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Graviton Fast Start: un nuevo programa para ayudar a trasladar sus cargas de trabajo a AWS Graviton | Servicios web de Amazon

Graviton Fast Start: un nuevo programa para ayudar a trasladar sus cargas de trabajo a AWS Graviton | Servicios web de Amazon

Con Graviton Challenge el año pasado, ayudamos a los clientes a migrar a instancias EC2 basadas en Graviton y a obtener hasta un 40 % de beneficio de rendimiento de precio en tan solo 4 días. Decenas de miles de clientes, incluidos 48 de los 50 principales clientes de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), utilizan procesadores AWS Graviton para sus cargas de trabajo. Además de EC2, muchos servicios administrados de AWS pueden ejecutar sus cargas de trabajo en Graviton. Para la mayoría de los clientes, la adopción es fácil y requiere cambios mínimos en el código. Sin embargo, el esfuerzo y el tiempo necesarios para mover las cargas de trabajo a Graviton dependen de algunos factores, incluido su entorno de desarrollo de software y la pila de tecnología sobre la que se construye su aplicación.

Este año, queremos dar un paso más y facilitar aún más a los clientes la adopción de Graviton no solo a través de EC2, sino también a través de servicios administrados. Hoy, lanzamos AWS Graviton Fast Start, un nuevo programa que facilita aún más el traslado de sus cargas de trabajo a AWS Graviton al proporcionar instrucciones paso a paso para EC2 y otros servicios administrados compatibles con la plataforma Graviton:

  • Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2): EC2 proporciona el entorno más flexible para una migración y puede admitir muchos tipos de cargas de trabajo, como aplicaciones web, bases de datos personalizadas o análisis. Tiene control total sobre el código interpretado o compilado que se ejecuta en la instancia EC2. También puede usar muchos productos de software comercial y de código abierto que admiten la arquitectura Arm64.
  • AWS Lambda: migrar sus funciones sin servidor puede ser realmente fácil, especialmente si usa un tiempo de ejecución interpretado como Node.js o Python. La mayoría de las veces, solo tiene que verificar la compatibilidad de las dependencias de su software. He mostrado algunos ejemplos en esta publicación de blog.
  • AWS Fargate: Fargate funciona mejor si sus aplicaciones ya se ejecutan en contenedores o si planea colocarlas en contenedores. Al usar imágenes de contenedor de arquitectura múltiple o imágenes que tienen Arm64 en su manifiesto de imagen, obtiene los beneficios sin servidor de Fargate y las ventajas de precio-rendimiento de Graviton.
  • Amazon Aurora: las bases de datos relacionales son el núcleo de muchas aplicaciones. Si necesita una base de datos compatible con PostgreSQL o MySQL, puede usar Amazon Aurora para tener una base de datos de alto rendimiento y disponible a nivel mundial con la tecnología de Graviton.
  • Servicio de base de datos relacional de Amazon (RDS): de manera similar a Aurora, los motores de Amazon RDS, como PostgreSQL, MySQL y MariaDB, pueden proporcionar un servicio de base de datos relacional totalmente administrado mediante instancias basadas en Graviton.
  • Amazon ElastiCache: cuando su carga de trabajo requiere una latencia ultrabaja y un alto rendimiento, puede acelerar sus aplicaciones con ElastiCache y tener un caché en memoria totalmente administrado que se ejecuta en Graviton y es compatible con redis o Memcaché.
  • Amazon EMR: con Amazon EMR, puede ejecutar trabajos de procesamiento de datos distribuidos a gran escala, consultas SQL interactivas y aplicaciones de aprendizaje automático en Graviton utilizando marcos de análisis de código abierto como Apache Spark, Apache Hive y Presto.

Aquí hay algunos comentarios que recibimos de los clientes que ejecutan sus cargas de trabajo en Graviton:

  • Fórmula 1 racing nos dijo que las instancias C6gn basadas en Graviton2 proporcionaron los mejores beneficios de rendimiento de precio para algunas de sus cargas de trabajo de dinámica de fluidos computacional (CFD). Más recientemente, descubrieron que las instancias de Graviton3 C7g son un 40 % más rápidas para las mismas simulaciones y esperan que las instancias basadas en Graviton3 se conviertan en la opción óptima para ejecutar todas sus cargas de trabajo de CFD.
  • Panal tiene el 100 por ciento de sus cargas de trabajo de producción ejecutándose en Graviton usando EC2 y Lambda. Han probado la carga de trabajo de ingestión de telemetría de alto rendimiento que utilizan para su plataforma de observabilidad frente a las primeras instancias de vista previa de Graviton3 y han visto un aumento del rendimiento del 35 % para su carga de trabajo con respecto a Graviton2. Pudieron ejecutar un 30 % menos de instancias de C7g que C6g con la misma carga de trabajo y con un 30 % menos de latencia. Con estas instancias en producción, esperan una mejora en el rendimiento del precio de más del 50 por ciento con respecto a las instancias x86.
  • Gorjeo está trabajando en un proyecto de varios años para aprovechar las instancias EC2 basadas en Graviton para ofrecer líneas de tiempo de Twitter. Como parte de su esfuerzo continuo por impulsar mayores eficiencias, probaron las nuevas instancias C7g basadas en Graviton3. En una serie de puntos de referencia representativos de sus cargas de trabajo, descubrieron que las instancias C7g basadas en Graviton3 ofrecen un rendimiento entre un 20 y un 80 % superior en comparación con las instancias C6g basadas en Graviton2, al mismo tiempo que reducen las latencias finales hasta en un 35 %. Están emocionados de utilizar instancias basadas en Graviton3 en el futuro para obtener importantes beneficios de rendimiento de precio.

Con todas estas opciones, obtener los beneficios de ejecutar toda o parte de su carga de trabajo en AWS Graviton puede ser más fácil de lo que espera. Para ayudarlo a comenzar, también hay una prueba gratuita en las instancias T4g basadas en Graviton por hasta 750 horas por mes hasta el 31 de diciembre de 2022.

Visite AWS Graviton Fast Start para obtener instrucciones paso a paso sobre cómo trasladar sus cargas de trabajo a AWS Graviton.

Danilo



Fuente

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