Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Tipe instans Amazon EC2
Saat meluncurkan sebuah instans, *tipe instans* yang Anda pilih menentukan perangkat keras komputer host yang digunakan untuk instans Anda. Setiap tipe instans menawarkan kemampuan komputasi, memori, dan penyimpanan yang berbeda, serta dikelompokkan dalam sebuah keluarga instans berdasarkan kemampuan tersebut. Pilih tipe instans berdasarkan persyaratan aplikasi atau perangkat lunak yang rencananya akan Anda jalankan pada instans Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang fitur dan kasus penggunaan, lihat Jenis [Instans Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/).
Amazon EC2 mengkhususkan beberapa sumber daya komputer host, seperti CPU, memori, dan penyimpanan instans, untuk instans tertentu. Amazon EC2 berbagi sumber daya lain dari komputer host, seperti jaringan dan subsistem disk, antarinstans. Jika setiap instans pada komputer host mencoba menggunakan sebanyak mungkin salah satu sumber daya bersama ini, masing-masing menerima bagian yang sama dari sumber daya tersebut. Namun, jika sumber daya kurang digunakan, sebuah instans dapat menggunakan bagian yang lebih tinggi dari sumber daya tersebut selama tersedia.
Setiap tipe instans memberikan performa minimum yang lebih tinggi atau lebih rendah dari sumber daya bersama. Misalnya, tipe instance dengan I/O kinerja tinggi memiliki alokasi sumber daya bersama yang lebih besar. Mengalokasikan bagian yang lebih besar dari sumber daya bersama juga mengurangi varians kinerja. I/O Untuk sebagian besar aplikasi, I/O kinerja moderat lebih dari cukup. Namun, untuk aplikasi yang membutuhkan I/O kinerja yang lebih besar atau lebih konsisten, pertimbangkan jenis instance dengan I/O kinerja yang lebih tinggi.
**Topics**
+ [
## Tipe instans yang tersedia
](#AvailableInstanceTypes)
+ [
## Spesifikasi perangkat keras
](#instance-hardware-specs)
+ [
## Jenis hypervisor
](#instance-hypervisor-type)
+ [
## Tipe virtualisasi AMI
](#instance-virtualization-type)
+ [
## Prosesor
](#instance-types-processors)
+ [
# Temukan jenis EC2 instans Amazon
](instance-discovery.md)
+ [
# Dapatkan rekomendasi dari pencari tipe instans EC2
](get-ec2-instance-type-recommendations.md)
+ [
# Dapatkan rekomendasi EC2 instans dari Compute Optimizer
](ec2-instance-recommendations.md)
+ [
# Perubahan jenis instans Amazon EC2
](ec2-instance-resize.md)
+ [
# Instance performa yang dapat melonjak
](burstable-performance-instances.md)
+ [
# Akselerasi kinerja dengan instans GPU
](configure-gpu-instances.md)
+ [
# Instans Mac Amazon EC2
](ec2-mac-instances.md)
+ [
# Jenis instans Amazon EBS yang dioptimalkan
](ebs-optimized.md)
+ [
# Opsi CPU untuk instans Amazon EC2
](instance-optimize-cpu.md)
+ [
# AMD SEV-SNP untuk instans Amazon EC2
](sev-snp.md)
+ [
# Kontrol status prosesor untuk instans Amazon EC2 Linux
](processor_state_control.md)
## Tipe instans yang tersedia
Amazon EC2 menyediakan berbagai pilihan tipe instans yang dioptimalkan agar sesuai dengan berbagai kasus penggunaan. Tipe instans terdiri dari berbagai kombinasi CPU, memori, penyimpanan, dan kapasitas jaringan, serta memberi Anda fleksibilitas untuk memilih campuran sumber daya yang sesuai untuk aplikasi Anda. Setiap tipe instans menyertakan satu atau beberapa ukuran instans, memungkinkan Anda untuk menskalakan sumber daya sesuai dengan persyaratan beban kerja target Anda.
**Konvensi penamaan tipe instans**
Nama didasarkan pada keluarga instance, generasi, keluarga prosesor, kemampuan, dan ukuran. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konvensi penamaan](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/instance-type-names.html) di Panduan *Jenis Instans Amazon EC2*.
**Menemukan tipe instans**
Untuk menentukan jenis instans mana yang memenuhi persyaratan Anda, seperti Wilayah yang didukung, sumber daya komputasi, atau sumber daya penyimpanan, lihat [Temukan jenis EC2 instans Amazon](instance-discovery.md) serta spesifikasi [jenis instans Amazon EC2 di Panduan Jenis Instans](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ec2-instance-type-specifications.html) *Amazon EC2*.
## Spesifikasi perangkat keras
Untuk spesifikasi tipe instans yang mendetail, lihat [Spesifikasi](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ec2-instance-type-specifications.html) di Panduan *Jenis Instans Amazon EC2*. Untuk informasi harga, lihat Harga Sesuai [Permintaan Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/).
Untuk menentukan tipe instans yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda, kami menyarankan Anda meluncurkan sebuah instans dan menggunakan aplikasi tolok ukur Anda sendiri. Karena Anda membayar dengan basis per detik instans, akan lebih mudah dan murah untuk menguji banyak tipe instans sebelum membuat keputusan. Jika kebutuhan berubah, bahkan setelah membuat keputusan, Anda dapat mengubah tipe instans nanti. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan jenis instans Amazon EC2](ec2-instance-resize.md).
## Jenis hypervisor
Amazon EC2 mendukung hypervisor berikut: Xen dan Nitro.
**Contoh berbasis nitro**
+ **Tujuan umum:** M5 \$1 M5a \$1 M5ad \$1 M5d \$1 M5dn \$1 M5n \$1 M5zn \$1 M6a \$1 M6g \$1 M6gd \$1 M6i \$1 M6iD \$1 M6idn \$1 M6in \$1 M7a \$1 M7g \$1 M7gd \$1 M7i \$1 M7i-flex \$1 M8a \$1 M8AZn \$1 M8g \$1 m8gb \$1 m8gd \$1 m8gn \$1 m8i \$1 m8id \$1 M8i-flex \$1 T3 \$1 T3a \$1 T4G
+ **Komputasi dioptimalkan:** C5 \$1 C5a \$1 C5ad \$1 C5d \$1 C5n \$1 C6a \$1 C6g \$1 C6gD \$1 C6gN \$1 C6i \$1 C6iD \$1 C6in \$1 C7a \$1 C7g \$1 C7gD \$1 C7gN \$1 C7i \$1 C7i-flex \$1 C8a \$1 C8g \$1 C8gB \$1 C8gB \$1 C8gB \$1 C8gB d \$1 C8gN \$1 C8i \$1 C8id \$1 C8i-Flex
+ **Memori dioptimalkan:** R5 \$1 R5a \$1 R5ad \$1 R5b \$1 R5d \$1 R5dn \$1 R5n \$1 R6a \$1 R6g \$1 R6gd \$1 R6i \$1 R6iD \$1 R6idn \$1 R6in \$1 R7a \$1 R7g \$1 R7gd \$1 R7i \$1 R7iZ \$1 R8a \$1 R8g \$1 R8gb \$1 R8gd \$1 R8gn \$1 R8i \$1 R8iD \$1 R8i-flex \$1 U-3tb1 \$1 U-6TB1 \$1 U-9tb1 \$1 U-12tb1 \$1 U-18tb1 \$1 U-24tb1 \$1 U7i-6tb \$1 U7i-8tb \$1 U7i-12tb \$1 U7in-16tb \$1 U7in-24tb \$1 U7in-32tb \$1 U7inh-32tb \$1 U7inh-32tb \$1 U7inh-32tb tB \$1 x2gd \$1 x2idn \$1 x2iEDN \$1 x2IEZN \$1 x8g \$1 x8AEDZ \$1 x8i \$1 z1d
+ **Penyimpanan dioptimalkan:** D3 \$1 D3en \$1 i3en \$1 i4G \$1 i4i \$1 i7i \$1 i7ie \$1 i8g \$1 i8GE \$1 iM4GN \$1 IS4gen
+ **Komputasi dipercepat:** DL1 \$1 DL2q \$1 F2 \$1 G4ad \$1 G4dn \$1 G5 \$1 G5g \$1 G6 \$1 G6e \$1 G6f \$1 Gr6 \$1 GR6f \$1 G7e \$1 Inf1 \$1 Inf2 \$1 P4d \$1 P4de \$1 P5 \$1 P5e \$1 P5en \$1 P6-B200 \$1 P6-B300 \$1 P6e- \$1 Trn1 \$1 Trn1n \$1 Trn2 \$1 Trn2u \$1 GB200 VT1
+ **Komputasi kinerja tinggi:** HPC6a \$1 hPC6id \$1 hPC7a \$1 hPC7g \$1 hPC8a
+ **Generasi sebelumnya:** A1 \$1 P3dn
Untuk informasi selengkapnya tentang versi Nitro hypervisor yang didukung, lihat [Dukungan fitur jaringan](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ec2-nitro-instances.html#nitro-version-network-features) di Panduan Jenis Instans *Amazon EC2*.
**Contoh berbasis Xen**
+ **Tujuan umum**: M1 \$1 M2 \$1 M3 \$1 M4 \$1 T1 \$1 T2
+ **Komputasi dioptimalkan**: C1 \$1 C3 \$1 C4
+ **Memori dioptimalkan**: R3 \$1 R4 \$1 X1 \$1 X1e
+ **Penyimpanan dioptimalkan**: D2 \$1 H1 \$1 I2 \$1 I3
+ **Komputasi yang dipercepat**: F1 \$1 G3 \$1 P2 \$1 P3
## Tipe virtualisasi AMI
Tipe virtualisasi instans Anda ditentukan oleh AMI yang Anda gunakan untuk meluncurkannya. Tipe instans generasi saat ini hanya mendukung mesin virtual perangkat keras (HVM). Beberapa jenis instans generasi sebelumnya mendukung paravirtual (PV) dan beberapa AWS Wilayah mendukung instance PV. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tipe virtualisasi](ComponentsAMIs.md#virtualization_types).
Untuk mendapatkan performa terbaik, kami menyarankan Anda menggunakan AMI HVM. Selain itu, HVM AMIs diperlukan untuk memanfaatkan jaringan yang disempurnakan. Virtualisasi HVM menggunakan teknologi hardware-assist yang disediakan oleh platform. AWS Dengan virtualisasi HVM, VM tamu berjalan seolah-olah berada di platform perangkat keras native, hanya saja VM tersebut masih menggunakan jaringan PV dan driver penyimpanan untuk meningkatkan performanya.
## Prosesor
Instans EC2 mendukung berbagai prosesor.
**Topics**
+ [
### Prosesor Intel
](#instance-hardware-processors)
+ [
### Prosesor AMD
](#amd-epyc-instances)
+ [
### AWS Prosesor Graviton
](#aws-graviton-instances)
+ [
### AWS Trainium
](#aws-trainium-instances)
+ [
### AWS Inferensia
](#aws-inferentia-instances)
### Prosesor Intel
Instans Amazon EC2 yang berjalan pada prosesor Intel mungkin menyertakan fitur prosesor berikut. Tidak semua instance yang berjalan pada prosesor Intel mendukung semua fitur prosesor ini. Untuk informasi tentang fitur yang tersedia untuk setiap jenis instans, lihat Jenis [Instans Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/).
+ **Instruksi Baru Intel AES (AES-NI)** — Kumpulan instruksi enkripsi Intel AES-NI melakukan peningkatan berdasarkan algoritma Advanced Encryption Standard (AES) asli untuk memberikan perlindungan data yang lebih cepat dan keamanan yang lebih kuat. Semua instans EC2 generasi saat ini mendukung fitur prosesor ini.
+ **Intel Advanced Vector Extensions (Intel AVX, Intel AVX2, dan Intel AVX-512)** — Intel AVX dan Intel berukuran 256-bit, dan Intel AVX-512 AVX2 adalah ekstensi set instruksi 512-bit yang dirancang untuk aplikasi yang intensif Floating Point (FP). Instruksi Intel AVX meningkatkan kinerja untuk aplikasi seperti gambar dan audio/video pemrosesan, simulasi ilmiah, analitik keuangan, serta pemodelan dan analisis 3D. Fitur-fitur ini hanya tersedia pada instans yang diluncurkan dengan AMIs HVM.
+ **Teknologi Intel Turbo Boost** — Prosesor Intel Turbo Boost Technology secara otomatis menjalankan inti lebih cepat dari frekuensi operasi dasar.
+ **Intel Deep Learning Boost (Intel DL Boost)** — Mempercepat kasus penggunaan AI deep learning. Prosesor Intel Xeon Scalable Generasi ke-2 memperluas Intel AVX-512 dengan Instruksi Jaringan Neural Vektor baru (VNNI/INT8) that significantly increases deep learning inference performance over previous generation Intel Xeon Scalable processors (with FP32) for image recognition/segmentation, deteksi objek, pengenalan suara, terjemahan bahasa, sistem rekomendasi, pembelajaran penguatan, dan banyak lagi. VNNI mungkin tidak kompatibel dengan semua distribusi Linux.
Instans berikut mendukung VNNI: `M5n`, `R5n`, `M5dn`, `M5zn`, `R5b`, `R5dn`, `D3`, `D3en`, dan `C6i`. Instans `C5` dan `C5d` mendukung VNNI hanya untuk instans `12xlarge`, `24xlarge`, dan `metal`.
Kebingungan dapat dihasilkan dari konvensi penamaan industri untuk 64-bit. CPUs Produsen chip Advanced Micro Devices (AMD) memperkenalkan arsitektur 64-bit pertama yang sukses secara komersial berbasis set instruksi Intel x86. Akibatnya, arsitektur secara luas disebut sebagai AMD64 terlepas dari produsen chip. Windows dan beberapa distribusi Linux mengikuti praktik ini. Ini menjelaskan mengapa informasi sistem internal pada instance yang menjalankan Ubuntu atau Windows menampilkan arsitektur CPU seolah-olah instance berjalan pada perangkat keras Intel. AMD64
### Prosesor AMD
Instans Amazon EC2 yang berjalan pada prosesor [AMD EPYC](https://aws.amazon.com/ec2/amd/) dapat membantu Anda mengoptimalkan biaya dan kinerja untuk beban kerja Anda. Contoh ini mungkin mendukung fitur prosesor berikut. Tidak semua instance yang berjalan pada prosesor AMD mendukung semua fitur prosesor ini. Untuk informasi tentang fitur yang tersedia untuk setiap jenis instans, lihat Jenis [Instans Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/).
+ Enkripsi Memori Aman AMD (UKM)
+ Enkripsi Memori Kunci Tunggal Transparan AMD (TSME)
+ Ekstensi Vektor Tingkat Lanjut AMD (AVX)
+ [AMD Secure Encrypted Virtualization-Secure Nested Paging (SEV-SNP)](sev-snp.md)
+ Instruksi Jaringan Saraf Vektor (VNNI)
+ BFloat16
### AWS Prosesor Graviton
[AWS Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/) adalah rangkaian prosesor yang dirancang untuk memberikan kinerja harga terbaik untuk beban kerja Anda yang berjalan di instans Amazon EC2.
Untuk informasi lebih lanjut, lihat [Memulai dengan Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/getting-started/).
### AWS Trainium
Instans yang didukung oleh [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/ai/machine-learning/trainium/) dibuat khusus untuk pelatihan pembelajaran mendalam yang berkinerja tinggi dan hemat biaya. Anda dapat menggunakan contoh ini untuk melatih pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan model pemberi rekomendasi yang digunakan di serangkaian aplikasi yang luas, seperti pengenalan suara, rekomendasi, deteksi penipuan, dan klasifikasi gambar dan video. Gunakan alur kerja Anda yang ada dalam kerangka kerja ML populer, seperti PyTorch dan. TensorFlow
### AWS Inferensia
Instans yang didukung oleh [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/ai/machine-learning/inferentia/) dirancang untuk mempercepat pembelajaran mesin. Mereka memberikan inferensi pembelajaran mesin berkinerja tinggi dan latensi rendah. Instans ini dioptimalkan untuk menerapkan model deep learning (DL) untuk aplikasi, seperti pemrosesan bahasa alami, deteksi dan klasifikasi objek, personalisasi dan pemfilteran konten, dan pengenalan ucapan.
Ada berbagai cara untuk memulai:
+ Gunakan SageMaker AI, layanan yang dikelola sepenuhnya yang merupakan cara termudah untuk memulai dengan model pembelajaran mesin. Untuk informasi selengkapnya, lihat [ SageMaker Memulai AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html) di *Panduan Pengembang Amazon SageMaker AI*.
+ Luncurkan instans Inf1 atau Inf2 menggunakan AMI Deep Learning. Untuk informasi selengkapnya, lihat [AWS Inferentia dengan DLAMI](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-inferentia.html) di *Panduan Developer AWS Deep Learning AMIs *.
+ Luncurkan instans Inf1 atau Inf2 menggunakan AMI Anda sendiri dan instal [AWS Neuron SDK](https://github.com/aws/aws-neuron-sdk), yang memungkinkan Anda untuk mengompilasi, menjalankan, dan membuat profil model deep learning untuk AWS Inferentia.
+ Luncurkan instans kontainer menggunakan instans Inf1 atau Inf2 dan AMI yang dioptimalkan Amazon ECS. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Amazon Linux 2 (Inferentia) AMIs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ecs-optimized_AMI.html) di *Panduan Pengembang Layanan Amazon Elastic Container*.
+ Buat klaster Amazon EKS dengan simpul yang menjalankan instans Inf1. Untuk informasi selengkapnya, lihat [dukungan Inferentia](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/inferentia-support.html) di **Panduan Pengguna Amazon EKS**.
# Temukan jenis EC2 instans Amazon
Sebelum dapat meluncurkan sebuah instans, Anda harus memilih tipe instans yang akan digunakan. Tipe instans yang Anda pilih mungkin bergantung pada sumber daya yang dibutuhkan oleh beban kerja Anda, seperti sumber daya komputasi, memori, atau penyimpanan. Akan bermanfaat untuk mengidentifikasi beberapa tipe instans yang mungkin sesuai dengan beban kerja Anda dan mengevaluasi kinerjanya di lingkungan pengujian. Tidak ada pengganti untuk mengukur performa aplikasi Anda di bawah beban.
Anda bisa mendapatkan saran dan panduan untuk jenis EC2 instance menggunakan pencari tipe EC2 instance. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Dapatkan rekomendasi dari pencari tipe instans EC2](get-ec2-instance-type-recommendations.md).
Jika Anda sudah menjalankan EC2 instans, Anda dapat menggunakan AWS Compute Optimizer untuk mendapatkan rekomendasi tentang jenis instans yang harus Anda gunakan untuk meningkatkan kinerja, menghemat uang, atau keduanya. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Dapatkan rekomendasi EC2 instans dari Compute Optimizer](ec2-instance-recommendations.md).
**Topics**
+ [
## Untuk menemukan tipe instans menggunakan konsol
](#instance-discovery-console)
+ [
## Jelaskan jenis instance menggunakan AWS CLI
](#describe-instance-type-example)
+ [
## Temukan jenis instance menggunakan AWS CLI
](#instance-discovery-cli)
+ [
## Temukan jenis instance menggunakan Alat untuk PowerShell
](#instance-discovery-ps)
## Untuk menemukan tipe instans menggunakan konsol
Anda dapat menemukan jenis instans yang memenuhi kebutuhan Anda menggunakan EC2 konsol Amazon.
**Untuk menemukan tipe instans menggunakan konsol**
1. Buka EC2 konsol Amazon di [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/).
1. Dari bilah navigasi, pilih Wilayah untuk meluncurkan instans Anda. Anda dapat memilih Wilayah yang tersedia untuk Anda, terlepas dari lokasi Anda.
1. Pada panel navigasi, pilih **Tipe Instans**.
1. (Opsional) Pilih ikon preferensi (roda gigi) untuk memilih atribut tipe instans yang akan ditampilkan, seperti **harga Linux Sesuai Permintaan**, lalu pilih **Konfirmasi**. Atau, pilih nama tipe instans untuk membuka halaman detailnya dan melihat semua atribut yang tersedia melalui konsol. Konsol tidak menampilkan semua atribut yang tersedia melalui API atau baris perintah.
1. Gunakan atribut tipe instans untuk memfilter daftar tipe instans yang ditampilkan ke hanya tipe instans yang memenuhi kebutuhan Anda. Misalnya, Anda dapat memfilter atribut berikut:
+ **Zona ketersediaan** — Nama Zona Ketersediaan, Local Zone, atau Wavelength Zone. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Wilayah dan Zona](using-regions-availability-zones.md).
+ **v CPUs** atau **Cores** — Jumlah v CPUs atau core.
+ **Memori (GiB)** — Ukuran memori, dalam GiB.
+ **Performa jaringan** – Performa jaringan, dalam Gigabits.
+ **Penyimpanan instans lokal** – Menunjukkan apakah tipe instans memiliki penyimpanan instans lokal (`true` \$1 `false`).
1. (Opsional) Untuk melihat side-by-side perbandingan, pilih kotak centang untuk beberapa jenis instance. Perbandingan ditampilkan di bagian bawah layar.
1. (Opsional) Untuk menyimpan daftar tipe instans ke file nilai dipisahkan koma (.csv) untuk peninjauan lebih lanjut, pilih **Tindakan**, **Unduh CSV daftar**. File tersebut mencakup semua tipe instans yang cocok dengan filter yang Anda atur.
1. (Opsional) Untuk meluncurkan instans menggunakan tipe instans yang sesuai dengan kebutuhan Anda, pilih kotak centang untuk tipe instans dan pilih **Tindakan**, **Luncurkan instans**. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Luncurkan instans EC2 menggunakan wizard instans peluncuran di konsol](ec2-launch-instance-wizard.md).
## Jelaskan jenis instance menggunakan AWS CLI
Anda dapat menggunakan [describe-instance-types](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-types.html)perintah untuk menggambarkan jenis instance tertentu.
**Untuk sepenuhnya menggambarkan jenis instance**
Perintah berikut menampilkan semua rincian yang tersedia untuk jenis instance tertentu. Outputnya panjang, jadi dihilangkan di sini.
```
aws ec2 describe-instance-types \
--instance-types t2.micro \
--region us-east-2
```
**Menggambarkan jenis instance dan menyaring output**
Perintah berikut menampilkan rincian jaringan untuk jenis instance tertentu.
```
aws ec2 describe-instance-types \
--instance-types t2.micro \
--region us-east-2 \
--query "InstanceTypes[].NetworkInfo"
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
[
{
"NetworkPerformance": "Low to Moderate",
"MaximumNetworkInterfaces": 2,
"MaximumNetworkCards": 1,
"DefaultNetworkCardIndex": 0,
"NetworkCards": [
{
"NetworkCardIndex": 0,
"NetworkPerformance": "Low to Moderate",
"MaximumNetworkInterfaces": 2,
"BaselineBandwidthInGbps": 0.064,
"PeakBandwidthInGbps": 1.024
}
],
"Ipv4AddressesPerInterface": 2,
"Ipv6AddressesPerInterface": 2,
"Ipv6Supported": true,
"EnaSupport": "unsupported",
"EfaSupported": false,
"EncryptionInTransitSupported": false,
"EnaSrdSupported": false
}
]
```
Perintah berikut menampilkan memori yang tersedia untuk jenis instance tertentu.
```
aws ec2 describe-instance-types \
--instance-types t2.micro \
--region us-east-2 \
--query "InstanceTypes[].MemoryInfo"
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
[
{
"SizeInMiB": 1024
}
]
```
## Temukan jenis instance menggunakan AWS CLI
Anda dapat menggunakan [describe-instance-type-offerings](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-type-offerings.html)perintah [describe-instance-types](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-types.html)and untuk menemukan jenis instance yang memenuhi kebutuhan Anda.
**Topics**
+ [Temukan jenis instance berdasarkan Availability Zone](#find-instance-type-example-1)
+ [Temukan jenis instance berdasarkan ukuran memori yang tersedia](#find-instance-type-example-2)
+ [Temukan jenis instans berdasarkan penyimpanan instans yang tersedia](#find-instance-type-example-3)
+ [Temukan jenis instance yang mendukung hibernasi](#find-instance-type-example-4)
### Contoh 1: Temukan jenis instance berdasarkan Availability Zone
Contoh berikut hanya menampilkan jenis instance yang ditawarkan di Availability Zone yang ditentukan.
```
aws ec2 describe-instance-type-offerings \
--location-type "availability-zone" \
--filters "Name=location,Values=us-east-2a" \
--region us-east-2 \
--query "InstanceTypeOfferings[*].[InstanceType]" --output text | sort
```
Outputnya adalah daftar jenis instance, diurutkan menurut abjad. Berikut ini adalah awal dari output saja.
```
a1.2xlarge
a1.4xlarge
a1.large
a1.medium
a1.metal
a1.xlarge
c4.2xlarge
...
```
### Contoh 2: Temukan jenis instance berdasarkan ukuran memori yang tersedia
Contoh berikut hanya menampilkan jenis instance generasi saat ini dengan 64 GiB (65536 MiB) memori.
```
aws ec2 describe-instance-types \
--filters "Name=current-generation,Values=true" "Name=memory-info.size-in-mib,Values=65536" \
--region us-east-2 \
--query "InstanceTypes[*].[InstanceType]" --output text | sort
```
Outputnya adalah daftar jenis instance, diurutkan menurut abjad. Berikut ini adalah awal dari output saja.
```
c5a.8xlarge
c5ad.8xlarge
c6a.8xlarge
c6g.8xlarge
c6gd.8xlarge
c6gn.8xlarge
c6i.8xlarge
c6id.8xlarge
c6in.8xlarge
...
```
### Contoh 3: Temukan jenis instance berdasarkan penyimpanan instance yang tersedia
Contoh berikut menampilkan ukuran total penyimpanan instans untuk semua instance R7 dengan volume penyimpanan instance.
```
aws ec2 describe-instance-types \
--filters "Name=instance-type,Values=r7*" "Name=instance-storage-supported,Values=true" \
--region us-east-2 \
--query "InstanceTypes[].[InstanceType, InstanceStorageInfo.TotalSizeInGB]" \
--output table
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
---------------------------
| DescribeInstanceTypes |
+----------------+--------+
| r7gd.xlarge | 237 |
| r7gd.8xlarge | 1900 |
| r7gd.16xlarge | 3800 |
| r7gd.medium | 59 |
| r7gd.4xlarge | 950 |
| r7gd.2xlarge | 474 |
| r7gd.metal | 3800 |
| r7gd.large | 118 |
| r7gd.12xlarge | 2850 |
+----------------+--------+
```
### Contoh 4: Temukan jenis instance yang mendukung hibernasi
Contoh berikut menampilkan jenis instance yang mendukung hibernasi.
```
aws ec2 describe-instance-types \
--filters "Name=hibernation-supported,Values=true" \
--region us-east-2 \
--query "InstanceTypes[*].[InstanceType]" \
--output text | sort
```
Outputnya adalah daftar jenis instance, diurutkan menurut abjad. Berikut ini adalah awal dari output saja.
```
c4.2xlarge
c4.4xlarge
c4.8xlarge
c4.large
c4.xlarge
c5.12xlarge
c5.18xlarge
c5.2xlarge
c5.4xlarge
c5.9xlarge
...
```
## Temukan jenis instance menggunakan Alat untuk PowerShell
Anda dapat menggunakan [Get-EC2InstanceType](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2InstanceType.html)dan [Get-EC2InstanceTypeOffering](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2InstanceTypeOffering.html)cmdlet untuk menemukan jenis instance yang memenuhi kebutuhan Anda.
**Topics**
+ [
### Temukan jenis instance berdasarkan Availability Zone
](#find-instance-type-by-az-ps)
+ [
### Temukan jenis instance berdasarkan ukuran memori yang tersedia
](#find-instance-type-by-memory-ps)
+ [
### Temukan jenis instans berdasarkan penyimpanan instans yang tersedia
](#find-instance-type-by-storage-ps)
+ [
### Temukan jenis instance yang mendukung hibernasi
](#find-instance-type-hibernation-ps)
### Temukan jenis instance berdasarkan Availability Zone
Contoh berikut hanya menampilkan jenis instance yang ditawarkan di Availability Zone yang ditentukan.
```
(Get-EC2InstanceTypeOffering `
-LocationType "availability-zone" `
-Region us-east-2 `
-Filter @{Name="location"; Values="us-east-2a"}).InstanceType | Sort-Object `
```
### Temukan jenis instance berdasarkan ukuran memori yang tersedia
Contoh berikut hanya menampilkan jenis instance generasi saat ini dengan 64 GiB (65536 MiB) memori.
```
(Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="current-generation"; Values="true"},
@{Name="memory-info.size-in-mib"; Values="65536"}).InstanceType | Sort-Object
```
### Temukan jenis instans berdasarkan penyimpanan instans yang tersedia
Contoh berikut menampilkan ukuran total penyimpanan instans untuk semua instance R7 dengan volume penyimpanan instance.
```
Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="instance-type"; Values="r7*"},
@{Name="instance-storage-supported"; Values="true"} | `
Select InstanceType, @{Name="TotalSizeInGB"; Expression={($_.InstanceStorageInfo.TotalSizeInGB)}}
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
InstanceType TotalSizeInGB
------------ -------------
r7gd.8xlarge 1900
r7gd.16xlarge 3800
r7gd.xlarge 237
r7gd.4xlarge 950
r7gd.medium 59
r7gd.2xlarge 474
r7gd.large 118
r7gd.metal 3800
r7gd.12xlarge 2850
```
### Temukan jenis instance yang mendukung hibernasi
Contoh berikut menampilkan jenis instance yang mendukung hibernasi.
```
(Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="hibernation-supported"; Values="true"}).InstanceType | Sort-Object
```
# Dapatkan rekomendasi dari pencari tipe instans EC2
Pencari tipe instans EC2 mempertimbangkan kasus penggunaan, jenis beban kerja, preferensi produsen CPU, dan cara Anda memprioritaskan harga dan kinerja, serta parameter tambahan yang dapat Anda tentukan. Kemudian menggunakan data ini untuk memberikan saran dan panduan untuk jenis instans Amazon EC2 yang paling sesuai dengan beban kerja baru Anda.
Dengan begitu banyak jenis instans yang tersedia, menemukan jenis instans yang tepat untuk beban kerja Anda dapat memakan waktu dan kompleks. Dengan menggunakan pencari tipe instans EC2, Anda dapat tetap up to date dengan jenis instans terbaru dan mencapai kinerja harga terbaik untuk beban kerja Anda.
Anda bisa mendapatkan saran dan panduan untuk jenis instans EC2 menggunakan konsol Amazon EC2. Anda juga dapat pergi langsung ke Amazon Q untuk meminta saran tipe instans. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Panduan Pengguna Pengembang Amazon Q](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/what-is.html).
Jika Anda mencari rekomendasi tipe instans untuk beban kerja yang *ada*, gunakan AWS Compute Optimizer. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Dapatkan rekomendasi EC2 instans dari Compute Optimizer](ec2-instance-recommendations.md).
## Gunakan pencari tipe instans EC2
Di konsol Amazon EC2, Anda bisa mendapatkan saran jenis instans dari pencari jenis instans EC2 di wizard instance peluncuran, saat membuat template peluncuran, atau di halaman Jenis **instans**.
Gunakan petunjuk berikut untuk mendapatkan saran dan panduan untuk jenis instans EC2 menggunakan pencari jenis instans EC2 di konsol Amazon EC2. Untuk melihat animasi langkah-langkahnya, lihat[Lihat animasi: Dapatkan saran tipe instans menggunakan pencari tipe instans EC2](#use-ec2-instance-type-finder-animation).
**Untuk mendapatkan saran tipe instans menggunakan pencari tipe instans EC2**
1. Mulai proses Anda menggunakan salah satu dari berikut ini:
+ Ikuti prosedur untuk [meluncurkan instans](ec2-launch-instance-wizard.md). Di samping **Tipe instans**, pilih tautan **Dapatkan saran**.
+ Ikuti prosedur untuk [membuat template peluncuran](create-launch-template.md#create-launch-template-define-parameters). Di samping **Tipe instans**, pilih tautan **Dapatkan saran**.
+ Di panel navigasi, pilih **Jenis Instance**, lalu pilih tombol **Instance type finder**.
1. Di layar **Dapatkan saran tentang pemilihan jenis instance**, lakukan hal berikut:
1. Tentukan persyaratan jenis instans Anda dengan memilih opsi untuk **jenis Beban Kerja**, **Kasus penggunaan**, **Prioritas**, dan **produsen CPU**.
1. (Opsional) Untuk menentukan persyaratan yang lebih rinci untuk beban kerja Anda, lakukan hal berikut:
1. Perluas **Parameter lanjutan**.
1. Untuk menambahkan parameter, pilih parameter, pilih **Tambah**, dan tentukan nilai untuk parameter. Ulangi untuk setiap parameter tambahan yang ingin Anda tambahkan. Untuk menunjukkan tidak ada nilai minimum atau maksimum, biarkan bidang kosong.
1. Untuk menghapus parameter setelah menambahkannya, pilih **X** di sebelah parameter.
1. Pilih **Dapatkan saran tipe instans**.
Amazon EC2 memberi Anda saran untuk keluarga misalnya yang cocok dengan persyaratan yang Anda tentukan.
1. Untuk melihat detail setiap jenis instans dalam keluarga instans yang disarankan, pilih **Lihat detail keluarga instans yang direkomendasikan**.
1. Pilih jenis instans yang memenuhi persyaratan Anda, lalu pilih **Actions**, **Launch instance** atau **Actions**, **Create launch template**.
Atau, jika Anda memulai proses di wizard instance peluncuran atau halaman template peluncuran, dan Anda lebih suka kembali ke alur asli Anda, catat jenis instance yang ingin Anda gunakan. Kemudian, di wizard instance peluncuran atau template peluncuran, untuk **jenis Instance**, pilih jenis instance, dan selesaikan prosedur untuk meluncurkan instance atau membuat template peluncuran.
### Lihat animasi: Dapatkan saran tipe instans menggunakan pencari tipe instans EC2
![\[Animasi ini menunjukkan cara mendapatkan saran tipe instans menggunakan pencari tipe instans EC2. Untuk versi teks dari animasi ini, lihat langkah-langkah dalam prosedur sebelumnya.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/use-ec2-instance-type-finder-animation.gif)
# Dapatkan rekomendasi EC2 instans dari Compute Optimizer
AWS Compute Optimizer memberikan EC2 rekomendasi Amazon untuk membantu Anda meningkatkan kinerja, menghemat uang, atau keduanya. Anda dapat menggunakan rekomendasi ini untuk memutuskan apakah akan mengubah ke jenis instans baru.
Untuk membuat rekomendasi, Compute Optimizer menganalisis spesifikasi instans dan metrik pemanfaatan yang ada. Data yang dikompilasi kemudian digunakan untuk merekomendasikan jenis EC2 instans Amazon mana yang paling mampu menangani beban kerja yang ada. Rekomendasi ditampilkan bersama dengan harga instans per jam. Untuk informasi selengkapnya, lihat [metrik EC2 instans Amazon](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/metrics.html#ec2-metrics-analyzed) di *Panduan AWS Compute Optimizer Pengguna*.
**Topics**
+ [
## Persyaratan
](#compute-optimizer-limitations)
+ [
## Klasifikasi temuan
](#findings-classifications)
+ [
## Melihat rekomendasi
](#viewing-recommendations)
+ [
## Pertimbangan untuk mengevaluasi rekomendasi
](#considerations)
## Persyaratan
Untuk mendapatkan rekomendasi dari Compute Optimizer, Anda harus terlebih dahulu memilih Compute Optimizer. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memulai dengan AWS Compute Optimizer](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/getting-started.html) dalam *Panduan Pengguna AWS Compute Optimizer *.
Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi untuk beberapa tipe instans, tetapi tidak semua tipe instance. Jika Anda menggunakan jenis instans yang tidak didukung, Compute Optimizer tidak akan menghasilkan rekomendasi. Untuk daftar jenis instans yang didukung, lihat [persyaratan EC2 instans Amazon](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/requirements.html#requirements-ec2-instances) di *Panduan AWS Compute Optimizer Pengguna*.
## Klasifikasi temuan
Compute Optimizer mengklasifikasikan EC2 temuannya untuk instance sebagai berikut:
+ **Under-provisioned** — EC2 Instance dianggap kurang disediakan ketika setidaknya satu spesifikasi instans Anda, seperti CPU, memori, atau jaringan, tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. EC2 Instance yang kurang disediakan dapat menyebabkan kinerja aplikasi yang buruk.
+ **Over-provisioned** — EC2 Instance dianggap terlalu disediakan ketika setidaknya satu spesifikasi instans Anda, seperti CPU, memori, atau jaringan, dapat diperkecil sementara masih memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda, dan ketika tidak ada spesifikasi yang kurang disediakan. EC2 Instans yang disediakan secara berlebihan dapat menyebabkan biaya infrastruktur yang tidak perlu.
+ **Dioptimalkan** — EC2 Instans dianggap dioptimalkan ketika semua spesifikasi instans Anda, seperti CPU, memori, dan jaringan, memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda, dan instans tidak disediakan secara berlebihan. EC2 Instans yang dioptimalkan menjalankan beban kerja Anda dengan kinerja dan biaya infrastruktur yang optimal. Untuk instans yang dioptimalkan, Compute Optimizer dapat sewaktu-waktu merekomendasikan tipe instans generasi baru.
+ **Tidak ada** – Tidak ada rekomendasi untuk instans ini. Hal ini mungkin terjadi jika Anda memilih Compute Optimizer selama kurang dari 12 jam, atau ketika instans berjalan kurang dari 30 jam, atau saat tipe instans tidak didukung oleh Compute Optimizer.
## Melihat rekomendasi
Setelah memilih Compute Optimizer, Anda dapat melihat temuan yang dihasilkan Compute Optimizer untuk instans Anda di konsol Amazon. EC2 EC2 Anda kemudian dapat mengakses konsol Compute Optimizer untuk melihat rekomendasi. Jika Anda baru-baru ini ikut serta, temuan mungkin tidak tercermin di EC2 konsol hingga 12 jam.
**Untuk melihat rekomendasi untuk instans menggunakan EC2 konsol Amazon**
1. Buka EC2 konsol Amazon di [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/).
1. Di panel navigasi, pilih **Instans**.
1. Pilih ID instance untuk membuka halaman detail instance.
1. Pada halaman detail instance, di bagian ringkasan atas, temukan **AWS Compute Optimizer temuan**. Jika ada temuan, kami menampilkan klasifikasi temuan dan tautan untuk melihat detailnya. Jika tidak, kami menampilkan **Tidak ada rekomendasi yang tersedia untuk contoh ini.**
1. Jika ada temuan, pilih **Lihat detail**. Ini membuka halaman **Rekomendasi untuk EC2 instans** di konsol Compute Optimizer. Jenis instance saat ini diberi label **Current**. Ada juga hingga tiga rekomendasi tipe instans, berlabel **Opsi 1**, **Opsi 2**, dan **Opsi 3**. Halaman ini juga menampilkan data CloudWatch metrik terbaru untuk contoh tersebut.
**Untuk melihat rekomendasi untuk semua instans di semua Wilayah**
Anda dapat melihat rekomendasi untuk semua EC2 instans Amazon di semua Wilayah menggunakan konsol Compute Optimizer. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Melihat rekomendasi EC2 instans](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/view-ec2-recommendations.html#ec2-view-recommendations) dan [Melihat detail EC2 instans](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/view-ec2-recommendations.html#ec2-viewing-details) di *Panduan AWS Compute Optimizer Pengguna*.
## Pertimbangan untuk mengevaluasi rekomendasi
Ketika Anda menerima rekomendasi, Anda harus memutuskan apakah akan menindaklanjutinya. Sebelum mengubah tipe instans, pertimbangkan hal berikut:
+ Rekomendasi tidak memprakirakan penggunaan Anda. Rekomendasi didasarkan pada penggunaan historis Anda selama periode waktu 14 hari terakhir. Pastikan untuk memilih tipe instans yang diperkirakan memenuhi kebutuhan sumber daya Anda di masa mendatang.
+ Fokus pada metrik grafik untuk menentukan apakah penggunaan aktual lebih rendah daripada kapasitas instans. Anda juga dapat melihat data metrik (rata-rata, puncak, persentil) CloudWatch untuk mengevaluasi lebih lanjut rekomendasi EC2 instans Anda. Misalnya, perhatikan cara metrik persentase CPU berubah sepanjang hari dan apakah ada puncak yang perlu diakomodasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Melihat Metrik yang Tersedia](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/viewing_metrics_with_cloudwatch.html) di *Panduan CloudWatch Pengguna Amazon*.
+ Compute Optimizer mungkin menyediakan rekomendasi untuk instans performa yang dapat melonjak, yaitu instans T3, T3a, dan T2. Jika Anda secara berkala meledak di atas garis dasar, pastikan Anda dapat terus melakukannya berdasarkan v dari CPUs jenis instance baru. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konsep kunci untuk instance kinerja yang dapat meledak](burstable-credits-baseline-concepts.md).
+ Jika Anda telah membeli Instans Terpesan, Instans Sesuai Permintaan Anda mungkin ditagih sebagai Instans Terpesan. Sebelum Anda mengubah tipe instans saat ini, pertama-tama evaluasi dampaknya terhadap penggunaan dan cakupan Instans Terpesan.
+ Pertimbangkan konversi ke instans generasi yang lebih baru, jika memungkinkan.
+ Saat bermigrasi ke keluarga instans yang berbeda, pastikan tipe instans saat ini dan tipe instans yang baru kompatibel. Misalnya, dalam hal virtualisasi, arsitektur, atau tipe jaringan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kompatibilitas untuk mengubah tipe instans](resize-limitations.md).
+ Terakhir, pertimbangkan penilaian risiko performa yang diberikan untuk setiap rekomendasi. Risiko kinerja menunjukkan jumlah upaya yang mungkin perlu Anda keluarkan untuk memvalidasi apakah tipe instans yang direkomendasikan memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Kami juga menyarankan pengujian beban dan performa yang ketat sebelum dan setelah membuat perubahan apa pun.
# Perubahan jenis instans Amazon EC2
Saat kebutuhan Anda berubah, Anda mungkin menemukan bahwa instans Anda digunakan secara berlebihan (tipe instans terlalu kecil) atau kurang termanfaatkan (tipe instans terlalu besar). Jika demikian, Anda dapat mengubah ukuran instans Anda dengan mengubah tipe instans-nya. Misalnya, jika instans `t2.micro` Anda terlalu kecil untuk beban kerjanya, Anda dapat meningkatkan ukurannya dengan mengubahnya ke tipe instans T2 yang lebih besar, seperti `t2.large`. Atau Anda dapat mengubahnya ke tipe instans lain, seperti `m5.large`. Anda mungkin juga ingin mengubah dari generasi sebelumnya ke jenis instans generasi saat ini untuk memanfaatkan beberapa fitur, seperti dukungan untuk IPv6.
Jika Anda menginginkan rekomendasi tipe instans yang paling mampu menangani beban kerja yang ada, Anda dapat menggunakan AWS Compute Optimizer. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Dapatkan rekomendasi EC2 instans dari Compute Optimizer](ec2-instance-recommendations.md).
Saat mengubah tipe instans, Anda akan mulai membayar tarif tipe instans yang baru. Untuk tarif sesuai permintaan semua tipe instans, lihat: [Harga Sesuai Permintaan Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/).
Untuk menambahkan penyimpanan tambahan ke instans Anda tanpa mengubah jenis instans, tambahkan volume EBS ke instance. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Melampirkan volume Amazon EBS ke instans](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-attaching-volume.html) di *Panduan Pengguna Amazon EBS*.
## Instruksi mana yang harus diikuti?
Ada instruksi yang berbeda untuk mengubah tipe instans. Instruksi yang akan digunakan bergantung pada volume root instans, dan apakah tipe instans itu kompatibel dengan konfigurasi instans saat ini. Untuk informasi tentang bagaimana kompatibilitas ditentukan, lihat [Kompatibilitas untuk mengubah tipe instans](resize-limitations.md).
Gunakan tabel berikut untuk menentukan instruksi mana yang harus diikuti.
| Volume akar | Kompatibilitas | Gunakan petunjuk ini |
| --- | --- | --- |
| EBS | Kompatibel | [Ubah tipe instans](change-instance-type-of-ebs-backed-instance.md) |
| EBS | Tidak kompatibel | [Migrasi ke tipe instans baru](migrate-instance-configuration.md) |
| Penyimpanan instans | Tidak berlaku | [Migrasi ke tipe instans baru](migrate-instance-configuration.md) |
# Kompatibilitas untuk mengubah tipe instans
Anda dapat mengubah tipe instans hanya jika konfigurasi instans saat ini kompatibel dengan tipe instans yang Anda inginkan. Jika tipe instans yang Anda inginkan tidak kompatibel dengan konfigurasi instans saat ini, Anda harus meluncurkan instans baru dengan konfigurasi yang kompatibel dengan tipe instans tersebut, lalu memigrasikan aplikasi Anda ke instans baru.
Kompatibilitas ditentukan melalui hal-hal berikut:
**Tipe virtualisasi**
Linux AMIs menggunakan salah satu dari dua jenis virtualisasi: paravirtual (PV) atau hardware virtual machine (HVM). Jika instans diluncurkan dari PV AMI, Anda tidak dapat mengubah tipe instans yang hanya HVM. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tipe virtualisasi](ComponentsAMIs.md#virtualization_types). Untuk memeriksa tipe virtualisasi instans Anda, periksa nilai **Virtualisasi** di panel detail layar **Instans** di konsol Amazon EC2.
**Arsitektur **
AMIs khusus untuk arsitektur prosesor, jadi Anda harus memilih jenis instance dengan arsitektur prosesor yang sama dengan jenis instance saat ini. Contoh:
+ Jika tipe instans saat ini memiliki prosesor berdasarkan arsitektur Arm, Anda dibatasi pada tipe instans yang mendukung prosesor berdasarkan arsitektur Arm, seperti C6g dan M6g.
+ Jenis instance berikut adalah satu-satunya tipe instance yang mendukung 32-bit AMIs:`t2.nano`,,`t2.micro`,`t2.small`,`t2.medium`,`c3.large`,`t1.micro`, `m1.small``m1.medium`, dan`c1.medium`. Jika Anda mengubah tipe instans dari instans 32-bit, Anda dibatasi untuk tipe instans ini.
**Adaptor jaringan**
Jika Anda beralih dari driver untuk satu adaptor jaringan ke yang lain, pengaturan adaptor jaringan diatur ulang saat sistem operasi membuat adaptor baru. Untuk mengonfigurasi ulang pengaturan, Anda mungkin memerlukan akses ke akun lokal dengan izin administrator. Berikut ini adalah contoh perpindahan dari satu adaptor jaringan ke yang lain:
+ AWS PV (instans T2) ke Intel 82599 VF (instans M4)
+ Intel 82599 VF (sebagian besar instans M4) ke ENA (instans M5)
+ ENA (instans M5) ke ENA bandwidth tinggi (instans M5n)
**Jaringan yang ditingkatkan**
Tipe instans yang mendukung [jaringan yang ditingkatkan](enhanced-networking.md) memerlukan instalasi driver yang diperlukan. Misalnya, [instans berbasis NITRO](instance-types.md#instance-hypervisor-type) memerlukan EBS yang didukung AMIs dengan driver Elastic Network Adapter (ENA) yang diinstal. Untuk mengubah tipe instans yang tidak mendukung peningkatan jaringan menjadi tipe instans yang mendukung peningkatan jaringan, Anda harus menginstal [driver ENA](enhanced-networking-ena.md) atau [driver ixgbevf](sriov-networking.md) pada instans tersebut, yang sesuai.
Saat Anda mengubah ukuran instans yang mengaktifkan ENA Ekspres diaktifkan, tipe instans baru juga harus mendukung ENA Ekspres. Untuk daftar tipe instans yang mendukung ENA Ekspres, lihat [Tipe instans yang didukung untuk ENA Ekspres](ena-express.md#ena-express-supported-instance-types).
Untuk mengubah tipe instans yang mendukung ENA Ekspres ke tipe instans yang tidak mendukungnya, pastikan ENA Ekspres saat ini tidak diaktifkan sebelum Anda mengubah ukuran instans.
**NVMe**
Volume EBS diekspos sebagai perangkat NVMe blok pada instans [berbasis Nitro](instance-types.md#instance-hypervisor-type). Jika Anda mengubah dari jenis instans yang tidak mendukung NVMe ke jenis instans yang mendukung NVMe, Anda harus terlebih dahulu menginstal NVMe driver pada instance Anda. Selain itu, nama perangkat untuk perangkat yang Anda tentukan dalam pemetaan perangkat blok diganti namanya menggunakan nama NVMe perangkat ()`/dev/nvme[0-26]n1`.
[Instance Linux] Oleh karena itu, untuk me-mount sistem file saat boot menggunakan`/etc/fstab`, Anda harus menggunakan UUID/Label alih-alih nama perangkat.
**Batas Volume**
Jumlah maksimum volume Amazon EBS yang dapat dilampirkan ke instans bergantung pada tipe instans dan ukuran instans. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Batas volume Amazon EBS untuk instans Amazon EC2](volume_limits.md).
Anda hanya dapat mengubah ke tipe instans atau ukuran instans yang mendukung jumlah volume yang sama atau yang lebih besar daripada yang saat ini dilampirkan ke instans. Jika Anda mengubah ke tipe instans atau ukuran instans yang tidak mendukung jumlah volume yang saat ini dilampirkan, permintaan akan gagal. Misalnya, jika Anda mengubah dari instans `m7i.4xlarge` dengan 32 volume terlampir ke `m6i.4xlarge`, yang mendukung maksimum 27 volume, permintaan akan gagal.
**NitroTPM**
Jika Anda meluncurkan instance menggunakan AMI dengan [NitRotPM](nitrotpm.md) diaktifkan dan jenis instans yang mendukung NitroTPM, instance akan diluncurkan dengan nitRotPM diaktifkan. Anda hanya dapat mengubah ke jenis instance yang juga mendukung NitRotPM.
# Mengubah jenis instans untuk instans Amazon EC2
Gunakan petunjuk berikut untuk mengubah jenis instans instans yang didukung Amazon EBS jika jenis instans yang Anda butuhkan kompatibel dengan konfigurasi instans Anda saat ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kompatibilitas untuk mengubah tipe instans](resize-limitations.md).
**Pertimbangan**
+ Anda harus menghentikan instans Anda sebelum dapat mengubah jenis instance-nya. Pastikan Anda merencanakan waktu henti saat instans dihentikan. Menghentikan instans dan mengubah tipe instansnya mungkin memerlukan waktu beberapa menit, lalu memulai ulang instans Anda mungkin memerlukan waktu yang bervariasi, tergantung skrip pemulaian aplikasi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Hentikan dan mulai instans Amazon EC2](Stop_Start.md).
+ Saat Anda berhenti dan memulai sebuah instans, kami memindahkan instans tersebut ke perangkat keras baru. Jika instans Anda memiliki IPv4 alamat publik, yang bukan IP Elastis, kami merilis alamat dan memberikan contoh Anda IPv4 alamat publik baru. Untuk informasi selengkapnya tentang perilaku alamat IP sepanjang siklus hidup instance, lihat. [Perbedaan antara status instance](ec2-instance-lifecycle.md#lifecycle-differences)
+ Anda tidak dapat mengubah tipe instans dari [Instans Spot](using-spot-instances-request.md#stopping-a-spot-instance).
+ [Instans Windows] Kami menyarankan Anda memperbarui paket driver AWS PV sebelum mengubah jenis instans. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tingkatkan driver PV pada instans EC2 Windows](Upgrading_PV_drivers.md).
+ Jika instans Anda berada dalam grup Auto Scaling, layanan Amazon EC2 Auto Scaling menandai instans yang dihentikan sebagai tidak sehat, dan dapat menghentikannya serta meluncurkan instance pengganti. Untuk mencegahnya, Anda dapat menangguhkan proses penskalaan untuk grup saat Anda mengubah tipe instans. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menangguhkan dan melanjutkan proses grup Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-suspend-resume-processes.html) dalam *Panduan Pengguna Amazon EC2 Auto Scaling*.
+ Saat Anda mengubah jenis instance instance dengan volume penyimpanan NVMe instans, instance yang diperbarui mungkin memiliki volume penyimpanan instans tambahan, karena semua volume penyimpanan NVMe instans tersedia meskipun tidak ditentukan dalam pemetaan perangkat blok AMI atau instans. Jika tidak, instans yang diperbarui memiliki jumlah volume penyimpanan instans yang sama dengan yang Anda tentukan saat meluncurkan instans asli.
+ Jumlah maksimum volume Amazon EBS yang dapat dilampirkan ke instans bergantung pada tipe instans dan ukuran instans. Anda tidak dapat mengubah ke tipe instans atau ukuran instans yang tidak mendukung jumlah volume yang sudah dilampirkan ke instans Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Batas volume Amazon EBS untuk instans Amazon EC2](volume_limits.md).
+ [Instance Linux] Anda dapat menggunakan `AWSSupport-MigrateXenToNitroLinux` runbook untuk memigrasikan instance Linux yang kompatibel dari jenis instance Xen ke jenis instans Nitro. Untuk informasi selengkapnya, lihat [https://docs.aws.amazon.com/systems-manager-automation-runbooks/latest/userguide/automation-awssupport-migrate-xen-to-nitro.html](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager-automation-runbooks/latest/userguide/automation-awssupport-migrate-xen-to-nitro.html) di *referensi buku runbook Otomatisasi AWS Systems Manager *.
+ [Instans Windows] Untuk panduan tambahan tentang memigrasi instance Windows yang kompatibel dari tipe instans Xen ke tipe instans Nitro, lihat [Memigrasi](migrating-latest-types.md) ke jenis instans generasi terbaru.
