# Amazon EC2 インスタンスタイプ
インスタンスを起動するときは指定した*インスタンスタイプ*によって、インスタンスに使用するホストコンピュータのハードウェアが決まります。インスタンスタイプごとに、コンピューティング、メモリ、およびストレージの機能が異なっており、これらの機能に基づいたインスタンスファミリーにグループ化されています。インスタンスタイプは、インスタンス上で実行するアプリケーションやソフトウェアの要件に基づいて選択します。機能およびユースケースの詳細については、「[Amazon EC2 インスタンスのタイプ](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)」を参照してください。
Amazon EC2 ではCPU、メモリ、インスタンスストレージなどホストコンピュータの一部のリソースを、特定のインスタンス専用に割り当てます。ネットワークやディスクサブシステムなどホストコンピュータでの他のリソースはAmazon EC2 によりインスタンス間で共有されます。ホストコンピュータの各インスタンスが、これらの共有リソースの 1 つを可能な限り利用しようとする場合、それぞれのインスタンスはそのリソースの共有分を等しく受け取ります。ただし、リソースの使用率が低い場合は 1 つのインスタンスがそのリソースのより多くの部分を利用できます。
各インスタンスタイプは共有リソースからからより高い、またはより低い最小性能を提供します。例えば、高速の I/O パフォーマンスを実行するインスタンスタイプは共有リソースに対してより大きな割り当てを取得します。共有リソースをより大きく配分することによって、I/O 性能のばらつきを抑えることもできます。ほとんどのアプリケーションでは中程度の I/O 性能があれば十分です。ただし、より高い、またはより一貫した I/O パフォーマンスを必要とするアプリケーションの場合はより I/O パフォーマンスの高いインスタンスタイプを使用することを検討してください。
**Topics**
+ [
## 利用可能なインスタンスタイプ
](#AvailableInstanceTypes)
+ [
## ハードウェア仕様
](#instance-hardware-specs)
+ [
## ハイパーバイザーのタイプ
](#instance-hypervisor-type)
+ [
## AMI 仮想化タイプ
](#instance-virtualization-type)
+ [
## Processors
](#instance-types-processors)
+ [
# Amazon EC2 インスタンスタイプの検索
](instance-discovery.md)
+ [
# EC2 インスタンスタイプファインダーからレコメンデーションを取得する
](get-ec2-instance-type-recommendations.md)
+ [
# Compute Optimizer から EC2 インスタンスの推奨事項を取得する
](ec2-instance-recommendations.md)
+ [
# Amazon EC2 インスタンスタイプの変更
](ec2-instance-resize.md)
+ [
# バーストパフォーマンスインスタンス
](burstable-performance-instances.md)
+ [
# GPU インスタンスによるパフォーマンスアクセラレーション
](configure-gpu-instances.md)
+ [
# Amazon EC2 Mac インスタンス
](ec2-mac-instances.md)
+ [
# Amazon EBS 最適化インスタンスタイプ
](ebs-optimized.md)
+ [
# Amazon EC2 インスタンスに関する CPU オプション
](instance-optimize-cpu.md)
+ [
# Amazon EC2 インスタンスの AMD SEV-SNP
](sev-snp.md)
+ [
# Amazon EC2 Linux インスタンスのプロセッサのステート制御
](processor_state_control.md)
## 利用可能なインスタンスタイプ
Amazon EC2 では幅広いインスタンスタイプの選択肢があり、さまざなユースケースに合わせて最適化できます。インスタンスタイプはCPU、メモリ、ストレージ、およびネットワーク容量のさまざまな組み合わせで構成され、アプリケーションに適したリソースの組み合わせを柔軟に選択できます。各インスタンスタイプには 1 つ以上のインスタンスサイズが含まれているため、ターゲットワークロードの要件に合わせてリソースをスケーリングできます。
**インスタンスタイプの命名規則**
名前はインスタンスファミリー、世代、プロセッサファミリー、機能、サイズに基づいています。詳細については「*Amazon EC2 インスタンスタイプガイド*」の「[Naming conventions](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/instance-type-names.html)」を参照してください。
**インスタンスタイプの検索**
サポート対象のリージョン、コンピューティングリソース、ストレージリソースなどの要件を満たすインスタンスタイプを判断するには「[Amazon EC2 インスタンスタイプの検索](instance-discovery.md)」および「*Amazon EC2 インスタンスタイプガイド*」の「[Amazon EC2 インスタンスタイプの仕様](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ec2-instance-type-specifications.html)」を参照してください。
## ハードウェア仕様
インスタンスタイプの詳細な仕様については「*Amazon EC2 インスタンスタイプガイド*」の「[Specifications](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ec2-instance-type-specifications.html)」を参照してください。料金については「[Amazon EC2 オンデマンド料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/)」をご覧ください。
お客様のニーズに最適なインスタンスタイプを決定するにはインスタンスを起動し、独自のベンチマークアプリケーションを使用することをお勧めします。支払いはインスタンス秒単位であるため、決定する前に複数のインスタンスタイプをテストすると、便利なうえ、コストを抑えることができます。決定を行った後でも、ニーズが変化したときはインスタンスタイプを変更できます。詳細については、「[Amazon EC2 インスタンスタイプの変更](ec2-instance-resize.md)」を参照してください。
## ハイパーバイザーのタイプ
Amazon EC2 はハイパーバイザーとして Xen と Nitro をサポートしています。
**Nitro ベースのインスタンス**
+ **汎用:** 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
+ **コンピューティング最適化:** 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 C8gd \$1 C8gn \$1 C8i \$1 C8id \$1 C8i-flex
+ **メモリ最適化:** 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 X2gd \$1 X2idn \$1 X2iedn \$1 X2iezn \$1 X8g \$1 X8aedz \$1 X8i \$1 z1d
+ **ストレージ最適化:** D3 \$1 D3en \$1 I3en \$1 I4g \$1 I4i \$1 I7i \$1 I7ie \$1 I8g \$1 I8ge \$1 Im4gn \$1 Is4gen
+ **高速コンピューティング:** 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-GB200 \$1 Trn1 \$1 Trn1n \$1 Trn2 \$1 Trn2u \$1 VT1
+ **ハイパフォーマンスコンピューティング:** Hpc6a \$1 Hpc6id \$1 Hpc7a \$1 Hpc7g \$1 Hpc8a
+ **前の世代:** A1 \$1 P3dn
Nitro Hypervisor に対応しているバージョンの詳細については「*Amazon EC2 インスタンスタイプガイド*」の「[Network feature support](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ec2-nitro-instances.html#nitro-version-network-features)」を参照してください。
**Xen ベースのインスタンス**
+ **汎用**: M1 \$1 M2 \$1 M3 \$1 M4 \$1 T1 \$1 T2
+ **コンピューティング最適化**: C1 \$1 C3 \$1 C4
+ **メモリ最適化**: R3 \$1 R4 \$1 X1 \$1 X1e
+ **ストレージ最適化**: D2 \$1 H1 \$1 I2 \$1 I3
+ **高速コンピューティング:** F1 \$1 G3 \$1 P2 \$1 P3
## AMI 仮想化タイプ
インスタンスの仮想化タイプはインスタンスの起動に使用する AMI によって決まります。現行世代のインスタンスタイプはハードウェア仮想マシン (HVM) のみをサポートしています。以前の世代のインスタンスタイプの中には準仮想化 (PV) をサポートするものがあり、一部の AWS リージョンは PV インスタンスをサポートしています。詳細については、「[仮想化タイプ](ComponentsAMIs.md#virtualization_types)」を参照してください。
最適なパフォーマンスを得るために、HVM AMI を使用することをお勧めします。さらに、拡張ネットワーキングのメリットを活用するにはHVM AMI が必要です。HVM 仮想化はAWS プラットフォームによって提供されるハードウェアアシストテクノロジーを使用します。HVM 仮想化を使用すると、ゲスト VM はネイティブハードウェアプラットフォーム上で動作しているかのように動作します。ただし、パフォーマンスの向上のために PV ネットワークとストレージドライバは使用します。
## Processors
EC2 インスタンスはさまざまなプロセッサをサポートしています。
**Topics**
+ [
### インテルプロセッサ
](#instance-hardware-processors)
+ [
### AMD プロセッサ
](#amd-epyc-instances)
+ [
### AWS Graviton プロセッサ
](#aws-graviton-instances)
+ [
### AWS Trainium
](#aws-trainium-instances)
+ [
### AWS Inferentia
](#aws-inferentia-instances)
### インテルプロセッサ
Intel プロセッサで動作する Amazon EC2 インスタンスには以下のプロセッサ機能が含まれている可能性があります。Intel プロセッサで動作するすべてのインスタンスが、これらのプロセッサ機能をすべてサポートするとは限りません。各インスタンスタイプで使用できる機能の詳細については「[Amazon EC2 インスタンスタイプ](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)」を参照してください。
