AWS で HPC のパワーを活用し、大規模なコンピューティングの問題を解決して

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ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) により、科学者とエンジニアは、複雑でコンピューティング負荷の高い問題を解決できます。HPC アプリケーションでは、通常、高いネットワークパフォーマンス、高速ストレージ、大容量メモリ、非常に高いコンピューティング性能が必要になります。AWS を使用すると、クラウド内で HPC を実行し、大多数のオンプレミス環境で現実的とされる数よりも多い数まで並列タスクをスケールすることで、研究の速度を上げて、結果を取得するまでの時間を短縮できます。AWS では、特定のアプリケーション用に最適化された CPU、GPU、FPGA のサーバーをオンデマンドで利用できるため、大規模な設備投資を回避しながらコストを削減するのに役立ちます。


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AWS でハイパフォーマンスコンピューティングのクラスターを瞬時に起動し、スケールアップできます。ジョブのキュー待機時間をなくし、クラスターを必要な規模にスケールすることで、必要に応じて、市場投入や公開までの時間を短縮できます。

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インフラストラクチャの維持やアップグレードよりも、アプリケーションや研究結果に注意を集中できます。AWS によってハードウェアがアップグレードされると、すぐに利用できるようになります。最新のハードウェアに移行するために必要なことは、クラスター設定ファイルを書き直して再起動することのみです。

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インフラストラクチャに基づいて研究内容を決めるのではなく、研究内容に基づいてインフラストラクチャを決めてください。AWS で利用できる柔軟な設定オプションを使えば、仮説を出発点として、そのアプリケーション固有の要件に最適化された HPC クラスターを作成できます。GPU と CPU を 1 日ごとに交換するといったこともできます。

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コンピューティング、ストレージ、データベースの中核サービスオプションに加えて、AWS エコシステムの幅広いサービスやパートナーを活用してワークロードを強化できます。NICEThinkbox といったなじみ深いソリューションから、AWS Lambda を使った実験的な構築まで、さまざまなサービスを利用できます。

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セキュリティ面で妥協することなく共同作業を行えます。AWS のすべてのサービスでは、承認されたユーザーの間でのデータ共有機能はそのままで、暗号化や、ユーザーごとのきめ細かなアクセス権限を付与するオプションを利用できます。HIPAA、FISMA、FedRAMP、PCI などに準拠したソリューションを構築できます。

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ミッションに不要な料金を支払う必要はありません。AWS の幅広いサービスから必要なものを選択でき、支払いは実際に使用した分のみです。使っていないコンピューティング性能への支払いや長期契約は不要で、ライセンスの複雑さもありません。Amazon EC2 スポットインスタンスを使えば、コストをさらに最適化できます。

  • ライフサイエンス

    ゲノミクス

    カリフォルニア大学バークレー校の Algorithms, Machine, and People (AMP) Lab では、AWS を活用して、ゲノミクス作業に使用するアルゴリズムの分析に必要なコンピューティングリソースをすばやくスケールしています。詳細 >>

    計算化学

    Novartis では、AWS を活用したプラットフォームを構築し、約 8 万 7,000 個のコンピューティングコアを運用することで、39 年分の計算化学を 9 時間で実施し、そのコストは 4,232 USD でした。詳細 >>

    生物系シミュレーション

    ペンシルベニア州立大学では、研究ポータルを AWS に移行し、世界中の 6,000 人の研究者が 5 万件を超える DNA 合成配列を簡単に設計できるようにしました。詳細 >>

    タンパク質モデリング

    サンフランシスコ州立大学のコンピュータサイエンス学科では、Amazon EC2 を使用して、機械学習ワークロードの実行にかかるコストと所要時間を削減しました。詳細 >>

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  • 金融サービス

    資本管理とレポート

    MAPFRE では、インフラストラクチャコストを 88 パーセント削減し、スーパーコンピュータをオンデマンドで起動し、終了時にはシャットダウンできるようになりました。詳細 >>

    リスク管理ポートフォリオの最適化

    Yuanta Securities Korea では、AWS で財務モデルを実行して市場リスクを評価し、スピードの向上とコストの低減を実現しています。詳細 >>

    契約の料金設定と評価  

    Aon Benfield では、インフラストラクチャを AWS に移行し、数時間から数日かかっていたポリシー再検討の時間を数分まで短縮する処理システムを構築しました。詳細 >>

