AWS の CPU の歴史とそこから見えてくる戦略 | はったりエンジニアの備忘録
あけましておめでとうございます！ 去年は AWS 認定試験を制覇したので、今年は実践スキルを今以上に磨いていこうと思います。 さて、最近の EC2 インスタンスは Intel CPU のプロセッサー・ナンバーが公開されています。ですが M1, M2, C1 といった旧世代インスタンスでは CPU にばらつきがあり、当たり外れの差が激しかったのは記憶に新しいところ。 当たりの CPU が出るまで stop → start を繰り返すインスタンスガチャも流行りました (笑) 今回は AWS の CPU について歴史を振り返りつつ、その戦略を考えてみます。物理レイヤーを意識することがほとんどない AWS ですが、物理の知識なしでは最高のパフォーマンスは得られません。知っておいて損はないでしょう。 インスタンスタイプのリリース時期は公式ブログ「EC2 の歴史」に載っていますので参考にしてください。
ちょっと内緒にしたいスポットインスタンスの話 - プログラマでありたい
ちょっと内緒にしたいような気がしますが、知っていたら確実に得をするAWS EC2のチップスがスポットインスタンスの活用です。まずスポットインスタンスとは？AWSのインスタンススポットのページを読むと大体解りますが、簡単に説明するとAmazonで余剰のEC2のインスタンスを入札制で大幅に安い値段でを利用する仕組みです。デメリットとしては、スポットインスタンスのインスタンス価格が入札価格を上回った場合、情け容赦なくインスタンスがストップされることです。ということで、Amazonの推奨としては以下のように、通常のインスタンスを補完するような位置づけとなっています。 オプションのタスク 遅延可能なタスク コンピューティング能力を追加することで高速化できるタスク 他の方法ではアクセスできない大量のコンピューティングインスタンスが必要になるタスク しかし、制約があるものの圧倒的に安いです。オンデマンド
僕が Amazon Elastic MapReduce を使わない３つの理由 - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2010年04月20日22:46 Hadoop 僕が Amazon Elastic MapReduce を使わない３つの理由 【追記】 この内容は古いです。最近はEMRを利用してます。つ 961万人の食卓を支えるデータ解析 僕は日頃から Hadoop さんを使って（あと EC2 と S3 も使ってます！）色々ごにょごにょすることが多いんですが、EC2 上で Ruby でスクリプト書いて使ってるよーと言うとよく言われるのが、 「何で Amazon Elastic MapReduce 使わないの？」 という質問です。今までこれに個別に答えてたりしたんですが、めんどくさいので一度ここにまとめておきます。以前、Elastic MapReduce を実際に試してみたんですが、そのとき感じたメリット・デメリットはこんな感じです。今はそうじゃないよ！とかあったらごめんなさい＞＜ ★ メリット ・Hado
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