Les types d'instances AWS EC2 expliqués : Quand utiliser chaque type

Instances à mémoire optimisée

Les instances optimisées pour la mémoire conviennent mieux aux charges de travail qui nécessitent plus de mémoire que de puissance CPU ou de stockage. Ces instances gèrent des bases de données très performantes et des applications en mémoire qui traitent de grands ensembles de données entièrement en mémoire pour des temps de réponse ultra-rapides.

Série R

Les instances de la série R sont conçues pour les charges de travail nécessitant beaucoup de mémoire. Ils offrent un ratio mémoire-vCPU plus élevé, ce qui les rend particulièrement adaptés lorsque votre application nécessite beaucoup de mémoire vive mais pas nécessairement une grande puissance de calcul.

Nous pouvons les utiliser pour :

• Mise en cache en mémoire: Idéal pour des outils tels que Redis ou Memcached qui nécessitent un accès rapide aux données.
• Analyse des données en temps réel: Parfait pour le traitement et l'analyse des données en mémoire, avec une faible latence.
• Applications d'entreprise: Idéal pour les applications volumineuses qui nécessitent une allocation de mémoire solide pour fonctionner de manière fiable.

Parmi les options les plus populaires, citons r5, r6a, r8g et r4. Chacun d'entre eux est disponible en différentes tailles en fonction de vos besoins. 

Série X et série Z

Les instances de la série X offrent une capacité de mémoire extrême et sont spécialement conçues pour les charges de travail d'entreprise à forte intensité de mémoire. C'est la solution idéale pour :

• SAP HANA
• Bases de données en mémoire
• Analyse en temps réel et à grande échelle

Certains de leurs modèles standard sont x1e, x2gd, et x8g.

Les instances de la série Z sont un peu différentes. Ils combinent une mémoire élevée et une fréquence élevée de l'unité centrale, ce qui les rend idéaux pour :

• Automatisation de la conception électronique (EDA)
• Simulations financières
• Grandes bases de données relationnelles
• Lithographie computationnelle

Si votre charge de travail nécessite de bonnes performances en mode monotâche et une quantité importante de mémoire vive, la série Z (comme le Z1d) offre un bon équilibre.

Instances de stockage optimisé

Les instances optimisées pour le stockage utilisent des disques SSD à grande vitesse attachés localement (NVMe), qui sont idéaux pour les charges de travail nécessitant un stockage extrêmement rapide et fiable. C'est pourquoi nous pouvons les utiliser pour les bases de données NoSQL, les lacs de données ou le traitement de données à grande échelle qui nécessite des IOPS (opérations d'entrée/sortie par seconde) élevées.

Examinons quelques exemples courants d'instances optimisées pour le stockage : 

Série I, série D, série H

Le tableau suivant présente les détails de chaque série d'instances :

Pour obtenir la liste complète des instances de la série I, de la série H et de la série D, consultez la documentation.

Performances du stockage local

Le stockage local utilise des disques SSD NVMe, offrant des performances ultra-rapides avec des IOPS (opérations d'entrée/sortie par seconde) très élevées, une latence inférieure à la milliseconde et un débit élevé pour vos applications. Cependant, elle est éphémère, ce qui signifie que les données sont perdues lorsque l'instance est arrêtée ou terminée.

C'est pourquoi le stockage éphémère est principalement utilisé pour :

• Espace temporaire pour les rayures
• Mémoire tampon/cache
• Bases de données temporaires à grande vitesse (comme Redis, Cassandra avec répliques)

En revanche, les volumes soutenus par EBS (Elastic Block Store) constituent un stockage persistant qui reste disponible même si l'instance est arrêtée. EBS est connecté au réseau et est très durable, offrant des fonctionnalités telles que des instantanés pour faciliter la sauvegarde et la restauration. Il est donc idéal pour les charges de travail où la persistance des données est importante, comme les bases de données et les fichiers critiques.

Si le stockage éphémère offre des performances incroyables, il n'assure pas la durabilité des données. D'autre part, le stockage EBS offre une excellente durabilité et résilience, ce qui est idéal pour les charges de travail qui nécessitent à la fois des performances et une protection des données.

Instances de calcul accéléré

Les instances de calcul accéléré, également appelées instances accélérées par le matériel, sont utilisées lorsque nous avons besoin de matériel spécialisé comme les GPU (unités de traitement graphique), les FPGA (réseaux de portes programmables) ou les puces personnalisées AWS pour décharger les tâches de calcul intensif qui seraient trop lentes ou inefficaces sur les seuls processeurs. 