**Untuk mengubah tipe instans dari instans yang didukung Amazon EBS**
1. (Opsional) Jika tipe instans yang baru memerlukan driver yang tidak diinstal pada instans yang ada, Anda harus terhubung ke instans dan menginstal driver terlebih dahulu. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kompatibilitas untuk mengubah tipe instans](resize-limitations.md).
1. [Instans Windows] Jika Anda mengonfigurasi instance Windows Anda untuk menggunakan [pengalamatan IP statis](config-windows-multiple-ip.md#step1) dan Anda mengubah dari jenis instans yang tidak mendukung jaringan yang ditingkatkan ke jenis instans yang mendukung jaringan yang ditingkatkan, Anda mungkin mendapatkan peringatan tentang potensi konflik alamat IP saat Anda mengkonfigurasi ulang pengalamatan IP statis. Untuk mencegahnya, aktifkan DHCP pada antarmuka jaringan untuk instans Anda sebelum Anda mengubah tipe instans. Dari instans Anda, buka **Network and Sharing Center**, buka **Internet Protocol Version 4 (TCP/IPv4) Properties** untuk antarmuka jaringan, dan pilih **Dapatkan alamat IP secara otomatis**. Ubah tipe instans dan konfigurasikan kembali pengalamatan IP statis pada antarmuka jaringan.
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Di panel navigasi, pilih **Instans**.
1. Pilih instans dan pilih **Status instans**, **Hentikan instans**. Ketika diminta konfirmasi, pilih **Berhenti**. Hal ini dapat memerlukan waktu beberapa menit sampai instans berhenti.
1. Dengan instans yang masih dipilih, klik **Tindakan**, **Pengaturan instans**, **Ubah tipe instans**. Opsi ini berwarna abu-abu jika status instans tidak `stopped`.
1. Pada halaman **Ubah tipe instans**, lakukan hal berikut:
1. Untuk **Tipe instans**, pilih tipe instans yang Anda inginkan.
Jika tipe instans tidak ada dalam daftar, maka instans itu tidak kompatibel dengan konfigurasi instans Anda. Sebagai gantinya, gunakan instruksi berikut: [Migrasi ke jenis instans baru dengan meluncurkan instans EC2 baru](migrate-instance-configuration.md).
1. (Opsional) Jika tipe instans yang Anda pilih mendukung pengoptimalan EBS, pilih **EBS dioptimalkan** untuk mengaktifkan pengoptimalan EBS, atau batalkan pilihan **EBS dioptimalkan** untuk menonaktifkan pengoptimalan EBS.
Jika tipe instans yang Anda pilih adalah EBS – dioptimalkan secara default, **EBS-dioptimalkan** dipilih dan Anda tidak dapat membatalkan pilihannya.
1. (Opsional) Konfigurasikan opsi vCPU pada jenis instance baru.
Saat Anda mengubah jenis instans dari instans yang ada, Amazon EC2 menerapkan pengaturan opsi CPU dari instans yang ada ke instans baru, jika memungkinkan. Jika jenis instans baru tidak mendukung pengaturan tersebut, opsi CPU disetel ulang ke **None**. Opsi ini menggunakan nomor default v CPUs untuk jenis instance baru.
Jika jenis instans yang Anda pilih mendukung konfigurasi vCPU, pilih **Tentukan opsi CPU** di panel **Detail lanjutan** untuk mengonfigurasi v CPUs untuk jenis instans baru Anda.
1. Pilih **Ubah** untuk menerima pengaturan baru.
1. Untuk memulai instans, pilih instans dan pilih **Status instans**, **Mulai instans**. Hal ini diperlukan waktu beberapa menit hingga instans memasuki status `running`. Jika instans Anda tidak akan dimulai, lihat [Pemecahan masalah dalam mengubah tipe instans](troubleshoot-change-instance-type.md).
1. [Instans Windows] Jika instans Anda menjalankan Windows Server 2016 atau Windows Server 2019 dengan EC2 Launch v1, sambungkan ke instance Windows Anda dan jalankan PowerShell skrip EC2 Launch berikut untuk mengonfigurasi instance setelah jenis instans diubah.
**penting**
Kata sandi administrator akan diatur ulang ketika Anda mengaktifkan skrip EC2Launch inisialisasi instans. Anda dapat memodifikasi file konfigurasi untuk menonaktifkan pengaturan ulang kata sandi administrator dengan menentukannya di pengaturan untuk tugas inisialisasi. Untuk langkah-langkah tentang cara menonaktifkan pengaturan ulang kata sandi, lihat [Mengkonfigurasi tugas inisialisasi](ec2launch-config.md#ec2launch-inittasks) (EC2Peluncuran) atau [Ubah pengaturan](ec2launch-v2-settings.md#ec2launch-v2-ui) (EC2Luncurkan v2).
```
PS C:\> C:\ProgramData\Amazon\EC2-Windows\Launch\Scripts\InitializeInstance.ps1 -Schedule
```
# Migrasi ke jenis instans baru dengan meluncurkan instans EC2 baru
Anda dapat mengubah jenis instans dari instans EC2 hanya jika itu adalah instans yang didukung EBS dengan konfigurasi yang kompatibel dengan jenis instans baru yang Anda inginkan. Jika tidak, jika konfigurasi atau instance Anda tidak kompatibel dengan jenis instans baru, atau merupakan instance berbasis penyimpanan instance, Anda harus meluncurkan instance pengganti yang kompatibel dengan jenis instance yang Anda inginkan. Untuk informasi selengkapnya tentang bagaimana kompatibilitas ditentukan, lihat[Kompatibilitas untuk mengubah tipe instans](resize-limitations.md).
**Ikhtisar proses migrasi**
+ Cadangkan data pada instance asli.
+ Luncurkan instance baru dengan konfigurasi yang kompatibel dengan jenis instans baru yang Anda inginkan, lampirkan volume EBS apa pun yang dilampirkan ke instans asli Anda.
+ Instal aplikasi Anda pada instance baru Anda.
+ Pulihkan data apa pun.
+ Jika instans asli memiliki alamat IP Elastis, Anda harus mengaitkannya dengan instans baru Anda untuk memastikan bahwa pengguna Anda dapat terus menggunakan aplikasi Anda tanpa gangguan.
**Untuk memigrasikan instance ke instance baru**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Cadangkan data apa pun yang masih Anda butuhkan sebagai berikut:
+ Connect ke instans Anda dan salin data pada volume penyimpanan instans Anda ke penyimpanan persisten.
+ [Buat snapshot](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-creating-snapshot.html) volume EBS Anda sehingga Anda dapat membuat volume baru dengan data yang sama, atau lepaskan volume dari instance asli sehingga Anda dapat melampirkannya ke instance baru.
1. Di panel navigasi, pilih **Instans**.
1. Pilih **Luncurkan Instans**. Saat Anda mengonfigurasi instans, lakukan hal berikut:
1. Pilih AMI yang mendukung jenis instans yang Anda inginkan. Misalnya, Anda harus memilih AMI yang mendukung jenis prosesor dari jenis instans baru. Juga, jenis instance generasi saat ini memerlukan AMI HVM.
1. Pilih tipe instans baru yang Anda inginkan. Jika tipe instans yang Anda inginkan tidak tersedia, maka instans itu tidak kompatibel dengan konfigurasi AMI yang Anda pilih.
1. Jika Anda ingin mengizinkan lalu lintas yang sama untuk mencapai instance baru, pilih VPC dan grup keamanan yang sama yang digunakan dengan instance asli.
1. Saat Anda selesai mengonfigurasi instans baru, selesaikan langkah-langkah untuk memilih pasangan kuci dan meluncurkan instans Anda. Hal ini diperlukan waktu beberapa menit hingga instans memasuki status `running`.
1. Jika Anda mencadangkan data ke snapshot EBS, [buat volume dari snapshot](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-creating-volume.html#ebs-create-volume-from-snapshot) lalu [lampirkan volume ke instance](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-attaching-volume.html) baru.
Untuk memindahkan volume EBS dari instans asli ke instans baru, [lepaskan volume](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-detaching-volume.html) dari instance asli dan kemudian [lampirkan volume ke](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-attaching-volume.html) instance baru.
1. Instal aplikasi Anda dan perangkat lunak yang diperlukan pada instans baru.
1. Pulihkan data apa pun yang Anda cadangkan dari volume penyimpanan instans dari instans asli.
1. Jika instance asli memiliki alamat IP Elastis, tetapkan ke instance baru sebagai berikut:
1. Di panel navigasi, pilih **Elastic IPs**.
1. Pilih alamat IP Elastis yang terkait dengan instans asli dan pilih **Tindakan**, **Pisahkan ke Elastis**. Saat diminta konfirmasi, pilih **Ya, Nonaktifkan**.
1. Dengan alamat IP Elastis masih dipilih, pilih **Tndakan**, **Kaitkan alamat IP Elastis**.
1. Untuk **tipe Resource**, pilih **instans**.
1. **Misalnya**, pilih contoh baru.
1. (Opsional) Untuk **Alamat IP privat**, tentukan alamat IP privat yang akan dikaitkan dengan alamat IP Elastis.
1. Pilih **Kaitkan**.
1. (Opsional) Anda dapat mengakhiri instans asli jika sudah tidak diperlukan lagi. Pilih instans, verifikasi bahwa Anda akan menghentikan instans asli dan bukan instans baru (misalnya, periksa nama atau waktu peluncuran), lalu pilih **Status instans, **Hentikan instans****.
# Pemecahan masalah dalam mengubah tipe instans
Gunakan informasi berikut untuk membantu mendiagnosis dan memperbaiki masalah yang mungkin Anda temui saat mengubah tipe instans.
## Instans tidak akan dimulai setelah mengubah tipe instans
**Kemungkinan penyebab: Persyaratan untuk tipe instans baru tidak terpenuhi**
Jika instans Anda tidak bisa boot, kemungkinan salah satu persyaratan untuk tipe instans baru tidak terpenuhi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengapa instans Linux saya tidak bisa boot setelah saya mengubah tipenya?](https://repost.aws/knowledge-center/boot-error-linux-nitro-instance)
**Kemungkinan penyebab: AMI tidak mendukung tipe instans**
Jika Anda menggunakan konsol EC2 untuk mengubah tipe instans, hanya tipe instans yang didukung oleh AMI yang dipilih yang akan tersedia. Namun, jika Anda menggunakan AWS CLI untuk meluncurkan instance, Anda dapat menentukan AMI dan jenis instans yang tidak kompatibel. Jika AMI dan tipe instans tidak kompatibel, instans tidak dapat dimulai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kompatibilitas untuk mengubah tipe instans](resize-limitations.md).
**Kemungkinan penyebab: Instans dalam grup penempatan klaster**
Jika instans Anda berada dalam [grup penempatan klaster](placement-strategies.md#placement-groups-cluster) dan, setelah mengubah tipe instans, instans gagal dimulai, coba yang berikut ini:
1. Hentikan semua instans dalam grup penempatan klaster.
1. Mengubah tipe instans yang terpengaruh.
1. Mulai semua instans dalam grup penempatan klaster.
## Aplikasi atau situs web tidak dapat dijangkau dari internet setelah mengubah tipe instans
**Kemungkinan penyebabnya: IPv4 Alamat publik dirilis**
Saat mengubah tipe instans, Anda harus menghentikan instans tersebut terlebih dahulu. Ketika Anda menghentikan sebuah instans, kami merilis IPv4 alamat publik dan memberikan contoh Anda IPv4 alamat publik baru.
Untuk mempertahankan IPv4 alamat publik antara instans berhenti dan mulai, kami sarankan Anda menggunakan alamat IP Elastis, tanpa biaya tambahan asalkan instans Anda berjalan. Lihat informasi yang lebih lengkap di [Alamat Elastic IP](elastic-ip-addresses-eip.md).
# Instance performa yang dapat melonjak
Banyak beban kerja tujuan umum secara rata-rata tidak sibuk, dan tidak memerlukan performa CPU berkelanjutan tingkat tinggi. Grafik berikut menggambarkan pemanfaatan CPU untuk banyak beban kerja umum yang dijalankan pelanggan di Cloud saat AWS ini.
![\[Banyak beban kerja umum terlihat seperti ini: penggunaan CPU rata-rata berada pada atau di bawah acuan, dengan beberapa lonjakan di atas acuan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/CPU-common-workloads.png)
Beban kerja pemanfaatan low-to-moderate CPU ini menyebabkan pemborosan siklus CPU dan, akibatnya, Anda membayar lebih dari yang Anda gunakan. Untuk mengatasi hal ini, Anda dapat memanfaatkan instans tujuan umum yang dapat melonjak berbiaya rendah, yang merupakan instans T.
Keluarga instans T menyediakan kemampuan untuk melonjak di atas garis dasar bagi performa CPU dasar kapan saja selama yang diperlukan. CPU acuan ditetapkan untuk memenuhi kebutuhan sebagian besar beban kerja tujuan umum, termasuk layanan mikro skala besar, server web, basis data kecil dan menengah, logging data, repositori kode, desktop virtual, lingkungan pengembangan dan pengujian, serta aplikasi penting untuk bisnis. Instans T menawarkan keseimbangan komputasi, memori, dan sumber daya jaringan, dan memberi Anda cara yang paling hemat biaya untuk menjalankan spektrum luas aplikasi tujuan umum yang memiliki penggunaan CPU. low-to-moderate Mereka dapat menghemat biaya hingga 15% jika dibandingkan dengan instans M, dan dapat menghasilkan penghematan biaya yang lebih besar dengan ukuran instans yang lebih kecil dan lebih ekonomis, menawarkan memori serendah 2 v CPUs dan 0,5 GiB. Ukuran instans T yang lebih kecil, seperti nano, mikro, kecil, dan menengah, sangat cocok untuk beban kerja yang membutuhkan sejumlah kecil memori dan tidak mengharapkan penggunaan CPU yang tinggi.
**catatan**
Topik ini menjelaskan CPU yang dapat melonjak. Untuk informasi tentang performa jaringan yang dapat melonjak, lihat [Bandwidth jaringan EC2 instans Amazon](ec2-instance-network-bandwidth.md).
## Tipe instans yang dapat melonjak EC2
Instans burstable EC2 terdiri dari tipe instans T4G, T3a, dan T3, dan tipe instans T2 generasi sebelumnya.
Tipe instans T4g adalah instans yang dapat melonjak generasi terbaru. Tipe instans ini memberikan harga terbaik untuk performa, dan menyediakan biaya semua tipe instans EC2 yang terendah. Jenis instans T4G didukung oleh prosesor [AWS Graviton2](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/) berbasis ARM dengan dukungan ekosistem yang luas dari vendor sistem operasi, vendor perangkat lunak independen, dan layanan dan aplikasi populer. AWS
Tabel berikut merangkum perbedaan utama antara tipe-tipe instans yang dapat melonjak.
****
| Tipe | Deskripsi | Keluarga prosesor |
| --- | --- | --- |
| Generasi terbaru |
| T4g | Jenis instans EC2 biaya terendah dengan biaya hingga 40% lebih tinggi price/performance dan biaya 20% lebih rendah vs T3 | AWS Prosesor Graviton2 dengan inti Arm Neoverse N1 |
| T3a | Instans berbasis x86 paling murah dengan biaya 10% lebih rendah vs. instans T3 | Prosesor EPYC generasi ke-1 dari AMD |
| T3 | Puncak terbaik price/performance untuk beban kerja x86 dengan hingga 30% lebih rendah dibandingkan instans price/performance T2 generasi sebelumnya | Intel Xeon Scalable (prosesor Skylake, Cascade Lake) |
| Generasi sebelumnya |
| T2 | Instans yang dapat melonjak generasi sebelumnya | Prosesor Intel Xeon |
Untuk informasi tentang harga instans dan spesifikasi tambahan, lihat [Harga Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/) dan [Tipe Instans Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/). Untuk informasi tentang performa jaringan yang dapat melonjak, lihat [Bandwidth jaringan EC2 instans Amazon](ec2-instance-network-bandwidth.md).
Jika Anda membuat Akun AWS sebelum 15 Juli 2025 dan usianya kurang dari 12 bulan, Anda dapat menggunakan `t2.micro` instans secara gratis (atau `t3.micro` instans di Wilayah yang tidak `t2.micro` tersedia) dalam batas penggunaan tertentu. Jika Anda membuat Akun AWS pada atau setelah 15 Juli 2025, Anda dapat menggunakan`t3.micro`,, `t3.small``t4g.micro`, jenis `t4g.small` instans selama 6 bulan atau sampai kredit Anda habis. Untuk informasi selengkapnya, lihat [AWS Tingkat Gratis](https://aws.amazon.com/free/).
**Opsi pembelian yang didukung untuk instans T**
+ Instans Sesuai Permintaan
+ Instans Terpesan
+ Instans Khusus (khusus T3)
+ Host Khusus (khusus T3, hanya dalam mode `standard`)
+ Instans Spot
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Opsi penagihan dan pembelian Amazon EC2](instance-purchasing-options.md).
**Topics**
+ [
## Tipe instans yang dapat melonjak EC2
](#burstable-instance-types)
+ [
## Praktik terbaik
](#burstable-performance-instances-best-practices)
+ [
# Konsep kunci untuk instance kinerja yang dapat meledak
](burstable-credits-baseline-concepts.md)
+ [
# Mode tidak terbatas untuk instans performa yang dapat melonjak
](burstable-performance-instances-unlimited-mode.md)
+ [
# Mode standar untuk instans performa yang dapat melonjak
](burstable-performance-instances-standard-mode.md)
+ [
# Konfigurasikan instance kinerja burstable
](burstable-performance-instances-how-to.md)
+ [
# Pantau kredit CPU untuk instans burstable
](burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.md)
## Praktik terbaik
Ikuti praktik terbaik ini untuk mendapatkan keuntungan maksimal dari instans performa yang dapat melonjak.
+ Pastikan ukuran instans yang Anda pilih memenuhi persyaratan memori minimum sistem operasi dan aplikasi Anda. Sistem operasi dengan antarmuka pengguna grafis yang menggunakan banyak memori dan sumber daya CPU (misalnya, Windows) mungkin memerlukan ukuran instans `t3.micro` atau yang lebih besar untuk banyak kasus penggunaan. Seiring bertambahnya kebutuhan memori dan CPU untuk beban kerja Anda dari waktu ke waktu, Anda memiliki fleksibilitas dengan instans T untuk menskalakan ke ukuran instans yang lebih besar dengan tipe instans yang sama, atau untuk memilih tipe instans lainnya.
+ Aktifkan [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/getting-started/) untuk akun Anda dan tinjau rekomendasi Compute Optimizer untuk beban kerja Anda. Compute Optimizer dapat membantu menilai apakah ukuran instans harus ditingkatkan untuk meningkatkan performa atau diperkecil untuk penghematan biaya. Compute Optimizer juga dapat merekomendasikan tipe instans yang berbeda berdasarkan skenario Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Melihat rekomendasi instans EC2](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/view-ec2-recommendations.html) dalam *Panduan Pengguna AWS Compute Optimizer *.
# Konsep kunci untuk instance kinerja yang dapat meledak
Tipe instans Amazon EC2 tradisional menyediakan sumber daya CPU tetap, sementara instans performa yang dapat melonjak menyediakan tingkat pemanfaatan CPU dasar dengan kemampuan untuk melonjakkan pemanfaatan CPU di atas tingkat dasar. Hal ini memastikan Anda membayar hanya untuk CPU dasar dan lonjakan penggunaan CPU tambahan, sehingga biaya komputasi menjadi lebih rendah. Pemanfaatan dasar dan kemampuan untuk melonjak diatur oleh kredit CPU. Instans performa yang dapat melonjak adalah satu-satunya tipe instans yang menggunakan kredit untuk penggunaan CPU.
Setiap instans performa yang dapat melonjak terus-menerus mendapatkan kredit ketika tetap di bawah garis dasar CPU, dan terus-menerus menghabiskan kredit ketika melonjak di atas garis dasar. Jumlah kredit yang diperoleh atau dihabiskan tergantung pemanfaatan CPU dari instans:
+ Jika pemanfaatan CPU di bawah garis dasar, maka kredit yang diperoleh lebih besar dari kredit yang dihabiskan.
+ Jika pemanfaatan CPU sama dengan garis dasar, maka kredit yang diperoleh sama dengan kredit yang dihabiskan.
+ Jika pemanfaatan CPU lebih tinggi dari garis dasar, maka kredit yang dihabiskan lebih tinggi dari kredit yang diperoleh.
Ketika kredit yang didapatkan lebih besar dari kredit yang dihabiskan, maka perbedaannya disebut kredit yang masih harus diperoleh, yang dapat digunakan kemudian untuk melonjak di atas pemanfaatan CPU dasar. Demikian pula, ketika kredit yang dihabiskan lebih dari kredit yang diperoleh, maka perilaku instans bergantung pada mode konfigurasi kredit—mode Standar atau mode Tak Terbatas.
Dalam mode Standar, ketika kredit yang dihabiskan lebih dari kredit yang didapatkan, maka instans akan menggunakan kredit yang masih harus diperoleh untuk melonjak di atas pemanfaatan CPU dasar. Jika kredit masih harus diperoleh sudah tidak tersisa, maka instans secara bertahap turun ke pemanfaatan CPU dasar dan tidak dapat melonjak di atas dasar sampai instans memperoleh kredit lebih.
Dalam mode Tidak Terbatas, jika instans melonjak di atas pemanfaatan CPU dasar, maka instans menggunakan kredit yang masih harus diperoleh terlebih dahulu untuk melonjak. Jika kredit yang masih harus diperoleh sudah tidak tersisa, maka instans menghabiskan kredit surplus untuk melonjak. Ketika pemanfaatan CPU-nya turun di bawah garis dasar, instans tersebut menggunakan kredit CPU yang didapatkan untuk membayar kredit surplus yang dihabiskan sebelumnya. Kemampuan untuk mendapatkan kredit CPU untuk mengurangi kredit surplus memungkinkan Amazon EC2 untuk meratakan penggunaan CPU dari sebuah instans selama periode 24 jam. Jika penggunaan CPU rata-rata selama periode 24 jam melebihi acuan, instans akan dikenai biaya untuk penggunaan tambahan dengan [tarif tambahan flat](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing) per jam vCPU.
**Contents**
+ [
## Konsep utama dan definisi
](#key-concepts)
+ [
## Mendapatkan kredit CPU
](#earning-CPU-credits)
+ [
## Tingkat pendapatan kredit CPU
](#CPU-credit-earn-rate)
+ [
## Batas akrual kredit CPU
](#CPU-credit-accrual-limit)
+ [
## Masa pakai kredit CPU yang masih harus diperoleh
](#accrued-CPU-credits-life-span)
+ [
## Pemanfaatan acuan
](#baseline_performance)
## Konsep utama dan definisi
Konsep utama dan definisi berikut yang berlaku untuk instans performa yang dapat melonjak.
**Pemanfaatan CPU**
Pemanfaatan CPU adalah persentase unit komputasi EC2 yang dialokasikan yang saat ini digunakan pada instans. Metrik ini mengukur persentase siklus CPU yang dialokasikan yang sedang dimanfaatkan pada instans. CloudWatch Metrik Pemanfaatan CPU menunjukkan penggunaan CPU per instance dan bukan penggunaan CPU per inti. Spesifikasi CPU dasar dari sebuah instans juga didasarkan pada penggunaan CPU per instans. Untuk mengukur pemanfaatan CPU menggunakan Konsol Manajemen AWS atau AWS CLI, lihat[Mendapatkan statistik untuk instans tertentu](US_SingleMetricPerInstance.md).
**Kredit CPU**
Satu unit vCPU-waktu.
Contoh:
1 kredit CPU = 1 vCPU \$1 100% pemanfaatan \$1 1 menit.
1 kredit CPU = 1 vCPU \$1 50% pemanfaatan \$1 2 menit
1 kredit CPU = 2 vCPU \$1 25% pemanfaatan \$1 2 menit
**Pemanfaatan acuan**
Pemanfaatan acuan adalah tingkat di mana CPU dapat digunakan dengan saldo kredit bersih sebesar nol, ketika jumlah kredit CPU yang diperoleh sesuai dengan jumlah kredit CPU yang digunakan. Pemanfaatan dasar juga dikenal sebagai garis dasar. Pemanfaatan dasar dinyatakan sebagai persentase pemanfaatan vCPU, yang dihitung sebagai berikut: Pemanfaatan dasar% = (jumlah kredit v) /60 menit. earned/number CPUs
Untuk pemanfaatan dasar setiap tipe instans performa yang dapat melonjak, lihat [tabel kredit](#burstable-performance-instances-credit-table).
**Kredit yang diperoleh**
Kredit yang diperoleh secara terus-menerus oleh sebuah instans saat sedang berjalan.
Jumlah kredit yang diperoleh per jam =% pemanfaatan baseline \$1 jumlah v CPUs \$1 60 menit
Contoh:
Sebuah t3.nano dengan 2 v CPUs dan pemanfaatan dasar 5% menghasilkan 6 kredit per jam, dihitung sebagai berikut:
2 v CPUs \$1 5% baseline \$1 60 menit = 6 kredit per jam
**Kredit yang dihabiskan atau digunakan**
Kredit digunakan secara terus-menerus oleh sebuah instans ketika sedang berjalan.
Kredit CPU yang dihabiskan per menit = Jumlah v CPUs \$1 Pemanfaatan CPU\$1 1 menit
**Kredit yang masih harus diperoleh**
Kredit CPU yang tidak terpakai ketika sebuah instans menggunakan kredit lebih sedikit daripada yang diperlukan untuk pemanfaatan dasar. Dengan kata lain, kredit yang masih harus diperoleh = (Kredit yang didapatkan – Kredit yang digunakan) di bawah pemanfaatan dasar.
Contoh
Jika t3.nano berjalan pada 2% pemanfaatan CPU, yang berada 5% di bawah garis dasar selama satu jam, maka kredit yang masih harus diperoleh dihitung sebagai berikut:
Kredit CPU yang masih harus dibayar = (Kredit yang diperoleh per jam - Kredit yang digunakan per jam) = 6 - 2 v CPUs \$1 2% pemanfaatan CPU \$1 60 menit = 6 - 2,4 = 3,6 kredit yang masih harus dibayar per jam
**Batas akrual kredit**
Tergantung ukuran instans, tetapi secara umum sama dengan jumlah kredit maksimum yang didapatkan dalam 24 jam.
Contoh
Untuk t3.nano, batas akrual kredit = 24 \$1 6 = 144 kredit
**Kredit yang diluncurkan**
Hanya berlaku untuk instans T2 yang dikonfigurasi pada mode Standar. Kredit peluncuran adalah jumlah kredit CPU terbatas yang dialokasikan untuk instans T2 baru sehingga ketika diluncurkan dalam mode Standar, dapat melonjak di atas acuan.
**Kredit surplus**
Kredit yang dihabiskan oleh sebuah instans setelah menghabiskan saldo kredit yang masih harus diperoleh. Kredit surplus didesain untuk instans yang dapat melonjak agar dapat mempertahankan performa tinggi dalam jangka waktu yang lama, dan hanya digunakan dalam mode Tidak Terbatas. Saldo kredit surplus digunakan untuk menentukan jumlah banyak kredit yang digunakan oleh instans untuk melonjak dalam mode Tidak Terbatas.
**Mode standar**
Mode konfigurasi kredit yang memungkinkan instans melonjak di atas garis dasar dengan menghabiskan kredit yang telah diperoleh dalam saldo kredit.
**Mode tidak terbatas**
Mode konfigurasi kredit yang memungkinkan instans untuk melonjak di atas garis dasar dengan mempertahankan pemanfaatan CPU yang tinggi untuk jangka waktu kapan pun diperlukan. Harga instans per jam secara otomatis mencakup semua fluktuasi penggunaan CPU jika penggunaan CPU rata-rata dari instans sama dengan atau di bawah acuan selama periode 24 jam yang berkelanjutan atau masa pakai instans, mana saja yang lebih pendek. Jika instans berjalan pada pemanfaatan CPU yang lebih tinggi untuk waktu yang lama, instans dapat melakukannya dengan [tarif tambahan tetap](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing) per jam vCPU.
Tabel berikut merangkum perbedaan utama kredit antara tipe-tipe instans yang dapat melonjak.
****
| Tipe | Tipe kredit CPU yang didukung | Mode konfigurasi kredit | Masa pakai kredit CPU akumulasi antara instans mulai dan berhenti |
| --- | --- | --- | --- |
| Generasi terbaru |
| T4g | Kredit yang diperoleh, Kredit akrual, Kredit yang digunakan, Surplus kredit (hanya pada mode Tidak Terbatas) | Standar, Tidak Terbatas (default) | 7 hari (kredit bertahan selama 7 hari setelah instans berhenti) |
| T3a | Kredit yang diperoleh, Kredit akrual, Kredit yang digunakan, Surplus kredit (hanya pada mode Tidak Terbatas) | Standar, Tidak Terbatas (default) | 7 hari (kredit bertahan selama 7 hari setelah instans berhenti) |
| T3 | Kredit yang diperoleh, Kredit akrual, Kredit yang digunakan, Surplus kredit (hanya pada mode Tidak Terbatas) | Standar, Tidak Terbatas (default) | 7 hari (kredit bertahan selama 7 hari setelah instans berhenti) |
| Generasi sebelumnya |
| T2 | Kredit yang diperoleh, Kredit akumulasi, Kredit yang digunakan, Kredit peluncuran (mode Standar saja), Kredit surplus (hanya ode Tak Terbatas) | Standar (default), Tidak Terbatas | 0 hari (kredit hilang saat instans berhenti) |
**catatan**
Mode Tidak Terbatas tidak didukung untuk instans T3 yang diluncurkan pada Host Khusus.
## Mendapatkan kredit CPU
Setiap instans performa yang dapat melonjak terus-menerus mendapatkan (pada resolusi tingkat milidetik) tingkat kredit CPU yang ditetapkan per jam, tergantung ukuran instans. Proses penghitungan apakah kredit bertambah atau dihabiskan juga terjadi pada resolusi tingkat milidetik, jadi Anda tidak perlu khawatir tentang pengeluaran kredit CPU yang berlebihan. Lonjakan singkat CPU menggunakan sebagian kecil kredit CPU.
Jika instans performa yang dapat melonjak menggunakan lebih sedikit sumber daya CPU daripada yang diperlukan untuk pemanfaatan dasar (seperti saat menganggur), kredit CPU yang tidak terpakai akan ditambahkan ke saldo kredit CPU. Jika instans performa yang dapat melonjak perlu melonjak di atas tingkat pemanfaatan dasar, instans tersebut menghabiskan kredit yang masih harus diperoleh. Makin banyak kredit yang diperoleh oleh instans performa yang dapat melonjak, makin banyak waktu untuk melonjak melebihi garis dasarnya saat memerlukan lebih banyak pemanfaatan CPU.
Tabel berikut mencantumkan jenis instance kinerja burstable, tingkat di mana kredit CPU diperoleh per jam, jumlah maksimum kredit CPU yang diperoleh yang dapat diperoleh instance, jumlah v CPUs per instance, dan pemanfaatan dasar sebagai persentase dari inti penuh (menggunakan vCPU tunggal).
| Tipe instans | Kredit CPU didapatkan per jam | Kredit maksimum yang diperoleh yang dapat terakumulasi\$1 | v CPUs \$1\$1\$1 | Pemanfaatan acuan per vCPU |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| **T2** | | | | |
| t2.nano | 3 | 72 | 1 | 5% |
| t2.micro | 6 | 144 | 1 | 10% |
| t2.small | 12 | 288 | 1 | 20% |
| t2.medium | 24 | 576 | 2 | 20%\$1\$1 |
| t2.large | 36 | 864 | 2 | 30%\$1\$1 |
| t2.xlarge | 54 | 1296 | 4 | 22,5% \$1\$1 |
| t2.2xlarge | 81,6 | 1958.4 | 8 | 17%\$1\$1 |
| **T3** | | | | |
| t3.nano | 6 | 144 | 2 | 5%\$1\$1 |
| t3.micro | 12 | 288 | 2 | 10%\$1\$1 |
| t3.small | 24 | 576 | 2 | 20%\$1\$1 |
| t3.medium | 24 | 576 | 2 | 20%\$1\$1 |
| t3.large | 36 | 864 | 2 | 30%\$1\$1 |
| t3.xlarge | 96 | 2304 | 4 | 40%\$1\$1 |
| t3.2xlarge | 192 | 4608 | 8 | 40%\$1\$1 |
| **T3a** | | | | |
| t3a.nano | 6 | 144 | 2 | 5%\$1\$1 |
| t3a.micro | 12 | 288 | 2 | 10%\$1\$1 |
| t3a.small | 24 | 576 | 2 | 20%\$1\$1 |
| t3a.medium | 24 | 576 | 2 | 20%\$1\$1 |
| t3a.large | 36 | 864 | 2 | 30%\$1\$1 |
| t3a.xlarge | 96 | 2304 | 4 | 40%\$1\$1 |
| t3a.2xlarge | 192 | 4608 | 8 | 40%\$1\$1 |
| **T4g** | | | | |
| t4g.nano | 6 | 144 | 2 | 5%\$1\$1 |
| t4g.micro | 12 | 288 | 2 | 10%\$1\$1 |
| t4g.small | 24 | 576 | 2 | 20%\$1\$1 |
| t4g.medium | 24 | 576 | 2 | 20%\$1\$1 |
| t4g.large | 36 | 864 | 2 | 30%\$1\$1 |
| t4g.xlarge | 96 | 2304 | 4 | 40%\$1\$1 |
| t4g.2xlarge | 192 | 4608 | 8 | 40%\$1\$1 |
| |
| --- |
| \$1 Jumlah kredit yang dapat diperoleh setara dengan jumlah kredit yang bisa didapatkan dalam periode 24 jam. |
| \$1\$1 Pemanfaatan acuan persentase dalam tabel adalah per vCPU. Di CloudWatch , Pemakaian CPU ditampilkan per vCPU. Misalnya, pemanfaatan CPU untuk `t3.large` instance yang beroperasi pada tingkat dasar ditampilkan sebagai 30% dalam CloudWatch metrik CPU. Untuk informasi tentang cara menghitung pemanfaatan dasar, lihat [Pemanfaatan acuan](#baseline_performance). |
| \$1\$1\$1 Tiap vCPU adalah thread dari inti Intel Xeon atau core AMD EPYC, kecuali untuk instans T2 dan T4g. |
## Tingkat pendapatan kredit CPU
Jumlah kredit CPU yang didapatkan per jam ditentukan oleh ukuran instans. Misalnya, `t3.nano` mendapatkan enam kredit per jam, sementara `t3.small` mendapatkan 24 kredit per jam. Tabel sebelumnya mencantumkan tingkat pendapatan kredit untuk semua instans.
## Batas akrual kredit CPU
Meskipun kredit yang didapatkan tidak pernah kedaluwarsa pada instans yang berjalan, ada batasan jumlah kredit yang didapatkan yang dapat diperoleh sebuah instans. Batas tersebut ditentukan oleh batas saldo kredit CPU. Setelah batas tercapai, semua kredit baru yang didapatkan akan dibuang, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut. Bucket penuh menunjukkan batas saldo kredit CPU, dan spillover menunjukkan pendapatan baru kredit yang melebihi batas.
![\[Kredit baru yang didapatkan akan dibuang setelah batas terlampaui.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-t3-bucket.png)
Batas saldo kredit CPU berbeda untuk setiap ukuran instans. Misalnya, instans `t3.micro` dapat memperoleh maksimum 288 kredit CPU yang didapatkan dalam saldo kredit CPU. Tabel sebelumnya mencantumkan jumlah maksimum kredit yang didapatkan yang dapat diperoleh setiap instans.
Instans T2 Standard juga mendapatkan kredit peluncuran. Kredit peluncuran tidak dihitung dalam batas saldo kredit CPU. Jika instans T2 tidak menghabiskan kredit peluncurannya, dan tetap menganggur selama 24 jam sambil memperoleh kredit yang diperoleh, saldo kredit CPU-nya akan muncul karena melebihi batas. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kredit yang diluncurkan](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#launch-credits).
Instans T4G, T3a, dan T3 tidak mendapatkan kredit peluncuran. Instans ini diluncurkan sebagai `unlimited` secara default, sehingga dapat langsung melonjak saat memulai tanpa kredit peluncuran apa pun. Instans T3 diluncurkan pada peluncuran Host Khusus sebagai `standard` secara default; mode `unlimited` tidak didukung untuk instans T3 pada Host Khusus.
## Masa pakai kredit CPU yang masih harus diperoleh
Kredit CPU pada instans yang berjalan tidak kedaluwarsa.
Untuk T2, saldo kredit CPU tidak bertahan antara instans berhenti dan mulai. Jika Anda menghentikan instans T2, instans tersebut kehilangan semua kredit yang masih harus diperoleh.
Untuk T4G, T3a, dan T3, saldo kredit CPU bertahan selama tujuh hari setelah instance berhenti dan kredit hilang setelahnya. Jika Anda memulai instans dalam tujuh hari, tidak ada kredit yang hilang.
Untuk informasi lebih lanjut, lihat`CPUCreditBalance` dalam [CloudWatch tabel metrik](burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.md#burstable-performance-instances-CW-metrics-table).
## Pemanfaatan acuan
*Pemanfaatan acuan* adalah tingkat di mana CPU dapat digunakan dengan saldo kredit bersih sebesar nol, ketika jumlah kredit CPU yang diperoleh sesuai dengan jumlah kredit CPU yang digunakan. Pemanfaatan dasar juga dikenal sebagai *garis dasar*.
Pemanfaatan acuan dinyatakan sebagai persentase pemanfaatan vCPU, yang dihitung sebagai berikut:
`(number of credits earned/number of vCPUs)/60 minutes = % baseline utilization`
Misalnya, sebuah `t3.nano` instance, dengan 2 vCPUs, menghasilkan 6 kredit per jam, menghasilkan pemanfaatan dasar 5%, yang dihitung sebagai berikut:
`(6 credits earned/2 vCPUs)/60 minutes = 5% baseline utilization`
Sebuah `t3.large` contoh, dengan 2 vCPUs, menghasilkan 36 kredit per jam, menghasilkan pemanfaatan dasar 30% (). `(36/2)/60`
Grafik berikut memberikan contoh penggunaan CPU rata-rata di bawah baseline. `t3.large`
![\[Grafik instance t3.large dengan pemanfaatan CPU rata-rata di bawah baseline.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/baseline-utilization.png)
# Mode tidak terbatas untuk instans performa yang dapat melonjak
Instans performa yang dapat melonjak yang dikonfigurasi sebagai `unlimited` dapat mempertahankan pemanfaatan CPU yang tinggi untuk periode waktu kapan pun saat diperlukan. Harga instans per jam secara otomatis mencakup semua fluktuasi penggunaan CPU jika penggunaan CPU rata-rata dari instans sama dengan atau di bawah acuan selama periode 24 jam yang berkelanjutan atau masa pakai instans, mana saja yang lebih pendek.
Untuk sebagian besar beban kerja tujuan umum, instans dikonfigurasi yang sebagai `unlimited` memberikan performa yang cukup tanpa biaya tambahan. Jika instans berjalan pada pemakaian CPU yang lebih tinggi untuk waktu yang lama, instans dapat melakukannya dengan tarif tambahan tetap per jam vCPU. Untuk informasi tentang harga, lihat [Harga Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/) dan [Harga Mode Tak Terbatas T2/T3/T4](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing).
Jika Anda membuat Akun AWS sebelum 15 Juli 2025 dan Anda menggunakan `t3.micro` contoh `t2.micro` atau di bawah [AWS Tingkat Gratis](https://aws.amazon.com/free/)penawaran dan menggunakannya dalam `unlimited` mode, biaya mungkin berlaku jika penggunaan rata-rata Anda selama periode 24 jam bergulir melebihi [penggunaan dasar](burstable-credits-baseline-concepts.md#baseline_performance) instans.
[Instans T4G, T3a, dan T3 diluncurkan sebagai `unlimited` default (kecuali jika Anda mengubah default).](burstable-performance-instances-how-to.md#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account) Jika rata-rata pemanfaatan CPU selama periode 24 jam melebihi garis dasar, Anda dikenai biaya untuk kredit surplus. Jika Anda meluncurkan Instans Spot `unlimited` sebagai dan berencana segera menggunakannya dan untuk durasi yang singkat, tanpa waktu menganggur untuk memperoleh kredit CPU, Anda dikenai biaya untuk kredit surplus. Kami menyarankan Anda meluncurkan Instans Spot dalam mode [standar](burstable-performance-instances-standard-mode.md) untuk menghindari pembayaran biaya yang lebih tinggi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kredit surplus dapat dikenakan biaya](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-surplus-credits) dan [Luncurkan instance kinerja yang dapat meledak](how-spot-instances-work.md#burstable-spot-instances).
**catatan**
Instans T3 diluncurkan pada peluncuran Host Khusus sebagai `standard` secara default; mode `unlimited` tidak didukung untuk instans T3 pada Host Khusus.
**Contents**
+ [
# Konsep mode tak terbatas untuk instance burstable
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md)
+ [
## Cara kerja instans performa yang dapat melonjak Tidak Terbatas
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#how-burstable-performance-instances-unlimited-works)
+ [
## Kapan menggunakan mode tak terbatas versus CPU tetap
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#when-to-use-unlimited-mode)
+ [
## Kredit surplus dapat dikenakan biaya
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-surplus-credits)
+ [
## Berapa biaya kinerja burstable tanpa batas?
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#how-much-does-unlimited-burstable-performance-cost)
+ [
## Tidak ada kredit peluncuran untuk instans T2 Tidak Terbatas
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-no-launch-credits)
+ [
## Mengaktifkan mode tidak terbatas
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-enabling)
+ [
## Yang terjadi pada kredit saat beralih antara Tidak Terbatas dan Standar
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-switching-and-credits)
+ [
## Memantau penggunaan kredit
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-monitoring-credit-usage)
+ [
# Contoh mode tak terbatas untuk instance burstable
](unlimited-mode-examples.md)
+ [
## Contoh 1: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T3 Tidak Terbatas
](unlimited-mode-examples.md#t3_unlimited_example)
+ [
## Contoh 2: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T2 Tidak Terbatas
](unlimited-mode-examples.md#t2_unlimited_example)
# Konsep mode tak terbatas untuk instance burstable
Mode `unlimited` adalah opsi konfigurasi kredit untuk instans performa yang dapat melonjak. Mode ini dapat diaktifkan atau dinonaktifkan kapan saja untuk instans yang berjalan atau dihentikan. Anda dapat [menetapkan `unlimited` sebagai opsi kredit default](burstable-performance-instances-how-to.md#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account) di tingkat akun per AWS Wilayah, per keluarga instans performa burstable, sehingga semua instance performa burstable baru di akun diluncurkan menggunakan opsi kredit default.
## Cara kerja instans performa yang dapat melonjak Tidak Terbatas
Jika instans performa yang dapat melonjak yang dikonfigurasi sebagai `unlimited` menghabiskan saldo kredit CPU-nya, Instans tersebut dapat menggunakan kredit *surplus* untuk melampaui batas [dasar](burstable-credits-baseline-concepts.md#baseline_performance). Ketika pemanfaatan CPU-nya turun di bawah garis dasar, instans tersebut menggunakan kredit CPU yang didapatkan untuk membayar kredit surplus yang dihabiskan sebelumnya. Kemampuan untuk mendapatkan kredit CPU untuk mengurangi kredit surplus memungkinkan Amazon EC2 untuk meratakan penggunaan CPU dari sebuah instans selama periode 24 jam. Jika penggunaan CPU rata-rata selama periode 24 jam melebihi acuan, instans akan dikenai biaya untuk penggunaan tambahan dengan [tarif tambahan flat](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing) per jam vCPU.
Grafik berikut menunjukkan penggunaan CPU `t3.large`. Pemanfaatan CPU dasar untuk `t3.large` adalah 30%. Jika instans berjalan pada pemakaian CPU 30% atau kurang secara rata-rata selama periode 24 jam, tidak ada biaya tambahan karena biaya tersebut sudah tercakup oleh harga per jam instans. Namun, jika instans berjalan dengan rata-rata 40% pemanfaatan CPU selama 24 jam, seperti yang ditunjukkan dalam grafik, maka instans tersebut akan ditagih untuk 10% penggunaan CPU tambahan dengan [tarif tambahan tetap](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing) per jam vCPU.
![\[Penggunaan tagihan CPU dari instans t3.large.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t3-cpu-usage.png)
Untuk informasi selengkapnya tentang pemanfaatan acuan per vCPU untuk setiap tipe instans dan jumlah kredit yang didapatkan oleh setiap tipe instans, lihat [tabel kredit](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table).
## Kapan menggunakan mode tak terbatas versus CPU tetap
Saat menentukan apakah Anda harus menggunakan instans performa yang dapat melonjak dalam mode`unlimited`, seperti T3, atau instans performa tetap, seperti M5, Anda perlu menentukan penggunaan CPU yang impas. Penggunaan CPU yang impas untuk instans performa yang dapat melonjak adalah titik di mana instans performa yang dapat melonjak harganya sama dengan instans performa tetap. Penggunaan CPU yang impas membantu Anda menentukan hal berikut:
+ Jika penggunaan CPU rata-rata selama periode 24 jam sama dengan atau di bawah penggunaan impas CPU, gunakan instans performa yang dapat melonjak di mode `unlimited` sehingga Anda bisa mendapatkan keuntungan dari harga yang lebih rendah dari instans performa yang dapat melonjak sekaligus mendapatkan kinerja yang sama sebagai instans performa tetap.
+ Jika penggunaan CPU rata-rata selama periode 24 jam di atas penggunaan impas CPU, instans performa yang dapat melonjak akan lebih mahal daripada instans performa tetap yang berukuran setara. Jika instans T3 terus-menerus melonjak pada 100% CPU, Anda akan membayar sekitar 1,5 kali harga instans M5 yang berukuran setara.
Grafik berikut menunjukkan titik penggunaan impas CPU di mana biaya `t3.large` sama dengan `m5.large`. Titik penggunaan CPU yang impas untuk `t3.large` adalah 42,5%. Jika penggunaan CPU rata-rata adalah 42,5%, biaya menjalankan `t3.large` sama dengan `m5.large`, dan lebih mahal jika penggunaan CPU rata-rata di atas 42,5%. Jika beban kerja membutuhkan penggunaan CPU rata-rata kurang dari 42,5%, Anda dapat memperoleh keuntungan dari harga `t3.large` yang lebih rendah sekaligus mendapatkan performa yang sama sebagai `m5.large`.
![\[Titik impas penggunaan CPU untuk instans t3.large adalah 42,5%.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/T3-unltd-when-to-use.png)
Tabel berikut menunjukkan cara menghitung ambang batas penggunaan impas CPU, sehingga Anda dapat menentukan kapan lebih murah untuk menggunakan instans performa yang dapat melonjak dalam mode `unlimited` atau instans performa tetap. Kolom di tabel diberi label A sampai K.
| Tipe instans | v CPUs | Harga T3\$1/jam | Harga M5\$1/jam | Perbedaan harga | Pemanfaatan acuan T3 per vCPU (%) | Biaya per jam vCPU untuk kredit surplus | Biaya per menit vCPU | Menit lonjakan tambahan tersedia per vCPU | % CPU tambahan tersedia | % CPU titik impas |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| A | B | C | D | E = D - C | F | G | H = G / 60 | I = E / H | J = (I / 60) / B | K = F \$1 J |
| t3.large | 2 | \$10,0835 | \$10,096 | \$10,0125 | 30% | \$10,05 | \$10,000833 | 15 | 12,5% | 42,5% |
| |
| --- |
| \$1 Harga berdasarkan us-east-1 dan Linux OS. |
Tabel tersebut memberikan informasi berikut:
+ Kolom A menunjukkan tipe instans, `t3.large`.
+ Kolom B menunjukkan jumlah v CPUs untuk`t3.large`.
+ Kolom C menunjukkan harga `t3.large` per jam.
+ Kolom D menunjukkan harga `m5.large` per jam.
+ Kolom E menunjukkan perbedaan harga antara `t3.large` dan `m5.large`.
+ Kolom F menunjukkan pemanfaatan batas dasar per vCPU dari `t3.large`, yaitu 30%. Pada batas dasar, biaya per jam dari instans mencakup biaya penggunaan CPU.
+ Kolom G menunjukkan [tarif tambahan flat](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing) per jam vCPU yang dikenakan pada instans jika melonjak ke 100% CPU setelah kredit yang diperolehnya habis.
+ Kolom H menunjukkan [tarif tambahan flat](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing) per jam vCPU-menit yang dikenakan pada instans jika melonjak ke 100% CPU setelah kredit yang diperolehnya habis.
+ Kolom I menunjukkan jumlah menit tambahan yang dapat dilonjakkan oleh `t3.large` per jam pada 100% CPU sementara membayar harga yang sama per jam sebagai `m5.large`.
+ Kolom J menunjukkan penggunaan CPU tambahan (dalam %) di atas batas dasar yang instansnya dapat melonjak sementara membayar harga yang sama per jam sebagai `m5.large`.
+ Kolom K menunjukkan penggunaan CPU yang impas (dalam %) sehingga `t3.large` dapat melonjak tanpa harus membayar lebih dari `m5.large`. Apa pun di atas ini, dan biaya `t3.large` lebih dari `m5.large`.
Tabel berikut menunjukkan penggunaan CPU yang impas (dalam%) untuk tipe instans T3 dibandingkan dengan tipe instans M5 yang berukuran serupa.
| Tipe instans T3 | Penggunaan CPU yang impas (dalam %) untuk T3 dibandingkan dengan M5 |
| --- | --- |
| t3.large | 42,5% |
| t3.xlarge | 52,5% |
| t3.2xlarge | 52,5% |
## Kredit surplus dapat dikenakan biaya
Jika pemanfaatan CPU rata-rata dari sebuah instans berada pada atau di bawah batas dasar, instans tersebut tidak dikenakan biaya tambahan. Karena sebuah instans memperoleh [jumlah kredit maksimum](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table) dalam periode 24 jam (misalnya, instans `t3.micro` dapat memperoleh maksimum 288 kredit dalam periode 24 jam), instans tersebut dapat menggunakan kredit surplus hingga maksimum itu tanpa dikenakan biaya.
Namun, jika pemanfaatan CPU tetap di atas batas dasar, instans tidak dapat memperoleh kredit yang cukup untuk membayar surplus kredit yang telah digunakan. Kredit surplus yang tidak dibayarkan akan dikenakan tarif tambahan tetap per vCPU-jam. Untuk informasi tentang tarif, lihat [ Harga Mode Tidak Terbatas T2/T3/T4g](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing).
Kredit surplus yang digunakan lebih awal dikenai tagihan jika salah satu dari hal berikut terjadi:
+ Kredit surplus yang digunakan melebihi [jumlah kredit maksimum](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table) yang dapat diperoleh instans dalam periode 24 jam. Kredit surplus yang digunakan di atas jumlah maksimum akan ditagihkan pada akhir jam.
+ Instans dihentikan atau diakhiri.
+ instans dialihkan dari `unlimited` ke `standard`.
Kredit surplus yang dihabiskan dilacak oleh metrik. CloudWatch `CPUSurplusCreditBalance` Kredit surplus yang dibebankan dilacak oleh metrik. CloudWatch `CPUSurplusCreditsCharged` Untuk informasi selengkapnya, lihat [CloudWatch Metrik tambahan untuk instans performa burstable](burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.md#burstable-performance-instances-cw-metrics).
## Berapa biaya kinerja burstable tanpa batas?
Jika Anda menggunakan kredit surplus dan tidak dibayar dengan kredit yang diperoleh (lihat[Kredit surplus dapat dikenakan biaya](#unlimited-mode-surplus-credits)), Anda membayar tarif tambahan tetap per VCPU-jam untuk kredit surplus. *Tarif tercantum di bagian Harga Mode Tidak Terbatas [T2/T3/T4G T2/T3 Harga Mode Tidak Terbatas](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing) Amazon EC2.*
## Tidak ada kredit peluncuran untuk instans T2 Tidak Terbatas
Instans T2 Standar menerima [kredit peluncuran](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#launch-credits), tetapi tidak dengan instans T2 Tidak Terbatas. Instans T2 Tidak Terbatas dapat melonjak melampaui batas dasar kapan saja tanpa biaya tambahan, selama rata-rata penggunaan CPU berada pada atau di bawah batas dasar selama jangka waktu 24 jam bergulir atau masa pakainya, mana yang lebih pendek. Dengan demikian, instans T2 Tidak Terbatas tidak memerlukan kredit peluncuran untuk mencapai performa tinggi segera setelah peluncuran.
Jika instans T2 dialihkan dari `standard` ke `unlimited`, semua kredit peluncuran yang terkumpul dihapus dari `CPUCreditBalance` sebelum sisa `CPUCreditBalance` diteruskan.
Instans T4G, T3a, dan T3 tidak pernah menerima kredit peluncuran karena diluncurkan dalam mode Tidak Terbatas secara default, dan karenanya dapat meledak segera setelah memulai. Konfigurasi kredit mode Tidak Terbatas memungkinkan instans T4G, T3a, dan T3 menggunakan CPU sebanyak yang diperlukan untuk melampaui baseline dan selama diperlukan.
## Mengaktifkan mode tidak terbatas
Anda dapat beralih dari `unlimited` ke `standard`, dan dari `standard` ke `unlimited`, kapan saja pada instans yang berjalan atau dihentikan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konfigurasikan spesifikasi kredit saat peluncuran](burstable-performance-instances-how-to.md#launch-burstable-performance-instances) dan [Kelola spesifikasi kredit dari instance kinerja yang dapat meledak](burstable-performance-instances-how-to.md#modify-burstable-performance-instances).
Anda dapat menetapkan `unlimited` sebagai opsi kredit default di tingkat akun per AWS Wilayah, per keluarga instans performa burstable, sehingga semua instance performa burstable baru di akun diluncurkan menggunakan opsi kredit default. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola spesifikasi kredit default untuk akun](burstable-performance-instances-how-to.md#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account).
