 クラウドとオンプレミスでの使用に適した Amazon Linux Container Image の提供開始を今日発表することができ、光栄です。イメージは EC2 コンテナレジストリから入手できます (アクセス方法については、イメージの入手をお読みください)。AMI と同じソースコード、同じパッケージで構築されているため、コンテナの導入がスムーズに実行できます。そのままで使用することも、独自のイメージを作成するための土台として使用することもできます。 それを試してみるため、私は、作成したばかりの EC2 インスタンスを起動し、Docker をインストールし、新しいイメージを入手して実行してみました。その後、cowsay と lolcat (と依存関係) をインストールし、上記のイメージを作成しました。 このイメージの詳細については、Amazon Linux Container Image をお読みください。 このイメージは、 で使用することもできます。詳細については、Amazon ECR イメージを Amazon ECS で使用するをお読みください。

今年はじめに公開したブログ「長い形式の EC2 リソース ID が利用可能に」で、移行期間は 2016 年 12 月の初旬までと説明しました。この期間中はリージョンやユーザーベースで新しいリソース形式にオプトインすることができます。移行を完了すると、新たに作成したリソースの文字列には 17 文字が使用されるようになります。次の大切な日付を忘れないようにしてください。 11 月 – 11 月 1 日より describe-id-format コマンドを使用して希望のリージョンのカットオーバー期限を確認できるようになります。 12 月 – 12 月 5 日から 12 月 16 日の間、各 AWS リージョンにおいて 17 文字の文字列をデフォルトで使用するように設定します。 ご利用されているコードやツールが新しい形式に対応できるように、できる限り早急にオプトインすることをお勧めします。 オプトイン、オプトアウト、またはステータスチェックに使用できる長い形式の ID コンバーターツールをリリースしました。すでに をインストールしている場合は、スクリプトをダウンロードすればこれを実行することができます。 $ wget https://raw.githubusercontent.com/awslabs/ec2-migrate-longer-id/master/migratelongerids.py $ chmod +x migratelongerids.py 次に実施可能な操作をいくつかご紹介します。 アカウントのステータスを確認: $ ./migratelongerids.py –status アカウント、IAM ロール、IAM ユーザーを長い形式の […]

で Windows Server 2016 を実行できるようになりました。このバージョンの Windows Server にはいくつもの新機能が搭載されています。これには Docker や Windows コンテナのサポートも含まれています。本日より、すべての AWS リージョンで次の 4 つの形式をご利用いただけます。 Windows Server 2016 Datacenter のデスクトップ環境 – Windows Server のメインストリームバージョンはセキュリティとスケーラビリティを考慮して設計されています。従来のアプリケーションはもちろんのこと、クラウドネイティブのアプリケーションにも対応しています。Windows Server 2016 に関する詳細は「The Ultimate Guide to Windows Server 2016」 (登録必須) をご覧ください。 Windows Server 2016 の Nano Server – 最小構成のインストールで導入するクラウドネイティブは適度なディスク容量を使用し、アプリやサービス実行に使用するシステムリソース (メモリ、ストレージ、CPU) をより多く残し、データセンターバージョンよりも迅速に起動することができます。コードやアプリケーションを移行する場合の詳細情報については「Moving to Nano Server」をご覧ください。Nano Server にはデスクトップ UI が含まれていないので、PowerShell または WMI […]

今年初旬に AWS は x1.32xlarge インスタンスをリリースしました。約 2 TiB の容量を備えるこのインスタンスタイプは、メモリに大きな負担をかけるビッグデータ、キャッシュ、分析などのワークロードに最適です。AWS のお客様は SAP HANA インメモリデータベース、大規模な Apache Spark や Hadoop ジョブ、様々なタイプのハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) ワークロードを実行しています。 そしてこの度、AWS は X1 インスタンスタイプの更新を 2 つリリースしました。 新しいインスタンスのサイズ – x1.16xlarge インスタンスの新しいサイズはフットプリントが小さいワークロードの実行を可能にします。 新しいリージョン – X1 インスタンスの利用が可能なリージョンを 3 つ追加しました。これでリージョン数は合計 10 になりました。 新しいインスタンスのサイズ 新しい x1.16xlarge の仕様は次のとおりです。 プロセッサ: 2 x Intel™ Xeon E7 8880 v3 (Haswell) 2.3 GHz – 32 cores […]

