03.EC2InstanceTypes1

https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/

🖥️ EC2 Instance Types: Chọn đúng instance cho performance & cost¶

Instance Type ảnh hưởng gì?¶

Core Factors¶

Resources: vCPU, Memory, Storage, Network
Cost: Price per hour
Performance: Network bandwidth, storage IOPS
Hardware: Intel/AMD/ARM, GPU, FPGA

5 Main Categories¶

1. General Purpose ⭐ (Default choice)¶

Families: T3, T4g, M5, M6i
Use cases: Web servers, small DBs, dev environments
When: Balanced workloads, starting point

2. Compute Optimized 🚀¶

Families: C5, C6i, C6g
Use cases: HPC, gaming, ML inference, media processing
When: High CPU utilization, CPU-bound applications

HPC HPC2

3. Memory Optimized 🧠¶

Families: R5, R6i, X1e
Use cases: Redis, in-memory DBs, real-time analytics
When: High memory usage, large datasets

4. Accelerated Computing ⚡¶

Families: P3, P4, G4, F1
Use cases: ML training, 3D rendering, AI workloads
When: Need GPU/FPGA, parallel processing

5. Storage Optimized 💾¶

Families: I3, I4i, D2, D3
Use cases: Data warehousing, Elasticsearch, NoSQL
When: High IOPS, sequential read/write

Instance Naming: `R5DN.8xlarge`¶

R    - Family (R = Memory optimized)
5    - Generation (latest = better price/performance)
DN   - Capabilities (d=NVMe, n=Network optimized)
8xlarge - Size (linear scaling)

Common Families¶

T = Burstable performance
M = General purpose (balanced)
C = Compute optimized
R = Memory optimized
I = Storage optimized

Common Suffixes¶

d = Local NVMe storage
n = Enhanced networking
a = AMD processors
g = AWS Graviton (ARM)

Selection Strategy¶

Step 1: Start General Purpose¶

Default: M5.large or T3.medium
Monitor: CPU, Memory, Storage, Network
Scale: Based on bottlenecks

Step 2: Identify Bottlenecks¶

High CPU (>80%) → Compute Optimized (C5)
High Memory → Memory Optimized (R5)  
High Storage I/O → Storage Optimized (I3)
ML/Graphics → Accelerated (P3, G4)

Step 3: Cost Optimization¶

Scale out > Scale up: 4x small > 1x large
Latest generation: Better price/performance
Reserved Instances: 1-3 year savings
Spot Instances: Up to 90% off

Real-world Tips¶

Production Best Practices¶

Monitor với CloudWatch metrics
Use AWS Compute Optimizer recommendations
Test với realistic workloads
Consider fault tolerance (multiple smaller instances)

Common Mistakes¶

Over-provisioning resources
Using old generations
Single large instance vs multiple small
Ignoring network/storage requirements

Exam Questions Pattern¶

"High CPU usage" → C5 (Compute Optimized)
"In-memory database" → R5 (Memory Optimized)
"What does 'd' mean?" → Local NVMe storage
"ML training workload" → P3 (GPU instances)
"Data warehousing" → I3 (Storage Optimized)

Key Takeaway: Start với General Purpose, monitor metrics, chọn specialized family dựa trên bottlenecks. Latest generation luôn tốt hơn về price/performance!

Tại sao HPC, Gaming, ML Inference, và Media Processing cần sức mạnh tính toán cao?

Để dễ hiểu hơn, các tác vụ như HPC, gaming, ML inference, và xử lý media đều cần sức mạnh tính toán cao (compute optimized) vì chúng có một đặc điểm chung: tất cả đều là các bài toán có thể chia nhỏ ra và xử lý đồng thời trên hàng trăm, thậm chí hàng nghìn nhân xử lý.

1. HPC (Điện toán hiệu năng cao)¶

HPC giải quyết các vấn đề khoa học lớn bằng cách chia nhỏ chúng. Ví dụ, mô phỏng khí hậu không phải là một phép tính duy nhất; nó là hàng tỷ phép tính nhỏ về nhiệt độ, áp suất, độ ẩm tại từng điểm trên Trái đất, được thực hiện cùng lúc.

