AL2023 persyaratan sistem - Amazon Linux 2023

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

AL2023 persyaratan sistem

Bagian ini menjelaskan persyaratan sistem untuk menggunakan AL2 023.

CPUpersyaratan untuk menjalankan AL2 023

Untuk menjalankan kode AL2 023, prosesor yang digunakan harus memenuhi persyaratan minimum tertentu. Upaya untuk menjalankan AL2 023 CPUs yang tidak memenuhi persyaratan ini dapat mengakibatkan kesalahan instruksi ilegal di awal eksekusi kode.

Persyaratan minimum berlaku untukAL2023 di Amazon EC2,AL2023 dalam wadah, danAL2023 di luar Amazon EC2.

ARMCPUPersyaratan untuk AL2 023

Semua binari AL2 023 aarch64 (ARM) dibangun untuk 64-bit. Tidak ada ARM binari 32-bit yang tersedia, jadi 64-bit ARM CPU diperlukan.

catatan

Untuk instance berbasis ARM, AL2 023 hanya mendukung tipe instans yang menggunakan prosesor Graviton2 atau yang lebih baru. AL2023 tidak mendukung instans A1.

AL2023 membutuhkan prosesor yang sesuai dengan ARMv8 .2 dengan Ekstensi Kriptografi (). ARMv8.2+crypto Semua paket AL2 023 untuk aarch64 dibangun dengan flag -march=armv8.2-a+crypto compiler. Meskipun kami mencoba untuk mencetak pesan kesalahan anggun ketika kode AL2 023 dicoba untuk dijalankan pada ARM prosesor yang lebih lama, ada kemungkinan bahwa pesan kesalahan pertama mungkin merupakan kesalahan instruksi ilegal.

catatan

Karena CPU persyaratan aarch64 dasar AL2 023, semua Raspberry Pi sistem sebelum Raspberry Pi 5 tidak memenuhi CPU persyaratan minimum.

Persyaratan x86-64 CPU untuk 023 AL2

Semua AL2 023 x86-64 binari dibangun untuk x86-64v2 revisi x86-64 arsitektur dengan meneruskan -march=x86-64-v2 ke kompiler.

x86-64v2Revisi arsitektur menambahkan CPU fitur-fitur berikut di atas arsitektur dasarx86-64:

  • CMPXCHG16B

  • LAHF-SAHF

  • POPCNT

  • SSE3

  • SSE4_1

  • SSE4_2

  • SSSE3

Ini secara kasar dipetakan ke x86-64 prosesor yang dirilis pada tahun 2009 atau lebih baru. Contohnya termasukIntel Nehalem,, AMD JaguarAtom Silvermont, bersama dengan VIA Nano dan Eden C mikroarsitektur.

Di AmazonEC2, semua jenis x86-64 instans mendukungx86-64v2, termasukM1,C1, dan keluarga M2 instans.

Tidak ada binari 32-bit x86 (i686) AL2 023 yang dibangun. Meskipun AL2 023 mempertahankan dukungan untuk menjalankan binari ruang pengguna 32-bit, fungsi ini tidak digunakan lagi dan mungkin dihapus dalam versi utama Amazon Linux yang akan datang. Untuk informasi selengkapnya, lihat 32bit x86 (i686) Paket.

Memory (RAM) persyaratan untuk menjalankan AL2 023

EC2.nanoKeluarga jenis instans Amazon (t2.nano,, t3.nanot3a.nano, dant4g.nano) memiliki 512 MB RAM yang merupakan persyaratan minimum untuk AL2 023.

catatan

Meskipun 512 MB adalah persyaratan miminum, jenis instance ini dibatasi memori dan fungsionalitas dan kinerja mungkin terbatas.

AL2023 gambar belum diuji pada sistem dengan kurang dari 512 MB. RAM Menjalankan gambar kontainer berbasis AL2 023 dalam waktu kurang dari 512 MB RAM akan bergantung pada beban kerja kontainer.

Beberapa beban kerja, seperti dnf upgrade antara beberapa rilis AL2 023 dapat membutuhkan lebih dari 512 MB. RAM Untuk alasan ini, rilis AL2023.3 diperkenalkan mengaktifkan secara zram default untuk instance dengan kurang dari 800 MB. RAM Untuk beban kerja kontainer, ini berarti bahwa beberapa beban kerja mungkin berjalan dengan baik pada AL2 023 instance dengan jumlah memori ini, tetapi gagal saat dijalankan dalam wadah terbatas pada jumlah penggunaan memori ini.

Misalnya jenis dengan kurang dari 800 MBRAM, AL2 023 (per AL2023,3 atau lebih baru) akan mengaktifkan swap zram berbasis secara default. Contoh jenis EC2 instans Amazon dengan memori kurang dari 800 MB termasukt4g.nano,t3a.nano,t3.nano,t2.nano, dant1.micro. Ini berarti lebih sedikit skenario di luar memori untuk jenis instance ini, karena AL2 023 akan mengompres dan mendekompresi halaman memori sesuai permintaan. Ini memungkinkan beban kerja yang jika tidak memerlukan tipe instance dengan lebih banyak memori, dengan mengorbankan CPU penggunaan yang diperlukan untuk melakukan kompresi.