如何选择最佳的 EC2 实例大小以获得最佳性能
选择正确的 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 实例大小是在 AWS 上部署可扩展、经济高效且高性能应用程序的最关键决策。选择过小的实例会导致性能瓶颈、应用程序运行缓慢以及用户体验不佳。反之，过度配置会导致云支出大量浪费。本综合指南将引导您完成系统化的流程，分析您的工作负载需求，并将其与最佳 EC2 实例系列和大小精确匹配，确保您在不产生不必要支出的情况下获得最佳性能。
理解不同实例系列之间的细微差别——从通用型到计算优化型和内存优化型——是 AWS 上高效云资源管理的第一步。
1. 理解 EC2 实例系列
AWS 根据其主要的资源分配（CPU、内存、存储或网络）将 EC2 实例组织到不同的系列中。将工作负载的主要资源需求与正确的系列匹配对于基线性能至关重要。
A. 通用型实例（M、T 系列）
这些实例提供了计算、内存和网络资源的平衡，非常适合许多 Web 服务器、中小型数据库和开发环境。
- M 系列（例如
m6i、m7g）： 为平衡工作负载提供稳定、可扩展的性能。 - T 系列（例如
t3、t4g）： 这些是突发型实例。它们提供基准水平的 CPU 性能，但在需要时可以使用 CPU 积分爆发到该基准之上。它们非常适合流量模式可变的工作负载，例如低流量 Web 应用程序或不需要持续高 CPU 的后台服务。
T 系列实例的提示：密切监控您的 CPU 积分余额。如果您的实例持续耗尽积分，其性能将被限制在其基准水平。在这种情况下，您应该迁移到 M 系列实例。
B. 计算优化型实例（C 系列）
如果您的应用程序是 CPU 密集型的——例如高性能 Web 服务器、批量处理、视频编码或科学建模——那么 C 系列（c6i、c7g）为计算能力提供了最佳的性价比。
C. 内存优化型实例（R、X 系列）
这些实例专为内存密集型任务而设计，例如大型关系数据库、内存缓存（如 Redis 或 Memcached）以及需要快速访问大型数据集的高性能分析引擎。
- R 系列（例如
r6i、r7a）： 内存与 vCPU 的比率高。
D. 存储优化型实例（I、D 系列）
用于需要对本地存储上的非常大的数据集进行非常高、顺序读/写访问的工作负载，例如 NoSQL 数据库（Cassandra、MongoDB）或数据仓库应用程序。
2. 分析您的工作负载需求
要在所选系列中选择正确的大小，您必须量化您的应用程序实际需要什么。这通常涉及监控现有环境中的关键绩效指标 (KPI) 或在负载测试期间进行监控。
A. CPU 利用率分析
确定您的应用程序是否受 CPU 限制。持续高 CPU 使用率（始终高于 70%-80%）表明您需要更多的处理能力。对于突发型工作负载，请根据 CPU 积分使用情况监控平均 CPU 利用率。
可操作步骤：如果您的目标环境是持续运行的应用程序（例如主 API 网关），请避免使用 T 实例，而应选择 M 或 C 系列等稳定系列。
B. 内存消耗 (RAM)
内存通常是 Java 应用程序或大型缓存等应用程序的瓶颈。如果您观察到过多的交换或分页（使用磁盘空间作为虚拟内存），则表明您的实例内存不足。
关键指标：衡量应用程序在峰值负载下实际使用的 RAM 百分比。选择一个内存与 vCPU 比率符合您的数据库或缓存软件需求的实例（例如，如果内存至关重要，则选择 R 系列）。
C. 存储和 I/O 要求
如果您的应用程序频繁读写磁盘（例如，事务性数据库），请关注每秒输入/输出操作数 (IOPS) 和吞吐量，而不仅仅是本地磁盘大小。
- 实例存储（临时）：某些实例（如 I 系列）提供高性能的本地 NVMe 存储。这对于临时数据非常有用，但会在实例停止/终止时丢失。
- Elastic Block Store (EBS)：对于持久性存储，请确保实例类型支持所需的 EBS 卷性能层（例如，
gp3与io2Block Express）。
D. 网络带宽
对于处理大量数据传输的应用程序（例如，媒体处理、大规模数据流），网络吞吐量变得至关重要。许多现代实例支持增强型网络 (ENA)，但可实现的最大带宽取决于实例大小。
- 提示：较小的实例通常网络带宽受限。在处理高吞吐量应用程序时，请务必检查网络性能规格。
3. 大小调整策略：从测试到生产
大小调整过程应该是迭代的，并以数据驱动。
步骤 1：从小实例建立基线
从小处着手，通常使用您所选系列中的 m6g.large 或同等实例。部署您的应用程序并运行模拟预期峰值流量的标准负载测试。
步骤 2：识别瓶颈并垂直扩展
使用 CloudWatch 指标（CPU 利用率、内存利用率、网络传入/传出、磁盘读/写 IOPS）来查找约束。
| 发现瓶颈 | 建议操作 | 目标系列/大小增加 |
|---|---|---|
| 高 CPU % | 需要更多处理能力 | 移至下一个更大的尺寸或 C 系列实例。 |
| 高内存 % | 需要更多 RAM | 移至下一个更大的尺寸，可能是 R 系列实例。 |
| EBS 延迟高 | 存储速度慢 | 增加 EBS 卷性能，或者如果需要本地存储，则移至 I 系列实例。 |
步骤 3：垂直扩展示例
如果您从 m6i.xlarge（4 vCPU、16 GiB RAM）开始，并确定需要双倍的资源：
- 垂直扩展：移至
m6i.2xlarge（8 vCPU、32 GiB RAM）。 - 水平扩展（最佳实践）：如果您运行的是无状态服务，通常首选的方法是引入负载均衡器并部署两个
m6i.xlarge实例，这样可以提供冗余和可扩展性。
关于垂直扩展的警告：虽然简单，但移至大得多的实例大小有时可能会引入意想不到的开销或资源不平衡，如果您的应用程序未统一利用所有新资源。在进行重大的垂直跳跃后，务必进行测试。
4. 利用 AWS Graviton 处理器
选择实例时，请考虑处理器架构。现代 AWS Graviton 处理器（基于 ARM 架构，用“g”后缀表示，例如 m7g、c7g）通常提供比同等 Intel/AMD 实例显著更好的性价比（最多提高 40%），前提是您的软件堆栈支持该架构。
如果您的应用程序堆栈（操作系统、运行时、依赖项）兼容，Graviton 实例应该是您成本优化与高性能相结合的默认起点。
结论
选择最佳 EC2 实例大小是一个由经验数据驱动的持续优化过程。首先，将您的主要资源需求（CPU、内存、存储）与正确的 EC2 系列对齐。然后，在负载测试期间使用 CloudWatch 等监控工具经验性地确定该系列中满足您的峰值性能目标所需的精确大小。通过避免过度配置并仔细测试垂直和水平扩展策略，您可以确保您的应用程序在 AWS 上高效且经济高效地运行。