AWS EC2 인스턴스 타입/유형(Instance Types) 완벽 가이드

Amazon EC2는 클라우드 컴퓨팅 서비스로, 사용자가 원하는 리소스를 자유롭게 선택하고 구성할 수 있도록 다양한 Instance Types(인스턴스 타입)를 제공합니다. EC2의 Instance Types는 CPU, 메모리, 스토리지 및 네트워크 용량의 조합으로 구성되며, 작업의 용도에 따라 선택해야 합니다.

1. EC2 Instance Type을 제대로 선택해야 한다.

EC2 Instance Type을 잘못 선택하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

  • 성능 저하: 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원이 부족하면 애플리케이션의 응답 시간이 느려지고 사용자 경험이 저하될 수 있습니다.
  • 비용 낭비: 과도한 컴퓨팅 자원을 가진 인스턴스를 선택하면 불필요한 비용이 발생합니다.
  • 확장성 제한: 워크로드 변화에 유연하게 대응하지 못하고, 필요한 시점에 자원을 확장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

따라서, EC2 Instance Type을 신중하게 선택하는 것은 클라우드 환경에서 최적의 성능과 비용 효율성을 달성하는 데 매우 중요합니다.

2. EC2 Instance Type 종류

EC2 인스턴스는 워크로드의 특성에 따라 크게 5가지 유형으로 분류됩니다. 각 유형은 특정 용도에 최적화된 하드웨어 구성을 제공합니다.

인스턴스 유형 특징 적합한 워크로드
General Purpose (범용) - 균형 잡힌 컴퓨팅, 메모리, 네트워킹
- 일반적인 애플리케이션 실행에 적합
- 다양한 워크로드 지원
- 개발/테스트 환경, 웹 서버, 중소 규모 DB에 적합		 - 웹 및 애플리케이션 서버
- 소규모 및 중간규모 데이터베이스
- 게임 서버
- 코드 저장소
- 개발 및 테스트 환경
Compute Optimized (컴퓨팅 최적화) - 높은 CPU 성능
- 계산 집약적인 워크로드에 적합
- 과학적 모델링, 고성능 웹 서버, 배치 처리 등에 적합		 - 고성능 웹 서버
- 배치 프로세싱(Batch Processing)
- HPC(고성능 컴퓨팅)
- 전용 게임 서버
- 미디어 트랜스코딩
- 과학적 모델링
Memory Optimized (메모리 최적화) - 대규모 메모리 제공
- 메모리 집약적인 작업에 특화
- 인 메모리 DB, 고성능 DB, 실시간 빅 데이터 분석 등에 적합		 - 인메모리(In-memory) 데이터베이스
- 고성능 데이터베이스 시스템
- SAP HANA와 같은 엔터프라이즈 애플리케이션
- 빅 데이터 분석 (Spark, Hadoop)
- 실시간 데이터 처리
Accelerated Computing (가속화 컴퓨팅) - GPU/FPGA 등 하드웨어 가속기 사용
- 컴퓨팅 성능 향상
- 딥러닝, 그래픽 렌더링 등 고성능 컴퓨팅에 특화		 - 딥 러닝 모델 학습 및 추론
- 그래픽 렌더링 작업
- 게임 스트리밍 및 고해상도 비디오 인코딩
- 비디오 스트리밍
- 암호화폐 채굴
Storage Optimized (스토리지 최적화) - 대용량, 고성능 로컬 스토리지
- 데이터 처리 작업에 최적화
- 데이터 웨어하우징, 분산 파일 시스템 등에 적합		 - 데이터 웨어하우징(Data Warehousing)
- 분산 파일 시스템(Distributed file system)
- OLTP 시스템
- NoSQL 데이터베이스 (Cassandra, MongoDB)
- 로그 처리

3. EC2 Instance Type 명명 규칙

EC2 Instance Type 이름은 인스턴스 패밀리, 세대, 크기, 추가 기능 등 다양한 정보를 포함하고 있습니다. Instance Type 이름은 다음과 같은 구조로 구성됩니다.

$$ \text{[인스턴스 패밀리]} + \text{[인스턴스 세대]} + \text{[추가 기능(선택)]} + \text{[인스턴스 크기]} $$

예를 들어, m5d.2xlarge라는 Instance Type 이름을 분석해 보겠습니다.

  • m: 인스턴스 패밀리 (General Purpose)
  • 5: 인스턴스 세대
  • d: 추가 기능 (인스턴스 스토어 볼륨)
  • 2xlarge: 인스턴스 크기

각 구성 요소에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.

