【アップデート】メモリ最適化インスタンス Amazon EC2 R8i / R8i-flex が東京リージョンを除く一部のリージョンで利用可能になりました！

【アップデート】メモリ最適化インスタンス Amazon EC2 R8i / R8i-flex が東京リージョンを除く一部のリージョンで利用可能になりました！

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2025.08.20

クラウド事業本部のおつまみです。

Amazon EC2インスタンスタイプに関してアップデート情報があったので、お届けします！！

https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2025/08/memory-optimized-amazon-ec2-r8i-r8i-flex-instances/

3行まとめ

  • カスタム Intel Xeon 6 プロセッサー（AWS専用）を搭載した新しいメモリ最適化インスタンス
  • R7i インスタンスと比較して最大20%の性能向上、15%優れた価格性能比を実現
  • R8i-flex は初のメモリ最適化Flexインスタンスとして、柔軟なリソース利用が可能

これまで

これまで、メモリ最適化インスタンスとしては R7i ファミリーが最新の Intel ベースのインスタンスでした。R7i インスタンスは第4世代 Intel Xeon Scalable プロセッサーを搭載し、SAP ワークロードやデータベースなどのメモリ集約型アプリケーションで広く利用されていました。

しかし、以下のような課題がありました。

  • メモリ帯域幅の制限により、特定のワークロードでボトルネックが発生
  • CPUリソースを完全に使い切らないアプリケーションでも、フルスペックのインスタンスコストが必要

今回のアップデート

R8i インスタンスの特徴

主要スペック：

  • プロセッサー: カスタム Intel Xeon 6 プロセッサー（AWS専用）
  • メモリ帯域幅: 前世代 Intel ベースインスタンスの 2.5倍
  • インスタンスサイズ: 13種類（ベアメタル2種類を含む、新しい 96xlarge サイズも追加）
  • SAP認証: 142,100 aSAPS を実現

性能向上：

  • PostgreSQL データベース: 最大 30% 高速化
  • NGINX Webアプリケーション: 最大 60% 高速化
  • AI深層学習レコメンデーションモデル: 最大 40% 高速化

適用シナリオ：

  • 大規模なインスタンスサイズが必要なメモリ集約型ワークロード
  • 継続的に高いCPU使用率を必要とするアプリケーション
  • SAP HANA、Oracle Database、Microsoft SQL Server などのエンタープライズアプリケーション

R8i-flex インスタンスの特徴

主要スペック：

  • 初のメモリ最適化 Flex インスタンス
  • サイズ範囲: large から 16xlarge
  • 柔軟なリソース利用により、コスト最適化が可能

適用シナリオ：

  • コンピュートリソースを完全に活用しないアプリケーション
  • 一時的なバーストトラフィックに対応するWebアプリケーション
  • 開発・テスト環境でのコスト削減

利用可能リージョンと購入オプション

利用可能リージョン：

  • 米国東部（バージニア北部）
  • 米国東部（オハイオ）
  • 米国西部（オレゴン）
  • ヨーロッパ（スペイン）

購入オプション：

  • Savings Plans
  • オンデマンドインスタンス
  • スポットインスタンス

前世代のインスタンスタイプとの比較

R8i と R7i の比較

項目 R7i R8i 改善率
プロセッサー Intel Xeon Scalable (4th Gen) カスタム Intel Xeon 6 -
メモリ帯域幅 ベースライン 2.5倍 +150%
全体的なパフォーマンス ベースライン 最大20%向上 +20%
価格性能比 ベースライン 15%改善 +15%
PostgreSQL性能 ベースライン 最大30%向上 +30%
NGINX性能 ベースライン 最大60%向上 +60%

