看Amazon Graviton如何實現(xiàn)優(yōu)化性能、降低工作負載成本

Amazon Graviton由Amazon Web Services使用64位Arm Neoverse內(nèi)核定制而成，為在Amazon EC2中運行的云工作負載提供更高的性價比。Amazon EC2提供更為廣泛且深入的計算實例組合，其中包括許多由新一代Intel和AMD處理器提供支持的實例。Amazon Graviton處理器帶來更多選擇，幫助客戶優(yōu)化性能和降低工作負載成本。

第一代Amazon Graviton處理器支持Amazon EC2 A1實例——亞馬遜云科技第一個基于Arm的實例。對于擴展的應(yīng)用程序（如Web服務(wù)器、容器化微服務(wù)、數(shù)據(jù)/日志處理和其他可以在更小的內(nèi)核上運行并適合可用內(nèi)存占用空間的工作負載），這些實例與其他通用實例相比可節(jié)省大量成本。

與第一代Amazon Graviton處理器相比，Amazon Graviton2處理器不管在性能還是功能上都實現(xiàn)了巨大的飛躍。它們都支持Amazon EC2 T4g、M6g、C6g和R6g實例，及其具有本地基于NVMe的SSD存儲的變體，而且與當前這一代基于x86的實例相比，這些實例為各種工作負載（包括應(yīng)用程序服務(wù)器、微服務(wù)、高性能計算、電子設(shè)計自動化、游戲、開源數(shù)據(jù)庫和內(nèi)存中的緩存）提供高達40%的性價比提升。Amazon Graviton2處理器也為視頻編碼工作負載提供增強的性能，為壓縮工作負載提供硬件加速，并為基于CPU的機器學習推理提供支持。它們可以提供高7倍的性能、多4倍的計算核心、快5倍內(nèi)存和大2倍緩存。

優(yōu)勢

為廣泛的工作負載提供更高的性價比

與當前這一代基于x86的實例1相比，基于Amazon Graviton2的通用突發(fā)型(T4g)、通用型(M6g)、計算優(yōu)化型(C6g)和內(nèi)存優(yōu)化型(R6g)EC2實例，及其具有基于NVMe的SSD存儲的變體，為廣泛的工作負載（如應(yīng)用程序服務(wù)器、微服務(wù)、視頻編碼、高性能計算、電子設(shè)計自動化、壓縮、游戲、開源數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存中的緩存和基于CPU的機器學習推理）提供高達40%的性價比提升。

廣泛的生態(tài)系統(tǒng)支持

Amazon Graviton2處理器（基于64位Arm架構(gòu)）受多個常用Linux操作系統(tǒng)（包括Amazon Linux 2、Red Hat、SUSE和Ubuntu）支持。來自Amazon和獨立軟件供應(yīng)商的多個常用應(yīng)用程序以及服務(wù)也支持基于Amazon Graviton2的實例，包括Amazon ECS、Amazon EKS、Amazon ECR、Amazon CodeBuild、Amazon CodeCommit、Amazon CodePipeline、Amazon CodeDeploy、Amazon CloudWatch、Crowdstrike、Datadog、Docker、Drone、Dynatrace、GitLab、Jenkins、NGINX、Qualys、Rancher、Rapid7、Tenable和TravisCI。Arm開發(fā)人員也可以利用這個生態(tài)系統(tǒng)在云中構(gòu)建原生應(yīng)用程序，這樣就無需進行模擬和交叉編譯，以免出錯且耗時過長。

云應(yīng)用程序的增強安全性

為云構(gòu)建應(yīng)用程序的開發(fā)人員依賴云基礎(chǔ)設(shè)施來獲得高安全性、高速度和更優(yōu)的資源占用。與第一代Amazon Graviton相比，Amazon Graviton2處理器具備的關(guān)鍵功能（包括全天候運行的256位DRAM加密）讓開發(fā)人員可以安全、大規(guī)模地運行云原生應(yīng)用程序，并且將每個核心的加密性能速度提升了50%。Graviton2支持的實例依托Nitro系統(tǒng)構(gòu)建，該系統(tǒng)裝有采用專用硬件的Nitro安全芯片和用于實現(xiàn)安全功能的軟件，并默認支持加密的EBS存儲卷。

Amazon EC2實例

由Amazon Graviton2提供支持

通用

平衡了計算、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)資源，

為通用工作負載提供更高的性價比

構(gòu)建的目標對象：通用工作負載，如應(yīng)用程序服務(wù)器、中型數(shù)據(jù)存儲、微服務(wù)和集群計算。

突發(fā)型通用工作負載的更高性價比選擇

適用于：廣泛的突發(fā)型通用工作負載，例如大型微服務(wù)、中小型數(shù)據(jù)庫、虛擬桌面和關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用程序。