Tóm lại: HPC cần máy tính tối ưu hóa tính toán vì nó xử lý các bài toán lớn bằng cách giải quyết song song các bài toán nhỏ.

2. Gaming¶

Game là một mô phỏng tương tác liên tục. Mỗi khung hình (frame) cần được xử lý riêng biệt nhưng cực nhanh. Một cảnh game không phải là một hình ảnh tĩnh, mà là hàng triệu điểm ảnh, hiệu ứng ánh sáng, vật lý va chạm, và AI của nhân vật, tất cả đều phải tính toán và dựng lại mỗi 1/60 giây hoặc nhanh hơn. Tóm lại: Gaming cần hiệu năng tính toán cao để xử lý hàng triệu phép tính đồ họa và vật lý theo thời gian thực để mang lại trải nghiệm mượt mà.

3. ML Inference (Suy luận máy học)¶

Suy luận ML là quá trình đưa ra dự đoán dựa trên một mô hình đã được huấn luyện. Các mô hình này có hàng tỷ tham số. Ví dụ, khi bạn hỏi một chatbot AI, nó phải thực hiện hàng nghìn phép nhân ma trận để hiểu câu hỏi và tạo ra câu trả lời chỉ trong vài mili giây.

Tóm lại: Suy luận ML cần sức mạnh tính toán để thực hiện hàng loạt phép tính phức tạp một cách cực nhanh cho các mô hình AI khổng lồ.

4. Xử lý Media¶

Xử lý media, như biên tập video, liên quan đến việc xử lý từng khung hình một cách độc lập. Khi bạn chỉnh sửa một video 4K, mỗi giây video chứa hàng chục đến hàng trăm khung hình, và mỗi khung hình lại có hàng triệu điểm ảnh. Thêm một hiệu ứng hay chuyển đổi định dạng đòi hỏi phải tính toán lại từng điểm ảnh đó.

Tóm lại: Xử lý media cần tính toán tối ưu để làm việc với khối lượng dữ liệu khổng lồ (video, hình ảnh độ phân giải cao) một cách song song.

Điểm mấu chốt là: tất cả các tác vụ này đều tận dụng lợi thế của việc xử lý song song để đạt được tốc độ cao, từ đó cần các loại máy tính được tối ưu hóa cho mục đích này.

Tại sao Redis, In-memory DBs, và Real-time Analytics cần tối ưu hóa bộ nhớ?

Các công nghệ như Redis, cơ sở dữ liệu in-memory (in-memory DBs), và phân tích thời gian thực (real-time analytics) đều cần tối ưu hóa bộ nhớ (memory optimized) vì một lý do cốt lõi: chúng ưu tiên tốc độ truy cập dữ liệu cực nhanh bằng cách giữ toàn bộ hoặc phần lớn dữ liệu trong RAM thay vì trên ổ đĩa.

Đây là giải thích chi tiết cho từng trường hợp:

1. Redis và Cơ sở dữ liệu In-memory¶

Redis là một ví dụ điển hình của cơ sở dữ liệu in-memory. Đúng như tên gọi, nó lưu trữ dữ liệu trực tiếp trong RAM (bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên) thay vì trên ổ cứng (SSD hoặc HDD).

Tại sao cần tối ưu hóa bộ nhớ?
Tốc độ: RAM nhanh hơn SSD hàng trăm lần và nhanh hơn HDD hàng nghìn lần. Bằng cách giữ dữ liệu trong RAM, Redis có thể đọc và ghi dữ liệu với độ trễ chỉ tính bằng mili giây hoặc thậm chí micro giây, lý tưởng cho các ứng dụng cần phản hồi nhanh như caching, quản lý session, và bảng xếp hạng.
Tránh I/O từ ổ đĩa: Các thao tác đọc/ghi từ ổ đĩa (I/O) là một nút thắt cổ chai lớn trong hiệu suất của nhiều hệ thống. Khi dữ liệu được lưu trong bộ nhớ, các thao tác này được loại bỏ, giúp hệ thống không bị chậm lại.
Chi phí: Mặc dù RAM đắt hơn ổ cứng, việc tối ưu hóa cách dữ liệu được lưu trữ trong bộ nhớ giúp giảm thiểu chi phí. Redis sử dụng cấu trúc dữ liệu hiệu quả (như chuỗi nén, danh sách liên kết, hash tables) để lưu trữ dữ liệu gọn gàng nhất có thể, giúp bạn lưu trữ nhiều dữ liệu hơn trên cùng một lượng RAM.

