Jenis Instans AWS EC2 Dijelaskan: Kapan Menggunakan Setiap Jenis

Instans yang Dioptimalkan untuk Memori

Instans yang dioptimalkan untuk memori paling cocok untuk beban kerja yang memerlukan lebih banyak memori daripada daya CPU atau penyimpanan. Instans ini menangani basis data berkinerja tinggi dan aplikasi in-memory yang memproses set data besar sepenuhnya di memori untuk waktu respons yang sangat cepat.

Seri R

Instans seri R dibangun untuk beban kerja berat memori. Mereka menawarkan rasio memori-ke-vCPU yang lebih tinggi, sehingga sangat cocok saat aplikasi Anda memerlukan banyak RAM namun tidak selalu memerlukan daya komputasi besar.

Kita dapat menggunakannya untuk:

• Caching in-memory: Ideal untuk alat seperti Redis atau Memcached yang bergantung pada akses data sangat cepat.
• Analitik big data waktu nyata: Sempurna untuk memproses dan menganalisis data di memori dengan latensi rendah.
• Aplikasi enterprise: Cocok untuk aplikasi besar yang memerlukan alokasi memori solid agar berjalan andal.

Beberapa opsi populernya meliputi r5, r6a, r8g, dan r4. Masing-masing hadir dalam berbagai ukuran sesuai kebutuhan Anda. 

Seri X dan Seri Z

Instans seri X menyediakan kapasitas memori ekstrem dan dirancang khusus untuk beban kerja enterprise yang intensif memori. Ini adalah andalan untuk:

• SAP HANA
• Basis data in-memory
• Analitik skala besar waktu nyata

Beberapa model standarnya adalah x1e, x2gd, dan x8g.

Instans seri Z sedikit berbeda. Mereka menggabungkan memori tinggi dan frekuensi CPU tinggi, yang membuatnya ideal untuk:

• Electronic design automation (EDA)
• Simulasi keuangan
• Basis data relasional besar
• Litografi komputasional

Jika beban kerja Anda memerlukan kinerja single-thread yang kuat dan RAM yang besar, seri Z (seperti Z1d) menawarkan kombinasi yang seimbang.

Instans yang Dioptimalkan untuk Penyimpanan

Instans yang dioptimalkan untuk penyimpanan menggunakan SSD kecepatan tinggi yang terpasang secara lokal (NVMe), ideal untuk beban kerja yang memerlukan penyimpanan yang sangat cepat dan andal. Itulah sebabnya kita dapat menggunakannya untuk basis data NoSQL, data lake, atau pemrosesan data skala besar yang memerlukan IOPS (Input/Output Operations Per Second) tinggi.

Mari lihat beberapa instans yang umum tersedia dan dioptimalkan untuk penyimpanan: 

Seri I, Seri D, Seri H

Tabel berikut menunjukkan detail tiap seri instans:

Untuk daftar lengkap instans seri I, seri H, dan seri D, lihat dokumentasi.

Kinerja penyimpanan lokal

Penyimpanan lokal menggunakan NVMe SSD, memberikan kinerja sangat cepat dengan IOPS (Input/Output Operations Per Second) yang sangat tinggi, latensi sub-milidetik, dan throughput tinggi untuk aplikasi Anda. Namun, penyimpanan ini bersifat ephemeral, artinya data akan hilang saat instans dihentikan atau diakhiri.

Karena itu, penyimpanan ephemeral terutama digunakan untuk:

• Ruang sementara (scratch space)
• Penyimpanan buffer/cache
• Basis data sementara berkecepatan tinggi (seperti Redis, Cassandra dengan replika)

Sebaliknya, volume berbasis EBS (Elastic Block Store) adalah penyimpanan persisten yang tetap tersedia meskipun instans dihentikan. EBS terpasang melalui jaringan dan sangat andal, menawarkan fitur seperti snapshot untuk pencadangan dan pemulihan yang mudah. Ini membuatnya ideal untuk beban kerja yang memerlukan persistensi data, seperti basis data dan file penting.

Meskipun penyimpanan ephemeral memberikan kinerja luar biasa, penyimpanan ini tidak menyediakan ketahanan data. Di sisi lain, penyimpanan berbasis EBS menawarkan ketahanan dan keandalan yang sangat baik, ideal untuk beban kerja yang membutuhkan kinerja sekaligus perlindungan data.

Instans Komputasi Dipercepat

Instans komputasi dipercepat, juga disebut instans yang dipercepat perangkat keras, digunakan saat kita memerlukan perangkat keras khusus seperti GPU (Graphics Processing Units), FPGA (Field Programmable Gate Arrays), atau chip kustom AWS untuk mengalihkan tugas komputasi berat yang akan terlalu lambat atau tidak efisien jika hanya menggunakan CPU. 

