全新 – Amazon EC2 R6a 实例由第三代 AMD EPYC 处理器提供支持,适用于内存密集型工作负载

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{"value":"我们在 Amazon re:Invent 2021 上推出了通用型 Amazon EC2 [M6a 实例](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-ec2-m6a-instances-powered-by-3rd-gen-amd-epyc-processors/),并于今年 2 月推出了计算密集型 [C6a 实例](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-ec2-c6a-instances-powered-by-3rd-gen-amd-epyc-processors-for-compute-intensive-workloads/)。这些实例由运行频率高达 3.6 GHz 的第三代 AMD EPYC 处理器提供支持,与上一代实例相比,性价比提高多达 35%。\n\n如今,我们正在扩展产品组合,添加内存优化型[ Amazon EC2 R6a 实例](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/r6a/),该实例采用 AMD EPYC(Milan)处理器,价格比同类的 x86 实例低 10%。\n\n由第三代 [AMD EPYC 处理器](https://www.amd.com/en/processors/epyc-server-cpu-family)提供支持的 R6a 实例非常适合内存密集型应用,例如高性能数据库(关系数据库、NoSQL 数据库)、分布式 Web 级内存缓存(如 Memcached、Redis)、实时大数据分析等内存数据库(例如 Hadoop、Spark 集群)以及其他企业应用\n\nR6a 实例依托 [AWS Nitro System](https://aws.amazon.com/ec2/nitro/) 构建,支持 [Elastic Fabric Adapter](https://aws.amazon.com/hpc/efa/)(EFA),非常适合受益于较低的网络延迟和高度可扩展的节点间通信(如高性能计算和视频处理)的工作负载。\n\n下面快速回顾下新的 R6a 实例与 [R5a 实例](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-lower-cost-amd-powered-ec2-instances/)相比所具有的优势:\n\n- 与同类的 R5a 实例相比,每 vCPU 的性价比提高高达 35%\n- 价格比同类的 x86 实例低 10%\n- 内存高达 1536GiB,是上一代产品的两倍,可让您扩展数据库和运行更大的内存工作负载。\n- 多达 192 个的 vCPU、50Gbps 增强型联网和 40Gbps EBS 带宽,可让您更快地处理数据、整合工作负载并降低拥有成本。\n- SAP 认证的实例需要内存密集型应用,例如像 SAP Business Suite 这样的高性能企业数据库。\n- 采用 AMD [Transparent Single Key Memory Encryption](https://developer.amd.com/sev/)(TSME)支持始终在线的内存加密,并支持用于加速加密和解密算法的新 [AVX2 指令](https://en.wikipedia.org/wiki/Advanced_Vector_Extensions)。\n\n以下是 R6a 实例的详细规格:\n\n![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/5096c4934b414bf49239e45273734df9_image.png)\n\n**现已推出**\n\n现在,您可以在 AWS 美国东部(弗吉尼亚州北部、俄亥俄州)、美国西部(俄勒冈州)、亚太地区(孟买)和欧洲地区(法兰克福、爱尔兰)区域以[按需型](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/)、[竞价型](https://aws.amazon.com/ec2/spot/)和[预留实例](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/)形式或者作为 [Savings Plan](https://aws.amazon.com/savingsplans/) 的一部分来启动 R6a 实例。\n\n要了解更多信息,请访问 [R6a 实例页面](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/r6a/)。如有反馈,请发送至 [ec2-amd-customer-feedback@amazon.com](Questions%20or%20Feedback)、[Amazon re:Post for EC2](https://repost.aws/tags/TAO-wqN9fYRoyrpdULLa5y7g/amazon-ec-2),或使用您常用的 Amazon Support 联系方式发送。\n\n— [Channy](https://twitter.com/channyun)","render":"<p>我们在 Amazon re:Invent 2021 上推出了通用型 Amazon EC2 <a href=\"https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-ec2-m6a-instances-powered-by-3rd-gen-amd-epyc-processors/\" target=\"_blank\">M6a 实例</a>,并于今年 2 月推出了计算密集型 <a href=\"https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-ec2-c6a-instances-powered-by-3rd-gen-amd-epyc-processors-for-compute-intensive-workloads/\" target=\"_blank\">C6a 实例</a>。这些实例由运行频率高达 3.6 GHz 的第三代 AMD EPYC 处理器提供支持,与上一代实例相比,性价比提高多达 35%。</p>\n<p>如今,我们正在扩展产品组合,添加内存优化型<a href=\"https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/r6a/\" target=\"_blank\"> Amazon EC2 R6a 实例</a>,该实例采用 AMD EPYC(Milan)处理器,价格比同类的 x86 实例低 10%。</p>\n<p>由第三代 <a href=\"https://www.amd.com/en/processors/epyc-server-cpu-family\" target=\"_blank\">AMD EPYC 处理器</a>提供支持的 R6a 实例非常适合内存密集型应用,例如高性能数据库(关系数据库、NoSQL 数据库)、分布式 Web 级内存缓存(如 Memcached、Redis)、实时大数据分析等内存数据库(例如 Hadoop、Spark 集群)以及其他企业应用</p>\n<p>R6a 实例依托 <a href=\"https://aws.amazon.com/ec2/nitro/\" target=\"_blank\">AWS Nitro System</a> 构建,支持 <a href=\"https://aws.amazon.com/hpc/efa/\" target=\"_blank\">Elastic Fabric Adapter</a>(EFA),非常适合受益于较低的网络延迟和高度可扩展的节点间通信(如高性能计算和视频处理)的工作负载。</p>\n<p>下面快速回顾下新的 R6a 实例与 <a href=\"https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-lower-cost-amd-powered-ec2-instances/\" target=\"_blank\">R5a 实例</a>相比所具有的优势:</p>\n<ul>\n<li>与同类的 R5a 实例相比,每 vCPU 的性价比提高高达 35%</li>\n<li>价格比同类的 x86 实例低 10%</li>\n<li>内存高达 1536GiB,是上一代产品的两倍,可让您扩展数据库和运行更大的内存工作负载。</li>\n<li>多达 192 个的 vCPU、50Gbps 增强型联网和 40Gbps EBS 带宽,可让您更快地处理数据、整合工作负载并降低拥有成本。</li>\n<li>SAP 认证的实例需要内存密集型应用,例如像 SAP Business Suite 这样的高性能企业数据库。</li>\n<li>采用 AMD <a href=\"https://developer.amd.com/sev/\" target=\"_blank\">Transparent Single 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href=\"https://repost.aws/tags/TAO-wqN9fYRoyrpdULLa5y7g/amazon-ec-2\" target=\"_blank\">Amazon re:Post for EC2</a>,或使用您常用的 Amazon Support 联系方式发送。</p>\n<p>— <a href=\"https://twitter.com/channyun\" target=\"_blank\">Channy</a></p>\n"}
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