+ **インテルの AES New Instructions (AES-NI)** — インテルの AES-NI 暗号化命令セットはオリジナルの Advanced Encryption Standard (AES) アルゴリズムを改良し、より高速なデータ保護とより優れたセキュリティを提供します。現行世代の全 EC2 インスタンスがこのプロセッサ機能をサポートしています。
+ **Intel Advanced Vector Extensions (Intel AVX、Intel AVX2、および Intel AVX-512)** — 浮動小数点 (FP) 集約型のアプリケーション用に設計された命令セット拡張で、Intel AVX および Intel AVX2 は 256 ビット、Intel AVX-512 は 512 ビットです。Intel AVX 命令は画像およびオーディオ/ビデオ処理、科学的シミュレーション、財務分析、および 3D モデリングと分析などのアプリケーションに対するパフォーマンスを向上させます。これらの機能はHVM AMI で起動されたインスタンスのみで利用できます。
+ **Intel Turbo Boost Technology** — Intel Turbo Boost Technology プロセッサーは定格の動作周波数よりも高速にコアを自動的に実行します。
+ **Intel Deep Learning Boost (Intel DL Boost)** — AI の深層学習のユースケースを高速化します。第 2 世代インテル Xeon スケーラブルプロセッサでは新しいベクトルニューラルネットワーク命令 (VNNI/INT8) を使ってインテル AVX-512 を拡張します。これにより、画像認識/セグメント化、物体検出、音声認識、言語翻訳、レコメンデーションシステム、強化学習などにおける深層学習の推論パフォーマンスは旧世代のインテル Xeon スケーラブルプロセッサ (FP32) よりも大幅に向上します。VNNI はすべての Linux ディストリビューションと互換性があるわけではありません。
`M5n`、`R5n`、`M5dn`、`M5zn`、`R5b`、`R5dn`、`D3`、`D3en` および `C6i` インスタンスではVNNI をサポートしています。`C5` および `C5d` インスタンスでは`12xlarge`、`24xlarge`、`metal` インスタンスのみ VNNI をサポートしています。
これは64 ビット CPU の命名に関する業界の慣習の影響であり、ややわかりにくいものになっています。チップ製造元の Advanced Micro Devices (AMD) はIntel x86 命令セットをベースとして商業的に初めて成功した 64 ビットアーキテクチャを導入しました。その結果、このアーキテクチャーはチップ製造元にかかわらず AMD64 と幅広く呼ばれています。Windows および複数の Linux ディストリビューションがこの慣習に従っています。インスタンスがインテルハードウェアで実行されているにもかかわらず、Ubuntu または Windows で実行されているインスタンス上の内部システム情報に CPU アーキテクチャが AMD64 と表示されるのはこのためです。
### AMD プロセッサ
[AMD EPYC](https://aws.amazon.com/ec2/amd/) プロセッサで動作する Amazon EC2 インスタンスはワークロードのコストとパフォーマンスのどちらも最適化できます。こうしたインスタンスでサポート可能なプロセッサ機能には次のものがあります。AMD プロセッサで動作するすべてのインスタンスが、これらのプロセッサ機能をすべてサポートするとは限りません。各インスタンスタイプで使用できる機能の詳細については「[Amazon EC2 インスタンスタイプ](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)」を参照してください。
+ AMD Secure Memory Encryption (SME)
+ AMD Transparent Single Key Memory Encryption (TSME)
+ AMD Advanced Vector Extensions (AVX)
+ AMD Secure Encrypted Virtualization-Secure Nested Paging ([SEV-SNP](sev-snp.md))
+ Vector Neural Network Instructions (VNNI)
+ BFloat16
### AWS Graviton プロセッサ
[AWS Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/) は Amazon EC2 インスタンスで実行されるワークロードに最高のコストパフォーマンスを提供するように設計されたプロセッサファミリーです。
詳細については「[Getting started with Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/getting-started/)」を参照してください。
### AWS Trainium
[AWS Trainium](https://aws.amazon.com/ai/machine-learning/trainium/) を搭載したインスタンスは高性能で費用対効果の高い深層学習トレーニングを目的として構築されています。このインスタンスを使用すると、音声認識、レコメンデーション、不正検出、イメージや動画の分類など、幅広いアプリケーションで使用される自然言語処理、コンピュータビジョン、レコメンダーモデルをトレーニングできます。PyTorch や TensorFlow などのよく使用される ML フレームワークで、既存のワークフローを使用できます。
### AWS Inferentia
[AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/ai/machine-learning/inferentia/) を搭載したインスタンスは機械学習を高速化するように設計されており、高性能で低レイテンシーの機械学習推論を実現します。これらのインスタンスは自然言語処理、オブジェクトの検出と分類、コンテンツのパーソナライズとフィルタリング、音声認識などのアプリケーション向け深層学習 (DL) モデルをデプロイするために最適化されています。
使用を開始するにはさまざまな方法があります。
+ 機械学習モデルの使用を開始する最も簡単な方法であり、フルマネージド型のサービスである SageMaker を使用します。詳細については、「[Amazon SageMaker AI 開発者ガイド](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html)」の「*SageMaker の使用開始* を参照してください。
+ 深層学習 AMI を使用して Inf1 または Inf2 インスタンスを起動します。詳細については [AWS デベロッパーガイド](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-inferentia.html)の *DLAMI を使用した AWS Deep Learning AMIs Inferentia*を参照してください。
+ 独自の AMI を使用して Inf1 または Inf2 インスタンスを起動し、[AWS Neuron SDK](https://github.com/aws/aws-neuron-sdk) をインストールします。これにより、AWS Inferentia の深層学習モデルをコンパイル、実行、プロファイリングできます。
+ Inf1 または Inf2 インスタンスと Amazon ECS 最適化 AMI を使用してコンテナインスタンスを起動します。詳細については、[Amazon Elastic Container Service デベロッパーガイド](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ecs-optimized_AMI.html)の「*Amazon Linux 2 (Inferentia) AMI*」を参照してください。
+ Inf1 インスタンスを実行するノードを持つ Amazon EKS クラスターを作成します。詳細については、**Amazon EKS ユーザーガイド**の「[Inferentia のサポート](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/inferentia-support.html)」を参照してください。
# Amazon EC2 インスタンスタイプの検索
インスタンスの起動前には、使用するインスタンスタイプを選択しなければなりません。選択するインスタンスタイプは、コンピューティング、メモリ、ストレージリソースなど、ワークロードが必要とするリソースに応じて異なる場合があります。ワークロードに適したインスタンスタイプをいくつか特定し、テスト環境でそれらのパフォーマンスを評価することは有益な場合があります。負荷時のアプリケーションのパフォーマンスを測定するための、代替手段はありません。
EC2 インスタンスタイプファインダーを使用することで、EC2 インスタンスタイプに関する提案やガイダンスを得ることができます。詳細については、「[EC2 インスタンスタイプファインダーからレコメンデーションを取得する](get-ec2-instance-type-recommendations.md)」を参照してください。
EC2 インスタンスをすでに実行している場合は、AWS Compute Optimizer を使用すると、パフォーマンスの向上、コストの削減、またはその両方に使用するインスタンスタイプの、推奨事項を取得できます。詳細については、[Compute Optimizer から EC2 インスタンスの推奨事項を取得する](ec2-instance-recommendations.md) を参照してください。
**Topics**
+ [
## コンソールを使用したインスタンスタイプの検索
](#instance-discovery-console)
+ [
## AWS CLI を使用してインスタンスタイプを記述する
](#describe-instance-type-example)
+ [
## AWS CLI を使用したインスタンスタイプの検索
](#instance-discovery-cli)
+ [
## Tools for PowerShell を使用してインスタンスタイプを見つける
](#instance-discovery-ps)
## コンソールを使用したインスタンスタイプの検索
Amazon EC2 コンソールを使用して、ニーズに合ったインスタンスタイプを検索できます。
**コンソールを使用したインスタンスタイプを検索するには**
1. Amazon EC2 コンソール ([https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)) を開きます。
1. ナビゲーションバーから、インスタンスを起動するリージョンを選択してください。お客様は場所に関係なく、使用できるリージョンをどれでも選択できます。
1. ナビゲーションペインで、[**インスタンスタイプ**] を選択します。