Anda dapat memeriksa apakah instans performa yang dapat melonjak Anda dikonfigurasi sebagai `unlimited` atau `standard` menggunakan konsol Amazon EC2 atau AWS CLI. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konfigurasikan instance kinerja burstable](burstable-performance-instances-how-to.md).
## Yang terjadi pada kredit saat beralih antara Tidak Terbatas dan Standar
`CPUCreditBalance`adalah CloudWatch metrik yang melacak jumlah kredit yang diperoleh oleh sebuah instance. `CPUSurplusCreditBalance`adalah CloudWatch metrik yang melacak jumlah kredit surplus yang dihabiskan oleh sebuah instance.
Jika Anda mengubah instans yang dikonfigurasi sebagai `unlimited` ke `standard`, hal berikut ini terjadi:
+ Nilai `CPUCreditBalance` tetap tidak berubah dan diteruskan.
+ Nilai `CPUSurplusCreditBalance` segera dikenakan tagihan.
Jika instans `standard` dialihkan ke `unlimited`, hal berikut ini terjadi:
+ Nilai `CPUCreditBalance` yang berisi kredit yang diperoleh yang masih harus dibayar diteruskan.
+ Untuk instans T2 Standard, semua kredit peluncuran dihapus dari`CPUCreditBalance` nilai, dan sisanya`CPUCreditBalance` nilai yang mengandung kredit yang diperoleh yang masih harus dibayar diteruskan.
## Memantau penggunaan kredit
Untuk melihat apakah instans Anda menghabiskan lebih banyak kredit daripada yang disediakan baseline, Anda dapat menggunakan CloudWatch metrik untuk melacak penggunaan, dan Anda dapat mengatur alarm per jam untuk diberi tahu tentang penggunaan kredit. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pantau kredit CPU untuk instans burstable](burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.md).
# Contoh mode tak terbatas untuk instance burstable
Contoh berikut menjelaskan penggunaan kredit untuk instans yang dikonfigurasi sebagai `unlimited`.
**Topics**
+ [
## Contoh 1: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T3 Tidak Terbatas
](#t3_unlimited_example)
+ [
## Contoh 2: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T2 Tidak Terbatas
](#t2_unlimited_example)
## Contoh 1: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T3 Tidak Terbatas
Dalam contoh ini, Anda melihat pemanfaatan CPU dari instans `t3.nano` yang diluncurkan sebagai `unlimited`, dan caranya menggunakan kredit yang *diperoleh* dan *surplus* untuk mempertahankan pemanfaatan CPU.
Instans `t3.nano` memperoleh 144 kredit CPU selama periode 24 jam bergulir, yang dapat ditukarkan dengan 144 menit penggunaan vCPU. Ketika menghabiskan saldo kredit CPU-nya (diwakili oleh CloudWatch metrik`CPUCreditBalance`), ia dapat menghabiskan *kelebihan* kredit CPU — yang *belum diperoleh* — untuk meledak selama yang dibutuhkan. Karena instans `t3.nano` memperoleh maksimal 144 kredit dalam jangka waktu 24 jam, instans ini dapat menggunakan kredit surplus hingga maksimum tersebut tanpa langsung dikenakan biaya. Jika menghabiskan lebih dari 144 kredit CPU, instans ini akan dikenakan biaya untuk selisihnya di akhir jam.
Maksud dari contoh tersebut, yang diilustrasikan oleh grafik berikut, adalah untuk menunjukkan bagaimana sebuah instans dapat melonjak menggunakan surplus kredit bahkan setelah instans tersebut menghabiskan `CPUCreditBalance`. Alur kerja berikut mereferensikan titik-titik bernomor pada grafik:
**P1** - Pada 0 jam pada grafik, instans diluncurkan sebagai `unlimited` dan langsung mulai mendapatkan kredit. Instans tetap diam sejak diluncurkan, yang artinya pemakaian CPU 0%, sehingga tidak ada kredit yang digunakan. Semua kredit yang tidak terpakai diakumulasi ke dalam saldo kredit. Selama 24 jam pertama, `CPUCreditUsage` berada di 0, dan nilai `CPUCreditBalance` mencapai maksimum 144.
**P2** - Untuk 12 jam ke depan, pemanfaatan CPU berada pada 2,5%, yang masih di bawah acuan 5%. Instans mendapatkan lebih banyak kredit daripada yang dibelanjakan, tetapi`CPUCreditBalance` nilai tidak dapat melebihi maksimum 144 kredit.
**P3** - Untuk 24 jam ke depan, penggunaan CPU berada pada 7% (di atas acuan), yang membutuhkan penggunaan 57,6 kredit. Instans menggunakan lebih banyak kredit daripada yang diperolehnya, dan nilai `CPUCreditBalance` berkurang menjadi 86,4 kredit.
**P4** - Selama 12 jam ke depan, pemanfaatan CPU menurun jadi 2,5% (di bawah acuan), yang membutuhkan penggunaan 36 kredit. Pada saat yang sama, instans tersebut mendapatkan 72 kredit. Instance mendapatkan lebih banyak kredit daripada yang dibelanjakan, dan`CPUCreditBalance` nilai meningkat menjadi 122 kredit.
**P5** - Untuk 5 jam ke depan, instans meningkatkan pemanfaatan 100% CPU, dan menggunakan total 570 kredit untuk mempertahankan lonjakan. Sekitar satu jam dalam periode ini, instans menghabiskan seluruh `CPUCreditBalance` sebesar 122 kredit, dan mulai menggunakan kredit surplus untuk mempertahankan penggunaan CPU yang tinggi, dengan total 448 kredit surplus dalam periode ini (570-122=448). Saat nilai `CPUSurplusCreditBalance` mencapai 144 kredit CPU (maksimum yang dapat diperoleh instans `t3.nano` dalam periode 24 jam), kredit surplus yang digunakan setelahnya tidak dapat diimbangi dengan kredit yang diperoleh. Kredit surplus yang dihabiskan setelahnya berjumlah 304 kredit (448-144=304), yang menghasilkan sedikit biaya tambahan pada akhir jam untuk 304 kredit.
**P6** - Untuk 13 jam ke depan, pemanfaatan CPU berada pada 5% (batas dasar). Instans tersebut mendapatkan kredit sebanyak yang digunakan, tanpa kelebihan untuk membayar `CPUSurplusCreditBalance`. Nilai `CPUSurplusCreditBalance` tetap sebesar 144 kredit.
**P7** - Selama 24 jam terakhir dalam contoh ini, instans tidak aktif dan pemanfaatan CPU adalah 0%. Selama waktu ini, instans memperoleh 144 kredit, yang digunakan untuk membayar `CPUSurplusCreditBalance`.
![\[Instans t3 memperoleh 144 kredit setelah 24 jam.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t3_unlimited_graph.png)
## Contoh 2: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T2 Tidak Terbatas
Dalam contoh ini, Anda melihat pemanfaatan CPU dari instans `t2.nano` yang diluncurkan sebagai `unlimited`, dan caranya menggunakan kredit yang *diperoleh* dan *surplus* untuk mempertahankan pemanfaatan CPU.
Instans `t2.nano` memperoleh 72 kredit CPU selama periode 24 jam bergulir, yang dapat ditukarkan dengan 72 menit penggunaan vCPU. Ketika menghabiskan saldo kredit CPU-nya (diwakili oleh CloudWatch metrik`CPUCreditBalance`), ia dapat menghabiskan *kelebihan* kredit CPU — yang *belum diperoleh* — untuk meledak selama yang dibutuhkan. Karena instans `t2.nano` memperoleh maksimal 72 kredit dalam jangka waktu 24 jam, instans ini dapat menggunakan kredit surplus hingga maksimum tersebut tanpa langsung dikenakan biaya. Jika menghabiskan lebih dari 72 kredit CPU, instans ini akan dikenakan biaya untuk selisihnya di akhir jam.
Maksud dari contoh tersebut, yang diilustrasikan oleh grafik berikut, adalah untuk menunjukkan cara sebuah instans dapat melonjak menggunakan kredit surplus bahkan setelah instans tersebut menghabiskan `CPUCreditBalance`. Anda dapat mengasumsikan bahwa, pada awal lini waktu dalam grafik, instans memiliki saldo kredit yang masih harus didapat dengan besaran yang sama dengan jumlah kredit maksimum yang dapat diperoleh dalam 24 jam. Alur kerja berikut mereferensikan titik-titik bernomor pada grafik:
**1** – Dalam 10 menit pertama, `CPUCreditUsage` berada di 0, dan nilai `CPUCreditBalance` tetap maksimal sebesar 72.
**2** – Pada pukul 23:40, seiring dengan meningkatnya pemanfaatan CPU, instans menggunakan kredit CPU dan nilai `CPUCreditBalance` menurun.
**3** – Sekitar pukul 00:47, instans menghabiskan seluruh `CPUCreditBalance`, dan mulai menggunakan kredit surplus untuk mempertahankan pemanfaatan CPU yang tinggi.
**4** – Kredit Surplus dihabiskan sampai 01:55, saat nilai `CPUSurplusCreditBalance` mencapai 72 kredit CPU. Jumlah ini sama dengan maksimum yang dapat dihasilkan oleh instans `t2.nano` dalam periode 24 jam. Kredit surplus apa pun yang digunakan setelahnya tidak dapat diimbangi dengan kredit yang diperoleh dalam periode 24 jam, yang menghasilkan sedikit biaya tambahan di akhir jam.
**5** – Instans terus menggunakan kredit surplus hingga sekitar pukul 02:20. Pada waktu ini, pemanfaatan CPU berada di bawah batas dasar, dan instans mulai memperoleh kredit sebesar 3 kredit per jam (atau 0,25 kredit setiap 5 menit), yang digunakan untuk membayar `CPUSurplusCreditBalance`. Setelah nilai `CPUSurplusCreditBalance` berkurang hingga menjadi 0, instans mulai mengumpulkan kredit yang diperoleh di `CPUCreditBalance` sebesar 0,25 kredit setiap 5 menit.
![\[Grafik pemanfaatan CPU dari instans t2.nano yang diluncurkan sebagai tidak terbatas.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2_unlimited_graph.png)
**Menghitung tagihan (instance Linux)**
Kredit surplus biaya \$10.05 per VCPU-jam. Instans menggunakan sekitar 25 kredit surplus antara 01:55 dan 02:20, yang setara dengan 0,42 vCPU-jam. Biaya tambahan untuk contoh ini adalah 0,42 VCPU-jam x \$10,05/VCPU-jam = \$10,021, dibulatkan menjadi \$10,02. Berikut adalah tagihan akhir bulan untuk instans T2 Tidak Terbatas ini:
![\[Contoh tagihan untuk instans T2 Tidak Terbatas.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2_unlimited_bill_linux.png)
**Menghitung tagihan (instance Windows)**
Kredit surplus biaya \$10.096 per VCPU-jam. Instans menggunakan sekitar 25 kredit surplus antara 01:55 dan 02:20, yang setara dengan 0,42 vCPU-jam. Biaya tambahan untuk contoh ini adalah 0,42 VCPU-jam x \$10,096/VCPU-jam = \$10,04032, dibulatkan menjadi \$10,04. Berikut adalah tagihan akhir bulan untuk instans T2 Tidak Terbatas ini:
![\[Contoh tagihan untuk instans T2 Tidak Terbatas.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2_unlimited_bill_windows.png)
Anda dapat mengatur peringatan penagihan agar diberi tahu setiap jam tentang biaya yang timbul, dan mengambil tindakan jika diperlukan.
# Mode standar untuk instans performa yang dapat melonjak
Instans performa yang dapat melonjak yang dikonfigurasi sebagai `standard` cocok untuk beban kerja dengan pemanfaatan CPU rata-rata yang secara konsisten di bawah pemanfaatan CPU batas dasar dari instans. Untuk melonjak di atas batas dasar, instans menggunakan kredit yang telah diakumulasikan dalam saldo kredit CPU. Jika instans hampir kehabisan kredit yang masih harus dibayar, pemanfaatan CPU secara bertahap diturunkan ke batas dasar, sehingga instans tidak mengalami penurunan performa yang tajam saat saldo kredit CPU yang masih harus dibayar habis. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konsep kunci untuk instance kinerja yang dapat meledak](burstable-credits-baseline-concepts.md).
**Contents**
+ [
# Konsep mode standar untuk instance burstable
](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md)
+ [
## Cara kerja instans performa yang dapat melonjak standar
](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#how-burstable-performance-instances-standard-works)
+ [
## Kredit yang diluncurkan
](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#launch-credits)
+ [
## Batas kredit peluncuran
](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#launch-credit-limits)
+ [
## Perbedaan antara kredit peluncuran dan kredit yang diperoleh
](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#burstable-performance-instances-diff-launch-earned-credits)
+ [
# Contoh mode standar untuk instance burstable
](standard-mode-examples.md)
+ [
## Contoh 1: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T3 Standa
](standard-mode-examples.md#t3_standard_example)
+ [
## Contoh 2: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T2 Standar
](standard-mode-examples.md#t2-standard-example)
+ [
### Periode 1: 1 – 24 jam
](standard-mode-examples.md#period-1)
+ [
### Periode 2: 25 – 36 jam
](standard-mode-examples.md#period-2)
+ [
### Periode 3: 37 – 61 jam
](standard-mode-examples.md#period-3)
+ [
### Periode 4: 62 – 72 jam
](standard-mode-examples.md#period-4)
+ [
### Periode 5: 73 – 75 jam
](standard-mode-examples.md#period-5)
+ [
### Periode 6: 76 – 90 jam
](standard-mode-examples.md#period-6)
+ [
### Periode 7: 91 – 96 jam
](standard-mode-examples.md#period-7)
# Konsep mode standar untuk instance burstable
Mode `standard` adalah opsi konfigurasi untuk instans performa yang dapat melonjak. Mode ini dapat diaktifkan atau dinonaktifkan kapan saja untuk instans yang berjalan atau dihentikan. Anda dapat [menetapkan `standard` sebagai opsi kredit default](burstable-performance-instances-how-to.md#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account) di tingkat akun per AWS Wilayah, per keluarga instans performa burstable, sehingga semua instance performa burstable baru di akun diluncurkan menggunakan opsi kredit default.
## Cara kerja instans performa yang dapat melonjak standar
Saat instans performa yang dapat melonjak dikonfigurasi sebagai `standard` berada dalam status berjalan, instans ini secara terus-menerus memperoleh (pada resolusi tingkat milidetik) set tingkat kredit yang diperoleh per jam. Untuk T2 Standar, saat instans dihentikan, semua kredit yang masih harus dibayar hilang, dan saldo kreditnya direset ke nol. Saat dimulai ulang, instans ini menerima set kredit peluncuran baru, dan mulai mengakumulasi kredit yang diperoleh. Untuk instans Standar T4G, T3a, dan T3, saldo kredit CPU bertahan selama tujuh hari setelah instans berhenti dan kredit hilang setelahnya. Jika Anda memulai instans dalam tujuh hari, tidak ada kredit yang hilang.
Instans T2 Standar menerima dua jenis [kredit CPU](burstable-credits-baseline-concepts.md#key-concepts): *kredit yang diperoleh* dan *kredit peluncuran*. Saat instans T2 Standar berada dalam status berjalan, instans ini secara terus-menerus memperoleh (pada resolusi tingkat milidetik) set tingkat kredit yang diperoleh per jam. Pada awalnya, instans ini belum mendapatkan kredit untuk pengalaman startup yang baik; oleh karena itu, untuk memberikan pengalaman memulai yang baik, instans ini menerima kredit peluncuran di awal, yang digunakan pertama kali saat memperoleh kredit yang diakumulasi.
Instans T4G, T3a, dan T3 tidak menerima kredit peluncuran karena mendukung mode Tidak Terbatas. Konfigurasi kredit mode Tidak Terbatas memungkinkan instans T4G, T3a, dan T3 menggunakan CPU sebanyak yang diperlukan untuk melampaui baseline dan selama diperlukan.
## Kredit yang diluncurkan
Instans T2 Standard mendapatkan 30 kredit peluncuran per vCPU saat diluncurkan atau dimulai, dan instans T1 Standard mendapatkan 15 kredit peluncuran. Misalnya, sebuah `t2.micro` instance memiliki satu vCPU dan mendapat 30 kredit peluncuran, sedangkan `t2.xlarge` instance memiliki empat v CPUs dan mendapat 120 kredit peluncuran. Kredit peluncuran didesain untuk memberikan pengalaman memulai yang baik untuk memungkinkan instans melonjak segera setelah peluncuran sebelum mereka memperoleh kredit yang diakumulasi.
Kredit peluncuran digunakan terlebih dahulu, sebelum kredit yang diperoleh. Kredit peluncuran yang tidak terpakai diakumulasikan dalam saldo kredit CPU, tetapi tidak dihitung dalam batas saldo kredit CPU. Misalnya, instans `t2.micro` memiliki batas saldo kredit CPU 144 kredit yang diperoleh. Jika instans diluncurkan dan tetap idle selama 24 jam, saldo kredit CPU mencapai 174 (30 kredit peluncuran \$1 144 kredit yang diperoleh), yang melebihi batas. Namun, setelah instans menggunakan 30 kredit peluncuran, saldo kredit tidak boleh melebihi 144. Untuk informasi selengkapnya tentang batas saldo kredit CPU untuk setiap ukuran instans, lihat [tabel kredit](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table).
Tabel berikut mencantumkan alokasi kredit CPU awal yang diterima saat peluncuran atau awal, dan jumlah vCPUs.
| Tipe instans | Kredit yang diluncurkan | v CPUs |
| --- | --- | --- |
| t1.micro | 15 | 1 |
| t2.nano | 30 | 1 |
| t2.micro | 30 | 1 |
| t2.small | 30 | 1 |
| t2.medium | 60 | 2 |
| t2.large | 60 | 2 |
| t2.xlarge | 120 | 4 |
| t2.2xlarge | 240 | 8 |
## Batas kredit peluncuran
Ada batasan berapa kali instans T2 Standar dapat menerima kredit peluncuran. Batas default-nya adalah 100 peluncuran atau permulaan semua instans T2 Standard yang digabungkan per akun, per Wilayah, per periode 24 jam bergulir. Misalnya, batas tercapai saat satu instans dihentikan dan dimulai 100 kali dalam periode 24 jam, atau saat 100 instans diluncurkan dalam periode 24 jam, atau kombinasi lain yang setara dengan 100 permulaan. Akun baru mungkin memiliki batas bawah, yang akan meningkat seiring waktu berdasarkan penggunaan Anda.
**Tip**
Untuk memastikan bahwa beban kerja Anda selalu mendapatkan performa yang dibutuhkan, beralihlah ke [Mode tidak terbatas untuk instans performa yang dapat melonjak](burstable-performance-instances-unlimited-mode.md) atau pertimbangkan untuk menggunakan ukuran instans yang lebih besar.
## Perbedaan antara kredit peluncuran dan kredit yang diperoleh
Tabel berikut mencantumkan perbedaan antara kredit peluncuran dan kredit yang diperoleh.
| | Kredit yang diluncurkan | Kredit yang diperoleh |
| --- | --- | --- |
| **Tingkat perolehan kredit** | Instans T2 Standar memperoleh 30 kredit peluncuran per vCPU saat diluncurkan atau dimulai. Jika instans T2 dialihkan dari `unlimited` ke `standard`, instans ini tidak mendapatkan kredit peluncuran pada saat peralihan. | Setiap instans performa yang dapat melonjak T2 terus-menerus memperoleh (pada resolusi tingkat milidetik) tingkat kredit CPU yang ditetapkan per jam, bergantung pada ukuran instans. Untuk informasi selengkapnya tentang jumlah kredit CPU yang diperoleh per ukuran instans, lihat [tabel kredit](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table). |
| **Batas perolehan kredit** | Batas untuk menerima kredit peluncuran adalah 100 peluncuran atau permulaan semua instans T2 Standard yang digabungkan per akun, per Wilayah, per periode 24 jam bergulir. Akun baru mungkin memiliki batas bawah, yang akan meningkat seiring waktu berdasarkan penggunaan Anda. | Instans T2 tidak dapat mengakumulasi lebih banyak kredit daripada batas saldo kredit CPU. Jika saldo kredit CPU telah mencapai batasnya, kredit apa pun yang diperoleh setelah batas tercapai akan dibuang. Kredit peluncuran tidak termasuk dalam penghitungan batas. Untuk informasi selengkapnya tentang batas saldo kredit CPU untuk tiap ukuran instans T2, lihat [tabel kredit](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table). |
| **Penggunaan kredit** | Kredit peluncuran digunakan terlebih dahulu, sebelum kredit yang diperoleh. | Kredit yang diperoleh hanya digunakan setelah semua kredit peluncuran dihabiskan. |
| **Kedaluwarsa kredit** | Saat instans T2 Standar berjalan, kredit peluncuran tidak kedaluwarsa. Saat instans T2 Standar berhenti atau dialihkan ke T2 Tidak Terbatas, semua kredit peluncuran hilang. | Saat instans T2 berjalan, kredit yang diperoleh yang diakumulasi tidak kedaluwarsa. Saat instans T2 berhenti, semua kredit yang diperoleh yang diakumulasi akan hilang. |
Jumlah kredit peluncuran yang masih harus dibayar dan kredit yang diperoleh yang masih harus dibayar dilacak oleh metrik. CloudWatch `CPUCreditBalance` Untuk informasi lebih lanjut, lihat`CPUCreditBalance` dalam [CloudWatch tabel metrik](burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.md#burstable-performance-instances-CW-metrics-table).
# Contoh mode standar untuk instance burstable
Contoh berikut menjelaskan penggunaan kredit saat instans dikonfigurasi sebagai `standard`.
**Topics**
+ [
## Contoh 1: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T3 Standa
](#t3_standard_example)
+ [
## Contoh 2: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T2 Standar
](#t2-standard-example)
## Contoh 1: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T3 Standa
Dalam contoh ini, Anda melihat cara instans `t3.nano` yang diluncurkan sebagai `standard` memperoleh, mengakumulasi, dan menggunakan kredit yang *diperoleh*. Anda melihat cara saldo kredit mencerminkan kredit yang *diperoleh* yang diakumulasi.
Instans `t3.nano` yang berjalan memperoleh 144 kredit setiap 24 jam. Batas saldo kreditnya adalah 144 kredit yang diperoleh. Setelah batas tercapai, kredit baru yang diperoleh akan dibuang. Untuk informasi selengkapnya tentang jumlah kredit yang dapat diperoleh dan diakumulasi, lihat [tabel kredit](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table).
Anda dapat meluncurkan instans T3 Standar dan segera menggunakannya. Atau, Anda dapat meluncurkan instans T3 Standar dan membiarkannya idle selama beberapa hari sebelum menjalankan aplikasi di dalamnya. Digunakan atau tidaknya suatu instans akan menentukan apakah kredit akan digunakan atau diakumulasi. Jika sebuah instans tetap idle selama 24 jam sejak diluncurkan, saldo kredit mencapai batasnya, yang merupakan jumlah maksimum kredit yang diperoleh yang dapat diakumulasi.
Contoh ini menjelaskan sebuah instans yang tetap diam selama 24 jam sejak diluncurkan, dan memandu Anda melalui tujuh periode waktu selama periode 96 jam, yang menunjukkan tingkat di mana kredit diperoleh, diperoleh, digunakan, dan dibuang, serta nilai saldo kredit pada setiap akhir periode.
Alur kerja berikut mereferensikan titik-titik bernomor pada grafik:
**P1** - Pada 0 jam pada grafik, instans diluncurkan sebagai `standard` dan langsung mulai mendapatkan kredit. Instans tetap diam sejak diluncurkan, yang artinya pemakaian CPU 0%, sehingga tidak ada kredit yang digunakan. Semua kredit yang tidak terpakai diakumulasi ke dalam saldo kredit. Selama 24 jam pertama, `CPUCreditUsage` berada di 0, dan nilai `CPUCreditBalance` mencapai maksimum 144.
**P2** - Untuk 12 jam ke depan, pemanfaatan CPU berada pada 2,5%, yang masih di bawah acuan 5%. Instans mendapatkan lebih banyak kredit daripada yang digunakan, tetapi nilai `CPUCreditBalance` tidak dapat melebihi maksimum 144 kredit. Setiap kredit yang diperoleh yang melebihi batas akan dibuang.
**P3** - Untuk 24 jam ke depan, penggunaan CPU berada pada 7% (di atas acuan), yang membutuhkan penggunaan 57,6 kredit. Instans menggunakan lebih banyak kredit daripada yang diperolehnya, dan nilai `CPUCreditBalance` berkurang menjadi 86,4 kredit.
**P4** - Selama 12 jam ke depan, pemanfaatan CPU menurun jadi 2,5% (di bawah acuan), yang membutuhkan penggunaan 36 kredit. Pada saat yang sama, instans tersebut mendapatkan 72 kredit. Instans mendapatkan lebih banyak kredit daripada yang digunakan, dan nilai `CPUCreditBalance` meningkat menjadi 122 kredit.
**P5** - Selama dua jam berikutnya, instans melonjak pada pemanfaatan 60% CPU, dan menghabiskan keseluruhan nilai `CPUCreditBalance` sebesar 122 kredit. Di akhir periode ini, dengan `CPUCreditBalance` berada di nol, pemanfaatan CPU dipaksa turun ke tingkat pemanfaatan garis dasar 5%. Pada garis dasar, instans mendapatkan kredit sebanyak yang digunakan.
**P6** – Untuk 14 jam ke depan, pemanfaatan CPU berada pada 5% (garis dasar). Instans ini mendapatkan kredit sebanyak yang digunakan. Nilai `CPUCreditBalance` tetap 0.
**P7** - Selama 24 jam terakhir dalam contoh ini, instans tidak aktif dan pemanfaatan CPU adalah 0%. Selama waktu ini, instans mendapatkan 144 kredit, yangn diakumulasi di `CPUCreditBalance`.
![\[Pemanfaatan CPU instans T3 Standar.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t3_standard_graph.png)
## Contoh 2: Menjelaskan penggunaan kredit dengan T2 Standar
Dalam contoh ini, Anda melihat cara instans `t2.nano` yang diluncurkan sebagai `standard` memperoleh, mengakumulasi, dan menggunakan kredit *peluncuran* dan yang *diperoleh*. Anda melihat cara saldo kredit mencerminkan tidak hanya kredit yang *diperoleh* yang diakumulasi, tetapi juga kredit *peluncuran* diakumulasi.
Sebuah instans `t2.nano` mendapat 30 kredit peluncuran saat diluncurkan, dan mendapatkan 72 kredit setiap 24 jam. Batas saldo kreditnya adalah 72 kredit yang diperoleh; kredit peluncuran tidak dihitung dalam batasan tersebut. Setelah batas tercapai, kredit baru yang diperoleh akan dibuang. Untuk informasi selengkapnya tentang jumlah kredit yang dapat diperoleh dan diakumulasi, lihat [tabel kredit](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table). Untuk informasi selengkapnya tentang batasn, lihat [Batas kredit peluncuran](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#launch-credit-limits).
Anda dapat meluncurkan instans T2 Standar dan segera menggunakannya. Atau, Anda dapat meluncurkan instans T2 Standar dan membiarkannya idle selama beberapa hari sebelum menjalankan aplikasi di dalamnya. Digunakan atau tidaknya suatu instans akan menentukan apakah kredit akan digunakan atau diakumulasi. Jika sebuah instans tetap idle selama 24 jam sejak diluncurkan, saldo kredit tampak melebihi batasnya karena saldo tersebut mencerminkan kredit yang diperoleh diakumulasi dan kredit peluncuran yang diakumulasi. Namun, setelah CPU digunakan, kredit peluncuran digunakan terlebih dahulu. Setelah itu, batas tersebut selalu mencerminkan jumlah maksimum kredit yang diperoleh yang dapat diakumulasi.
Contoh ini menjelaskan sebuah instans yang tetap diam selama 24 jam sejak diluncurkan, dan memandu Anda melalui tujuh periode waktu selama periode 96 jam, yang menunjukkan tingkat di mana kredit diperoleh, diperoleh, digunakan, dan dibuang, serta nilai saldo kredit pada setiap akhir periode.
### Periode 1: 1 – 24 jam
Pada 0 jam pada grafik, instans T2 diluncurkan sebagai `standard` dan langsung mendapat 30 kredit peluncuran. Instans ini memperoleh kredit saat dalam kondisi berjalan. Instans tetap diam sejak diluncurkan, yang artinya pemakaian CPU 0%, sehingga tidak ada kredit yang digunakan. Semua kredit yang tidak terpakai diakumulasi ke dalam saldo kredit. Sekitar 14 jam setelah peluncuran, saldo kreditnya adalah 72 (30 kredit peluncuran \$1 42 kredit yang diperoleh), yang setara dengan yang dapat diperoleh instans dalam 24 jam. Pada 24 jam setelah peluncuran, saldo kredit melebihi 72 kredit karena kredit peluncuran yang tidak terpakai diakumulasikan ke saldo kredit—saldo kredit adalah 102 kredit: 30 kredit peluncuran \$1 72 kredit yang diperoleh.
![\[Pada periode 1 untuk T2 standar, saldo kredit adalah 102 kredit.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph1.png)
| | |
| --- |--- |
| Tingkat Penggunaan Kredit | 0 kredit per 24 jam (pemanfaatan CPU 0%) |
| Tingkat Perolehan Kredit | 72 kredit per 24 jam |
| Tingkat Pembuangan Kredit | 0 kredit per 24 jam |
| Saldo Kredit | 102 kredit (30 kredit peluncuran \$1 72 kredit yang diperoleh) |
**Kesimpulan**
Jika tidak ada pemanfaatan CPU setelah peluncuran, instans memperoleh lebih banyak kredit daripada yang dapat diperolehnya dalam 24 jam (30 kredit peluncuran \$1 72 kredit yang diperoleh = 102 kredit).
Dalam skenario dunia nyata, instans EC2 menggunakan sejumlah kecil kredit saat meluncurkan dan menjalankan, yang mencegah saldo mencapai nilai teoretis maksimum dalam contoh ini.
### Periode 2: 25 – 36 jam
Selama 12 jam berikutnya, instans terus idle dan memperoleh kredit, tetapi saldo kredit tidak bertambah. Saldo kredirt berhenti di 102 kredit (30 kredit peluncuran \$1 72 kredit yang diperoleh). Saldo kredit telah mencapai batas 72 kredit yang diperoleh yang diakumulasi, sehingga kredit yang baru diperoleh akan dibuang.
![\[Saldo kredit telah mencapai batas 72 kredit yang diperoleh yang diakumulasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph2.png)
| | |
| --- |--- |
| Tingkat Penggunaan Kredit | 0 kredit per 24 jam (pemanfaatan CPU 0%) |
| Tingkat Perolehan Kredit | 72 kredit per 24 jam (3 kredit per jam) |
| Tingkat Pembuangan Kredit | 72 kredit per 24 jam (100% dari tingkat perolehan kredit) |
| Saldo Kredit | 102 kredit (30 kredit peluncuran \$1 72 kredit yang diperoleh)—saldo tidak berubah |
**Kesimpulan**
Sebuah instans terus-menerus memperoleh kredit, tetapi tidak dapat mengakumulasi lebih banyak kredit yang diperoleh jika saldo kredit telah mencapai batasnya. Setelah batasan tercapai, kredit yang baru diperoleh akan dibuang. Kredit peluncuran tidak termasuk dalam penghitungan batasan saldo kredit. Jika saldo termasuk kredit peluncuran yang diakumulasi, saldo tersebut tampak melebihi batas.
### Periode 3: 37 – 61 jam
Selama 25 jam ke depan, instans menggunakan 2% CPU, yang membutuhkan 30 kredit. Pada periode yang sama memperoleh 75 kredit, tetapi saldo kredit menurun. Saldo menurun karena kredit *peluncuran* yang diakumulasi digunakan terlebih dahulu, sementara kredit yang baru diperoleh dibuang karena saldo kredit sudah mencapai batasan 72 kredit yang diperoleh.
![\[Kredit yang baru diperoleh dibuang karena saldo kredit sudah mencapai batasnya.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph3.png)
| | |
| --- |--- |
| Tingkat Penggunaan Kredit | 28,8 kredit per 24 jam (1,2 kredit per jam, 2% pemanfaatan CPU, 40% dari tingkat perolehan kredit) —30 kredit selama 25 jam |
| Tingkat Perolehan Kredit | 72 kredit per 24 jam |
| Tingkat Pembuangan Kredit | 72 kredit per 24 jam (100% dari tingkat perolehan kredit) |
| Saldo Kredit | 72 kredit (30 kredit peluncuran digunakan; 72 kredit yang diperoleh tetap tidak digunakan) |
**Kesimpulan**
Sebuah instans menggunakan kredit peluncuran terlebih dahulu, sebelum menggunakan kredit yang diperoleh. Kredit peluncuran tidak termasuk dalam penghitungan batasan kredit. Setelah kredit peluncuran digunakan, saldonya tidak akan melebihi yang bisa diperoleh dalam 24 jam. Selain itu, saat berjalan, sebuah instans tidak dapat memperoleh lebih banyak kredit peluncuran.
### Periode 4: 62 – 72 jam
Selama 11 jam ke depan, instans menggunakan 2% CPU, yang membutuhkan 13,2 kredit. Ini adalah pemanfaatan CPU yang sama seperti pada periode sebelumnya, tetapi saldo tidak berkurang. Saldo tetap berada di 72 kredit.
Saldo tidak berkurang karena tingkat pendapatan kredit lebih tinggi daripada tingkat penggunaan kredit. Saat instans menghabiskan 13,2 kredit, instans ini juga memperoleh 33 kredit. Namun, batas saldonya adalah 72 kredit, jadi setiap kredit yang diperoleh yang melebihi batas tersebut akan dibuang. Saldo mencapai titik datar di 72 kredit, yang berbeda dari puncak 102 kredit selama Periode 2, karena tidak ada kredit peluncuran yang diakumulasi.
![\[Saldo mencapai titik datar di 72 kredit, karena tidak ada kredit peluncuran yang diakumulasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph4.png)
| | |
| --- |--- |
| Tingkat Penggunaan Kredit | 28,8 kredit per 24 jam (1,2 kredit per jam, 2% pemanfaatan CPU, 40% dari tingkat perolehan kredit) —13,2 kredit selama 11 jam |
| Tingkat Perolehan Kredit | 72 kredit per 24 jam |
| Tingkat Pembuangan Kredit | 43,2 kredit per 24 jam (60% dari tingkat perolehan kredit) |
| Saldo Kredit | 72 kredit (0 kredit peluncuran, 72 kredit yang diperoleh)—saldo berada pada batasnya |
**Kesimpulan**
Setelah kredit peluncuran digunakan, batas saldo kredit ditentukan oleh jumlah kredit yang dapat diperoleh instans dalam 24 jam. Jika instans mendapatkan lebih banyak kredit daripada yang digunakan, kredit yang baru diperoleh yang melebihi batas akan dibuang.
### Periode 5: 73 – 75 jam
Selama tiga jam ke depan, instans melonjak pada 20% pemanfaatan CPU, yang membutuhkan 36 kredit. Instans ini memperoleh sembilan kredit dalam tiga jam yang sama, yang menghasilkan penurunan saldo bersih sebesar 27 kredit. Pada akhir tiga jam, saldo kredit adalah 45 kredit yang diperoleh yang diakumulasi.
![\[Pada akhir tiga jam, saldo kredit adalah 45 kredit yang diperoleh yang diakumulasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph5.png)
| | |
| --- |--- |
| Tingkat Penggunaan Kredit | 288 kredit per 24 jam (12 kredit per jam, 20% pemanfaatan CPU, 400% dari tingkat perolehan kredit) —36 kredit selama 3 jam |
| Tingkat Perolehan Kredit | 72 kredit per 24 jam (9 kredit selama 3 jam) |
| Tingkat Pembuangan Kredit | 0 kredit per 24 jam |
| Saldo Kredit | 45 kredit (saldo sebelumnya (72) - kredit yang digunakan (36) \$1 kredit yang diperoleh (9))—saldo menurun pada tingkat 216 kredit per 24 jam (tingkat penggunaan 288/24 \$1 tingkat perolehan 72/24 = tingkat penurunan saldo 216/24) |
**Kesimpulan**
Jika sebuah instans menggunakan kredit lebih banyak daripada yang diperolehnya, saldo kreditnya menurun.
### Periode 6: 76 – 90 jam
Selama 15 jam ke depan, instans menggunakan 2% CPU, yang membutuhkan 18 kredit. Ini adalah penggunaan CPU yang sama seperti pada Periode 3 dan 4. Namun, saldo meningkat pada periode ini, sedangkan pada Periode 3 menurun dan pada Periode 4 stabil.
Pada Periode 3, kredit peluncuran akumulasi digunakan, dan setiap kredit yang diperoleh yang melebihi batas kredit dibuang, yang mengakibatkan penurunan saldo kredit. Pada Periode 4, instans menggunakan lebih sedikit kredit daripada yang diperolehnya. Setiap kredit yang diperoleh yang melebihi batas dibuang, sehingga saldo menjadi stabil di maksimum 72 kredit.
Pada periode ini, tidak ada kredit peluncuran akumulasi, dan akumulasi jumlah kredit yang diperoleh dalam saldo di bawah batas. Tidak ada kredit yang diperoleh yang dibuang. Selain itu, instans tersebut mendapatkan lebih banyak kredit daripada yang digunakan, yang mengakibatkan peningkatan dalam saldo kredit.
![\[Instans mendapatkan lebih banyak kredit daripada yang digunakan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph6.png)
| | |
| --- |--- |
| Tingkat Penggunaan Kredit | 28,8 kredit per 24 jam (1,2 kredit per jam, 2% pemanfaatan CPU, 40% dari tingkat perolehan kredit) —18 kredit selama 15 jam |
| Tingkat Perolehan Kredit | 72 kredit per 24 jam (45 kredit selama 15 jam) |
| Tingkat Pembuangan Kredit | 0 kredit per 24 jam |
| Saldo Kredit | 72 kredit (saldo meningkat pada tingkat 43,2 kredit per 24 jam — tingkat perubahan = tingkat penggunaan 28,8/24 \$1 tingkat perolehan 72/24) |
**Kesimpulan**
Jika sebuah instans menggunakan kredit lebih sedikit daripada yang diperolehnya, saldo kreditnya meningkat.
### Periode 7: 91 – 96 jam
Selama enam jam berikutnya, instans tetap idle— pemakaian CPU 0%—dan tidak ada kredit yang digunakan. Ini adalah penggunaan CPU yang sama seperti di Periode 2, tetapi saldonya tidak berhenti di 102 kredit—saldo berhenti di 72 kredit, yang merupakan batas saldo kredit untuk instans.
Pada Periode 2, saldo kredit termasuk akumulasi 30 kredit peluncuran. Kredit peluncuran digunakan di Periode 3. Instans yang berjalan tidak bisa mendapatkan lebih banyak kredit peluncuran. Setelah batas saldo kredit CPU tercapai, kredit apa pun yang diperoleh setelah batas akan dibuang.
![\[Kredit yang diperoleh yang melebihi batas akan dibuang.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph7.png)
| | |
| --- |--- |
| Tingkat Penggunaan Kredit | 0 kredit per 24 jam (pemanfaatan CPU 0%) |
| Tingkat Perolehan Kredit | 72 kredit per 24 jam |
| Tingkat Pembuangan Kredit | 72 kredit per 24 jam (100% dari tingkat perolehan kredit) |
| Saldo Kredit | 72 kredit (0 kredit peluncuran \$1 72 kredit perolehan) |
**Kesimpulan**
Sebuah instans terus-menerus memperoleh kredit, tetapi tidak dapat mengakumulasi lebih banyak kredit yang diperoleh jika saldo kredit telah tercapai. Setelah batasan tercapai, kredit yang baru diperoleh akan dibuang. Batas saldo kredit ditentukan oleh jumlah kredit yang dapat diperoleh instans dalam 24 jam. Untuk informasi selengkapnya tentang batas saldo kredit, lihat [tabel kredit](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table).
# Konfigurasikan instance kinerja burstable
Langkah-langkah untuk meluncurkan, memantau, dan memodifikasi instans kinerja burstable (instans T) serupa. Perbedaan utamanya adalah spesifikasi kredit default saat diluncurkan.
Setiap keluarga instans T dilengkapi dengan *spesifikasi kredit default* berikut:
+ Instans T4G, T3a, dan T3 diluncurkan sebagai `unlimited`
+ Instans T3 pada Host Khusus hanya dapat diluncurkan sebagai `standard`
+ Instans T2 diluncurkan sebagai `standard`
Anda dapat [mengubah spesifikasi kredit default](#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account) untuk akun tersebut.
**Topics**
+ [
## Konfigurasikan spesifikasi kredit saat peluncuran
](#launch-burstable-performance-instances)
+ [
## Konfigurasikan grup Auto Scaling untuk menetapkan spesifikasi kredit sebagai unlimited
](#burstable-performance-instances-auto-scaling-grp)
+ [
## Kelola spesifikasi kredit dari instance kinerja yang dapat meledak
](#modify-burstable-performance-instances)
+ [
## Mengelola spesifikasi kredit default untuk akun
](#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account)
## Konfigurasikan spesifikasi kredit saat peluncuran
Anda dapat meluncurkan instans T Anda dengan spesifikasi kredit `unlimited` atau`standard`.
Prosedur berikut menjelaskan cara menggunakan konsol EC2 atau. AWS CLI Untuk informasi tentang menggunakan grup Auto Scaling, lihat. [Konfigurasikan grup Auto Scaling untuk menetapkan spesifikasi kredit sebagai unlimited](#burstable-performance-instances-auto-scaling-grp)
------
#### [ Console ]
**Untuk mengonfigurasi spesifikasi kredit dari sebuah instans saat peluncuran**
1. Ikuti prosedur untuk [meluncurkan instans](ec2-launch-instance-wizard.md).
1. Pada **Tipe instans**, pilih tipe instans T.
1. Perluas **Detail lanjutan**. Untuk **spesifikasi Kredit**, pilih spesifikasi kredit.
1. Di panel **Ringkasan**, tinjau konfigurasi instans Anda, lalu pilih **Luncurkan instans**.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk mengatur spesifikasi kredit dari sebuah instans saat peluncuran**
Gunakan perintah [run-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) dengan opsi. `--credit-specification`
```
--credit-specification CpuCredits=unlimited
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk mengatur spesifikasi kredit dari sebuah instans saat peluncuran**
Gunakan [New-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2Instance.html)cmdlet dengan parameter. `-CreditSpecification_CpuCredit`
```
-CreditSpecification_CpuCredit unlimited
```
------
## Konfigurasikan grup Auto Scaling untuk menetapkan spesifikasi kredit sebagai unlimited
Ketika instans T diluncurkan atau dimulai, mereka memerlukan kredit CPU untuk pengalaman bootstrap yang baik. Jika Anda menggunakan grup Auto Scaling untuk meluncurkan instans, sebaiknya konfigurasikan instans Anda sebagai `unlimited`. Jika Anda melakukannya, instans menggunakan surplus kredit saat diluncurkan atau dimulai ulang secara otomatis oleh grup Auto Scaling. Menggunakan kredit surplus mencegah pembatasan performa.
### Membuat templat peluncuran
Anda harus menggunakan *templat peluncuran* untuk meluncurkan instans sebagai `unlimited` dalam grup Auto Scaling. Konfigurasi peluncuran tidak mendukung peluncuran instans sebagai `unlimited`.
------
#### [ Console ]
**Untuk membuat template peluncuran yang menetapkan spesifikasi kredit**
1. Ikuti [Buat template peluncuran menggunakan prosedur pengaturan lanjutan](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/advanced-settings-for-your-launch-template.html) di Panduan Pengguna *Amazon EC2 Auto Scaling*.
1. Dalam **Konten templat peluncuran**, untuk **Tipe instans**, pilih ukuran instans.
1. Untuk meluncurkan instans sebagai `unlimited` dalam grup Auto Scaling, pada **Detail lanjutan**, untuk **Spesifikasi kredit**, pilih **Tak Terbatas**.
1. Setelah Anda selesai menentukan parameter templat peluncuran, pilih **Buat templat peluncuran**.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk membuat template peluncuran yang menetapkan spesifikasi kredit**
Gunakan perintah [create-launch-template](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/create-launch-template.html).
```
aws ec2 create-launch-template \
--launch-template-name my-launch-template \
--version-description FirstVersion \
--launch-template-data CreditSpecification={CpuCredits=unlimited}
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk membuat template peluncuran yang menetapkan spesifikasi kredit**
Gunakan [New-EC2LaunchTemplate](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2LaunchTemplate.html)cmdlet. Tentukan spesifikasi kredit untuk data template peluncuran sebagai berikut.
```
$creditSpec = New-Object Amazon.EC2.Model.CreditSpecificationRequest
$creditSpec.CpuCredits = "unlimited"
$launchTemplateData = New-Object Amazon.EC2.Model.RequestLaunchTemplateData
$launchTemplateData.CreditSpecification = $creditSpec
```
------
### Kaitkan grup Auto Scaling dengan templat peluncuran
Untuk mengaitkan templat peluncuran dengan grup Auto Scaling, buat grup Auto Scaling menggunakan templat peluncuran, atau tambahkan templat peluncuran ke grup Auto Scaling yang sudah ada.
------
#### [ Console ]
**Untuk membuat grup Auto Scaling menggunakan templat peluncuran**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Pada bilah navigasi di bagian atas layar, pilih kawasan yang sama yang Anda gunakan saat Anda membuat templat peluncuran.
1. Di panel navigasi, pilih **Grup Auto Scaling**, pilih **Buat grup Auto Scaling**.
1. Pilih **Templat Peluncuran**, pilih templat peluncuran Anda, lalu pilih **Langkah Berikutnya**.
1. Lengkapi bidang grup Auto Scaling. Setelah Anda selesai meninjau pengaturan konfigurasi di **halaman Pratinjau**, pilih **Buat grup Auto Scaling**. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membuat Group Auto Scaling Menggunakan Templat Peluncuran](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-launch-template.html) di *Panduan Pengguna Amazon EC2 Auto Scaling*.
**Untuk menambahkan templat peluncuran ke grup Auto Scaling yang ada**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Pada bilah navigasi di bagian atas layar, pilih Wilayah yang sama dengan yang Anda gunakan saat Anda membuat templat peluncuran.
1. Di panel navigasi, pilih **Grup Auto Scaling**.
1. Dari daftar grup Auto Scaling, pilih grup Auto Scaling, dan pilih **Tindakan**, **Edit**.
1. Pada tab **Detail**, untuk **Templat Peluncuran**, pilih templat peluncuran, lalu pilih **Simpan**.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk membuat grup Auto Scaling menggunakan templat peluncuran**
Gunakan perintah [create-auto-scaling-group](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/autoscaling/create-auto-scaling-group.html) dan tentukan parameter `--launch-template`.
**Untuk menambahkan templat peluncuran ke grup Auto Scaling yang ada**
Gunakan perintah [update-auto-scaling-group](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/autoscaling/update-auto-scaling-group.html) dan tentukan parameter `--launch-template`.
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk membuat grup Auto Scaling menggunakan templat peluncuran**
Gunakan [New- ASAuto ScalingGroup](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-ASAutoScalingGroup.html) cmdlet dan tentukan parameter `-LaunchTemplate_LaunchTemplateId` or`-LaunchTemplate_LaunchTemplateName`.
**Untuk menambahkan templat peluncuran ke grup Auto Scaling yang ada**
Gunakan [Update- ASAuto ScalingGroup](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Update-ASAutoScalingGroup.html) cmdlet dan tentukan parameter `-LaunchTemplate_LaunchTemplateId` atau`-LaunchTemplate_LaunchTemplateName`.
------
## Kelola spesifikasi kredit dari instance kinerja yang dapat meledak
Anda dapat mengganti spesifikasi kredit dari instans T yang sedang berjalan atau berhenti kapan saja antara `unlimited` dan`standard`.
Perhatikan bahwa dalam mode `unlimited`, sebuah instans dapat menghabiskan kredit surplus, yang mungkin menimbulkan biaya tambahan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kredit surplus dapat dikenakan biaya](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-surplus-credits).
------
#### [ Console ]
**Untuk mengelola spesifikasi kredit dari sebuah instans**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Instans**.
1. (Opsional) Pilih contoh. Pada tab **Detailnya**, temukan **spesifikasi Kredit**. Nilainya adalah `unlimited` atau `standard`.
1. (Opsional) Untuk mengubah spesifikasi kredit untuk beberapa instance secara bersamaan, pilih semuanya.
1. Pilih **Tindakan**, **Pengaturan instans**, **Ubah spesifikasi kredit**. Opsi ini diaktifkan hanya jika Anda memilih instance T.
1. Untuk **mode Tidak Terbatas**, pilih atau kosongkan kotak centang di samping setiap ID instance.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk mendapatkan spesifikasi kredit dari sebuah instance**
Gunakan perintah [describe-instance-credit-specifications](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-credit-specifications.html). Jika Anda tidak menentukan ID instance, semua instance dengan spesifikasi kredit `unlimited` dikembalikan. Output juga akan mencakup contoh yang sebelumnya dikonfigurasi dengan spesifikasi `unlimited` kredit. Misalnya, jika Anda mengubah ukuran instans T3 menjadi instans M4, saat dikonfigurasi sebagai, `unlimited`Amazon EC2 mengembalikan instans M4.
```
aws ec2 describe-instance-credit-specifications \
--instance-id i-1234567890abcdef0 \
--query InstanceCreditSpecifications[].CpuCredits \
--output text
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
unlimited
```
**Untuk mengatur spesifikasi kredit dari sebuah instans**
Gunakan perintah [modify-instance-credit-specification](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/modify-instance-credit-specification.html).
```
aws ec2 modify-instance-credit-specification \
--region us-east-1 \
--instance-credit-specification "InstanceId=i-1234567890abcdef0,CpuCredits=unlimited"
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk mendapatkan spesifikasi kredit dari sebuah instance**
Gunakan [Get-EC2CreditSpecification](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2CreditSpecification.html)cmdlet.
```
(Get-EC2CreditSpecification `
-InstanceId i-1234567890abcdef0).CpuCredits
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
unlimited
```
**Untuk mengatur spesifikasi kredit dari sebuah instans**
Gunakan [Edit-EC2InstanceCreditSpecification](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Edit-EC2InstanceCreditSpecification.html)cmdlet.
```
Edit-EC2InstanceCreditSpecification `
-Region us-east-1 `
-InstanceCreditSpecification @({InstanceId="i-1234567890abcdef0" CpuCredits="unlimited"})
```
------
## Mengelola spesifikasi kredit default untuk akun
Setiap keluarga instans T dilengkapi dengan [spesifikasi kredit default](#default-credit-spec). Anda dapat mengubah spesifikasi kredit default untuk setiap keluarga instans T di tingkat akun per AWS Wilayah. Nilai yang valid untuk spesifikasi kredit default adalah `unlimited` dan`standard`.
Jika Anda menggunakan wizard peluncuran instans di konsol EC2 untuk meluncurkan instans, nilai yang Anda pilih untuk spesifikasi kredit akan menggantikan spesifikasi kredit default tingkat akun. Jika Anda menggunakan instance AWS CLI to launch, semua instans T baru dalam peluncuran akun menggunakan spesifikasi kredit default. Spesifikasi kredit untuk instans yang sedang berjalan atau dihentikan tidak terpengaruh.
**Pertimbangan**
Spesifikasi kredit default untuk keluarga instans hanya dapat dimodifikasi sekali dalam periode 5 menit bergulir, dan hingga empat kali dalam periode 24 jam bergulir.
------
#### [ Console ]
**Untuk mengelola spesifikasi kredit default**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Untuk mengubah Wilayah AWS, gunakan pemilih Wilayah di sudut kanan atas halaman.
1. Di panel navigasi, pilih **Dasbor**.
1. Pada kartu **Atribut akun**, di bawah **Pengaturan**, pilih **Spesifikasi kredit default**.
1. Pilih **Kelola**.
1. Untuk setiap keluarga instans, pilih **Tak Terbatas** atau **Standard**, lalu pilih **Perbarui**.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk mendapatkan spesifikasi kredit default**
Gunakan perintah [get-default-credit-specification](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/get-default-credit-specification.html).
```
aws ec2 get-default-credit-specification \
--region us-east-1 \
--instance-family t2 \
--query InstanceFamilyCreditSpecifications[].CpuCredits \
--output text
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
standard
```
**Untuk mengatur spesifikasi kredit default**
Gunakan perintah [modify-default-credit-specification](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/modify-default-credit-specification.html). Contoh berikut menetapkan nilai ke`unlimited`.
```
aws ec2 modify-default-credit-specification \
--region us-east-1 \
--instance-family t2 \
--cpu-credits unlimited
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk mendapatkan spesifikasi kredit default**
Gunakan [Get-EC2DefaultCreditSpecification](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2DefaultCreditSpecification.html)cmdlet.
```
(Get-EC2DefaultCreditSpecification `
-Region us-east-1 `
-InstanceFamily t2).CpuCredits
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
standard
```
**Untuk mengatur spesifikasi kredit default**
Gunakan [Edit-EC2DefaultCreditSpecification](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Edit-EC2DefaultCreditSpecification.html)cmdlet. Contoh berikut menetapkan nilai ke`unlimited`.
```
Edit-EC2DefaultCreditSpecification `
-Region us-east-1 `
-InstanceFamily t2 `
-CpuCredit unlimited
```
------
# Pantau kredit CPU untuk instans burstable
EC2 mengirimkan metrik ke Amazon. CloudWatch Anda dapat melihat metrik kredit CPU di metrik Amazon EC2 per instans konsol atau menggunakan AWS CLI metrik untuk mencantumkan metrik untuk setiap instans. CloudWatch Untuk informasi selengkapnya, lihat [CloudWatch metrik yang tersedia untuk instans Anda](viewing_metrics_with_cloudwatch.md).
