Ec2 type

Giải thích chi tiết về EC2 Instance Types trong AWS

Các link tham khảo¶

1. Tổng quan về EC2 Instance Types¶

EC2 (Elastic Compute Cloud) cung cấp các loại máy ảo (instances) với cấu hình tối ưu cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Mỗi loại EC2 có thể được sử dụng cho các mục đích như xử lý dữ liệu, lưu trữ, hoặc xử lý hiệu suất cao.

AWS sử dụng quy ước đặt tên theo dạng:Ví dụ: m5.2xlarge

m: Instance class – Phân loại theo mục đích sử dụng (ví dụ: general-purpose, compute-optimized, memory-optimized).
5: Generation – Thế hệ của instance (thế hệ mới hơn có hiệu suất tốt hơn).
2xlarge: Kích thước – Quy định tài nguyên (CPU, RAM) trong class đó.

2. Các loại EC2 Instances phổ biến¶

a. General Purpose (Mục đích chung)¶

Đặc điểm: Cân bằng giữa tài nguyên xử lý (Compute), bộ nhớ (Memory), và mạng (Networking).
Trường hợp sử dụng:
Web server
Code repositories
Ví dụ thực tế: t2.micro là một instance phổ biến, thường dùng cho mục đích học tập và thử nghiệm.

Chi tiết các trường hợp sử dụng của EC2 Instance Types¶

Compute Optimized (Tối ưu xử lý)¶

Dành cho các tác vụ yêu cầu hiệu suất xử lý cao:

Batch Processing (Xử lý theo lô):Xử lý dữ liệu hoặc công việc lớn theo từng nhóm (batch) thay vì từng cái một.
Ví dụ: Tạo báo cáo tài chính cho 1 triệu khách hàng cùng lúc thay vì xử lý từng người.
Ứng dụng: Tính toán khối lượng lớn như báo cáo dữ liệu hoặc chuyển đổi file.
Media Transcoding (Chuyển đổi định dạng truyền thông):Quá trình chuyển đổi định dạng file media để tương thích với thiết bị hoặc nền tảng cụ thể.
Ví dụ: Chuyển video từ .avi sang .mp4 để xem trên điện thoại.
Ứng dụng: Các dịch vụ video như YouTube hoặc Netflix.
High-Performance Web Servers (Máy chủ web hiệu suất cao):Máy chủ tối ưu cho lưu lượng truy cập lớn từ người dùng.
Ví dụ: Một trang web thương mại điện tử cần xử lý hàng triệu truy cập trong sự kiện giảm giá lớn.
Ứng dụng: Các website thương mại lớn, mạng xã hội, nền tảng bán hàng online.
Machine Learning & Scientific Modeling (Học máy & mô hình khoa học):Dùng để xử lý thuật toán phức tạp hoặc mô phỏng các hiện tượng khoa học.
Ví dụ: Huấn luyện AI nhận diện khuôn mặt hoặc mô phỏng dự báo thời tiết.
Ứng dụng: AI, nghiên cứu khoa học, dự đoán tài chính.
Dedicated Gaming Servers (Máy chủ chơi game chuyên dụng):Máy chủ được tối ưu hóa cho các game online, đảm bảo kết nối nhanh và ít giật lag.
Ví dụ: Các game online như PUBG hoặc Minecraft sử dụng để hỗ trợ nhiều người chơi cùng lúc.
Ứng dụng: Chạy game online hoặc các nền tảng chơi game đa người chơi.

Memory Optimized (Tối ưu bộ nhớ)¶

Tối ưu cho các ứng dụng cần xử lý dữ liệu lớn trong bộ nhớ (RAM):

Relational/NoSQL Databases (Cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ):
Relational Databases: Lưu dữ liệu dạng bảng như MySQL, PostgreSQL.
- Ví dụ: Một bảng lưu danh sách sản phẩm có cột "Tên", "Giá", "Số lượng".
NoSQL Databases: Lưu dữ liệu linh hoạt hơn, không theo bảng, ví dụ MongoDB.
- Ví dụ: Lưu thông tin người dùng dưới dạng JSON.
In-Memory Databases (Cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ):Dữ liệu được lưu trực tiếp trên RAM, giúp truy cập nhanh hơn so với lưu trên ổ cứng.
Ví dụ: Redis dùng để lưu thông tin đăng nhập tạm thời.
Ứng dụng: Game online, hệ thống xử lý real-time (thời gian thực).
Real-Time Processing (Xử lý thời gian thực):Dữ liệu được xử lý ngay lập tức khi phát sinh, không phải chờ đợi.
Ví dụ: Ứng dụng đặt xe như Grab cập nhật vị trí xe theo thời gian thực.
Ứng dụng: Giao thông, tài chính, các hệ thống yêu cầu xử lý nhanh.
Business Intelligence (Phân tích kinh doanh):Phân tích dữ liệu doanh nghiệp để ra quyết định chiến lược.
Ví dụ: Sử dụng Tableau để phân tích xu hướng bán hàng.
Ứng dụng: Dự báo bán hàng, quản lý doanh nghiệp.

Storage Optimized (Tối ưu lưu trữ)¶

Dành cho các tác vụ yêu cầu truy cập dữ liệu lớn, với tốc độ đọc/ghi cao:

Online Transaction Processing (OLTP – Xử lý giao dịch trực tuyến):Hệ thống xử lý các giao dịch như thanh toán hoặc đặt hàng trong thời gian thực. Hoặc OLTP (Online Transaction Processing) là một loại hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến, thường được thiết kế để hỗ trợ các hoạt động giao dịch thường xuyên, nhanh chóng, và đáng tin cậy trong các ứng dụng kinh doanh. lý thuyết thêm về oltp

Hệ thống OLTP thường sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL, PostgreSQL, SQL Server hoặc Oracle.

Ví dụ: Xử lý thanh toán qua thẻ tín dụng ngay khi mua hàng.
Ứng dụng: Ngân hàng, thương mại điện tử.
Data Warehousing (Kho dữ liệu):Lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn từ nhiều nguồn để phân tích.
Ví dụ: Amazon Redshift lưu trữ dữ liệu bán hàng để phân tích tổng thể.
Ứng dụng: Phân tích chiến lược, quản lý dữ liệu doanh nghiệp.
Distributed File Systems (Hệ thống tệp phân tán):Lưu trữ dữ liệu trên nhiều máy chủ khác nhau để tăng tốc độ truy cập và đảm bảo an toàn.
Ví dụ: Google Drive cho phép truy cập file từ bất cứ đâu nhờ lưu trữ phân tán.
Ứng dụng: Cloud storage, quản lý file lớn như Big Data.

Tóm lại:¶

Compute Optimized: Xử lý mạnh mẽ (CPU) – Dùng cho xử lý theo lô, media, học máy.
Memory Optimized: Tối ưu RAM – Phục vụ database lớn, xử lý thời gian thực.
Storage Optimized: Tối ưu lưu trữ – Hỗ trợ giao dịch trực tuyến, kho dữ liệu.