1. (オプション) プリファレンス (歯車) アイコンを選択して **オンデマンド Linux 料金など**の表示するインスタンスタイプ属性を選択し、次に [**確認**] を選択します。または、インスタンスタイプの名前を選択して詳細ページを開き、コンソールで使用できるすべての属性を表示します。このコンソールには、API またはコマンドラインで使用できる属性のすべては表示されません。
1. インスタンスタイプ属性を使用して、ニーズを満たすインスタンスタイプのみがリスト表示されるようにフィルタリングします。例えば、以下の属性でフィルターをかけることができます。
+ **[アベイラビリティーゾーン]** — アベイラビリティーゾーン、ローカルゾーン、Wavelength Zone の名前。詳細については、[リージョンとゾーン](using-regions-availability-zones.md) を参照してください。
+ **vCPU** または **コア** — vCPUs またはコアの数。
+ **[Memory (GiB)]** (メモリ (GiB)) — メモリサイズ (GiB 単位)。
+ **[Network performance]** (ネットワークパフォーマンス) — ネットワークパフォーマンス (ギガビット)。
+ **[Local instance storage]** (ローカルインスタンスストレージ) — インスタンスタイプにローカルインスタンスストレージがあるかどうかを示します (`true`\$1`false`)。
1. (オプション) 並べて比較するには、複数のインスタンスタイプに対応するチェックボックスをオンにします。比較は、画面下部に表示されます。
1. (オプション) インスタンスタイプのリストをカンマ区切り値 (.csv) ファイルで保存してさらに見直せるようにするには、**[Actions]** (アクション)、**[Download list]** (リスト CSV をダウンロード) の順に選択します。このファイルには、設定したフィルターに一致するすべてのインスタンスタイプが含まれます。
1. (オプション) ニーズを満たすインスタンスタイプを使用してインスタンスを起動するには、インスタンスタイプのチェックボックスをオンにして **[Actions]** (アクション)、**[Launch instance]** (インスタンスを起動) の順に選択します。詳細については、「[コンソールのインスタンス起動ウィザードを使用して EC2 インスタンスを起動する](ec2-launch-instance-wizard.md)」を参照してください。
## AWS CLI を使用してインスタンスタイプを記述する
[describe-instance-types](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-types.html) コマンドを使用して、特定のインスタンスタイプを記述できます。
**インスタンスタイプを詳細に記述するには**
次のコマンドは、指定されたインスタンスタイプで使用可能なすべての詳細を表示します。出力には時間がかかるため、ここでは省略します。
```
aws ec2 describe-instance-types \
--instance-types t2.micro \
--region us-east-2
```
**インスタンスタイプを記述し、出力をフィルタリングする**
次のコマンドは、指定されたインスタンスタイプのネットワーキングの詳細を表示します。
```
aws ec2 describe-instance-types \
--instance-types t2.micro \
--region us-east-2 \
--query "InstanceTypes[].NetworkInfo"
```
以下は出力例です。
```
[
{
"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
}
]
```
次のコマンドは、指定されたインスタンスタイプで使用可能なメモリを表示します。
```
aws ec2 describe-instance-types \
--instance-types t2.micro \
--region us-east-2 \
--query "InstanceTypes[].MemoryInfo"
```
以下は出力例です。
```
[
{
"SizeInMiB": 1024
}
]
```
## AWS CLI を使用したインスタンスタイプの検索
[describe-instance-types](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-types.html) コマンドと [describe-instance-type-offerings](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-type-offerings.html) コマンドを使用して、ニーズを満たすインスタンスタイプを検出します。
**Topics**
+ [アベイラビリティーゾーンでインスタンスタイプを検出する](#find-instance-type-example-1)
+ [使用可能なメモリサイズでインスタンスタイプを検出する](#find-instance-type-example-2)
+ [使用可能なインスタンスストレージでインスタンスタイプを検出する](#find-instance-type-example-3)
+ [休止をサポートするインスタンスタイプを検出する](#find-instance-type-example-4)
### 例 1: アベイラビリティーゾーンでインスタンスタイプを検出する
次の例では、指定されたアベイラビリティーゾーンに使用可能なインスタンスタイプのみを表示しています。
```
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
```
出力は、アルファベット順に並んだインスタンスタイプのリストです。次に、出力の冒頭部分のみを示します。
```
a1.2xlarge
a1.4xlarge
a1.large
a1.medium
a1.metal
a1.xlarge
c4.2xlarge
...
```
### 例 2: 使用可能なメモリサイズでインスタンスタイプを検出する
次の例では、64 GiB (65536 MiB) のメモリを搭載した現行世代のインスタンスタイプのみを表示しています。
```
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
```
出力は、アルファベット順に並んだインスタンスタイプのリストです。次に、出力の冒頭部分のみを示します。
```
c5a.8xlarge
c5ad.8xlarge
c6a.8xlarge
c6g.8xlarge
c6gd.8xlarge
c6gn.8xlarge
c6i.8xlarge
c6id.8xlarge
c6in.8xlarge
...
```
### 例 3: 使用可能なインスタンスストレージでインスタンスタイプを検出する
次の例では、インスタンスストアボリュームを備えたすべての R7 インスタンスのインスタンスストレージの合計サイズを表示しています。
```
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
```
以下は出力例です。
```
---------------------------
| 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 |
+----------------+--------+
```
### 例 4: 休止をサポートするインスタンスタイプを検出する
次の例では、休止をサポートするインスタンスタイプを表示しています。
```
aws ec2 describe-instance-types \
--filters "Name=hibernation-supported,Values=true" \
--region us-east-2 \
--query "InstanceTypes[*].[InstanceType]" \
--output text | sort
```
出力は、アルファベット順に並んだインスタンスタイプのリストです。次に、出力の冒頭部分のみを示します。
```
c4.2xlarge
c4.4xlarge
c4.8xlarge
c4.large
c4.xlarge
c5.12xlarge
c5.18xlarge
c5.2xlarge
c5.4xlarge
c5.9xlarge
...
```
## Tools for PowerShell を使用してインスタンスタイプを見つける
[Get-EC2InstanceType](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2InstanceType.html) および [Get-EC2InstanceTypeOffering](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2InstanceTypeOffering.html) コマンドレットを使用して、ニーズに合ったインスタンスタイプを見つけることができます。
**Topics**
+ [
### アベイラビリティーゾーンでインスタンスタイプを検出する
](#find-instance-type-by-az-ps)
+ [
### 使用可能なメモリサイズでインスタンスタイプを検出する
](#find-instance-type-by-memory-ps)
+ [
### 使用可能なインスタンスストレージでインスタンスタイプを検出する
](#find-instance-type-by-storage-ps)
+ [
### 休止をサポートするインスタンスタイプを検出する
](#find-instance-type-hibernation-ps)
### アベイラビリティーゾーンでインスタンスタイプを検出する
次の例では、指定されたアベイラビリティーゾーンに使用可能なインスタンスタイプのみを表示しています。
```
(Get-EC2InstanceTypeOffering `
-LocationType "availability-zone" `
-Region us-east-2 `
-Filter @{Name="location"; Values="us-east-2a"}).InstanceType | Sort-Object `
```
### 使用可能なメモリサイズでインスタンスタイプを検出する
次の例では、64 GiB (65536 MiB) のメモリを搭載した現行世代のインスタンスタイプのみを表示しています。
```
(Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="current-generation"; Values="true"},
@{Name="memory-info.size-in-mib"; Values="65536"}).InstanceType | Sort-Object
```
### 使用可能なインスタンスストレージでインスタンスタイプを検出する
次の例では、インスタンスストアボリュームを備えたすべての R7 インスタンスのインスタンスストレージの合計サイズを表示しています。
```
Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="instance-type"; Values="r7*"},