**Topics**
+ [
## CloudWatch Metrik tambahan untuk instans performa burstable
](#burstable-performance-instances-cw-metrics)
+ [
## Menghitung penggunaan kredit CPU
](#burstable-performance-instances-calculating-credit-use)
## CloudWatch Metrik tambahan untuk instans performa burstable
Instans kinerja burstable memiliki CloudWatch metrik tambahan ini, yang diperbarui setiap lima menit:
+ `CPUCreditUsage` – Jumlah kredit CPU yang digunakan selama periode pengukuran.
+ `CPUCreditBalance` – Jumlah kredit CPU yang diakumulasi oleh instans. Saldo ini habis saat CPU melonjak dan kredit CPU digunakan lebih cepat daripada yang diperoleh.
+ `CPUSurplusCreditBalance` – Jumlah kredit CPU surplus yang digunakan untuk mempertahankan pemanfaatan CPU saat nilai `CPUCreditBalance` adalah nol.
+ `CPUSurplusCreditsCharged` – Jumlah kredit CPU surplus yang melebihi [jumlah kredit CPU maksimum](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table) yang dapat diperoleh dalam periode 24 jam, dan dengan demikian menarik biaya tambahan.
Dua metrik terakhir hanya berlaku untuk instans yang dikonfigurasi sebagai `unlimited`.
Tabel berikut menjelaskan CloudWatch metrik untuk instance kinerja burstable. Untuk informasi selengkapnya, lihat [CloudWatch metrik yang tersedia untuk instans Anda](viewing_metrics_with_cloudwatch.md).
| Metrik | Deskripsi |
| --- | --- |
| CPUCreditUsage | Jumlah kredit CPU yang digunakan oleh instans untuk pemanfaatan CPU. Satu kredit CPU sama dengan satu vCPU yang berjalan pada pemanfaatan 100% selama satu menit atau kombinasi yang setara dari CPUs v, pemanfaatan, dan waktu (misalnya, satu vCPU berjalan pada pemanfaatan 50% selama dua menit atau dua CPUs v berjalan pada pemanfaatan 25% selama dua menit). Metrik kredit CPU tersedia hanya dalam frekuensi lima menit. Jika Anda menentukan periode lebih dari lima menit, gunakan statistik, `Sum`bukan statistik.`Average` Unit: Kredit (vCPU-menit) |
| CPUCreditBalance | Jumlah kredit CPU yang diperoleh yang diakumulasi oleh instans sejak diluncurkan atau dimulai. Untuk T2 Standar, `CPUCreditBalance` juga mencakup jumlah kredit peluncuran yang telah diakumulasi. Kredit diakumulasi ke saldo kredit setelah diperoleh, dan dihapus dari saldo kredit saat digunakan. Saldo kredit memiliki batas maksimum, yang ditentukan oleh ukuran instans. Setelah batas tercapai, setiap kredit yang baru diperoleh akan dibuang. Untuk T2 Standar, kredit peluncuran tidak termasuk dalam penghitungan batas. Kredit dalam `CPUCreditBalance` tersedia untuk instans untuk digunakan hingga melonjak melebihi pemanfaatan CPU acuan. Saat sebuah instans berjalan, kredit di `CPUCreditBalance` tidak kedaluarsa. Ketika instans T4G, T3a atau T3 berhenti, `CPUCreditBalance` nilainya bertahan selama tujuh hari. Setelah itu, semua kredit akumulasi akan hilang. Saat instans T2 berhenti, nilai `CPUCreditBalance` tidak bertahan, dan semua kredit akumulasi akan hilang. Metrik kredit CPU tersedia pada frekuensi lima menit saja. Unit: Kredit (vCPU-menit) |
| CPUSurplusCreditBalance | Jumlah kredit surplus yang telah digunakan oleh instans `unlimited` saat nilai `CPUCreditBalance` miliknya adalah nol. Nilai `CPUSurplusCreditBalance` dibayarkan oleh dengan kredit CPU yang diperoleh. Jika jumlah kredit surplus melebihi jumlah kredit maksimum yang dapat diperoleh instans dalam jangka waktu 24 jam, kredit surplus yang digunakan di atas jumlah maksimum akan dikenakan biaya tambahan. Unit: Kredit (vCPU-menit) |
| CPUSurplusCreditsCharged | Jumlah kredit surplus yang digunakan yang tidak dibayarkan oleh kredit CPU yang diperoleh, dikenakan biaya tambahan. Kredit surplus yang digunakan akan dikenai biaya jika salah satu dari hal berikut terjadi: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.html) Unit: Kredit (vCPU-menit) |
## Menghitung penggunaan kredit CPU
Penggunaan kredit CPU dari instance dihitung menggunakan CloudWatch metrik instans yang dijelaskan dalam tabel sebelumnya.
Amazon EC2 mengirimkan metrik ke CloudWatch setiap lima menit. Referensi ke nilai *sebelumnya* dari metrik pada titik waktu mana pun menyiratkan nilai sebelumnya dari metrik, yang dikirimkan *lima menit yang lalu*.
### Menghitung penggunaan kredit CPU untuk instans Standar
+ Saldo kredit CPU meningkat jika pemanfaatan CPU di bawah garis dasar, ketika kredit yang digunakan kurang dari kredit yang diakumulasi dalam interval lima menit sebelumnya.
+ Saldo kredit CPU berkurang jika pemakaian CPU di atas garis dasar, ketika kredit yang digunakan lebih dari kredit yang diperoleh dalam interval lima menit sebelumnya.
Secara matematis, hal tersebut ditangkap oleh persamaan berikut:
**Example**
```
CPUCreditBalance = prior CPUCreditBalance + [Credits earned per hour * (5/60) - CPUCreditUsage]
```
Ukuran instans menentukan jumlah kredit yang dapat diperoleh instans per jam dan jumlah kredit yang diperoleh yang dapat diakumulasi dalam saldo kredit. Untuk informasi tentang jumlah kredit yang diperoleh per jam, dan batas saldo kredit untuk setiap ukuran instans, lihat [tabel kredit](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table).
**Contoh**
Contoh ini menggunakan instans `t3.nano`. Untuk menghitung nilai `CPUCreditBalance` instans, gunakan persamaan sebelumnya sebagai berikut:
+ `CPUCreditBalance` – Saldo kredit saat ini yang akan dihitung.
+ `prior CPUCreditBalance` – Saldo kredit lima menit lalu. Dalam contoh ini, instans telah mengakumulasi dua kredit.
+ `Credits earned per hour` – Sebuah instans `t3.nano` memperoleh enam kredit per jam.
+ `5/60`- Mewakili interval lima menit antara CloudWatch publikasi metrik. Kalikan kredit yang diperoleh per jam dengan 5/60 (lima menit) untuk mendapatkan jumlah kredit yang diperoleh instans dalam lima menit terakhir. Instans `t3.nano` memperoleh 0,5 kredit setiap lima menit.
+ `CPUCreditUsage` – Banyaknya kredit yang digunakan instans dalam lima menit terakhir. Dalam contoh ini, instans menggunakan satu kredit dalam lima menit terakhir.
Dengan menggunakan nilai-nilai ini, Anda dapat menghitung nilai `CPUCreditBalance`:
**Example**
```
CPUCreditBalance = 2 + [0.5 - 1] = 1.5
```
### Menghitung penggunaan kredit CPU untuk instans Tidak Terbatas
Ketika instans performa yang dapat melonjak perlu melonjak di atas garis dasar, instans akan menggunakan kredit yang diakumulasi sebelum mengunakan kredit surplus. Saat menggunakan saldo kredit CPU yang diakumulasi, instans dapat menggunakan kredit surplus untuk melonjakkan CPU selama yang dibutuhkannya. Saat pemanfaatan CPU turun di bawah garis dasar, kredit surplus akan dibayarkan sebelum instans mengakumulasi kredit yang diperoleh.
Kami menggunakan istilah `Adjusted balance` dalam persamaan berikut untuk mencerminkan aktivitas yang terjadi dalam interval lima menit ini. Kami menggunakan nilai ini untuk sampai pada nilai untuk `CPUCreditBalance` dan `CPUSurplusCreditBalance` CloudWatch metrik.
**Example**
```
Adjusted balance = [prior CPUCreditBalance - prior CPUSurplusCreditBalance] + [Credits earned per hour * (5/60) - CPUCreditUsage]
```
Nilai `0` untuk `Adjusted balance` menunjukkan bahwa instans menggunakan semua kredit yang diperoleh untuk melonjak, dan tidak ada kredit surplus yang digunakan. Hasilnya, baik `CPUCreditBalance` dan `CPUSurplusCreditBalance` diatur ke `0`.
Nilai `Adjusted balance` positif menunjukkan bahwa kredit yang diperoleh yang diakumulasi oleh instans, dan kredit surplus sebelumnya, jika ada, telah dibayarkan. Oleh karena itu, nilai `Adjusted balance` ditetapkan ke `CPUCreditBalance` dan `CPUSurplusCreditBalance` diatur ke `0`. Ukuran instans menentukan [jumlah kredit maksimum](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table) yang dapat diperoleh.
**Example**
```
CPUCreditBalance = min [max earned credit balance, Adjusted balance]
CPUSurplusCreditBalance = 0
```
Nilai `Adjusted balance` negatif menunjukkan bahwa instans menggunakan semua kredit yang diperoleh yang diakumulasi dan, selain itu, juga menggunakan kredit surplus untuk melonjak. Oleh karena itu, nilai `Adjusted balance` ditetapkan ke `CPUSurplusCreditBalance` dan `CPUCreditBalance` diatur ke `0`. Sekali lagi, ukuran instans menentukan [jumlah kredit maksimum](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table) yang dapat diakumulasikan.
**Example**
```
CPUSurplusCreditBalance = min [max earned credit balance, -Adjusted balance]
CPUCreditBalance = 0
```
Jika kredit surplus yang digunakan melebihi kredit maksimum yang dapat diakumulasi oleh instans, saldo kredit surplus diatur ke maksimum, seperti yang ditunjukkan dalam persamaan sebelumnya. Kredit surplus yang tersisa dikenakan tagihan sebagaimana direpresentasikan oleh metrik `CPUSurplusCreditsCharged`.
**Example**
```
CPUSurplusCreditsCharged = max [-Adjusted balance - max earned credit balance, 0]
```
Akhirnya, saat instans berakhir, semua kredit surplus yang dilacak oleh `CPUSurplusCreditBalance` dikenakan tagihan. Jika instans dialihkan dari `unlimited` ke `standard`, setiap `CPUSurplusCreditBalance` yang tersisa juga dikenakan biaya.
# Akselerasi kinerja dengan instans GPU
Instans berbasis GPU menyediakan akses ke NVIDIA GPUs dengan ribuan core komputasi. Anda dapat menggunakan instans ini untuk mengakselerasi aplikasi ilmiah, rekayasa, dan rendering dengan memanfaatkan kerangka kerja komputasi paralel CUDA atau Open Computing Language (OpenCL). Anda juga dapat menggunakannya untuk aplikasi grafik, termasuk streaming game, streaming aplikasi 3-D, dan beban kerja grafis lainnya.
Sebelum Anda dapat mengaktifkan atau mengoptimalkan instance berbasis GPU, Anda harus menginstal driver yang sesuai, sebagai berikut:
+ Untuk menginstal driver NVIDIA pada instance dengan GPU NVIDIA yang terpasang, seperti instance P3 atau G4dn, lihat. [Driver NVIDIA](install-nvidia-driver.md)
+ Untuk menginstal driver AMD pada instance dengan GPU AMD yang terpasang, seperti instance G4ad, lihat. [Driver AMD](install-amd-driver.md)
**Topics**
+ [Aktifkan Aplikasi Virtual NVIDIA GRID](activate_grid.md)
+ [Mengoptimalkan pengaturan GPU](optimize_gpu.md)
+ [Siapkan tampilan 4K ganda di G4ad](activate_g4ad_4k.md)
+ [
# Memulai instans yang dipercepat GPU
](gpu-instances-started.md)
# Aktifkan Aplikasi Virtual NVIDIA GRID di instans berbasis EC2 GPU Amazon
Untuk mengaktifkan GRID Virtual Applications pada instance berbasis GPU yang memiliki NVIDIA GPUs (NVIDIA GRID Virtual Workstation diaktifkan secara default), Anda harus menentukan jenis produk untuk driver. Proses yang Anda gunakan tergantung pada sistem operasi instans Anda.
## Instans Linux
**Untuk mengaktifkan GRID Virtual Applications pada instans Linux Anda**
1. Buat file `/etc/nvidia/gridd.conf` dari file templat yang disediakan.
```
[ec2-user ~]$ sudo cp /etc/nvidia/gridd.conf.template /etc/nvidia/gridd.conf
```
1. Buka file `/etc/nvidia/gridd.conf` dalam editor teks favorit Anda.
1. Temukan baris `FeatureType`, dan atur ke `0`. Kemudian, tambahkan baris dengan `IgnoreSP=TRUE`.
```
FeatureType=0 IgnoreSP=TRUE
```
1. Simpan file dan keluar.
1. Mulai ulang instans untuk mengambil konfigurasi baru.
```
[ec2-user ~]$ sudo reboot
```
## Instans Windows
**Untuk mengaktifkan GRID Virtual Applications pada instans Windows Anda**
1. Jalankan **regedit.exe** untuk membuka editor registri.
1. Navigasi ke `HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\NVIDIA Corporation\Global\GridLicensing`.
1. Buka menu konteks (klik kanan) di panel kanan dan pilih **Baru**, **WORD**.
1. Untuk **Nama** , masukkan**FeatureType** dan ketik`Enter` .
1. Buka menu konteks (klik kanan) di**FeatureType** dan pilih **Modifikasi** .
1. Pada **Data nilai**, masukkan `0` untuk Aplikasi Virtual NVIDIA GRID dan pilih **OK**.
1. Buka menu konteks (klik kanan) di panel kanan dan pilih **Baru**, **WORD**.
1. Untuk **Nama**, masukkan **IgnoreSP** dan ketik `Enter`.
1. Buka menu konteks (klik kanan) pada **IgnoreSP** dan pilih **Modifikasi**.
1. Untuk **Nilai data**, ketik `1` dan pilih **OK**.
1. Tutup editor registri.
# Optimalkan pengaturan GPU di instans Amazon EC2
Ada beberapa pengoptimalan pengaturan GPU yang dapat Anda lakukan untuk mencapai performa terbaik pada instans GPU NVIDIA. Dengan beberapa tipe instans ini, driver NVIDIA menggunakan fitur lonjak otomatis, yang memvariasikan kecepatan clock GPU. Dengan menonaktifkan autoboost dan menyetel kecepatan clock GPU ke frekuensi maksimumnya, Anda dapat secara konsisten mencapai kinerja maksimum dengan instans GPU Anda.
## Optimalkan pengaturan GPU di Linux
1. Konfigurasikan pengaturan GPU agar menjadi persisten. Perintah ini memerlukan waktu beberapa menit untuk dijalankan.
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-persistenced
```
1. [Hanya instance G3, dan P2] Nonaktifkan fitur autoboost untuk semua GPUs yang ada di instance.
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi --auto-boost-default=0
```
1. Atur semua kecepatan clock GPU ke frekuensi maksimumnya. Gunakan kecepatan clock memori dan grafis yang ditentukan dalam perintah berikut.
Beberapa versi driver NVIDIA tidak mendukung pengaturan kecepatan clock aplikasi, dan menampilkan kesalahan `"Setting applications clocks is not supported for GPU..."`, yang bisa Anda abaikan.
+ Instans G3:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 2505,1177
```
+ Instans G4dn:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 5001,1590
```
+ Instans G5:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 6250,1710
```
+ Instans G6, G6f, Gr6, dan Gr6f:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 6251,2040
```
+ Contoh G6e:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 9001,2520
```
+ Contoh G7e:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 12481,2430
```
+ Instans P2:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 2505,875
```
+ Instans P3 dan P3dn:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 877,1530
```
+ Instans P4d:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 1215,1410
```
+ Instans P4de:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 1593,1410
```
+ Instans P5:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 2619,1980
```
+ Instans P5e dan P5en:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 3201,1980
```
+ Contoh P6-B200:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 3996,1965
```
+ Contoh P6-B300:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 3996,2032
```
## Optimalkan pengaturan GPU di Windows
1. Buka PowerShell jendela dan arahkan ke folder instalasi NVIDIA.
```
PS C:\> cd "C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\nvgridsw_aws.inf_*\"
```
1. [Hanya instance G3, dan P2] Nonaktifkan fitur autoboost untuk semua GPUs yang ada di instance.
```
PS C:\> .\nvidia-smi --auto-boost-default=0
```
1. Atur semua kecepatan clock GPU ke frekuensi maksimumnya. Gunakan kecepatan clock memori dan grafis yang ditentukan dalam perintah berikut.
Beberapa versi driver NVIDIA tidak mendukung pengaturan kecepatan clock aplikasi, dan menampilkan kesalahan `"Setting applications clocks is not supported for GPU..."`, yang bisa Anda abaikan.
+ Instans G3:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "2505,1177"
```
+ Instans G4dn:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "5001,1590"
```
+ Instans G5:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "6250,1710"
```
+ Instans G6, G6f, Gr6, dan Gr6f:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "6251,2040"
```
+ Contoh G6e:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "9001,2520"
```
+ Instans P2:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "2505,875"
```
+ Instans P3 dan P3dn:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "877,1530"
```
# Mengatur tampilan 4K Ganda pada instans Linux G4ad
Setelah meluncurkan instans G4ad, Anda dapat mengatur tampilan 4K ganda.
**Untuk menginstal driver AMD dan mengkonfigurasi layar ganda**
1. Hubungkan ke instans Linux Anda untuk mendapatkan alamat Bus PCI dari GPU yang ingin Anda targetkan untuk dual 4K (2x4k):
```
lspci -vv | grep -i amd
```
Output Anda serupa dengan berikut ini:
```
00:1e.0 Display controller: Advanced Micro Devices, Inc. [*AMD*/ATI] Device 7362 (rev c3)
Subsystem: Advanced Micro Devices, Inc. [AMD/ATI] Device 0a34
```
1. Harap perhatikan, alamat bus PCI adalah 00:1e.0 pada output di atas. Buat file bernama `/etc/modprobe.d/amdgpu.conf` dan tambahkan:
```
options amdgpu virtual_display=0000:00:1e.0,2
```
1. Untuk menginstal driver AMD di Linux, lihat[Driver AMD untuk instans EC2 Anda](install-amd-driver.md). Jika Anda sudah menginstal driver GPU AMD, Anda perlu membangun kembali modul kernel amdgpu melalui dkms.
1. Gunakan file xorg.conf di bawah ini untuk menentukan topologi layar ganda (2x4K) dan simpan file di `/etc/X11/xorg.conf:`
```
~$ cat /etc/X11/xorg.conf
Section "ServerLayout"
Identifier "Layout0"
Screen 0 "Screen0"
Screen 1 "Screen1"
InputDevice "Keyboard0" "CoreKeyboard"
InputDevice "Mouse0" "CorePointer"
Option "Xinerama" "1"
EndSection
Section "Files"
ModulePath "/opt/amdgpu/lib64/xorg/modules/drivers"
ModulePath "/opt/amdgpu/lib/xorg/modules"
ModulePath "/opt/amdgpu-pro/lib/xorg/modules/extensions"
ModulePath "/opt/amdgpu-pro/lib64/xorg/modules/extensions"
ModulePath "/usr/lib64/xorg/modules"
ModulePath "/usr/lib/xorg/modules"
EndSection
Section "InputDevice"
# generated from default
Identifier "Mouse0"
Driver "mouse"
Option "Protocol" "auto"
Option "Device" "/dev/psaux"
Option "Emulate3Buttons" "no"
Option "ZAxisMapping" "4 5"
EndSection
Section "InputDevice"
# generated from default
Identifier "Keyboard0"
Driver "kbd"
EndSection
Section "Monitor"
Identifier "Virtual"
VendorName "Unknown"
ModelName "Unknown"
Option "Primary" "true"
EndSection
Section "Monitor"
Identifier "Virtual-1"
VendorName "Unknown"
ModelName "Unknown"
Option "RightOf" "Virtual"
EndSection
Section "Device"
Identifier "Device0"
Driver "amdgpu"
VendorName "AMD"
BoardName "Radeon MxGPU V520"
BusID "PCI:0:30:0"
EndSection
Section "Device"
Identifier "Device1"
Driver "amdgpu"
VendorName "AMD"
BoardName "Radeon MxGPU V520"
BusID "PCI:0:30:0"
EndSection
Section "Extensions"
Option "DPMS" "Disable"
EndSection
Section "Screen"
Identifier "Screen0"
Device "Device0"
Monitor "Virtual"
DefaultDepth 24
Option "AllowEmptyInitialConfiguration" "True"
SubSection "Display"
Virtual 3840 2160
Depth 32
EndSubSection
EndSection
Section "Screen"
Identifier "Screen1"
Device "Device1"
Monitor "Virtual"
DefaultDepth 24
Option "AllowEmptyInitialConfiguration" "True"
SubSection "Display"
Virtual 3840 2160
Depth 32
EndSubSection
EndSection
```
1. Siapkan DCV dengan mengikuti petunjuk dalam menyiapkan [desktop interaktif](#amd-interactive-desktop).
1. Setelah pengaturan DCV selesai, lakukan reboot.
1. Pastikan driver berfungsi:
```
dmesg | grep amdgpu
```
Responsnya akan terlihat seperti berikut:
```
Initialized amdgpu
```
1. Anda akan melihat di output untuk `DISPLAY=:0 xrandr -q` bahwa Anda memiliki 2 tampilan virtual yang terhubung:
```
~$ DISPLAY=:0 xrandr -q
Screen 0: minimum 320 x 200, current 3840 x 1080, maximum 16384 x 16384
Virtual connected primary 1920x1080+0+0 (normal left inverted right x axis y axis) 0mm x 0mm
4096x3112 60.00
3656x2664 59.99
4096x2160 60.00
3840x2160 60.00
1920x1200 59.95
1920x1080 60.00
1600x1200 59.95
1680x1050 60.00
1400x1050 60.00
1280x1024 59.95
1440x900 59.99
1280x960 59.99
1280x854 59.95
1280x800 59.96
1280x720 59.97
1152x768 59.95
1024x768 60.00 59.95
800x600 60.32 59.96 56.25
848x480 60.00 59.94
720x480 59.94
640x480 59.94 59.94
Virtual-1 connected 1920x1080+1920+0 (normal left inverted right x axis y axis) 0mm x 0mm
4096x3112 60.00
3656x2664 59.99
4096x2160 60.00
3840x2160 60.00
1920x1200 59.95
1920x1080 60.00
1600x1200 59.95
1680x1050 60.00
1400x1050 60.00
1280x1024 59.95
1440x900 59.99
1280x960 59.99
1280x854 59.95
1280x800 59.96
1280x720 59.97
1152x768 59.95
1024x768 60.00 59.95
800x600 60.32 59.96 56.25
848x480 60.00 59.94
720x480 59.94
640x480 59.94 59.94
```
1. Saat Anda terhubung ke DCV, ubah resolusi menjadi 2x4K, yang mengonfirmasi bahwa dukungan monitor ganda terdaftar oleh DCV.
![\[Perubahan resolusi DCV\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/dm-dcv-example.png)
## Siapkan desktop interaktif untuk Linux
Setelah Anda mengonfirmasi bahwa instans Linux Anda telah menginstal driver GPU AMD dan amdgpu sedang digunakan, Anda dapat menginstal manajer desktop interaktif. Kami merekomendasikan lingkungan desktop MATE untuk kompatibilitas dan performa terbaik.
**Prasyarat**
Buka editor teks dan simpan yang berikut ini sebagai file bernama `xorg.conf`. Anda akan memerlukan file ini pada instans Anda.
```
Section "ServerLayout"
Identifier "Layout0"
Screen 0 "Screen0"
InputDevice "Keyboard0" "CoreKeyboard"
InputDevice "Mouse0" "CorePointer"
EndSection
Section "Files"
ModulePath "/opt/amdgpu/lib64/xorg/modules/drivers"
ModulePath "/opt/amdgpu/lib/xorg/modules"
ModulePath "/opt/amdgpu-pro/lib/xorg/modules/extensions"
ModulePath "/opt/amdgpu-pro/lib64/xorg/modules/extensions"
ModulePath "/usr/lib64/xorg/modules"
ModulePath "/usr/lib/xorg/modules"
EndSection
Section "InputDevice"
# generated from default
Identifier "Mouse0"
Driver "mouse"
Option "Protocol" "auto"
Option "Device" "/dev/psaux"
Option "Emulate3Buttons" "no"
Option "ZAxisMapping" "4 5"
EndSection
Section "InputDevice"
# generated from default
Identifier "Keyboard0"
Driver "kbd"
EndSection
Section "Monitor"
Identifier "Monitor0"
VendorName "Unknown"
ModelName "Unknown"
EndSection
Section "Device"
Identifier "Device0"
Driver "amdgpu"
VendorName "AMD"
BoardName "Radeon MxGPU V520"
BusID "PCI:0:30:0"
EndSection
Section "Extensions"
Option "DPMS" "Disable"
EndSection
Section "Screen"
Identifier "Screen0"
Device "Device0"
Monitor "Monitor0"
DefaultDepth 24
Option "AllowEmptyInitialConfiguration" "True"
SubSection "Display"
Virtual 3840 2160
Depth 32
EndSubSection
EndSection
```
**Untuk menyiapkan desktop interaktif di Amazon Linux 2**
1. Instal repositori EPEL.
```
[ec2-user ~]$ sudo amazon-linux-extras install epel -y
```
1. Instal desktop MATE.
```
[ec2-user ~]$ sudo amazon-linux-extras install mate-desktop1.x -y
[ec2-user ~]$ sudo yum groupinstall "MATE Desktop" -y
[ec2-user ~]$ sudo systemctl disable firewalld
```
1. Salin file `xorg.conf` ke `/etc/X11/xorg.conf`.
1. Boot ulang instans.
```
[ec2-user ~]$ sudo reboot
```
1. (Opsional) [Instal server Amazon DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/adminguide/setting-up-installing.html) untuk menggunakan Amazon DCV sebagai protokol tampilan berkinerja tinggi, lalu [sambungkan ke sesi Amazon DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/userguide/using-connecting.html) menggunakan klien pilihan Anda.
**Untuk menyiapkan desktop interaktif di Ubuntu**
1. Instal desktop MATE.
```
$ sudo apt install xorg-dev ubuntu-mate-desktop -y
$ sudo apt purge ifupdown -y
```
1. Salin file `xorg.conf` ke `/etc/X11/xorg.conf`.
1. Boot ulang instans.
```
$ sudo reboot
```
1. Instal enkoder AMF untuk versi Ubuntu yang sesuai.
```
$ sudo apt install ./amdgpu-pro-20.20-*/amf-amdgpu-pro_20.20-*_amd64.deb
```
1. (Opsional) [Instal server Amazon DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/adminguide/setting-up-installing.html) untuk menggunakan Amazon DCV sebagai protokol tampilan berkinerja tinggi, lalu [sambungkan ke sesi Amazon DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/userguide/using-connecting.html) menggunakan klien pilihan Anda.
1. Setelah penginstalan DCV memberikan izin video Pengguna DCV:
```
$ sudo usermod -aG video dcv
```
**Untuk menyiapkan desktop interaktif di CentOS**
1. Instal repositori EPEL.
```
$ sudo yum update -y
$ sudo yum install epel-release -y
```
1. Instal desktop MATE.
```
$ sudo yum groupinstall "MATE Desktop" -y
$ sudo systemctl disable firewalld
```
1. Salin file `xorg.conf` ke `/etc/X11/xorg.conf`.
1. Boot ulang instans.
```
$ sudo reboot
```
1. (Opsional) [Instal server Amazon DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/adminguide/setting-up-installing.html) untuk menggunakan Amazon DCV sebagai protokol tampilan berkinerja tinggi, lalu [sambungkan ke sesi Amazon DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/userguide/using-connecting.html) menggunakan klien pilihan Anda.
# Memulai instans yang dipercepat GPU
Generasi terbaru dari jenis instans akselerasi GPU, seperti yang ditunjukkan dalam daftar berikut memberikan kemampuan kinerja tertinggi untuk pembelajaran mendalam dan aplikasi komputasi kinerja tinggi (HPC). Pilih tautan jenis instans untuk mempelajari lebih lanjut tentang kemampuannya.
+ [Keluarga P6](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p6/)
+ [Keluarga P6](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p6/)
+ [Keluarga P5](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p5/)
Untuk daftar lengkap spesifikasi tipe instans untuk tipe instans yang dipercepat, lihat [Komputasi yang dipercepat](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ac.html) dalam referensi *Jenis EC2 Instance Amazon*.
**Konfigurasi perangkat lunak**
Cara termudah untuk memulai dengan jenis instans akselerasi GPU generasi terbaru adalah dengan meluncurkan instance dari AMI Pembelajaran AWS Mendalam yang telah dikonfigurasi sebelumnya dengan semua perangkat lunak yang diperlukan. *Untuk informasi terbaru AWS Deep Learning AMIs untuk digunakan dengan jenis instans akselerasi GPU, lihat [DLAMI yang Didukung P6 di Panduan Pengembang](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/p6-support-dlami.html).AWS Deep Learning AMIs *
Jika Anda perlu membuat AMI khusus untuk meluncurkan instance yang menghosting pembelajaran mendalam atau aplikasi HPC, kami sarankan Anda menginstal versi perangkat lunak minimum berikut di atas gambar dasar Anda.
| Tipe instans | Pengemudi NVIDIA | CUDA | NVIDIA GDRCopy | Pemasang EFA | NCCL | EFA K8s ¹ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| G7e | 575 | 12.9 | 2.5 | 1.45.0 | 2.28.3 | 0.5.10 |
| P5 | 530 | 12.1 | 2.3 | 1.24.1 | 2.18.3 | 0.4.4 |
| P5.4xbesar | 530 | 12.1 | 2.3 | 1.43,1 ² | 2.18.3 | 0.4.4 |
| P5e | 550 | 12.1 | 2.3 | 1.24.1 | 2.18.3 | 0.5.5 |
| P5en | 550 | 12.1 | 2.3 | 1.24.1 | 2.18.3 | 0.5.6 |
| P6-B200 | 570 | 12.8 | 2.5 | 1.41.0 | 2.26.2-1 | 0.5.10 |
| P6e- 00 GB2 | 570 | 12.8 | 2.5 | 1.41.0 | 2.26.2-1 | 0.5.10 |
| P6-B300 | 580 | 13,0 | 2.5 | 1.44.0 | 2.28.3 | 0.5.10 |
**¹** Kolom **EFA K8s** berisi versi minimum yang direkomendasikan untuk. `aws-efa-k8s-device-plugin`
**²** Ada masalah kompatibilitas yang mempengaruhi `P5.4xlarge` contoh ketika GPU-to-GPU komunikasi menggunakan Elastic Fabric Adapter (EFA) dan NVIDIA Collective Communications Library (NCCL). Untuk mengurangi masalah, atur variabel lingkungan `FI_HMEM_DISABLE_P2P` ke`1`, dan pastikan Anda menginstal EFA versi 1.43.1 atau yang lebih baru.
**catatan**
Jika Anda menggunakan versi 1.41.0 dari installer EFA, disertakan dengan itu. `aws-ofi-nccl plugin` Untuk versi installer EFA sebelumnya, gunakan `aws-ofi-nccl plugin` versi `1.7.2-aws` atau yang lebih baru.
Kami juga menyarankan agar Anda mengonfigurasi instans agar tidak menggunakan status C yang lebih dalam. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kinerja tinggi dan latensi rendah dengan membatasi status C yang lebih](https://docs.aws.amazon.com/linux/al2/ug/processor_state_control.html#c-states) dalam di *Panduan Pengguna Amazon Linux 2*. GPU AWS Deep Learning Base terbaru telah AMIs dikonfigurasi sebelumnya untuk tidak menggunakan C-state yang lebih dalam.
Untuk konfigurasi jaringan dan Elastic Fabric Adapter (EFA) lihat. [Maksimalkan bandwidth jaringan pada instans Amazon EC2 dengan beberapa kartu jaringan](efa-acc-inst-types.md)
# Instans Mac Amazon EC2
Instans Mac EC2 ideal untuk mengembangkan, membangun, menguji, dan menandatangani aplikasi untuk platform Apple, seperti iPhone, iPad, Mac, Vision Pro, Apple Watch, Apple TV, dan Safari. Anda dapat terhubung ke instans Mac Anda menggunakan SSH atau Apple Remote Desktop (ARD).
**catatan**
**Unit penagihan** adalah **host khusus**. Instans yang berjalan pada host itu tidak dikenai biaya tambahan.
Instans Amazon EC2 Mac secara native mendukung sistem operasi macOS.
+ **Instans EC2 x86 Mac** (`mac1.metal`) dibangun di atas perangkat keras mini Mac 2018 yang ditenagai oleh prosesor Core i7 generasi kedelapan GHz Intel 3,2 (Coffé Lake), 6 inti fisik dan 12 logis, dan memori 32 GiB.
+ **Instans EC2 M1 Mac** (`mac2.metal`) dibangun di atas perangkat keras mini Mac 2020 yang ditenagai oleh prosesor silikon Apple M1, 8 inti CPU, 8 inti GPU, memori 16 GiB, dan Apple Neural Engine 16-core.
+ **Instans EC2 M1 Ultra Mac** (`mac2-m1ultra.metal`) dibangun pada perangkat keras Mac Studio 2022 yang ditenagai oleh prosesor silikon Apple M1 Ultra, 20 inti CPU, 64 inti GPU, memori 128 GiB, dan Apple Neural Engine 32-inti.
+ **Instans EC2 M2 Mac** (`mac2-m2.metal`) dibangun di atas perangkat keras mini Mac 2023 yang ditenagai oleh prosesor silikon Apple M2, 8 inti CPU, 10 inti GPU, memori 24 GiB, dan Apple Neural Engine 16-core.
+ **Instans EC2 M2 Pro Mac** (`mac2-m2pro.metal`) dibangun di atas perangkat keras mini Mac 2023 yang ditenagai oleh prosesor silikon Apple M2 Pro, 12 inti CPU, 19 inti GPU, memori 32 GiB, dan Apple Neural Engine 16-core.
+ **Instans EC2 M4 Mac** (`mac-m4.metal`) dibangun di atas perangkat keras mini Mac 2024 yang ditenagai oleh prosesor silikon Apple M4, 10 inti CPU, 10 inti GPU, memori 24 GiB, dan Apple Neural Engine 16-core.
+ **Instans EC2 M4 Pro Mac** (`mac-m4pro.metal`) dibangun di atas perangkat keras mini Mac 2024 yang ditenagai oleh prosesor silikon Apple M4 Pro, 14 inti CPU, 20 inti GPU, memori 48 GiB, dan Apple Neural Engine 16-core.
Host Khusus Amazon EC2 Mac mendukung [pemulihan otomatis Host Khusus dan pemeliharaan](dedicated-hosts-recovery.md) host berbasis [reboot](dedicated-hosts-maintenance.md).
**Topics**
+ [
## Pertimbangan-pertimbangan
](#mac-instance-considerations)
+ [
## Kesiapan instans
](#mac-instance-readiness)
+ [
## macOS EC2 AMIs
](#ec2-macos-images)
+ [
## EC2 macOS Init
](#ec2-macos-init)
+ [
## Monitor Sistem Amazon EC2 untuk macOS
](#mac-instance-system-monitor)
+ [
## Sumber daya terkait
](#related-resources)
+ [
# Luncurkan instance Mac menggunakan Konsol Manajemen AWS atau AWS CLI
](mac-instance-launch.md)
+ [
# Connect ke instans Mac Anda menggunakan SSH atau GUI
](connect-to-mac-instance.md)
+ [
# Perbarui sistem operasi dan perangkat lunak pada instans Amazon EC2 Mac
](mac-instance-updates.md)
+ [
# Meningkatkan ukuran volume EBS di instans Mac Anda
](mac-instance-increase-volume.md)
+ [
# Menghentikan atau menghentikan instans Amazon EC2 Mac Anda
](mac-instance-stop.md)
+ [
# Konfigurasikan Perlindungan Integritas Sistem untuk instans Amazon EC2 Mac
](mac-sip-settings.md)
+ [
# Temukan versi macOS yang didukung untuk Host Khusus Amazon EC2 Mac
](macos-firmware-visibility.md)
+ [
# Berlangganan notifikasi AMI macOS
](macos-subscribe-notifications.md)
+ [
# Ambil macOS IDs AWS Systems Manager AMI menggunakan Parameter Store API
](macos-ami-ids-parameter-store.md)
+ [
# Catatan rilis macOS Amazon EC2 AMIs
](macos-ami-overview.md)
## Pertimbangan-pertimbangan
Pertimbangan berikut berlaku untuk instans Mac:
+ Instans Mac hanya tersedia sebagai instans bare metal di [Host Khusus](dedicated-hosts-overview.md), dengan masa alokasi minimal 24 jam sebelum Anda dapat membagikan Host Khusus. Anda dapat meluncurkan satu instans Mac per Host Khusus. Anda dapat berbagi Host Khusus dengan AWS akun atau unit organisasi dalam AWS organisasi Anda, atau seluruh AWS organisasi.
+ Instans Mac tersedia dalam berbagai jenis Wilayah AWS. Untuk daftar ketersediaan instans Mac di masing-masing instans Wilayah AWS, lihat [jenis instans Amazon EC2 menurut Wilayah](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ec2-instance-regions.html).
+ Instans Mac hanya tersedia sebagai Instans Sesuai Permintaan. Instans tersebut tidak tersedia sebagai Instans Spot atau Instans Terpesan. Anda dapat menghemat uang pada instans Mac dengan membeli [Savings Plans](https://docs.aws.amazon.com/savingsplans/latest/userguide/).
+ Kompatibilitas berbagai jenis instans Mac dengan MacOS Amazon Machine Images (AMIs) tertentu bervariasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Catatan rilis macOS Amazon EC2 AMIs](macos-ami-overview.md).
+ EBShotplug didukung.
+ AWS tidak mengelola atau mendukung SSD internal pada perangkat keras Apple. Kami sangat menyarankan Anda menggunakan volume Amazon EBS sebagai gantinya. EBSvolume memberikan manfaat elastisitas, ketersediaan, dan daya tahan yang sama pada instans Mac seperti halnya pada instans EC2 lainnya.
+ Sebaiknya gunakan volume Amazon EBS dengan 10.000 IOPS dan 400 MiB/s throughput dengan instans Mac untuk kinerja optimal. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Jenis volume Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-volume-types.html) di *Panduan Pengguna Amazon EBS*.
+ [Instans Mac mendukung Amazon EC2 Auto Scaling.](https://aws.amazon.com/blogs/compute/implementing-autoscaling-for-ec2-mac-instances/)
+ Pada instans x86 Mac, pembaruan perangkat lunak otomatis dinonaktifkan. Kami merekomendasikan Anda untuk menerapkan pembaruan dan mengujinya pada instans Anda sebelum memasukkan instans ke dalam proses produksi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perbarui sistem operasi dan perangkat lunak pada instans Amazon EC2 Mac](mac-instance-updates.md).
+ Ketika Anda menghentikan atau mengakhiri instans Mac, alur kerja scrubbing dilakukan pada Host Khusus. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menghentikan atau menghentikan instans Amazon EC2 Mac Anda](mac-instance-stop.md).
+
**penting**
Fitur Apple Intelligence tidak tersedia saat mem-boot perangkat keras Mac dari volume eksternal. Saat instans EC2 Mac boot dari volume EBS eksternal secara default, mereka tidak mendukung fitur Apple Intelligence.
+
**Awas**
Jangan gunakan FileVault. Jika Anda mengaktifkan FileVault, host gagal untuk boot karena partisi terkunci. Jika enkripsi data diperlukan, gunakan enkripsi Amazon EBS untuk menghindari masalah boot dan dampak kinerja. Dengan enkripsi Amazon EBS, operasi enkripsi terjadi di server host, memastikan keamanan keduanya data-at-rest dan data-in-transit antara instans dan penyimpanan EBS terlampir. Untuk informasi selengkapnya, lihat [enkripsi Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-encryption.html) di *Panduan Pengguna Amazon EBS*.
## Kesiapan instans
Setelah meluncurkan instans Mac, Anda harus menunggu hingga instans siap sebelum dapat terhubungkan ke instans tersebut. Untuk AWS AMI yang dijual dengan instans Mac x86 atau instans Apple silicon Mac, waktu peluncuran dapat berkisar dari sekitar 6 menit hingga 20 menit. Bergantung pada ukuran volume Amazon EBS yang dipilih, penyertaan skrip tambahan ke *data pengguna*, atau perangkat lunak tambahan yang dimuat pada macOS AMI kustom, waktu peluncuran mungkin meningkat.
Anda dapat menggunakan skrip shell kecil, seperti yang di bawah ini, untuk melakukan polling describe-instance-status API untuk mengetahui kapan instance siap untuk dihubungkan. Dalam perintah berikut, ganti ID instans contoh dengan milik Anda.
```
for i in $(seq 1 200); do aws ec2 describe-instance-status --instance-ids=i-1234567890abcdef0 \
--query='InstanceStatuses[0].InstanceStatus.Status'; sleep 5; done;
```
## macOS EC2 AMIs
Amazon EC2 macOS dirancang untuk menyediakan lingkungan yang stabil, aman, dan mempunyai performa tinggi untuk beban kerja developer yang berjalan pada instans Mac Amazon EC2. EC2 AMIs macOS mencakup paket yang memungkinkan integrasi AWS yang mudah, seperti alat konfigurasi peluncuran dan pustaka serta alat AWS populer.
Untuk informasi selengkapnya tentang EC2 macOS AMIs, lihat. [Catatan rilis macOS Amazon EC2 AMIs](macos-ami-overview.md)
AWS menyediakan EC2 macOS AMIs yang diperbarui secara teratur yang mencakup pembaruan paket yang dimiliki oleh AWS dan versi macOS terbaru yang telah diuji sepenuhnya. Selain itu, AWS menyediakan pembaruan AMIs dengan pembaruan versi minor terbaru atau pembaruan versi utama segera setelah mereka dapat sepenuhnya diuji dan diperiksa. Jika Anda tidak perlu menyimpan data atau melakukan penyesuaian pada instans Mac, Anda bisa mendapatkan pembaruan terkini dengan meluncurkan instans baru menggunakan AMI saat ini dan kemudian mengakhiri instans sebelumnya. Atau, Anda dapat memilih pembaruan mana yang akan diterapkan pada instans Mac Anda.
Untuk informasi tentang cara berlangganan notifikasi macOS AMI, lihat. [Berlangganan notifikasi AMI macOS](macos-subscribe-notifications.md)
## EC2 macOS Init
EC2macOS Init digunakan untuk menginisialisasi instance EC2 Mac saat diluncurkan. Init ini menggunakan grup prioritas untuk menjalankan grup logis tugas pada saat bersamaan.
File plist yang diluncurkan adalah `/Library/LaunchDaemons/com.amazon.ec2.macos-init.plist`. File untuk Init macOS EC2 terletak di `/usr/local/aws/ec2-macos-init`.
Untuk informasi lebih lanjut, lihat [https://github.com/aws/ec2-macos-init](https://github.com/aws/ec2-macos-init).
## Monitor Sistem Amazon EC2 untuk macOS
Monitor Sistem Amazon EC2 untuk macOS menyediakan metrik pemanfaatan CPU ke Amazon. CloudWatch Ini mengirimkan metrik ini ke CloudWatch lebih dari perangkat serial khusus dalam periode 1 menit. Anda dapat mengaktifkan atau menonaktifkan agen ini sebagai berikut. Agen tidak diaktifkan secara default.
```
sudo setup-ec2monitoring [enable | disable]
```
**catatan**
Monitor Sistem Amazon EC2 untuk macOS saat ini tidak didukung pada instans Apple silikon Mac.
## Sumber daya terkait
Untuk informasi tentang harga, lihat [Harga](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/mac/#Pricing).
Untuk informasi selengkapnya tentang instans Mac, lihat [Instans Mac Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/mac/).
Untuk informasi selengkapnya tentang spesifikasi perangkat keras dan performa jaringan instans Mac, lihat [Instans tujuan umum](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/gp.html).
# Luncurkan instance Mac menggunakan Konsol Manajemen AWS atau AWS CLI
Instans EC2 Mac memerlukan [Host Khusus](dedicated-hosts-overview.md). Pertama-tama, Anda harus mengalokasikan host ke akun Anda, kemudian meluncurkan instans ke host.
Anda dapat meluncurkan instance Mac menggunakan Konsol Manajemen AWS atau file AWS CLI.
## Luncurkan instans Mac menggunakan konsol
**Untuk meluncurkan instans Mac ke Host Khusus**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Alokasikan Dedicated Host, sebagai berikut:
1. Di panel navigasi, pilih **Host Khusus**.
1. Pilih **Alokasikan Host Khusus**, lalu lakukan hal berikut:
1. Untuk **keluarga Instance**, pilih keluarga Instance **Mac**. Jika keluarga instans tidak muncul dalam daftar, berarti tidak didukung di Wilayah yang saat ini dipilih.
1. Untuk **tipe Instance**, pilih jenis instance berdasarkan keluarga instance yang dipilih.
1. Untuk **Zona Ketersediaan**, pilih Zona Ketersediaan untuk Host Khusus.
1. Untuk **Jumlah**, biarkan di **1**.
1. Pilih **Alokasikan**.
1. Luncurkan instans pada host, sebagai berikut:
1. Pilih Host Khusus yang Anda buat, lalu lakukan hal berikut:
1. Pilih **Tindakan**, **Luncurkan instans ke host**.
1. Pada **Aplikasi dan Gambar OS (Amazon Machine Image)**, pilih AMI macOS.
1. Di bawah **Jenis instans**, pilih jenis instans Mac.
1. Pada **Detail lanjutan**, pastikan bahwa **Penghunian**, **Host penghunian oleh**, dan **ID host penghunian** telah dikonfigurasi sebelumnya berdasarkan Host Khusus yang Anda buat. Perbarui **Afinitas penghunian** sesuai kebutuhan.
1. Selesaikan wizard, tentukan volume EBS, grup keamanan, dan pasangan kunci yang diperlukan.
1. Di panel **Ringkasan**, pilih **Luncurkan instans**.
1. Halaman konfirmasi memberi tahu Anda bahwa instans Anda akan diluncurkan. Pilih **Lihat semua instans** untuk menutup halaman konfirmasi dan kembali ke konsol. Status awal dari sebuah instans adalah `pending`. Instans siap ketika statusnya berubah menjadi `running` dan lolos pemeriksaan status.
## Luncurkan instance Mac menggunakan AWS CLI
**Mengalokasikan Host Khusus**
Gunakan perintah [allocate-hosts](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/allocate-hosts.html) berikut untuk mengalokasikan Host Khusus untuk instance Mac Anda, ganti `instance-type` dengan jenis instance mac yang valid, dan `region` dan `availability-zone` dengan yang sesuai untuk lingkungan Anda.
```
aws ec2 allocate-hosts --region us-east-1 --instance-type mac1.metal --availability-zone us-east-1b --auto-placement "on" --quantity 1
```
**Luncurkan instans di host**
Gunakan perintah [run-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) berikut untuk meluncurkan instance Mac, sekali lagi mengganti `instance-type` dengan jenis instance mac yang valid, dan `region` dan `availability-zone` dengan yang digunakan sebelumnya.
```
aws ec2 run-instances --region us-east-1 --instance-type mac1.metal --placement Tenancy=host --image-id ami_id --key-name my-key-pair
```
Status awal dari sebuah instans adalah `pending`. Instans siap ketika statusnya berubah menjadi `running` dan lolos pemeriksaan status. Gunakan [describe-instance-status](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-status.html)perintah berikut untuk menampilkan informasi status untuk instance Anda.
```
aws ec2 describe-instance-status --instance-ids i-017f8354e2dc69c4f
```
Berikut ini adalah contoh output untuk sebuah instans yang sedang berjalan dan telah lulus pemeriksaan status.
```
{
"InstanceStatuses": [
{
"AvailabilityZone": "us-east-1b",
"InstanceId": "i-017f8354e2dc69c4f",
"InstanceState": {
"Code": 16,
"Name": "running"
},
"InstanceStatus": {
"Details": [
{
"Name": "reachability",
"Status": "passed"
}
],
"Status": "ok"
},
"SystemStatus": {
"Details": [
{
"Name": "reachability",
"Status": "passed"
}
],
"Status": "ok"
}
}
]
}
```
# Connect ke instans Mac Anda menggunakan SSH atau GUI
Anda dapat terhubung ke instance Mac menggunakan SSH atau antarmuka pengguna grafis (GUI).
Beberapa pengguna dapat mengakses OS secara bersamaan. Biasanya ada sesi pengguna 1:1: GUI, karena layanan Berbagi Layar bawaan pada port 5900. Menggunakan SSH dalam macOS mendukung beberapa sesi hingga batas “Sesi Maks” dalam `sshd_config` file.
## Terhubung ke instans Anda menggunakan SSH
Instans Mac Amazon EC2 tidak mengizinkan SSH root jarak jauh secara default. ec2-userAkun dikonfigurasi untuk masuk dari jarak jauh menggunakan SSH. ec2-userAkun ini juga memiliki **sudo** hak istimewa. Setelah Anda terhubung ke instans, Anda dapat menambahkan pengguna lain.
Untuk mendukung koneksi ke instans Anda menggunakan SSH, luncurkan instans menggunakan pasangan kunci dan grup keamanan yang mengizinkan akses SSH, dan pastikan bahwa instans tersebut memiliki konektivitas internet. Anda menyediakan file `.pem` untuk pasangan kunci saat Anda terhubung ke instans.
Gunakan prosedur berikut untuk menghubungkan ke instans Mac Anda menggunakan klien SSH. Jika Anda menemui kesalahan saat mencoba untuk terhubung ke instans, lihat [Memecahkan masalah saat menghubungkan ke instans Amazon EC2 Linux Anda](TroubleshootingInstancesConnecting.md).
**Untuk terhubung ke instans Anda menggunakan SSH**
1. Pastikan bahwa komputer lokal Anda memiliki klien SSH yang terinstal dengan memasukkan **ssh** di baris perintah. Jika komputer Anda tidak mengenali perintah tersebut, cari klien SSH untuk sistem operasi Anda lalu instal.
1. Dapatkan nama DNS publik dari instans Anda. Dengan menggunakan konsol Amazon EC2, Anda dapat menemukan nama DNS publik di tab **Detail** dan tab **Jaringan**. Dengan menggunakan AWS CLI, Anda dapat menemukan nama DNS publik menggunakan [perintah describe-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instances.html).
1. Temukan file `.pem` untuk pasangan kunci yang Anda tentukan saat meluncurkan instans.
1. Hubungkan ke instans Anda menggunakan perintah **ssh** berikut, yang menentukan nama DNS publik dari instans dan file `.pem`.
```
ssh -i /path/key-pair-name.pem ec2-user@instance-public-dns-name
```
Autentikasi kata sandi dinonaktifkan untuk mencegah serangan kata sandi brute-force. Sebelum Anda membuat perubahan pada konfigurasi SSH, buka `/usr/local/aws/ec2-macos-init/init.toml` dan atur `secureSSHDConfig` ke`false`.
## Hubungkan ke antarmuka pengguna grafis (GUI) instans Anda
Gunakan prosedur berikut untuk terhubung ke GUI instans Anda menggunakan VNC, Apple Remote Desktop (ARD), atau aplikasi Apple Screen Sharing (disertakan dengan macOS).
**catatan**
macOS 10.14 dan setelahnya hanya mengizinkan kontrol jika Berbagi Layar diaktifkan melalui [Preferensi Sistem](https://support.apple.com/guide/remote-desktop/enable-remote-management-apd8b1c65bd/mac).
**Untuk terhubung ke instans Anda menggunakan klien ARD atau klien VNC**
1. Pastikan komputer lokal Anda menginstal klien ARD atau klien VNC yang mendukung ARD. Pada macOS, Anda dapat memanfaatkan aplikasi Berbagi Layar bawaan. Jika tidak, cari ARD untuk sistem operasi Anda dan instal.
1. Dari komputer lokal Anda, [hubungkan ke instans Anda menggunakan SSH](#mac-instance-ssh).
1. Siapkan kata sandi untuk akun ec2-user menggunakan perintah **passwd** sebagai berikut.
```
[ec2-user ~]$ sudo passwd ec2-user
```
1. Instal dan mulai macOS Screen Sharing menggunakan perintah berikut.
```
[ec2-user ~]$ sudo launchctl enable system/com.apple.screensharing
sudo launchctl load -w /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.screensharing.plist
```
1. Putuskan sambungan dari instans dengan mengetik **exit** dan menekan Enter.
1. Dari komputer Anda, hubungkan ke instans Anda menggunakan perintah **ssh** berikut ini. Selain opsi yang ditunjukkan di bagian sebelumnya, gunakan opsi **-L** untuk mengaktifkan penerusan port dan meneruskan semua lalu lintas di port lokal 5900 ke server ARD pada instans.
```
ssh -L 5900:localhost:5900 -i /path/key-pair-name.pem ec2-user@instance-public-dns-name
```
1. Dari komputer lokal Anda, gunakan klien ARD atau klien VNC yang mendukung ARD untuk terhubung ke `localhost:5900`. Misalnya, gunakan aplikasi Berbagi Layar pada macOS sebagai berikut:
1. Buka **Finder** dan pilih **Go**.
1. Pilih **Hubungkan ke Server**.
1. Di bidang **Alamat Server**, masukkan `vnc://localhost:5900`.
1. Masuk seperti yang diminta, gunakan **ec2-user** sebagai nama pengguna dan kata sandi yang Anda buat untuk akun pengguna ec2.
