数千ものAWSのお客様がAmazon Elastic MapReduceを使って、膨大な量のデータを処理し、保存しています。Elastic MapReduceはHadoopフレームワークを中心に構成されているので、簡単に数百、数千のAmazon EC2インスタンスを並列に利用することができます。
先週発表した値下げの熱が冷めやらぬうちに、新たに12のEC2インスタンスタイプのサポートを追加いたしました。:
- 一般的な目的 - m3.xlarge 、 m3.2xlarge
- コンピューティング最適化 - c3.xlarge、 c3.2xlarge、 c3.4xlarge、c3.8xlarge
- GPU - g2.2xlarge
- メモリ最適化 - cr1.8xlarge
- ストレージ最適化 - i2.xlarge、i2.2xlarge、i2.4xlarge、i2.8xlarge
また、以下のAWSリージョン内の既存のインスタンスタイプについてもサポートを追加いたしました:
- hs1.8xlargeが新たに5つのリージョン(米国西部 (オレゴン)、ヨーロッパ (アイルランド)、 アジアパシフィック (東京)、 アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー))で利用可能になりました。
- hi1.4xlargeが新たに2つのリージョン(米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (東京))で利用可能になりました。
- cc2.8xlargeがアジアパシフィック(東京)リージョンでも利用可能になりました。
ジョブを実行する際に最適なインスタンスタイプを選択するのに役立ついくつかの仕様やヒントを紹介いたします。:
- hs1.8xlargeインスタンスタイプは、Hadoopベースのデータウェアハウスに最適な、大量のローカルディスクを必要とする、巨大で長い間実行するクラスターに最適です。16の仮想コア(vCPU)、117GiBのメモリ、24 x 2 TBのローカルストレージ、10ギガビットのネットワーク接続がついてきます。
- c3.8xlargeインスタンスタイプは画像処理やその他のCPUバウンドのワークロードに最適なCPU負荷の高いワークロードに最適です。32の仮想コア(vCPU)、60GiBのメモリ、2 x 320 GBのSSDストレージ、10ギガビットのネットワーク接続がついてきます。
- i2.8xlargeインスタンスタイプはCPU、メモリ、ストレージがパックになっていて、Impara、Spark、HBaseといった分析アプリケーションに最適です。32の仮想コア(vCPU)、244 GiBのメモリ、8 x 800 GBのSSD、10ギガビットのネットワーク接続がついてきます。
- m3.2xlargeインスタンスタイプはバランスのとれたコンピューティング、メモリ、ネットワークリソースを提供します。このインスタンスは、あまり多くのローカルストレージを必要としないような、多くの標準的なワークロードに適しています。8つの仮想コア(vCPU)、30 GiBのメモリ、2 x 80 GBのSSDストレージ、および高速なネットワーキングを持っています。
-- Jeff;
この記事はAWSシニアエバンジェリスト Jeff BarrのAmazon Web Services Blogの記事、 New Instance Types for Amazon Elastic MapReduceを 堀内康弘 (Facebook, Twitter)が翻訳したものです。