@{Name="instance-storage-supported"; Values="true"} | `
Select InstanceType, @{Name="TotalSizeInGB"; Expression={($_.InstanceStorageInfo.TotalSizeInGB)}}
```
以下は出力例です。
```
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
```
### 休止をサポートするインスタンスタイプを検出する
次の例では、休止をサポートするインスタンスタイプを表示しています。
```
(Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="hibernation-supported"; Values="true"}).InstanceType | Sort-Object
```
# EC2 インスタンスタイプファインダーからレコメンデーションを取得する
新しいワークロード – EC2 インスタンスタイプファインダーは、ユースケース、ワークロードタイプ、CPU メーカーの優先設定、価格とパフォーマンスの優先度の他に、ユーザーが指定できる追加のパラメータも考慮します。そして、このデータを使用して、新しいワークロードに最適な Amazon EC2 インスタンスタイプの推奨とガイダンスを提供します。
利用可能なインスタンスタイプの数が多いため、ワークロードに適したインスタンスタイプを見つけるには時間と手間がかかることがあります。EC2 インスタンスタイプファインダーを使用することで、最新のインスタンスタイプを常に把握し、ワークロードに最適なコストパフォーマンスを実現できます。
Amazon EC2 コンソールを使用して、EC2 インスタンスタイプの提案とガイダンスを取得できます。Amazon Q に直接アクセスして、インスタンスタイプのアドバイスを求めることもできます。詳細については、「[Amazon Q Developer ユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/what-is.html)」を参照してください。
既存のワークロードに適したインスタンスタイプをお探しの場合は、AWS Compute Optimizer を使用します。詳細については、「[Compute Optimizer から EC2 インスタンスの推奨事項を取得する](ec2-instance-recommendations.md)」を参照してください。
## EC2 インスタンスタイプファインダーを使用する
Amazon EC2 コンソールでは、起動テンプレートの作成時に、または **[インスタンスタイプ]** ページで、インスタンス起動ウィザード内の EC2 インスタンスタイプファインダーからインスタンスタイプの推奨を取得できます。
Amazon EC2 コンソールで EC2 インスタンスタイプファインダーを使用して EC2 インスタンスタイプの推奨とガイダンスを取得するには、次の手順を使用します。手順のアニメーションを見る場合は、「[アニメーションを表示する: EC2 インスタンスタイプファインダーを使用してインスタンスタイプの推奨を取得する](#use-ec2-instance-type-finder-animation)」を参照してください。
**EC2 インスタンスタイプファインダーを使用してインスタンスタイプの推奨を取得するには**
1. 次のいずれかを使用してプロセスを開始します。
+ [インスタンスを起動する](ec2-launch-instance-wizard.md)ための手順に従います。**[インスタンスタイプ]** の横にある **[アドバイスを取得]** リンクを選択します。
+ 次の手順に従って[起動テンプレートを作成](create-launch-template.md#create-launch-template-define-parameters)します。**[インスタンスタイプ]** の横にある **[アドバイスを取得]** リンクを選択します。
+ ナビゲーションペインで、**[インスタンスタイプ]** を選択し、**[インスタンスタイプファインダー]** ボタンを選択します。
1. **[インスタンスタイプの選択に関するアドバイスを得る]** 画面で、次の操作を行います。
1. **[ワークロードタイプ]**、**[ユースケース]**、**[優先度]**、および **[CPU メーカー]** のオプションを選択して、インスタンスタイプの要件を指定します。
1. (任意) ワークロードのより詳細な要件を指定するには、次の操作を行います。
1. **[詳細パラメータ]** を展開します。
1. パラメータを追加するには、パラメータを選択してから **[追加]** を選び、パラメータの値を指定します。追加する追加条件ごとに同じ操作を行います。最小値または最大値を指定しない場合は、フィールドを空のままにします。
1. 追加した後にパラメータを削除するには、パラメータの横にある **[X]** を選択します。
1. **[インスタンスタイプに関するアドバイスを取得]** を選択します。
Amazon EC2 では、指定した要件に一致するインスタンスファミリーの推奨が提供されます。
1. 推奨されたインスタンスファミリー内の各インスタンスタイプの詳細を表示するには、**[推奨インスタンスファミリーの詳細を表示]** を選択します。
1. 要件を満たすインスタンスタイプを選択し、**[アクション]**、**[インスタンスを起動]** または **[アクション]**、**[起動テンプレートを作成]** を選択します。
あるいは、インスタンス起動ウィザードまたは起動テンプレートページでプロセスを開始し、元のフローに戻る場合は、使用するインスタンスタイプを書き留めます。次に、インスタンス起動ウィザードまたは起動テンプレートにおいて、**[インスタンスタイプ]** でインスタンスタイプを選択し、インスタンスを起動する手順または起動テンプレートを作成する手順を完了します。
### アニメーションを表示する: EC2 インスタンスタイプファインダーを使用してインスタンスタイプの推奨を取得する
![\[このアニメーションは、EC2 インスタンスタイプファインダーを使用してインスタンスタイプの推奨を取得する方法を示します。このアニメーションのテキストバージョンについては、前述の手順のステップを参照してください。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/use-ec2-instance-type-finder-animation.gif)
# Compute Optimizer から EC2 インスタンスの推奨事項を取得する
AWS Compute Optimizer から、パフォーマンスの向上、コストの削減、またはその両方に役立つ、Amazon EC2 の推奨事項が得られます。これらの推奨事項を使用して、新しいインスタンスタイプに変更するかどうかを判断できます。
推奨事項を作成するために、Compute Optimizer は既存のインスタンスの仕様と使用率メトリクスを分析します。次に、コンパイルされたデータを使用して、既存のワークロードを処理するのに最適な Amazon EC2 インスタンスタイプを推奨します。推奨事項は、時間あたりのインスタンス料金とともに返されます。詳細については、「AWS Compute Optimizer ユーザーガイド」の「[Amazon EC2 インスタンスメトリクス](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/metrics.html#ec2-metrics-analyzed)」を参照してください。
**Topics**
+ [
## 要件
](#compute-optimizer-limitations)
+ [
## 結果の分類
](#findings-classifications)
+ [
## 推奨事項の表示
](#viewing-recommendations)
+ [
## 推奨事項の評価に関する考慮事項
](#considerations)
## 要件
Compute Optimizer から推奨事項を取得するには、まず Compute Optimizer にオプトインする必要があります。詳細については、「AWS Compute Optimizer ユーザーガイド」の「[AWS Compute Optimizer の使用開始](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/getting-started.html)」を参照してください。
Compute Optimizer は、一部のインスタンスタイプに関する推奨事項を生成しますが、すべてのインスタンスタイプについて推奨事項を生成するわけではありません。サポートされていないインスタンスタイプを使用している場合、Compute Optimizer は推奨事項を生成しません。サポートされているインスタンスタイプのリストについては、「AWS Compute Optimizer ユーザーガイド」の「[Amazon EC2 インスタンスの要件](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/requirements.html#requirements-ec2-instances)」を参照してください。
## 結果の分類
Compute Optimizer は、EC2 インスタンスの検出結果を以下のように分類します。
+ **プロビジョニング不足** – EC2 インスタンスは、インスタンス仕様の CPU、メモリ、ネットワークなどの 1 つ以上の要素がワークロードのパフォーマンス要件を満たしていない場合に、プロビジョニング不足と見なされます。EC2 インスタンスがプロビジョニング不足である場合、アプリケーションのパフォーマンスが低下することがあります。
+ **過剰プロビジョニング** – EC2 インスタンスは、インスタンス仕様の CPU、メモリ、ネットワークなどの 1 つ以上の要素をサイズダウンしてもワークロードのパフォーマンス要件を満たす場合や、どの仕様要素もプロビジョニング不足でない場合に、過剰プロビジョニングと見なされます。EC2 インスタンスの過剰プロビジョニングは、余分なインフラストラクチャコストを発生させる場合があります。
+ **最適化** – EC2 インスタンスは、インスタンス仕様の CPU、メモリ、ネットワークなどのすべての要素がワークロードのパフォーマンス要件を満たし、インスタンスが過剰プロビジョニングされていない場合に、最適化されていると見なされます。最適化された EC2 インスタンスは、最適なパフォーマンスとインフラストラクチャコストでワークロードを実行します。最適化されたインスタンスとして、Compute Optimizer は新世代のインスタンスタイプを推奨する場合があります。
+ **なし** – このインスタンスに対する推奨事項はありません。この結果になる可能性があるのは、Compute Optimizer にオプトインしてから 12 時間未満である場合、インスタンスの実行時間が 30 時間未満である場合、またはインスタンスタイプが Compute Optimizer でサポートされていない場合です。
## 推奨事項の表示
Compute Optimizer にオプトインすると、Compute Optimizer が EC2 インスタンスに関して生成した検出結果を Amazon EC2 コンソールに表示できます。次に、Compute Optimizer コンソールにアクセスして推奨事項を表示できます。最近オプトインした場合は、結果が EC2 コンソールに反映されるまで最大 12 時間かかることがあります。