## Mengubah resolusi layar macOS di instans Mac
Setelah tersambung ke instans Mac EC2 menggunakan klien ARD atau klien VNC yang mendukung ARD, Anda dapat mengubah resolusi layar lingkungan macOS menggunakan alat atau utilitas macOS yang tersedia untuk umum, seperti [displayplacer](https://github.com/jakehilborn/displayplacer).
**Untuk mengubah resolusi layar menggunakan displayplacer**
1. Instal displayplacer.
```
[ec2-user ~]$ brew tap jakehilborn/jakehilborn && brew install displayplacer
```
1. Tampilkan informasi layar saat ini dan kemungkinan resolusi layar.
```
[ec2-user ~]$ displayplacer list
```
1. Terapkan resolusi layar yang diinginkan.
```
[ec2-user ~]$ displayplacer "id: res:x origin:(0,0) degree:0"
```
Contoh:
```
RES="2560x1600"
displayplacer "id:69784AF1-CD7D-B79B-E5D4-60D937407F68 res:${RES} scaling:off origin:(0,0) degree:0"
```
# Perbarui sistem operasi dan perangkat lunak pada instans Amazon EC2 Mac
Topik berikut menjelaskan cara memperbarui sistem operasi dan perangkat lunak pada instance Apple silikon Mac (Mac2, Mac2-M1Ultra, Mac2-m2, Mac2-M2Pro, Mac-M4, dan Mac-M4Pro) dan instance Mac x86 (Mac1).
**Awas**
Instalasi versi beta atau pratinjau macOS hanya tersedia di instance Apple silicon Mac. Amazon EC2 tidak memenuhi syarat versi beta atau pratinjau macOS dan tidak memastikan instans akan tetap berfungsi setelah pembaruan ke versi macOS praproduksi.
Mencoba menginstal versi beta atau pratinjau macOS di instans Amazon EC2 x86 Mac akan menyebabkan degradasi Host Khusus Amazon EC2 Mac saat Anda menghentikan atau mengakhiri instans, dan akan menghambat Anda untuk memulai atau meluncurkan instans baru di host tersebut.
**catatan**
Jika Anda melakukan pembaruan macOS di tempat sebelum AWS merilis AMI resmi, pembaruan hanya berlaku untuk host yang dipilih. Jika Anda memiliki host lain, atau jika Anda meluncurkan host baru, Anda harus melakukan proses pembaruan yang sama pada host tersebut juga. Setiap versi macOS memerlukan versi firmware minimum pada perangkat keras Apple Mac yang mendasarinya. Pembaruan di tempat hanya memperbarui firmware pada host yang dipilih dan tidak mentransfer ke host lain yang ada atau baru. Untuk memeriksa versi macOS mana yang kompatibel dengan Host Khusus Amazon EC2 Mac, lihat [Menemukan versi macOS yang didukung untuk Host Khusus Amazon EC2 Mac Anda](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-firmware-visibility.html).
**Topics**
## Perbarui perangkat lunak pada instans Mac Apple silicon
### Prasyarat
Karena pembaruan dalam konfigurasi driver jaringan, driver ENA versi 1.0.2 tidak kompatibel dengan macOS 13.3 dan yang lebih baru. Jika Anda ingin menginstal versi beta, pratinjau, atau produksi macOS versi 13.3 atau setelahnya dan belum menginstal driver ENA terbaru, gunakan prosedur berikut untuk menginstal versi driver yang baru.
**Untuk menginstal driver ENA versi baru**
1. Di jendela Terminal, sambungkan ke instans Mac Apple silicon menggunakan [SSH](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-ssh).
1. Perbarui Homebrew dan unduh aplikasi ENA ke dalam `Applications` file menggunakan perintah berikut.
```
[ec2-user ~]$ brew update
```
```
[ec2-user ~]$ brew install amazon-ena-ethernet-dext
```
1. Putuskan sambungan dari instans Anda dengan mengetik **exit** dan menekan kembali.
1. Gunakan klien VNC untuk mengaktifkan aplikasi ENA.
1. Siapkan klien VNC menggunakan [Hubungkan ke antarmuka pengguna grafis (GUI) instans Anda](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-vnc).
1. Setelah Anda terhubung ke instans Anda menggunakan aplikasi Berbagi Layar, buka folder **Aplikasi** dan buka aplikasi ENA.
1. Pilih **Aktifkan**
1. Untuk mengonfirmasi bahwa driver diaktifkan dengan benar, jalankan perintah berikut di jendela Terminal. Output dari perintah menunjukkan bahwa driver lama dalam keadaan diakhiri dan driver baru dalam keadaan diaktifkan.
```
systemextensionsctl list;
```
1. Setelah Anda memulai ulang instans, hanya driver baru yang akan hadir.
### Lakukan pembaruan perangkat lunak
Pada instans Mac Apple silicon, Anda harus menyelesaikan beberapa langkah untuk melakukan pembaruan sistem operasi di tempat. Ini termasuk mendelegasikan kepemilikan volume root Amazon EBS ke pengguna administratif volume root EBS. Anda dapat memilih untuk melakukan ini secara otomatis menggunakan Amazon EC2 API, atau Anda dapat melakukannya secara manual dengan menjalankan perintah pada instance Anda.
------
#### [ Automated volume ownership delegation (Recommended) ]
**Pertimbangan-pertimbangan**
+ Diperlukan waktu antara 30 dan 90 menit untuk menyelesaikan tugas delegasi kepemilikan volume. Selama waktu ini, instance tidak dapat dijangkau.
+ Versi macOS berikut didukung:
+ **Mac2 \$1 Mac2-M1Ultra** - macOS Ventura (versi 13.0 atau yang lebih baru)
+ **Mac2-m2 \$1 Mac2-M2Pro - macOS** Ventura (versi 13.2 atau yang lebih baru)
+ **Mac-M4 \$1 Mac-M4Pro** - macOS Sequoia (versi 15.6 atau yang lebih baru)
+ Instans harus memiliki hanya satu volume yang dapat di-boot, dan setiap volume terlampir hanya dapat memiliki satu pengguna admin tambahan.
**Langkah 1: Tetapkan kata sandi dan aktifkan token aman untuk pengguna administratif volume root EBS**
Anda harus menyetel kata sandi dan mengaktifkan token aman untuk pengguna administratif volume root Amazon EBS (`ec2-user`).
**catatan**
Kata sandi dan token aman disetel saat pertama kali Anda terhubung ke instans Apple silikon Mac menggunakan GUI. Jika sebelumnya Anda [terhubung ke instance menggunakan GUI](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-vnc), Anda **tidak** perlu melakukan langkah-langkah ini.
1. [Connect ke instance menggunakan SSH](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-ssh).
1. Atur kata sandi untuk `ec2-user` pengguna.
```
$ sudo /usr/bin/dscl . -passwd /Users/ec2-user
```
1. Aktifkan token aman untuk `ec2-user` pengguna. Untuk`-oldPassword`, tentukan kata sandi yang sama dari langkah sebelumnya. Untuk`-newPassword`, tentukan kata sandi yang berbeda. Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda memiliki kata sandi lama dan baru yang disimpan dalam `.txt` file.
```
$ sysadminctl -oldPassword `cat old_password.txt` -newPassword `cat new_password.txt`
```
1. Verifikasi bahwa token aman diaktifkan.
```
$ sysadminctl -secureTokenStatus ec2-user
```
**Langkah 2: Delegasikan kepemilikan volume root Amazon EBS ke pengguna administratif volume root EBS**
Untuk mendelegasikan kepemilikan, Anda harus membuat tugas delegasi kepemilikan volume.
1. Gunakan perintah [ create-delegate-mac-volume-ownership-task untuk membuat tugas](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/create-delegate-mac-volume-ownership-task.html). Untuk`--instance-id`, tentukan ID instance. Untuk`--mac-credentials`, tentukan kredensil berikut:
+ **Pengguna administratif disk internal**
+ **Nama pengguna** - Hanya pengguna administratif default (`aws-managed-user`) yang didukung dan digunakan secara default. Anda tidak dapat menentukan pengguna administratif yang berbeda.
+ **Kata sandi** — Jika Anda tidak mengubah kata sandi default untuk`aws-managed-user`, tentukan kata sandi default, yang *kosong*. Jika tidak, tentukan kata sandi Anda.
+ **Pengguna administratif volume root Amazon EBS**
+ **Nama pengguna** — Jika Anda tidak mengubah pengguna administratif default, tentukan`ec2-user`. Jika tidak, tentukan nama pengguna untuk pengguna administratif Anda.
+ **Kata sandi** - Tentukan kata sandi yang Anda tetapkan untuk pengguna admin volume root pada Langkah 1 di atas.
```
aws ec2 create-delegate-mac-volume-ownership-task \
--instance-id i-1234567890abcdef0 \
--mac-credentials file://mac-credentials.json
```
Berikut ini adalah isi dari `mac-credentials.json` file yang direferensikan dalam contoh sebelumnya.
```
{
"internalDiskPassword":"internal-disk-admin_password",
"rootVolumeUsername":"root-volume-admin_username",
"rootVolumepassword":"root-volume-admin_password"
}
```
1. Tunggu tugas delegasi kepemilikan volume selesai dan instance kembali ke keadaan sehat. Gunakan perintah [ describe-mac-modification-tasks](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-mac-modification-tasks.html). Untuk`--mac-modification-task-id`, tentukan ID tugas delegasi kepemilikan volume dari langkah sebelumnya.
```
aws ec2 describe-mac-modification-tasks \
--mac-modification-task-id task-id
```
1. Setelah tugas delegasi kepemilikan volume selesai, lanjutkan ke Langkah 3.
**Langkah 3: Perbarui perangkat lunak**
Setelah Anda mendelegasikan kepemilikan volume root Amazon EBS, ikuti langkah-langkah yang dijelaskan dalam [Perbarui perangkat lunak pada instans Mac x86](#x86-mac1) (di bawah) untuk memperbarui perangkat lunak.
------
#### [ Manual volume ownership delegation ]
Saat Anda mengerjakan prosedur ini, Anda membuat dua kata sandi. Satu kata sandi adalah untuk pengguna administratif volume root Amazon EBS (`ec2-user`), dan kata sandi lainnya adalah untuk pengguna administratif disk internal (`aws-managed-user`). Ingat kata sandi ini karena Anda akan menggunakannya saat Anda mengerjakan prosedur.
**catatan**
Dengan prosedur ini di macOS Big Sur, Anda hanya dapat melakukan pembaruan kecil seperti memperbarui dari macOS Big Sur 11.7.3 ke macOS Big Sur 11.7.4. Untuk macOS Monterey atau lebih tinggi, Anda dapat melakukan pembaruan perangkat lunak utama.
**Untuk mengakses disk internal**
1. Dari komputer lokal Anda, di Terminal, sambungkan ke instans Apple silicon Mac Anda menggunakan SSH dengan perintah berikut. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Terhubung ke instans Anda menggunakan SSH](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-ssh).
```
ssh -i /path/key-pair-name.pem ec2-user@instance-public-dns-name
```
1. Instal dan mulai macOS Screen Sharing menggunakan perintah berikut.
```
[ec2-user ~]$ sudo launchctl enable system/com.apple.screensharing
sudo launchctl load -w /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.screensharing.plist
```
1. Tetapkan kata sandi untuk `ec2-user` dengan perintah berikut. Ingat kata sandi karena Anda akan menggunakannya nanti.
```
[ec2-user ~]$ sudo /usr/bin/dscl . -passwd /Users/ec2-user
```
1. Putuskan sambungan dari instans dengan mengetik **exit** dan menekan return.
1. Dari komputer lokal Anda, di Terminal, hubungkan kembali ke instans Anda dengan terowongan SSH ke port VNC menggunakan perintah berikut.
```
ssh -i /path/key-pair-name.pem -L 5900:localhost:5900 ec2-user@instance-public-dns-name
```
**catatan**
Jangan keluar dari sesi SSH ini sampai koneksi VNC berikut dan langkah-langkah GUI selesai. Ketika instans dimulai ulang, koneksi akan menutup secara otomatis.
1. Dari komputer lokal Anda, hubungkan ke `localhost:5900` menggunakan langkah-langkah berikut:
1. Buka **Finder** dan pilih **Go**.
1. Pilih **Hubungkan ke Server**.
1. Di bidang **Alamat Server**, masukkan `vnc://localhost:5900`.
1. Di jendela macOS, sambungkan ke sesi jarak jauh instans Apple silicon Mac seperti kata sandi `ec2-user` yang Anda buat di [Langkah](#passwd-step) 3.
1. Akses disk internal, bernama **InternalDisk**, menggunakan salah satu opsi berikut.
1. Untuk macOS Ventura atau di atasnya: Buka **Pengaturan Sistem**, pilih **Umum** di panel kiri, lalu **Startup Disk** di kanan bawah panel.
1. Untuk macOS Monterey atau di bawahnya: Buka **Preferensi Sistem**, pilih **Mulai Disk**, lalu buka kunci panel dengan memilih ikon kunci di kiri bawah jendela.
**Tip pemecahan masalah**
Jika Anda perlu memasang disk internal, jalankan perintah berikut di Terminal.
```
APFSVolumeName="InternalDisk" ; SSDContainer=$(diskutil list | grep "Physical Store disk0" -B 3 | grep "/dev/disk" | awk {'print $1'} ) ; diskutil apfs addVolume $SSDContainer APFS $APFSVolumeName
```
1. Pilih disk internal, bernama **InternalDisk**, dan pilih **Restart**. Pilih **Mulai Ulang** lagi saat diminta.
**penting**
Jika disk internal diberi nama **Macintosh HD **InternalDisk****, instans Anda harus dihentikan dan dimulai ulang sehingga host khusus dapat diperbarui. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menghentikan atau menghentikan instans Amazon EC2 Mac Anda](mac-instance-stop.md).
Gunakan prosedur berikut untuk mendelegasikan kepemilikan kepada pengguna administratif. Ketika Anda menyambung kembali ke instans Anda dengan SSH, lakukan boot dari disk internal menggunakan user administratif khusus (`aws-managed-user`). Kata sandi awal untuk `aws-managed-user` adalah kosong, jadi Anda perlu menimpanya pada koneksi pertama Anda. Kemudian, Anda perlu mengulangi langkah-langkah untuk menginstal dan memulai MacOS Screen Sharing karena volume boot telah berubah.
**Untuk mendelegasikan kepemilikan kepada administrator pada volume Amazon EBS**
1. Dari komputer lokal Anda, di Terminal, sambungkan ke instans Apple silicon Mac Anda menggunakan perintah berikut.
```
ssh -i /path/key-pair-name.pem aws-managed-user@instance-public-dns-name
```
1. Saat Anda menerima peringatan `WARNING: REMOTE HOST IDENTIFICATION HAS CHANGED!`, gunakan salah satu perintah berikut untuk mengatasi masalah ini.
1. Hapus host yang dikenal menggunakan perintah berikut. Kemudian, ulangi langkah sebelumnya.
```
rm ~/.ssh/known_hosts
```
1. Tambahkan berikut ini ke perintah SSH di langkah sebelumnya.
```
-o UserKnownHostsFile=/dev/null -o StrictHostKeyChecking=no
```
1. Tetapkan kata sandi untuk `aws-managed-user` dengan perintah berikut. Kata sandi awal `aws-managed-user` adalah kosong, jadi Anda perlu menimpanya pada koneksi pertama Anda.
1.
```
[aws-managed-user ~]$ sudo /usr/bin/dscl . -passwd /Users/aws-managed-user password
```
1. Saat Anda menerima prompt `Permission denied. Please enter user's old password:`, tekan enter.
**Tip pemecahan masalah**
Jika Anda mendapatkan kesalahan `passwd: DS error: eDSAuthFailed`, gunakan perintah berikut.
```
[aws-managed-user ~]$ sudo passwd aws-managed-user
```
1. Instal dan mulai macOS Screen Sharing menggunakan perintah berikut.
```
[aws-managed-user ~]$ sudo launchctl enable system/com.apple.screensharing
sudo launchctl load -w /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.screensharing.plist
```
1. Putuskan sambungan dari instans dengan mengetik **exit** dan menekan return.
1. Dari komputer lokal Anda, di Terminal, hubungkan kembali ke instans Anda dengan terowongan SSH ke port VNC menggunakan perintah berikut.
```
ssh -i /path/key-pair-name.pem -L 5900:localhost:5900 aws-managed-user@instance-public-dns-name
```
1. Dari komputer lokal Anda, hubungkan ke `localhost:5900` menggunakan langkah-langkah berikut:
1. Buka **Finder** dan pilih **Go**.
1. Pilih **Hubungkan ke Server**.
1. Di bidang **Alamat Server**, masukkan `vnc://localhost:5900`.
1. Di jendela macOS, sambungkan ke sesi jarak jauh instans Apple silicon Mac seperti kata sandi `aws-managed-user` yang Anda buat di [Langkah](#amu-passwd) 3.
**catatan**
Saat diminta untuk masuk dengan ID Apple Anda, pilih **Atur Nanti**.
1. Akses volume Amazon EBS menggunakan salah satu opsi berikut.
1. Untuk macOS Ventura atau lebih baru: Buka **Pengaturan Sistem**, pilih **Umum** di panel kiri, lalu **Startup Disk** di kanan bawah panel.
1. Untuk macOS Monterey atau sebelumnya: Buka **Preferensi Sistem**, pilih **Mulai Disk**, lalu buka kunci panel dengan memilih ikon kunci di kiri bawah jendela.
**catatan**
Sampai reboot berlangsung, ketika dimintai kata sandi administrator, gunakan kata sandi yang Anda tetapkan di atas untuk `aws-managed-user`. Kata sandi ini mungkin berbeda dari yang Anda tetapkan untuk `ec2-user` atau akun administrator default pada instans Anda. Petunjuk berikut menentukan kapan harus menggunakan kata sandi administrator instans Anda.
1. Pilih volume Amazon EBS (volume yang tidak disebutkan **InternalDisk**di jendela **Disk Startup**) dan pilih **Restart**.
**catatan**
Jika Anda memiliki beberapa volume Amazon EBS yang dapat di-boot yang terpasang pada instans Apple silicon Mac Anda, pastikan untuk menggunakan nama unik untuk setiap volume.
1. Konfirmasikan mulai ulang, lalu pilih **Otorisasi Pengguna** saat diminta.
1. Pada panel **Otorisasi pengguna pada volume ini**, pastikan bahwa pengguna administratif (`ec2-user` secara default) telah dipilih, lalu pilih **Otorisasi**.
1. Masukkan `ec2-user` kata sandi yang Anda buat di [Langkah 3](#passwd-step) dari prosedur sebelumnya, lalu pilih **Lanjutkan**.
1. Masukkan kata sandi untuk pengguna administratif khusus (`aws-managed-user`) saat diminta.
1. Dari komputer lokal Anda, di Terminal, sambungkan kembali ke instans Anda menggunakan SSH dengan nama pengguna. `ec2-user`
**Tip pemecahan masalah**
Jika Anda mendapatkan peringatan `WARNING: REMOTE HOST IDENTIFICATION HAS CHANGED!`, jalankan perintah berikut dan hubungkan kembali ke instans Anda menggunakan SSH.
```
rm ~/.ssh/known_hosts
```
1. Untuk melakukan pembaruan perangkat lunak, gunakan perintah di bawah [Perbarui perangkat lunak pada instans Mac x86](#x86-mac1).
------
## Perbarui perangkat lunak pada instans Mac x86
Pada instans x86, Anda dapat menginstal pembaruan sistem operasi dari Apple menggunakan perintah.`softwareupdate`
**Untuk menginstal pembaruan sistem operasi dari Apple pada instans Mac x86**
1. Daftar paket dengan pembaruan yang tersedia menggunakan perintah berikut.
```
[ec2-user ~]$ softwareupdate --list
```
1. Menginstal semua pembaruan atau hanya pembaruan tertentu. Untuk menginstal pembaruan tertentu, gunakan perintah berikut.
```
[ec2-user ~]$ sudo softwareupdate --install label
```
Untuk menginstal semua pembaruan, gunakan perintah berikut.
```
[ec2-user ~]$ sudo softwareupdate --install --all --restart
```
Administrator sistem dapat digunakan AWS Systems Manager untuk meluncurkan pembaruan sistem operasi yang telah disetujui sebelumnya pada instance Mac x86. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat [Panduan Pengguna AWS Systems Manager](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/).
Anda dapat menggunakan Homebrew untuk menginstal pembaruan paket di AMI EC2 macOS, sehingga Anda memiliki versi terbaru dari paket-paket ini di instance Anda. Anda juga dapat menggunakan Homebrew untuk menginstal dan menjalankan aplikasi macOS umum di Amazon EC2 macOS. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Dokumentasi Homebrew](https://docs.brew.sh/).
**Untuk menginstal pembaruan menggunakan Homebrew**
1. Perbarui Homebrew menggunakan perintah berikut.
```
[ec2-user ~]$ brew update
```
1. Daftar paket dengan pembaruan yang tersedia menggunakan perintah berikut.
```
[ec2-user ~]$ brew outdated
```
1. Menginstal semua pembaruan atau hanya pembaruan tertentu. Untuk menginstal pembaruan tertentu, gunakan perintah berikut.
```
[ec2-user ~]$ brew upgrade package name
```
Untuk menginstal semua pembaruan, gunakan perintah berikut.
```
[ec2-user ~]$ brew upgrade
```
# Meningkatkan ukuran volume EBS di instans Mac Anda
Anda dapat meningkatkan ukuran volume Amazon EBS pada instans Mac Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Volume Elastis Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-modify-volume.html) di *Panduan Pengguna Amazon EBS*.
Setelah Anda meningkatkan ukuran volumenya, Anda harus meningkatkan ukuran kontainer APFS sebagai berikut.
**Tingkatkan ruang disk yang tersedia untuk digunakan**
1. Menentukan apakah mulai ulang diperlukan. Jika Anda mengubah ukuran volume EBS pada instans Mac yang sedang berjalan, Anda harus melakukan [boot ulang](ec2-instance-reboot.md) pada instans tersebut agar volume baru tersedia. Jika modifikasi ruang disk dilakukan selama waktu peluncuran, maka boot ulang tidak akan diperlukan.
Lihat status ukuran disk saat ini:
```
[ec2-user ~]$ diskutil list external physical
/dev/disk0 (external, physical):
#: TYPE NAME SIZE IDENTIFIER
0: GUID_partition_scheme *322.1 GB disk0
1: EFI EFI 209.7 MB disk0s1
2: Apple_APFS Container disk2 321.9 GB disk0s2
```
1. Salin dan tempel perintah berikut ini.
```
[ec2-user ~]$ PDISK=$(diskutil list physical external | head -n1 | cut -d" " -f1)
APFSCONT=$(diskutil list physical external | grep "Apple_APFS" | tr -s " " | cut -d" " -f8)
yes | sudo diskutil repairDisk $PDISK
```
1. Salin dan tempel perintah berikut ini.
```
[ec2-user ~]$ sudo diskutil apfs resizeContainer $APFSCONT 0
```
# Menghentikan atau menghentikan instans Amazon EC2 Mac Anda
Bila Anda menghentikan instans Mac, maka instans tersebut tetap berada di dalam status `stopping` selama sekitar 15 menit sebelum memasuki status.`stopped`
Saat Anda menghentikan atau mengakhiri instans Mac, Amazon EC2 melakukan alur kerja scrubbing pada Host Khusus dasar untuk menghapus SSD internal, untuk membersihkan variabel NVRAM persisten, dan memperbarui ke firmware perangkat terbaru. Ini memastikan bahwa instance Mac memberikan keamanan dan privasi data yang sama seperti instans EC2 Nitro lainnya. Ini juga memungkinkan Anda untuk menjalankan AMI macOS terbaru. Selama alur kerja scrubbing, Host Khusus sementara memasuki status tertunda. Pada instans x86 Mac, alur kerja scrubbing mungkin membutuhkan waktu hingga 50 menit untuk menyelesaikannya. Jika Amazon EC2 perlu memperbarui firmware perangkat, alur kerja mungkin memakan waktu hingga 3 jam untuk menyelesaikannya. Pada instance Apple silicon Mac, alur kerja scrubbing mungkin membutuhkan waktu hingga 4,5 jam untuk diselesaikan.
Anda tidak dapat memulai instans Mac yang dihentikan atau meluncurkan instans Mac baru sampai setelah alur kerja scrubbing selesai, yang mana pada saat itu Host Khusus memasuki status.`available`
Pengukuran dan penagihan dijeda saat Host Khusus memasuki status.`pending` Anda tidak dikenai biaya untuk alur kerja scrubbing.
## Lepaskan Host Khusus untuk instans Mac Anda
Saat Anda selesai dengan instans Mac, Anda dapat melepaskan Host Khusus. Sebelum Anda dapat melepaskan Host Khusus, Anda harus menghentikan atau mengakhiri instans Mac. Anda tidak dapat melepaskan host hingga periode alokasi melebihi minimal 24 jam.
**Untuk melepas Host Khusus**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Di panel navigasi, pilih **Instans**.
1. Pilih instans dan pilih **Status instans**, lalu pilih **Hentikan instans** atau **Akhiri instans**.
1. Di panel navigasi, pilih **Host Khusus**.
1. Pilih Host Khusus dan pilih **Tindakan**, **Lepas host**.
1. Ketika diminta konfirmasi, pilih **Lepaskan**.
# Konfigurasikan Perlindungan Integritas Sistem untuk instans Amazon EC2 Mac
Anda dapat mengonfigurasi pengaturan Perlindungan Integritas Sistem (SIP) untuk instans Mac x86 dan instans Apple silicon Mac. SIP adalah fitur keamanan macOS penting yang membantu mencegah eksekusi kode yang tidak sah dan modifikasi tingkat sistem. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tentang Perlindungan Integritas Sistem](https://support.apple.com/en-us/102149).
Anda dapat mengaktifkan atau menonaktifkan SIP sepenuhnya, atau Anda dapat mengaktifkan atau menonaktifkan pengaturan SIP tertentu secara selektif. Disarankan agar Anda menonaktifkan SIP hanya sementara untuk melakukan tugas-tugas yang diperlukan, dan kemudian mengaktifkannya kembali sesegera mungkin. Meninggalkan SIP dinonaktifkan dapat membuat instance Anda rentan terhadap kode berbahaya.
Konfigurasi SIP didukung di semua AWS Wilayah di mana instans Amazon EC2 Mac didukung.
**Topics**
+ [
## Pertimbangan-pertimbangan
](#mac-sip-considerations)
+ [
## Konfigurasi SIP default
](#mac-sip-defaults)
+ [
## Periksa konfigurasi SIP Anda
](#mac-sip-check-settings)
+ [
## Prasyarat untuk instance Apple silicon Mac
](#mac-sip-prereqs)
+ [
## Konfigurasikan pengaturan SIP
](#mac-sip-configure)
+ [
## Periksa status tugas konfigurasi SIP
](#mac-sip-state)
## Pertimbangan-pertimbangan
+ Jenis instans Amazon EC2 Mac berikut dan versi macOS didukung:
+ **Mac1 \$1 Mac2 \$1 Mac2-M1Ultra - macOS Ventura (versi 13.0** atau yang lebih baru)
+ **Mac2-m2 \$1 Mac2-M2Pro - macOS** Ventura (versi 13.2 atau yang lebih baru)
+ **Mac-M4 \$1 Mac-M4Pro** - macOS Sequoia (versi 15.6 atau yang lebih baru)
**catatan**
Versi beta dan pratinjau macOS tidak didukung.
+ Anda dapat menentukan konfigurasi SIP khusus untuk mengaktifkan atau menonaktifkan pengaturan SIP individual secara selektif. Jika Anda menerapkan konfigurasi kustom, [sambungkan ke instans dan verifikasi pengaturan](#mac-sip-check-settings) untuk memastikan bahwa persyaratan Anda diterapkan dengan benar dan berfungsi sebagaimana dimaksud.
Konfigurasi SIP mungkin berubah dengan pembaruan macOS. Kami menyarankan Anda meninjau pengaturan SIP khusus setelah upgrade versi macOS apa pun untuk memastikan kompatibilitas berkelanjutan dan fungsionalitas yang tepat dari konfigurasi keamanan Anda.
+ Untuk instance Mac x86, pengaturan SIP diterapkan pada tingkat instans. Setiap volume root yang melekat pada instance akan secara otomatis mewarisi pengaturan SIP yang dikonfigurasi.
Untuk instance Apple silicon Mac, pengaturan SIP diterapkan pada tingkat volume. Volume root yang dilampirkan ke instance tidak mewarisi pengaturan SIP. Jika Anda melampirkan volume root lain, Anda harus mengkonfigurasi ulang pengaturan SIP ke status yang diperlukan.
+ Diperlukan waktu hingga 90 menit untuk menyelesaikan tugas konfigurasi SIP. Instance tetap tidak dapat dijangkau saat tugas konfigurasi SIP sedang berlangsung.
+ Konfigurasi SIP tidak ditransfer ke snapshot atau AMIs yang kemudian Anda buat dari instance.
+ Instans Apple silicon Mac harus memiliki hanya satu volume yang dapat di-boot, dan setiap volume terlampir hanya dapat memiliki satu pengguna admin tambahan.
## Konfigurasi SIP default
Tabel berikut mencantumkan konfigurasi SIP default untuk instance Mac x86 dan instance Apple silicon Mac.
| | Instans Apple silikon Mac | contoh x86 Mac |
| --- | --- | --- |
| Apple Internal | Diaktifkan | Dinonaktifkan |
| Perlindungan Sistem File | Diaktifkan | Dinonaktifkan |
| Sistem Dasar | Diaktifkan | Diaktifkan |
| Pembatasan Debugging | Diaktifkan | Diaktifkan |
| Pembatasan Dtrace | Diaktifkan | Diaktifkan |
| Penandatanganan Kext | Diaktifkan | Diaktifkan |
| Perlindungan Nvram | Diaktifkan | Diaktifkan |
## Periksa konfigurasi SIP Anda
Kami menyarankan Anda memeriksa konfigurasi SIP Anda sebelum dan sesudah membuat perubahan untuk memastikan bahwa konfigurasi tersebut dikonfigurasi seperti yang diharapkan.
**Untuk memeriksa konfigurasi SIP untuk instans Amazon EC2 Mac**
[Connect ke instance menggunakan SSH](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-ssh), dan kemudian jalankan perintah berikut di baris perintah.
```
$ csrutil status
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
System Integrity Protection status: enabled.
Configuration:
Apple Internal: enabled
Kext Signing: disabled
Filesystem Protections: enabled
Debugging Restrictions: enabled
DTrace Restrictions: enabled
NVRAM Protections: enabled
BaseSystem Verification: disabled
```
## Prasyarat untuk instance Apple silicon Mac
Sebelum Anda dapat mengonfigurasi pengaturan SIP untuk instance Apple silicon Mac, Anda harus mengatur kata sandi dan mengaktifkan token aman untuk pengguna administratif volume root Amazon EBS ()`ec2-user`.
**catatan**
Kata sandi dan token aman disetel saat pertama kali Anda terhubung ke instans Apple silikon Mac menggunakan GUI. Jika sebelumnya Anda [terhubung ke instans menggunakan GUI](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-vnc), atau jika Anda menggunakan instance Mac x86, Anda **tidak** perlu melakukan langkah-langkah ini.
**catatan**
Semua nama pengguna dan kata sandi macOS yang digunakan untuk otentikasi macOS harus antara 4 dan 16 karakter untuk digunakan dengan panggilan API pengaturan SIP.
**Untuk mengatur kata sandi dan mengaktifkan token aman untuk pengguna administratif volume root EBS**
1. [Connect ke instance menggunakan SSH](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-ssh).
1. Atur kata sandi untuk `ec2-user` pengguna.
```
$ sudo /usr/bin/dscl . -passwd /Users/ec2-user
```
1. Aktifkan token aman untuk `ec2-user` pengguna. Untuk`-oldPassword`, tentukan kata sandi yang sama dari langkah sebelumnya. Untuk`-newPassword`, tentukan kata sandi yang berbeda. Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda memiliki kata sandi lama dan baru yang disimpan dalam `.txt` file.
```
$ sysadminctl -oldPassword `cat old_password.txt` -newPassword `cat new_password.txt`
```
1. Verifikasi bahwa token aman diaktifkan.
```
$ sysadminctl -secureTokenStatus ec2-user
```
## Konfigurasikan pengaturan SIP
Saat Anda mengonfigurasi pengaturan SIP untuk instans Anda, Anda dapat mengaktifkan atau menonaktifkan semua pengaturan SIP, atau Anda dapat menentukan konfigurasi khusus yang secara selektif mengaktifkan atau menonaktifkan pengaturan SIP tertentu.
**catatan**
Jika Anda menerapkan konfigurasi kustom, [sambungkan ke instans dan verifikasi pengaturan](#mac-sip-check-settings) untuk memastikan bahwa persyaratan Anda diterapkan dengan benar dan berfungsi sebagaimana dimaksud.
Konfigurasi SIP mungkin berubah dengan pembaruan macOS. Kami menyarankan Anda meninjau pengaturan SIP khusus setelah upgrade versi macOS apa pun untuk memastikan kompatibilitas berkelanjutan dan fungsionalitas yang tepat dari konfigurasi keamanan Anda.
Untuk mengkonfigurasi pengaturan SIP untuk instance Anda, Anda harus membuat tugas konfigurasi SIP. Tugas konfigurasi SIP menentukan pengaturan SIP untuk instance Anda.
Saat membuat konfigurasi SIP untuk instance Apple silicon Mac, Anda harus menentukan kredensi berikut:
+ **Pengguna administratif disk internal**
+ Nama pengguna - Hanya pengguna administratif default (`aws-managed-user`) yang didukung dan digunakan secara default. Anda tidak dapat menentukan pengguna administratif yang berbeda.
+ Kata sandi — Jika Anda tidak mengubah kata sandi default untuk`aws-managed-user`, tentukan kata sandi default, yang *kosong*. Jika tidak, tentukan kata sandi Anda.
+ **Pengguna administratif volume root Amazon EBS**
+ Nama pengguna — Jika Anda tidak mengubah pengguna administratif default, tentukan`ec2-user`. Jika tidak, tentukan nama pengguna untuk pengguna administratif Anda.
+ Kata sandi — Anda harus selalu menentukan kata sandi.
Gunakan metode berikut untuk membuat tugas konfigurasi SIP.
------
#### [ Console ]
**Untuk membuat tugas konfigurasi SIP menggunakan konsol**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Di panel navigasi, pilih **Instans** dan kemudian pilih instans Amazon EC2 Mac.
1. Di tab **Keamanan**, pilih **Ubah Mac, Ubah Perlindungan Integritas Sistem**.
1. Untuk mengaktifkan semua pengaturan SIP, pilih **Aktifkan SIP**. Untuk menonaktifkan semua pengaturan SIP, hapus **Aktifkan SIP**.
1. Untuk menentukan konfigurasi khusus yang secara selektif mengaktifkan atau menonaktifkan pengaturan SIP tertentu, pilih **Tentukan konfigurasi SIP khusus**, lalu pilih pengaturan SIP untuk mengaktifkan, atau hapus pengaturan SIP untuk menonaktifkan.
1. Tentukan kredensil untuk pengguna volume root dan pemilik disk internal.
1. Pilih **Buat tugas modifikasi SIP**.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk membuat tugas konfigurasi SIP menggunakan AWS CLI**
Gunakan protection-modification-task perintah [ create-mac-system-integrity-](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/create-mac-system-integrity-protection-modification-task.html).
**Aktifkan atau nonaktifkan semua pengaturan SIP**
Untuk sepenuhnya mengaktifkan atau menonaktifkan semua pengaturan SIP, gunakan hanya `--mac-system-integrity-protection-status` parameter.
Contoh perintah berikut memungkinkan semua pengaturan SIP.
```
aws ec2 create-mac-system-integrity-protection-modification-task \
--instance-id i-0abcdef9876543210 \
--mac-system-integrity-protection-status enabled \
--mac-credentials file://mac-credentials.json
```
**Tentukan konfigurasi SIP khusus**
Untuk menentukan konfigurasi SIP khusus yang secara selektif mengaktifkan atau menonaktifkan pengaturan SIP tertentu, tentukan `--mac-system-integrity-protection-status` dan `--mac-system-integrity-protection-configuration` parameter. Dalam hal ini, gunakan `mac-system-integrity-protection-status` untuk menentukan status SIP keseluruhan, dan gunakan `mac-system-integrity-protection-configuration` untuk mengaktifkan atau menonaktifkan pengaturan SIP individu secara selektif.
Contoh perintah berikut membuat tugas konfigurasi SIP untuk mengaktifkan semua pengaturan SIP, kecuali `NvramProtections` dan`FilesystemProtections`.
```
aws ec2 create-mac-system-integrity-protection-modification-task \
--instance-id i-0abcdef9876543210 \
--mac-system-integrity-protection-status enabled \
--mac-system-integrity-protection-configuration "NvramProtections=disabled, FilesystemProtections=disabled" \
--mac-credentials file://mac-credentials.json
```
Contoh perintah berikut membuat tugas konfigurasi SIP untuk menonaktifkan semua pengaturan SIP, kecuali`DtraceRestrictions`.
```
aws ec2 create-mac-system-integrity-protection-modification-task \
--instance-id i-0abcdef9876543210 \
--mac-system-integrity-protection-status disabled \
--mac-system-integrity-protection-configuration "DtraceRestrictions=enabled" \
--mac-credentials file://mac-credentials.json
```
**Isi `mac-credentials.json` file**
Berikut ini adalah isi dari `mac-credentials.json` file yang direferensikan dalam contoh sebelumnya.
```
{
"internalDiskPassword":"internal-disk-admin_password",
"rootVolumeUsername":"root-volume-admin_username",
"rootVolumepassword":"root-volume-admin_password"
}
```
------
## Periksa status tugas konfigurasi SIP
Gunakan salah satu metode berikut untuk memeriksa status tugas konfigurasi SIP.
------
#### [ Console ]
**Untuk melihat tugas konfigurasi SIP menggunakan konsol**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Di panel navigasi, pilih **Instans** dan kemudian pilih instans Amazon EC2 Mac.
1. Di tab **Keamanan**, gulir ke bawah ke bagian **tugas modifikasi Mac**.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk memeriksa status tugas konfigurasi SIP menggunakan AWS CLI**
Gunakan perintah [ describe-mac-modification-tasks](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-mac-modification-tasks.html).
------
# Temukan versi macOS yang didukung untuk Host Khusus Amazon EC2 Mac
Anda dapat melihat versi macOS terbaru yang didukung oleh Host Khusus Amazon EC2 Mac Anda. Dengan fungsi ini, Anda dapat memvalidasi apakah Host Khusus dapat mendukung peluncuran instans dengan versi macOS pilihan Anda.
Setiap versi macOS memerlukan versi firmware minimum pada Apple Mac yang mendasarinya agar berhasil boot. Versi firmware Apple Mac dapat menjadi usang jika Mac Dedicated Host yang dialokasikan tetap menganggur untuk jangka waktu yang lama atau jika memiliki instance yang berjalan lama di dalamnya.
Untuk memastikan dukungan untuk versi macOS terbaru, Anda dapat menghentikan atau menghentikan instans pada Host Khusus Mac yang dialokasikan. Ini memicu alur kerja penggosokan host dan memperbarui firmware pada Apple Mac yang mendasarinya untuk mendukung versi macOS terbaru. Host Khusus dengan instans yang berjalan lama akan diperbarui secara otomatis saat Anda menghentikan atau menghentikan instance yang sedang berjalan.
Untuk informasi selengkapnya tentang alur kerja scrubbing, lihat. [Menghentikan atau menghentikan instans Amazon EC2 Mac Anda](mac-instance-stop.md)
Untuk informasi selengkapnya tentang meluncurkan instance Mac, lihat[Luncurkan instance Mac menggunakan Konsol Manajemen AWS atau AWS CLI](mac-instance-launch.md).
Anda dapat melihat informasi tentang versi macOS terbaru yang didukung pada Host Khusus yang dialokasikan menggunakan konsol Amazon EC2 atau. AWS CLI
------
#### [ Console ]
**Untuk melihat informasi firmware Host Khusus menggunakan konsol**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Di panel navigasi, pilih **Host Khusus**.
1. Di halaman **Detail Host Khusus**, di bawah Versi **macOS terbaru yang didukung, Anda dapat melihat versi** macOS terbaru yang dapat didukung oleh host.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk melihat informasi firmware Host Khusus menggunakan AWS CLI**
Gunakan [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-mac-hosts.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-mac-hosts.html)perintah, ganti `region` dengan yang sesuai Wilayah AWS.
```
$ aws ec2 describe-mac-hosts --region us-east-1
{
"MacHosts": [
{
"HostId": "h-07879acf49EXAMPLE",
"MacOSLatestSupportedVersions": [
"14.3",
"13.6.4",
"12.7.3"
]
}
]
}
```
------
# Berlangganan notifikasi AMI macOS
Untuk diberi tahu saat baru AMIs dirilis atau ketika BridgeOS telah diperbarui, berlangganan pemberitahuan menggunakan Amazon SNS.
Untuk informasi selengkapnya tentang AMIs macOS EC2, lihat. [Catatan rilis macOS Amazon EC2 AMIs](macos-ami-overview.md)
**Untuk berlangganan notifikasi AMI macOS**
1. [Buka konsol Amazon SNS di https://console.aws.amazon.com/sns/ v3/home.](https://console.aws.amazon.com/sns/v3/home)
1. Di bilah navigasi, ubah Wilayah menjadi **AS Timur (Virginia Utara)**, jika perlu. Anda harus memilih Wilayah ini karena notifikasi SNS tempat Anda berlangganan ada di Wilayah ini.
1. Di panel navigasi, pilih **Langganan**.
1. Pilih **Buat langganan**.
1. Untuk kotak dialog **Buat langganan**, lakukan hal berikut:
1. Untuk **Topik ARN**, salin dan tempel salah satu Nama Sumber Daya Amazon berikut ()ARNs:
+ **arn:aws:sns:us-east-1:898855652048:amazon-ec2-macos-ami-updates**
+ **arn:aws:sns:us-east-1:898855652048:amazon-ec2-bridgeos-updates**
1. Untuk **Protokol**, pilih salah satu dari berikut ini:
+ **Email:**
Untuk **Titik Akhir**, ketik alamat email yang bisa Anda gunakan untuk menerima notifikasi. Setelah Anda berlangganan, Anda akan menerima pesan konfirmasi dengan baris subjek `AWS Notification - Subscription Confirmation`. Buka email dan pilih **Konfirmasi berlangganan** untuk menyelesaikan langganan Anda
+ **SMS:**
Untuk **Titik Akhir**, ketik nomor telepon yang bisa Anda gunakan untuk menerima notifikasi.
+ **AWS Lambda, Amazon SQS, Amazon Data Firehose** (*Pemberitahuan datang dalam* format JSON):
Untuk **Titik akhir**, masukkan ARN untuk fungsi Lambda, antrean SQS, atau aliran Firehose yang dapat Anda gunakan untuk menerima notifikasi.
1. Pilih **Buat langganan**.
Setiap kali macOS AMIs dirilis, kami mengirim pemberitahuan kepada pelanggan topik tersebut. `amazon-ec2-macos-ami-updates` Kapan pun bridgeOS diperbarui, kami akan mengirimkan notifikasi kepada pelanggan topik.`amazon-ec2-bridgeos-updates` Jika Anda tidak ingin lagi menerima notifikasi ini, gunakan prosedur berikut untuk berhenti berlangganan.
**Untuk membatalkan langganan notifikasi AMI macOS**
1. [Buka konsol Amazon SNS di https://console.aws.amazon.com/sns/ v3/home.](https://console.aws.amazon.com/sns/v3/home)
1. Di bilah navigasi, ubah Wilayah menjadi **AS Timur (Virginia Utara)**, jika perlu. Anda harus memilih Wilayah ini karena notifikasi SNS dibuat di Wilayah ini.
1. Di panel navigasi, pilih **Langganan**.
1. Pilih langganan, lalu pilih **Tindakan**, **Hapus langganan**. Saat diminta konfirmasi, pilih **Hapus**.
# Ambil macOS IDs AWS Systems Manager AMI menggunakan Parameter Store API
Anda harus menentukan AMI saat meluncurkan instans. AMI khusus untuk sistem operasi Wilayah AWS, dan arsitektur prosesor. Anda dapat melihat semua macOS AMIs di Wilayah AWS dan mengambil macOS AMI terbaru dengan menanyakan AWS Systems Manager Parameter Store API. Dengan menggunakan parameter publik ini, Anda tidak perlu mencari macOS AMI secara manual. IDs Parameter publik tersedia untuk keduanya x86 dan ARM64 macOS AMIs, dan dapat diintegrasikan dengan templat Anda yang ada AWS CloudFormation .
**Izin yang diperlukan**
Untuk melakukan tindakan ini, [prinsipal IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html#id_roles_terms-and-concepts) harus memiliki izin untuk memanggil tindakan `ssm:GetParameter` API.
**Untuk melihat daftar semua macOS AMIs saat ini Wilayah AWS menggunakan AWS CLI**
Gunakan [get-parameters-by-path](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ssm/get-parameters-by-path.html)perintah berikut untuk melihat daftar semua macOS AMIs di Wilayah saat ini.
```
aws ssm get-parameters-by-path --path /aws/service/ec2-macos --recursive --query "Parameters[].Name"
```
**Untuk mengambil ID AMI dari macOS AMI utama terbaru menggunakan AWS CLI**
Gunakan perintah [get-parameter berikut dengan sub-parameter](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ssm/get-parameter.html). `image_id` Dalam contoh berikut, ganti `sonoma` dengan versi mayor yang didukung macOS, `x86_64_mac` dengan prosesor, dan `region-code` dengan Wilayah AWS dukungan yang Anda inginkan ID macOS AMI terbaru.
```
aws ssm get-parameter --name /aws/service/ec2-macos/sonoma/x86_64_mac/latest/image_id --region region-code
```
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memanggil parameter publik AMI untuk macOS](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/parameter-store-public-parameters-ami.html#public-parameters-ami-macos) di *AWS Systems Manager Panduan Pengguna*.
# Catatan rilis macOS Amazon EC2 AMIs
Informasi berikut memberikan detail tentang paket yang disertakan secara default di EC2 macOS AMIs dan merangkum perubahan untuk setiap rilis EC2 macOS AMI.
Untuk informasi tentang cara berlangganan notifikasi macOS AMI, lihat. [Berlangganan notifikasi AMI macOS](macos-subscribe-notifications.md)
Instans Mac dapat menjalankan salah satu sistem operasi berikut:
+ macOS Mojave (versi 10.14) (hanya instans x86 Mac)
+ macOS Catalina (versi 10.15) (hanya instans x86 Mac)
+ macOS Big Sur (versi 11) (instans x86 dan M1 Mac)
+ macOS Monterey (versi 12) (instans x86 dan M1 Mac)
+ macOS Ventura (versi 13) (semua instans Mac, instans M2 dan M2 Pro Mac mendukung macOS Ventura versi 13.2 atau setelahnya)
+ macOS Sonoma (versi 14) (semua instans Mac)
+ macOS Sequoia (versi 15) (semua instance Mac)
**catatan**
Instans Mac M4 dan M4 Pro mendukung macOS Sequoia versi 15.6 atau yang lebih baru.
## Menyetujui Kebijakan Privasi Jaringan Lokal untuk macOS Sequoia
macOS Sequoia (versi 15) memiliki fitur Privasi Jaringan Lokal baru yang memengaruhi pengguna layanan berbasis IP lokal, termasuk Layanan Metadata Instans Amazon EC2 (IMDS).
**penting**
Untuk memastikan bahwa Anda memiliki akses tanpa gangguan ke layanan berbasis IP lokal, gunakan langkah-langkah berikut untuk menyetujui kebijakan Privasi Jaringan Lokal.
**Untuk menyetujui Kebijakan Privasi Jaringan Lokal**
1. [Hubungkan ke antarmuka pengguna grafis (GUI) instans Anda](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-vnc).
1. Ikuti petunjuk di layar untuk menyetujui kebijakan Privasi Jaringan Lokal.
1. Setelah menyetujui kebijakan tersebut, buat AMI instans EC2 Mac Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Buat AMI yang didukung Amazon EBS-Backed](creating-an-ami-ebs.md).
Setiap instans EC2 Mac yang diluncurkan dari AMI yang baru dibuat akan mempertahankan izin Privasi Jaringan Lokal.
## Paket default disertakan dalam Amazon EC2 macOS AMIs
Tabel berikut menjelaskan paket yang disertakan secara default di macOS AMIs EC2.
| Paket | Catatan rilis |
| --- | --- |
| EC2macOS Init | [https://github.com/aws/ec2-macos-init/tags](https://github.com/aws/ec2-macos-init/tags) |
| EC2macOS Utils | [https://github.com/aws/ec2-macos-utils/tags](https://github.com/aws/ec2-macos-utils/tags) |
| AmazonAgen SSM | [https://github.com/aws/amazon-ssm-agent/releases](https://github.com/aws/amazon-ssm-agent/releases) |
| AWS Command Line Interface (AWS CLI) versi 2 | [https://raw.githubusercontent.com/aws/aws-cli/v2/CHANGELOG.rst](https://raw.githubusercontent.com/aws/aws-cli/v2/CHANGELOG.rst) |
| Alat Baris Perintah untuk Xcode | [https://developer.apple.com/documentation/xcode-release-notes](https://developer.apple.com/documentation/xcode-release-notes) |
| Homebrew | [https://github.com/Homebrew/brew/releases](https://github.com/Homebrew/brew/releases) |
| EC2 Instance Connect | [https://github.com/aws/aws-ec2-instance-connect-config/releases](https://github.com/aws/aws-ec2-instance-connect-config/releases) |
| Safari | [https://developer.apple.com/documentation/safari-release-notes](https://developer.apple.com/documentation/safari-release-notes) |
## Pembaruan macOS AMI Amazon EC2
Tabel berikut menjelaskan perubahan yang disertakan dalam rilis macOS AMI EC2. Perhatikan bahwa beberapa perubahan berlaku untuk semua AMIs macOS EC2, sedangkan yang lain hanya berlaku untuk sebagian dari ini. AMIs
### Pembaruan macOS AMI EC2
| Rilis | Perubahan |
| --- | --- |
| 2026.03.17 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2026.03.03 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025.12.26 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025.12.17 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025.11.18 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025.09.04 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025.08.05 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025.06.27 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025.05.21 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025.05.05 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025.03.18 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025.01.24 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2024.12.20 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2024.10.28 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2024.08.20 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2024.06.07 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2024.04.12 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
# Jenis instans Amazon EBS yang dioptimalkan
Instans Amazon EBS yang dioptimalkan menggunakan tumpukan konfigurasi yang dioptimalkan dan menyediakan bandwidth tambahan khusus untuk Amazon EBS I/O. This optimization provides the best performance for your EBS volumes by minimizing contention between Amazon EBS I/O dan lalu lintas lainnya dari instans Anda.
Ketika dilampirkan ke instans yang dioptimalkan EBS, volume General Purpose SSD (`gp2`dan`gp3`) dirancang untuk memberikan setidaknya 90 persen dari kinerja IOPS yang disediakan 99 persen dari waktu pada tahun tertentu, dan volume SSD (`io1`dan`io2`) IOPS Provisioned dirancang untuk memberikan setidaknya 90 persen dari kinerja IOPS yang disediakan 99,9 persen dari waktu pada tahun tertentu. Throughput Optimized HDD (`st1`) dan Cold HDD (`sc1`) memberikan setidaknya 90 persen dari kinerja throughput yang diharapkan 99 persen dari waktu pada tahun tertentu. Periode yang tidak dipatuhi kurang lebih didistribusikan secara seragam, menargetkan 99 persen total throughput yang diharapkan setiap jam. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Jenis volume Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-volume-types.html) di *Panduan Pengguna Amazon EBS*.
Beberapa jenis instance **dioptimalkan EBS secara default**, dan tidak perlu mengaktifkannya dan tidak berpengaruh jika Anda mencoba menonaktifkannya. Jenis instans lain secara opsional **mendukung pengoptimalan EBS** dan Anda dapat mengaktifkannya selama atau setelah peluncuran dengan [biaya tambahan per jam](https://aws.amazon.com/ec2/previous-generation/#EBS-optimized_instances). Beberapa tipe instance tidak mendukung optimasi EBS.
Untuk spesifikasi dan fitur tipe instans terperinci, lihat Panduan [Jenis Instans Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/instance-types.html).
**Pertimbangan-pertimbangan**
+ Kinerja EBS instans dibatasi oleh batas kinerja tipe instans, atau kinerja agregat dari volume terlampirnya, mana yang lebih kecil. Untuk mencapai performa EBS maksimum, instans harus memiliki volume terlampir yang memberikan performa gabungan yang sama atau lebih besar dari performa instans maksimum. Misalnya, untuk mencapai `80,000` IOPS`r6i.16xlarge`, instance harus memiliki setidaknya `5` `gp2` volume yang disediakan dengan `16,000` IOPS masing-masing (`5`volume x IOPS = `16,000` IOPS), atau volume dapat disediakan dengan `80,000` IOPS. `1` `gp3` `80,000` Kami menyarankan Anda memilih jenis instans yang menyediakan throughput Amazon EBS yang lebih berdedikasi daripada kebutuhan aplikasi Anda; jika tidak, koneksi antara Amazon EBS dan Amazon EC2 dapat menjadi hambatan kinerja.
+ Jumlah maksimum volume Amazon EBS yang dapat dilampirkan ke instans bergantung pada tipe instans dan ukuran instans. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Batas volume Amazon EBS untuk instans Amazon EC2](volume_limits.md).
+ IOPS maksimum dan batas throughput saling bergantung. Tergantung pada I/O ukuran Anda, Anda mungkin mencapai satu batas sebelum yang lain, yang dapat memengaruhi kinerja secara keseluruhan. Untuk hasil yang optimal, pertimbangkan kedua batasan saat merencanakan beban kerja Anda.