Itulah mengapa instans ini memberikan kinerja yang lebih baik dan cocok untuk beban kerja yang memerlukan pemrosesan paralel berat atau perhitungan kompleks.

Instans berbasis GPU (keluarga P dan G)

Instans berbasis GPU sempurna untuk tugas yang membutuhkan komputasi paralel yang kuat. Dengan GPU NVIDIA sebagai intinya, instans ini dioptimalkan untuk beban kerja berat seperti pelatihan model ML, rendering 3D, gim kelas atas, dan tugas intensif grafis lainnya.

Dua keluarga utama dalam kategori instans berbasis GPU adalah:

• Keluarga P (mis., P4, P5): Dilengkapi GPU NVIDIA dan disesuaikan untuk aplikasi machine learning (ML) dan komputasi berkinerja tinggi (HPC).
• Keluarga G (mis., G4, G5): Juga didukung GPU NVIDIA, ideal untuk beban kerja grafis, inferensi ML, dan streaming gim.

Instans AI/ML khusus (keluarga Inf dan Trn)

Untuk beban kerja AI dan machine learning, keluarga instans yang dioptimalkan untuk Inferentia (Inf) dan yang dioptimalkan untuk Trainium (Trn) dibangun dengan silikon khusus AWS seperti chip AWS Inferentia dan AWS Trainium. Mereka dapat melatih dan melakukan inferensi model deep learning dalam skala besar untuk menghadirkan price-performance kelas atas.

• Keluarga Inf (mis., Inf1, Inf2): Instans ini sempurna untuk tugas inferensi berlatensi rendah dan throughput tinggi, didukung chip AWS Inferentia.
• Keluarga Trn (mis., Trn1, Trn2): Dioptimalkan untuk pelatihan model deep learning terdistribusi, menyediakan interkoneksi berkecepatan tinggi dan kapasitas komputasi besar, digerakkan oleh chip AWS Trainium.

Instans ini dapat diskalakan dan mendukung kerangka kerja TensorFlow, PyTorch, dan Apache MXNet untuk meningkatkan efisiensi dan memberikan kinerja yang mulus.

Kita dapat menggunakannya untuk:

• Pelatihan deep learning dalam skala besar: Gunakan Trn1 untuk pelatihan model besar yang hemat biaya dan berkinerja tinggi.
• Inferensi AI berbiaya rendah: Gunakan Inf1 untuk inferensi model yang cepat dan murah.
• Penyebaran AI skala besar: Mendukung lingkungan dengan jutaan inferensi per detik, seperti engine rekomendasi, pengenalan suara, dan kendaraan otonom.

Bagaimana Cara Memilih Instans EC2 yang Tepat?

Dengan begitu banyak jenis instans, cukup menantang untuk mengetahui apa yang harus dicari agar Anda dapat memaksimalkan penawaran AWS. Jadi, mari kita lihat bagaimana Anda dan tim dapat membuat pilihan yang yakin dengan menyeimbangkan kinerja, biaya, dan skalabilitas.

Faktor keputusan utama

Mulailah dengan mempertimbangkan apa yang benar-benar dibutuhkan beban kerja Anda. Identifikasi kebutuhan daya CPU, memori, penyimpanan, dan jaringan yang Anda perlukan, karena beban kerja yang berbeda memerlukan jenis instans yang berbeda. 

Anda juga perlu mempertimbangkan perilaku trafik. Apakah stabil dan dapat diprediksi, atau melonjak pada waktu tertentu? Itu dapat membantu kita memutuskan apakah perlu memilih sesuatu yang dapat diskalakan sesuai permintaan.

Dan umumnya, kita bekerja dalam batasan biaya, jadi timbanglah kinerja terhadap anggaran yang bersedia kita keluarkan. Jika kita tidak memerlukan penyimpanan persisten, menggunakan penyimpanan ephemeral dapat menghemat cukup banyak dibandingkan volume EBS.

Alat AWS untuk seleksi

Untungnya, AWS memberi kita beberapa alat untuk mempersempit pilihan. Berikut beberapa di antaranya:

• Instance Explorer adalah cara cepat untuk memfilter jenis instans berdasarkan spesifikasi yang Anda cari.
• AWS Compute Optimizer melihat bagaimana Anda saat ini menggunakan instans dan menyarankan opsi yang lebih baik jika ada.
• AWS Pricing Calculator memperkirakan biaya di muka, sangat berguna jika kita ingin membandingkan opsi sebelum penerapan.

