Explicación de los tipos de instancias de AWS EC2: Cuándo utilizar cada tipo

Instancias de memoria optimizada

Las instancias optimizadas para memoria son mejores para cargas de trabajo que necesitan más memoria que potencia de CPU o almacenamiento. Estas instancias manejan bases de datos de alto rendimiento y aplicaciones en memoria que procesan grandes conjuntos de datos totalmente en memoria para obtener tiempos de respuesta ultrarrápidos.

Serie R

Las instancias de la serie R están diseñadas para cargas de trabajo con mucha memoria. Ofrecen una mayor relación memoria/vCPU, por lo que son ideales cuando tu aplicación requiere mucha RAM pero no necesariamente una gran potencia de cálculo.

Podemos utilizarlos para:

• Caché en memoria: Ideal para herramientas como Redis o Memcached que dependen de un acceso rapidísimo a los datos.
• Análisis de grandes datos en tiempo real: Perfecto para procesar y analizar datos en memoria, con baja latencia.
• Aplicaciones empresariales: Ideal para grandes aplicaciones que necesitan una asignación de memoria sólida para funcionar de forma fiable.

Algunas de sus opciones más populares son r5, r6a, r8g y r4. Cada uno tiene un tamaño diferente, según tus necesidades. 

Serie X y Serie Z

Las instancias de la serie X proporcionan una capacidad de memoria extrema y están diseñadas específicamente para cargas de trabajo empresariales con uso intensivo de memoria. Estos son los más adecuados:

• SAP HANA
• Bases de datos en memoria
• Análisis a gran escala y en tiempo real

Algunos de sus modelos estándar son x1e, x2gd, y x8g.

Las instancias de la serie Z son un poco diferentes. Combinan alta memoria y alta frecuencia de CPU, lo que los hace ideales para:

• Automatización del diseño electrónico (EDA)
• Simulaciones financieras
• Grandes bases de datos relacionales
• Litografía computacional

Si tu carga de trabajo requiere un gran rendimiento de un solo subproceso y una cantidad considerable de RAM, la serie Z (como el Z1d) ofrece una potencia equilibrada.

Instancias de almacenamiento optimizado

Las instancias optimizadas para almacenamiento utilizan unidades SSD de alta velocidad conectadas localmente (NVMe), que son ideales para cargas de trabajo que requieren un almacenamiento extremadamente rápido y fiable. Por eso podemos utilizarlas para bases de datos NoSQL, lagos de datos o procesamiento de datos a gran escala que requieran altas IOPS (operaciones de entrada/salida por segundo).

Veamos algunas de las instancias disponibles más comunes optimizadas para el almacenamiento: 

Serie I, Serie D, Serie H

La tabla siguiente muestra los detalles de cada serie de instancias:

Para ver la lista completa de instancias de las series I, H y D, consulta la documentación.

Rendimiento del almacenamiento local

El almacenamiento local utiliza unidades SSD NVMe, que proporcionan un rendimiento ultrarrápido con IOPS (operaciones de entrada/salida por segundo) muy elevadas, latencia inferior al milisegundo y alto rendimiento para tus aplicaciones. Sin embargo, es efímera, lo que significa que los datos se pierden cuando la instancia se detiene o finaliza.

Por eso el almacenamiento efímero se utiliza principalmente para:

• Espacio de memoria temporal
• Almacenamiento en búfer/caché
• Bases de datos temporales de alta velocidad (como Redis, Cassandra con réplicas)

En cambio, los volúmenes respaldados por EBS (Elastic Block Store) son almacenamiento persistente que permanece disponible aunque se detenga la instancia. EBS está conectado a la red y es muy duradero, ofreciendo funciones como las instantáneas para facilitar las copias de seguridad y la recuperación. Esto lo hace ideal para cargas de trabajo en las que la persistencia de los datos es importante, como bases de datos y archivos críticos.

Aunque el almacenamiento efímero proporciona un rendimiento increíble, no proporciona durabilidad a los datos. Por otro lado, el almacenamiento respaldado por EBS ofrece una excelente durabilidad y resistencia, ideal para cargas de trabajo que necesitan tanto rendimiento como protección de datos.

Instancias de computación acelerada

Las instancias de computación acelerada, también llamadas instancias aceleradas por hardware, se utilizan cuando necesitamos hardware especializado como GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico), FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), o chips personalizados AWS para descargar tareas de computación intensiva que serían demasiado lentas o ineficientes sólo con CPUs. 

