【ITニュース解説】️ Day 22: Types of EC2 Instances — Choosing the Right Fit

AWSが提供するEC2（Elastic Compute Cloud）インスタンスは、クラウド上で利用できる仮想サーバーであり、ユーザーは自身のアプリケーションやサービスを動かすために必要な計算資源を、あたかも物理的なサーバーをレンタルするように手に入れることができる。このEC2インスタンスは、CPU、メモリ、ストレージ、ネットワークといったコンピューティングリソースを組み合わせたもので、多種多様なワークロードに対応できるように様々な種類が用意されている。ウェブサイトのホスティングから大規模なデータベースの運用、複雑な機械学習の実行まで、用途に応じて最適なインスタンスを選択する必要があるため、その種類と特性を理解することは非常に重要である。

EC2インスタンスの各タイプは、たとえば「m5.large」のような独特の命名規則を持っている。この文字列は、インスタンスの特性を簡潔に示しているのだ。「m」はインスタンスファミリーを表し、そのインスタンスがどのような用途に最適化されているかを示すカテゴリを意味する。続く「5」はインスタンスの世代番号であり、数字が大きいほど新しい世代のプロセッサや技術が採用されており、一般的に性能向上やコスト効率の改善が期待できる。最後の「large」はインスタンスサイズを表し、仮想CPUの数やメモリ容量、ネットワーク性能といった具体的なリソースの規模を示す。この命名規則を理解することで、ユーザーはインスタンスの概要を素早く把握し、自身の要件に合致するタイプを選び出す手助けとなる。

EC2インスタンスは、その性能と用途に応じて大きくいくつかのファミリーに分類される。

まず、「汎用（General Purpose）」インスタンスは、最も広範囲な用途に適しており、CPU、メモリ、ネットワーク性能のバランスが取れていることが特徴である。代表的なタイプにはMシリーズ（M5、M6g、M7gなど）があり、これらはアプリケーションサーバー、ウェブサーバー、小規模なデータベース、開発環境など、様々なビジネスアプリケーションに幅広く利用できる。また、Tシリーズ（T2、T3、T4gなど）は、通常は低いCPU使用率で動作し、必要に応じてバースト的に高いCPU性能を発揮できる特性を持つ。これは、トラフィックが変動するウェブサイトやマイクロサービス、開発・テスト環境など、常に高いCPUパワーを必要としないワークロードにおいて、コスト効率良く利用できる。Aシリーズ（A1）は、AWSが独自開発したArmベースのプロセッサ（AWS Gravitonプロセッサ）を搭載しており、ウェブサーバーやコンテナ化されたマイクロサービスなど、Armアーキテクチャをサポートするアプリケーションにおいて、優れたコストパフォーマンスを提供する。

次に、「コンピューティング最適化（Compute Optimized）」インスタンスは、高いCPU性能を必要とするワークロードに特化している。Cシリーズ（C5、C6g、C7gなど）がこれに該当し、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、バッチ処理、動画エンコーディング、ゲームサーバー、科学技術計算、広告配信エンジンといった、CPU負荷が非常に高いタスクに適している。これらのインスタンスは、計算能力がボトルネックとなるような処理において、その真価を発揮する。

「メモリ最適化（Memory Optimized）」インスタンスは、大量のメモリを必要とするワークロード向けに設計されている。Rシリーズ（R5、R6g、R7gなど）は、リレーショナルデータベースやNoSQLデータベース、インメモリデータベース（Redis、Memcachedなど）、リアルタイムビッグデータ分析、HadoopやSparkといった大規模データ処理に最適である。さらに大規模なメモリが必要な場合には、Xシリーズ（X1、X2gdなど）やZシリーズ（z1d）といった、さらに大容量のメモリと高性能CPUを組み合わせたタイプも存在する。Uシリーズ（u-）は、超大規模なSAP HANAデプロイメントなどのために、ベアメタルインスタンスとして提供されることもある。

「ストレージ最適化（Storage Optimized）」インスタンスは、非常に高いI/O性能と大容量のローカルストレージを必要とするワークロードに適している。Iシリーズ（I3、I3en、I4iなど）は、高性能なNVMe SSDを搭載し、NoSQLデータベース、データウェアハウス、検索エンジン、分散ファイルシステムなど、大量のデータに高速なアクセスが必要なアプリケーションに利用される。Dシリーズ（D2、D3、D3en）は、大容量のHDDストレージを提供し、ログ処理、データウェアハウス、大規模並列ファイルシステムなど、スループット重視のワークロードに適している。

最後に、「高速コンピューティング（Accelerated Computing）」インスタンスは、GPU（Graphics Processing Unit）やFPGA（Field-Programmable Gate Array）といったハードウェアアクセラレータを搭載し、特定の計算負荷の高いタスクを高速化する。Pシリーズ（P2、P3、P4d）とGシリーズ（G3、G4dn、G5）はGPUを搭載しており、機械学習、ディープラーニングのトレーニングと推論、ハイパフォーマンスコンピューティング、科学シミュレーション、グラフィックレンダリングといった分野で利用される。DLシリーズ（DL1）は、Habana Gaudiアクセラレータを搭載し、ディープラーニングトレーニングに特化している。Fシリーズ（F1）はFPGAを搭載し、リアルタイム金融分析やゲノム解析、ビデオ処理など、カスタムハードウェアアクセラレーションが必要なワークロードに利用される。

適切なEC2インスタンスを選択するためには、いくつかの重要な考慮事項がある。まず、自身のアプリケーションやサービスの「ワークロード」を深く理解することが不可欠である。CPU、メモリ、ストレージ（I/O性能）、ネットワークの各リソースがどの程度必要とされるのかを明確にするべきである。次に、「コスト効率」も重要な要素となる。各インスタンスタイプには異なる料金が設定されているため、必要な性能を満たしつつ最も費用対効果の高いインスタンスを選ぶことが求められる。特に、Tシリーズのようなバースト可能なインスタンスは、コストを抑えながらパフォーマンスの要件を満たす場合に有効である。

また、「スケーラビリティ」も考慮に入れるべき点である。将来的なトラフィックの増加やデータ量の拡大に対応できるか、インスタンスタイプを柔軟に変更できるかといった側面も検討が必要である。実際にワークロードをデプロイし、様々なインスタンスタイプで「テスト」を行い、パフォーマンスを測定することも有効な手段である。そして、デプロイ後もAmazon CloudWatchなどのモニタリングツールを活用して、インスタンスのCPU使用率やメモリ使用率といったメトリクスを継続的に監視し、必要に応じてインスタンスタイプを変更する「最適化」を繰り返すことが重要である。新しい世代のインスタンスタイプは、通常、以前の世代よりも性能が向上し、かつコスト効率も良くなっていることが多いため、可能な限り最新世代のインスタンスを選択するのが賢明である。さらに、AWS Gravitonプロセッサを搭載したArmベースのインスタンス（M6g、C6g、R6gなど）は、同等のIntel/AMDベースのインスタンスと比較して、優れたコストパフォーマンスを発揮する場合が多いため、Armアーキテクチャがサポートされるワークロードでは積極的に検討する価値がある。