## EBS dioptimalkan secara default
Jenis contoh berikut adalah EB—dioptimalkan secara default. Tidak perlu mengaktifkan optimisasi EBS dan tidak akan ada pengaruh jika Anda menonaktifkan optimasi EBS.
**Topics**
+ [
### Tujuan umum
](#current-general-purpose)
+ [
### Komputasi yang dioptimalkan
](#current-compute-optimized)
+ [
### Memori yang dioptimalkan
](#current-memory-optimized)
+ [
### Penyimpanan yang dioptimalkan
](#current-storage-optimized)
+ [
### Komputasi yang dipercepat
](#current-accelerated-computing)
+ [
### Komputasi performa tinggi
](#current-high-performance-computing)
### Tujuan umum
**catatan**
Jenis instans M8a, M8g, M8gd, M8i, M8id, M8i-flex mendukung pembobotan bandwidth yang dapat dikonfigurasi. Dengan jenis instans ini, Anda dapat mengoptimalkan bandwidth instans untuk kinerja jaringan atau kinerja Amazon EBS. Tabel berikut menunjukkan kinerja bandwidth Amazon EBS default untuk jenis instans ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [EC2 konfigurasi pembobotan bandwidth contoh](configure-bandwidth-weighting.md).
| Ukuran instans | Bandwidth dasar (Mbps) | Bandwidth maksimum (Mbps) | Throughput dasar () MB/s, 128 KiB I/O | Throughput maksimum () MB/s, 128 KiB I/O | IOPS dasar (16 KiB I/O) | IOPS maksimum (16 KiB I/O) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| a1.medium 1 | 300 | 3500 | 37,50 | 437.50 | 2500 | 20000 |
| a1.large 1 | 525 | 3500 | 65.62 | 437.50 | 4000 | 20000 |
| a1.xlarge 1 | 800 | 3500 | 100.00 | 437.50 | 6000 | 20000 |
| a1.2xlarge 1 | 1750 | 3500 | 218.75 | 437.50 | 10000 | 20000 |
| a1.4xlarge 2 | 3500 | 437.5 | 20000 |
| a1.metal 2 | 3500 | 437.5 | 20000 |
| m4.large 2 | 450 | 56,25 | 3600 |
| m4.xlarge 2 | 750 | 93,75 | 6000 |
| m4.2xlarge 2 | 1000 | 125,0 | 8000 |
| m4.4xlarge 2 | 2000 | 250.0 | 16000 |
| m4.10xlarge 2 | 4000 | 500,0 | 32000 |
| m4.16xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 65000 |
| m5.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 3600 | 18750 |
| m5.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 18750 |
| m5.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 12000 | 18750 |
| m5.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 18750 |
| m5.8xlarge 2 | 6800 | 850.0 | 30000 |
| m5.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| m5.16xlarge 2 | 13600 | 1700.0 | 60000 |
| m5.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m5.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m5a.large 1 | 650 | 2880 | 81,25 | 360.00 | 3600 | 16000 |
| m5a.xlarge 1 | 1085 | 2880 | 135.62 | 360.00 | 6000 | 16000 |
| m5a.2xlarge 1 | 1580 | 2880 | 197.50 | 360.00 | 8333 | 16000 |
| m5a.4xlarge 2 | 2880 | 360.0 | 16000 |
| m5a.8xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| m5a.12xlarge 2 | 6780 | 847.5 | 30000 |
| m5a.16xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| m5a.24xlarge 2 | 13750 | 1718.75 | 60000 |
| m5ad.large 1 | 650 | 2880 | 81,25 | 360.00 | 3600 | 16000 |
| m5ad.xlarge 1 | 1085 | 2880 | 135.62 | 360.00 | 6000 | 16000 |
| m5ad.2xlarge 1 | 1580 | 2880 | 197.50 | 360.00 | 8333 | 16000 |
| m5ad.4xlarge 2 | 2880 | 360.0 | 16000 |
| m5ad.8xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| m5ad.12xlarge 2 | 6780 | 847.5 | 30000 |
| m5ad.16xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| m5ad.24xlarge 2 | 13750 | 1718.75 | 60000 |
| m5d.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 3600 | 18750 |
| m5d.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 18750 |
| m5d.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 12000 | 18750 |
| m5d.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 18750 |
| m5d.8xlarge 2 | 6800 | 850.0 | 30000 |
| m5d.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| m5d.16xlarge 2 | 13600 | 1700.0 | 60000 |
| m5d.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m5d.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m5dn.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 3600 | 18750 |
| m5dn.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 18750 |
| m5dn.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 12000 | 18750 |
| m5dn.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 18750 |
| m5dn.8xlarge 2 | 6800 | 850.0 | 30000 |
| m5dn.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| m5dn.16xlarge 2 | 13600 | 1700.0 | 60000 |
| m5dn.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m5dn.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m5n.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 3600 | 18750 |
| m5n.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 18750 |
| m5n.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 12000 | 18750 |
| m5n.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 18750 |
| m5n.8xlarge 2 | 6800 | 850.0 | 30000 |
| m5n.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| m5n.16xlarge 2 | 13600 | 1700.0 | 60000 |
| m5n.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m5n.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m5zn.large 1 | 800 | 3170 | 100.00 | 396.25 | 3333 | 13333 |
| m5zn.xlarge 1 | 1564 | 3170 | 195,50 | 396.25 | 6667 | 13333 |
| m5zn.2xlarge 2 | 3170 | 396.25 | 13333 |
| m5zn.3xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| m5zn.6xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| m5zn.12xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m5zn.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m6a.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m6a.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m6a.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m6a.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m6a.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m6a.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m6a.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m6a.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m6a.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| m6a.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m6a.metal 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m6g.medium 1 | 315 | 4750 | 39,38 | 593,75 | 2500 | 20000 |
| m6g.large 1 | 630 | 4750 | 78.75 | 593,75 | 3600 | 20000 |
| m6g.xlarge 1 | 1188 | 4750 | 148,50 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| m6g.2xlarge 1 | 2375 | 4750 | 296.88 | 593,75 | 12000 | 20000 |
| m6g.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| m6g.8xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| m6g.12xlarge 2 | 14250 | 1781.25 | 50000 |
| m6g.16xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m6g.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m6gd.medium 1 | 315 | 4750 | 39,38 | 593,75 | 2500 | 20000 |
| m6gd.large 1 | 630 | 4750 | 78.75 | 593,75 | 3600 | 20000 |
| m6gd.xlarge 1 | 1188 | 4750 | 148,50 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| m6gd.2xlarge 1 | 2375 | 4750 | 296.88 | 593,75 | 12000 | 20000 |
| m6gd.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| m6gd.8xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| m6gd.12xlarge 2 | 14250 | 1781.25 | 50000 |
| m6gd.16xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m6gd.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| m6i.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m6i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m6i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m6i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m6i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m6i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m6i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m6i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m6i.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| m6i.metal 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| m6id.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m6id.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m6id.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m6id.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m6id.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m6id.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m6id.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m6id.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m6id.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| m6id.metal 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| m6idn.large 1 | 1562 | 25000 | 195.31 | 3125.00 | 6250 | 100000 |
| m6idn.xlarge 1 | 3125 | 25000 | 390.62 | 3125.00 | 12500 | 100000 |
| m6idn.2xlarge 1 | 6250 | 25000 | 781,25 | 3125.00 | 25000 | 100000 |
| m6idn.4xlarge 1 | 12500 | 25000 | 1562.50 | 3125.00 | 50000 | 100000 |
| m6idn.8xlarge 2 | 25000 | 3125.0 | 100000 |
| m6idn.12xlarge 2 | 37500 | 4687.5 | 150000 |
| m6idn.16xlarge 2 | 50000 | 6250.0 | 200000 |
| m6idn.24xlarge 2 | 75000 | 9375.0 | 300000 |
| m6idn.32xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| m6idn.metal 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| m6in.large 1 | 1562 | 25000 | 195.31 | 3125.00 | 6250 | 100000 |
| m6in.xlarge 1 | 3125 | 25000 | 390.62 | 3125.00 | 12500 | 100000 |
| m6in.2xlarge 1 | 6250 | 25000 | 781,25 | 3125.00 | 25000 | 100000 |
| m6in.4xlarge 1 | 12500 | 25000 | 1562.50 | 3125.00 | 50000 | 100000 |
| m6in.8xlarge 2 | 25000 | 3125.0 | 100000 |
| m6in.12xlarge 2 | 37500 | 4687.5 | 150000 |
| m6in.16xlarge 2 | 50000 | 6250.0 | 200000 |
| m6in.24xlarge 2 | 75000 | 9375.0 | 300000 |
| m6in.32xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| m6in.metal 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| m7a.medium 1 | 325 | 10000 | 40,62 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| m7a.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m7a.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m7a.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m7a.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m7a.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m7a.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m7a.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m7a.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m7a.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| m7a.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m7a.metal-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m7g.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| m7g.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m7g.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m7g.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m7g.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m7g.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m7g.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m7g.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m7g.metal 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m7gd.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| m7gd.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m7gd.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m7gd.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m7gd.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m7gd.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m7gd.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m7gd.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m7gd.logam 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m7i.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m7i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m7i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m7i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m7i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m7i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m7i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m7i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m7i.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m7i.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m7i.metal-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m7i-flex.large 1 | 312 | 10000 | 39,06 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| m7i-flex.xlarge 1 | 625 | 10000 | 78.12 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m7i-flex.2xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m7i-flex.4xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m7i-flex.8xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m7i-flex.12xlarge 1 | 7500 | 15000 | 937,50 | 1875.00 | 30000 | 60000 |
| m7i-flex.16xlarge 1 | 10000 | 20000 | 1250,00 | 2500.00 | 40000 | 80000 |
| m8a.medium 1 | 325 | 10000 | 40,62 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| m8a.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m8a.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m8a.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m8a.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m8a.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m8a.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m8a.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m8a.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8a.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8a.logam-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8a.logam-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8azn.medium 1 | 625 | 15000 | 78.12 | 1875.00 | 2500 | 60000 |
| m8azn.large 1 | 1250 | 15000 | 156,25 | 1875.00 | 5000 | 60000 |
| m8azn.xlarge 1 | 2500 | 15000 | 312.50 | 1875.00 | 10000 | 60000 |
| m8azn.3xlarge 1 | 7500 | 15000 | 937,50 | 1875.00 | 30000 | 60000 |
| m8azn.6xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m8azn.12xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8azn.24xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8azn.metal-12xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8azn.metal-24xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8g.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| m8g.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m8g.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m8g.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m8g.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m8g.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m8g.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m8g.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m8g.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8g.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m8g.logam-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8g.logam-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m8gb.sedang 1 | 1562 | 25000 | 195.31 | 3125.00 | 7500 | 120000 |
| m8gb.large 1 | 3125 | 25000 | 390.62 | 3125.00 | 15000 | 120000 |
| m8gb.xlarge 1 | 6250 | 25000 | 781,25 | 3125.00 | 30000 | 120000 |
| m8gb.2xlarge 1 | 12500 | 25000 | 1562.50 | 3125.00 | 60000 | 120000 |
| m8gb.4xlarge 2 | 25000 | 3125.0 | 120000 |
| m8gb.8xlarge 2 | 50000 | 6250.0 | 240000 |
| m8gb.12xlarge 2 | 75000 | 9375.0 | 360000 |
| m8gb.16xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 480000 |
| m8gb.24xlarge 2 | 150000 | 18750,0 | 720000 |
| m8gb.48xlarge 2 | 300000 | 37500.0 | 1440000 |
| m8gb.logam-24xl 2 | 150000 | 18750,0 | 720000 |
| m8gb.logam-48xl 2 | 300000 | 37500.0 | 1440000 |
| m8gd.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| m8gd.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m8gd.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m8gd.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m8gd.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m8gd.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m8gd.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m8gd.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m8gd.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8gd.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m8gd.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8gd.metal-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m8gn.sedang 1 | 760 | 10000 | 95.00 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| m8gn.large 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| m8gn.xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| m8gn.2xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m8gn.4xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m8gn.8xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m8gn.12xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8gn.16xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| m8gn.24xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8gn.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8gn.metal-24xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8gn.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8i.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m8i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m8i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m8i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m8i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m8i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m8i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m8i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8i.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| m8i.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8i.96xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| m8i.logam-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8i.logam-96xl 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| m8id.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m8id.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m8id.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m8id.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m8id.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| m8id.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| m8id.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| m8id.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8id.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| m8id.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8id.96xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| m8id.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8id.metal-96xl 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| m8i-flex.large 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| m8i-flex.xlarge 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| m8i-flex.2xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| m8i-flex.4xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| m8i-flex.8xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| m8i-flex.12xlarge 1 | 7500 | 15000 | 937,50 | 1875.00 | 30000 | 60000 |
| m8i-flex.16xlarge 1 | 10000 | 20000 | 1250,00 | 2500.00 | 40000 | 80000 |
| mac1.metal 2 | 14000 | 1750.0 | 80000 |
| mac2.metal 2 | 10000 | 1250.0 | 55000 |
| mac2-m1ultra.metal 2 | 10000 | 1250.0 | 55000 |
| mac2-m2.metal 2 | 8000 | 1000,0 | 55000 |
| mac2-m2pro.metal 2 | 8000 | 1000,0 | 55000 |
| mac-m4.logam 2 | 8000 | 1000,0 | 55000 |
| mac-m4pro.logam 2 | 8000 | 1000,0 | 55000 |
| mac-m4max.logam 2 | 10000 | 1250.0 | 55000 |
| t3.nano 1 | 43 | 2085 | 5.38 | 260.62 | 250 | 11800 |
| t3.micro 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11800 |
| t3.small 1 | 174 | 2085 | 21.75 | 260.62 | 1000 | 11800 |
| t3.medium 1 | 347 | 2085 | 43.38 | 260.62 | 2000 | 11800 |
| t3.large 1 | 695 | 2780 | 86.88 | 347,50 | 4000 | 15700 |
| t3.xlarge 1 | 695 | 2780 | 86.88 | 347,50 | 4000 | 15700 |
| t3.2xlarge 1 | 695 | 2780 | 86.88 | 347,50 | 4000 | 15700 |
| t3a.nano 1 | 45 | 2085 | 5.62 | 260.62 | 250 | 11800 |
| t3a.micro 1 | 90 | 2085 | 11.25 | 260.62 | 500 | 11800 |
| t3a.small 1 | 175 | 2085 | 21.88 | 260.62 | 1000 | 11800 |
| t3a.medium 1 | 350 | 2085 | 43,75 | 260.62 | 2000 | 11800 |
| t3a.large 1 | 695 | 2780 | 86.88 | 347,50 | 4000 | 15700 |
| t3a.xlarge 1 | 695 | 2780 | 86.88 | 347,50 | 4000 | 15700 |
| t3a.2xlarge 1 | 695 | 2780 | 86.88 | 347,50 | 4000 | 15700 |
| t4g.nano 1 | 43 | 2085 | 5.38 | 260.62 | 250 | 11800 |
| t4g.micro 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11800 |
| t4g.small 1 | 174 | 2085 | 21.75 | 260.62 | 1000 | 11800 |
| t4g.medium 1 | 347 | 2085 | 43.38 | 260.62 | 2000 | 11800 |
| t4g.large 1 | 695 | 2780 | 86.88 | 347,50 | 4000 | 15700 |
| t4g.xlarge 1 | 695 | 2780 | 86.88 | 347,50 | 4000 | 15700 |
| t4g.2xlarge 1 | 695 | 2780 | 86.88 | 347,50 | 4000 | 15700 |
1 Contoh ini dapat mempertahankan kinerja maksimum selama 30 menit setidaknya sekali setiap 24 jam, setelah itu mereka kembali ke kinerja dasar mereka.
2 Instans ini dapat mempertahankan performa yang dinyatakan tanpa batas waktu. Jika beban kerja Anda memerlukan performa maksimum yang berkelanjutan selama lebih dari 30 menit, gunakan salah satu instans ini.
### Komputasi yang dioptimalkan
**catatan**
Jenis instans C8a, C8g, C8gd, C8i, C8id, C8i-flex mendukung pembobotan bandwidth yang dapat dikonfigurasi. Dengan jenis instans ini, Anda dapat mengoptimalkan bandwidth instans untuk kinerja jaringan atau kinerja Amazon EBS. Tabel berikut menunjukkan kinerja bandwidth Amazon EBS default untuk jenis instans ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [EC2 konfigurasi pembobotan bandwidth contoh](configure-bandwidth-weighting.md).
| Ukuran instans | Bandwidth dasar (Mbps) | Bandwidth maksimum (Mbps) | Throughput dasar () MB/s, 128 KiB I/O | Throughput maksimum () MB/s, 128 KiB I/O | IOPS dasar (16 KiB I/O) | IOPS maksimum (16 KiB I/O) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| c4.large 2 | 500 | 62.5 | 4000 |
| c4.xlarge 2 | 750 | 93,75 | 6000 |
| c4.2xlarge 2 | 1000 | 125,0 | 8000 |
| c4.4xlarge 2 | 2000 | 250.0 | 16000 |
| c4.8xlarge 2 | 4000 | 500,0 | 32000 |
| c5.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 4000 | 20000 |
| c5.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| c5.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 10000 | 20000 |
| c5.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| c5.9xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| c5.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| c5.18xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c5.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c5.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c5a.large 1 | 200 | 3170 | 25.00 | 396.25 | 800 | 13300 |
| c5a.xlarge 1 | 400 | 3170 | 50,00 | 396.25 | 1600 | 13300 |
| c5a.2xlarge 1 | 800 | 3170 | 100.00 | 396.25 | 3200 | 13300 |
| c5a.4xlarge 1 | 1580 | 3170 | 197.50 | 396.25 | 6600 | 13300 |
| c5a.8xlarge 2 | 3170 | 396.25 | 13300 |
| c5a.12xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| c5a.16xlarge 2 | 6300 | 787.5 | 26700 |
| c5a.24xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| c5ad.large 1 | 200 | 3170 | 25.00 | 396.25 | 800 | 13300 |
| c5ad.xlarge 1 | 400 | 3170 | 50,00 | 396.25 | 1600 | 13300 |
| c5ad.2xlarge 1 | 800 | 3170 | 100.00 | 396.25 | 3200 | 13300 |
| c5ad.4xlarge 1 | 1580 | 3170 | 197.50 | 396.25 | 6600 | 13300 |
| c5ad.8xlarge 2 | 3170 | 396.25 | 13300 |
| c5ad.12xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| c5ad.16xlarge 2 | 6300 | 787.5 | 26700 |
| c5ad.24xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| c5d.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 4000 | 20000 |
| c5d.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| c5d.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 10000 | 20000 |
| c5d.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| c5d.9xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| c5d.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| c5d.18xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c5d.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c5d.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c5n.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 4000 | 20000 |
| c5n.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| c5n.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 10000 | 20000 |
| c5n.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| c5n.9xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| c5n.18xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c5n.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c6a.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c6a.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c6a.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c6a.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c6a.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c6a.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c6a.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c6a.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c6a.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| c6a.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| c6a.metal 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| c6g.medium 1 | 315 | 4750 | 39,38 | 593,75 | 2500 | 20000 |
| c6g.large 1 | 630 | 4750 | 78.75 | 593,75 | 3600 | 20000 |
| c6g.xlarge 1 | 1188 | 4750 | 148,50 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| c6g.2xlarge 1 | 2375 | 4750 | 296.88 | 593,75 | 12000 | 20000 |
| c6g.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| c6g.8xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| c6g.12xlarge 2 | 14250 | 1781.25 | 50000 |
| c6g.16xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c6g.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c6gd.medium 1 | 315 | 4750 | 39,38 | 593,75 | 2500 | 20000 |
| c6gd.large 1 | 630 | 4750 | 78.75 | 593,75 | 3600 | 20000 |
| c6gd.xlarge 1 | 1188 | 4750 | 148,50 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| c6gd.2xlarge 1 | 2375 | 4750 | 296.88 | 593,75 | 12000 | 20000 |
| c6gd.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| c6gd.8xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| c6gd.12xlarge 2 | 14250 | 1781.25 | 50000 |
| c6gd.16xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c6gd.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c6gn.medium 1 | 760 | 9500 | 95.00 | 1187,50 | 2500 | 40000 |
| c6gn.large 1 | 1235 | 9500 | 154,38 | 1187,50 | 5000 | 40000 |
| c6gn.xlarge 1 | 2375 | 9500 | 296.88 | 1187,50 | 10000 | 40000 |
| c6gn.2xlarge 1 | 4750 | 9500 | 593,75 | 1187,50 | 20000 | 40000 |
| c6gn.4xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| c6gn.8xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| c6gn.12xlarge 2 | 28500 | 3562.5 | 120000 |
| c6gn.16xlarge 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| c6i.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c6i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c6i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c6i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c6i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c6i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c6i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c6i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c6i.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| c6i.metal 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| c6id.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c6id.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c6id.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c6id.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c6id.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c6id.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c6id.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c6id.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c6id.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| c6id.metal 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| c6in.large 1 | 1562 | 25000 | 195.31 | 3125.00 | 6250 | 100000 |
| c6in.xlarge 1 | 3125 | 25000 | 390.62 | 3125.00 | 12500 | 100000 |
| c6in.2xlarge 1 | 6250 | 25000 | 781,25 | 3125.00 | 25000 | 100000 |
| c6in.4xlarge 1 | 12500 | 25000 | 1562.50 | 3125.00 | 50000 | 100000 |
| c6in.8xlarge 2 | 25000 | 3125.0 | 100000 |
| c6in.12xlarge 2 | 37500 | 4687.5 | 150000 |
| c6in.16xlarge 2 | 50000 | 6250.0 | 200000 |
| c6in.24xlarge 2 | 75000 | 9375.0 | 300000 |
| c6in.32xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| c6in.metal 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| c7a.medium 1 | 325 | 10000 | 40,62 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| c7a.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c7a.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c7a.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c7a.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c7a.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c7a.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c7a.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c7a.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c7a.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| c7a.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| c7a.metal-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| c7g.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| c7g.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c7g.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c7g.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c7g.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c7g.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c7g.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c7g.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c7g.metal 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c7gd.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| c7gd.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c7gd.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c7gd.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c7gd.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c7gd.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c7gd.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c7gd.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c7gd.metal 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c7gn.medium 1 | 521 | 10000 | 65.12 | 1250,00 | 2083 | 40000 |
| c7gn.large 1 | 1042 | 10000 | 130,25 | 1250,00 | 4167 | 40000 |
| c7gn.xlarge 1 | 2083 | 10000 | 260.38 | 1250,00 | 8333 | 40000 |
| c7gn.2xlarge 1 | 4167 | 10000 | 520.88 | 1250,00 | 16667 | 40000 |
| c7gn.4xlarge 1 | 8333 | 10000 | 1041.62 | 1250,00 | 33333 | 40000 |
| c7gn.8xlarge 1 | 16667 | 20000 | 2083.38 | 2500.00 | 66667 | 80000 |
| c7gn.12xlarge 1 | 25000 | 30000 | 3125.00 | 3750.00 | 100000 | 120000 |
| c7gn.16xlarge 1 | 33333 | 40000 | 4166.62 | 5000.00 | 133333 | 160000 |
| c7gn.logam 1 | 33333 | 40000 | 4166.62 | 5000.00 | 133333 | 160000 |
| c7i.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c7i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c7i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c7i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c7i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c7i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c7i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c7i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c7i.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| c7i.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c7i.metal-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| c7i-flex.large 1 | 312 | 10000 | 39,06 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| c7i-flex.xlarge 1 | 625 | 10000 | 78.12 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c7i-flex.2xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c7i-flex.4xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c7i-flex.8xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c7i-flex.12xlarge 1 | 7500 | 15000 | 937,50 | 1875.00 | 30000 | 60000 |
| c7i-flex.16xlarge 1 | 10000 | 20000 | 1250,00 | 2500.00 | 40000 | 80000 |
| c8a.medium 1 | 325 | 10000 | 40,62 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| c8a.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c8a.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c8a.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c8a.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c8a.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c8a.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c8a.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c8a.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c8a.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8a.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c8a.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8g.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| c8g.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c8g.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c8g.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c8g.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c8g.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c8g.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c8g.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c8g.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c8g.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| c8g.logam-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c8g.logam-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| c8gb.medium 1 | 1562 | 25000 | 195.31 | 3125.00 | 7500 | 120000 |
| c8gb.large 1 | 3125 | 25000 | 390.62 | 3125.00 | 15000 | 120000 |
| c8gb.xlarge 1 | 6250 | 25000 | 781,25 | 3125.00 | 30000 | 120000 |
| c8gb.2xlarge 1 | 12500 | 25000 | 1562.50 | 3125.00 | 60000 | 120000 |
| c8gb.4xlarge 2 | 25000 | 3125.0 | 120000 |
| c8gb.8xlarge 2 | 50000 | 6250.0 | 240000 |
| c8gb.12xlarge 2 | 75000 | 9375.0 | 360000 |
| c8gb.16xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 480000 |
| c8gb.24xlarge 2 | 150000 | 18750,0 | 720000 |
| c8gb.48xlarge 2 | 300000 | 37500.0 | 1440000 |
| c8gb.metal-24xl 2 | 150000 | 18750,0 | 720000 |
| c8gb.metal-48xl 2 | 300000 | 37500.0 | 1440000 |
| c8gd.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| c8gd.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c8gd.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c8gd.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c8gd.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c8gd.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c8gd.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c8gd.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c8gd.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c8gd.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| c8gd.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c8gd.metal-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| c8gn.medium 1 | 760 | 10000 | 95.00 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| c8gn.large 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| c8gn.xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| c8gn.2xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c8gn.4xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c8gn.8xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c8gn.12xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c8gn.16xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| c8gn.24xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8gn.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8gn.metal-24xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8gn.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8i.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c8i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c8i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c8i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c8i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c8i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c8i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c8i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c8i.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| c8i.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8i.96xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| c8i.logam-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8i.logam-96xl 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| c8id.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c8id.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c8id.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c8id.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c8id.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| c8id.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| c8id.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| c8id.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c8id.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| c8id.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8id.96xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| c8id.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8id.metal-96xl 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| c8i-flex.large 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| c8i-flex.xlarge 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| c8i-flex.2xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| c8i-flex.4xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| c8i-flex.8xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| c8i-flex.12xlarge 1 | 7500 | 15000 | 937,50 | 1875.00 | 30000 | 60000 |
| c8i-flex.16xlarge 1 | 10000 | 20000 | 1250,00 | 2500.00 | 40000 | 80000 |
1 Contoh ini dapat mempertahankan kinerja maksimum selama 30 menit setidaknya sekali setiap 24 jam, setelah itu mereka kembali ke kinerja dasar mereka.
2 Instans ini dapat mempertahankan performa yang dinyatakan tanpa batas waktu. Jika beban kerja Anda memerlukan performa maksimum yang berkelanjutan selama lebih dari 30 menit, gunakan salah satu instans ini.
### Memori yang dioptimalkan
**catatan**
Jenis instans R8a, R8g, R8gd, R8i, R8iD, R8i-flex, X8g, X8AEDZ, X8i mendukung bobot bandwidth yang dapat dikonfigurasi. Dengan jenis instans ini, Anda dapat mengoptimalkan bandwidth instans untuk kinerja jaringan atau kinerja Amazon EBS. Tabel berikut menunjukkan kinerja bandwidth Amazon EBS default untuk jenis instans ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [EC2 konfigurasi pembobotan bandwidth contoh](configure-bandwidth-weighting.md).
Untuk performa IOPS maksimum dengan instans U7i, sebaiknya gunakan volume io2. BlockExpress
| Ukuran instans | Bandwidth dasar (Mbps) | Bandwidth maksimum (Mbps) | Throughput dasar () MB/s, 128 KiB I/O | Throughput maksimum () MB/s, 128 KiB I/O | IOPS dasar (16 KiB I/O) | IOPS maksimum (16 KiB I/O) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| r4.large 2 | 425 | 53.125 | 3000 |
| r4.xlarge 2 | 850 | 106,25 | 6000 |
| r4.2xlarge 2 | 1700 | 212.5 | 12000 |
| r4.4xlarge 2 | 3500 | 437.5 | 18750 |
| r4.8xlarge 2 | 7000 | 875.0 | 37500 |
| r4.16xlarge 2 | 14000 | 1750.0 | 75000 |
| r5.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 3600 | 18750 |
| r5.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 18750 |
| r5.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 12000 | 18750 |
| r5.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 18750 |
| r5.8xlarge 2 | 6800 | 850.0 | 30000 |
| r5.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| r5.16xlarge 2 | 13600 | 1700.0 | 60000 |
| r5.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r5.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r5a.large 1 | 650 | 2880 | 81,25 | 360.00 | 3600 | 16000 |
| r5a.xlarge 1 | 1085 | 2880 | 135.62 | 360.00 | 6000 | 16000 |
| r5a.2xlarge 1 | 1580 | 2880 | 197.50 | 360.00 | 8333 | 16000 |
| r5a.4xlarge 2 | 2880 | 360.0 | 16000 |
| r5a.8xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| r5a.12xlarge 2 | 6780 | 847.5 | 30000 |
| r5a.16xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| r5a.24xlarge 2 | 13570 | 1696.25 | 60000 |
| r5ad.large 1 | 650 | 2880 | 81,25 | 360.00 | 3600 | 16000 |
| r5ad.xlarge 1 | 1085 | 2880 | 135.62 | 360.00 | 6000 | 16000 |
| r5ad.2xlarge 1 | 1580 | 2880 | 197.50 | 360.00 | 8333 | 16000 |
| r5ad.4xlarge 2 | 2880 | 360.0 | 16000 |
| r5ad.8xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| r5ad.12xlarge 2 | 6780 | 847.5 | 30000 |
| r5ad.16xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| r5ad.24xlarge 2 | 13570 | 1696.25 | 60000 |
| r5b.large 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5417 | 43333 |
| r5b.xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10833 | 43333 |
| r5b.2xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 21667 | 43333 |
| r5b.4xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 43333 |
| r5b.8xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 86667 |
| r5b.12xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 130000 |
| r5b.16xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 173333 |
| r5b.24xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 260000 |
| r5b.metal 2 | 60000 | 7500.0 | 260000 |
| r5d.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 3600 | 18750 |
| r5d.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 18750 |
| r5d.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 12000 | 18750 |
| r5d.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 18750 |
| r5d.8xlarge 2 | 6800 | 850.0 | 30000 |
| r5d.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| r5d.16xlarge 2 | 13600 | 1700.0 | 60000 |
| r5d.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r5d.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r5dn.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 3600 | 18750 |
| r5dn.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 18750 |
| r5dn.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 12000 | 18750 |
| r5dn.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 18750 |
| r5dn.8xlarge 2 | 6800 | 850.0 | 30000 |
| r5dn.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| r5dn.16xlarge 2 | 13600 | 1700.0 | 60000 |
| r5dn.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r5dn.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r5n.large 1 | 650 | 4750 | 81,25 | 593,75 | 3600 | 18750 |
| r5n.xlarge 1 | 1150 | 4750 | 143,75 | 593,75 | 6000 | 18750 |
| r5n.2xlarge 1 | 2300 | 4750 | 287.50 | 593,75 | 12000 | 18750 |
| r5n.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 18750 |
| r5n.8xlarge 2 | 6800 | 850.0 | 30000 |
| r5n.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| r5n.16xlarge 2 | 13600 | 1700.0 | 60000 |
| r5n.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r5n.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r6a.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r6a.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r6a.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r6a.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r6a.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r6a.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r6a.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r6a.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r6a.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r6a.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| r6a.metal 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| r6g.medium 1 | 315 | 4750 | 39,38 | 593,75 | 2500 | 20000 |
| r6g.large 1 | 630 | 4750 | 78.75 | 593,75 | 3600 | 20000 |
| r6g.xlarge 1 | 1188 | 4750 | 148,50 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| r6g.2xlarge 1 | 2375 | 4750 | 296.88 | 593,75 | 12000 | 20000 |
| r6g.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| r6g.8xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| r6g.12xlarge 2 | 14250 | 1781.25 | 50000 |
| r6g.16xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r6g.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r6gd.medium 1 | 315 | 4750 | 39,38 | 593,75 | 2500 | 20000 |
| r6gd.large 1 | 630 | 4750 | 78.75 | 593,75 | 3600 | 20000 |
| r6gd.xlarge 1 | 1188 | 4750 | 148,50 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| r6gd.2xlarge 1 | 2375 | 4750 | 296.88 | 593,75 | 12000 | 20000 |
| r6gd.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| r6gd.8xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| r6gd.12xlarge 2 | 14250 | 1781.25 | 50000 |
| r6gd.16xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r6gd.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| r6i.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r6i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r6i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r6i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r6i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r6i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r6i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r6i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r6i.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r6i.metal 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r6id.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r6id.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r6id.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r6id.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r6id.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r6id.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r6id.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r6id.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r6id.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r6id.metal 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r6idn.large 1 | 1562 | 25000 | 195.31 | 3125.00 | 6250 | 100000 |
| r6idn.xlarge 1 | 3125 | 25000 | 390.62 | 3125.00 | 12500 | 100000 |
| r6idn.2xlarge 1 | 6250 | 25000 | 781,25 | 3125.00 | 25000 | 100000 |
| r6idn.4xlarge 1 | 12500 | 25000 | 1562.50 | 3125.00 | 50000 | 100000 |
| r6idn.8xlarge 2 | 25000 | 3125.0 | 100000 |
| r6idn.12xlarge 2 | 37500 | 4687.5 | 150000 |
| r6idn.16xlarge 2 | 50000 | 6250.0 | 200000 |
| r6idn.24xlarge 2 | 75000 | 9375.0 | 300000 |
| r6idn.32xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| r6idn.metal 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| r6in.large 1 | 1562 | 25000 | 195.31 | 3125.00 | 6250 | 100000 |
| r6in.xlarge 1 | 3125 | 25000 | 390.62 | 3125.00 | 12500 | 100000 |
| r6in.2xlarge 1 | 6250 | 25000 | 781,25 | 3125.00 | 25000 | 100000 |
| r6in.4xlarge 1 | 12500 | 25000 | 1562.50 | 3125.00 | 50000 | 100000 |
| r6in.8xlarge 2 | 25000 | 3125.0 | 100000 |
| r6in.12xlarge 2 | 37500 | 4687.5 | 150000 |
| r6in.16xlarge 2 | 50000 | 6250.0 | 200000 |
| r6in.24xlarge 2 | 75000 | 9375.0 | 300000 |
| r6in.32xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| r6in.metal 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| r7a.medium 1 | 325 | 10000 | 40,62 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| r7a.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r7a.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r7a.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r7a.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r7a.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r7a.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r7a.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r7a.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r7a.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r7a.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| r7a.metal-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| r7g.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| r7g.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r7g.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r7g.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r7g.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r7g.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r7g.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r7g.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r7g.metal 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r7gd.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| r7gd.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r7gd.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r7gd.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r7gd.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r7gd.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r7gd.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r7gd.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r7gd.logam 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r7i.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r7i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r7i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r7i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r7i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r7i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r7i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r7i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r7i.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| r7i.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r7i.metal-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| r7iz.large 1 | 792 | 10000 | 99.00 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r7iz.xlarge 1 | 1584 | 10000 | 198.00 | 1250,00 | 6667 | 40000 |
| r7iz.2xlarge 1 | 3168 | 10000 | 396.00 | 1250,00 | 13333 | 40000 |
| r7iz.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r7iz.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r7iz.12xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 76000 |
| r7iz.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r7iz.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r7iz.metal-16xl 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r7iz.metal-32xl 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r8a.medium 1 | 325 | 10000 | 40,62 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| r8a.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r8a.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r8a.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r8a.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r8a.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r8a.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r8a.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r8a.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r8a.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| r8a.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r8a.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| r8g.sedang 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| r8g.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r8g.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r8g.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r8g.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r8g.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r8g.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r8g.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r8g.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r8g.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| r8g.logam-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r8g.logam-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| r8gb.sedang 1 | 1562 | 25000 | 195.31 | 3125.00 | 7500 | 120000 |
| r8gb.large 1 | 3125 | 25000 | 390.62 | 3125.00 | 15000 | 120000 |
| r8gb.xlarge 1 | 6250 | 25000 | 781,25 | 3125.00 | 30000 | 120000 |
| r8gb.2xbesar 1 | 12500 | 25000 | 1562.50 | 3125.00 | 60000 | 120000 |
| r8gb.4xbesar 2 | 25000 | 3125.0 | 120000 |
| r8gb.8xlarge 2 | 50000 | 6250.0 | 240000 |
| r8gb.12xlarge 2 | 75000 | 9375.0 | 360000 |
| r8gb.16xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 480000 |
| r8gb.24xbesar 2 | 150000 | 18750,0 | 720000 |
| r8gb.48xlarge 2 | 300000 | 37500.0 | 1440000 |
| r8gb.metal-24xl 2 | 150000 | 18750,0 | 720000 |
| r8gb.metal-48xl 2 | 300000 | 37500.0 | 1440000 |
| r8gd.sedang 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| r8gd.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r8gd.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r8gd.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r8gd.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r8gd.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r8gd.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r8gd.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r8gd.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r8gd.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| r8gd.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r8gd.metal-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| r8gn.sedang 1 | 760 | 10000 | 95.00 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| r8gn.large 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| r8gn.xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| r8gn.2xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r8gn.4xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r8gn.8xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r8gn.12xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r8gn.16xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r8gn.24xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| r8gn.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| r8gn.metal-24xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| r8gn.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| r8i.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r8i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r8i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r8i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r8i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r8i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r8i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r8i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r8i.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r8i.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| r8i.96xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| r8i.logam-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| r8i.logam-96xl 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| r8id.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r8id.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r8id.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r8id.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r8id.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| r8id.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| r8id.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| r8id.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| r8id.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| r8id.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| r8id.96xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| r8id.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| r8id.metal-96xl 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| r8i-flex.large 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| r8i-flex.xlarge 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| r8i-flex.2xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| r8i-flex.4xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| r8i-flex.8xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| r8i-flex.12xlarge 1 | 7500 | 15000 | 937,50 | 1875.00 | 30000 | 60000 |
| r8i-flex.16xlarge 1 | 10000 | 20000 | 1250,00 | 2500.00 | 40000 | 80000 |
| u-3tb1.56xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| u-6tb1.56xlarge 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u-6tb1.112xlarge 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u-6tb1.metal 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u-9tb1.112xlarge 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u-9tb1.metal 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u-12tb1.112xlarge 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u-12tb1.metal 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u-18tb1.112xlarge 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u-18tb1.metal 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u-24tb1.112xlarge 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u-24tb1.metal 2 | 38000 | 4750,0 | 160000 |
| u7i-6tb.112xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 560000 |
| u7i-8tb.112xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 560000 |
| u7i-12tb.224xbesar 2 | 100000 | 12500.0 | 560000 |
| u7in-16tb.224xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 560000 |
| u7in-24tb.224xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 560000 |
| u7in-32tb.224xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 560000 |
| u7inh-32tb.480xlarge 2 | 160000 | 20000.0 | 840000 |
| x1.16xlarge 2 | 7000 | 875.0 | 40000 |
| x1.32xlarge 2 | 14000 | 1750.0 | 80000 |
| x1e.xlarge 2 | 500 | 62.5 | 3700 |
| x1e.2xlarge 2 | 1000 | 125,0 | 7400 |
| x1e.4xlarge 2 | 1750 | 218.75 | 10000 |
| x1e.8xlarge 2 | 3500 | 437.5 | 20000 |
| x1e.16xlarge 2 | 7000 | 875.0 | 40000 |
| x1e.32xlarge 2 | 14000 | 1750.0 | 80000 |
| x2gd.medium 1 | 315 | 4750 | 39,38 | 593,75 | 2500 | 20000 |
| x2gd.large 1 | 630 | 4750 | 78.75 | 593,75 | 3600 | 20000 |
| x2gd.xlarge 1 | 1188 | 4750 | 148,50 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| x2gd.2xlarge 1 | 2375 | 4750 | 296.88 | 593,75 | 12000 | 20000 |
| x2gd.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| x2gd.8xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| x2gd.12xlarge 2 | 14250 | 1781.25 | 60000 |
| x2gd.16xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| x2gd.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| x2idn.16xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 173333 |
| x2idn.24xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 260000 |
| x2idn.32xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 260000 |
| x2idn.metal 2 | 80000 | 10000.0 | 260000 |
| x2iedn.xlarge 1 | 2500 | 20000 | 312.50 | 2500.00 | 8125 | 65000 |
| x2iedn.2xlarge 1 | 5000 | 20000 | 625.00 | 2500.00 | 16250 | 65000 |
| x2iedn.4xlarge 1 | 10000 | 20000 | 1250,00 | 2500.00 | 32500 | 65000 |
| x2iedn.8xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 65000 |
| x2iedn.16xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 130000 |
| x2iedn.24xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 195000 |
| x2iedn.32xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 260000 |
| x2iedn.metal 2 | 80000 | 10000.0 | 260000 |
| x2iezn.2xlarge 2 | 3170 | 396.25 | 13333 |
| x2iezn.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| x2iezn.6xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| x2iezn.8xlarge 2 | 12000 | 1500.0 | 55000 |
| x2iezn.12xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| x2iezn.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| x8g.medium 1 | 315 | 10000 | 39,38 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| x8g.large 1 | 630 | 10000 | 78.75 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| x8g.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| x8g.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| x8g.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| x8g.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| x8g.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| x8g.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| x8g.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| x8g.48xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| x8g.logam-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| x8g.logam-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| x8aedz.large 1 | 1250 | 15000 | 156,25 | 1875.00 | 5000 | 60000 |
| x8aedz.xlarge 1 | 2500 | 15000 | 312.50 | 1875.00 | 10000 | 60000 |
| x8aedz.3xlarge 1 | 7500 | 15000 | 937,50 | 1875.00 | 30000 | 60000 |
| x8aedz.6xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| x8aedz.12xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| x8aedz.24xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| x8aedz.metal-12xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| x8aedz.metal-24xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| x8i.large 1 | 650 | 10000 | 81,25 | 1250,00 | 3600 | 40000 |
| x8i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| x8i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 12000 | 40000 |
| x8i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| x8i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| x8i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| x8i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| x8i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| x8i.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| x8i.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| x8i.64xlarge 2 | 70000 | 8750,0 | 320000 |
| x8i.96xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| x8i.logam-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| x8i.logam-96xl 2 | 80000 | 10000.0 | 480000 |
| z1d.large 1 | 800 | 3170 | 100.00 | 396.25 | 3333 | 13333 |
| z1d.xlarge 1 | 1580 | 3170 | 197.50 | 396.25 | 6667 | 13333 |
| z1d.2xlarge 2 | 3170 | 396.25 | 13333 |
| z1d.3xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| z1d.6xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| z1d.12xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| z1d.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
1 Contoh ini dapat mempertahankan kinerja maksimum selama 30 menit setidaknya sekali setiap 24 jam, setelah itu mereka kembali ke kinerja dasar mereka.
2 Instans ini dapat mempertahankan performa yang dinyatakan tanpa batas waktu. Jika beban kerja Anda memerlukan performa maksimum yang berkelanjutan selama lebih dari 30 menit, gunakan salah satu instans ini.
### Penyimpanan yang dioptimalkan
| Ukuran instans | Bandwidth dasar (Mbps) | Bandwidth maksimum (Mbps) | Throughput dasar () MB/s, 128 KiB I/O | Throughput maksimum () MB/s, 128 KiB I/O | IOPS dasar (16 KiB I/O) | IOPS maksimum (16 KiB I/O) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| d2.xlarge 2 | 750 | 93,75 | 6000 |
| d2.2xlarge 2 | 1000 | 125,0 | 8000 |
| d2.4xlarge 2 | 2000 | 250.0 | 16000 |
| d2.8xlarge 2 | 4000 | 500,0 | 32000 |
| d3.xlarge 1 | 850 | 2800 | 106,25 | 350,00 | 5000 | 15000 |
| d3.2xlarge 1 | 1700 | 2800 | 212.50 | 350,00 | 10000 | 15000 |
| d3.4xlarge 2 | 2800 | 350.0 | 15000 |
| d3.8xlarge 2 | 5000 | 625.0 | 30000 |
| d3en.xlarge 1 | 850 | 2800 | 106,25 | 350,00 | 5000 | 15000 |
| d3en.2xlarge 1 | 1700 | 2800 | 212.50 | 350,00 | 10000 | 15000 |
| d3en.4xlarge 2 | 2800 | 350.0 | 15000 |
| d3en.6xlarge 2 | 4000 | 500,0 | 25000 |
| d3en.8xlarge 2 | 5000 | 625.0 | 30000 |
| d3en.12xlarge 2 | 7000 | 875.0 | 40000 |
| h1.2xlarge 2 | 1750 | 218.75 | 12000 |
| h1.4xlarge 2 | 3500 | 437.5 | 20000 |
| h1.8xlarge 2 | 7000 | 875.0 | 40000 |
| h1.16xlarge 2 | 14000 | 1750.0 | 80000 |
| i3.large 2 | 425 | 53.125 | 3000 |
| i3.xlarge 2 | 850 | 106,25 | 6000 |
| i3.2xlarge 2 | 1700 | 212.5 | 12000 |
| i3.4xlarge 2 | 3500 | 437.5 | 16000 |
| i3.8xlarge 2 | 7000 | 875.0 | 32500 |
| i3.16xlarge 2 | 14000 | 1750.0 | 65000 |
| i3.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| i3en.large 1 | 576 | 4750 | 72.10 | 593,75 | 3000 | 20000 |
| i3en.xlarge 1 | 1153 | 4750 | 144,20 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| i3en.2xlarge 1 | 2307 | 4750 | 288.39 | 593,75 | 12000 | 20000 |
| i3en.3xlarge 1 | 3800 | 4750 | 475.00 | 593,75 | 15000 | 20000 |
| i3en.6xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| i3en.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| i3en.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| i3en.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| i4g.large 1 | 625 | 10000 | 78.12 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| i4g.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| i4g.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| i4g.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| i4g.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| i4g.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| i4i.large 1 | 625 | 10000 | 78.12 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| i4i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| i4i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| i4i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| i4i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| i4i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| i4i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| i4i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i4i.32xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| i4i.metal 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| i7i.large 1 | 625 | 10000 | 78.12 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| i7i.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| i7i.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| i7i.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| i7i.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| i7i.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| i7i.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| i7i.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i7i.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| i7i.logam-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i7i.logam-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| i7ie.large 1 | 625 | 10000 | 78.12 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| i7ie.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| i7ie.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| i7ie.3xlarge 1 | 3750 | 10000 | 468,75 | 1250,00 | 15000 | 40000 |
| i7ie.6xlarge 1 | 7500 | 10000 | 937,50 | 1250,00 | 30000 | 40000 |
| i7ie.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| i7ie.18xlarge 2 | 22500 | 2812.5 | 90000 |
| i7ie.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i7ie.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| i7ie.logam-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i7ie.logam-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| i8g.large 1 | 625 | 10000 | 78.12 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| i8g.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| i8g.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| i8g.4xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| i8g.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| i8g.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| i8g.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| i8g.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i8g.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| i8g.logam-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i8g.logam-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| i8ge.large 1 | 625 | 10000 | 78.12 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| i8ge.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| i8ge.2xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| i8ge.3xlarge 1 | 3750 | 10000 | 468,75 | 1250,00 | 15000 | 40000 |
| i8ge.6xlarge 1 | 7500 | 10000 | 937,50 | 1250,00 | 30000 | 40000 |
| i8ge.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| i8ge.18xlarge 2 | 22500 | 2812.5 | 90000 |
| i8ge.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i8ge.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| i8ge.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i8ge.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| im4gn.large 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| im4gn.xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| im4gn.2xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| im4gn.4xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| im4gn.8xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| im4gn.16xlarge 2 | 40000 | 5000.0 | 160000 |
| is4gen.medium 1 | 625 | 10000 | 78.12 | 1250,00 | 2500 | 40000 |
| is4gen.large 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 5000 | 40000 |
| is4gen.xlarge 1 | 2500 | 10000 | 312.50 | 1250,00 | 10000 | 40000 |
| is4gen.2xlarge 1 | 5000 | 10000 | 625.00 | 1250,00 | 20000 | 40000 |
| is4gen.4xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| is4gen.8xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
1 Contoh ini dapat mempertahankan kinerja maksimum selama 30 menit setidaknya sekali setiap 24 jam, setelah itu mereka kembali ke kinerja dasar mereka.
2 Instans ini dapat mempertahankan performa yang dinyatakan tanpa batas waktu. Jika beban kerja Anda memerlukan performa maksimum yang berkelanjutan selama lebih dari 30 menit, gunakan salah satu instans ini.
### Komputasi yang dipercepat
| Ukuran instans | Bandwidth dasar (Mbps) | Bandwidth maksimum (Mbps) | Throughput dasar () MB/s, 128 KiB I/O | Throughput maksimum () MB/s, 128 KiB I/O | IOPS dasar (16 KiB I/O) | IOPS maksimum (16 KiB I/O) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| dl1.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| dl2q.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| f1.2xlarge 2 | 1700 | 212.5 | 12000 |
| f1.4xlarge 2 | 3500 | 437.5 | 44000 |
| f1.16xlarge 2 | 14000 | 1750.0 | 75000 |
| f2.6xbesar 2 | 7500 | 937,5 | 30000 |
| f2.12xbesar 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| f2.48xbesar 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| g3.4xlarge 2 | 3500 | 437.5 | 20000 |
| g3.8xlarge 2 | 7000 | 875.0 | 40000 |
| g3.16xlarge 2 | 14000 | 1750.0 | 80000 |
| g4ad.xlarge 1 | 400 | 3170 | 50,00 | 396.25 | 1700 | 13333 |
| g4ad.2xlarge 1 | 800 | 3170 | 100.00 | 396.25 | 3400 | 13333 |
| g4ad.4xlarge 1 | 1580 | 3170 | 197.50 | 396.25 | 6700 | 13333 |
| g4ad.8xlarge 2 | 3170 | 396.25 | 13333 |
| g4ad.16xlarge 2 | 6300 | 787.5 | 26667 |
| g4dn.xlarge 1 | 950 | 3500 | 118.75 | 437.50 | 3000 | 20000 |
| g4dn.2xlarge 1 | 1150 | 3500 | 143,75 | 437.50 | 6000 | 20000 |
| g4dn.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| g4dn.8xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| g4dn.12xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| g4dn.16xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| g4dn.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| g5.xlarge 1 | 700 | 3500 | 87.50 | 437.50 | 3000 | 15000 |
| g5.2xlarge 1 | 850 | 3500 | 106,25 | 437.50 | 3500 | 15000 |
| g5.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| g5.8xlarge 2 | 16000 | 2000,0 | 65000 |
| g5.12xlarge 2 | 16000 | 2000,0 | 65000 |
| g5.16xlarge 2 | 16000 | 2000,0 | 65000 |
| g5.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| g5.48xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| g5g.xlarge 1 | 1188 | 4750 | 148,50 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| g5g.2xlarge 1 | 2375 | 4750 | 296.88 | 593,75 | 12000 | 20000 |
| g5g.4xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| g5g.8xlarge 2 | 9500 | 1187,5 | 40000 |
| g5g.16xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| g5g.metal 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| g6.xlarge 1 | 1000 | 5000 | 125.00 | 625.00 | 4000 | 20000 |
| g6.2xlarge 1 | 2000 | 5000 | 250.00 | 625.00 | 8000 | 20000 |
| g6.4xlarge 2 | 8000 | 1000,0 | 32000 |
| g6.8xlarge 2 | 16000 | 2000,0 | 64000 |
| g6.12xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| g6.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| g6.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| g6.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| g6e.xlarge 1 | 1000 | 5000 | 125.00 | 625.00 | 4000 | 20000 |
| g6e.2xlarge 1 | 2000 | 5000 | 250.00 | 625.00 | 8000 | 20000 |
| g6e.4xlarge 2 | 8000 | 1000,0 | 32000 |
| g6e.8xlarge 2 | 16000 | 2000,0 | 64000 |
| g6e.12xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| g6e.16xlarge 2 | 20000 | 2500.0 | 80000 |
| g6e.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| g6e.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| g6f.large 1 | 936 | 5000 | 117.00 | 625.00 | 3750 | 20000 |
| g6f.xlarge 1 | 1000 | 5000 | 125.00 | 625.00 | 4000 | 20000 |
| g6f.2xlarge 1 | 2000 | 5000 | 250.00 | 625.00 | 8000 | 20000 |
| g6f.4xlarge 2 | 6000 | 750.0 | 24000 |
| gr6.4xbesar 2 | 8000 | 1000,0 | 32000 |
| gr6.8xbesar 2 | 16000 | 2000,0 | 64000 |
| gr6f.4xbesar 2 | 8000 | 1000,0 | 32000 |
| g7e.2xlarge 1 | 2000 | 5000 | 250.00 | 625.00 | 8000 | 20000 |
| g7e.4xlarge 2 | 8000 | 1000,0 | 32000 |
| g7e.8xlarge 2 | 16000 | 2000,0 | 64000 |
| g7e.12xlarge 2 | 25000 | 3125.0 | 100000 |
| g7e.24xlarge 2 | 50000 | 6250.0 | 200000 |
| g7e.48xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| inf1.xlarge 1 | 1190 | 4750 | 148,75 | 593,75 | 4000 | 20000 |
| inf1.2xlarge 1 | 1190 | 4750 | 148,75 | 593,75 | 6000 | 20000 |
| inf1.6xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| inf1.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| inf2.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156,25 | 1250,00 | 6000 | 40000 |
| inf2.8xlarge 2 | 10000 | 1250.0 | 40000 |
| inf2.24xlarge 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| inf2.48xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| p3.2xlarge 2 | 1750 | 218.75 | 10000 |
| p3.8xlarge 2 | 7000 | 875.0 | 40000 |
| p3.16xlarge 2 | 14000 | 1750.0 | 80000 |
| p3dn.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| p4d.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| p4de.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
| p5.4xbesar 2 | 10000 | 1250.0 | 32500 |
| p5.48xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 260000 |
| p5e.48xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 260000 |
| p5en.48xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| p6-b200.48xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| p6-b300.48xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 400000 |
| p6e-gb200.36xlarge 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| trn1.2xlarge 1 | 5000 | 20000 | 625.00 | 2500.00 | 16250 | 65000 |
| trn1.32xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 260000 |
| trn1n.32xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 260000 |
| trn2.3xlarge 2 | 5000 | 625.0 | 16250 |
| trn2.48xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 260000 |
| trn2u.48xlarge 2 | 80000 | 10000.0 | 260000 |
| vt1.3xlarge 1 | 2375 | 4750 | 296.88 | 593,75 | 10000 | 20000 |
| vt1.6xlarge 2 | 4750 | 593,75 | 20000 |
| vt1.24xlarge 2 | 19000 | 2375.0 | 80000 |
1 Contoh ini dapat mempertahankan kinerja maksimum selama 30 menit setidaknya sekali setiap 24 jam, setelah itu mereka kembali ke kinerja dasar mereka.
