Giải thích các loại phiên bản AWS EC2: Khi nào dùng từng loại

Phiên bản Tối ưu cho Bộ nhớ

Các phiên bản tối ưu cho bộ nhớ phù hợp nhất với khối lượng công việc cần nhiều bộ nhớ hơn là sức mạnh CPU hay lưu trữ. Chúng xử lý cơ sở dữ liệu hiệu năng cao và ứng dụng trong bộ nhớ, nơi toàn bộ tập dữ liệu lớn được xử lý trong RAM để có thời gian phản hồi cực nhanh.

R-series

Các phiên bản R-series được xây dựng cho khối lượng công việc nặng bộ nhớ. Chúng cung cấp tỷ lệ bộ nhớ/vCPU cao hơn, rất phù hợp khi ứng dụng của bạn cần nhiều RAM nhưng không nhất thiết cần nhiều sức mạnh tính toán.

Chúng ta có thể dùng cho:

• Bộ nhớ đệm trong RAM: Lý tưởng cho các công cụ như Redis hoặc Memcached cần truy cập dữ liệu siêu nhanh.
• Phân tích dữ liệu lớn thời gian thực: Hoàn hảo để xử lý và phân tích dữ liệu trong bộ nhớ, độ trễ thấp.
• Ứng dụng doanh nghiệp: Tuyệt cho các ứng dụng lớn cần phân bổ bộ nhớ vững chắc để chạy ổn định.

Một số tùy chọn phổ biến gồm r5, r6a, r8g và r4. Mỗi loại có các kích thước khác nhau tùy theo nhu cầu. 

X-series và Z-series

Các phiên bản X-series cung cấp dung lượng bộ nhớ cực lớn và được thiết kế riêng cho khối lượng công việc doanh nghiệp nặng bộ nhớ. Chúng là lựa chọn hàng đầu cho:

• SAP HANA
• Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ
• Phân tích quy mô lớn theo thời gian thực

Một số mẫu tiêu chuẩn gồm x1e, x2gd và x8g.

Các phiên bản Z-series có chút khác biệt. Chúng kết hợp bộ nhớ lớn và tần số CPU cao, rất phù hợp cho:

• Tự động hóa thiết kế điện tử (EDA)
• Mô phỏng tài chính
• Cơ sở dữ liệu quan hệ lớn
• Quang khắc tính toán

Nếu khối lượng công việc của bạn cần hiệu năng luồng đơn mạnh và nhiều RAM, Z-series (như Z1d) mang lại sự cân bằng mạnh mẽ.

Phiên bản Tối ưu cho Lưu trữ

Các phiên bản tối ưu cho lưu trữ dùng SSD NVMe cục bộ tốc độ cao, lý tưởng cho khối lượng công việc cần lưu trữ cực nhanh và tin cậy. Vì vậy, chúng ta có thể dùng cho cơ sở dữ liệu NoSQL, hồ dữ liệu hoặc xử lý dữ liệu quy mô lớn cần IOPS cao (số thao tác vào/ra mỗi giây).

Hãy xem một số phiên bản tối ưu cho lưu trữ thường gặp: 

I-series, D-series, H-series

Bảng sau cho thấy chi tiết của từng dòng phiên bản:

Để xem danh sách đầy đủ các phiên bản I-series, H-series và D-series, hãy tham khảo tài liệu.

Hiệu năng lưu trữ cục bộ

Lưu trữ cục bộ dùng SSD NVMe, mang lại hiệu năng cực nhanh với IOPS rất cao, độ trễ dưới mili giây và thông lượng lớn cho ứng dụng của bạn. Tuy nhiên, đây là lưu trữ tạm thời, nghĩa là dữ liệu sẽ mất khi phiên bản bị dừng hoặc chấm dứt.

Vì vậy, lưu trữ tạm thời chủ yếu dùng cho:

• Không gian tạm (scratch) cho xử lý
• Bộ đệm/bộ nhớ cache
• Cơ sở dữ liệu tạm tốc độ cao (như Redis, Cassandra với bản sao)

Ngược lại, các volume EBS (Elastic Block Store) là lưu trữ bền vững, vẫn khả dụng ngay cả khi phiên bản bị dừng. EBS được gắn qua mạng và có độ bền cao, cung cấp các tính năng như snapshot để sao lưu và khôi phục dễ dàng. Điều này khiến EBS lý tưởng cho khối lượng công việc cần tính bền vững dữ liệu, như cơ sở dữ liệu và tệp quan trọng.

Trong khi lưu trữ tạm cho hiệu năng ấn tượng, nó không đảm bảo độ bền dữ liệu. Ngược lại, lưu trữ EBS mang lại độ bền và khả năng phục hồi tuyệt vời, phù hợp cho khối lượng công việc cần cả hiệu năng lẫn bảo vệ dữ liệu.

