Processadores AWS Graviton
Obtenha o melhor custo-benefício para workloads em nuvem executadas no Amazon EC2Por que usar processadores AWS Graviton?
O AWS Graviton é uma família de processadores projetados para oferecer o melhor custo-benefício para suas workloads em nuvem executadas no Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Escolha a instância baseada no AWS Graviton que melhor atenda às suas necessidades.
Instâncias R8g do Amazon EC2
Inscreva-se para acessar a demonstração das novas instâncias R8g do Amazon EC2 com processadores AWS Graviton4. Saiba mais
Benefícios
Instâncias do EC2 baseadas nos processadores AWS Graviton
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Uso geral
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Otimizadas para computação
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Otimizadas para memória
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Otimizadas para armazenamento
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Computação acelerada
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Uso geral
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M7g, M7gd: melhor custo-benefício para workloads de uso geral com computação, memória e rede equilibradas
Baseada no: AWS Graviton3
Desenvolvidas para:: workloads de uso geral, como servidores de aplicações, datastores de tamanho médio, microsserviços e computação em cluster.
T4g: melhor relação preço/performance para workloads expansíveis de uso geral
Baseada no: AWS Graviton2
Desenvolvidas para: ampla variedade de workloads de uso geral que podem ser expandidas, como microsserviços de grande escala, bancos de dados pequenos e médios, desktops virtuais e aplicações essenciais aos negócios.
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Otimizadas para computação
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C7g, C7gd, C7gn: melhor custo-benefício para workloads com uso intensivo de computação
Baseadas no: AWS Graviton3, AWS Graviton3E
Desenvolvidas para: aplicações com uso intensivo de computação, como computação de alta performance, codificação de vídeo, jogos e aceleração de inferência de machine learning com base em CPU.
C6g, C6gd, C6gn: economia de custos para workloads com uso intensivo de computação e rede
Baseada no: AWS Graviton2
Desenvolvida para: aplicações com uso intensivo de computação, como HPC, codificação de vídeo, jogos e inferência de ML baseada em CPU.
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Otimizadas para memória
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R7g, R7gd: Alto custo-benefício para workloads com uso intensivo de memória
Baseada no: AWS Graviton3
Desenvolvidas para: workloads com uso intenso de memória, como bancos de dados de código aberto (MySQL, MariaDB e PostgreSQL) ou caches na memória (Redis, KeyDB, Memcached).
R8g: melhor relação preço/performance para workloads com uso intensivo de memória
Baseada no: AWS Graviton4
Desenvolvida para: Workloads que consomem muita memória, como bancos de dados de alta performance, caches na memória e análise de big data em tempo real.
R7g, R7gd: Alto custo-benefício para workloads com uso intensivo de memória
Baseada no: AWS Graviton3
Desenvolvidas para: workloads com uso intenso de memória, como bancos de dados de código aberto (MySQL, MariaDB e PostgreSQL) ou caches na memória (Redis, KeyDB, Memcached).
X2gd: menor custo por GiB de memória no Amazon EC2
Baseada no: AWS Graviton2
Desenvolvidas para: workloads com uso intensivo de memória como bancos de dados de código aberto (MySQL, MariaDB and PostgreSQL), caches na memória (Redis, KeyDB, Memcached), workloads de Eletronic Design Automation (EDA), análise de dados em tempo real e servidores de cache em tempo real.
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Otimizadas para armazenamento
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Im4gn: melhor relação preço/performance para workloads com uso intensivo de armazenamento
Baseada no: AWS Graviton2
Desenvolvidas para: bancos de dados SQL (MySQL, MariaDB, PostgreSQL), bancos de dados NoSQL (Cassandra, ScyllaDB, MongoDB), mecanismos de pesquisa, análises, transmissão e grandes sistemas de arquivos distribuídos.
Is4gen: menor custo por terabyte de armazenamento SSD no Amazon EC2
Baseada no: AWS Graviton2
Desenvolvidas para: bancos de dados SQL (MySQL, MariaDB, PostgreSQL), bancos de dados NoSQL (Cassandra, ScyllaDB, MongoDB), mecanismos de pesquisa, análises, transmissão e grandes sistemas de arquivos distribuídos.
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Computação acelerada
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G5g: melhor relação preço/performance para transmissão de jogos na plataforma Android
Baseada no: AWS Graviton2
Desenvolvidas para: aplicações gráficas, incluindo transmissão de jogos da plataforma Android e inferência de ML.
Opções de armazenamento SSD local baseado em NVMe também estão disponíveis em instâncias de uso geral (M6gd), otimizadas para computação (C6gd) e para memória (R6gd). Além disso, as instâncias C6gn e C7gn otimizadas para computação com rede aprimorada e suporte a Elastic Fabric Adapter (EFA) também estão disponíveis.
Casos de uso
Clientes
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Datadog
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“Podemos manter os custos constantes, e ainda oferecer mais valor. Essa eficiência é então traduzida de volta para nossos clientes, oferecendo mais recursos por ciclo de computação ou atendendo a mais clientes com um número idêntico de núcleos.”
Alexis Le-Quoc
Cofundador e diretor de tecnologia da Datadog Inc. -
Instructure
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“Usamos instâncias do AWS Graviton3 em vários lugares na nossa pilha. Elas nos proporcionaram uma melhoria de até 20% na throughput e na redução de custos em relação aos tipos de instâncias mais antigos.”
Zach Pendleton
Arquiteto principal da Instructure -
Pinterest
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“Com a adoção do AWS Graviton, podemos fazer mais com menos. Aumentamos a performance e reduzimos os custos, e podemos fazer isso ao mesmo tempo que reduzimos nossa pegada de carbono.”
Serra Hutto
Gerente técnica sênior de programas, Pinterest -
Infraestrutura
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“Escolhemos o AWS Graviton para o SAP HANA Cloud. Do ponto de vista comercial, o resultado que estamos vendo nas implantações reais é uma melhoria de até 35% na performance ou na performance de preço das workloads analíticas.”
Stefan Baeuerle
Vice-presidente sênior, líder de bancos de dados, SAP -
Sprinklr
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“Em instâncias baseadas no AWS Graviton, podemos criar mais recursos, o que antes era caro ou inviável.”
Nitin Goyal
Vice-presidente de engenharia da Belvo -
Zendesk
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Depois de migrar para instâncias baseadas no Graviton, a Zendesk melhorou a performance em até 30%, reduziu os custos em até 42% e alcançou uma melhor sustentabilidade ambiental, ao mesmo tempo que aumentou a capacidade de inovar.
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Zomato
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“O AWS Graviton nos ajudou a aumentar em 25% o custo-benefício da nossa plataforma de dados. A migração para instâncias baseadas no AWS Graviton foi a maneira mais rápida e fácil de atingir nossas metas com pequenos ajustes. Todo o processo, incluindo os testes, levou duas semanas.”
Rajat Taya
Engenheiro sênior de software da Zomato