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  • 製造

    計算流体力学 (CFD)

    TLG Aerospace では、EC2 スポットインスタンスを使用して、より多くのメモリとコアをより低いコストで利用することで、需要が増えているシミュレーションの回数やサイズをスケールできています。詳細 >>

    エンジニアリングシミュレーション

    Ansys では、拡張ネットワーキング互換の EC2 インスタンスを使って、シミュレーションを実行しました。コア数が 1000 個を超えてもほぼ理想的なスケーラビリティが見られ、コア数が 2000 個を超えてもソリューション全体の時間が短縮されました。詳細 >>

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  • エネルギー科学と地球科学

    気象シミュレーション

    Weather Company では、ビッグデータプラットフォーム、予報システム、各種アプリケーションをクラウド環境でネイティブに実行できるよう再設計し、オンプレミス環境のデータセンターを 13 箇所から 6 箇所に減らしました。これにより、ネットワークとアプリケーションの効率を向上させるためのエンジニアの数を減らすことができました。詳細 >>

    貯蔵タンクシミュレーション

    Rock Flow Dynamics では、オンデマンドのコンピューティングリソースを使用して、油井と水圧入井の位置を最適化するワークロードを実行しました。AWS リソースを使用することで、以前なら完了までに数年かかっていた作業が 12 日間で完了しました。詳細 >>

    地理情報システム (GIS)

    Digital Globe では、AWS を使用し、コストを節減しながら、通常数か月かかるようなペタバイト規模の高解像度地球映像、データ、分析を数週間で顧客に配信しています。詳細 >>

    運用、管理、分析

    Fugro Roames では、AWS と Amazon EC2 スポットインスタンスを使用して、Ergon Energy の年間植物管理コストを 1 億 AUD から 6,000 万 AUD まで削減しました。詳細 >>

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  • 半導体

    エレクトロニクス設計オートメーション

    Cadence Design Systems では、AWS を使用し、ワークロードを相互に分離して、ユーザーやアプリケーションがリソースを奪い合うことがないようにしました。これにより、回帰の回数を減らして、反復の速度を上げ、最適化と俊敏性に注意を集中できるようになりました。詳細 >>

    エレクトロニクスシミュレーション

    Cypress Semiconductor では、AWS に並列コンピューティングを実装し、COMSOL Multiphysics を使用して静電容量センサー部品での電磁場の分布をシミュレートしました。これにより、シミュレーションにかかる時間が数週間から数時間になりました。詳細 >>

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継続的デリバリー

AWS のハイパフォーマンスコンピューティングのワークロードは、インスタンスと呼ばれる仮想サーバーで実行されます。仮想サーバーは Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) で運用されます。Amazon EC2 によって、安全でサイズ変更可能なコンピューティング性能がクラウド内で実現します。また、幅広いインスタンスタイプを利用できるため、ワークロードに最適なものを選択できます。

インスタンスタイプ
推奨される HPC 用途
技術的な特徴

C5

コンピューティング最適化

エンジニアリングや金融シミュレーション、材料科学やゲノミクス処理、地震分析処理、デジタルシミュレーションやアナログシミュレーション、流体力学、コンピューティングによるリソグラフィーや計測、天候シミュレーションなど、コンピューティング集中型のワークロード
  • インテル Xeon Platinum プロセッサベース (Skylake)
  • 最大 36 個のコア (72 個の vCPU) および最大 144 GiB のメモリ
  • インテル Advanced Vector Extension 512 (AVX-512) ベクトルプロセッシングインストラクションセット
  • クロック速度は EC2 インスタンスタイプで最大

M4

汎用

メモリとコアのバランスが必要なアプリケーションとワークロード、および HPC 管理ノード、ライセンスサーバー、リモートログインノードといった汎用コンピューティング
  • Intel Haswell および Broadwell プロセッサベース
  • 最大 32 個のコア (64 個の vCPU) および最大 256 GiB のメモリ

R4

メモリ最適化

大量のメモリを必要とするエンジニアリングシミュレーションや科学シミュレーション、半導体マスクの検証など、C5 インスタンスや M4 インスタンスに比べてコアよりもメモリが必要なアプリケーション
  • インテル Broadwell プロセッサベース
  • 最大 32 個のコア (64 個の vCPU) および最大 488 GiB のメモリ