C'est pourquoi ils offrent de meilleures performances et conviennent aux charges de travail qui nécessitent un traitement parallèle lourd ou des calculs complexes.

Instances basées sur le GPU (familles P et G)

Les instances basées sur le GPU sont parfaites pour les tâches qui nécessitent un calcul parallèle puissant. Grâce aux GPU NVIDIA, ces instances sont optimisées pour les charges de travail lourdes telles que l'apprentissage de modèles ML, le rendu 3D, les jeux haut de gamme et d'autres tâches gourmandes en ressources graphiques.

Les deux principales familles de la catégorie des instances basées sur le GPU sont les suivantes :

• Famille P (par exemple, P4, P5) : Ils sont équipés de GPU NVIDIA et sont conçus pour l'apprentissage automatique (ML) et les applications de calcul à haute performance (HPC).
• Famille G (par exemple, G4, G5) : Également équipés de GPU NVIDIA, ils sont idéaux pour les charges de travail graphiques, l'inférence ML et le streaming de jeux.

Instances spécialisées en IA/ML (familles Infm et Trn)

Pour les charges de travail d'IA et d'apprentissage automatique, les familles Inferentia-optimized instance (Inf) et Trainium-optimized instance (Trn) sont construites avec du silicium AWS personnalisé comme les puces AWS Inferentia et AWS Trainium. Ils peuvent former et inférer des modèles d'apprentissage profond à grande échelle pour offrir un rapport prix/performance de premier ordre.

• Inf family (e.g., Inf1, Inf2) : Ces instances sont parfaites pour les tâches d'inférence à faible latence et à haut débit, soutenues par les puces AWS Inferentia.
• Famille de trns (par exemple, Trn1, Trn2) : Optimisées pour la formation distribuée de modèles d'apprentissage profond, elles offrent des interconnexions à haut débit et une capacité de calcul substantielle, alimentée par les puces AWS Trainium.

Ces instances sont évolutives et prennent en charge les frameworks TensorFlow, PyTorch et Apache MXNet afin d'accroître l'efficacité et de fournir des performances transparentes.

Nous pouvons les utiliser pour :

• Formation à l'apprentissage profond à grande échelle : Utilisez Trn1 pour une formation rentable et performante de grands modèles.
• L'inférence de l'IA à faible coût : Utilisez Inf1 pour une inférence de modèle rapide et peu coûteuse.
• Déploiements d'IA à grande échelle : Soutenez les environnements avec des millions d'inférences par seconde, tels que les moteurs de recommandation, la reconnaissance vocale et les véhicules autonomes.

Comment choisir la bonne instance EC2 ?

Avec autant de types d'instances, il est difficile de savoir ce qu'il faut rechercher pour tirer le meilleur parti de ce qu'offre AWS. Voyons donc comment vous et votre équipe pouvez faire des choix en toute confiance pour équilibrer les performances, les coûts et l'évolutivité.

Facteurs clés de décision

Commencez par réfléchir à ce dont votre charge de travail a réellement besoin. Identifiez la puissance du processeur, la mémoire, le stockage et les besoins en réseau dont vous avez besoin, car les différentes charges de travail requièrent différents types d'instances. 

Vous devez également tenir compte du comportement de votre trafic. Est-elle régulière et prévisible, ou atteint-elle des sommets à certains moments ? Cela peut nous aider à décider si nous devons opter pour quelque chose qui peut s'adapter à la demande.

Et surtout, nous travaillons avec des contraintes de coût, donc nous comparons les performances à ce que nous sommes prêts à dépenser. Si nous n'avons pas besoin d'un stockage persistant, l'utilisation d'un stockage éphémère pourrait nous faire économiser beaucoup d'argent par rapport aux volumes EBS.

Outils de sélection AWS

Heureusement, AWS met à notre disposition plusieurs outils pour réduire les possibilités. En voici quelques-unes :

• L'explorateur d' instances est un moyen rapide de filtrer les types d'instances en fonction des spécifications recherchées.
• AWS Compute Optimizer étudie la façon dont vous utilisez actuellement les instances et vous propose, le cas échéant, de meilleures options.
• Le calculateur de prix AWS permet d'estimer les coûts à l'avance, ce qui est très utile pour comparer les options avant le déploiement.