**Amazon EC2 コンソールを使用してインスタンスの推奨事項を表示するには**
1. Amazon EC2 コンソール ([https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/)) を開きます。
1. ナビゲーションペインで、[**インスタンス**] を選択します。
1. インスタンス ID を選択して、インスタンスの詳細ページを開きます。
1. インスタンス詳細ページの上部にある概要セクションで、**[AWS Compute Optimizer の検出結果]** を見つけます。検出結果がある場合は、検出結果の分類と詳細を表示するリンクが表示されます。ない場合は、「**このインスタンスで利用可能な推奨事項はありません (No recommendations available for this instance)**」と表示されます。
1. 検出結果がある場合は、**[詳細を表示]** を選択します。Compute Optimizer コンソールに **[EC2 インスタンスの推奨事項]** ページが開きます。現在のインスタンスタイプには **[現在]** というラベルが付けられます。最大 3 つのインスタンスタイプが **[オプション 1]**、**[オプション 2]**、**[オプション 3]** というラベル付きで推奨されます。このページには、インスタンスの最近の CloudWatch メトリクスデータも表示されます。
**すべてのリージョンのすべてのインスタンスに関する推奨事項を表示するには**
Compute Optimizer コンソールを使用して、すべてのリージョンのすべての Amazon EC2 インスタンスの推奨事項を表示できます。詳細については、「AWS Compute Optimizer ユーザーガイド」の「[EC2 インスタンスレコメンデーションの表示](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/view-ec2-recommendations.html#ec2-view-recommendations)」と「[EC2 インスタンスの詳細の表示](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/view-ec2-recommendations.html#ec2-viewing-details)」を参照してください。
## 推奨事項の評価に関する考慮事項
推奨事項を受け取ったら、それに対応するかどうかを決定する必要があります。インスタンスタイプを変更する前に、次の点を考慮してください。
+ 推奨情報は使用状況を予測するものではありません。推奨事項は、直近の 14 日間の使用履歴に基づいています。将来のリソースニーズを満たすことが予想されるインスタンスタイプを必ず選択します。
+ グラフ化されたメトリクスを参考にして、実際の使用量がインスタンスの容量よりも低いかどうかを判断します。メトリクスデータ (平均、ピーク、パーセンタイル) を CloudWatch で表示し、EC2 インスタンスの推奨事項をさらに評価することもできます。例えば、一日の CPU パーセンテージメトリクスがどのように変化するか、ピークに対応する必要があるかどうかに注目します。詳細については、*Amazon CloudWatch ユーザーガイド*の「[使用可能なメトリクスの表示](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/viewing_metrics_with_cloudwatch.html)」を参照してください。
+ Compute Optimizer は、バーストパフォーマンスインスタンス (T3、T3a、および T2 インスタンス) の推奨事項を提供する場合があります。定期的にベースラインを超えてバーストする場合は、新しいインスタンスタイプの vCPU に基づいて引き続きバーストを実行できることを確認します。詳細については、[バーストパフォーマンスインスタンスに関する主要な概念](burstable-credits-baseline-concepts.md) を参照してください。
+ リザーブドインスタンスを購入した場合、オンデマンドインスタンスはリザーブドインスタンスとして請求される場合があります。現在のインスタンスタイプを変更する前に、まずリザーブドインスタンスの使用率と適用範囲に対する影響を評価します。
+ 可能であれば、新世代のインスタンスへの交換を検討します。
+ 別のインスタンスファミリーに移行する場合は、仮想化、アーキテクチャー、ネットワークタイプなどの点で、現在のインスタンスタイプと新しいインスタンスタイプに互換性があることを確認してください。詳細については、[インスタンスタイプ変更の互換性](resize-limitations.md) を参照してください。
+ 最後に、推奨事項ごとに提供されるパフォーマンスリスク評価を検討します。パフォーマンスリスクは、推奨されるインスタンスタイプがワークロードのパフォーマンス要件を満たすかどうかを検証するために費やす必要のある作業量を示します。また、変更前と変更後に厳格な負荷テストおよびパフォーマンステストを行うことをお勧めします。
# Amazon EC2 インスタンスタイプの変更
ニーズが変わるにつれて、インスタンスの利用率が高すぎたり (インスタンスタイプが小さすぎる)、低すぎたりする (インスタンスタイプが大きすぎる) ことに気付く場合があります。この場合は、インスタンスタイプを変更することでインスタンスのサイズを変更できます。例えば、ワークロードに対して `t2.micro` インスタンスが小さすぎる場合は、`t2.large` などのより大きな T2 インスタンスタイプに変更することで、サイズを大きくすることができます。また、`m5.large` などの別のインスタンスタイプに変更することもできます。また、IPv6 への対応など、いくつかの機能を利用するために、旧世代のインスタンスタイプから現世代のインスタンスタイプに変更することもできます。
既存のワークロードを処理するのに最適なインスタンスタイプにレコメンデーションが必要な場合は、AWS Compute Optimizer を使用することができます。詳細については、「[Compute Optimizer から EC2 インスタンスの推奨事項を取得する](ec2-instance-recommendations.md)」を参照してください。
インスタンスタイプを変更する場合、新しいインスタンスタイプのレートの課金が開始されます。すべてのインスタンスタイプのオンデマンド料金については、「[Amazon EC2 オンデマンド料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/)」を参照してください。
インスタンスタイプを変更せずにインスタンスにストレージを追加するには、EBS ボリュームをインスタンスに追加します。詳細については、「Amazon EBS ユーザーガイド」の「[インスタンスへの Amazon EBS ボリュームのアタッチ](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-attaching-volume.html)」を参照してください。
## どの手順に従うべきですか？
インスタンスタイプを変更するには、さまざまな手順があります。使用する手順は、インスタンスのルートボリューム、およびインスタントタイプがインスタンスの現在の設定と互換性があるかどうかによって異なります。互換性が決定される方法については、「[インスタンスタイプ変更の互換性](resize-limitations.md)」を参照してください。
次の表を使用して、従う手順を決定します。
| ルートボリューム | 互換性 | 以下の手順に従います |
| --- | --- | --- |
| EBS | 互換性あり | [インスタンスタイプを変更する](change-instance-type-of-ebs-backed-instance.md) |
| EBS | 互換性なし | [新しいインスタンスタイプに移行する](migrate-instance-configuration.md) |
| インスタンスストア | 該当しない | [新しいインスタンスタイプに移行する](migrate-instance-configuration.md) |
# インスタンスタイプ変更の互換性
インスタンスの現在の設定が目的のインスタンスタイプと互換性がある場合にのみ、インスタンスタイプを変更できます。使用するインスタンスタイプに既存のインスタンス設定との互換性がない場合、インスタンスタイプに対応した設定を持つ新しいインスタンスを起動して、アプリケーションを新しいインスタンスに移行する必要があります。
互換性は、次のように決定されます。
**仮想化タイプ**
Linux AMI では、2 つの仮想化タイプ (準仮想化 (PV) およびハードウェア仮想マシン (HVM) ) のどちらかを使用します。PV AMI から起動したインスタンスの場合、HVM のみのインスタンスタイプに変更することはできません。詳細については、[仮想化タイプ](ComponentsAMIs.md#virtualization_types)を参照してください。インスタンスの仮想化タイプを確認するには、Amazon EC2 コンソールで **[Instances]** (インスタンス) 画面の詳細ペインの **[Virtualization]** (仮想化) の値を参照します。
**アーキテクチャ**
AMI はプロセッサのアーキテクチャに固有であるため、プロセッサアーキテクチャーが現在のインスタンスタイプと同じインスタンスタイプを選択する必要があります。例:
+ 現在のインスタンスタイプが、Arm アーキテクチャに基づくプロセッサである場合、対象となるインスタンスタイプは、Arm アーキテクチャベースのプロセッサ (C6g や M6g など) をサポートするものに制限されます。
+ 32 ビット AMI をサポートするのは以下のインスタンスタイプのみです。`t2.nano`、`t2.micro`、`t2.small`、`t2.medium`、`c3.large`、`t1.micro`、`m1.small`、`m1.medium`、および `c1.medium`。32 ビットインスタンスのインスタンスタイプを変更する場合は、これらのインスタンスタイプに制限されます。
**ネットワークアダプター**
ドライバーのネットワークアダプターを別のネットワークアダプターに切り替えると、オペレーティングシステムが新しいアダプターを作成したときに、ネットワークアダプターの設定がリセットされます。設定を再構成するには、管理者権限を持つローカルアカウントへのアクセスが必要な場合があります。ネットワークアダプターを別のネットワークアダプターに切り替える例を次に示します。
+ AWS PV (T2 インスタンス) からインテル 82599 VF (M4 インスタンス)
+ インテル 82599 VF (ほとんどの M4 インスタンス) から ENA (M5 インスタンス)
+ ENA (M5インスタンス) から高帯域幅の ENA (M5nインスタンス)