Benchmarking dan pengujian

Bahkan dengan semua alat ini, tetap layak untuk menjalankan beberapa pengujian sendiri. Benchmarking berbagai instans di lingkungan kita menunjukkan bagaimana performanya di bawah beban kerja nyata. Ini memberi kita gambaran lebih baik tentang kinerja, latensi, dan biaya, semuanya berdasarkan hal yang benar-benar penting bagi kita.

Biaya dan Opsi Pembelian

Dalam konteks EC2, cara kita membeli instans dapat memengaruhi biaya keseluruhan. Karena AWS menawarkan beberapa opsi pembelian, masing-masing disesuaikan untuk beban kerja yang berbeda, mari kita lihat cara memilih yang tepat untuk proyek saat ini dan bagaimana mengelola tagihan cloud secara efektif.

Instans on-demand

Instans on-demand memberi kita fleksibilitas tertinggi. Kita dapat meluncurkannya kapan pun diperlukan, membayar per detik, dan mematikannya dengan mudah, tanpa komitmen. Instans ini sempurna untuk:

• Proyek jangka pendek
• Beban kerja yang melonjak atau tidak dapat diprediksi
• Memulai dengan cepat tanpa perencanaan di muka

Namun fleksibilitas itu hadir dengan harga lebih tinggi. Untuk beban kerja jangka panjang atau dapat diprediksi, opsi lain dapat menghemat lebih banyak dalam jangka waktu lama.

Instans Reserved dan Spot

Instans Reserved ideal ketika kita tahu beban kerja akan berjalan secara konsisten untuk jangka waktu panjang. Dengan berkomitmen pada jangka waktu satu atau tiga tahun, kita dapat menghemat hingga 75% dibanding harga on-demand. Ini langkah cerdas untuk menjalankan aplikasi yang stabil dan selalu aktif.

Instans Spot, di sisi lain, lebih cocok untuk anggaran ketat. AWS menawarkan kapasitas yang tidak terpakai dengan diskon besar, hingga 90%, tetapi kapasitas ini dapat ditarik dengan pemberitahuan singkat. Artinya, instans ini paling baik untuk pekerjaan yang dapat menangani interupsi, seperti:

• Pemrosesan batch
• Analisis data
• Beban kerja CI/CD
• Layanan stateless

Perbandingan singkat: Instans on-demand vs reserved vs spot

Berikut tabel perbandingan cepat berdampingan untuk membantu Anda memutuskan:

Untuk perbandingan yang lebih detail, lihat situs resmi AWS.

Tips optimalisasi biaya

Untuk menghemat anggaran lebih jauh, berikut beberapa alat dan strategi yang dapat kita andalkan:

• Savings Plans: Menawarkan harga fleksibel berbasis komitmen di seluruh EC2 dan layanan lainnya. Kita dapat menghemat hingga 72% dengan berkomitmen pada penggunaan yang konsisten.
• Auto Scaling: Menyesuaikan kapasitas secara otomatis sesuai permintaan, sehingga kita tidak pernah over-provisioning.
• Right-sizing: Secara rutin meninjau jenis dan ukuran instans untuk memastikan masih sesuai. Penyesuaian kecil dapat menghasilkan penghematan besar seiring waktu.

Kesimpulan

Tidak ada satu jenis instans EC2 yang cocok untuk semua, dan itu hal yang baik. Baik kita menyiapkan lingkungan pengembangan cepat atau menskalakan pipeline machine learning yang kompleks, AWS memberi kita fleksibilitas untuk memilih apa yang benar-benar kita butuhkan.

Kuncinya adalah memahami beban kerja, mengetahui target kinerja, dan tetap memperhatikan biaya. Semakin sengaja kita membuat pilihan—didukung alat, pengujian, dan sedikit trial and error—semakin banyak manfaat yang akan kita peroleh dari infrastruktur kita.

Jika Anda ingin terus mengasah keterampilan AWS atau mengeksplor lebih jauh kapabilitas EC2, berikut beberapa sumber untuk dilihat:

• Introduction to AWS – Titik awal yang bagus untuk memahami konsep inti dan layanan AWS.
• AWS Cloud Technology and Services – Eksplor layanan AWS dan bagaimana layanan tersebut saling melengkapi dalam ekosistem cloud.
• AWS Security and Cost Management – Pelajari praktik terbaik untuk mengamankan lingkungan AWS Anda dan mengelola biaya secara efektif.
• Introduction to AWS Boto in Python – Kursus praktis yang mengajarkan cara menggunakan Boto3 (AWS SDK untuk Python) untuk mengotomatisasi tugas dan mengelola sumber daya AWS.

Sumber-sumber ini akan membantu Anda meningkatkan keterampilan AWS ke tingkat berikutnya, dengan contoh praktis dan aplikasi dunia nyata.