AWS ออก EC2 instance ตัวใหม่ M5ad และ R5ad

AWS ได้ออก EC2 instance รุ่นใหม่ที่ใช้โปรเซสเซอร์ AMD EPYC รุ่น 7000 ซึ่งเป็นรุ่นต่อยอดมาจาก M5a และ R5a ที่เปิดตัวมาเมื่อกลางปีที่แล้วและทำงานอยู่บน AWS Nitro System เช่นเดียวกัน

credit : aws.amazon.com

M5ad ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงานทั่วไป เช่น เว็บเซิร์ฟเวอร์ แอปพลิเคชันเซิฟร์ฟเวอร์ เกม Log การประมวลผลสื่อและงานทดสอบและพัฒนา เป็นต้น ซึ่งจะมีขนาดต่างๆ 6 รุ่น (ตามตารางด้านบน) ในขณะเดียวกัน R5ad จะเหมาะสำหรับงานที่ต้องใช้หน่วยความจำสูงๆ เช่น Data Mining, Simulation และ in-memory analytics เป็นต้น เช่นเดียวกันก็จะมีให้เลือก 6 รุ่น (ตารางด้านล่าง)

credit : aws.amazon.com

อย่างไรก็ตามเรื่องที่ผู้ใช้งานควรรู้เกี่ยวกับ NVMe Storage ของ instance ใหม่ทั้งสองรุ่นมีดังนี้

  • ผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องระบุบล็อกของการแมปอุปกรณ์ใน Amazon Machine Image (AMI) หรือรหะว่าง Launch Instance เพราะตัว Local Storage จะปรากฏขึ้นเหมือนอุปกรณ์อื่นๆ (/dev/nvme*1) หลังจากที่บูต OS ขึ้นมา
  • ใช้ฮาร์ดแวร์เพื่อเข้ารหัสด้วย XTS-AES-256 และใช้คีย์ที่ไม่ซ้ำกันซึ่งจะถูกทำลายทิ้งหลังจาก instance หยุดหรือถูกปิด
  • มีอายุเท่ากับ instance ที่ถูก Attach เอาไว้ 

AWS พร้อมให้บริการ M5ad และ R5ad ใน Regions ต่างๆ คือ US East (N. Virginia), US West (Oregon), US East (Ohio) และ Asia Pacific (Singapore) Regions in On-Demand รวมไปถึงการใช้งานในรูปแบบ Spot หรือ Reserved

ที่มา :  https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amd-epyc-powered-amazon-ec2-m5ad-and-r5ad-instances/

About nattakon

จบการศึกษา ปริญญาตรีและโท สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ KMITL เคยทำงานด้าน Engineer/Presale ดูแลผลิตภัณฑ์ด้าน Network Security และ Public Cloud ในประเทศ ปัจจุบันเป็นนักเขียน Full-time ที่ TechTalkThai

Check Also

งานวิจัยใหม่เผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของเศรษฐศาสตร์โครงสร้างพื้นฐาน AI ท่ามกลางปริมาณข้อมูลที่ถูกจัดเก็บและเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง [PR]

ที่ผ่านมาบทสนทนาเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน AI มักให้ความสำคัญกับพลังการประมวลผล (Compute) เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม งานวิจัยทั่วโลกล่าสุดจาก IDC เผยให้เห็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่องค์กรจำเป็นต้องให้ความสำคัญเมื่อขยายการใช้งาน AI นั่นคือข้อมูลที่ยังคงถูกจัดเก็บและสะสมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แม้ว่ารอบการประมวลผลแต่ละรอบจะเสร็จสิ้นไปนานแล้วก็ตาม

ค่าใช้จ่าย AI ต่อพนักงานในกลุ่มบริษัทชั้นนำลดลงเกือบ 10% แม้การใช้งานยังโตต่อเนื่อง

ข้อมูลการใช้จ่ายจาก Ramp ผู้ให้บริการด้าน Payment ในระดับองค์กร ครอบคลุมลูกค้ากว่า 70,000 แห่ง ชี้ให้เห็นว่าอัตราการเติบโตของการนำเทคโนโลยี AI มาปรับใช้ในภาคธุรกิจเริ่มส่งสัญญาณชะลอตัวในเดือนสิงหาคม โดยมีลูกค้า Ramp เพียง 56% …