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Maximale Cloud-Effizienz mit AWS Graviton
AWS Graviton-Prozessoren gestalten das Cloud Computing neu – mit einer unschlagbaren Kombination aus Preis, Leistung, Energieeffizienz und Nachhaltigkeit.
In der heutigen Cloud-first-Welt suchen Unternehmen ständig nach Möglichkeiten, Leistung zu optimieren, Kosten zu senken und Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Genau dafür sind die AWS Graviton-Prozessoren ausgelegt, die auf der Arm-Architektur basieren und speziell von AWS entwickelt wurden. Skaylink hilft Ihnen dabei, alle Vorteile der Graviton-basierten Instanzen zu nutzen, um Ihre Infrastruktur zu modernisieren und Innovationen zu beschleunigen.
Was ist AWS Graviton?
AWS Graviton ist eine von AWS entwickelte Prozessorfamilie, die leistungsstarkes und energieeffizientes Computing für eine Vielzahl von Workloads bietet. Inzwischen in der 4. Generation verfügbar, bietet Graviton Folgendes:
- Bis zu 40 % besseres Preis-Leistungs-Verhältnis für ein breites Spektrum an Workloads
- Bis zu 60 % geringerer Energieverbrauch als bei vergleichbaren EC2-Instanzen
- Unterstützung verschiedener Workloads, darunter KI/ML, Datenbanken, Container und High-Performance Computing
Graviton-basierte Instanzen sind für verschiedene E2-Familien verfügbar. Die verschiedenen Instanztypen wurden jeweils für bestimmte Anwendungsfälle optimiert, z. B. „Allzweck“, „Compute-optimiert“ und „Memory-optimiert“.
Welche Ergebnisse erzielt Skaylink mit AWS Graviton?
Ein Beispiel aus der Praxis: Für einen Kunden haben wir einen vorwiegend aus PHP-basierten Webservern bestehenden E-Commerce-Stack von der neuesten Intel-basierten EC2-Instanzfamilie (c7i) auf die neueste Graviton-Instanzfamilie (c8g) umgestellt.
AWS Graviton führte u. a. zu folgenden Verbesserungen:
- Kosteneinsparungen: ca. 10 % geringere On-Demand-Kosten für EC2-Instanzen
- Leistungssteigerung: ca. 10 % schnellere Antwortzeiten bei rechenintensiven Anfragen
- Optimierte Ressourcenauslastung: Durch die höhere Anzahl physischer Kerne können Instanzen CPU-Spitzen besser abfangen.
Um optimale Ergebnisse sicherzustellen, verfolgen wir einen Ansatz, der Architekturbewertungen, Migrationsplanung sowie Leistungsüberwachung umfasst.
Was macht AWS Graviton so effizient?
Im Jahr 2018 veröffentlichte AWS die Graviton-Prozessoren der 1. Generation, entwickelt von der AWS-Tochter Annapurna Labs. Annapurna Labs ist zugleich Schöpfer der AWS-Nitro-Chips und des Hypervisors, dem Virtualisierungsstack für nahezu alle modernen EC2-Instanzen. In den letzten sieben Jahren hat AWS auf Basis gesammelter Erfahrungen die Graviton-Prozessoren kontinuierlich optimiert – bis hin zur aktuellen 4. Generation.
Im Gegensatz zu den herkömmlichen x86-basierten Chips von Intel und AMD basieren Graviton-Chips auf der Arm-Architektur Aarch64 bzw. Arm64. In den letzten Jahren hat Arm mit der Einführung von Neoverse seine Position im Serverprozessor-Markt deutlich gestärkt. Die Architektur wird nicht nur in jeder Graviton-Generation verwendet, sondern auch in den Google-Axion- und Microsoft-Cobalt-Serverprozessoren. Mit jeder Iteration werden die Arm-Prozessoren leistungsfähiger, gleichzeitig sinken Energieverbrauch und Wärmeentwicklung.