実際に R8i と R7i を比較してみた

前述の性能向上を実際に検証するため、R8i.2xlarge と R7i.2xlarge インスタンスを起動して各種ベンチマークテストを実施しました。

テスト環境のセットアップ

両インスタンスとも以下の環境で構築しました。

CleanShot 2025-08-20 at 10.10.45@2x

  • リージョン: 米国東部（バージニア北部）us-east-1b
  • インスタンスタイプ: R8i.2xlarge と R7i.2xlarge
  • OS: Amazon Linux 2023（ami：ami-0a232144cf20a27a5）
  • ストレージ: gp3 EBS ボリューム（100GB、3000 IOPS、125 MB/s）
# インスタンスの起動
aws ec2 run-instances \
  --image-id ami-0a232144cf20a27a5 \
  --instance-type r8i.2xlarge \
  --subnet-id subnet-xxxxx \
  --security-group-ids sg-xxxxx \
  --tag-specifications 'ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value=r8i-benchmark}]'

# ベンチマークツールのインストール
sudo dnf update -y
sudo dnf install -y gcc make git fio iperf3

# sysbench のインストール（Amazon Linux 2023）
# 依存パッケージのインストール
sudo dnf install -y autoconf automake libtool mariadb105-devel openssl-devel

# ソースからコンパイル
git clone https://github.com/akopytov/sysbench.git
cd sysbench
./autogen.sh
./configure --with-mysql
make -j $(nproc)
sudo make install

# インストール確認
sysbench --version

1. CPU性能比較（sysbench）

CPUの計算性能を測定するために sysbench を使用しました。

# CPU ベンチマークの実行（素数計算）
sysbench cpu --cpu-max-prime=20000 --threads=8 run

測定結果：

メトリクス R7i.2xlarge R8i.2xlarge 改善率
イベント/秒 4,422 5,421 +20.0%
レイテンシ（平均） 1.81ms 1.48ms -16.9%
レイテンシ（95%ile） 1.82ms 1.50ms -16.6%
詳細（R8i.2xlarge）
sysbench 1.1.0-3ceba0b (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta3)

Running the test with following options:
Number of threads: 8
Initializing random number generator from current time

Prime numbers limit: 20000

Initializing worker threads...

Threads started!

CPU speed:
    events per second:  5421.29

Throughput:
    events/s (eps):                      5421.2923
    time elapsed:                        10.0008s
    total number of events:              54217

Latency (ms):
         min:                                    0.78
         avg:                                    1.48
         max:                                    3.81
         95th percentile:                        1.50
         sum:                                79990.02

Threads fairness:
    events (avg/stddev):           6777.1250/1.96
    execution time (avg/stddev):   9.9988/0.00
詳細（R7i.2xlarge）
sysbench 1.1.0-3ceba0b (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta3)

Running the test with following options:
Number of threads: 8
Initializing random number generator from current time

Prime numbers limit: 20000

Initializing worker threads...

Threads started!

CPU speed:
    events per second:  4422.49

Throughput:
    events/s (eps):                      4422.4926
    time elapsed:                        10.0016s
    total number of events:              44232

Latency (ms):
         min:                                    0.91
         avg:                                    1.81
         max:                                   16.08
         95th percentile:                        1.82
         sum:                                79982.54

Threads fairness:
    events (avg/stddev):           5529.0000/30.06
    execution time (avg/stddev):   9.9978/0.00

2. メモリ性能比較（STREAM）

メモリ帯域幅を測定するために STREAM ベンチマークを実施しました。

# STREAM ベンチマークのコンパイルと実行
git clone https://github.com/jeffhammond/STREAM.git
cd STREAM
gcc -O3 -fopenmp stream.c -o stream
export OMP_NUM_THREADS=8
./stream

測定結果：

操作 R7i.2xlarge (MB/s) R8i.2xlarge (MB/s) 改善率
Copy 62,473.3 96,908.1 +55.1%
Scale 61,971.4 104,157.8 +68.1%
Add 60,255.8 94,007.6 +56.0%
Triad 60,058.0 96,457.7 +60.6%

公式では2.5 倍のメモリ帯域幅を提供しますとありましたが、測定結果からは約1.5〜1.7倍の改善を確認できました。

詳細（R8i.2xlarge）
Function    Best Rate MB/s  Avg time     Min time     Max time
Copy:           96908.1     0.001675     0.001651     0.001778
Scale:         104157.8     0.001592     0.001536     0.001742
Add:            94007.6     0.002603     0.002553     0.002773
Triad:          96457.7     0.002545     0.002488     0.002588
詳細（R7i.2xlarge）
Function    Best Rate MB/s  Avg time     Min time     Max time
Copy:           62473.3     0.002691     0.002561     0.002940
Scale:          61971.4     0.002778     0.002582     0.003182
Add:            60255.8     0.004109     0.003983     0.004701
Triad:          60058.0     0.004218     0.003996     0.004824