P3

 高速コンピューティング

エンジニアリングシミュレーション、金融工学、地震分析、分子モデリング、ゲノミクス、レンダリングといった GPU コンピューティングワークロード
  • 最大 8 個の NVIDIA Tesla V100 GPU
  • 最大 1 PFLOPS の混合精度浮動小数点演算、125 TFLOPS の単精度浮動小数点演算、62 TFLOPS の倍精度浮動小数点演算
  • NVIDIA NVLink による GPU の相互接続で最大 300 GB/秒のスループット
  • 最大 64 vCPU、488 GB のDRAM、25 GB/秒 の専用のネットワーク総帯域幅

F1

高速コンピューティング

動画分析、画像処理、金融工学、ゲノミクス、高速化されたデータの分析と検索など、ハードウェアアクセラレーションを使用する並列型のアプリケーション
  • 1 つの EC2 インスタンスで最大 8 個の Xilinx Virtex UltraScale+ VU9P FPGA デバイス

G3

高速コンピューティング

グラフィカルなリモートデスクトップ、3D モデリングや 3D シミュレーション、医療イメージングや地理的イメージング、動画コンテンツ配信といった高性能グラフィックアプリケーション
  • 1 つの EC2 インスタンスで最大 4 個の NVIDIA Kepler GPU または Maxwell GPU
  • グラフィック処理とリモート可視化向けに最適化
  • 可能な完全マネージド型アプリケーションストリーミングサービスである Amazon AppStream 2.0 と一緒に利用して、HPC ワークロードの前処理や後処理を実行可能。HTML5 ブラウザがインストールされたデスクトップで、HPC 可視化アプリケーションを大規模なユーザーグループに配信可能
  • Amazon WorkSpaces グラフィックスバンドルで利用され、GPU により高速化された仮想 Windows デスクトップをクラウド内で実現。WorkSpaces グラフィックスバンドルは、エンジニアや 3D アプリケーション開発者が高価なグラフィックス対応ワークステーションの代わりとして使用できるように設計されています。

X1

メモリ最適化

インメモリ分析グラフや疎行列処理、半導体タイミング分析など、コアに対して最大数のメモリが必要なアプリケーション
  • インテル Haswell プロセッサ ベース
  • 最大 64 個のコア (128 個の vCPU) および最大 1,952 GiB のメモリ

継続的デリバリー

クラウド内のハイパフォーマンスコンピューティングのワークロード管理に新たなレベルの柔軟性が実現されることで、リソースとジョブのオーケストレーションがワークロードの重要な検討事項になります。AWS では、ワークロードのオーケストレーション向けに幅広いソリューションが用意されています。完全マネージド型サービスを使用すると、クラスターやジョブスケジューラのプロビジョニング、設定、最適化よりも、ジョブの要件や出力に集中できます。一方、自己管理型のソリューションを使用すると、クラウドネイティブなクラスターの設定と維持をお客様が行えるため、従来のジョブスケジューラを AWS やハイドブリッドシナリオで活用できます。

AWS のサービス
説明
特徴
AWS Batch AWS Batch は、クラウドでの大規模なコンピューティングワークロードを簡単に運用するための完全マネージド型サービスです。リソースのプロビジョニングやスケジューラの管理について心配する必要はありません。AWS Batch の操作には、ウェブコンソール、AWS CLI、SDK を使用します。
  • 完全マネージド型サービス
  • インフラストラクチャではなくジョブとリソースに注意を集中できる
  • EC2 のスポットインスタンスとリザーブドインスタンスを簡単に使用でき、コストを削減できる
  • 数万個のコアで簡単に作業の優先順位を設定できる
AWS Lambda サーバーのプロビジョニングや管理をせずにコードを実行できます。支払いは実際に使用したコンピューティング時間の分のみです。いくつかの言語を使って作成した短期間の運用のための関数を定義し、Lambda によって大規模な実行を管理できます。
  • 完全マネージド型サービス
  • 短期間の運用のために最適化
  • Lambda は "サーバーレス" であるため、支払いは関数実行時に使用した分のみ
AWS Step Functions 視覚的なワークフローを使用して、分散アプリケーションとマイクロサービスのコンポーネントを簡単に調整できる、完全マネージド型サービスです。
  • 完全マネージド型サービス
  • AWS Batch、AWS Lambda といったサービスと簡単に統合できる