Ein weiterer wesentlicher Unterschied zwischen den meisten x86-basierten und den Graviton EC2-Instanzfamilien besteht in der Anzahl der physischen Kerne. Bei einer c5.large-Instanz teilen sich beispielsweise zwei vCPUs einen einzelnen physischen Intel-CPU-Kern, während die zwei CPUs einer c6g.large-Instanz jeweils einem eigenen physischen Graviton-Kern zugewiesen sind. Das wirkt sich direkt auf die Leistung aus. Ein gemeinsam genutzter CPU-Kern kann zu einem Engpass werden, insbesondere wenn die CPU-Auslastung der Instanz 50 % übersteigt.
Als Ausnahme gilt die neueste AMD EC2-Instanzfamilie, einschließlich c7a, m7a und r7a. Diese Instanzen verfügen über zusätzliche Kerne und eine verbesserte Leistung, allerdings sind sie im Vergleich zur vorherigen Generation auch kostspieliger.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Graviton ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bietet. Dies liegt insbesondere an der:
- energieeffizienteren Architektur
- höheren Anzahl physischer Kerne für EC2-Instanzen
- internen Entwicklung der Chips für die AWS-Cloud-Umgebung
- preislichen Konkurrenzfähigkeit im Vergleich zu x86-Varianten
Benchmarks
In einem kleinen Benchmark-Test haben wir zwei gängige Instanztypen für Graviton (t4g.medium, c8g.large) und Intel (t3.medium, c7i.large) verglichen.
WICHTIG:
- Haftungsausschluss: Diese Benchmarks dienen nur als Referenz und stellen keine realen Beispiele dar.
- Benchmarks stellen stets synthetische Workloads dar, die bestimmte Hardware- und Softwarekonfigurationen begünstigen können.
- Die Ergebnisse können durch Faktoren wie fehlende Optimierung, Engpässe oder unsichere langfristige Leistungsstabilität beeinflusst werden.
Hier sind die Ergebnisse:
| Instance Type | Frankenphp 8.3 Symfony demo app, K6 Load test (3000 VU’s, 10 minutes, HTTP/2 and HTTPs) requests/sec (higher is better) |
|---|---|
| c7i.large | 163.65 |
| c8g.large | 245.05 |
| t4g.medium | 132.51 |
| t3.medium | 114.54 |
| Instance Type | 7zip benchmark average compression/decompression speed (higher is better) |
|---|---|
| c7i.large | 9332 KiB/s 64689 KiB/s |
| c8g.large | 14117 KiB/s 119249 KiB/s |
| t4g.medium | 8282 KiB/s 86470 KiB/s |
| t3.medium | 6034 KiB/s 51194 KiB/s |
| Instance Type | Spring sample app with postgres K6 Load test requests/sec (3000 Virtual Users, 10 minutes duration, HTTP) (higher is better): |
|---|---|
| c7i.large | 2293.12 |
| c8g.large | 2568.85 |
| t4g.medium | 1294.63 |
| t3.medium | 1381.71 |
Graviton schnitt bei allen Benchmarks besser ab, mit Ausnahme des Java-Tests, bei dem „t3.medium“ und „t4g.medium“ verglichen wurden. Dies könnte an der Java 11-Laufzeit liegen, Java 17 oder 21 könnten zu abweichenden Ergebnissen führen. Auch wenn „t4g.medium“ im On-Demand-Modell mehr als ~20 % günstiger ist als „t3.medium“, liegt Graviton immer noch vorne.
Nützliche Tools und Leitfäden
AWS stellt eine Reihe von Tools zum Testen und Optimieren von Graviton bereit. Dazu gehören:
- Porting Advisor für Graviton: https://github.com/aws/porting-advisor-for-graviton
Prüfen Sie Ihren Quellcode auf eventuelle Graviton-Optimierungen, z. B. auf Bibliotheken, die nicht für Graviton optimiert sind.
- AWS Graviton Getting Started: https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started
Leitfäden für Entwickler*innen
- AWS Graviton Savings Dashboard: https://aws.amazon.com/ec2/graviton/graviton-savings-dashboard/
Ermitteln Sie, welche Einsparungen Sie bei Verlagerung von Workloads zu AWS Graviton erzielen können.
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