**拡張ネットワーク**
[拡張ネットワーク](enhanced-networking.md)をサポートするインスタンスタイプでは、必要なドライバーがインストールされていなければなりません。例えば、[Nitro ベースのインスタンス](instance-types.md#instance-hypervisor-type)には Elastic Network Adapter (ENA) ドライバーがインストールされた EBS-backed AMI が必要です。拡張ネットワーキングをサポートしていないインスタンスタイプから、拡張ネットワークをサポートするインスタンスタイプに変更するには、インスタンスに [ENA ドライバー](enhanced-networking-ena.md)または [ixgbevf ドライバー](sriov-networking.md)を適切にインストールする必要があります。
ENA Express を有効にしてインスタンスのサイズを変更する場合、新しいインスタンスタイプも ENA Express をサポートしている必要があります。ENA Express をサポートしているインスタンスタイプのリストは、「[ENA Express でサポートされるインスタンスタイプ](ena-express.md#ena-express-supported-instance-types)」を参照してください。
ENA Express をサポートするインスタンスタイプから ENA Express をサポートしないインスタンスタイプに変更するには、インスタンスをサイズ変更する前に、ENA Express が現在有効になっていないことを確認します。
**NVMe**
[Nitro ベースのインスタンス](instance-types.md#instance-hypervisor-type)では、EBS ボリュームは NVMe ブロックデバイスとして公開されます。NVMe をサポートしないインスタンスタイプから NVMe をサポートするインスタンスタイプに変更するには、まずインスタンスに NVMe ドライバーをインストールする必要があります。また、ブロックデバイスマッピングで指定したデバイスのデバイス名は、NVMe デバイス名 (`/dev/nvme[0-26]n1`) を使用して変更されます。
[Linux インスタンス] したがって、`/etc/fstab` を使用してブート時にファイルシステムをマウントするには、デバイス名の代わりに UUID/Label を使用する必要があります。
**ボリュームの制限**
インスタンスにアタッチできる Amazon EBS ボリュームの最大数はインスタンスのタイプとサイズによって異なります。詳細については、「[Amazon EC2 インスタンスの Amazon EBS ボリューム制限](volume_limits.md)」を参照してください。
インスタンスタイプまたはインスタンスサイズに変更できるのは、現在インスタンスにアタッチされているボリュームと同じ数またはそれ以上のボリュームをサポートするものに限られます。現在アタッチされているボリュームの数をサポートしていないインスタンスタイプまたはインスタンスサイズに変更すると、リクエストは失敗します。例えば、32 個のボリュームが接続されている `m7i.4xlarge` インスタンスから、最大 27 個のボリュームをサポートする `m6i.4xlarge` インスタンスに変更すると、リクエストは失敗します。
**NitroTPM**
[NitroTPM](nitrotpm.md) が有効な AMI と NitroTPM をサポートするインスタンスタイプを使用してインスタンスを起動した場合、インスタンスは NitroTPM が有効な状態で起動します。同じく NitroTPM をサポートするインスタンスタイプにのみ変更できます。
# Amazon EC2 インスタンスのインスタンスタイプを変更する
必要なインスタンスタイプがインスタンスの現在の設定と互換性がある場合は、次の手順を使用して Amazon EBS-backed インスタンスのインスタンスタイプを変更します。詳細については、「[インスタンスタイプ変更の互換性](resize-limitations.md)」を参照してください。
**考慮事項**
+ インスタンスタイプを変更するには、そのインスタンスを停止する必要があります。インスタンスが停止している間のダウンタイムを予定しておいてください。インスタンスを停止し、インスタンスタイプの変更を行うと、数分かかります。インスタンスを再起動すると、アプリケーションの起動スクリプトによってかかる時間が変動する場合があります。詳細については、[Amazon EC2 インスタンスの停止と開始](Stop_Start.md) を参照してください。
+ インスタンスを停止して起動すると、インスタンスは新しいハードウェアに移動されます。インスタンスに Elastic IP ではないパブリック IPv4 アドレスがある場合には、このアドレスはリリースされて、インスタンスは新しいパブリック IPv4 アドレスになります。インスタンスのライフサイクル全体における IP アドレスの動作の詳細については、「[インスタンスの状態の違い](ec2-instance-lifecycle.md#lifecycle-differences)」を参照してください。
+ [[Spot Instance]](using-spot-instances-request.md#stopping-a-spot-instance) (スポットインスタンス) のインスタンスタイプを変更することはできません。
+ [Windows インスタンス インスタンスタイプを変更する前に、AWS PV ドライバーパッケージを更新することをお勧めします。詳細については、「[EC2 Windows インスタンスでの PV ドライバーのアップグレード](Upgrading_PV_drivers.md)」を参照してください。
+ インスタンスが Auto Scaling グループにある場合、Amazon EC2 Auto Scaling サービスはインスタンスを異常と判断して停止し、場合によってはそれを終了して代替インスタンスを起動します。インスタンスタイプを変更するときに、そのグループのスケーリングプロセスを中断することで、これを防ぐことができます。詳細については、「Amazon EC2 Auto Scaling ユーザーガイド**」の「[スケーリングプロセスの中断と再開](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-suspend-resume-processes.html)」を参照してください。
+ NVMe インスタンスストアボリュームを使用してインスタンスのインスタンスタイプを変更すると、AMI またはインスタンスブロックデバイスマッピングで指定されていない場合でもすべての NVMe インスタンスストアボリュームが利用可能であるため、追加のインスタンスストアボリュームが更新されたインスタンスに存在するようになる可能性があります。それ以外の場合、更新したインスタンスには、元のインスタンスの起動時に指定したのと同じ数のインスタンスストアボリュームが設定されます。
+ インスタンスにアタッチできる Amazon EBS ボリュームの最大数は、インスタンスのタイプとサイズによって異なります。インスタンスにすでにアタッチされているボリュームの数をサポートしていないインスタンスタイプまたはインスタンスサイズに変更することはできません。詳細については、「[Amazon EC2 インスタンスの Amazon EBS ボリューム制限](volume_limits.md)」を参照してください。
+ [Linux インスタンス] `AWSSupport-MigrateXenToNitroLinux` ランブックを使用して、互換性のあるインスタンスを Xen インスタンスタイプから Nitro インスタンスタイプに移行できます。詳細については「*AWS Systems Manager 自動 ランブックリファレンス*」の [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) を参照してください。
+ [Windows インスタンス] 互換性のある Windows インスタンスを Xen インスタンスタイプから Nitro インスタンスタイプに移行する方法に関するその他のガイダンスについては、「[最新世代のインスタンスタイプへの移行](migrating-latest-types.md)」を参照してください。
**Amazon EBS-backed インスタンスのインスタンスタイプを変更するには**
1. (オプション) 新しいインスタンスのタイプに既存のインスタンスにインストールされていないドライバーが必要な場合は、インスタンスに接続してドライバーをインストールする必要があります。詳細については、「[インスタンスタイプ変更の互換性](resize-limitations.md)」を参照してください。
1. [Windows インスタンス] [静的 IP アドレス指定](config-windows-multiple-ip.md#step1)を使用するように Windows インスタンスを設定し、拡張ネットワーキングをサポートしないインスタンスタイプから拡張ネットワーキングをサポートするインスタンスタイプに変更する場合、静的 IP アドレス指定を再設定すると IP アドレスが競合する可能性について警告が表示される場合があります。これを防ぐには、インスタンスタイプを変更する前に、インスタンスのネットワークインターフェイスで DHCP を有効にします。インスタンスから、**[Network and Sharing Center]** (ネットワークと共有センター) を開き、ネットワークインターフェイスの **[Internet Protocol Version 4 (TCP/IPv4) Properties]** (インターネットプロトコルバージョン 4 (TCP/IPv4) のプロパティ) を開いて、**[Obtain an IP address automatically]** (IP アドレスを自動的に取得する) を選択します。インスタンスタイプを変更し、ネットワークインターフェイス上で静的 IP アドレッシングを設定します。
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. ナビゲーションペインで、[**インスタンス**] を選択してください。
1. インスタンスを選択し、[**Instance state (インスタンスの状態)**]、[**Stop instance (インスタンスの停止)**] の順に選択してください。確認を求められたら、[**Stop**] を選択してください。インスタンスが停止するまで、数分かかる場合があります。
1. インスタンスが選択された状態で、[**Actions (アクション)**]、[**Instance settings (インスタンス設定)**]、[**Change instance type (インスタンスタイプの変更)**] の順に選択します。状態が `stopped` ではないインスタンスの場合、このオプションはグレー表示されています。
1. **[Change Instance Type]** (インスタンスタイプの変更) で、次のいずれかの操作を行います。
1. **[Instance type]** (インスタンスタイプ) で、使用するインスタンスタイプを選択します。
インスタンスタイプがリストにない場合、インスタンスタイプはインスタンスの設定と互換性がありません。代わりに、[新しい EC2 インスタンスを起動して新しいインスタンスタイプに移行する](migrate-instance-configuration.md) の手順をすべて行います。
1. (オプション) 選択したインスタンスタイプが EBS 最適化をサポートしている場合は、**[EBS-optimized]** (EBS 最適化) を選択して EBS 最適化を有効にするか、**[EBS-optimized]** (EBS 最適化) を選択解除して EBS 最適化を無効にします。