EC2 リザーブドインスタンスはほぼ 8 年前に発表されました。2009 年に開始されたモデルには 2 つの利点があります。キャパシティーの予約と、アベイラビリティーゾーン内の特定のインスタンスの使用に適用される大幅な割引です。長年にわたり、お客様からの意見や要望に基づいてモデルを改良し、スケジュールされたリザーブドインスタンス、リザーブドインスタンスの予約内容の変更機能、リザーブドインスタンスマーケットプレイスでのリザーブドインスタンス (RI) の売買機能などのオプションを追加してきました。今回、リザーブドインスタンスモデルを再び強化することになりました。その内容は以下のとおりです。 リージョン単位の利点 – 多くのお客様から、割引がキャパシティーの予約よりも重要だという意見や、柔軟性が増すなら割引率は下がっても構わないという意見を頂いていました。そこで今回からは、Standard RI に関連付けるキャパシティーは予約されずに、リージョン内のいずれかの AZ で実行したインスタンスに RI の割引が自動的に適用されるように選択可能になりました。 Convertible リザーブドインスタンス – Convertible RI では、柔軟性を増しながらも高い割引 (On-Demand に比べて通常 45% の割引) を受けられます。リザーブドインスタンスに関連付けたインスタンスファミリーやその他のパラメータはいつでも変更できます。たとえば、新しいインスタンスタイプを利用するために C3 RI を C4 RI に変換したり、アプリケーション用にメモリの増量が必要になった場合に C4 RI を M4 RI に変換したりできます。また、EC2 の値下げを徐々に活用するために Convertible RI を使用することもできます。 それでは、詳しく見ていきましょう。 リージョン単位の利点 リザーブドインスタンス (Standard または Convertible) がリージョン内のすべてのアベイラビリティーゾーン間で自動的に適用されるように設定可能になりました。リージョン単位の利点により、リージョン内のすべてのアベイラビリティーゾーン間で RI がインスタンスに自動的に適用されることで、RI の割引の適用範囲が広がります。この利点を使用すると、キャパシティーの予約は行われません。代わりに、キャパシティーを予約するためのアベイラビリティーゾーンの選択が必要になります。インスタンスを頻繁に起動、使用、終了する動的な環境では、この新しい利点により、柔軟性が増し、RI […]

私は長期に渡る技術やビジネスの動向を見ながら、自ら使用しブログに書くことができる製品やサービスの成り立ちを観察することが好きです。今回のブログを準備している時に、3 つのトレンドが頭に浮かびました。 ムーアの法則 – 1965 年に予測されたムーアの法則は、半導体のトランジスタ数の集積度は毎年 2 倍になるというものです。 大量市場/大量生産 – 人類が生み出し、使用し、楽しんでいる技術は大量の半導体を消費しており、大きなマーケットシェアになっています。 専門化 – 上記の動向から、ニッチ市場ですら専門的な製品に関しては十分に大きい市場である場合があります。 このような動向に合わせて業界が進むに連れ、過去 10 年ほどの間に興味深いチャレンジがいくつか浮上しました。次のリストをご覧ください (箇条書きで考える癖がついていますね)。 光の速度 – トランジスタ密度が増加しても、光の速度には限界があります (コンピューターの先駆者 Grace Hopper が好んで言っていたように、電気は1ナノ秒の間に 1 フィート未満しか移動できません)。 半導体物理学 – トランジスタのタイム変換 (オンまたはオフ) の基本的限界により CPU が達成可能なサイクル時間の最低値を判断することができます。 メモリボトルネック – 有名な von Neumann Bottleneck は CPU の追加能力値を制限します。 GPU (グラフィックスプロセッシングユニット) はこうした動向から生まれたもので、いくつものチャレンジに対応しています。プロセッサがクロック速度の上限に達しても、設計者はムーアの法則でより多くのトランジスタを使用することができます。従来のアーキテクチャに対し、より多くのキャッシュやメモリを追加するためにトランジスタを使用することができますが von Neumann Bottleneck はそれを制限します。逆に、現在では専用ハードウェア (GPU 消費の先駆けとしてはゲームなど) が大きな市場になっています。これらをまとめると、GPU はスケールアップ (プロセッサ速度の上昇やボトルネックメモリ) の代わりにスケールアウト […]