AWS EC2 Örnek Türleri Açıklandı: Her Tür Ne Zaman Kullanılır

Bellek İçin Optimize Edilmiş Örnekler

Bellek için optimize edilmiş örnekler, CPU gücü veya depolamadan ziyade daha fazla belleğe ihtiyaç duyan iş yükleri için en iyisidir. Bu örnekler, çok büyük veri kümelerini tamamen bellekte işleyen yüksek performanslı veritabanları ve bellek içi uygulamaları ultra hızlı yanıt süreleriyle çalıştırır.

R serisi

R serisi örnekler, bellek ağırlıklı iş yükleri için oluşturulmuştur. Daha yüksek bellek/vCPU oranı sunarlar; bu da uygulamanız çok miktarda RAM gerektirirken mutlaka yüksek hesaplama gücüne ihtiyaç duymadığında harika bir uyum sağlar.

Şunlar için kullanabiliriz:

• Bellek içi önbellekleme: Veriye şimşek hızında erişime dayanan Redis veya Memcached gibi araçlar için idealdir.
• Gerçek zamanlı büyük veri analitiği: Düşük gecikmeyle bellekte veri işleme ve analiz için mükemmeldir.
• Kurumsal uygulamalar: Güvenilir çalışmak için sağlam bellek tahsisi gerektiren büyük uygulamalar için uygundur.

Popüler seçenekleri arasında r5, r6a, r8g ve r4 bulunur. Her biri, ihtiyaçlarınıza bağlı olarak farklı boyutlarda sunulur. 

X serisi ve Z serisi

X serisi örnekler, aşırı bellek kapasitesi sunar ve özellikle bellek yoğun kurumsal iş yükleri için tasarlanmıştır. Şunlar için başvurulacak örneklerdir:

• SAP HANA
• Bellek içi veritabanları
• Gerçek zamanlı, büyük ölçekli analitik

Standart modellerinden bazıları x1e, x2gd ve x8g’dir.

Z serisi örnekler biraz farklıdır. Yüksek bellek ile yüksek CPU frekansını birleştirirler; bu da onları şu alanlar için ideal kılar:

• Elektronik tasarım otomasyonu (EDA)
• Finansal simülasyonlar
• Büyük ilişkisel veritabanları
• Hesaplamalı litografi

İş yükünüz güçlü tek iş parçacıklı performans ve önemli miktarda RAM gerektiriyorsa, Z serisi (örneğin Z1d) dengeli bir güç sunar.

Depolama İçin Optimize Edilmiş Örnekler

Depolama için optimize edilmiş örnekler, yerel olarak bağlı, yüksek hızlı SSD’ler (NVMe) kullanır; bu da son derece hızlı ve güvenilir depolama gerektiren iş yükleri için idealdir. Bu yüzden NoSQL veritabanları, veri gölleri veya yüksek IOPS (Saniye Başına Girdi/Çıktı İşlemleri) gerektiren büyük ölçekli veri işleme için kullanılabilirler.

Mevcut bazı yaygın depolama için optimize edilmiş örneklere bakalım: 

I serisi, D serisi, H serisi

Aşağıdaki tablo her örnek serisinin ayrıntılarını gösterir:

I serisi, H serisi ve D serisi örneklerin tam listesi için dokümantasyona göz atın.

Yerel depolama performansı

Yerel depolama, uygulamalarınız için çok yüksek IOPS (Saniye Başına Girdi/Çıktı İşlemleri), milisaniyenin altı gecikme ve yüksek bant genişliği sunan NVMe SSD’ler kullanır. Ancak geçicidir; yani örnek durdurulduğunda veya sonlandırıldığında veriler kaybolur.

Bu nedenle geçici depolama çoğunlukla şu amaçlar için kullanılır:

• Geçici çizim alanı
• Tampon/önbellek depolaması
• Yüksek hızlı geçici veritabanları (Redis, kopyalı Cassandra gibi)

Buna karşılık, EBS (Elastic Block Store) destekli birimler, örnek durdurulsa bile kullanılabilir kalan kalıcı depolamadır. EBS ağa bağlıdır ve yüksek dayanıklılık sunar; kolay yedekleme ve geri yükleme için anlık görüntüler gibi özellikler sağlar. Bu, veritabanları ve kritik dosyalar gibi veri kalıcılığının önemli olduğu iş yükleri için idealdir.

Geçici depolama olağanüstü performans sunsa da veri dayanıklılığı sağlamaz. Öte yandan EBS destekli depolama mükemmel dayanıklılık ve direnç sunar; hem performans hem veri koruması gerektiren iş yükleri için idealdir.

Hızlandırılmış Hesaplama Örnekleri

Hızlandırılmış hesaplama örnekleri, donanım hızlandırmalı örnekler olarak da adlandırılır ve yalnızca CPU’larla yavaş veya verimsiz olacak yoğun hesaplama görevlerini GPU’lar (Grafik İşlem Birimleri), FPGA’lar (Saha Programlanabilir Kapı Dizileri) veya AWS özel çipleri gibi özel donanımlara devretmemiz gerektiğinde kullanılır. 