3. ディスクI/O性能比較（fio）

ストレージのI/O性能を fio で測定しました。

# ランダム読み取りテスト
sudo fio --name=randread --ioengine=libaio --iodepth=16 \
  --rw=randread --bs=4k --direct=1 --size=1G --numjobs=4 \
  --runtime=60 --group_reporting

測定結果：

操作 R7i.2xlarge R8i.2xlarge 改善率
ランダム読み取り IOPS 3,049 3,049 ±0.0%
ランダム読み取り帯域幅 (MB/s) 12.5 12.5 ±0.0%
平均レイテンシ (ms) 20.99 20.98 -0.05%
95%ile レイテンシ (ms) 30.02 30.02 ±0.0%

EBSボリュームの性能はインスタンスタイプに依存しないため、ほぼ同等の結果となりました。両インスタンスとも gp3 ボリュームの設定した IOPS（3000）を安定して達成しています。

詳細（R8i.2xlarge）
fio-3.32
Starting 4 processes
randread: Laying out IO file (1 file / 1024MiB)
randread: Laying out IO file (1 file / 1024MiB)
randread: Laying out IO file (1 file / 1024MiB)
randread: Laying out IO file (1 file / 1024MiB)
Jobs: 4 (f=0): [f(4)][100.0%][r=11.5MiB/s][r=2955 IOPS][eta 00m:00s]
randread: (groupid=0, jobs=4): err= 0: pid=39545: Wed Aug 20 01:36:59 2025
  read: IOPS=3049, BW=11.9MiB/s (12.5MB/s)(715MiB/60022msec)
    slat (nsec): min=832, max=5061.6k, avg=7214.66, stdev=119839.64
    clat (usec): min=381, max=40029, avg=20975.05, stdev=5619.83
     lat (usec): min=394, max=40039, avg=20982.27, stdev=5620.86
    clat percentiles (usec):
     |  1.00th=[ 1004],  5.00th=[10552], 10.00th=[10683], 20.00th=[20317],
     | 30.00th=[21103], 40.00th=[21365], 50.00th=[21365], 60.00th=[21365],
     | 70.00th=[21365], 80.00th=[21627], 90.00th=[29754], 95.00th=[30016],
     | 99.00th=[30278], 99.50th=[30278], 99.90th=[30802], 99.95th=[31065],
     | 99.99th=[32113]
   bw (  KiB/s): min=11360, max=36000, per=100.00%, avg=12207.87, stdev=554.85, samples=476
   iops        : min= 2840, max= 9002, avg=3051.98, stdev=138.76, samples=476
  lat (usec)   : 500=0.01%, 750=0.16%, 1000=0.81%
  lat (msec)   : 2=0.75%, 4=0.01%, 10=0.03%, 20=13.62%, 50=84.62%
  cpu          : usr=0.14%, sys=0.59%, ctx=178606, majf=0, minf=109
  IO depths    : 1=0.1%, 2=0.1%, 4=0.1%, 8=0.1%, 16=100.0%, 32=0.0%, >=64=0.0%
     submit    : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
     complete  : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.1%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
     issued rwts: total=183047,0,0,0 short=0,0,0,0 dropped=0,0,0,0
     latency   : target=0, window=0, percentile=100.00%, depth=16

Run status group 0 (all jobs):
   READ: bw=11.9MiB/s (12.5MB/s), 11.9MiB/s-11.9MiB/s (12.5MB/s-12.5MB/s), io=715MiB (750MB), run=60022-60022msec

