[アップデート] Amazon RDS で Graviton2 インスタンスクラスの M6g および R6g がプレビュー利用可能になりました

[アップデート] Amazon RDS で Graviton2 インスタンスクラスの M6g および R6g がプレビュー利用可能になりました

RDSにもGraviton2が来たぞ!
Clock Icon2020.08.01

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本日のアップデートで、Amazon RDS でも M6g および R6g インスタンスがプレビューとして利用可能になりました。

何がうれしいのか

速い、安い AWS Graviton2 プロセッサー

AWS Graviton2 は AWS がカスタムビルドした ARM ベースのプロセッサーで、AWS が公開しているベンチマーク SPECCpu2017 の結果では M5 との比較では最大 40 % のパフォーマンス向上となっています。加えて、M5 よりも価格が安いのが嬉しいですね!

RDS において、どの程度パフォーマンスが向上するかについては公表されていませんが、期待値としては高いのではないでしょうか。

詳細は先日の BlackBelt を参照ください。

料金

M5/M6g 比較

以下、シングル AZ の時間あたり起動料金の比較です。(執筆時点の東京リージョン価格)

EC2 インスタンスの場合は Graviton2 インスタンスクラスの方が M5/R6 と比べて 20% 程度低価格でしたが、RDS インスタンスにおいては 10% くらいの差になっています。(あくまでプレビュー段階での価格設定です)

インスタンスサイズ M6g(MySQL) M5(MySQL) M6g(PostgreSQL) M5(PostgreSQL)
large $0.209 $0.235 $0.221 $0.247
xlarge $0.418 $0.47 $0.441 $0.494
2xlarge $0.836 $0.94 $0.883 $0.988
4xlarge $1.671 $1.88 $1.765 $1.976
8xlarge $3.342 - $3.53 $3.952
12xlarge $5.013 $5.64 $5.295 $5.928
16xlarge $6.684 - $7.06 $7.904
24xlarge - $11.28 - $11.856

R5/R6g 比較

インスタンスサイズ R6g(MySQL) R5(MySQL) R6g(PostgreSQL) R5(PostgreSQL)
large $0.255 $0.285 $0.27 $0.30
xlarge $0.51 $0.57 $0.54 $0.60
2xlarge $1.02 $1.14 $1.079 $1.20
4xlarge $2.041 $2.28 $2.158 $2.40
8xlarge $4.081 - $4.316 $4.80
12xlarge $6.122 $6.84 $6.474 $7.20
16xlarge $8.162 - $8.632 $9.60
24xlarge - $13.68 - $14.40

注意点

  • 執筆時点においてはプレビュー版となっていますので、本番環境でのご利用はお控えください。
  • db.m6g および db.r6g は以下のエンジンバージョンでサポートされています
    • Amazon RDS MySQL バージョン8.0.17以降でサポートされています
    • Amazon RDS PostgreSQL バージョン12.3以降でサポートされています
  • MariaDB, Amazon Aurora のサポートは近日提供予定

利用可能リージョン

M6g および R6g データベースインスタンスは、以下のリージョンでプレビュー利用が可能です。

  • バージニア北部
  • オハイオ
  • オレゴン
  • フランクフルト
  • アイルランド
  • 東京

確認

AWS コンソールで確認してみます。以下のとおり、Graviton2 インスタンスクラスの利用の際には、プレビュー利用についてのサービス規約への明示的な同意が必要となっています。

起動できました!

プレビュー利用のため、実環境でのパフォーマンス比較等を記事にすることは出来ませんので、ご興味のある方は各自の環境にてお試しください!

さいごに

EC2 で Graviton2 インスタンスを利用する場合、利用アプリケーションを ARM アーキテクチャに再コンパイルする必要がありますが、マネージドサービスとして利用できるのは嬉しいですね。

SPECCpu2017 のベンチマークでは最大 40% のパフォーマンス向上との結果ですが、RDS として利用する場合にどの程度のパフォーマンス差がでるのか興味のある方は、ぜひお試しください。

以上!大阪オフィスの丸毛(@marumo1981)でした!

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