計算優(yōu)化型

為計算密集型工作負載提供更高的性價比

構(gòu)建的目標對象：計算密集型應(yīng)用程序，如高性能計算、視頻編碼、游戲和基于CPU的機器學習推理加速。

內(nèi)存優(yōu)化型

為處理內(nèi)存中大型數(shù)據(jù)集的工作負載提供更高的性價比

構(gòu)建的目標對象：內(nèi)存密集型工作負載，如開源數(shù)據(jù)庫（MySQL、MariaDB和PostgreSQL）或內(nèi)存中的緩存（Redis、KeyDB和Memcached）。

基于本地NVMe的SSD存儲選項還可用于通用(M6gd)、計算優(yōu)化型(C6gd)和內(nèi)存優(yōu)化型(R6gd)實例。此外，還提供具有100Gbps聯(lián)網(wǎng)性能并支持Elastic Fabric adapter(EFA)的經(jīng)過計算優(yōu)化型C6gn實例。

在看完了以上的內(nèi)容，

是否對Amazon Graviton2更感興趣了？

一起來看看

客戶們對Amazon Graviton2的評價吧！

Netflix

Netflix是全球領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)娛樂服務(wù)公司，在190個國家/地區(qū)擁有1.58億會員，提供的內(nèi)容包括眾多類型和語言的電視劇、紀錄片和故事片。

“我們將Amazon EC2 M實例類型應(yīng)用于諸多工作負載，包括我們的流式傳輸、編碼、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用程序監(jiān)控。我們使用行業(yè)標準LMbench和某些Java基準對新的M6g實例進行測試，發(fā)現(xiàn)與M5實例相比，性能提高了50％。我們對引入基于Amazon Graviton2的Amazon EC2實例感到非常興奮?！?/p>

——Netflix性能和操作系統(tǒng)總監(jiān)

Ed Hunter

Nielsen

Nielsen是一家全球測量和數(shù)據(jù)分析公司，提供關(guān)于世界各地消費者和市場的最全面且可信的數(shù)據(jù)。

“我們開發(fā)了基于OpenJDK的Java應(yīng)用程序，用于收集數(shù)字數(shù)據(jù)、處理傳入Web請求，并根據(jù)業(yè)務(wù)需要重定向請求。這是一個I/O密集型應(yīng)用程序，其一項關(guān)鍵要求是通過經(jīng)濟高效的方式擴展。我們無縫地將此Java應(yīng)用程序傳送到由Amazon Graviton處理器提供支持的Amazon EC2 A1實例。我們已經(jīng)對新的基于Graviton2的M6g實例進行了測試，它能夠處理兩倍于A1的負載。我們希望能夠在新的基于Amazon Graviton2的實例上運行更多的工作負載。”

——Nielsen數(shù)字部門高級副總裁

Chris Nicotra

Snap Inc

Snap Inc因其受歡迎的社交媒體服務(wù)（如Snapchat和Bitmoji）而知名，采用基于Amazon Graviton2的實例優(yōu)化其在Amazon EC2上的性價比。Snap將Amazon EC2 C6g和M6g實例與Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)結(jié)合使用來運行其消息收發(fā)核心服務(wù)（平臺上的消息收發(fā)核心）以及后端上下文服務(wù)。Snap還希望采用R6g實例來運行其ElastiCache工作負載。

“使用基于Graviton2的實例，與C5實例相比，我們可以減小Snapchat消息隊列的大小并顯著降低成本?！庇捎贏mazon Graviton2具有更好的性能，遷移到C6g實例大約可將CPU利用率降低10%。我們計劃未來將更多工作負載遷移到Amazon Graviton2中，并且已在其他大型工作負載上發(fā)現(xiàn)了類似的性能提升?！?/p>

——Snap的軟件工程師

Aaron Sheldon

Cibo Labs

Cibo Labs是一家農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析公司，它提供了一種監(jiān)控澳大利亞牧場的全新方法，可幫助農(nóng)場實現(xiàn)更高利潤和更加可持續(xù)的發(fā)展。為了繪制澳大利亞的田園景觀，Cibo Labs需要處理數(shù)TB的數(shù)據(jù)，而他們現(xiàn)有的本地系統(tǒng)對于處理這些負載不堪負重，因此變得不可靠。

“由于其卓越的性能，在基于Amazon Graviton2的R6g實例上運行數(shù)據(jù)密集型衛(wèi)星圖像處理應(yīng)用程序，與本地系統(tǒng)相比，我們能夠節(jié)省50％的成本。采用Amazon Graviton2無需更改任何代碼，而性價比的優(yōu)勢讓定期更新和加快未來產(chǎn)品的快速周轉(zhuǎn)成為可能。”

——Cibo Labs首席研究科學家

Peter Scarth