CfnCluster
オープンソースのバッチスケジューラと MPI ライブラリが事前インストールされた AWS の高性能クラスターをデプロイする、オープンソースのフレームワークです。
  • オープンソースのソフトウェア
  • サードパーティのスケジューラを使用して、クラスターを簡単にデプロイ
  • ベーステンプレートとして AWS CloudFormation を使用
EnginFrame オープンソースや市販の幅広いバッチスケジューリングシステムと統合された HPC ポータルです。ジョブの送信、制御、データ管理をワンストップで処理できます。
  • オンプレミス、クラウド内、ハイブリッドで運用
  • 複数スケジューラを 1 つのウィンドウに統合
  • アプリケーションテンプレート

継続的デリバリー

AWS にはストレージとして、EC2 インスタンスにアタッチされたファイルシステムから高性能オブジェクトストレージまで、いくつかのオプションが用意されています。ほとんどの HPC アプリケーションでは、ファイルシステムインターフェイスを使用して、複数の EC2 インスタンスからデータに共有アクセスすることが必要になります。AWS には、ファイルシステムインターフェイスとファイルシステムセマンティクスを備えた、ネイティブのスケールアウト共有ファイルストレージサービス (Amazon EFS) が用意されています。HPC アプリケーションでは、汎用の作業ストレージとして、AWS のブロックストレージサービスである Amazon EBS または Amazon EC2 のインスタンスストアを使用することもできます。Amazon S3 と Glacier は、大規模なデータセットの長期ストレージとして使用できる、低コストなストレージサービスです。

AWS の製品
説明および推奨される HPC 用途
特徴

Amazon EFS

 

可用性と耐久性に優れた、マルチ AZ の完全マネージド型ファイルシステム

推奨される HPC 用途: 作業ストレージ用の共有ファイルシステムとして使用

  • コア数を数万個までスケールできる
  • NFS をマウントできる

Amazon EBS

 

Amazon EC2 インスタンスで使用するための永続的なブロックストレージボリューム

推奨される HPC 用途: 高 IOPS および汎用の作業ストレージとして使用

 

  • Lustre 互換
  • NFS をマウントできる
  • Lustre や GPFS といったツールを使用した、高速並列コンピューティングシステムをサポート
  • 速度とコストの最適化のため幅広い選択肢を利用できる

Amazon EC2 インスタンスストア

 

一部の Amazon EC2 インスタンスタイプで追加料金なしで付属するブロックストレージ

推奨される HPC 用途: 読み取り頻度の高い一時的な作業ストレージとして使用

  • 一部の EC2 インスタンスタイプに付属
  • 高速 I/O
  • エフェメラルストレージ

Amazon S3

 

任意の量のデータの保存と取得をどこからでも行えるように設計されたオブジェクトストレージ

推奨される HPC 用途: 耐久性とスケーラビリティに優れた HPC データのプライマリストレージ

  • 高い可用性
  • 高い耐久性
  • PUT および GET リクエストを使った API アクセスを実行できる

Amazon Glacier

 

データのアーカイブや長期バックアップに使用できる、安全性と耐久性に優れた、きわめて低コストなクラウドストレージサービス

推奨される HPC 用途: HPC データの低コストな長期アーカイブとして使用

  • ライフサイクルツールによるデータの自動アーカイブ
  • きわめて経済的
  • データ取得のための所要時間は数時間

継続的デリバリー

AWS のネットワークはスケールするように設計されています。密結合のワークロード 1 つに数千個のコアが必要なアプリケーションでも、気の遠くなるほど並列的で高スループットコンピューティング (HTC) アプリケーション向けに数十万個のコアが必要な場合でも、またはその両方が混在していても、AWS のネットワークであれば優れたパフォーマンス (広い帯域幅と低いレイテンシー) とスケーラビリティが実現します。

AWS では、AWS インフラストラクチャ専用に独自のハードウェアを最適化し、構築しています。カットスルールーティングと AWS の巨大な規模が組み合わされることで、最大規模のお客様が最も困難なアプリケーション通信パターンを使用する場合であっても、安定したレイテンシーと広い帯域幅が実現します。拡張ネットワーキングにより、従来の仮想化されたネットワークインターフェイスに比べて、I/O 性能が高く、CPU 使用率が低くなります。この機能により、パケット毎秒 (PPS) のパフォーマンスは高くなり、インスタンス間のレイテンシーは低くなり、ネットワークジッターは非常に低くなります。拡張ネットワーキングはインスタンスタイプに合わせて、Intel 82599 と Amazon ENA の 2 つの方法のいずれかで利用できます。