Por eso proporcionan un rendimiento mejorado y son adecuados para cargas de trabajo que requieren un procesamiento paralelo pesado o cálculos complejos.

Instancias basadas en GPU (familias P y G)

Las instancias basadas en la GPU son perfectas para tareas que exigen un potente cálculo paralelo. Con las GPUs NVIDIA en su núcleo, estas instancias están optimizadas para cargas de trabajo pesadas como el entrenamiento de modelos ML, el renderizado 3D, los juegos de gama alta y otras tareas de uso intensivo de gráficos.

Dos familias clave en la categoría de instancias basadas en la GPU son:

• P familia (por ejemplo, P4, P5): Están equipados con GPU NVIDIA y están diseñados para aplicaciones de machine learning (ML) y computación de alto rendimiento (HPC).
• G familia (por ejemplo, G4, G5): También equipados con GPUs NVIDIA, son ideales para cargas de trabajo gráficas, inferencia ML y streaming de juegos.

Instancias AI/ML especializadas (familias Infm y Trn)

Para las cargas de trabajo de IA y machine learning, las familias de instancias optimizadas para Inferentia (Inf) e instancias optimizadas para Trainium (Trn) están construidas con silicio personalizado de AWS, como los chips AWS Inferentia y AWS Trainium. Pueden entrenar e inferir modelos de aprendizaje profundo a escala para ofrecer una relación calidad-precio de primer nivel.

• Familia inf (por ejemplo, Inf1, Inf2): Estas instancias son perfectas para tareas de inferencia de baja latencia y alto rendimiento, respaldadas por los chips de AWS Inferentia.
• Familia Trn (por ejemplo, Trn1, Trn2): Optimizados para el entrenamiento distribuido de modelos de aprendizaje profundo, proporcionan interconexiones de alta velocidad y una capacidad informática sustancial, impulsada por los chips AWS Trainium.

Estas instancias son escalables y admiten los marcos TensorFlow, PyTorch y Apache MXNet para aumentar la eficiencia y proporcionar un rendimiento sin fisuras.

Podemos utilizarlos para:

• Entrenamiento de aprendizaje profundo a escala: Utiliza Trn1 para un entrenamiento rentable y de alto rendimiento de grandes modelos.
• Inferencia de IA a bajo coste: Utiliza Inf1 para una inferencia de modelos rápida y de bajo coste.
• Despliegues de IA a gran escala: Admite entornos con millones de inferencias por segundo, como motores de recomendación, reconocimiento de voz y vehículos autónomos.

¿Cómo elegir la instancia EC2 adecuada?

Con tantos tipos de instancias que existen, es todo un reto saber qué buscar para aprovechar al máximo lo que ofrece AWS. Así que veamos cómo tú y tu equipo podéis tomar decisiones seguras que equilibren rendimiento, coste y escalabilidad.

Factores clave de decisión

Empieza por considerar lo que realmente necesita tu carga de trabajo. Identifica los requisitos de potencia de CPU, memoria, almacenamiento y red que necesitas, ya que las distintas cargas de trabajo requieren distintos tipos de instancia. 

También deberás tener en cuenta cómo se comporta tu tráfico. ¿Es constante y predecible, o tiene picos en determinados momentos? Eso puede ayudarnos a decidir si optar por algo que pueda escalar según la demanda.

Y sobre todo, trabajamos con limitaciones de costes, así que sopesamos el rendimiento con lo que estamos dispuestos a gastar. Si no necesitamos almacenamiento persistente, utilizar almacenamiento efímero podría ahorrarnos bastante en comparación con los volúmenes EBS.

Herramientas AWS para la selección

Afortunadamente, AWS nos proporciona varias herramientas para acotar las cosas. Aquí tienes algunas de ellas:

• El Explorador de Instancias es una forma rápida de filtrar los tipos de instancia en función de las especificaciones que buscas.
• AWS Compute Optimizer examina cómo estás utilizando actualmente las instancias y sugiere mejores opciones si existen.
• La Calculadora de Precios de AWS estima los costes por adelantado, lo que es estupendo si queremos comparar opciones antes de la implementación.