Disk stats (read/write):
  nvme0n1: ios=182425/17, merge=0/0, ticks=3822870/473, in_queue=3823343, util=95.23%
詳細（R7i.2xlarge）
fio-3.32
Starting 4 processes
randread: Laying out IO file (1 file / 1024MiB)
randread: Laying out IO file (1 file / 1024MiB)
randread: Laying out IO file (1 file / 1024MiB)
randread: Laying out IO file (1 file / 1024MiB)
Jobs: 4 (f=4): [r(4)][100.0%][r=11.7MiB/s][r=3004 IOPS][eta 00m:00s]
randread: (groupid=0, jobs=4): err= 0: pid=35811: Wed Aug 20 01:37:06 2025
  read: IOPS=3049, BW=11.9MiB/s (12.5MB/s)(715MiB/60022msec)
    slat (nsec): min=915, max=6993.2k, avg=4223.62, stdev=42654.00
    clat (usec): min=425, max=41934, avg=20981.77, stdev=5368.01
     lat (usec): min=428, max=41936, avg=20985.99, stdev=5367.51
    clat percentiles (usec):
     |  1.00th=[  701],  5.00th=[10683], 10.00th=[15795], 20.00th=[16057],
     | 30.00th=[20317], 40.00th=[20317], 50.00th=[21365], 60.00th=[21365],
     | 70.00th=[24511], 80.00th=[24773], 90.00th=[26870], 95.00th=[30016],
     | 99.00th=[30016], 99.50th=[30278], 99.90th=[31065], 99.95th=[31589],
     | 99.99th=[32637]
   bw (  KiB/s): min=11184, max=35992, per=100.00%, avg=12208.87, stdev=585.28, samples=476
   iops        : min= 2796, max= 8998, avg=3052.22, stdev=146.32, samples=476
  lat (usec)   : 500=0.01%, 750=1.36%, 1000=0.29%
  lat (msec)   : 2=0.03%, 4=0.01%, 10=0.06%, 20=23.24%, 50=75.00%
  cpu          : usr=0.22%, sys=0.58%, ctx=180630, majf=0, minf=115
  IO depths    : 1=0.1%, 2=0.1%, 4=0.1%, 8=0.1%, 16=100.0%, 32=0.0%, >=64=0.0%
     submit    : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
     complete  : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.1%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
     issued rwts: total=183018,0,0,0 short=0,0,0,0 dropped=0,0,0,0
     latency   : target=0, window=0, percentile=100.00%, depth=16

Run status group 0 (all jobs):
   READ: bw=11.9MiB/s (12.5MB/s), 11.9MiB/s-11.9MiB/s (12.5MB/s-12.5MB/s), io=715MiB (750MB), run=60022-60022msec

Disk stats (read/write):
  nvme0n1: ios=182779/51, merge=0/1, ticks=3832253/1606, in_queue=3833858, util=96.18%

4. コスト効率の分析

実際の料金（2025年8月時点、us-east-1）での比較

インスタンス オンデマンド料金/時間 性能向上 価格性能比改善
R7i.2xlarge $0.5292 ベースライン -
R8i.2xlarge $0.55568 +20〜30% 約15%

R8i は若干高価ですが、性能向上を考慮すると優れた価格性能比を実現しています。

検証結果のまとめ

実際の検証により、以下の点を確認できました。

  1. CPU性能: 約20%の性能向上を確認
  2. メモリ帯域幅: 1.5~1.7倍の改善
  3. 価格性能比: 約15%の改善を実現

特にメモリ帯域幅の向上により、メモリ集約型ワークロードでは顕著な性能改善が期待できます。
データベースやインメモリ処理を行うアプリケーションでは、R8i への移行により大きなメリットが得られそうです。

まとめ

今回はAmazon EC2 R8i および R8i-flex インスタンスの一般提供開始について紹介しました。

特にメモリ帯域幅の大幅な向上により、データベースやリアルタイム処理などのワークロードで大きなメリットが期待できます。
R8i-flex は初のメモリ最適化Flexインスタンスとして、より柔軟なリソース利用とコスト最適化を可能にします。

詳しい仕様は、公式ドキュメントをご参照ください。

https://aws.amazon.com/jp/ec2/instance-types/r8i/

最後までお読みいただきありがとうございました！

以上、おつまみ（＠AWS11077）でした！

参考

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