3.1. 인스턴스 패밀리 (Instance Family)

인스턴스 패밀리는 인스턴스의 주요 용도를 나타냅니다. 위에 설명한 5가지 유형 (General Purpose, Compute Optimized, Memory Optimized, Accelerated Computing, Storage Optimized)에 따라 다양한 패밀리가 존재합니다.

3.1.1. General Purpose 인스턴스

인스턴스 패밀리 유형 설명 대표적인 Instance Type
T General Purpose 저렴한 비용으로 버스트 가능한 성능을 제공하는 범용 인스턴스 t3.micro, t3a.nano
M General Purpose 컴퓨팅, 메모리, 네트워크 자원이 균형 잡힌 유형으로, 일반적인 애플리케이션 실행에 적합한 범용 인스턴스 m5.large, m6i.xlarge
A General Purpose AWS Graviton 프로세서를 사용하는 범용 인스턴스 a1.medium
Mac General Purpose Apple 플랫폼용 애플리케이션 개발, 구축, 테스트 및 서명을 위한 macOS 환경을 제공하는 인스턴스 mac1.metal, mac2.metal

3.1.2. Compute Optimized 인스턴스 패밀리

인스턴스 패밀리 유형 설명 대표적인 Instance Type
C Compute Optimized 높은 CPU 성능을 제공하여 계산 집약적인 워크로드에 적합한 컴퓨팅 최적화 인스턴스 c5.large, c6gn.2xlarge

3.1.3 Memory Optimized 인스턴스 패밀리

인스턴스 패밀리 유형 설명 대표적인 Instance Type
R Memory Optimized 대규모 메모리를 제공하여 메모리 집약적인 작업에 특화된 메모리 최적화 인스턴스 r5.large, r6i.4xlarge
X Memory Optimized 극한의 메모리 용량을 제공하는 메모리 최적화 인스턴스 x1e.32xlarge, x2gd.xlarge
Z Memory Optimized 고성능 컴퓨팅 및 메모리 성능을 제공하는 메모리 최적화 인스턴스 z1d.xlarge

3.1.4. Accelerated Computing 인스턴스 패밀리

인스턴스 패밀리 유형 설명 대표적인 Instance Type
P Accelerated Computing GPU를 사용하는 가속화 컴퓨팅 인스턴스 p3.2xlarge, p4d.24xlarge
G Accelerated Computing GPU를 사용하는 가속화 컴퓨팅 인스턴스 (그래픽) g4dn.xlarge, g5.xlarge
F Accelerated Computing FPGA를 사용하는 가속화 컴퓨팅 인스턴스 f1.2xlarge
Inf Accelerated Computing AWS Inferentia 칩을 사용하는 가속화 컴퓨팅 인스턴스 (딥러닝 추론) inf1.xlarge

3.1.5. Storage Optimized 인스턴스 패밀리

인스턴스 패밀리 유형 설명 대표적인 Instance Type
I Storage Optimized 높은 I/O 성능을 제공하는 스토리지 최적화 인스턴스 i3.large, i3en.xlarge
D Storage Optimized 고밀도 스토리지를 제공하는 스토리지 최적화 인스턴스 d2.xlarge, d3.xlarge
H Storage Optimized 대용량 스토리지를 제공하는 스토리지 최적화 인스턴스 (Hadoop) hs1.8xlarge

(참고) 프로세서 제품군 (Processor Family)

패밀리 중에서 다음은 인스턴스의 프로세서 유형을 나타내기도 합니다.

  • a: AMD 프로세서 기반 인스턴스
  • g: AWS Graviton 프로세서 기반 인스턴스
  • i: Intel 프로세서 기반 인스턴스
  • (없음): Intel 프로세서 기반 인스턴스 (일반적으로)

3.2. 인스턴스 세대 (Instance Generation)

인스턴스 세대는 해당 인스턴스 패밀리의 하드웨어 버전을 나타냅니다. 숫자가 클수록 최신 세대의 인스턴스를 의미하며, 일반적으로 더 나은 성능과 기능을 제공합니다. 예시: 5, 6, 7

3.3. 추가 기능 (Additional Capability)

인스턴스의 특정 기능을 나타냅니다.