2. Phân tích Thời gian thực (Real-time Analytics)¶

Phân tích thời gian thực yêu cầu xử lý dữ liệu ngay lập tức khi nó đến, để đưa ra các insights (thông tin chi tiết) và quyết định gần như ngay lập tức. Ví dụ: phát hiện gian lận trong giao dịch tài chính, phân tích hành vi người dùng trên một trang web.

Tại sao cần tối ưu hóa bộ nhớ?
Xử lý luồng dữ liệu (Data Streaming): Dữ liệu trong phân tích thời gian thực thường là một luồng (stream) liên tục. Để xử lý hiệu quả, các hệ thống cần giữ một "cửa sổ" dữ liệu gần nhất trong bộ nhớ để thực hiện các phép tính nhanh chóng (ví dụ: tính trung bình di chuyển của một giá trị trong 5 phút gần nhất).
Độ trễ thấp: Phân tích thời gian thực không thể chấp nhận độ trễ. Để phân tích một giao dịch gian lận, hệ thống cần đưa ra quyết định trong vài mili giây. Việc truy cập dữ liệu từ RAM là yếu tố then chốt để đạt được tốc độ này.
Khả năng mở rộng: Các nền tảng phân tích thời gian thực cần khả năng xử lý hàng triệu sự kiện mỗi giây. Tối ưu hóa bộ nhớ cho phép hệ thống xử lý nhiều sự kiện hơn trên mỗi đơn vị RAM, giúp mở rộng hệ thống một cách hiệu quả hơn.

Tóm lại:¶

Tất cả ba trường hợp trên đều cần tối ưu hóa bộ nhớ vì chúng đều theo đuổi một mục tiêu chung: ưu tiên hiệu suất và tốc độ hơn dung lượng lưu trữ.

Redis và In-memory DBs: Mục tiêu là truy cập dữ liệu cực nhanh (nanosecond/microsecond latency).
Real-time Analytics: Mục tiêu là xử lý và phân tích dữ liệu ngay lập tức (instant insights).

Trong cả hai trường hợp, việc giữ dữ liệu trong bộ nhớ là cách duy nhất để loại bỏ nút thắt cổ chai từ I/O của ổ đĩa, và tối ưu hóa cách sử dụng RAM là cần thiết để đạt được hiệu suất cao nhất với chi phí hợp lý.

Tại sao ML Training, 3D Rendering, và AI Workloads cần điện toán tăng tốc?

Các tác vụ như đào tạo máy học (ML training), kết xuất 3D (3D rendering), và các khối lượng công việc AI (AI workloads) cần điện toán tăng tốc (accelerated computing) vì chúng có một điểm chung: tất cả đều đòi hỏi xử lý song song một lượng lớn các phép tính đơn giản nhưng lặp đi lặp lại.

Để hiểu rõ, hãy nghĩ về một CPU (bộ xử lý trung tâm) và một GPU (bộ xử lý đồ họa).

CPU giống như một đội trưởng nhỏ nhưng cực kỳ thông minh. Anh ấy có thể thực hiện nhiều loại nhiệm vụ phức tạp khác nhau, nhưng chỉ một vài việc cùng một lúc.
GPU giống như một đội quân khổng lồ gồm hàng nghìn binh lính đơn giản. Mỗi binh lính chỉ có thể làm một việc rất đơn giản (ví dụ: cộng, nhân), nhưng vì có số lượng lớn nên họ có thể làm hàng triệu việc đó cùng lúc. Điện toán tăng tốc sử dụng những "đội quân" này (GPU hoặc các bộ tăng tốc chuyên dụng khác) để tăng tốc các tác vụ cụ thể.