ネットワーキング機能
説明および EC2 インスタンスタイプとの互換性
利点
クラスタープレイスメントグループ

クラスタープレイスメントグループは、複数のインスタンスから成る論理グループまたは論理クラスターで、一部の AWS リージョンで利用できます。

EC2 インスタンスタイプとの互換性: 拡張ネットワーキングをサポートするインスタンスタイプは、すべてクラスタープレイスメントグループ内に作成できます。詳細 >>

  • 最大 20 Gbps のインスタンス間帯域幅による安定して低いレイテンシー
  • 伸縮自在なスケーラビリティ

第 1 世代拡張ネットワーキング:

Intel 82599

  

 

Intel 82599 仮想機能インターフェイスは、サポート対象のインスタンスタイプに対して最大 10 Gbps のネットワーク速度に対応しており、従来の仮想化ネットワークインターフェイスに比べて、I/O パフォーマンスが高く、CPU 使用率が低くなります。

EC2 インスタンスタイプとの互換性: C3、C4、C5、D2、I2、R3、M4 (m4.16xlarge を除く) の各インスタンスタイプは 82599 と互換性があります。詳細 >>

  • 従来の実装に比べて、I/O パフォーマンスが高く、CPU 使用率が低い
  • パケット毎秒 (PPS) パフォーマンスが高い
  • インスタンス間のレイテンシーが低い
  • ネットワークジッターが非常に低い

第 2 世代拡張ネットワーキング:

Elastic Network Adapter (ENA)

Elastic Network Adapter (ENA) は、スループットとパケット毎秒 (PPS) パフォーマンスが高くなるように最適化された、カスタムネットワークインターフェイスです。

EC2 インスタンスタイプとの互換性: 現時点では、C5、P2、P3、R4、X1、m4.16xlarge の各インスタンスタイプが ENA に対応しています。詳細 >>

  • 第 1 世代の特長はすべてそのまま
  • 将来を見越したドライバー: 最大 400 Gbps のネットワーキングまでドライバー変更なしでサポートするよう設計
  • 特定の EC2 インスタンスタイプで最大 25 Gbps のネットワーク帯域幅を利用できる

継続的デリバリー

シミュレーション入力データの準備からコンピューティングジョブの出力解釈まで、高性能グラフィックタスクは HPC ワークロードの一部になっています。AWS では、OpenGL や Direct/X といったグラフィックアプリケーションを実行する際のパフォーマンス、コスト、柔軟性を向上させるため、いくつかの製品を利用できます。GPU を搭載した G2 および G3 インスタンスや Elastic GPU を使用することによってグラフィックパフォーマンスを高速化し、AppStream 2.0、WorkSpaces、NICE DCV を使って Windows グラフィックをストリーミングできます。Linux ベースのグラフィックプラットフォームを希望する場合は、NICE DCV のストリーミング性能と EnginFrame HPC ポータルを組み合わせることで、オンプレミス、ハイブリッドクラウド、AWS のみの構成にまたがって、エンドツーエンドのワークフローをエンドユーザーに提供できます。