2 Instans ini dapat mempertahankan performa yang dinyatakan tanpa batas waktu. Jika beban kerja Anda memerlukan performa maksimum yang berkelanjutan selama lebih dari 30 menit, gunakan salah satu instans ini.
### Komputasi performa tinggi
| Ukuran instans | Bandwidth dasar (Mbps) | Bandwidth maksimum (Mbps) | Throughput dasar () MB/s, 128 KiB I/O | Throughput maksimum () MB/s, 128 KiB I/O | IOPS dasar (16 KiB I/O) | IOPS maksimum (16 KiB I/O) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| hpc6a.48xlarge 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11000 |
| hpc6id.32xlarge 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11000 |
| hpc7a.12xlarge 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11000 |
| hpc7a.24xlarge 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11000 |
| hpc7a.48xlarge 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11000 |
| hpc7a.96xlarge 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11000 |
| hpc7g.4xlarge 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11000 |
| hpc7g.8xlarge 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11000 |
| hpc7g.16xlarge 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11000 |
| hpc8a.96xlarge 1 | 87 | 2085 | 10.88 | 260.62 | 500 | 11000 |
1 Contoh ini dapat mempertahankan kinerja maksimum selama 30 menit setidaknya sekali setiap 24 jam, setelah itu mereka kembali ke kinerja dasar mereka.
2 Instans ini dapat mempertahankan performa yang dinyatakan tanpa batas waktu. Jika beban kerja Anda memerlukan performa maksimum yang berkelanjutan selama lebih dari 30 menit, gunakan salah satu instans ini.
## Optimisasi EBS didukung
Jenis instance berikut mendukung pengoptimalan EBS tetapi pengoptimalan EBS tidak diaktifkan secara default. Anda harus mengaktifkan pengoptimalan EBS, [dengan biaya tambahan per jam](https://aws.amazon.com/ec2/previous-generation/#EBS-optimized_instances), selama atau setelah peluncuran untuk mencapai tingkat kinerja EBS yang dijelaskan.
| Ukuran instans | Bandwidth maksimum (Mbps) | Throughput maksimum () MB/s, 128 KiB I/O | IOPS maksimum (16 KiB I/O) |
| --- | --- | --- | --- |
| c1.xlarge | 1000 | 125,0 | 8000 |
| c3.xlarge | 500 | 62.5 | 4000 |
| c3.2xlarge | 1000 | 125,0 | 8000 |
| c3.4xlarge | 2000 | 250.0 | 16000 |
| i2.xlarge | 500 | 62.5 | 4000 |
| i2.2xlarge | 1000 | 125,0 | 8000 |
| i2.4xlarge | 2000 | 250.0 | 16000 |
| m1.large | 500 | 62.5 | 4000 |
| m1.xlarge | 1000 | 125,0 | 8000 |
| m2.2xlarge | 500 | 62.5 | 4000 |
| m2.4xlarge | 1000 | 125,0 | 8000 |
| m3.xlarge | 500 | 62.5 | 4000 |
| m3.2xlarge | 1000 | 125,0 | 8000 |
| r3.xlarge | 500 | 62.5 | 4000 |
| r3.2xlarge | 1000 | 125,0 | 8000 |
| r3.4xlarge | 2000 | 250.0 | 16000 |
**catatan**
Instans `i2.8xlarge`, `c3.8xlarge`, dan `r3.8xlarge` tidak memiliki bandwidth EBS khusus dan tidak menawarkan optimisasi EBS. Pada instans ini, lalu lintas jaringan dan lalu lintas Amazon EBS berbagi antarmuka jaringan 10 gigabit yang sama.
# Dapatkan performa maksimal Amazon EBS yang dioptimalkan
Kinerja EBS instans dibatasi oleh batas kinerja tipe instans, atau kinerja agregat dari volume terlampirnya, mana yang lebih kecil. Untuk mencapai performa EBS maksimum, instans harus memiliki volume terlampir yang memberikan performa gabungan yang sama atau lebih besar dari performa instans maksimum. Misalnya, untuk mencapai `80,000` IOPS`r6i.16xlarge`, instance harus memiliki setidaknya `5` `gp2` volume yang disediakan dengan `16,000` IOPS masing-masing (`5`volume x IOPS = `16,000` IOPS), atau volume dapat disediakan dengan `80,000` IOPS. `1` `gp3` `80,000` Kami menyarankan Anda memilih jenis instans yang menyediakan throughput Amazon EBS yang lebih berdedikasi daripada kebutuhan aplikasi Anda; jika tidak, koneksi antara Amazon EBS dan Amazon EC2 dapat menjadi hambatan kinerja.
**penting**
Saat menggunakan pembobotan bandwidth yang dapat dikonfigurasi, batas bandwidth EBS untuk instans Anda mungkin berubah. Misalnya dengan konfigurasi `VPC-1` pembobotan, yang meningkatkan bandwidth jaringan, Anda mungkin mengalami IOPS yang lebih rendah dari yang diharapkan untuk volume EBS karena mencapai batas bandwidth EBS sebelum batas IOPS. Ini terutama terlihat dengan I/O ukuran yang lebih besar. Selalu uji beban kerja spesifik Anda untuk memastikannya memenuhi persyaratan kinerja Anda dengan pembobotan bandwidth pilihan Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [EC2 konfigurasi pembobotan bandwidth contoh](configure-bandwidth-weighting.md).
Anda dapat menggunakan metrik `EBSIOBalance%` dan `EBSByteBalance%` untuk membantu Anda menentukan apakah instans Anda memiliki ukuran yang tepat. Anda dapat melihat metrik ini di CloudWatch konsol dan menyetel alarm yang dipicu berdasarkan ambang batas yang Anda tentukan. Metrik ini dinyatakan sebagai persentase. Instans dengan persentase keseimbangan yang rendah secara konsisten adalah kandidat yang harus naik ukurannya. Instans yang persentase keseimbangan tidak pernah turun di bawah 100% adalah kandidat untuk penurunan ukuran. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pantau instans Anda menggunakan CloudWatch](using-cloudwatch.md).
Instans memori yang tinggi dirancang untuk menjalankan basis data dalam memori yang besar, termasuk deployment produksi dari basis data dalam memori SAP HANA, di cloud. Untuk memaksimalkan performa EBS, gunakan instans memori yang tinggi dengan menerapkan jumlah genap volume `io1` atau `io2` dengan performa identik yang disediakan. Misalnya, untuk beban kerja berat IOPS, gunakan empat volume `io1` atau `io2` dengan 40.000 IOPS yang Tersedia untuk mendapatkan maksimum 160.000 instans IOPS. Demikian pula, untuk throughput beban kerja berat, gunakan enam `io1` atau `io2` volume dengan 48.000 IOPS yang disediakan untuk mendapatkan throughput maksimum 4.750. MB/s Untuk rekomendasi tambahan, lihat [Konfigurasi Penyimpanan untuk SAP HANA](https://docs.aws.amazon.com/sap/latest/sap-hana/hana-ops-storage-config.html).
**Pertimbangan-pertimbangan**
+ Instans G4dn, i3en, Inf1, M5a, M5ad, R5a, R5ad, T3, T3a, dan Z1d yang diluncurkan setelah 26 Februari 2020 memberikan kinerja EBS maksimum yang dioptimalkan. Untuk mendapatkan performa maksimum dari suatu instans yang diluncurkan sebelum 26 Februari 2020, hentikan dan mulai.
+ Instans C5, C5d, C5n, M5, M5d, M5n, M5dn, R5, R5d, R5n, R5dn, dan P3dn yang diluncurkan setelah 3 Desember 2019 memberikan kinerja EBS maksimum yang dioptimalkan. Untuk mendapatkan performa maksimum dari instans yang diluncurkan sebelum 3 Desember 2019, hentikan dan mulai.
+ `u-6tb1.metal`,`u-9tb1.metal`, dan `u-12tb1.metal` instans yang diluncurkan setelah 12 Maret 2020 memberikan kinerja EBS maksimum yang dioptimalkan. Tipe instans ini diluncurkan sebelum 12 Maret 2020 mungkin memberikan performa yang lebih rendah. Untuk mendapatkan performa maksimum dari suatu instans yang diluncurkan sebelum 12 Maret 2020, hubungi tim akun Anda untuk mempebarui instansnya tanpa biaya tambahan.
# Temukan jenis instans EC2 yang dioptimalkan EBS
Anda dapat melihat jenis instans yang mendukung pengoptimalan EBS di setiap Wilayah.
------
#### [ Console ]
**Untuk menemukan jenis instance yang dioptimalkan EBS secara default**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Pada panel navigasi, pilih **Tipe Instans**.
1. Tambahkan filter **dukungan optimasi EBS = default**.
1. (Opsional) Klik ikon **Preferensi** dan kemudian nyalakan kolom yang relevan, seperti **EBS Maximum IOPS dan **EBS** Baseline IOPS**.
1. (Opsional) Tambahkan filter ke cakupan lebih lanjut ke jenis instans tertentu yang menarik.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk menemukan jenis instance yang dioptimalkan EBS secara default**
Gunakan perintah perintah [ describe-instance-types](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-types.html) berikut ini.
```
aws ec2 describe-instance-types \
--filters Name=ebs-info.ebs-optimized-support,Values=default \
--query 'InstanceTypes[].{InstanceType:InstanceType, "MaxBandwidth(Mb/s)":EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumBandwidthInMbps, MaxIOPS:EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumIops, "MaxThroughput(MB/s)":EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumThroughputInMBps}' \
--output=table
```
**Untuk menemukan jenis instans yang secara opsional mendukung pengoptimalan EBS**
Gunakan perintah berikut [describe-instance-types](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-types.html).
```
aws ec2 describe-instance-types \
--filters Name=ebs-info.ebs-optimized-support,Values=supported \
--query 'InstanceTypes[].{InstanceType:InstanceType, "MaxBandwidth(Mb/s)":EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumBandwidthInMbps, MaxIOPS:EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumIops, "MaxThroughput(MB/s)":EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumThroughputInMBps}' \
--output=table
```
Berikut ini adalah contoh output untuk`eu-west-1`.
```
--------------------------------------------------------------------------
| DescribeInstanceTypes |
+--------------+----------------------+----------+-----------------------+
| InstanceType | MaxBandwidth(Mb/s) | MaxIOPS | MaxThroughput(MB/s) |
+--------------+----------------------+----------+-----------------------+
| i2.2xlarge | 1000 | 8000 | 125.0 |
| m2.4xlarge | 1000 | 8000 | 125.0 |
| m2.2xlarge | 500 | 4000 | 62.5 |
| c1.xlarge | 1000 | 8000 | 125.0 |
| i2.xlarge | 500 | 4000 | 62.5 |
| m3.xlarge | 500 | 4000 | 62.5 |
| m1.xlarge | 1000 | 8000 | 125.0 |
| r3.4xlarge | 2000 | 16000 | 250.0 |
| r3.2xlarge | 1000 | 8000 | 125.0 |
| c3.xlarge | 500 | 4000 | 62.5 |
| m3.2xlarge | 1000 | 8000 | 125.0 |
| r3.xlarge | 500 | 4000 | 62.5 |
| i2.4xlarge | 2000 | 16000 | 250.0 |
| c3.4xlarge | 2000 | 16000 | 250.0 |
| c3.2xlarge | 1000 | 8000 | 125.0 |
| m1.large | 500 | 4000 | 62.5 |
+--------------+----------------------+----------+-----------------------+
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk menemukan jenis instance yang dioptimalkan EBS secara default**
Gunakan [Get-EC2InstanceType](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2InstanceType.html)cmdlet.
```
Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="ebs-info.ebs-optimized-support"; Values="default"} | `
Select InstanceType, `
@{Name="MaxBandwidth(Mb/s)"; Expression={($_.EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumBandwidthInMbps)}}, `
@{Name="MaxIOPS"; Expression={($_.EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumIops)}}, `
@{Name="MaxThroughput (MB/s)"; Expression={($_.EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumThroughputInMBps)}}
```
**Untuk menemukan jenis instans yang secara opsional mendukung pengoptimalan EBS**
Gunakan [Get-EC2InstanceType](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2InstanceType.html)cmdlet.
```
Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="ebs-info.ebs-optimized-support"; Values="supported"} | `
Select InstanceType, `
@{Name="MaxBandwidth(Mb/s)"; Expression={($_.EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumBandwidthInMbps)}}, `
@{Name="MaxIOPS"; Expression={($_.EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumIops)}}, `
@{Name="MaxThroughput (MB/s)"; Expression={($_.EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumThroughputInMBps)}}
```
Berikut ini adalah contoh output untuk`eu-west-1`.
```
InstanceType MaxBandwidth(Mb/s) MaxIOPS MaxThroughput (MB/s)
------------ ------------------ ------- --------------------
m2.4xlarge 1000 8000 125.000
i2.2xlarge 1000 8000 125.000
c1.xlarge 1000 8000 125.000
m2.2xlarge 500 4000 62.500
r3.2xlarge 1000 8000 125.000
m3.xlarge 500 4000 62.500
r3.4xlarge 2000 16000 250.000
m1.xlarge 1000 8000 125.000
i2.xlarge 500 4000 62.500
c3.xlarge 500 4000 62.500
c3.4xlarge 2000 16000 250.000
c3.2xlarge 1000 8000 125.000
i2.4xlarge 2000 16000 250.000
r3.xlarge 500 4000 62.500
m3.2xlarge 1000 8000 125.000
m1.large 500 4000 62.500
```
------
# Aktifkan pengoptimalan EBS untuk instans Amazon EC2
Anda dapat mengaktifkan pengoptimalan EBS secara manual hanya untuk jenis instans generasi sebelumnya yang secara opsional mendukung pengoptimalan EBS. Jika Anda mengaktifkan pengoptimalan EBS untuk jenis instans ini, ada [biaya tambahan per jam](https://aws.amazon.com/ec2/previous-generation/#EBS-optimized_instances)
**Prasyarat**
+ Verifikasi bahwa jenis instans mengharuskan Anda mengaktifkan pengoptimalan EBS. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Optimisasi EBS didukung](ebs-optimized.md#previous).
+ Untuk mengaktifkan pengoptimalan EBS setelah peluncuran, Anda harus menghentikan instans.
**Awas**
Ketika Anda menghentikan sebuah instance, data pada volume penyimpanan instans akan hilang. Untuk menyimpan data ini, buat cadangan ke penyimpanan persisten.
------
#### [ Console ]
**Untuk mengaktifkan optimasi Amazon EBS selama peluncuran**
Di wizard Peluncuran instance, pilih jenis instans yang diperlukan. **Perluas bagian **Detail lanjutan**, lalu untuk **instans yang dioptimalkan EBS**, pilih Aktifkan.**
Jika jenis instans yang dipilih tidak mendukung optimasi Amazon EBS, drop-down akan dinonaktifkan. Jika jenis instans adalah Amazon EBS yang dioptimalkan secara default, Aktifkan sudah dipilih.
**Untuk mengaktifkan optimasi Amazon EBS setelah peluncuran**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Di panel navigasi, pilih **Instans**, dan pilih instans.
1. Hentikan instans. Pilih **Actions**, **Instance state**, **Stop instance**.
1. Dengan instans yang masih dipilih, klik **Tindakan**, **Pengaturan instans**, **Ubah tipe instans**.
1. **Pilih **EBS dioptimalkan** dan kemudian pilih Terapkan.**
Jika jenis instans adalah Amazon EBS yang dioptimalkan secara default, atau jika tidak mendukung pengoptimalan Amazon EBS, kotak centang akan dinonaktifkan.
1. Mulai ulang instans. Pilih **Status instans**, **Mulai instans**.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk mengaktifkan optimasi Amazon EBS selama peluncuran**
Gunakan perintah [run-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) dengan opsi. `--ebs-optimized`
**Untuk mengaktifkan optimasi Amazon EBS setelah peluncuran**
1. Jika instance sedang berjalan, hentikan dengan menggunakan perintah [stop-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/stop-instances.html).
```
aws ec2 stop-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0
```
1. Aktifkan optimasi EBS dengan menggunakan [modify-instance-attribute](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/modify-instance-attribute.html)perintah dengan `--ebs-optimized` opsi.
```
aws ec2 modify-instance-attribute \
--instance-id i-1234567890abcdef0 \
--ebs-optimized
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk mengaktifkan optimasi Amazon EBS selama peluncuran**
Gunakan [New-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2Instance.html)cmdlet dengan opsi. `-EbsOptimized`
**Untuk mengaktifkan optimasi Amazon EBS setelah peluncuran**
1. Jika instance sedang berjalan, hentikan dengan menggunakan [Stop-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Stop-EC2Instance.html)cmdlet.
```
Stop-EC2Instance -InstanceId i-1234567890abcdef0
```
1. Aktifkan optimasi EBS dengan menggunakan [Edit-EC2InstanceAttribute](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Edit-EC2InstanceAttribute.html)cmdlet dengan opsi. `-EbsOptimized`
```
Edit-EC2InstanceAttribute `
-InstanceId i-1234567890abcdef0 `
-EbsOptimized $true
```
------
# Opsi CPU untuk instans Amazon EC2
Banyak instans Amazon EC2 mendukung multithreading simultan (SMT), yang memungkinkan beberapa thread berjalan secara bersamaan pada satu inti CPU. Setiap thread direpresentasikan sebagai CPU virtual (vCPU) pada instans. Sebuah instans memiliki jumlah inti CPU default, yang bervariasi sesuai dengan tipe instans. Misalnya, tipe `m5.xlarge` instance memiliki dua core CPU dan dua thread per core secara default — total empat v. CPUs
Dalam kebanyakan kasus, ada jenis instans Amazon EC2 yang memiliki kombinasi memori dan jumlah v yang sesuai dengan beban CPUs kerja Anda. Namun, untuk mengoptimalkan instans Anda untuk beban kerja atau kebutuhan bisnis tertentu, Anda dapat menentukan opsi CPU berikut selama dan setelah peluncuran instance:
+ **Jumlah inti CPU**: Anda dapat menyesuaikan jumlah inti CPU untuk instans. Anda mungkin akan melakukan ini agar dapat mengoptimalkan biaya lisensi perangkat lunak Anda dengan instans yang memiliki jumlah RAM yang cukup untuk beban kerja yang membutuhkan memori intensif tetapi dengan inti CPU yang lebih sedikit.
+ **Thread per core**: Anda dapat menonaktifkan SMT dengan menentukan satu utas per inti CPU. Anda dapat melakukannya untuk beban kerja tertentu, seperti beban kerja komputasi performa tinggi (HPC).
**Pertimbangan-pertimbangan**
+ Anda tidak dapat mengubah jumlah thread per inti untuk instance T2, C7a, M7a, R7a, dan Apple silicon Mac, dan instance berdasarkan prosesor Graviton. AWS
+ [Jumlah instance yang dapat Anda jalankan](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ec2-instance-quotas.html) didasarkan pada v default CPUs untuk jenis instance yang digunakan. Bagaimana kami menghitung v yang CPUs dikonsumsi oleh sebuah instance tidak terpengaruh dengan mengubah opsi CPU-nya.
**Harga**
Tidak ada biaya tambahan untuk menentukan opsi CPU. Untuk instans EC2 yang diluncurkan dari AMI Windows dan SQL Server yang disertakan lisensi, Anda dapat menyesuaikan opsi CPU untuk memanfaatkan fitur EC2 Optimize CPU untuk membayar biaya lisensi berdasarkan jumlah vCPU yang dikonfigurasi untuk instans Anda. Untuk instans EC2 lainnya, Anda dikenakan biaya yang sama seperti instans yang diluncurkan dengan opsi CPU default.
**Topics**
+ [Aturan untuk menentukan opsi CPU](instance-cpu-options-rules.md)
+ [Opsi CPU yang didukung](cpu-options-supported-instances-values.md)
+ [Tentukan opsi CPU](instance-specify-cpu-options.md)
+ [Lihat opsi CPU](view-cpu-options.md)
+ [Optimalkan CPUs](optimize-cpu.md)
# Aturan untuk menentukan opsi CPU untuk instans Amazon EC2
Untuk menentukan opsi CPU untuk instans Anda, perhatikan aturan berikut:
+ Anda tidak dapat menentukan opsi CPU untuk instans bare metal.
+ Anda dapat menentukan opsi CPU selama dan setelah peluncuran instance.
+ Untuk mengonfigurasi opsi CPU, Anda harus menentukan jumlah inti CPU dan utas per inti dalam permintaan. Untuk contoh permintaan, lihat [Tentukan opsi CPU untuk instans Amazon EC2](instance-specify-cpu-options.md).
+ Jumlah v CPUs untuk contoh adalah jumlah core CPU dikalikan dengan thread per core. Untuk menentukan jumlah kustom vCPUs, Anda harus menentukan jumlah inti CPU dan utas per inti yang valid untuk jenis instance. Anda tidak dapat melebihi jumlah default v CPUs untuk instance. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Opsi CPU yang didukung untuk jenis instans Amazon EC2](cpu-options-supported-instances-values.md).
+ Untuk menonaktifkan multithreading simultan (SMT), juga disebut sebagai hyper-threading, tentukan satu utas per inti.
+ Di konsol, saat Anda [mengubah jenis instans](ec2-instance-resize.md) dari instans yang ada, Amazon EC2 menerapkan pengaturan opsi CPU dari instans yang ada ke instans baru, jika memungkinkan. Jika jenis instans baru tidak mendukung pengaturan tersebut, opsi CPU disetel ulang ke **Gunakan opsi CPU default**. Opsi ini menggunakan nomor default v CPUs untuk jenis instance baru.
Untuk memperbarui pengaturan untuk instance baru, pilih **Tentukan opsi CPU** di bawah **Detail lanjutan** dalam tampilan **Ubah jenis instans**.
+ Opsi CPU yang ditentukan tidak akan berubah setelah Anda menghentikan, memulai, atau me-reboot sebuah instans.
+ Jika Anda menggunakan Instans Cadangan, diskon mungkin tidak diterapkan saat Anda mengonfigurasi Optimalkan CPUs untuk instans yang diluncurkan dari Windows yang disertakan lisensi AMIs di akun pembayar yang sama. Kami menyarankan Anda menggunakan Savings Plans untuk mengurangi biaya lisensi berbasis VCPU dan memberikan penghematan yang sebanding pada biaya komputasi Anda.
+ Untuk menghemat biaya lisensi untuk instance yang diluncurkan dari Windows dan SQL Server yang disertakan lisensi AMIs, Anda harus mengonfigurasi minimal empat v. CPUs Jika Anda mengonfigurasi kurang dari empat vCPUs, penagihan default diterapkan.
+ Optimalkan CPUs untuk instans Termasuk Lisensi tidak didukung pada jenis instans T3.
# Opsi CPU yang didukung untuk jenis instans Amazon EC2
Tabel berikut mencantumkan tipe instans yang mendukung penentuan opsi CPU.
**Topics**
+ [
## Instans tujuan umum
](#cpu-options-gen-purpose)
+ [
## Instans komputasi yang dioptimalkan
](#cpu-options-compute-optimized)
+ [
## Instans memori yang dioptimalkan
](#cpu-options-mem-optimized)
+ [
## Instans penyimpanan yang dioptimalkan
](#cpu-options-storage-optimized)
+ [
## Instans komputasi terakselerasi
](#cpu-options-accelerated)
+ [
## Instans komputasi performa tinggi
](#cpu-options-high-performance)
## Instans tujuan umum
| Tipe instans | Default v CPUs | Inti CPU default | Thread default per inti | Inti CPU yang valid | Thread valid per inti |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| m2.xlarge | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m2.2xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m2.4xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m3.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m3.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m3.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| m4.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m4.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m4.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| m4.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| m4.10xlarge | 40 | 20 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20 | 1, 2 |
| m4.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| m5.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m5.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| m5.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| m5.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| m5.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| m5.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| m5.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| m5.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| m5a.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m5a.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| m5a.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| m5a.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| m5a.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| m5a.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 6, 12, 18, 24 | 1, 2 |
| m5a.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| m5a.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 12, 18, 24, 36, 48 | 1, 2 |
| m5ad.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m5ad.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| m5ad.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| m5ad.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| m5ad.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| m5ad.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 6, 12, 18, 24 | 1, 2 |
| m5ad.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| m5ad.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 12, 18, 24, 36, 48 | 1, 2 |
| m5d.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m5d.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| m5d.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| m5d.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| m5d.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| m5d.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| m5d.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| m5d.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| m5dn.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m5dn.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m5dn.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| m5dn.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| m5dn.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| m5dn.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| m5dn.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| m5dn.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| m5n.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m5n.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m5n.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| m5n.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| m5n.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| m5n.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| m5n.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| m5n.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| m5zn.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m5zn.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m5zn.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| m5zn.3xlarge | 12 | 6 | 2 | 2, 4, 6 | 1, 2 |
| m5zn.6xlarge | 24 | 12 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12 | 1, 2 |
| m5zn.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| m6a.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m6a.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m6a.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| m6a.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| m6a.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| m6a.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24 | 1, 2 |
| m6a.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32 | 1, 2 |
| m6a.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32, 48 | 1, 2 |
| m6a.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 64 | 1, 2 |
| m6a.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 64, 96 | 1, 2 |
| m6g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m6g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m6g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m6g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| m6g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| m6g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| m6g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| m6gd.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m6gd.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m6gd.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m6gd.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| m6gd.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| m6gd.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| m6gd.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| m6i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m6i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m6i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| m6i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| m6i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| m6i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| m6i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| m6i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| m6i.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| m6id.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m6id.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m6id.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| m6id.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| m6id.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| m6id.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| m6id.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| m6id.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| m6id.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| m6idn.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m6idn.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m6idn.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| m6idn.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| m6idn.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| m6idn.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| m6idn.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| m6idn.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| m6idn.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| m6in.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m6in.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m6in.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| m6in.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| m6in.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| m6in.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| m6in.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| m6in.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| m6in.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| m7a.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m7a.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m7a.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m7a.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1 |
| m7a.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 | 1 |
| m7a.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48 | 1 |
| m7a.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64 | 1 |
| m7a.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1 |
| m7a.32xlarge | 128 | 128 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32, 48, 64, 80, 96, 112, 128 | 1 |
| m7a.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168, 192 | 1 |
| m7g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m7g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m7g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m7g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| m7g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| m7g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| m7g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| m7gd.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m7gd.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m7gd.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m7gd.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| m7gd.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| m7gd.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| m7gd.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| m7i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m7i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m7i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| m7i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| m7i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| m7i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| m7i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| m7i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1, 2 |
| m7i.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| m7i-flex.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m7i-flex.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m7i-flex.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| m7i-flex.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| m7i-flex.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| m7i-flex.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| m7i-flex.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| m8a.medium | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| m8a.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m8a.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m8a.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m8a.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1 |
| m8a.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 | 1 |
| m8a.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48 | 1 |
| m8a.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64 | 1 |
| m8a.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1 |
| m8a.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168, 192 | 1 |
| m8azn.medium | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| m8azn.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m8azn.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m8azn.3xlarge | 12 | 12 | 1 | 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12 | 1 |
| m8azn.6xlarge | 24 | 24 | 1 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24 | 1 |
| m8azn.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24, 32, 40, 48 | 1 |
| m8azn.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32, 48, 64, 80, 96 | 1 |
| m8g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m8g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m8g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m8g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| m8g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| m8g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| m8g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| m8g.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| m8g.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| m8gb.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m8gb.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m8gb.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m8gb.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| m8gb.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| m8gb.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| m8gb.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| m8gb.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| m8gb.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| m8gd.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m8gd.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m8gd.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m8gd.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| m8gd.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| m8gd.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| m8gd.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| m8gd.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| m8gd.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| m8gn.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| m8gn.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| m8gn.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| m8gn.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| m8gn.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| m8gn.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| m8gn.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| m8gn.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| m8gn.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| m8i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m8i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m8i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| m8i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| m8i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| m8i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| m8i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| m8i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| m8i.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| m8i.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96 | 1, 2 |
| m8i.96xlarge | 384 | 192 | 2 | 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96, 102, 108, 114, 120, 126, 132, 138, 144, 150, 156, 162, 168, 174, 180, 186, 192 | 1, 2 |
| m8id.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m8id.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m8id.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| m8id.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| m8id.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| m8id.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| m8id.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| m8id.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| m8id.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| m8id.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96 | 1, 2 |
| m8id.96xlarge | 384 | 192 | 2 | 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96, 102, 108, 114, 120, 126, 132, 138, 144, 150, 156, 162, 168, 174, 180, 186, 192 | 1, 2 |
| m8i-flex.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| m8i-flex.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| m8i-flex.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| m8i-flex.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| m8i-flex.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| m8i-flex.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| m8i-flex.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| t3.nano | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| t3.micro | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| t3.small | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| t3.medium | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| t3.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| t3.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| t3.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| t3a.nano | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| t3a.micro | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| t3a.small | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| t3a.medium | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| t3a.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| t3a.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| t3a.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| t4g.nano | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| t4g.micro | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| t4g.small | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| t4g.medium | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| t4g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| t4g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| t4g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
## Instans komputasi yang dioptimalkan
| Tipe instans | Default v CPUs | Inti CPU default | Thread default per inti | Inti CPU yang valid | Thread valid per inti |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| c3.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c3.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c3.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c3.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| c3.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| c4.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c4.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c4.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c4.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| c4.8xlarge | 36 | 18 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18 | 1, 2 |
| c5.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c5.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| c5.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| c5.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| c5.9xlarge | 36 | 18 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18 | 1, 2 |
| c5.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| c5.18xlarge | 72 | 36 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36 | 1, 2 |
| c5.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| c5a.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c5a.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c5a.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c5a.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8 | 1, 2 |
| c5a.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16 | 1, 2 |
| c5a.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24 | 1, 2 |
| c5a.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 | 1, 2 |
| c5a.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48 | 1, 2 |
| c5ad.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c5ad.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c5ad.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c5ad.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8 | 1, 2 |
| c5ad.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16 | 1, 2 |
| c5ad.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24 | 1, 2 |
| c5ad.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 | 1, 2 |
| c5ad.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48 | 1, 2 |
| c5d.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c5d.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| c5d.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| c5d.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| c5d.9xlarge | 36 | 18 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18 | 1, 2 |
| c5d.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| c5d.18xlarge | 72 | 36 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36 | 1, 2 |
| c5d.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| c5n.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c5n.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| c5n.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| c5n.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| c5n.9xlarge | 36 | 18 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18 | 1, 2 |
| c5n.18xlarge | 72 | 36 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36 | 1, 2 |
| c6a.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c6a.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c6a.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c6a.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| c6a.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| c6a.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24 | 1, 2 |
| c6a.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32 | 1, 2 |
| c6a.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32, 48 | 1, 2 |
| c6a.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 64 | 1, 2 |
| c6a.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 64, 96 | 1, 2 |
| c6g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c6g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c6g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c6g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| c6g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| c6g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| c6g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| c6gd.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c6gd.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c6gd.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c6gd.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| c6gd.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| c6gd.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| c6gd.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| c6gn.medium | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| c6gn.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c6gn.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c6gn.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c6gn.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| c6gn.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| c6gn.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| c6gn.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| c6i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c6i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c6i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| c6i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| c6i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| c6i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| c6i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| c6i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| c6i.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| c6id.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c6id.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c6id.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| c6id.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| c6id.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| c6id.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| c6id.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| c6id.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| c6id.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| c6in.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c6in.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c6in.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c6in.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| c6in.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| c6in.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| c6in.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| c6in.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| c6in.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| c7a.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c7a.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c7a.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c7a.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1 |
| c7a.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 | 1 |
| c7a.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48 | 1 |
| c7a.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64 | 1 |
| c7a.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1 |
| c7a.32xlarge | 128 | 128 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32, 48, 64, 80, 96, 112, 128 | 1 |
| c7a.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168, 192 | 1 |
| c7g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c7g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c7g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c7g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| c7g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| c7g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| c7g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| c7gd.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c7gd.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c7gd.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c7gd.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| c7gd.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| c7gd.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| c7gd.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| c7gn.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c7gn.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c7gn.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c7gn.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| c7gn.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| c7gn.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| c7gn.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| c7i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c7i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c7i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c7i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| c7i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| c7i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| c7i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| c7i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1, 2 |
| c7i.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| c7i-flex.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c7i-flex.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c7i-flex.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c7i-flex.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| c7i-flex.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| c7i-flex.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| c7i-flex.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| c8a.medium | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| c8a.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c8a.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c8a.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c8a.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1 |
| c8a.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 | 1 |
| c8a.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48 | 1 |
| c8a.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64 | 1 |
| c8a.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1 |
| c8a.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168, 192 | 1 |
| c8g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c8g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c8g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c8g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| c8g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| c8g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| c8g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| c8g.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| c8g.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| c8gb.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c8gb.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c8gb.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c8gb.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| c8gb.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| c8gb.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| c8gb.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| c8gb.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| c8gb.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| c8gd.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c8gd.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c8gd.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c8gd.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| c8gd.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| c8gd.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| c8gd.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| c8gd.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| c8gd.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| c8gn.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| c8gn.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| c8gn.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| c8gn.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| c8gn.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| c8gn.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| c8gn.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| c8gn.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| c8gn.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| c8i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c8i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c8i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c8i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| c8i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| c8i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| c8i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| c8i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| c8i.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| c8i.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96 | 1, 2 |
| c8i.96xlarge | 384 | 192 | 2 | 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96, 102, 108, 114, 120, 126, 132, 138, 144, 150, 156, 162, 168, 174, 180, 186, 192 | 1, 2 |
| c8id.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c8id.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c8id.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c8id.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| c8id.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| c8id.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| c8id.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| c8id.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| c8id.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| c8id.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96 | 1, 2 |
| c8id.96xlarge | 384 | 192 | 2 | 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96, 102, 108, 114, 120, 126, 132, 138, 144, 150, 156, 162, 168, 174, 180, 186, 192 | 1, 2 |
| c8i-flex.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| c8i-flex.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| c8i-flex.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| c8i-flex.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| c8i-flex.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| c8i-flex.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| c8i-flex.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
## Instans memori yang dioptimalkan
| Tipe instans | Default v CPUs | Inti CPU default | Thread default per inti | Inti CPU yang valid | Thread valid per inti |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| r3.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r3.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r3.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| r3.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| r3.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r4.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r4.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r4.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| r4.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| r4.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| r4.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| r5.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r5.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| r5.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| r5.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| r5.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r5.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| r5.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| r5.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r5a.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r5a.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| r5a.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| r5a.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| r5a.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r5a.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 6, 12, 18, 24 | 1, 2 |
| r5a.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| r5a.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 12, 18, 24, 36, 48 | 1, 2 |
| r5ad.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r5ad.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| r5ad.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| r5ad.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| r5ad.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r5ad.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 6, 12, 18, 24 | 1, 2 |
| r5ad.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| r5ad.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 12, 18, 24, 36, 48 | 1, 2 |
| r5b.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r5b.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r5b.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| r5b.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| r5b.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r5b.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| r5b.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| r5b.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r5d.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r5d.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| r5d.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| r5d.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| r5d.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r5d.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| r5d.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| r5d.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r5dn.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r5dn.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r5dn.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| r5dn.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| r5dn.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r5dn.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| r5dn.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| r5dn.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r5n.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r5n.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r5n.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| r5n.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| r5n.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r5n.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| r5n.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| r5n.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r6a.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r6a.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r6a.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| r6a.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| r6a.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r6a.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24 | 1, 2 |
| r6a.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32 | 1, 2 |
| r6a.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32, 48 | 1, 2 |
| r6a.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 64 | 1, 2 |
| r6a.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 64, 96 | 1, 2 |
| r6g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| r6g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| r6g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| r6g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| r6g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| r6g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| r6g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| r6gd.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| r6gd.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| r6gd.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| r6gd.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| r6gd.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| r6gd.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| r6gd.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| r6i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r6i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r6i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| r6i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| r6i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r6i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| r6i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| r6i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r6i.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| r6id.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r6id.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r6id.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| r6id.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| r6id.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| r6id.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| r6id.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| r6id.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r6id.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| r6idn.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r6idn.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r6idn.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| r6idn.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| r6idn.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| r6idn.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| r6idn.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| r6idn.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r6idn.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| r6in.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r6in.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r6in.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| r6in.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| r6in.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| r6in.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| r6in.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| r6in.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r6in.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| r7a.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| r7a.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| r7a.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| r7a.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1 |
| r7a.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 | 1 |
| r7a.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48 | 1 |
| r7a.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64 | 1 |
| r7a.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1 |
| r7a.32xlarge | 128 | 128 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32, 48, 64, 80, 96, 112, 128 | 1 |
| r7a.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168, 192 | 1 |
| r7g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| r7g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| r7g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| r7g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| r7g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| r7g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| r7g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| r7gd.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| r7gd.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| r7gd.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| r7gd.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| r7gd.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| r7gd.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| r7gd.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| r7i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r7i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r7i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| r7i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| r7i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| r7i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| r7i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| r7i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1, 2 |
| r7i.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| r7iz.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r7iz.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r7iz.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| r7iz.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| r7iz.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| r7iz.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| r7iz.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| r7iz.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| r8a.medium | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| r8a.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| r8a.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| r8a.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| r8a.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1 |
| r8a.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 | 1 |
| r8a.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48 | 1 |
| r8a.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64 | 1 |
| r8a.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1 |
| r8a.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168, 192 | 1 |
| r8g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| r8g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| r8g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| r8g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| r8g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| r8g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| r8g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| r8g.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| r8g.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| r8gb.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| r8gb.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| r8gb.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| r8gb.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| r8gb.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| r8gb.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| r8gb.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| r8gb.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| r8gb.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| r8gd.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| r8gd.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| r8gd.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| r8gd.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| r8gd.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| r8gd.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| r8gd.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| r8gd.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| r8gd.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| r8gn.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| r8gn.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| r8gn.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| r8gn.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| r8gn.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| r8gn.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| r8gn.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| r8gn.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| r8gn.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| r8i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r8i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r8i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| r8i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| r8i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| r8i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| r8i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| r8i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r8i.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| r8i.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96 | 1, 2 |
| r8i.96xlarge | 384 | 192 | 2 | 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96, 102, 108, 114, 120, 126, 132, 138, 144, 150, 156, 162, 168, 174, 180, 186, 192 | 1, 2 |
| r8id.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r8id.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r8id.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| r8id.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| r8id.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| r8id.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| r8id.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| r8id.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| r8id.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| r8id.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96 | 1, 2 |
| r8id.96xlarge | 384 | 192 | 2 | 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96, 102, 108, 114, 120, 126, 132, 138, 144, 150, 156, 162, 168, 174, 180, 186, 192 | 1, 2 |
| r8i-flex.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| r8i-flex.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| r8i-flex.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| r8i-flex.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| r8i-flex.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| r8i-flex.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| r8i-flex.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| u-3tb1.56xlarge | 224 | 112 | 2 | 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56, 60, 64, 68, 72, 76, 80, 84, 88, 92, 96, 100, 104, 108, 112 | 1, 2 |
| u-6tb1.56xlarge | 224 | 224 | 1 | 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112, 120, 128, 136, 144, 152, 160, 168, 176, 184, 192, 200, 208, 216, 224 | 1 |
| u-6tb1.112xlarge | 448 | 224 | 2 | 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112, 120, 128, 136, 144, 152, 160, 168, 176, 184, 192, 200, 208, 216, 224 | 1, 2 |
| u-9tb1.112xlarge | 448 | 224 | 2 | 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112, 120, 128, 136, 144, 152, 160, 168, 176, 184, 192, 200, 208, 216, 224 | 1, 2 |
| u-12tb1.112xlarge | 448 | 224 | 2 | 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112, 120, 128, 136, 144, 152, 160, 168, 176, 184, 192, 200, 208, 216, 224 | 1, 2 |
| u-18tb1.112xlarge | 448 | 224 | 2 | 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112, 120, 128, 136, 144, 152, 160, 168, 176, 184, 192, 200, 208, 216, 224 | 1, 2 |
| u-24tb1.112xlarge | 448 | 224 | 2 | 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112, 120, 128, 136, 144, 152, 160, 168, 176, 184, 192, 200, 208, 216, 224 | 1, 2 |
| u7i-6tb.112xlarge | 448 | 224 | 2 | 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56, 60, 64, 68, 72, 76, 80, 84, 88, 92, 96, 100, 104, 108, 112, 116, 120, 124, 128, 132, 136, 140, 144, 148, 152, 156, 160, 164, 168, 178 2, 176, 180, 184, 188, 192, 196, 200, 204, 208, 212, 216, 220, 224 | 1, 2 |
| u7i-8tb.112xlarge | 448 | 224 | 2 | 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56, 60, 64, 68, 72, 76, 80, 84, 88, 92, 96, 100, 104, 108, 112, 116, 120, 124, 128, 132, 136, 140, 144, 148, 152, 156, 160, 164, 168, 178 2, 176, 180, 184, 188, 192, 196, 200, 204, 208, 212, 216, 220, 224 | 1, 2 |
| u7i-12tb.224xlarge | 896 | 448 | 2 | 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112, 120, 128, 136, 144, 152, 160, 168, 176, 184, 192, 200, 208, 216, 224, 232, 240, 248, 256, 264, 272, 280, 288, 296, 304, 312, 320, 328, 336, 344, 352, 360, 368, 376, 384, 392, 400, 408, 416, 424, 432, 440, 448 | 1, 2 |
| u7in-16tb.224xlarge | 896 | 448 | 2 | 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112, 120, 128, 136, 144, 152, 160, 168, 176, 184, 192, 200, 208, 216, 224, 232, 240, 248, 256, 264, 272, 280, 288, 296, 304, 312, 320, 328, 336, 344, 352, 360, 368, 376, 384, 392, 400, 408, 416, 424, 432, 440, 448 | 1, 2 |
| u7in-24tb.224xlarge | 896 | 448 | 2 | 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112, 120, 128, 136, 144, 152, 160, 168, 176, 184, 192, 200, 208, 216, 224, 232, 240, 248, 256, 264, 272, 280, 288, 296, 304, 312, 320, 328, 336, 344, 352, 360, 368, 376, 384, 392, 400, 408, 416, 424, 432, 440, 448 | 1, 2 |
| u7in-32tb.224xlarge | 896 | 448 | 2 | 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112, 120, 128, 136, 144, 152, 160, 168, 176, 184, 192, 200, 208, 216, 224, 232, 240, 248, 256, 264, 272, 280, 288, 296, 304, 312, 320, 328, 336, 344, 352, 360, 368, 376, 384, 392, 400, 408, 416, 424, 432, 440, 448 | 1, 2 |
| u7inh-32tb.480xlarge | 1920 | 960 | 2 | 32, 48, 64, 80, 96, 112, 128, 144, 160, 176, 192, 208, 224, 240, 256, 272, 288, 304, 320, 336, 352, 368, 384, 400, 416, 432, 448, 464, 480, 496, 512, 528, 544, 560, 576, 576, 592, 608, 624, 640, 656, 672, 688, 704, 720, 736, 752, 768, 784, 800, 816, 832, 848, 864, 880, 896, 912, 928, 944, 960 | 1, 2 |
| x1.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| x1.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56, 60, 64 | 1, 2 |
| x1e.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| x1e.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| x1e.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| x1e.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| x1e.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| x1e.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56, 60, 64 | 1, 2 |
| x2gd.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| x2gd.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| x2gd.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| x2gd.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| x2gd.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| x2gd.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| x2gd.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| x2idn.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| x2idn.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| x2idn.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| x2iedn.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| x2iedn.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| x2iedn.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| x2iedn.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| x2iedn.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| x2iedn.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| x2iedn.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| x2iezn.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| x2iezn.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| x2iezn.6xlarge | 24 | 12 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12 | 1, 2 |
| x2iezn.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| x2iezn.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| x8g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| x8g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| x8g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| x8g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| x8g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| x8g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| x8g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| x8g.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| x8g.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| x8aedz.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| x8aedz.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| x8aedz.3xlarge | 12 | 12 | 1 | 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12 | 1 |
| x8aedz.6xlarge | 24 | 24 | 1 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24 | 1 |
| x8aedz.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 16, 24, 32, 40, 48 | 1 |
| x8aedz.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32, 48, 64, 80, 96 | 1 |
| x8i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| x8i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| x8i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| x8i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| x8i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| x8i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| x8i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| x8i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| x8i.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| x8i.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96 | 1, 2 |
| x8i.64xlarge | 256 | 128 | 2 | 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56, 60, 64, 68, 72, 76, 80, 84, 88, 92, 96, 100, 104, 108, 112, 116, 120, 124, 128 | 1, 2 |
| x8i.96xlarge | 384 | 192 | 2 | 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66, 72, 78, 84, 90, 96, 102, 108, 114, 120, 126, 132, 138, 144, 150, 156, 162, 168, 174, 180, 186, 192 | 1, 2 |
| z1d.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| z1d.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| z1d.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| z1d.3xlarge | 12 | 6 | 2 | 2, 4, 6 | 1, 2 |
| z1d.6xlarge | 24 | 12 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12 | 1, 2 |
| z1d.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
## Instans penyimpanan yang dioptimalkan
| Tipe instans | Default v CPUs | Inti CPU default | Thread default per inti | Inti CPU yang valid | Thread valid per inti |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| d2.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| d2.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| d2.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| d2.8xlarge | 36 | 18 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18 | 1, 2 |
| d3.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| d3.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| d3.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| d3.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| d3en.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| d3en.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| d3en.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| d3en.6xlarge | 24 | 12 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12 | 1, 2 |
| d3en.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| d3en.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| h1.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| h1.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| h1.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| h1.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| i2.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| i2.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| i2.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| i2.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| i3.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| i3.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| i3.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| i3.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| i3.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| i3.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| i3en.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| i3en.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| i3en.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| i3en.3xlarge | 12 | 6 | 2 | 2, 4, 6 | 1, 2 |
| i3en.6xlarge | 24 | 12 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12 | 1, 2 |
| i3en.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| i3en.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| i4g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| i4g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| i4g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| i4g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| i4g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| i4g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| i4i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| i4i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| i4i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| i4i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| i4i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| i4i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| i4i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| i4i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| i4i.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| i7i.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| i7i.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| i7i.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| i7i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| i7i.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| i7i.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| i7i.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1, 2 |
| i7i.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1, 2 |
| i7i.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| i7ie.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| i7ie.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| i7ie.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| i7ie.3xlarge | 12 | 6 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6 | 1, 2 |
| i7ie.6xlarge | 24 | 12 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 | 1, 2 |
| i7ie.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| i7ie.18xlarge | 72 | 36 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36 | 1, 2 |
| i7ie.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1, 2 |
| i7ie.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| i8g.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| i8g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| i8g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| i8g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| i8g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| i8g.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| i8g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| i8g.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| i8g.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| i8ge.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| i8ge.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| i8ge.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| i8ge.3xlarge | 12 | 12 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 | 1 |
| i8ge.6xlarge | 24 | 24 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1 |
| i8ge.12xlarge | 48 | 48 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1 |
| i8ge.18xlarge | 72 | 72 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72 | 1 |
| i8ge.24xlarge | 96 | 96 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96 | 1 |
| i8ge.48xlarge | 192 | 192 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 108, 110, 112, 114, 116, 118, 120, 122, 124, 126, 128, 130, 132, 134, 136, 138, 140, 142, 144, 146, 148, 150, 152, 154, 156, 158, 160, 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 192 | 1 |
| im4gn.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| im4gn.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| im4gn.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| im4gn.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| im4gn.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| im4gn.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| is4gen.medium | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| is4gen.large | 2 | 2 | 1 | 1, 2 | 1 |
| is4gen.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| is4gen.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| is4gen.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| is4gen.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
## Instans komputasi terakselerasi
| Tipe instans | Default v CPUs | Inti CPU default | Thread default per inti | Inti CPU yang valid | Thread valid per inti |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| dl1.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| dl2q.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| f1.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| f1.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| f1.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| f2.6xlarge | 24 | 12 | 2 | 1, 2, 3, 6, 9, 12 | 1, 2 |
| f2.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24 | 1, 2 |
| f2.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1, 2 |
| g3.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| g3.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| g3.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| g4ad.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| g4ad.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| g4ad.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 8 | 1, 2 |
| g4ad.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 8, 16 | 1, 2 |
| g4ad.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 8, 16, 32 | 1, 2 |
| g4dn.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| g4dn.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| g4dn.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 2, 4, 6, 8 | 1, 2 |
| g4dn.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| g4dn.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 | 1, 2 |
| g4dn.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| g5g.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1, 2, 3, 4 | 1 |
| g5g.2xlarge | 8 | 8 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1 |
| g5g.4xlarge | 16 | 16 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1 |
| g5g.8xlarge | 32 | 32 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 | 1 |
| g5g.16xlarge | 64 | 64 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64 | 1 |
| g6.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| g6.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| g6.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| g6.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| g6.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24 | 1, 2 |
| g6.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 | 1, 2 |
| g6.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48 | 1, 2 |
| g6.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1, 2 |
| g6e.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| g6e.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| g6e.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| g6e.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| g6e.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24 | 1, 2 |
| g6e.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32 | 1, 2 |
| g6e.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48 | 1, 2 |
| g6e.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1, 2 |
| g6f.large | 2 | 1 | 2 | 1 | 1, 2 |
| g6f.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| g6f.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| g6f.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| gr6.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| gr6.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| gr6f.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| g7e.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| g7e.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| g7e.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| g7e.12xlarge | 48 | 24 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 | 1, 2 |
| g7e.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48 | 1, 2 |
| g7e.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| inf1.xlarge | 4 | 2 | 2 | 2 | 1, 2 |
| inf1.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| inf1.6xlarge | 24 | 12 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12 | 1, 2 |
| inf1.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| inf2.xlarge | 4 | 2 | 2 | 1, 2 | 1, 2 |
| inf2.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 | 1, 2 |
| inf2.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 32, 48 | 1, 2 |
| inf2.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 64, 96 | 1, 2 |
| p3.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 1, 2, 3, 4 | 1, 2 |
| p3.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 | 1, 2 |
| p3.16xlarge | 64 | 32 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32 | 1, 2 |
| p3dn.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| p4d.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| p4de.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48 | 1, 2 |
| p5.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 | 1, 2 |
| p5.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1, 2 |
| p5e.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96 | 1, 2 |
| p5en.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| p6-b200.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| p6-b300.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| p6e-gb200.36xlarge | 144 | 144 | 1 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136 , 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144 | 1 |
| trn1.2xlarge | 8 | 4 | 2 | 2, 4 | 1, 2 |
| trn1.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| trn1n.32xlarge | 128 | 64 | 2 | 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1, 2 |
| trn2.3xlarge | 12 | 6 | 2 | 1, 2, 3, 4, 5, 6 | 1, 2 |
| trn2.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| trn2u.48xlarge | 192 | 96 | 2 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96 | 1, 2 |
| vt1.3xlarge | 12 | 6 | 2 | 6 | 1, 2 |
| vt1.6xlarge | 24 | 12 | 2 | 6, 12 | 1, 2 |
| vt1.24xlarge | 96 | 48 | 2 | 6, 12, 48 | 1, 2 |
## Instans komputasi performa tinggi
| Tipe instans | Default v CPUs | Inti CPU default | Thread default per inti | Inti CPU yang valid | Thread valid per inti |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| hpc6id.32xlarge | 64 | 64 | 1 | 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64 | 1 |
| hpc8a.96xlarge | 192 | 192 | 1 | 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168, 192 | 1 |
# Tentukan opsi CPU untuk instans Amazon EC2
Anda dapat menentukan opsi CPU selama atau setelah peluncuran instance.
**Topics**
+ [
## Nonaktifkan multithreading simultan
](#cpu-options-disable-simultaneous-multithreading)
+ [
## Tentukan nomor kustom v CPUs saat peluncuran
](#cpu-options-customize-vCPUs-launch)
+ [
## Tentukan nomor kustom v CPUs dalam template peluncuran
](#cpu-options-customize-vCPUs-launch-template)
+ [
## Ubah opsi CPU untuk instans EC2 Anda
](#change-vCPUs-after-launch)
## Nonaktifkan multithreading simultan
Untuk menonaktifkan multithreading simultan (SMT), juga dikenal sebagai hyper-threading, tentukan 1 utas per inti.
------
#### [ Console ]
**Untuk menonaktifkan SMT selama peluncuran instans**
1. Ikuti prosedur [Luncurkan instans EC2 menggunakan wizard instans peluncuran di konsol](ec2-launch-instance-wizard.md) dan konfigurasikan instans Anda sesuai kebutuhan.
1. Perluas **Detail lanjutan**, dan pilih kotak centang **Tentukan opsi CPU**.
1. Untuk **Jumlah inti**, pilih jumlah inti CPU yang diperlukan. Dalam contoh ini, untuk menentukan jumlah inti CPU default untuk instans `r5.4xlarge`, pilih `8`.
