발표영상 다시보기: https://youtu.be/X0rqX-aDa8E AWS는 고객의 컴퓨팅 요구사항에 따라 250여개가 넘는 Amazon EC2 인스턴스 타입을 제공하고 있습니다. AWS를 처음 사용하는 분들은 애플리케이션 워크로드에 적합한 인스턴스 타입을 찾는 것은 쉽지 않습니다. 본 세션에서 여러분의 워크로드에 따라 인공지능 예측을 기반으로 인스턴스 및 아키텍처 구성을 추천해주는 AWS Compute Optimizer를 소개합니다. (2020년 2월 서울 리전 출시)

1. © 2020, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
AWS Unboxing 온라인 세미나
윤석찬 / AWS 수석테크에반젤리스트
2020-03-31
AWS Compute Optimizer를 활용한
비용 효율적인 EC2 인스턴스 구성

2. Go to Webinar “Questions” 창에 자신이 질문한
내역이 표시됩니다. 기본적으로 모든 질문은 공개로
답변 됩니다만 본인만 답변을 받고 싶으면
(비공개)라고 하고 질문해 주시면 됩니다.
본 컨텐츠는 고객의 편의를 위해 AWS 서비스 설명을 위해 온라인 세미나용으로 별도로 제작, 제공된 것입니다. 만약 AWS 사이트와
컨텐츠 상에서 차이나 불일치가 있을 경우, AWS 사이트(aws.amazon.com)가 우선합니다. 또한 AWS 사이트 상에서 한글 번역문과
영어 원문에 차이나 불일치가 있을 경우(번역의 지체로 인한 경우 등 포함), 영어 원문이 우선합니다.
AWS는 본 컨텐츠에 포함되거나 컨텐츠를 통하여 고객에게 제공된 일체의 정보, 콘텐츠, 자료, 제품(소프트웨어 포함) 또는 서비스를 이용함으로 인하여 발생하는 여하한 종류의 손해에 대하여 어떠한
책임도 지지 아니하며, 이는 직접 손해, 간접 손해, 부수적 손해, 징벌적 손해 및 결과적 손해를 포함하되 이에 한정되지 아니합니다.
고지 사항(Disclaimer)
강연 중 질문하는 방법

3. 목차
• Amazon EC2 인스턴스 타입 소개
• AWS Compute Optimizer 소개
• AWS Compute Optimizer 데모 및 활용법
• AWS Trusted Advisor 및 Cost Explorer 활용법
• Q&A

4. 가상 서버 서비스 시작
1.7 GHz
1.75 GB
160 GB
250 Mbps
M1

5. 1.7 GHz Xeon Processor
1.75 GB of RAM
160 GB of local disk
250 Mbps network bandwidth
가상 서버 서비스 시작 ­ 엄청난 성능 증가
2019
4.0 GHz Xeon Processor
z1d instance
24 TiB of RAM
u-24tb1.metal instance
60 TB of NVMe local storage
I3en.metal instances
48 TB of local disk
d2.8xlarge instances
100 Gbps network bandwidth
C5n / P3dn instances
2006 “Instance”

6. 258
Mar 30 2020

7. 버스팅용
T 3
빅데이터
H 1
메모리
R 5
고속 I/O
I 3
컴퓨팅
C 5
그래픽
G 3
G 4
범용 GPU
P 3
대용량
메모리
X 1
X 1 e
범용
M 5
가 상
사 설
서 버
베어메탈
I 3 m
스토리지
D 2 F 1
FPGA
A m a z o n
L i g h t s a i l
HPC전용
Z 1
R 5 d C 5 dZ 1 d
호스트 서버에 물리적으로
연결된 NVMe 기반 SSD 블록
레벨 인스턴스 스토리지로 더
빠른 읽기/쓰기 기능 제공
P 3 d nC 5 n
네트웍 대역폭을 25GB에서 최대
100GB까지 높여서 대용량 데이터
처리 및 분석 가능
A 1
AWS Graviton 프로세서
이용한 ARM 기반 서버
T 3 a M 5 a R 5 a
AMD 프로세서
이용한 서버
M 6 g R 6 g C 6 g
AWS Graviton 2프로세서 기반으로
x86대비 40%의 비용-성능 효과 제공
N E W ! I n f 1 N E W !
기계학습 추론 전용
P3대비 2.5배 높은 성능
고객 요구에 따른 다양한 EC2 인스턴스 타입 제공