Analyse comparative et essais

Même avec tous ces outils, il n'est pas inutile d'effectuer quelques tests par vous-même. L'évaluation comparative de différentes instances dans notre environnement nous montre comment elles se comportent dans le cadre de charges de travail réelles. Nous avons ainsi une meilleure idée des performances, de la latence et du coût, en fonction de ce qui compte vraiment pour nous.

Coût et options d'achat

En ce qui concerne EC2, la façon dont nous achetons les instances peut avoir un impact sur nos coûts globaux. Étant donné qu'AWS propose plusieurs options d'achat, chacune adaptée à différentes charges de travail, voyons comment choisir celle qui convient à notre projet actuel et comment gérer efficacement nos factures de cloud.

Instances à la demande

Les instances à la demande nous offrent la plus grande flexibilité. Nous pouvons les lancer quand nous le souhaitons, payer à la seconde et les arrêter tout aussi facilement, sans aucun engagement. Ils sont parfaits pour :

• Projets à court terme
• Charges de travail irrégulières ou imprévisibles
• Démarrer rapidement sans planification préalable

Mais cette flexibilité a un prix plus élevé. Pour les charges de travail à long terme ou prévisibles, d'autres options peuvent nous permettre d'économiser beaucoup plus au fil du temps.

Instances réservées et ponctuelles

Les instances réservées sont idéales lorsque nous savons qu'une charge de travail fonctionnera de manière constante pendant une période prolongée. En s'engageant pour une durée d'un ou trois ans, nous pouvons économiser jusqu'à 75 % par rapport à la tarification à la demande. C'est une décision intelligente pour exécuter des applications stables et toujours actives.

Les instances ponctuelles, en revanche, sont plus adaptées à un budget serré. AWS propose des capacités inutilisées avec des réductions massives, pouvant aller jusqu'à 90 %, mais celles-ci peuvent être retirées sans préavis. Cela signifie qu'ils conviennent mieux aux emplois qui peuvent être interrompus, comme par exemple :

• Traitement par lots
• Analyse des données
• Charges de travail CI/CD
• Services sans état

Comparaison rapide : Instances à la demande, réservées ou ponctuelles

Voici un rapide tableau comparatif pour vous aider à faire votre choix :

Pour une comparaison plus détaillée, consultez le site officiel d'AWS.

Conseils pour l'optimisation des coûts

Afin d'étirerencore plus notre budget, voici quelques outils et stratégies sur lesquels nous pouvons nous appuyer :

• Plans d'épargne: Ils offrent une tarification flexible et basée sur l'engagement pour EC2 et d'autres services. Nous pouvons économiser jusqu'à 72 % en nous engageant à une utilisation régulière.
• Mise à l'échelle automatique: Ajuste automatiquement notre capacité en fonction de la demande, de sorte que nous ne sommes jamais en situation de surapprovisionnement.
• Redimensionnement: Vérifiez régulièrement le type et la taille des instances pour vous assurer qu'elles sont toujours adaptées. De petites modifications peuvent se traduire par des économies importantes au fil du temps.

Conclusion

Il n'existe pas de solution unique pour les instances EC2 et c'est une bonne chose. Qu'il s'agisse de mettre en place un environnement de développement rapide ou de faire évoluer un pipeline d'apprentissage automatique complexe, AWS nous offre la flexibilité nécessaire pour choisir exactement ce dont nous avons besoin.

La clé est de comprendre notre charge de travail, de connaître nos objectifs de performance et de rester attentif aux coûts. Plus nos choix sont intentionnels et s'appuient sur des outils, des tests et quelques essais et erreurs, plus nous tirerons profit de notre infrastructure.

Si vous souhaitez continuer à développer vos compétences AWS ou explorer davantage les possibilités d'EC2, voici quelques ressources à consulter :

• Introduction à AWS - Un excellent point de départ pour comprendre les concepts et services de base d'AWS.
• Technologie et services cloud AWS - Découvrez les services AWS et la manière dont ils s'intègrent dans l'écosystème cloud.
• Sécurité AWS et gestion des coûts - Découvrez les meilleures pratiques pour sécuriser votre environnement AWS et gérer efficacement les coûts.
• Introduction à AWS Boto en Python - Un cours pratique qui vous apprend à utiliser Boto3 (AWS SDK pour Python) pour automatiser des tâches et gérer les ressources AWS.

Ces ressources vous aideront à faire passer vos compétences AWS au niveau supérieur, grâce à des exemples pratiques et des applications du monde réel.