1. Untuk menonaktifkan SMT, untuk **Threads per core**, pilih **1**.
1. Di panel **Summary**, tinjau konfigurasi instans Anda, lalu pilih **Launch instans**. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Luncurkan instans EC2 menggunakan wizard instans peluncuran di konsol](ec2-launch-instance-wizard.md).
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk menonaktifkan SMT selama peluncuran instans**
Gunakan AWS CLI perintah [run-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) dan tentukan nilai `1` for `ThreadsPerCore` untuk parameter. `--cpu-options` Untuk `CoreCount`, tentukan jumlah inti CPU. Dalam contoh ini, untuk menentukan jumlah inti CPU default untuk instans `r7i.4xlarge`, tentukan nilai `8`.
```
aws ec2 run-instances \
--image-id ami-0abcdef1234567890 \
--instance-type r7i.4xlarge \
--cpu-options "CoreCount=8,ThreadsPerCore=1" \
--key-name my-key-pair
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk menonaktifkan SMT selama peluncuran instans**
Gunakan [New-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2Instance.html)perintah dan tentukan nilai `1` for `ThreadsPerCore` untuk `-CpuOptions` parameter. Untuk `CoreCount`, tentukan jumlah inti CPU. Dalam contoh ini, untuk menentukan jumlah inti CPU default untuk instans `r7i.4xlarge`, tentukan nilai `8`.
```
New-EC2Instance `
-ImageId 'ami-0abcdef1234567890' `
-InstanceType 'r7i.4xlarge' `
-CpuOptions @{CoreCount=8; ThreadsPerCore=1} `
-KeyName 'my-key-pair'
```
------
**catatan**
Untuk menonaktifkan SMT untuk instance yang ada, ikuti proses yang ditunjukkan[Ubah opsi CPU untuk instans EC2 Anda](#change-vCPUs-after-launch), dan ubah jumlah utas yang dijalankan per inti menjadi`1`.
## Tentukan nomor kustom v CPUs saat peluncuran
Anda dapat menyesuaikan jumlah inti CPU dan utas per inti saat meluncurkan instance dari konsol EC2 atau AWS CLI. Contoh di bagian ini menggunakan tipe `r5.4xlarge` instance, yang memiliki pengaturan default berikut:
+ Inti CPU: 8
+ Utas per inti: 2
Instans diluncurkan dengan jumlah maksimum v yang CPUs tersedia untuk jenis instans secara default. Untuk jenis instance ini, yaitu 16 total v CPUs (masing-masing 8 core menjalankan 2 thread). Untuk informasi selengkapnya tentang jenis instance ini, lihat[Instans memori yang dioptimalkan](cpu-options-supported-instances-values.md#cpu-options-mem-optimized).
Contoh berikut meluncurkan sebuah `r5.4xlarge` instance dengan 4 vCPUs.
------
#### [ Console ]
**Untuk menentukan nomor kustom v CPUs selama peluncuran instance**
1. Ikuti prosedur [Luncurkan instans EC2 menggunakan wizard instans peluncuran di konsol](ec2-launch-instance-wizard.md) dan konfigurasikan instans Anda sesuai kebutuhan.
1. Perluas **Detail lanjutan**, dan pilih kotak centang **Tentukan opsi CPU**.
1. Untuk mendapatkan 4 vCPUs, tentukan 2 core CPU dan 2 thread per core, sebagai berikut:
+ Untuk **jumlah inti**, pilih **2**.
+ Untuk **Thread per inti**, pilih **2**.
1. Di panel **Summary**, tinjau konfigurasi instans Anda, lalu pilih **Launch instans**. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Luncurkan instans EC2 menggunakan wizard instans peluncuran di konsol](ec2-launch-instance-wizard.md).
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk menentukan nomor kustom v CPUs selama peluncuran instance**
Gunakan AWS CLI perintah [run-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) dan tentukan jumlah core CPU dan jumlah thread dalam parameter. `--cpu-options` Anda dapat menentukan 2 core CPU dan 2 thread per core untuk mendapatkan 4 vCPUs.
```
aws ec2 run-instances \
--image-id ami-0abcdef1234567890 \
--instance-type r7i.4xlarge \
--cpu-options "CoreCount=2,ThreadsPerCore=2" \
--key-name my-key-pair
```
Atau, tentukan 4 core CPU dan 1 thread per core (nonaktifkan SMT) untuk mendapatkan 4 vCPUs:
```
aws ec2 run-instances \
--image-id ami-0abcdef1234567890 \
--instance-type r7i.4xlarge \
--cpu-options "CoreCount=4,ThreadsPerCore=1" \
--key-name my-key-pair
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk menentukan nomor kustom v CPUs selama peluncuran instance**
Gunakan [New-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2Instance.html)perintah dan tentukan jumlah inti CPU dan jumlah utas dalam `-CpuOptions` parameter. Anda dapat menentukan 2 core CPU dan 2 thread per core untuk mendapatkan 4 vCPUs.
```
New-EC2Instance `
-ImageId 'ami-0abcdef1234567890' `
-InstanceType 'r7i.4xlarge' `
-CpuOptions @{CoreCount=2; ThreadsPerCore=2} `
-KeyName 'my-key-pair'
```
Atau, tentukan 4 core CPU dan 1 thread per core (nonaktifkan SMT) untuk mendapatkan 4 vCPUs:
```
New-EC2Instance `
-ImageId 'ami-0abcdef1234567890' `
-InstanceType 'r7i.4xlarge' `
-CpuOptions @{CoreCount=4; ThreadsPerCore=1} `
-KeyName 'my-key-pair'
```
------
## Tentukan nomor kustom v CPUs dalam template peluncuran
Anda dapat menyesuaikan jumlah inti CPU dan thread per inti untuk instans dalam templat peluncuran. Contoh di bagian ini menggunakan tipe `r5.4xlarge` instance, yang memiliki pengaturan default berikut:
+ Inti CPU: 8
+ Utas per inti: 2
Instans diluncurkan dengan jumlah maksimum v yang CPUs tersedia untuk jenis instans secara default. Untuk jenis instance ini, yaitu 16 total v CPUs (masing-masing 8 core menjalankan 2 thread). Untuk informasi selengkapnya tentang jenis instance ini, lihat[Instans memori yang dioptimalkan](cpu-options-supported-instances-values.md#cpu-options-mem-optimized).
Contoh berikut membuat template peluncuran yang menentukan konfigurasi untuk sebuah `r5.4xlarge` instance dengan 4 vCPUs.
------
#### [ Console ]
**Untuk menentukan nomor kustom v CPUs dalam template peluncuran**
1. Ikuti prosedur [Buat template peluncuran dengan menentukan parameter](create-launch-template.md#create-launch-template-define-parameters) dan konfigurasikan templat peluncuran Anda sesuai kebutuhan.
1. Perluas **Detail lanjutan**, dan pilih kotak centang **Tentukan opsi CPU**.
1. Untuk mendapatkan 4 vCPUs, tentukan 2 core CPU dan 2 thread per core, sebagai berikut:
+ Untuk **jumlah inti**, pilih **2**.
+ Untuk **Thread per inti**, pilih **2**.
1. Di panel **Ringkasan**, tinjau konfigurasi instans Anda dan pilih **Buat templat peluncuran**. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Simpan parameter peluncuran instans di templat peluncuran Amazon EC2](ec2-launch-templates.md).
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk menentukan nomor kustom v CPUs dalam template peluncuran**
Gunakan [create-launch-template](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/create-launch-template.html) AWS CLI perintah dan tentukan jumlah inti CPU dan jumlah utas dalam `CpuOptions` parameter. Anda dapat menentukan 2 core CPU dan 2 thread per core untuk mendapatkan 4 vCPUs.
```
aws ec2 create-launch-template \
--launch-template-name TemplateForCPUOptions \
--version-description CPUOptionsVersion1 \
--launch-template-data file://template-data.json
```
Berikut ini adalah contoh file JSON yang berisi data templat peluncuran, yang mencakup opsi CPU, untuk konfigurasi instans untuk contoh ini.
```
{
"NetworkInterfaces": [{
"AssociatePublicIpAddress": true,
"DeviceIndex": 0,
"Ipv6AddressCount": 1,
"SubnetId": "subnet-0abcdef1234567890"
}],
"ImageId": "ami-0abcdef1234567890",
"InstanceType": "r5.4xlarge",
"TagSpecifications": [{
"ResourceType": "instance",
"Tags": [{
"Key":"Name",
"Value":"webserver"
}]
}],
"CpuOptions": {
"CoreCount":2,
"ThreadsPerCore":2
}
}
```
Atau, tentukan 4 core CPU dan 1 thread per core (nonaktifkan SMT) untuk mendapatkan 4 vCPUs:
```
{
"NetworkInterfaces": [{
"AssociatePublicIpAddress": true,
"DeviceIndex": 0,
"Ipv6AddressCount": 1,
"SubnetId": "subnet-0abcdef1234567890"
}],
"ImageId": "ami-0abcdef1234567890",
"InstanceType": "r5.4xlarge",
"TagSpecifications": [{
"ResourceType": "instance",
"Tags": [{
"Key":"Name",
"Value":"webserver"
}]
}],
"CpuOptions": {
"CoreCount":4,
"ThreadsPerCore":1
}
}
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk menentukan nomor kustom v CPUs dalam template peluncuran**
Gunakan [New-EC2LaunchTemplate](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2LaunchTemplate.html).
```
New-EC2LaunchTemplate `
-LaunchTemplateName 'TemplateForCPUOptions' `
-VersionDescription 'CPUOptionsVersion1' `
-LaunchTemplateData (Get-Content -Path 'template-data.json' | ConvertFrom-Json)
```
------
## Ubah opsi CPU untuk instans EC2 Anda
Karena kebutuhan Anda berubah seiring waktu, Anda mungkin ingin mengubah konfigurasi opsi CPU untuk instance yang ada. Setiap thread yang berjalan pada instance Anda dikenal sebagai CPU virtual (vCPU). Anda dapat mengubah jumlah vCPU yang berjalan untuk instans yang ada di konsol AWS CLI Amazon EC2, API, atau. SDKs Status instance harus `Stopped` sebelum Anda dapat membuat perubahan ini.
Untuk melihat langkah konsol atau baris perintah, pilih tab yang cocok dengan lingkungan Anda. Untuk informasi permintaan dan respons API, lihat [ModifyInstanceCpuOptions](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/API_ModifyInstanceCpuOptions.html)di Referensi *API Amazon EC2*.
------
#### [ Console ]
Ikuti prosedur ini untuk mengubah jumlah v aktif CPUs untuk instance Anda dari Konsol Manajemen AWS.
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Instans**. Ini membuka daftar instance yang ditentukan untuk saat ini Wilayah AWS.
1. Pilih instance dari daftar **Instances**. Atau, Anda dapat memilih link instance untuk membuka halaman detail instance.
1. Jika instance berjalan, Anda harus menghentikannya sebelum melanjutkan. Pilih **Stop instance** dari menu **status Instance**.
1. Untuk mengubah konfigurasi vCPU, pilih **Ubah opsi CPU** dari **Pengaturan instans** di menu **Tindakan**. Ini membuka halaman **opsi Ubah CPU**.
1. Pilih salah satu opsi CPU berikut untuk mengubah konfigurasi instans Anda.
**Gunakan opsi CPU default**
Opsi ini me-reset instance Anda ke nomor default v CPUs untuk jenis instance. Defaultnya adalah menjalankan semua utas untuk semua inti CPU.
**Tentukan opsi CPU**
Opsi ini memungkinkan konfigurasi jumlah v CPUs yang berjalan pada instance Anda.
1. Jika Anda memilih **Tentukan opsi CPU**, CPUs bidang **Aktif v** akan ditampilkan.
+ Gunakan pemilih pertama untuk mengonfigurasi jumlah utas untuk setiap inti CPU. Untuk menonaktifkan multithreading simultan, pilih. `1`
+ Gunakan pemilih kedua untuk mengonfigurasi jumlah CPUs yang dijalankan pada instance Anda.
Bidang berikut diperbarui secara dinamis saat Anda membuat perubahan pada pemilih opsi CPU.
+ **Aktif v CPUs**: Jumlah inti CPU dikalikan dengan utas per inti, berdasarkan pilihan yang Anda buat. Misalnya, jika Anda memilih 2 utas dan 4 inti, itu akan sama dengan 8 vCPUs.
+ **Total v CPUs**: Jumlah maksimum v CPUs untuk tipe instance. Misalnya, untuk tipe `m6i.4xlarge` instance, ini adalah 16 v CPUs (8 core masing-masing menjalankan 2 thread).
1. Untuk menerapkan pembaruan Anda, pilih **Ubah**.
------
#### [ AWS CLI ]
Ikuti prosedur ini untuk mengubah jumlah v aktif CPUs untuk instance Anda dari AWS CLI.
Gunakan [modify-instance-cpu-options](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/ec2/modify-instance-cpu-options.html)perintah dan tentukan jumlah inti CPU yang berjalan di `--core-count` parameter, dan jumlah utas yang berjalan per inti dalam `--threads-per-core` parameter.
Contoh berikut menunjukkan dua kemungkinan konfigurasi pada tipe `m6i.4xlarge` instance untuk menjalankan 8 v CPUs pada instance yang ditentukan. Default untuk jenis instance ini adalah 16 v CPUs (masing-masing 8 core menjalankan 2 thread).
**Contoh 1:** Jalankan 4 core CPU dengan 2 thread per core, dengan total 8 vCPU.
```
aws ec2 modify-instance-cpu-options \
--instance-id i-1234567890abcdef0 \
--core-count=4 \
--threads-per-core=2
```
**Contoh 2:** Nonaktifkan multi-threading simultan dengan mengubah jumlah utas yang dijalankan per inti menjadi. `1` Konfigurasi yang dihasilkan juga menjalankan total 8 v CPUs (8 core CPU dengan 1 thread per core).
```
aws ec2 modify-instance-cpu-options \
--instance-id 1234567890abcdef0 \
--core-count=8 \
--threads-per-core=1
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk mengubah jumlah v aktif CPUs untuk sebuah instance**
Gunakan [Edit-EC2InstanceCpuOption](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Edit-EC2InstanceCpuOption.html)cmdlet dan tentukan jumlah inti CPU yang berjalan di `-CoreCount` parameter, dan jumlah utas yang dijalankan per inti dalam parameter. `ThreadsPerCore`
**Contoh 1:** Jalankan 4 core CPU dengan 2 thread per core, dengan total 8 vCPU.
```
Edit-EC2InstanceCpuOption `
-InstanceId 'i-1234567890abcdef0' `
-CoreCount 4 `
-ThreadsPerCore 2
```
**Contoh 2:** Nonaktifkan multi-threading simultan dengan mengubah jumlah utas yang dijalankan per inti menjadi. `1` Konfigurasi yang dihasilkan juga menjalankan total 8 v CPUs (8 core CPU dengan 1 thread per core).
```
Edit-EC2InstanceCpuOption `
-InstanceId 'i-1234567890abcdef0' `
-CoreCount 8 `
-ThreadsPerCore 1
```
------
# Melihat utas dan inti CPU untuk instans Amazon EC2
Anda dapat melihat opsi CPU untuk instance yang ada dengan menjelaskan instance.
------
#### [ Console ]
**Untuk melihat opsi CPU untuk sebuah instance**
1. Buka konsol Amazon EC2 di. [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
1. Pada panel navigasi kiri, pilih **Instans**, kemudian pilih instans.
1. Pada tab **Detail**, di bawah **Host dan grup penempatan**, temukan **Jumlah v CPUs**.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk melihat opsi CPU untuk sebuah instance**
Gunakan perintah [describe-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instances.html).
```
aws ec2 describe-instances \
--instance-ids i-1234567890abcdef0 \
--query Reservations[].Instances[].CpuOptions
```
Berikut ini adalah output contoh. `CoreCount`Bidang menunjukkan jumlah inti untuk instance. Bidang `ThreadsPerCore` menunjukkan jumlah thread per inti.
```
[
{
"CoreCount": 24,
"ThreadsPerCore": 2
},
]
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk melihat opsi CPU untuk sebuah instance**
Gunakan [Get-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2Instance.html)cmdlet.
```
(Get-EC2Instance `
-InstanceId 'i-1234567890abcdef0').Instances.CpuOptions
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
AmdSevSnp CoreCount ThreadsPerCore
--------- --------- --------------
24 2
```
------
Atau, untuk melihat informasi CPU, Anda dapat terhubung ke instans Anda dan menggunakan salah satu alat sistem berikut:
+ Windows `Task Manager` pada instance Windows Anda
+ **lscpu**Perintah pada instance Linux Anda
Anda dapat menggunakan AWS Config untuk merekam, menilai, mengaudit, dan mengevaluasi perubahan konfigurasi untuk instance, termasuk instance yang dihentikan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memulai AWS Config](https://docs.aws.amazon.com/config/latest/developerguide/getting-started.html) di *Panduan Pengguna AWS Config *.
# Optimalkan CPUs untuk instance yang Termasuk Lisensi
Beban kerja seperti Microsoft SQL Server sering membutuhkan tingkat memori dan IOPS yang tinggi tetapi jumlah vCPU yang rendah. AWS menyediakan serangkaian jenis instans yang luas yang dapat mencakup sebagian besar kebutuhan infrastruktur Anda. Namun, untuk mengurangi biaya lisensi berbasis VCPU untuk Windows dan Microsoft SQL Server, Anda dapat menyesuaikan jumlah vCPU yang berjalan pada instans EC2 Anda sambil mempertahankan memori, penyimpanan, dan spesifikasi jaringan yang sama. Pendekatan ini dapat menghemat biaya lisensi berbasis VCPU untuk beban kerja yang termasuk lisensi dan (BYOL). Bring-Your-Own-License Anda dapat menentukan opsi CPU saat meluncurkan atau memodifikasi instans menggunakan konsol atau Amazon EC2 API. Untuk petunjuk, lihat [Tentukan opsi CPU untuk instans Amazon EC2](instance-specify-cpu-options.md).
Untuk informasi selengkapnya, lihat [posting blog](https://aws.amazon.com/blogs/modernizing-with-aws/optimize-cpus-best-practices-for-sql-server-workloads-continued/) ini tentang praktik terbaik CPUs untuk mengoptimalkan beban kerja SQL Server.
## Jenis lisensi yang didukung
Optimize CPUs mendukung penagihan berdasarkan jumlah aktif CPUs untuk jenis konfigurasi lisensi berikut untuk instance yang diluncurkan dari AMI yang disertakan lisensi. Untuk informasi selengkapnya tentang jenis lisensi, lihat[Bidang informasi penagihan AMI](billing-info-fields.md).
**Penagihan instans AMI yang disertakan lisensi**
| Lisensi disertakan | Operasi penggunaan | Harga per jam vCPU |
| --- | --- | --- |
| Windows Server | RunInstances:0002 | \$10,046 |
| Windows Server dengan SQL Server Enterprise | RunInstances:0102 | \$10,421 |
| Windows Server dengan Standar SQL Server | RunInstances:0006 | \$10,166 |
| Windows Server dengan SQL Server Web | RunInstances:0202 | \$10,063 |
## Opsi pembelian yang didukung
Optimize CPUs mendukung opsi pembelian berikut untuk instance yang disertakan lisensi:
+ Sesuai Permintaan
+ Savings Plans
**Awas**
Jika Anda menggunakan Instans Cadangan, diskon mungkin tidak diterapkan saat Anda mengonfigurasi Optimalkan CPUs untuk instans yang disertakan lisensi di akun pembayar yang sama. Kami menyarankan Anda menggunakan Savings Plans untuk mengurangi biaya lisensi berbasis VCPU dan memberikan penghematan yang sebanding pada biaya komputasi Anda.
Akun yang menggunakan Instans Optimalkan CPUs dan Cadangan untuk Windows dan SQL Server pada jenis instans yang sama sebelum 15 Oktober 2025, ditambahkan ke daftar opt-out untuk mempertahankan pengalaman penagihan mereka saat ini. Untuk memanfaatkan penghematan lisensi CPU Optimalkan, hubungi [AWS Dukungan Pusat](https://console.aws.amazon.com/support/home#/) untuk dihapus dari daftar opt-out.
## Bagaimana Optimize CPUs bekerja untuk menghemat biaya lisensi
Contoh berikut membantu menggambarkan penghematan biaya yang dimungkinkan saat Anda mengonfigurasi penggunaan CPU Anda.
**Contoh 1: Penagihan default** Contoh ini menunjukkan instance r7i.8xlarge yang diluncurkan dari Windows dan SQL Server Enterprise AMI yang disertakan lisensi yang berjalan selama 100 jam dengan konfigurasi CPU default 32 v CPUs untuk jenis instans (3200 jam vCPU).
Tagihan menunjukkan satu item baris dengan tarif gabungan yang mencakup biaya penggunaan dan lisensi.
![\[Contoh tagihan dengan penagihan default untuk instance Windows dan SQL Server Enterprise yang disertakan lisensi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/optimize-cpus-sample-bill-default.png)
**Contoh 2: Optimalkan CPUs penagihan** Contoh ini menunjukkan instance r7i.8xlarge yang diluncurkan dari AMI Windows dan SQL Server Enterprise yang disertakan lisensi. Untuk menghemat biaya lisensi, jumlah CPUs yang aktif dikurangi menjadi 16 vCPUs. Kemudian instance berjalan selama 100 jam dengan konfigurasi baru.
RUU tersebut menunjukkan dua item baris berikut.
Deskripsi penagihan: **Elastic Compute Cloud**
Item baris pertama menunjukkan biaya dasar instance Windows dan SQL Server yang berjalan selama 100 jam (\$1211.68).
Deskripsi penagihan: **Amazon EC2 Optimalkan Lisensi CPU Termasuk Biaya Pihak Ketiga**
Item baris kedua mencakup biaya lisensi berdasarkan jumlah v CPUs yang aktif untuk periode penagihan (\$1673,60).
![\[Contoh tagihan dengan Optimalkan CPUs penagihan untuk instans Windows dan SQL Server Enterprise yang disertakan lisensi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/optimize-cpus-sample-bill-optimized.png)
**Contoh 3: Optimalkan CPUs penagihan dengan Savings Plans** Contoh ini menunjukkan instans r7i.8xlarge yang diluncurkan dari Windows dan SQL Server Enterprise AMI yang disertakan lisensi. Untuk menghemat biaya lisensi, jumlah CPUs yang aktif dikurangi menjadi 16 vCPUs. Kemudian instance berjalan selama 100 jam dengan konfigurasi baru.
Satu tahun *No Upfront Compute Savings Plan* dengan komitmen \$11,60/jam (bulat) memberikan penghematan biaya lebih lanjut yang mengurangi biaya dasar instans Windows dan SQL Server. Komitmen Savings Plan mencakup penggunaan 100 jam penuh dari instans r7i.8xlarge untuk tarif Savings Plans sebesar \$11.53362/jam.
RUU menunjukkan item baris berikut.
Deskripsi penagihan: **Savings Plans untuk penggunaan Compute**
Item baris pertama menunjukkan komitmen Savings Plan untuk penggunaan 100 jam penuh (\$1160.00).
Deskripsi penagihan: **Elastic Compute Cloud**
Item baris kedua berisi dua entri. Entri pertama menunjukkan berapa biaya dasar instance Windows dan SQL Server yang berjalan selama 100 jam tanpa Savings Plan (\$1211.68). Entri kedua menunjukkan bahwa biaya dasar penuh ditanggung oleh Compute Savings Plan (-\$1211.68), yang menghasilkan biaya bersih nol untuk item baris ini.
Deskripsi penagihan: **Amazon EC2 Optimalkan Lisensi CPU Termasuk Biaya Pihak Ketiga**
Item baris ketiga mencakup biaya lisensi berdasarkan jumlah v CPUs yang aktif untuk periode penagihan (\$1673,60).
![\[Contoh tagihan dengan Savings Plan dan Optimalkan CPUs tagihan untuk instans Windows dan SQL Server Enterprise yang disertakan lisensi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/AWSEC2/latest/UserGuide/images/optimize-cpus-sample-bill-savings-plan.png)
# AMD SEV-SNP untuk instans Amazon EC2
AMD Secure Encrypted Virtualization-Secure Nested Paging (AMD SEV-SNP) adalah fitur CPU yang menyediakan properti berikut:
+ **Pengesahan** — AMD SEV-SNP memungkinkan Anda untuk mengambil laporan pengesahan yang ditandatangani yang berisi ukuran kriptografi yang dapat digunakan untuk memvalidasi status dan identitas instans, dan bahwa instans tersebut berjalan pada perangkat keras AMD asli. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membuktikan EC2 instans Amazon dengan AMD SEV-SNP](snp-attestation.md).
+ **Enkripsi memori** — Dimulai dengan prosesor AMD EPYC (Milan), AWS Graviton2, dan Intel Xeon Scalable (Ice Lake), memori instance selalu dienkripsi. Instans yang diaktifkan untuk AMD SEV-SNP menggunakan kunci khusus instans untuk enkripsi memori mereka.
**Topics**
+ [
## Konsep dan terminologi
](#snp-concepts)
+ [
## Persyaratan
](#snp-requirements)
+ [
## Pertimbangan-pertimbangan
](#snp-considerations)
+ [
## Harga
](#snp-pricing)
+ [Menemukan tipe instans yang didukung](snp-find-instance-types.md)
+ [Aktifkan AMD SEV-SNP](snp-work-launch.md)
+ [Pengesahan dengan AMD SEV-SNP](snp-attestation.md)
## Konsep dan terminologi
Sebelum Anda mulai menggunakan AMD SEV-SNP, pastikan Anda terbiasa dengan konsep dan terminologi berikut.
**Laporan pengesahan AMD SEV-SNP**
Laporan pengesahan AMD SEV-SNP adalah dokumen yang dapat diminta oleh instans dari CPU. Laporan pengesahan AMD SEV-SNP dapat digunakan untuk memvalidasi status dan identitas suatu instans, dan untuk memverifikasi bahwa itu berjalan di lingkungan AMD yang disetujui. Laporan tersebut mencakup pengukuran peluncuran, yang merupakan hash kriptografi dari status boot awal sebuah instance, termasuk isi memori instance awal dan status awal v. CPUs Laporan pengesahan AMD SEV-SNP ditandatangani dengan tanda tangan VLEK yang kembali ke akar kepercayaan AMD.
**VLEK**
Versioned Loaded Endorsement Key (VLEK) adalah kunci penandatanganan berversi yang disertifikasi oleh AMD dan digunakan oleh CPU AMD untuk menandatangani laporan pengesahan AMD SEV-SNP. Tanda tangan VLEK dapat divalidasi menggunakan sertifikat yang disediakan oleh AMD.
**Biner OVMF**
Open Virtual Machine Firmware (OVMF) adalah kode boot awal yang digunakan untuk menyediakan lingkungan UEFI untuk instans. Kode boot awal dijalankan sebelum kode di AMI di-boot. OVMF juga menemukan dan menjalankan boot loader yang disediakan di AMI. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Repositori OVMF](https://github.com/tianocore/tianocore.github.io/wiki/OVMF).
## Persyaratan
Untuk menggunakan AMD SEV-SNP, Anda harus melakukan hal berikut:
+ Gunakan salah satu dari tipe instans yang didukung berikut:
+ **Tujuan umum**: `m6a.large` `m6a.xlarge` \$1 `m6a.2xlarge` \$1 `m6a.4xlarge` \$1 `m6a.8xlarge`
+ **Komputasi yang dioptimalkan**: `c6a.large` \$1 `c6a.xlarge` \$1 `c6a.2xlarge` \$1 `c6a.4xlarge` \$1 `c6a.8xlarge` \$1 `c6a.12xlarge` \$1 `c6a.16xlarge`
+ **Memori dioptimalkan**: `r6a.large` \$1 `r6a.xlarge` \$1 `r6a.2xlarge` \$1 `r6a.4xlarge`
+ Luncurkan instans Anda di didukung Wilayah AWS. Saat ini, hanya AS Timur (Ohio) dan Eropa (Irlandia) yang didukung.
+ Gunakan AMI dengan mode boot `uefi` atau `uefi-preferred` dan sistem operasi yang mendukung AMD SEV-SNP. Untuk informasi lebih lanjut tentang dukungan AMD SEV-SNP pada sistem operasi Anda, lihat dokumentasi sistem operasi masing-masing. Untuk AWS, AMD SEV-SNP didukung pada AL2 023, RHEL 9.3, SLES 15 SP4, dan Ubuntu 23.04 dan yang lebih baru.
## Pertimbangan-pertimbangan
Anda hanya dapat mengaktifkan AMD SEV-SNP saat meluncurkan instans. Ketika AMD SEV-SNP diaktifkan untuk peluncuran instans Anda, aturan berikut berlaku.
+ Setelah diaktifkan, AMD SEV-SNP tidak dapat dinonaktifkan. Itu tetap diaktifkan sepanjang siklus hidup instance.
+ Anda hanya dapat [mengubah jenis instans ke jenis instans](ec2-instance-resize.md) lain yang mendukung AMD SEV-SNP.
+ Hibernasi dan Nitro Enklave tidak didukung.
+ Host Khusus tidak didukung.
+ Jika host yang mendasari instans Anda dijadwalkan untuk pemeliharaan, Anda akan menerima pemberitahuan acara terjadwal 14 hari sebelum acara. Anda harus menghentikan atau memulai ulang instans secara manual untuk memindahkannya ke host baru.
## Harga
Saat meluncurkan EC2 instans Amazon dengan AMD SEV-SNP diaktifkan, Anda akan dikenakan biaya penggunaan tambahan per jam yang setara dengan 10 persen [tarif per jam Sesuai Permintaan dari jenis instans yang dipilih](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/).
Biaya penggunaan AMD SEV-SNP ini merupakan biaya terpisah untuk penggunaan instans Amazon EC2 Anda. Instans Terpesan, Savings Plans, dan penggunaan sistem operasi tidak memengaruhi biaya ini.
Jika Anda mengonfigurasi Instans Spot untuk diluncurkan dengan [AMD SEV-SNP](#sev-snp) diaktifkan, Anda akan dikenakan biaya penggunaan tambahan per jam yang setara dengan 10 persen [tarif per jam Sesuai Permintaan](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/) dari jenis instans yang dipilih. Jika strategi alokasi menggunakan harga sebagai masukan, Armada Spot tidak termasuk biaya tambahan ini; hanya harga Spot yang digunakan.
# Temukan jenis EC2 instans yang mendukung AMD SEV-SNP
Anda dapat menemukan jenis instance yang mendukung AMD SEV-SNP. EC2 Konsol Amazon tidak menampilkan informasi ini untuk jenis instans.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk menemukan jenis instance yang mendukung AMD SEV-SNP**
Gunakan perintah [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-types.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-types.html) berikut ini.
```
aws ec2 describe-instance-types \
--filters Name=processor-info.supported-features,Values=amd-sev-snp \
--query 'InstanceTypes[*].[InstanceType]' \
--output text | sort
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
c6a.12xlarge
c6a.16xlarge
c6a.2xlarge
c6a.4xlarge
c6a.8xlarge
c6a.large
c6a.xlarge
m6a.2xlarge
m6a.4xlarge
m6a.8xlarge
m6a.large
m6a.xlarge
r6a.2xlarge
r6a.4xlarge
r6a.large
r6a.xlarge
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk menemukan jenis instance yang mendukung AMD SEV-SNP**
Gunakan [Get-EC2InstanceType](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2InstanceType.html)cmdlet.
```
(Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="processor-info.supported-features"; Values="amd-sev-snp"}).InstanceType.Value | Sort-Object
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
c6a.12xlarge
c6a.16xlarge
c6a.2xlarge
c6a.4xlarge
c6a.8xlarge
c6a.large
c6a.xlarge
m6a.2xlarge
m6a.4xlarge
m6a.8xlarge
m6a.large
m6a.xlarge
r6a.2xlarge
r6a.4xlarge
r6a.large
r6a.xlarge
```
------
# Aktifkan AMD SEV-SNP untuk sebuah instance EC2
Anda dapat meluncurkan instance dengan AMD SEV-SNP diaktifkan. Anda tidak dapat mengaktifkan AMD SEV-SNP setelah peluncuran.
## Luncurkan instance dengan AMD SEV-SNP diaktifkan
Anda tidak dapat mengaktifkan AMD SEV-SNP menggunakan konsol Amazon. EC2
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk meluncurkan instance dengan AMD SEV-SNP diaktifkan**
Gunakan perintah [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) dengan opsi `--cpu-options`. Untuk persyaratan tambahan, lihat persyaratan [AMD SEV-SNP](sev-snp.md#snp-requirements).
```
--cpu-options AmdSevSnp=enabled
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk meluncurkan instance dengan AMD SEV-SNP diaktifkan**
Gunakan [New-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2Instance.html)cmdlet dengan parameter. `-CpuOption`
```
-CpuOption @{AmdSevSnp="enabled"}
```
------
## Periksa apakah sebuah EC2 instance diaktifkan untuk AMD SEV-SNP
Anda dapat menemukan instance yang diaktifkan untuk AMD SEV-SNP. EC2 Konsol Amazon tidak menampilkan informasi ini.
------
#### [ AWS CLI ]
**Untuk memeriksa apakah AMD SEV-SNP diaktifkan untuk sebuah instance**
Gunakan perintah [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instances.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instances.html).
```
aws ec2 describe-instances \
--instance-ids i-1234567890abcdef0 \
--query Reservations[].Instances[].CpuOptions
```
Berikut ini adalah output contoh. Jika tidak `AmdSevSnp` ada`CpuOptions`, maka AMD SEV-SNP dinonaktifkan.
```
[
{
"AmdSevSnp": "enabled",
"CoreCount": 1,
"ThreadsPerCore": 2
}
]
```
------
#### [ PowerShell ]
**Untuk memeriksa apakah AMD SEV-SNP diaktifkan untuk sebuah instance**
Gunakan [Get-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2Instance.html)cmdlet.
```
(Get-EC2Instance `
-InstanceId i-1234567890abcdef0).Instances.CpuOptions
```
Berikut ini adalah output contoh. Jika nilai tidak `AmdSevSnp` ada, maka AMD SEV-SNP dinonaktifkan.
```
AmdSevSnp CoreCount ThreadsPerCore
--------- --------- --------------
enabled 1 2
```
------
#### [ AWS CloudTrail ]
Dalam AWS CloudTrail hal permintaan peluncuran instance, properti berikut menunjukkan bahwa AMD SEV-SNP diaktifkan untuk instance.
```
"cpuOptions": {"AmdSevSnp": "enabled"}
```
------
# Membuktikan EC2 instans Amazon dengan AMD SEV-SNP
Pengesahan adalah proses yang memungkinkan instans Anda membuktikan status dan identitasnya. Setelah Anda mengaktifkan AMD SEV-SNP untuk instans Anda, Anda dapat meminta laporan pengesahan AMD SEV-SNP dari prosesor yang mendasarinya. Laporan pengesahan AMD SEV-SNP berisi hash kriptografi, yang disebut pengukuran peluncuran, dari konten memori tamu awal dan status vCPU awal. Laporan pengesahan ditandatangani dengan tanda tangan VLEK yang berantai kembali ke root kepercayaan AMD. Anda dapat menggunakan pengukuran peluncuran yang disertakan dalam laporan pengesahan untuk memvalidasi bahwa instans berjalan di lingkungan AMD asli dan untuk memvalidasi kode boot awal yang digunakan untuk meluncurkan instans.
**Prasyarat**
Luncurkan instance yang diaktifkan untuk AMD SEV-SNP. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Aktifkan AMD SEV-SNP untuk sebuah instance EC2](snp-work-launch.md).
**Topics**
+ [
## Langkah 1: Dapatkan laporan pengesahan
](#snp-att-get-report)
+ [
## Langkah 2: Validasi tanda tangan laporan pengesahan
](#snp-att-validate-signature)
## Langkah 1: Dapatkan laporan pengesahan
Pada langkah ini, Anda menginstal dan membangun `snpguest` utilitas, dan kemudian menggunakannya untuk meminta laporan pengesahan AMD SEV-SNP dan sertifikat.
1. Terhubung ke instans Anda.
1. Jalankan perintah berikut untuk membangun `snpguest` utilitas dari file [https://github.com/virtee/snpguest](https://github.com/virtee/snpguest).
```
$ git clone https://github.com/virtee/snpguest.git
$ cd snpguest
$ cargo build -r
$ cd target/release
```
1. Hasilkan permintaan untuk laporan pengesahan. Utilitas meminta laporan pengesahan dari host, dan menuliskannya ke file biner dengan data permintaan yang disediakan.
Contoh berikut membuat string permintaan acak, dan menggunakannya sebagai file permintaan (`request-file.txt`). Ketika perintah mengembalikan laporan pengesahan itu disimpan di jalur file yang Anda tentukan ()`report.bin`. Dalam hal ini, utilitas menyimpan laporan di direktori saat ini.
```
$ ./snpguest report report.bin request-file.txt --random
```
1. Minta sertifikat dari memori host, dan simpan sebagai file PEM. Contoh berikut menyimpan file dalam direktori yang sama dengan `snpguest` utilitas. Jika sertifikat sudah ada di direktori yang ditentukan, sertifikat tersebut akan ditimpa.
```
$ ./snpguest certificates PEM ./
```
## Langkah 2: Validasi tanda tangan laporan pengesahan
Laporan pengesahan ditandatangani dengan sertifikat, yang disebut Versioned Loaded Endorsement Key (VLEK), yang dikeluarkan oleh AMD untuk. AWS Pada langkah ini, Anda dapat memvalidasi bahwa sertifikat VLEK dikeluarkan oleh AMD, dan bahwa laporan pengesahan ditandatangani oleh sertifikat VLEK itu.
1. Unduh root sertifikat kepercayaan VLEK dari situs web resmi AMD ke direktori saat ini.
```
$ sudo curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://kdsintf.amd.com/vlek/v1/Milan/cert_chain -o ./cert_chain.pem
```
1. Gunakan `openssl` untuk memvalidasi bahwa sertifikat VLEK ditandatangani oleh root sertifikat kepercayaan AMD.
```
$ sudo openssl verify --CAfile ./cert_chain.pem vlek.pem
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
vlek.pem: OK
```
1. Gunakan pemanfaatan `snpguest` untuk memvalidasi bahwa laporan pengesahan ditandatangi oleh sertifikat VLEK.
```
$ ./snpguest verify attestation ./ report.bin
```
Berikut ini adalah output contoh.
```
Reported TCB Boot Loader from certificate matches the attestation report.
Reported TCB TEE from certificate matches the attestation report.
Reported TCB SNP from certificate matches the attestation report.
Reported TCB Microcode from certificate matches the attestation report.
VEK signed the Attestation Report!
```
# Kontrol status prosesor untuk instans Amazon EC2 Linux
**C-state** mengontrol tingkat tidur yang dapat dimasuki inti saat menganggur. Status-C diberi nomor mulai dengan C0 (status paling dangkal di mana inti benar-benar terjaga dan menjalankan instruksi) hingga C6 (keadaan idle terdalam di mana inti dimatikan).
**P-state** mengontrol kinerja yang diinginkan (dalam frekuensi CPU) dari inti. Status-P diberi nomor mulai dari P0 (pengaturan performa tertinggi di mana inti diizinkan untuk menggunakan Intel Turbo Boost Technology untuk meningkatkan frekuensi jika memungkinkan), dan mereka beralih dari P1 (status-P yang meminta frekuensi acuan maksimum) ke P15 (frekuensi serendah mungkin).
**catatan**
AWS Prosesor Graviton memiliki mode hemat daya bawaan dan beroperasi pada frekuensi tetap. Oleh karena itu, mereka tidak menyediakan kemampuan untuk sistem operasi untuk mengontrol status-C dan status-P.
**Status-C dan Status-P**
Jenis contoh berikut memberikan kemampuan untuk sistem operasi untuk mengontrol C-state dan P-state:
+ **Tujuan umum**: `m4.10xlarge` \$1 `m4.16xlarge`
+ **Komputasi dioptimalkan**: `c4.8xlarge`
+ **Memori dioptimalkan**: `r4.8xlarge` `r4.16xlarge` `x1.16xlarge` \$1 `x1.32xlarge` \$1 \$1 `x1e.8xlarge` \$1 `x1e.16xlarge` \$1 `x1e.32xlarge`
+ **Penyimpanan yang dioptimalkan:** `d2.8xlarge` \$1 `i3.8xlarge` \$1 `i3.16xlarge` \$1 `h1.8xlarge` \$1 `h1.16xlarge`
+ **Komputasi yang dipercepat**: `f1.16xlarge` `g3.16xlarge` \$1 \$1 `p2.16xlarge` \$1 `p3.16xlarge`
+ **Bare metal**: Semua instans bare metal dengan prosesor Intel dan AMD
**Status-C saja**
Jenis contoh berikut memberikan kemampuan untuk sistem operasi untuk mengontrol C-state:
+ **Tujuan umum**: `m5.12xlarge` `m5.24xlarge` \$1 `m5d.12xlarge` \$1 `m5d.24xlarge` `m5n.12xlarge` \$1 `m5n.24xlarge` \$1 `m5dn.12xlarge` \$1 `m5dn.24xlarge` \$1 `m5zn.6xlarge` `m5zn.12xlarge` \$1 `m6a.24xlarge` \$1 `m6a.48xlarge` \$1 `m6i.16xlarge` \$1 `m6i.32xlarge` `m6id.16xlarge` \$1 `m6id.32xlarge` \$1 `m6idn.16xlarge` \$1 `m6in.16xlarge` `m6in.32xlarge` \$1 `m7a.medium` \$1 `m7a.large` \$1 `m7a.xlarge` \$1 `m7a.2xlarge` `m7a.4xlarge` \$1 `m7a.8xlarge` \$1 `m7a.12xlarge` \$1 `m7a.16xlarge` \$1 `m7a.24xlarge` `m7a.32xlarge` \$1 `m7a.48xlarge` \$1 `m7i.large` \$1 `m7i.xlarge` \$1 `m7i.2xlarge` ` m7i.4xlarge` \$1 `m7i.8xlarge` \$1 `m7i.12xlarge` \$1 `m7i.16xlarge`\$1 `m7i.24xlarge` \$1 `m7i.48xlarge` \$1 `m8a.medium` \$1 `m8a.large` \$1 `m8a.xlarge` \$1 `m8a.2xlarge` \$1 `m8a.4xlarge` \$1 `m8a.8xlarge` `m8a.12xlarge` \$1 `m8a.16xlarge` \$1 `m8a.24xlarge` \$1 `m8a.48xlarge` \$1 `m8azn.medium` \$1 `m8azn.large` \$1 `m8azn.xlarge` \$1 `m8azn.3xlarge` \$1 `m8azn.6xlarge` \$1 `m8azn.12xlarge` \$1 `m8azn.24xlarge` \$1 `m8i.large` \$1 `m8i.xlarge` \$1 `m8i.2xlarge` \$1 `m8i.4xlarge` \$1 `m8i.8xlarge` \$1 `m8i.12xlarge` \$1 `m8i.16xlarge` \$1 `m8i.24xlarge` `m8i.32xlarge` \$1 `m8i.48xlarge` \$1 `m8i.96xlarge` \$1 `m8id.large` \$1 `m8id.xlarge` \$1 `m8id.2xlarge` \$1 `m8id.4xlarge` \$1 `m8id.8xlarge` \$1 `m8id.12xlarge` \$1 `m8id.16xlarge` \$1 `m8id.24xlarge`\$1 `m8id.32xlarge` \$1 `m8id.48xlarge` \$1 `m8id.96xlarge`
+ **Komputasi dioptimalkan**: `c5.9xlarge` `c5.12xlarge` `c5.18xlarge` `c5.24xlarge` \$1 `c5a.24xlarge` \$1 `c5ad.24xlarge` \$1 `c5d.9xlarge` \$1 `c5d.12xlarge` \$1 `c5d.18xlarge` \$1 `c5d.24xlarge` \$1 `c5n.9xlarge` \$1 `c5n.18xlarge` \$1 `c6a.24xlarge` \$1 `c6a.32xlarge` \$1 `c6a.48xlarge` \$1 `c6i.16xlarge` \$1 `c6i.32xlarge` \$1 `c6id.24xlarge` \$1 `c6id.32xlarge` \$1 `c6in.32xlarge` \$1 `c7a.medium` \$1 `c7a.large` \$1 `c7a.xlarge` \$1 `c7a.2xlarge` \$1 `c7a.4xlarge` \$1 `c7a.8xlarge` \$1 `c7a.12xlarge` \$1 `c7a.16xlarge` \$1 `c7a.24xlarge` \$1 `c7a.32xlarge` \$1 `c7a.48xlarge` \$1 `c7i.large` \$1 `c7i.xlarge` \$1 `c7i.2xlarge` \$1 `c7i.4xlarge` \$1 `c7i.8xlarge` `c7i.12xlarge`\$1 `c7i.16xlarge` \$1 `c7i.24xlarge` \$1 `c7i.48xlarge` \$1 `c8a.medium` \$1 `c8a.large` \$1 `c8a.xlarge` \$1 `c8a.2xlarge` \$1 `c8a.4xlarge` `c8a.8xlarge` \$1 `c8a.12xlarge` \$1 `c8a.16xlarge` \$1 `c8a.24xlarge` \$1 `c8a.48xlarge` \$1 `c8i.large` \$1 `c8i.xlarge` \$1 `c8i.2xlarge` \$1 `c8i.4xlarge` \$1 `c8i.8xlarge` \$1 `c8i.12xlarge` \$1 `c8i.16xlarge` \$1 `c8i.24xlarge` \$1 `c8i.32xlarge` \$1 `c8i.48xlarge` \$1 `c8i.96xlarge` \$1 `c8id.large` \$1 `c8id.xlarge` `c8id.2xlarge` \$1 `c8id.4xlarge` \$1 `c8id.8xlarge` \$1 `c8id.12xlarge` \$1 `c8id.16xlarge` \$1 `c8id.24xlarge` \$1 `c8id.32xlarge` \$1 `c8id.48xlarge` \$1 `c8id.96xlarge` `x8i.large` \$1 `x8i.xlarge` \$1 `x8i.2xlarge`\$1 `x8i.4xlarge` \$1 `x8i.8xlarge` \$1 `x8i.12xlarge` `x8i.16xlarge` \$1 `x8i.24xlarge` \$1 `x8i.32xlarge` \$1 `x8i.48xlarge` \$1 `x8i.48xlarge` \$1 `x8i.96xlarge`
+ **Memori dioptimalkan**: `r5.12xlarge` `r5.24xlarge` `r5b.12xlarge` `r5d.12xlarge` \$1 `r5d.24xlarge` \$1 `r5n.12xlarge` \$1 `r5n.24xlarge` \$1 `r5dn.12xlarge` \$1 `r5dn.24xlarge` \$1 `r6a.24xlarge` \$1 `r6a.48xlarge` \$1 `r6i.16xlarge` \$1 `r6i.32xlarge` \$1 `r6id.16xlarge` \$1 `r6id.32xlarge` \$1 `r6in.16xlarge` \$1 `r6in.32xlarge` \$1 `r7a.medium` \$1 `r7a.large` \$1 `r7a.xlarge` \$1 `r7a.2xlarge` \$1 `r7a.4xlarge` \$1 `r7a.8xlarge` \$1 `r7a.12xlarge` \$1 `r7a.16xlarge` \$1 `r7a.24xlarge` \$1 `r7a.32xlarge` \$1 `r7a.48xlarge` \$1 `r7i.large` \$1 `r7i.xlarge` \$1 `r7i.2xlarge` \$1 `r7i.4xlarge` \$1 `r7i.8xlarge` \$1 `r7i.12xlarge` \$1 `r7i.16xlarge` \$1 `r7i.24xlarge` \$1 `r7i.48xlarge`\$1 `r7iz.large` \$1 `r7iz.xlarge` \$1 `r7iz.2xlarge` \$1 `r7iz.4xlarge` \$1 `r7iz.8xlarge` \$1 `r7iz.12xlarge` \$1 `r7iz.16xlarge` \$1 `r7iz.32xlarge` `r8a.medium` \$1 `r8a.large` \$1 `r8a.xlarge` \$1 `r8a.2xlarge` \$1 `r8a.4xlarge` \$1 `r8a.8xlarge` \$1 `r8a.12xlarge` \$1 `r8a.16xlarge` \$1 `r8a.24xlarge` \$1 `r8a.48xlarge` \$1 `r8i.large` \$1 `r8i.xlarge` \$1 `r8i.2xlarge` \$1 `r8i.4xlarge` \$1 `r8i.8xlarge` \$1 `r8i.12xlarge` \$1 `r8i.16xlarge` \$1 `r8i.24xlarge` \$1 `r8i.32xlarge` `r8i.48xlarge` \$1 `r8i.96xlarge` \$1 `r8id.large` \$1 `r8id.xlarge` \$1 `r8id.2xlarge` \$1 `r8id.4xlarge` \$1 `r8id.8xlarge` \$1 `r8id.12xlarge` \$1 `r8id.16xlarge` \$1 `r8id.24xlarge` \$1 `r8id.32xlarge`\$1 `r8id.48xlarge` \$1 `r8id.96xlarge` \$1 `u-3tb1.56xlarge` \$1 `u-6tb1.56xlarge` \$1 `u-6tb1.112xlarge` \$1 `u-9tb1.112xlarge` \$1 `u-12tb1.112xlarge` \$1 `u-18tb1.112xlarge` \$1 `u-24tb1.112xlarge` \$1 `u7i-6tb.112xlarge` \$1 `u7i-8tb.112xlarge` \$1 `u7i-12tb.224xlarge` \$1 `u7in-16tb.224xlarge` `u7in-24tb.224xlarge` \$1 ` u7in-32tb.224xlarge` \$1 `u7inh-32tb.480xlarge` \$1 `x2idn.32xlarge` \$1 `x2iedn.16xlarge` \$1 `x2iedn.32xlarge` \$1 `x2iezn.12xlarge` \$1 `x8aedz.large` \$1 `x8aedz.xlarge` \$1 `x8aedz.3xlarge` \$1 `x8aedz.6xlarge` \$1 `x8aedz.12xlarge` \$1 `x8aedz.24xlarge` \$1 `z1d.6xlarge` \$1 `z1d.12xlarge`
+ **Penyimpanan dioptimalkan**: `d3en.12xlarge` `dl1.24xlarge` `i3en.12xlarge` \$1 `i3en.24xlarge` \$1 `i4i.16xlarge` \$1 `i7i.large` \$1 `i7i.xlarge` \$1 `i7i.2xlarge` \$1 `i7i.4xlarge` \$1 `i7i.8xlarge` `i7i.12xlarge` \$1 `i7i.16xlarge` \$1 `i7i.24xlarge` \$1 `i7i.48xlarge` \$1 `i7ie.large` \$1 `i7ie.xlarge` \$1 `i7ie.2xlarge` \$1 `i7ie.3xlarge` \$1 `i7ie.6xlarge` \$1 `i7ie.12xlarge` \$1 `i7ie.18xlarge` \$1 `i7ie.24xlarge` \$1 `i7ie.48xlarge` \$1 `r5b.12xlarge` \$1 `r5b.24xlarge`
+ **Komputasi dipercepat**: `dl1.24xlarge` `f2.6xlarge` `f2.12xlarge` `f2.48xlarge` `g5.24xlarge` \$1 `g5.48xlarge` \$1 `g6.24xlarge` \$1 `g6.48xlarge` \$1 `g6e.12xlarge` \$1 `g6e.24xlarge` \$1 `g6e.48xlarge` `g7e.2xlarge` \$1 `g7e.4xlarge` \$1 `g7e.8xlarge` \$1 `g7e.12xlarge` \$1 `g7e.24xlarge` \$1 `g7e.48xlarge` \$1 `inf1.24xlarge` \$1 `p3dn.24xlarge` \$1 `p4d.24xlarge` `p4de.24xlarge` \$1 `p5.48xlarge` \$1 `p5e.48xlarge` \$1 `p5en.48xlarge` \$1 `p6-b200.48xlarge` \$1 `p6-b300.48xlarge` \$1 `trn1.32xlarge` \$1 `trn2.3xlarge` \$1 `trn2.48xlarge` \$1 `trn2a.3xlarge` `trn2a.48xlarge` \$1 `trn2n.3xlarge` \$1 `trn2n.48xlarge` \$1 `trn2p.48xlarge` \$1 `trn2u.48xlarge` \$1 `vt1.24xlarge`
+ **Komputasi berkinerja tinggi**: `hpc7a.12xlarge` \$1 `hpc7a.24xlarge` \$1 `hpc7a.48xlarge` \$1 `hpc7a.96xlarge` `hpc8a.96xlarge`
Anda mungkin harus mengubah pengaturan status-C atau status-P untuk meningkatkan konsistensi performa prosesor, mengurangi latensi, atau menyelaraskan instans Anda dengan beban kerja tertentu. Pengaturan status-C dan status-P default memberikan kinerja maksimum, yang optimal untuk sebagian besar beban kerja. Namun, jika aplikasi Anda akan mendapatkan keuntungan dari pengurangan latensi dengan biaya frekuensi ssatu inti atau dua inti yang lebih tinggi, atau dari performa yang konsisten pada frekuensi yang lebih rendah, dibandingkan dengan frekuensi Turbo Boost yang melonjak, pertimbangkan untuk bereksperimen dengan pengaturan status-C atau status-P yang tersedia untuk instans ini.
Untuk informasi tentang konfigurasi prosesor yang berbeda dan cara memantau efek konfigurasi Anda untuk Amazon Linux, lihat [Kontrol status prosesor untuk instans Amazon EC2 Amazon](https://docs.aws.amazon.com//linux/al2/ug/processor_state_control.html) Linux *di Panduan Pengguna Amazon Linux 2*. Prosedur ini ditulis untuk, dan berlaku untuk Amazon Linux; Namun, mereka mungkin juga bekerja untuk distribusi Linux lainnya dengan kernel Linux 3.9 atau yang lebih baru. Untuk informasi lebih lanjut tentang distribusi Linux dan kontrol status prosesor lainnya, lihat dokumentasi khusus sistem Anda.