1. Đào tạo Máy học (ML Training)¶

Quá trình đào tạo một mô hình máy học (ví dụ: mô hình nhận diện hình ảnh) đòi hỏi việc truyền một lượng lớn dữ liệu (hàng triệu hình ảnh) qua một mạng lưới thần kinh phức tạp. Mỗi lần truyền qua, mô hình phải thực hiện hàng tỷ phép tính nhân ma trận và cộng đơn giản để điều chỉnh các tham số của nó.

Tại sao cần tăng tốc? Hàng tỷ phép tính này có thể được chia nhỏ và chạy song song. Một GPU với hàng nghìn nhân xử lý có thể thực hiện những phép tính này nhanh hơn rất nhiều so với CPU, rút ngắn thời gian đào tạo từ nhiều tuần xuống còn vài giờ hoặc vài ngày.

2. Kết xuất 3D (3D Rendering)¶

Kết xuất 3D là quá trình tạo ra một hình ảnh hoặc video 3D từ một mô hình máy tính. Để tạo ra một hình ảnh, máy tính phải tính toán vị trí, màu sắc, ánh sáng và bóng của hàng triệu đa giác và pixel.

Tại sao cần tăng tốc? Mỗi pixel trong một khung hình 3D cần được tính toán riêng biệt. Đây là một tác vụ có thể song song hóa một cách hoàn hảo. GPU được thiết kế đặc biệt cho việc này, cho phép các nhà làm phim hoạt hình hoặc thiết kế đồ họa tạo ra các hình ảnh thực tế phức tạp một cách nhanh chóng.

3. Các Khối lượng Công việc AI (AI Workloads)¶

Các tác vụ AI rộng lớn hơn ML, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính, và robot học. Chúng có thể là suy luận (inference) hoặc đào tạo (training).

Tại sao cần tăng tốc? Tương tự như đào tạo ML, các tác vụ AI liên quan đến việc xử lý dữ liệu với tốc độ cao. Ví dụ, một hệ thống xe tự lái cần phải xử lý dữ liệu từ camera và cảm biến theo thời gian thực để nhận diện các vật thể và đưa ra quyết định ngay lập tức. Các bộ tăng tốc (ví dụ: GPU của NVIDIA hoặc TPU của Google) được tối ưu hóa cho các loại phép tính này, giúp hệ thống hoạt động mượt mà và an toàn.

Tóm lại: Tất cả ba lĩnh vực này đều dựa vào các phép tính đơn giản nhưng số lượng khổng lồ. Điện toán tăng tốc cung cấp một kiến trúc phần cứng (như GPU) có thể xử lý các phép tính này song song, giúp tăng tốc độ xử lý lên nhiều lần so với chỉ dùng CPU.

Tại sao Data Warehousing, Elasticsearch, và NoSQL cần tối ưu hóa lưu trữ?

Các hệ thống như Data warehousing (Kho dữ liệu), Elasticsearch, và NoSQL cần tối ưu hóa lưu trữ (storage optimized) vì chúng phải xử lý và lưu trữ một lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian dài. Khác với các hệ thống cần tốc độ truy cập tức thời (như Redis), những công nghệ này ưu tiên khả năng lưu trữ hiệu quả, khả năng mở rộng và truy vấn dữ liệu phức tạp trên các tập dữ liệu lớn.

Dưới đây là lý do chi tiết cho từng trường hợp:

1. Data Warehousing (Kho dữ liệu)¶

Kho dữ liệu được xây dựng để lưu trữ dữ liệu lịch sử từ nhiều nguồn khác nhau nhằm mục đích phân tích, lập báo cáo và ra quyết định. Dữ liệu trong kho dữ liệu thường không thay đổi, nhưng khối lượng của nó lại tăng lên không ngừng.