Bu nedenle daha iyi performans sağlarlar ve yoğun paralel işleme veya karmaşık hesaplamalar gerektiren iş yükleri için uygundur.

GPU tabanlı örnekler (P ve G aileleri)

GPU tabanlı örnekler, güçlü paralel hesaplama gerektiren görevler için mükemmeldir. Çekirdeğinde NVIDIA GPU’lar bulunan bu örnekler, ML model eğitimi, 3D oluşturma, üst düzey oyun ve diğer grafik yoğun görevler gibi ağır iş yükleri için optimize edilmiştir.

GPU tabanlı örnek kategorisindeki iki temel aile şunlardır:

• P ailesi (ör. P4, P5): NVIDIA GPU’larla donatılmıştır ve makine öğrenimi (ML) ile yüksek performanslı hesaplama (HPC) uygulamaları için özelleştirilmiştir.
• G ailesi (ör. G4, G5): Yine NVIDIA GPU’larla güçlendirilmiştir; grafik iş yükleri, ML çıkarımı ve oyun akışı için idealdir.

Uzmanlaşmış AI/ML örnekleri (Infm ve Trn aileleri)

Yapay zeka ve makine öğrenimi iş yükleri için Inferentia’ya optimize edilmiş örnek (Inf) ve Trainium’a optimize edilmiş örnek (Trn) aileleri, AWS Inferentia ve AWS Trainium çipleri gibi özel AWS silikonlarıyla oluşturulmuştur. Büyük ölçekte derin öğrenme modellerini eğitip çıkarım yaparak üst düzey fiyat-performans sunarlar.

• Inf ailesi (ör. Inf1, Inf2): AWS Inferentia çipleriyle desteklenen, düşük gecikmeli ve yüksek verimli çıkarım görevleri için idealdir.
• Trn ailesi (ör. Trn1, Trn2): Dağıtık derin öğrenme modeli eğitimi için optimize edilmiştir; AWS Trainium çipleri tarafından sağlanan yüksek hızlı ara bağlantılar ve önemli hesaplama kapasitesi sunar.

Bu örnekler ölçeklenebilir olup TensorFlow, PyTorch ve Apache MXNet çerçevelerini destekler; verimliliği artırır ve kesintisiz performans sağlar.

Şunlar için kullanabiliriz:

• Büyük ölçekte derin öğrenme eğitimi: Büyük modellerin uygun maliyetli, yüksek performanslı eğitimi için Trn1 kullanın.
• Düşük maliyetli AI çıkarımı: Hızlı ve düşük maliyetli model çıkarımı için Inf1 kullanın.
• Büyük ölçekli AI dağıtımları: Öneri motorları, konuşma tanıma ve otonom araçlar gibi saniyede milyonlarca çıkarımı destekleyen ortamlar.

Doğru EC2 Örneği Nasıl Seçilir?

Bu kadar çok örnek türü varken, AWS’nin sunduklarından en iyi şekilde yararlanmak için ne aramanız gerektiğini bilmek epey zordur. Bu nedenle, performans, maliyet ve ölçeklenebilirlik arasında denge kuran güvenli seçimleri siz ve ekibiniz nasıl yapabilirsiniz, bakalım.

Temel karar faktörleri

Önce iş yükünüzün gerçekten neye ihtiyaç duyduğunu düşünerek başlayın. Farklı iş yüklerinin farklı örnek türleri gerektirdiğinden, ihtiyaç duyduğunuz CPU gücünü, belleği, depolamayı ve ağ gereksinimlerini belirleyin. 

Ayrıca trafiğinizin davranışını da hesaba katmak istersiniz. Düzenli ve öngörülebilir mi, yoksa belirli zamanlarda mı artıyor? Bu, talep üzerine ölçeklenebilen bir şeye gidip gitmeyeceğimize karar vermemize yardımcı olabilir.

Ve çoğunlukla maliyet kısıtları içinde çalıştığımızdan, performansı ne kadar harcamaya istekli olduğumuzla tartın. Kalıcı depolamaya ihtiyacımız yoksa, geçici depolama kullanmak EBS birimlerine kıyasla hatırı sayılır tasarruf sağlayabilir.

Seçim için AWS araçları

Neyse ki AWS, seçenekleri daraltmak için bize birkaç araç sunuyor. İşte bazıları:

• Instance Explorer, aradığınız özelliklere göre örnek türlerini filtrelemenin hızlı bir yoludur.
• AWS Compute Optimizer, örnekleri şu an nasıl kullandığınızı inceler ve daha iyi seçenekler varsa önerir.
• AWS Pricing Calculator, maliyetleri önceden tahmin eder; bu da dağıtımdan önce seçenekleri karşılaştırmak istediğimizde harikadır.