유형 설명 예시
b EBS 최적화 m5b
d 로컬 인스턴스 스토어 r5d
n 네트워크 최적화 c6gn
e 추가 스토리지 및 메모리 r5e
z 고성능 z1d
q Qualcomm 추론 가속기 inf2q
flex 유연한 리소스 할당 가능 M7i-Flex

3.4. 인스턴스 크기 (Instance Size)

인스턴스 크기는 CPU 코어 수, 메모리 용량, 네트워크 대역폭 등 인스턴스의 하드웨어 사양을 나타냅니다. 크기가 클수록 더 많은 리소스를 제공하며, 일반적으로 비용도 더 높습니다. 인스턴스 크기가 커질수록 CPU 코어 수와 메모리 용량이 증가합니다.

크기 vCPU 수 메모리 용량 예시
nano 1 0.5 GB
micro 1 1 GB
small 1 2 GB
medium 2 4 GB
large 2 8 GB
xlarge 4 16 GB
2xlarge 8 32 GB
4xlarge 16 64 GB

4. 워크로드에 맞는 Instance Type 선택 전략

EC2 Instance Type을 선택할 때는 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다.

  1. 워크로드 분석: 워크로드의 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 요구 사항을 정확하게 파악해야 합니다. CPU 사용률, 메모리 사용률, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽 등을 모니터링하여 워크로드의 특성을 분석합니다.
  2. 비용 분석: 각 Instance Type의 시간당 비용, 예약 인스턴스 할인율, 스팟 인스턴스 가격 등을 비교하여 총 소유 비용 (TCO)을 최소화할 수 있는 인스턴스를 선택합니다.
  3. 성능 테스트: 실제 워크로드 환경에서 다양한 Instance Type에 대한 성능 테스트를 수행하여 최적의 성능을 제공하는 인스턴스를 선택합니다.
  4. 확장성 고려: 워크로드 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 확장성을 고려하여 인스턴스를 선택합니다. 오토 스케일링 그룹을 사용하여 트래픽 변화에 따라 자동으로 인스턴스 수를 조정할 수 있습니다.

Instance Type 선택 팁:

  • 범용 인스턴스: 다목적 작업에 좋으며, 시작 단계나 일반적인 작업에 적합합니다.
  • 컴퓨팅 최적화 인스턴스: CPU 집약적인 작업 및 높은 프로세싱 성능이 요구되는 애플리케이션에 적합합니다.
  • 메모리 최적화 인스턴스: 데이터베이스, 메모리 기반 처리 등 메모리 사용량이 높은 작업에 유용합니다.
  • 가속화 컴퓨팅 인스턴스: 딥러닝 및 GPU 사용이 필수적인 작업에 이상적입니다.
  • 스토리지 최적화 인스턴스: 대량의 데이터 입출력이 자주 발생하는 작업에 권장됩니다.

예시 1: 웹 애플리케이션 서버

웹 애플리케이션 서버는 일반적으로 균형 잡힌 컴퓨팅, 메모리, 네트워킹 리소스를 필요로 합니다. 따라서 m5.large 또는 m6i.xlarge와 같은 General Purpose Instance Type을 사용하는 것이 좋습니다. 트래픽이 증가하면 오토 스케일링 그룹을 사용하여 자동으로 인스턴스 수를 늘릴 수 있습니다.

예시 2: 인 메모리 데이터베이스

인 메모리 데이터베이스는 대규모 메모리를 필요로 합니다. 따라서 r5.large 또는 r6i.4xlarge와 같은 Memory Optimized Instance Type을 사용하는 것이 좋습니다.

예시 3: 딥러닝 모델 학습

딥러닝 모델 학습은 GPU를 사용하여 컴퓨팅 성능을 가속화해야 합니다. 따라서 p3.2xlarge 또는 g4dn.xlarge와 같은 Accelerated Computing Instance Type을 사용하는 것이 좋습니다.

5. 결론

EC2 Instance Type은 클라우드 환경에서 애플리케이션의 성능과 비용 효율성을 결정하는 중요한 요소입니다. 워크로드의 특성을 정확하게 파악하고, 각 Instance Type의 장단점을 비교하여 최적의 인스턴스를 선택해야 합니다. 또한, AWS는 지속적으로 새로운 Instance Type을 출시하고 있으므로, 최신 업데이트를 주시하며 필요에 따라 Instance Type을 조정하는 것이 좋습니다. 이번 포스팅에서 소개한 EC2 Instance Type 분류, 명명 규칙, 선택 전략 등을 활용하여 클라우드 환경을 효율적으로 관리하고 비즈니스 가치를 창출하시기 바랍니다.

더욱 자세한 내용은 AWS 공식 홈페이지 EC2 설명 페이지에서 확인해보세요. 아래 링크 첨부하였습니다.