選択したインスタンスタイプがデフォルトで EBS に最適化されている場合、**[EBS-Optimized]** (EBS 最適化) は選択状態になっており、これを選択解除することはできません。
1. （オプション) 新しいインスタンスタイプで vCPU オプションを設定します。
既存のインスタンスのインスタンスタイプを変更すると、Amazon EC2 は、可能であれば既存のインスタンスから新しいインスタンスに CPU オプション設定を適用します。新しいインスタンスタイプがこれらの設定をサポートしていない場合、CPU オプションは **なし** にリセットされます。このオプションでは、新しいインスタンスタイプのデフォルトの vCPU 数が使用されます。
選択したインスタンスタイプが vCPU 設定をサポートしている場合は、**[詳細]** パネルで **[CPU オプションを指定]** を選択して、新しいインスタンスタイプの vCPU を設定します。
1. **[変更]** を選択して、新しい設定を受け入れます。
1. インスタンスをスタートするには、インスタンスを選択後、**[Instance state]** (インスタンスの状態)、**[Start instance]** (インスタンスの開始) の順にクリックします。インスタンスが `running` 状態になるまで、数分かかる場合があります。インスタンスが起動しない場合は、「[インスタンスタイプ変更のトラブルシューティング](troubleshoot-change-instance-type.md)」を参照してください。
1. [Windows インスタンス] インスタンスが EC2Launch v1 を使用した Windows Server 2016 または Windows Server 2019 を実行する場合は、Windows インスタンスに接続し、インスタンスタイプが変更された後に次の EC2Launch PowerShell スクリプトを実行してインスタンスを設定します。
**重要**
管理者パスワードはインスタンス初期化 EC2 Launch スクリプトを有効にするとリセットされます。初期化タスクの設定で指定することで、管理者パスワードのリセットを無効にするように設定ファイルを変更できます。パスワードリセットを無効にするステップについては、「[初期化タスクの設定](ec2launch-config.md#ec2launch-inittasks)」(EC2Launch) または「[設定の変更](ec2launch-v2-settings.md#ec2launch-v2-ui)」(EC2Launch v2) を参照してください。
```
PS C:\> C:\ProgramData\Amazon\EC2-Windows\Launch\Scripts\InitializeInstance.ps1 -Schedule
```
# 新しい EC2 インスタンスを起動して新しいインスタンスタイプに移行する
EC2 インスタンスのインスタンスタイプを変更できるのは、そのインスタンスが、目的の新しいインスタンスタイプとの互換性がある設定を持つ EBS-backed インスタンスである場合のみです。それ以外の場合、設定またはインスタンスが新しいインスタンスタイプと互換性がない場合、またはインスタンスストアベースのインスタンスである場合は、必要なインスタンスタイプと互換性のある代替インスタンスを起動する必要があります。互換性が決定される方法の詳細については、「[インスタンスタイプ変更の互換性](resize-limitations.md)」を参照してください。
**データ移行プロセスの概要**
+ 元のインスタンスのデータをバックアップします。
+ 使用する新しいインスタンスタイプと互換性がある設定で新しいインスタンスを起動して、元のインスタンスにアタッチされた EBS ボリュームをアタッチします。
+ アプリケーションを新しいインスタンスにインストールします。
+ データを復元します。
+ 元のインスタンスに Elastic IP アドレスがある場合は、ユーザーが中断することなくアプリケーションを使用し続けることができるように、Elastic IP アドレスを新しいインスタンスに関連付ける必要があります。
**インスタンスを新しいインスタンスに移行するには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. 次のように、まだ必要なデータをバックアップします。
+ インスタンスに接続し、インスタンスストアボリュームのデータを永続ストレージにコピーします。
+ EBS ボリュームの[スナップショットを作成](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-creating-snapshot.html)して、同じデータを持つ新しいボリュームを作成したり、ボリュームを元のインスタンスからデタッチして新しいインスタンスにアタッチしたりできます。
1. ナビゲーションペインで、[**インスタンス**] を選択してください。
1. **[Launch Instances]** (インスタンスの起動) を選択します。インスタンスを設定する場合は、次の操作を行います。
1. 使用するインスタンスタイプをサポートする AMI を選択します。例えば、新しいインスタンスタイプのプロセッサタイプをサポートする AMI を選択する必要があります。また、現行世代のインスタンスタイプには HVM AMI が必要です。
1. 起動する新しいインスタンスタイプを選択します。使用するインスタンスタイプが使用できない場合は、選択した AMI の構成と互換性がありません。
1. 同じトラフィックが新しいインスタンスに到達できるようにする場合は、元のインスタンスで使用されているものと同じ VPC とセキュリティグループを選択します。
1. 新しいインスタンスの設定が完了したら、手順を実行してキーペアを選択し、インスタンスを起動します。インスタンスが `running` 状態になるまで、数分かかる場合があります。
1. EBS スナップショットにデータをバックアップした場合は、[スナップショットからボリュームを作成](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-creating-volume.html#ebs-create-volume-from-snapshot)し、新しいインスタンスにその[ボリュームをアタッチ](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-attaching-volume.html)します。
EBS ボリュームを元のインスタンスから新しいインスタンスに移動するには、元のインスタンスから[ボリュームをデタッチ](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-detaching-volume.html)し、新しいインスタンスにその[ボリュームをアタッチ](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-attaching-volume.html)します。
1. アプリケーションと必要なソフトウェアを新しいインスタンスにインストールします。
1. 元のインスタンスのインスタンスストアボリュームからバックアップしたデータを復元します。
1. 元のインスタンスに Elastic IP アドレスがある場合は、次のようにそれを新しいインスタンスに割り当てます。
1. ナビゲーションペインで [**Elastic IP**] を選択します。
1. 元のインスタンスに関連付ける Elastic IP アドレスを選択して、[**Actions (アクション)**]、[**Disassociate Elastic IP address (Elastic IP アドレスの関連付けの解除)**] の順に選択します。確認を求めるメッセージが表示されたら、[**Disassociate (関連付け解除)**] を選択します。
1. Elastic IP アドレスがまだ選択された状態で、[**Actions (アクション)**]、[**Associate Elastic IP address (Elastic IP アドレスの関連付け)**] の順に選択します。
1. [**リソースタイプ**] で、[**Instance (インスタンス)**] を選択します。
1. **[インスタンス]** で、新しいインスタンスを選択します。
1. (オプション) [**プライベート IP アドレス**] で、Elastic IP アドレスを関連付けるプライベート IP アドレスを指定します。
1. [**Associate**] を選択します。
1. (オプション) 不要になった場合は、元のインスタンスを終了できます。インスタンスを選択し、新しいインスタンスではなく元のインスタンスを終了させようとしていることを確認し (名前や起動時間の確認など)、**[Instance state]** (インスタンスの状態)、**[Terminate instance]** (インスタンスを終了) を選択します。
# インスタンスタイプ変更のトラブルシューティング
以下の情報は、インスタンスタイプの変更時に発生する可能性のある問題の診断と修復に役立ちます。
## インスタンスタイプを変更してもインスタンスが起動しない
**考えられる原因: 新しいインスタンスタイプの要件が満たされていない**
インスタンスが起動しない場合、新しいインスタンスタイプの要件の 1 つが満たされていない可能性があります。詳細については、[タイプを変更した後、Linuxインスタンスが起動しなくなったのはなぜですか?](https://repost.aws/knowledge-center/boot-error-linux-nitro-instance)を参照してください。
**考えられる原因: AMI がインスタンスタイプをサポートしていない**
EC2 コンソールを使用してインスタンスタイプを変更する場合、選択した AMI でサポートされているインスタンスタイプのみを使用できます。しかし、AWS CLI を使ってインスタンスを起動すると、互換性のない AMI とインスタンスタイプを指定してしまうことがあります。AMI とインスタンスタイプに互換性がない場合、インスタンスは起動できません。詳細については、[インスタンスタイプ変更の互換性](resize-limitations.md)を参照してください。
**考えられる原因: インスタンスがクラスタープレイスメントグループに属している**
インスタンスが[クラスタープレイスメントグループ](placement-strategies.md#placement-groups-cluster)に属しており、インスタンスタイプを変更した後にインスタンスの起動に失敗した場合、以下を試してください。
1. クラスタープレイスメントグループ内のすべてのインスタンスを停止します。
1. 影響を受けるインスタンスのインスタンスタイプを変更します。
1. クラスタープレイスメントグループ内のすべてのインスタンスを起動します。
## インスタンスタイプを変更した後、アプリケーションからアプリケーションまたは Web サイトにアクセスできない
**考えられる原因: パブリック IPv4 アドレスが解放されている**
インスタンスタイプを変更する場合は、まずインスタンスを停止する必要があります。ユーザーがインスタンスを停止すると、パブリック IPv4 アドレスを解放し、お客様のインスタンスに新しいパブリック IPv4 アドレスを付与します。
