AppStream Familles d'instances 2.0 - Amazon AppStream 2.0

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AppStream Familles d'instances 2.0

Les utilisateurs d'Amazon AppStream 2.0 diffusent des applications à partir de piles que vous créez. Chaque pile est associée à une flotte. Lorsque vous créez une flotte, le type d’instance que vous spécifiez détermine le matériel des ordinateurs hôtes utilisés pour votre flotte. Chaque type d'instance propose des GPU capacités de calcul, de mémoire et de mémoire différentes. Les types d'instances sont regroupé en familles d'instances en fonction de ces capacités. Pour les spécifications matérielles et les informations tarifaires, consultez la section Tarification AppStream 2.0.

Lorsque vous créez une flotte ou une instance Image Builder, vous devez sélectionner une image qui doit être compatible avec la famille d’instance sur laquelle vous avez l’intention d’exécuter votre flotte.

  • Lorsque vous lancez un nouvel Image Builder, une liste des images vous est présentée dans votre registre d'images. Sélectionnez l'image de base appropriée.

  • Lorsque vous lancez une flotte, assurez-vous que l’image privée que vous sélectionnez a été créée à partir de l’image de base appropriée.

Le tableau suivant récapitule les familles d'instance disponibles et fournit le format de dénomination pour chaque image de base. Sélectionnez un type d’instance à partir d’une famille d’instance en fonction des exigences des applications que vous prévoyez de diffuser sur votre flotte et faites correspondre l’image de base au tableau ci-dessous.

Note

Si votre cas d’utilisation implique des scénarios audio/vidéo (AV) en temps réel ou d’autres scénarios nécessitant des fréquences d’images élevées et que les performances d’affichage ne correspondent pas aux attentes, envisagez de passer à une taille d’instance supérieure.

Famille d'instances Description Nom de l'image de base
Usage général Ressources de calcul de base pour l'exécution des navigateurs web et de la plupart des applications métier.

AppStream-WinServer-OperatingSystemVersion-MM-DD-YYYY

AppStream- AmazonLinux 2-MM-DD-YYYY

AppStream- RHEL8 30/07/2024

Calcul optimisé Optimisé pour les applications de calcul qui tirent parti de processeurs aux performances élevées.

AppStream-WinServer-OperatingSystemVersion-MM-DD-YYYY

AppStream- AmazonLinux 2-MM-DD-YYYY

AppStream- RHEL8 30/07/2024

Mémoire optimisée

Optimisé pour les applications consommant beaucoup de mémoire et traitant de grandes quantités de données.

Note

Si vous prévoyez d'utiliser des instances basées sur AppStream 2.0 z1d, vous devez les provisionner à partir d'images créées à partir d'images de base AppStream 2.0 publiées le 12 juin 2018 ou après cette date.

AppStream-WinServer-OperatingSystemVersion-MM-DD-YYYY

AppStream- AmazonLinux 2-MM-DD-YYYY

AppStream- RHEL8 30/07/2024

Graphics Pro Utilise la NVIDIA Tesla M60 GPUs et offre une expérience de haute performance semblable à celle d'une station de travail pour les applications graphiques utilisant DirectX, OpenGL, OpenCL ou. CUDA AppStream-Graphics-Pro-OperatingSystemVersion-MM-DD-YYYY
Graphics Design

Utilise le serveur AMD FirePro S7150x2 GPUs et la GPU technologie AMD multi-utilisateurs pour prendre en charge les applications graphiques utilisant DirectX, OpenGL ou OpenCL.

AppStream-Graphisme-Design-OperatingSystemVersion-MM-DD-YYYY
Graphics G4dn

Utilise NVIDIA le T4 GPUs pour prendre en charge les applications gourmandes en graphismes.

AppStream-Graphique-G4DN-OperatingSystemVersion-MM-DD-YYYY

AppStream-Graphique-G4DN- -07-30-2024 RHEL8

Graphics G5 Utilise l'NVIDIAA10G GPUs pour prendre en charge les applications gourmandes en ressources graphiques telles que les postes de travail distants, le rendu vidéo et les jeux, afin de produire des graphismes haute fidélité en temps réel. AppStream-Graphique-G5-OperatingSystemVersion17/07/2023

AppStream-Graphique-G5- -07-30-2024 RHEL8

AppStream Les instances 2.0 disposent d'un volume fixe de 200 Go, qui est utilisé pour le lecteur C. La AppStream version 2.0 n'étant pas persistante, le volume de chaque instance est immédiatement supprimé après chaque session utilisateur.