Evaluación comparativa y pruebas

Incluso con todas estas herramientas, sigue mereciendo la pena que hagas tú mismo algunas pruebas. La evaluación comparativa de diferentes instancias en nuestro entorno nos muestra cómo se comportan con cargas de trabajo reales. Esto nos da una mejor idea del rendimiento, la latencia y el coste, todo ello basado en lo que realmente nos importa.

Coste y opciones de compra

Cuando se trata de EC2, la forma en que compramos instancias puede afectar a nuestros costes totales. Como AWS ofrece varias opciones de compra, cada una adaptada a cargas de trabajo diferentes, veamos cómo elegir la adecuada para nuestro proyecto actual y cómo gestionar eficazmente nuestras facturas en la nube.

Instancias a la carta

Las instancias bajo demanda nos dan la mayor flexibilidad. Podemos lanzarlos cuando lo necesitemos, pagar por segundos y apagarlos con la misma facilidad, sin necesidad de compromisos. Son perfectas para:

• Proyectos a corto plazo
• Cargas de trabajo puntuales o imprevisibles
• Empezar rápidamente sin planificación previa

Pero esa flexibilidad tiene un precio más alto. Para cargas de trabajo de larga duración o predecibles, otras opciones pueden ahorrarnos mucho más con el tiempo.

Instancias reservadas y puntuales

Las instancias reservadas son ideales cuando sabemos que una carga de trabajo se ejecutará de forma constante durante un periodo prolongado. Al comprometernos a un plazo de uno o tres años, podemos ahorrar hasta un 75% en comparación con los precios bajo demanda. Es una decisión inteligente para ejecutar aplicaciones estables y siempre activas.

Las instancias puntuales, en cambio, son mejores para un presupuesto ajustado. AWS ofrece capacidad no utilizada con grandes descuentos, de hasta el 90%, pero esto puede retirarse con poca antelación. Eso significa que son mejores para trabajos que puedan soportar interrupciones, como:

• Tratamiento por lotes
• Análisis de datos
• Cargas de trabajo CI/CD
• Servicios sin Estado

Comparación rápida: Instancias bajo demanda vs. reservadas vs. puntuales

Aquí tienes una tabla rápida para ayudarte a decidir:

Para una comparación más detallada, consulta el sitio web oficial de AWS.

Consejos para optimizar costes

Para estiraraún más nuestro presupuesto, he aquí algunas herramientas y estrategias en las que podemos apoyarnos:

• Planes de ahorro: Ofrecen precios flexibles y basados en compromisos para EC2 y otros servicios. Podemos ahorrar hasta un 72% comprometiéndonos a un uso constante.
• Autoescalado: Ajusta automáticamente nuestra capacidad para adaptarla a la demanda, de modo que nunca nos sobreabastezcamos.
• Redimensionamiento: Revisa periódicamente los tipos y tamaños de las instancias para asegurarte de que siguen siendo adecuados. Los pequeños ajustes pueden suponer grandes ahorros con el tiempo.

Conclusión

No hay una talla única para todos cuando se trata de instancias EC2, y eso es bueno. Tanto si estamos configurando un entorno de desarrollo rápido como escalando una compleja canalización de machine learning, AWS nos da la flexibilidad de elegir exactamente lo que necesitamos.

La clave es comprender nuestra carga de trabajo, conocer nuestros objetivos de rendimiento y tener en cuenta los costes. Cuanto más intencionados seamos con nuestras elecciones, respaldadas por herramientas, pruebas y un poco de ensayo y error, más provecho sacaremos de nuestra infraestructura.

Si quieres seguir desarrollando tus habilidades en AWS o explorar más a fondo lo que EC2 puede hacer, aquí tienes algunos recursos que puedes consultar:

• Introducción a AWS - Un excelente punto de partida para comprender los conceptos y servicios básicos de AWS.
• Tecnología y servicios en la nube de AWS - Explora los servicios de AWS y cómo encajan en el ecosistema de la nube.
• Seguridad de AWS y gestión de costes - Conoce las mejores prácticas para proteger tu entorno de AWS y gestionar los costes de forma eficaz.
• Introducción a AWS Boto en Python - Un curso práctico que te enseña a utilizar Boto3 (AWS SDK para Python) para automatizar tareas y administrar recursos de AWS.

Estos recursos te ayudarán a llevar tus conocimientos de AWS al siguiente nivel, con ejemplos prácticos y aplicaciones del mundo real.