Phiên bản Tính toán Tăng tốc

Các phiên bản tính toán tăng tốc, còn gọi là phiên bản tăng tốc phần cứng, được dùng khi chúng ta cần phần cứng chuyên dụng như GPU (bộ xử lý đồ họa), FPGA (mảng cổng lập trình trường) hoặc chip tùy chỉnh của AWS để chuyển tải các tác vụ tính toán nặng vốn quá chậm hoặc kém hiệu quả nếu chỉ dùng CPU. 

Vì vậy, chúng mang lại hiệu năng cải thiện và phù hợp cho khối lượng công việc yêu cầu xử lý song song nặng hoặc tính toán phức tạp.

Phiên bản dựa trên GPU (họ P và G)

Các phiên bản dựa trên GPU hoàn hảo cho tác vụ đòi hỏi tính toán song song mạnh mẽ. Với GPU NVIDIA làm lõi, các phiên bản này được tối ưu cho khối lượng nặng như huấn luyện mô hình ML, render 3D, game cao cấp và các tác vụ đồ họa chuyên sâu khác.

Hai họ chính trong nhóm phiên bản GPU là:

• Họ P (ví dụ, P4, P5): Được trang bị GPU NVIDIA và điều chỉnh cho ứng dụng máy học (ML) và tính toán hiệu năng cao (HPC).
• Họ G (ví dụ, G4, G5): Cũng dùng GPU NVIDIA, lý tưởng cho khối lượng đồ họa, suy luận ML và truyền phát game.

Phiên bản chuyên biệt cho AI/ML (họ Inf và Trn)

Với khối lượng công việc AI và máy học, các họ phiên bản tối ưu cho Inferentia (Inf) và tối ưu cho Trainium (Trn) được xây dựng với silicon tùy chỉnh của AWS như chip AWS Inferentia và AWS Trainium. Chúng có thể huấn luyện và suy luận mô hình học sâu ở quy mô lớn với hiệu năng/chi phí hàng đầu.

• Họ Inf (ví dụ, Inf1, Inf2): Hoàn hảo cho tác vụ suy luận độ trễ thấp, thông lượng cao, được hỗ trợ bởi chip AWS Inferentia.
• Họ Trn (ví dụ, Trn1, Trn2): Tối ưu cho huấn luyện mô hình học sâu phân tán, cung cấp kết nối liên kết tốc độ cao và năng lực tính toán lớn, vận hành bởi chip AWS Trainium.

Các phiên bản này có khả năng mở rộng và hỗ trợ các framework TensorFlow, PyTorch và Apache MXNet để tăng hiệu quả và mang lại hiệu năng liền mạch.

Chúng ta có thể dùng cho:

• Huấn luyện học sâu ở quy mô lớn: Dùng Trn1 để huấn luyện các mô hình lớn với hiệu năng cao và chi phí hợp lý.
• Suy luận AI chi phí thấp: Dùng Inf1 để suy luận mô hình nhanh, giá rẻ.
• Triển khai AI quy mô lớn: Hỗ trợ môi trường với hàng triệu suy luận mỗi giây, như hệ thống gợi ý, nhận dạng giọng nói và phương tiện tự hành.

Cách chọn phiên bản EC2 phù hợp?

Với quá nhiều loại phiên bản, thật khó để biết nên chú ý điều gì để tận dụng tối đa những gì AWS cung cấp. Vậy nên, hãy xem cách bạn và đội ngũ có thể đưa ra lựa chọn tự tin, cân bằng giữa hiệu năng, chi phí và khả năng mở rộng.

Yếu tố quyết định chính

Bắt đầu bằng cách xem khối lượng công việc của bạn thực sự cần gì. Xác định yêu cầu về sức mạnh CPU, bộ nhớ, lưu trữ và mạng, vì các khối lượng công việc khác nhau cần những loại phiên bản khác nhau. 

Bạn cũng nên cân nhắc hành vi lưu lượng của mình. Ổn định và có thể dự đoán, hay tăng đột biến vào thời điểm nhất định? Điều đó giúp chúng ta quyết định có nên chọn thứ gì có thể mở rộng theo nhu cầu hay không.

Và hầu hết, chúng ta làm việc trong các ràng buộc chi phí, nên hãy cân nhắc hiệu năng so với mức sẵn sàng chi trả. Nếu không cần lưu trữ bền vững, dùng lưu trữ tạm có thể giúp tiết kiệm khá nhiều so với volume EBS.

Công cụ AWS để lựa chọn

May mắn là AWS cung cấp vài công cụ để thu hẹp lựa chọn. Dưới đây là một số:

• Instance Explorer là cách nhanh để lọc loại phiên bản theo thông số bạn cần.
• AWS Compute Optimizer xem cách bạn đang dùng các phiên bản và đề xuất lựa chọn tốt hơn nếu có.
• AWS Pricing Calculator ước tính chi phí trước, rất hữu ích nếu chúng ta muốn so sánh trước khi triển khai.