サービス
説明
特徴
NICE DCV ハイエンドグラフィック向けに最適化され、帯域幅が動的に管理される安全なストリーミングプロトコルです。
  • ピクセルを移動して一元化された HPC データを維持
  • Linux や Windows の 3D アプリケーションへのリモートアクセスを実現
  • 広範なネットワークエリアでのスムーズで反応性に優れた使用感
  • オンプレミスと AWS での一貫した使用感
NICE EnginFrame 双方向セッション管理とバッチインタラクティブなワークフローのサポートが組み込まれた HPC ポータルです。
  • HPC ユーザーのニーズにワンストップで対応
  • 共同作業を簡略化
  • オンプレミスと AWS での一貫した使用感
Amazon EC2 Elastic GPU および G2 インスタンス
現行世代の EC2 インスタンスに低コストなグラフィックアクセラレーションを簡単にアタッチできます。
  • グラフィックアクセラレーションに少数の GPU が必要な場合や、GPU の効果が期待されるものの、同時に大量のコンピューティング、メモリ、ストレージも必要なアプリケーションの場合に理想的
  • 3D のモデリングやレンダリングなど、さまざまなグラフィックワークロードを実行でき、直接アタッチされた GPU と比較しても同程度のワークステーションパフォーマンスを発揮
Amazon AppStream 2.0
完全マネージド型で、安全なアプリケーションストリーミングサービスです。ウェブブラウザを実行している任意のデバイスに AWS からデスクトップアプリケーションをストリーミングできます。
  • HPC データが保存されている場所のすぐ近くで可視化アプリケーションを実行して、高品質かつ低レイテンシーの可視化を実現
  • ユーザーはアプリケーションにいつ、どこからでも安全にアクセスできるため、ウェブ接続さえあれば作業可能
  • グラフィック向けに最適化された NICE DCV プロトコルを使用したアプリケーション配信
Amazon WorkSpaces AWS で運用される完全マネージド型で安全な Desktop-as-a-Service (DaaS) ソリューションです。WorkSpaces の GPU 高速化バンドルでは、エンジニアリング、デザイン、アーキテクチャーのアプリケーションがサポートされ、同時にクラウドの安全性、経済性、柔軟性、俊敏性といった利点も備えています。
  • クラウド内でデータが保存されている場所のすぐ近くにアプリケーションを配置できるため、シミュレーションの可視化速度が向上
  • 3D アプリケーション開発、3D モデリング、CAD、CAM、CAE のツールをサポート
  • Windows や Mac の PC、PCoIP ゼロクライアント、Chromebook、iPad、Fire タブレット、Android タブレット、さらには一部のスマートフォンに至るまで、多数の対応デバイスへのデスクトップストリーミングを実行
継続的デリバリー

AWS では 70 種類を超えるクラウドサービスについて従量制料金を適用しています。AWS では必要な個々のサービスにのみ、サービスを使用する期間だけお支払いいただき、長期契約や複雑なライセンスは必要ありません。AWS の料金は、水道や電気などの公共料金の支払方法に似ています。支払いは実際に使用したサービスの分のみで、サービスの使用を停止しても追加コストや解約料金はありません。AWS の料金の仕組みの詳細 >>

Amazon EC2 のコンピューティング性能に対する支払いには、主にオンデマンド、リザーブドインスタンス、スポットインスタンスという 3 つの方法があります。

コンピューティングの料金モデル
説明
推奨される HPC 用途:
オンデマンドインスタンス オンデマンドインスタンスでは、長期間の契約や前払いは必要なく、コンピューティング性能に対して時間あたりの料金をお支払いいただきます。アプリケーションの需要に応じて、計算能力を自在に増減できます。また使用するインスタンスについて、特定の時間料金を支払うだけで済みます。
  • 前払いや長期間の契約なしで、Amazon EC2 の低コストや柔軟性を利用したいと考えているユーザー
  • 初めて Amazon EC2 で開発またはテストしているアプリケーション (POC)
  • 短期間だったり、急上昇したり、予測不能であったりするものの中断できないワークロードを実行するアプリケーション
  • 緊急で優先度の高いワークロード
スポットインスタンス スポットインスタンスは、選択した任意の額で、未使用の Amazon EC2 容量を入札できる料金モデルです。入札額がスポット料金を超えると、入札額がスポット料金を超えている間、そのスポットインスタンスにアクセスして、実行できるようになります。これまでのところ、スポット料金はオンデマンド料金よりも 50%~93% 低くなっています。スポットインスタンスを使って、科学コンピューティングのコストを最適化する方法の詳細 >>
  • 中断を容認できるワークロード
  • 開始および終了時間が柔軟なアプリケーション
  • 非常に低額のコンピュート価格でのみ実行可能なアプリケーション
リザーブドインスタンス リザーブドインスタンスは、オンデマンドインスタンスに比べて料金が大幅に (最大 75%) 割引になります。さらに、特定のアベイラビリティーゾーンにリザーブドインスタンスを割り当てると、キャパシティーが予約されるため、必要な時にインスタンスを作成できないのではないかと心配する必要がなくなります。
  • コンピューティングの合計コストを削減するために、EC2 の 1~3 年間の使用を確約できるお客様
  • 定常的に使用するアプリケーション

AWS パートナーは、AWS でのワークロードを実現するためのプロフェッショナルなサービスやソフトウェアソリューションを提供しています。注目のパートナーとその詳細についてご覧ください。

 

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