Tại sao cần tối ưu hóa lưu trữ?
Khối lượng dữ liệu khổng lồ: Kho dữ liệu chứa hàng petabyte hoặc thậm chí exabyte dữ liệu, đòi hỏi giải pháp lưu trữ có dung lượng lớn, giá thành hợp lý.
Tối ưu hóa cho truy vấn phân tích: Dữ liệu được lưu trữ theo cách tối ưu cho các truy vấn phức tạp (ví dụ: truy vấn qua nhiều bảng, tổng hợp dữ liệu). Các kỹ thuật như phân vùng (partitioning), nén dữ liệu (data compression), và lưu trữ theo cột (columnar storage) giúp giảm thiểu dung lượng lưu trữ và tăng tốc độ truy vấn.
Chi phí lưu trữ: Với lượng dữ liệu lớn, chi phí lưu trữ trên ổ đĩa là một yếu tố quan trọng. Tối ưu hóa lưu trữ giúp giảm chi phí và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn.

2. Elasticsearch¶

Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm và phân tích dữ liệu phân tán. Nó lưu trữ dữ liệu theo cấu trúc index để có thể tìm kiếm toàn văn và phân tích nhanh chóng. Dữ liệu thường là các log, sự kiện, hoặc các bản ghi sản phẩm.

Tại sao cần tối ưu hóa lưu trữ?
Tìm kiếm và phân tích trên dữ liệu lớn: Elasticsearch phải lưu trữ một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc để có thể tìm kiếm trong mili giây. Kỹ thuật lưu trữ được tối ưu hóa để đảm bảo việc truy cập ngẫu nhiên và tìm kiếm nhanh trên các index lớn.
Quản lý vòng đời dữ liệu (Data Lifecycle Management): Dữ liệu trong Elasticsearch thường có "tuổi". Dữ liệu mới (hot data) cần được truy cập nhanh, trong khi dữ liệu cũ (cold data) có thể được chuyển sang các tầng lưu trữ rẻ hơn và chậm hơn (ví dụ: từ SSD sang HDD hoặc sang các dịch vụ lưu trữ đám mây).
Nén và giảm trùng lặp: Elasticsearch sử dụng các kỹ thuật nén và tối ưu hóa lưu trữ để giảm thiểu dung lượng cần thiết, vì các bản ghi log hay sự kiện thường có nhiều dữ liệu lặp lại.

3. NoSQL Databases (Cơ sở dữ liệu NoSQL)¶

NoSQL là một tập hợp các cơ sở dữ liệu phi quan hệ, được thiết kế để xử lý dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc với khả năng mở rộng linh hoạt. Các loại NoSQL khác nhau (document, key-value, column-family) có cách tối ưu hóa lưu trữ riêng biệt.

Tại sao cần tối ưu hóa lưu trữ?
Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc: NoSQL không có schema cố định, cho phép lưu trữ nhiều loại dữ liệu khác nhau. Việc tối ưu hóa lưu trữ giúp xử lý hiệu quả các tài liệu (document) có kích thước khác nhau hoặc các hàng (row) có số cột thay đổi.
Mở rộng theo chiều ngang (Horizontal Scaling): NoSQL được thiết kế để dễ dàng mở rộng bằng cách thêm nhiều máy chủ. Điều này đòi hỏi một kiến trúc lưu trữ phân tán, nơi dữ liệu được phân chia và sao chép trên nhiều node để đảm bảo tính sẵn sàng và khả năng chịu lỗi. Tối ưu hóa lưu trữ giúp việc quản lý các phân vùng (partition) này trở nên hiệu quả.
Giảm chi phí và tăng hiệu suất I/O: Mặc dù không cần tốc độ siêu nhanh như in-memory DB, NoSQL vẫn cần tối ưu hóa việc đọc/ghi từ ổ đĩa để duy trì hiệu suất. Các kỹ thuật như nén, mã hóa, và phân tán dữ liệu giúp giảm thiểu các thao tác I/O không cần thiết, đặc biệt với các hệ thống lớn.

Tóm lại: Các công nghệ này cần tối ưu hóa lưu trữ vì chúng phải quản lý khối lượng dữ liệu cực lớn trên các thiết bị lưu trữ vật lý (ổ đĩa), và mục tiêu là làm cho việc lưu trữ đó hiệu quả, tiết kiệm chi phí, và đủ nhanh để đáp ứng các yêu cầu truy vấn phức tạp và tìm kiếm.