Benchmark và thử nghiệm

Dù có tất cả các công cụ này, việc tự chạy một số thử nghiệm vẫn rất đáng giá. Benchmark các phiên bản khác nhau trong môi trường của chúng ta cho thấy chúng hoạt động thế nào dưới tải thực tế. Điều này cho chúng ta cảm nhận tốt hơn về hiệu năng, độ trễ và chi phí, dựa trên những gì thực sự quan trọng với mình.

Chi phí và tùy chọn mua

Với EC2, cách chúng ta mua phiên bản có thể ảnh hưởng đến tổng chi phí. Vì AWS cung cấp nhiều lựa chọn mua phù hợp với các khối lượng công việc khác nhau, hãy xem cách chọn đúng cho dự án hiện tại và quản lý hóa đơn đám mây hiệu quả.

Phiên bản theo nhu cầu (On-demand)

Phiên bản on-demand cho chúng ta sự linh hoạt cao nhất. Có thể khởi chạy bất cứ khi nào cần, trả tiền theo giây và dừng lại dễ dàng, không cần cam kết. Chúng hoàn hảo cho:

• Dự án ngắn hạn
• Khối lượng công việc tăng giảm thất thường
• Bắt đầu nhanh mà không cần lập kế hoạch trước

Nhưng sự linh hoạt này đi kèm mức giá cao hơn. Với khối lượng công việc chạy lâu dài hoặc có thể dự đoán, các lựa chọn khác có thể giúp tiết kiệm nhiều hơn theo thời gian.

Phiên bản Reserved và Spot

Reserved instances lý tưởng khi chúng ta biết một khối lượng công việc sẽ chạy liên tục trong thời gian dài. Bằng cách cam kết 1 hoặc 3 năm, chúng ta có thể tiết kiệm tới 75% so với giá on-demand. Đây là bước đi thông minh cho ứng dụng ổn định, luôn bật.

Spot instances thì phù hợp hơn khi ngân sách eo hẹp. AWS cung cấp dung lượng chưa dùng với mức giảm sâu, tới 90%, nhưng có thể thu hồi với ít thông báo. Nghĩa là chúng phù hợp nhất cho công việc có thể chịu gián đoạn, như:

• Xử lý theo lô
• Phân tích dữ liệu
• Khối lượng công việc CI/CD
• Dịch vụ không trạng thái

So sánh nhanh: On-demand vs. Reserved vs. Spot

Dưới đây là bảng so sánh nhanh cạnh nhau để giúp bạn quyết định:

Để so sánh chi tiết hơn, hãy xem trên trang chính thức của AWS.

Mẹo tối ưu chi phí

Để kéo dài ngân sách hơn nữa, dưới đây là vài công cụ và chiến lược chúng ta có thể tận dụng:

• Savings Plans: Cung cấp giá linh hoạt dựa trên cam kết cho EC2 và dịch vụ khác. Có thể tiết kiệm tới 72% khi cam kết mức sử dụng ổn định.
• Tự động mở rộng (Auto Scaling): Tự động điều chỉnh năng lực theo nhu cầu, tránh cấp phát dư thừa.
• Right-sizing: Thường xuyên rà soát loại và kích thước phiên bản để đảm bảo vẫn phù hợp. Điều chỉnh nhỏ có thể mang lại tiết kiệm lớn theo thời gian.

Kết luận

Không có một lựa chọn “phù hợp cho tất cả” với các phiên bản EC2, và đó là điều tốt. Dù chúng ta đang thiết lập môi trường phát triển nhanh hay mở rộng một pipeline máy học phức tạp, AWS cho phép chọn chính xác những gì cần.

Điều cốt lõi là hiểu khối lượng công việc, biết mục tiêu hiệu năng và lưu tâm đến chi phí. Càng chủ đích trong lựa chọn, được hậu thuẫn bởi công cụ, thử nghiệm và một chút thử-sai, chúng ta càng tận dụng tốt hạ tầng của mình.

Nếu bạn muốn tiếp tục nâng cao kỹ năng AWS hoặc khám phá thêm những gì EC2 có thể làm, dưới đây là vài tài nguyên nên xem:

• Giới thiệu về AWS – Điểm khởi đầu tuyệt vời để hiểu các khái niệm và dịch vụ cốt lõi của AWS.
• Công nghệ và Dịch vụ AWS Cloud – Khám phá các dịch vụ AWS và cách chúng kết hợp trong hệ sinh thái đám mây.
• Bảo mật và Quản lý Chi phí AWS – Tìm hiểu thực hành tốt nhất để bảo mật môi trường AWS và quản lý chi phí hiệu quả.
• Giới thiệu AWS Boto trong Python – Khóa học thực hành dạy bạn dùng Boto3 (AWS SDK for Python) để tự động hóa tác vụ và quản lý tài nguyên AWS.

Những tài nguyên này sẽ giúp bạn nâng kỹ năng AWS lên tầm cao mới, với ví dụ thực tế và ứng dụng đời sống.