Kıyaslama ve test

Tüm bu araçlara rağmen, yine de kendi testlerinizi yapmaya değer. Ortamımızda farklı örneklerin kıyaslanması, gerçek iş yükleri altında nasıl dayandıklarını gösterir. Bu da performans, gecikme ve maliyet hakkında, bizim için gerçekten önemli olana dayalı daha iyi bir fikir verir.

Maliyet ve Satın Alma Seçenekleri

EC2 söz konusu olduğunda, örnekleri satın alma biçimimiz genel maliyetlerimizi etkileyebilir. AWS birden fazla satın alma seçeneği sunduğundan ve her biri farklı iş yüklerine göre uyarlandığından, mevcut projemiz için doğru olanı nasıl seçeceğimizi ve bulut faturalarımızı nasıl etkin biçimde yöneteceğimizi görelim.

İsteğe bağlı örnekler

İsteğe bağlı örnekler bize en fazla esnekliği sağlar. İhtiyaç duyduğumuzda başlatabilir, saniye bazında ödeme yapabilir ve taahhüt olmadan aynı kolaylıkla kapatabiliriz. Şunlar için mükemmeldir:

• Kısa vadeli projeler
• Düzensiz veya öngörülemeyen iş yükleri
• Ön planlama olmadan hızlı başlamak

Ancak bu esneklik daha yüksek bir fiyatla gelir. Uzun süreli veya öngörülebilir iş yükleri için diğer seçenekler zaman içinde çok daha fazla tasarruf sağlayabilir.

Rezerve ve Spot örnekler

Rezerve örnekler, bir iş yükünün uzun bir süre boyunca sürekli çalışacağını bildiğimizde idealdir. Bir veya üç yıllık bir taahhütte bulunarak, isteğe bağlı fiyatlandırmaya kıyasla %75’e varan tasarruf sağlayabiliriz. Sürekli çalışan, kararlı uygulamalar için akıllı bir hamledir.

Spot örnekler ise bütçe dar olduğunda daha iyidir. AWS, kullanılmayan kapasiteyi %90’a varan indirimlerle sunar; ancak bu kapasite kısa bir bildirimle geri çekilebilir. Bu da, kesintileri tolere edebilen işler için en uygun oldukları anlamına gelir; örneğin:

• Toplu işlem
• Veri analizi
• CI/CD iş yükleri
• Durumsuz servisler

Hızlı karşılaştırma: İsteğe bağlı vs. rezerve vs. spot örnekler

İşte karar vermenize yardımcı olacak hızlı bir yan yana tablo:

Daha ayrıntılı bir karşılaştırma için AWS’nin resmi web sitesine göz atın.

Maliyet optimizasyon ipuçları

Bütçemizi daha da esnetmek için yararlanabileceğimiz bazı araç ve stratejiler şunlardır:

• Tasarruf planları: EC2 ve diğer hizmetler genelinde esnek, taahhüt bazlı fiyatlandırma sunar. Tutarlı kullanıma taahhüt ederek %72’ye varan tasarruf sağlayabiliriz.
• Otomatik ölçekleme: Kapasitemizi talebe göre otomatik olarak ayarlar; böylece asla fazla kaynak ayırmayız.
• Doğru boyutlandırma: Örnek türlerini ve boyutlarını düzenli olarak gözden geçirerek hâlâ uygun olduklarından emin olun. Küçük ayarlamalar zaman içinde büyük tasarruflar sağlayabilir.

Sonuç

EC2 örnekleri söz konusu olduğunda tek bedene uyan bir çözüm yoktur ve bu iyi bir şeydir. İster hızlı bir geliştirme ortamı kuruyor olalım ister karmaşık bir makine öğrenimi hattını ölçeklendiriyor olalım, AWS tam ihtiyacımız olanı seçme esnekliğini sunar.

Anahtar nokta, iş yükümüzü anlamak, performans hedeflerimizi bilmek ve maliyeti akılda tutmaktır. Araçlar, testler ve biraz deneme-yanılma ile desteklenen kasıtlı seçimler yaptıkça altyapımızdan daha fazla verim alırız.

AWS becerilerinizi geliştirmeye devam etmek veya EC2’nun neler yapabildiğini daha fazla keşfetmek istiyorsanız, göz atabileceğiniz bazı kaynaklar şunlardır:

• Introduction to AWS – Temel AWS kavramlarını ve hizmetlerini anlamak için harika bir başlangıç noktası.
• AWS Cloud Technology and Services – AWS hizmetlerini ve bulut ekosisteminde nasıl bir araya geldiklerini keşfedin.
• AWS Security and Cost Management – AWS ortamınızı güvence altına almanın ve maliyetleri etkin biçimde yönetmenin en iyi uygulamalarını öğrenin.
• Introduction to AWS Boto in Python – Boto3’ü (AWS SDK for Python) kullanarak görevleri otomatikleştirmeyi ve AWS kaynaklarını yönetmeyi öğreten uygulamalı bir kurs.

Bu kaynaklar, pratik örnekler ve gerçek dünya uygulamalarıyla AWS becerilerinizi bir üst seviyeye taşımanıza yardımcı olacaktır.