AWS计算创新之下的400种实例，让客户自主挑拣

算力乃是云服务至关重要的核心基础，在“计算无处不在”的时代，AWS的弹性计算服务（EC2）的重要使命就是要服务云上所有的工作负载，所谓“所有”，也就意味着跨行业、跨场景，从传统的数据库、ERP等互联网应用，到前沿的人工智能应用等等，为客户的工作负载量身定制各种计算实例。当然，“所有”也不仅仅指云端，还包括了未来更多的“边”、“端”的计算。

那么要包含这么多的应用场景，服务这么多的实际需求，需要多少计算实例？AWS给出的答案是近400种！掐指一算，这样的业务体量可以说相当于传统的中大型服务器厂商。而近日，AWS计算实例大家族再添新成员，由AWS Graviton2 处理器提供支持的M6g、C6g 和 R6g 三个类型的实例落地中国。

丰富的实例目的直指满足用户需求

云计算服务拼的终究是支持企业级应用，这也正是AWS提供丰富的算例的原因：对企业级应用的强大支持。

首先是操作系统。Linux是用户常用的操作系统，AWS对Linux的各种发行版本基本都支持：Red Hat、SUSE、Ubuntu、CentOS等。另外，AWS还有自己的、针对AWS服务做了优化的Amazon Linux系统。

再说Windows，在云上运行Windows应用，AWS的市场份额是最高的，这是因为AWS的云服务更丰富，可用区域更多，能够提供更高的可靠性，且帮助企业级客户迁移上云的经验更丰富。

 

除了Linux和Windows，IOS 的开发者们也有着强烈的云需求。AWS推出的Mac Instance，使得IOS的开发者们无需自己搭建开发和测试环境，也无需维护，而只专注于IOS APP的创新。

第二是处理器的选择。在AWS的计算实例中，用户可以根据自己的业务，来任意选择或是Intel，或是AMD，或是AWS自研的处理器Graviton。

AWS与Intel有着长达14年的深度合作，与Intel一起做了很多定制的实例。如C5N实例，就是与Intel合作的支持100G网络带宽的专有实例，目前已经升级到了400G。再如对内存要求非常高的SAP HANA，AWS与Intel定制了可以稳定运行在4GHz以上一款实例。如今，AWS拥有云中最大的SAP认证实例，也是目前云端唯一一个提供高达24TB大内存实例且经过SAP认证的云厂商。

对于AMD，无论是Naples还是Rome，AWS都有支持的计算实例。对于其定位，AWS也是很清晰：与X86兼容，用AMD即节省10%的成本。

Graviton则是今天的主角，与第一代 AWS Graviton 处理器相比，AWS Graviton2 处理器在性能和功能方面实现了重大飞跃，性能达到前者 7 倍、计算核心数量达到 4 倍、缓存达到 2 倍、内存速度达到 5 倍。AWS Graviton2 处理器具有全天候运行的256 位内存加密功能，每个核心的加密性能速度比第一代 AWS Graviton 处理器提高 50%。

由AWS Graviton2 处理器提供支持的M6g、C6g 和 R6g 三个类型的实例中，Amazon EC2 M6g为通用型实例，为工作负载提供均衡的计算、内存和网络资源，可用于开源软件应用程序，例如微服务、游戏服务器和消息队列等；C6g为计算优化型实例，计算资源配比较高，适用于计算密集型应用程序，例如高性能计算、批处理、广告服务、视频编码、游戏、科学建模、分布式分析和基于 CPU 的机器学习推理等工作负载；R6g为内存优化型实例，内存资源配比较高，适用于内存密集型应用程序，例如开源数据库、内存数据库和实时大数据分析。

第三是高性能（HPC）应用。HPC对云服务商的技术和服务能力是更大的考验。AWS 为客户提供了多种适合高性能工作负载的云服务。从最基础的、灵活调用的高性能计算实例，到具备高吞吐、低延时的分布式文件系统，再到高性能计算中的任务调度系统，高性能计算用户都可以很容易直接在AWS的云上启动服务来满足自身的需求。

第四，成本优化是弹性计算中创新的一个关键。面对400多个实例，客户选择起来会比较困难，也会不太准确。AWS用机器学习的方案推出了Compute Optimizer，当客户把工作负载跑在AWS云上时，Compute Optimizer会用根据以往客户类似的经验建立的模型，对当前工作负载进行理解和分析，为客户推荐更适合的、性价比更高的EC2实例。这也是在贯穿AWS的一个设计理念，即把AI用到自己的产品中去。

实例丰富的源动力

相较于其他云服务商，AWS提供的计算实例更多、更丰富，其源动力主要有三个方面：

一、与半导体厂商的全面合作。在处理器方面，AWS与英特尔、AMD、英伟达、赛灵思都有非常深入的合作，第一时间将其最新技术用到云上。此外，AWS还把苹果Mac Mini的算力搬上了云端，让苹果的应用开发者也可以方便地使用云上算力资源进行应用开发。

二、AWS Nitro系统。AWS Nitro是业界领先的云服务器虚拟化引擎，它包括了AWS在硬件和软件两方面的创新。在硬件方面，AWS设计的Nitro卡，提供网络、存储、管理、安全和监控的功能，实现多租户隔离、私有网络和快速的本地存储，实现高效、灵活、安全的云实例交付。软件方面，AWS设计了一个非常轻量级的虚拟化管理程序。由于Nitro卡分担了相当大部分的虚拟化管理工作，AWS Nitro虚拟化管理程序占用物理服务器的系统资源就非常小，通常不到1％，也就是说，将99%以上的物理服务器性能都交给客户。而传统的Hypervisor会占用大约30%的系统资源。

从2013年开始定制第一代AWS Nitro芯片，2017年对外宣布第三代Nitro芯片和Nitro系统，2020年，AWS已经在使用第四代Nitro芯片的Nitro系统，作为AWS所有计算实例的基础。有了Nitro系统作为云服务器虚拟化的公共平台，可以大大加速AWS推出新的计算实例，不断丰富实例类型。

三、自研处理器。自研处理器也让AWS能够比其它云厂商提供更多的实例类型。本次AWS Graviton2自研、云原生处理器落地中国区域，AWS就带来了通用型（M6g）、计算密集型（C6g）和内存密集型（R6g）三个类别的实例，每个类别分别有8种资源大小可供选择（分别为 1 个、2 个、4 个、8 个、16 个、32 个、48 个和 64 个 vCPU），也就是说提供了24种实例。