8. EC2 인스턴스 타입의 가격 구조
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00
Memory(GB)/$
ECU / $
X1e X1
R5
R4
M4
C5
C4
M5
CPU
Memory
네트워크 대역폭
EBS
대역폭

9. 분류 기능 옵션
광범위하고 깊이 있는 선택 옵션 = 나만의 선택은?
범용(M5)
버스팅(T3)
컴퓨팅(C5)
메모리(R5)
스토리지 (I2)
대용량 스토리지
GPU (P3)
그래픽(G4)
FPGA(F1)
Elastic Block Store
Elastic Inference
250+
다양한 워크로드에
따른 선택 사항
프로세서 종류 선택
(AWS, Intel, AMD)
속도 선택
(up to 4.0 GHz)
메모리 선택
(up to 12 TiB)
스토리지 선택
(HDD and NVMe)
가속 선택
(GPUs and FPGA)
네트워킹 대역폭
(up to 100 Gbps)
베어메탈
인스턴스 크기
(Nano to 32xlarge)

10. AWS Compute Optimizer
기계 학습 기반 추천 엔진을 사용하여 워크로드에 적합한 최적의 Amazon EC2 인스턴스 및
EC2 Auto Scaling 그룹 식별 가능
AWS Compute
Optimizer
AWS 인프라 검토하여
ML을 통한 해당
워크로드에 대한 최적
AWS 리소스 추천
수집 된 데이터를
기반으로 워크로드 특성
및 프로파일 식별
워크로드 리소스 요구
사항에 최적인 자원
목록 추천
CloudWatch
Metrics
EC2
Instance
EC2 Auto
Scaling
Groups
권장 리소스를 기반으로
시나리오를 통한 비용 절감
효과 측정
AWS 리소스
메타 데이터

11. AWS Compute Optimizer

15. Compute Optimizer 인스턴스 분석 방법 및 지표 내용
• 분석 방법
• 처음 시작 후, CloudWatch 로그 등 지난 14일 동안의 지표를 분석
(최대 12시간 소요)
• 분석 완료 후, 현재 워크 로드를 기반 3개 권장 옵션 을 제공
• 분석 지표 내용
• CPU 사용률 및 네트워크 I/O 지표 같은 기본 CloudWatch 지표 분석
• 메모리 사용률에 대해서는 CloudWatch Agent 설치 필요 (메모리
지표가 없는 경우 다운사이징 권장 옵션은 지양)

16. Compute Optimizer 오토스케일링 분석 방법
• 분석 방법
• Auto Scaling 그룹내 M, C, R, T 또는 X 인스턴스 패밀리 지원
• 그룹 내 EC2 인스턴스 지표 및 확장 정책 및 시작 템플릿 검토
• 권장 사항을 생성을 위해 최소 30시간 이상의 지표 필요
• 제약 사항
• 크기가 고정된 인스턴스 유형 및 크기 권장 사항만을 제공
(혼합되어 있는 경우 권장 옵션 제공 안함)

17. EC2 최적화 방법 살펴 보기
• 인스턴스 패밀리 내 다운
사이징할 수 있는 사용률이
낮은 인스턴스 식별 (예약
인스턴스 및 Savings Plan 비용
고려)
• A, T, M, C, R, X, Z, I, D,
H 인스턴스 패밀리 지원
• 다운사이징 권장 사항 포함
성능 병목 현상을 제거하기
위한 업사이징 권장 사항
및 오토 스케일링 지원
• M, C, R, T 및 X 인스턴스
패밀 지원
• 주요 AWS 리소스
사용률을 통한 비용
분석 제공
• Amazon EC2, EBS,
Elastic IP, Route 53,
ELB, Redshift 등

22. 마무리
1. AWS Trusted Advisor 먼저 사용해 볼 것
2. 서비스 초기에 조금 넉넉한 EC2 인스턴스 타입으로 구성할 것
3. 15일 정도 후, AWS Compute Optimizer를 통한 Upsizing
혹은 Downsizing 고려할 것
4. 추천한 인스턴스 패밀리/사이즈로 무중단 리소스 수정할 것
5. 리소스 수정 후, 주기적으로 검토할 것
6. AWS Organizations와 통합 되어 있으므로, 회사 내 모든
계정에 대한 최적화 가능

23. Q&A