インスタンスの停止と開始の間にパブリック IPv4 アドレスを保持するには、インスタンスが実行されていれば、追加コストなしで Elastic IP アドレスを使用することをお勧めします。詳細については、「[Elastic IP アドレス](elastic-ip-addresses-eip.md)」を参照してください。
# バーストパフォーマンスインスタンス
多くの汎用ワークロードでは、平均的な状態はビジーではないので、持続的で高いレベルの CPU パフォーマンスを必要としません。以下のグラフは、現在 AWS クラウドのお客様が実行している多くの一般的なワークロードにおける、CPU の使用率を示しています。
![\[多くのワークロードでは、一般的に平均 CPU 使用率はベースライン以下であり、一部にベースラインを超えるスパイクが見られる程度です。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/CPU-common-workloads.png)
これらの CPU 使用率が低～中程度のワークロードが、CPU サイクルを浪費するような場合には、使用量以上の料金が発生することになります。こういった問題に対処するには、低コストのバースト汎用インスタンス (T インスタンス) を活用します。
T インスタンスファミリーは、ベースラインの CPU パフォーマンスを提供しながら、いつでも必要な時間だけ、能力をベースライン以上にバーストさせる機能を備えています。ベースライン CPU は汎用ワークロードにおける大部分のニーズを満たすように構成されており、大規模なマイクロサービス、ウェブサーバー、中小規模のデータベース、データのログ記録、コードリポジトリ、仮想デスクトップ、開発/テスト環境、ビジネスクリティカルなアプリケーションなどに対応できます。T インスタンスでは、コンピューティング、メモリ、ネットワークリソースがバランスしているので、CPU 使用率が低～中程度の広範な汎用アプリケーションを実行するための、費用対効果が最も高い方法が提供されます。コストの面では、M インスタンスと比較しても最大 15% の節約となります。また、2 個の vCPU と 0.5 GiB のメモリで動作する小型かつ経済的なインスタンスサイズを選択すれば、さらにコストの削減が可能です。ナノ、マイクロ、Small、中 など小型の T インスタンスサイズは、必要なメモリが少なく、また想定される CPU 使用率も高くないワークロードに適しています。
**注記**
このトピックは、バースト可能な CPU について説明します。バースト可能なネットワークパフォーマンスの詳細については、「[Amazon EC2 インスタンスのネットワーク帯域幅](ec2-instance-network-bandwidth.md)」を参照してください。
## EC2 バーストインスタンスタイプ
EC2 バーストインスタンスには、T4g、T3a、T3 インスタンスタイプ、および旧世代の T2 インスタンスタイプが含まれます。
T4g インスタンスタイプは、最新世代のバーストインスタンスです。このタイプは、パフォーマンスに対して最良の価格設定が行われており、すべての EC2 インスタンスタイプ中でも、最も低いコストでの利用が可能です。T4g インスタンスタイプは、ARM ベースの [AWSGraviton2](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/) プロセッサーで動作します。また、オペレーティングシステムベンダー、独立系ソフトウェアベンダー、さらに一般的な AWS サービスとアプリケーションからの、広範なエコシステムサポートも利用できます。
次の表に、各バーストインスタンスタイプ間の主な違いをまとめます。
****
| タイプ | 説明 | プロセッサファミリ |
| --- | --- | --- |
| 最新世代 |
| T4g | 最低コストの EC2 インスタンスタイプで、T3 と比較した場合コストパフォーマンスは最大 40% 向上し、使用料金は 20% 低減 | Arm Neoverse N1 コア搭載の AWS Graviton2 プロセッサ |
| T3a | T3 インスタンスと比較してコストを 10% 低減する、最低料金の x86 ベースインスタンス | AMD 第1世代 EPYC プロセッサー |
| T3 | x86 ワークロードでピーク時に最良のコストパフォーマンスを発揮、旧世代の T2 インスタンスと比較した場合コストパフォーマンスが最大 30% 向上 | インテル Xeon スケーラブル (Skylake、Cascade Lake プロセッサー) |
| 前の世代 |
| T2 | 旧世代のバーストインスタンス | インテル Xeon プロセッサ |
インスタンスの料金体系と、その他の仕様については、「[Amazon EC2 の料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/)」および「[Amazon EC2 インスタンスタイプ](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)」を参照してください。バースト可能なネットワークパフォーマンスの詳細については、「[Amazon EC2 インスタンスのネットワーク帯域幅](ec2-instance-network-bandwidth.md)」を参照してください。
2025 年 7 月 15 日より前に AWS アカウントを作成していて、12 か月が経過していない場合は、特定の使用制限内で `t2.micro` インスタンスを無料で使用できます (`t2.micro` を利用できないリージョンでは `t3.micro` インスタンスを使用できます)。2025 年 7 月 15 日以降に AWS アカウントを作成した場合は、`t3.micro`、`t3.small`、`t4g.micro`、`t4g.small` インスタンスタイプを 6 か月間、またはクレジットを使い切るまで使用できます。詳細については、「[AWS 無料利用枠](https://aws.amazon.com/free/)」を参照してください。
**T インスタンスでサポートされる購入オプション**
+ On-Demand Instances
+ Reserved Instances
+ ハードウェア専有インスタンス (T3 のみ)
+ Dedicated Hosts (T3 のみ、`standard`モードのみ)
+ スポットインスタンス
詳細については、[Amazon EC2 の請求および購入オプション](instance-purchasing-options.md)を参照してください。
**Topics**
+ [
## EC2 バーストインスタンスタイプ
](#burstable-instance-types)
+ [
## ベストプラクティス
](#burstable-performance-instances-best-practices)
+ [
# バーストパフォーマンスインスタンスに関する主要な概念
](burstable-credits-baseline-concepts.md)
+ [
# バーストパフォーマンスインスタンスの Unlimited モード
](burstable-performance-instances-unlimited-mode.md)
+ [
# バーストパフォーマンスインスタンスのスタンダードモード
](burstable-performance-instances-standard-mode.md)
+ [
# バーストパフォーマンスインスタンスを設定する
](burstable-performance-instances-how-to.md)
+ [
# バーストインスタンスの CPU クレジットをモニタリングする
](burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.md)
## ベストプラクティス
これらのベストプラクティスに従って、バーストパフォーマンスインスタンスの利点を最大限に活用してください。
+ 選択するインスタンスのサイズが、オペレーティングシステムおよびアプリケーションの最小メモリ要件を満たしていることを確認します。多量のメモリおよび CPU リソースを消費するグラフィカルユーザーインターフェースを使用するオペレーティングシステム (Windows など) は、多くのユースケースで `t3.micro` 以上のインスタンスサイズを必要とする場合があります。時間の経過とともに、メモリおよび CPU に対するワークロードからの要求が増大した場合のために、T インスタンスには、同じインスタンスタイプで大きなインスタンスサイズにスケールできる柔軟性が備わっています。あるいは、別のインスタンスタイプを選択することも可能です。
+ アカウントの [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/getting-started/) を有効にし、ワークロードに関する Compute Optimizer 推奨事項を確認します。Compute Optimizer は、パフォーマンスを向上させるためにインスタンスをアップサイズする必要があるかや、コスト削減のためにダウンサイズする必要があるかを評価する際に役立ちます。Compute Optimizer は、シナリオに応じて異なるインスタンスタイプを推奨する場合もあります。詳細については、「*AWS Compute Optimizer ユーザーガイド*」の「[EC2 インスタンスのレコメンデーションの表示](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/view-ec2-recommendations.html)」を参照してください。
# バーストパフォーマンスインスタンスに関する主要な概念
従来の Amazon EC2 インスタンスタイプの場合は CPU リソースが固定されています。一方バーストパフォーマンスインスタンスの場合は、CPU 使用率にベースラインレベルを定義した上で、そのレベルを超えて CPU 使用率をバーストさせることが可能となっています。これにより料金は、ベースラインの CPU 使用率に加えて、バーストとして追加された分に対してのみ支払えば良いことになり、コンピューティングのコストを削減できます。ベースライン使用率とバースト機能は、CPU クレジットで管理します。バーストパフォーマンスインスタンスは、CPU 使用率にクレジットを使用する唯一のインスタンスタイプです。
各バーストパフォーマンスインスタンスは、CPU 使用率がベースラインを下回っている間は継続的にクレジットを獲得し、ベースラインを上回っている間は継続的にクレジットを消費します。獲得または消費されたクレジットの量は、インスタンスの CPU 使用率によって異なります。
+ CPU 使用率がベースラインを下回っている場合、獲得するクレジットは消費するクレジットよりも大きくなります。
+ CPU 使用率がベースラインと等しい場合、獲得するクレジットは消費するクレジットと等しくなります。
+ CPU 使用率がベースラインよりも高い場合、消費するクレジットが獲得するクレジットよりも高くなります。
獲得したクレジットが消費したクレジットよりも大きい場合、その差額は蓄積されたクレジットと呼ばれ、後でベースラインを超えて CPU 使用率をバーストさせる際に使用できます。一方、消費したクレジットが獲得したクレジットよりも多い場合のインスタンスの動作は、クレジット設定モード (スタンダードモードまたは Unlimited モード) によって異なります。
スタンダードモードでは、消費したクレジットが獲得したクレジットよりも多い場合、インスタンスは、ベースラインを越えて CPU 使用率をバーストさせるために、蓄積されたクレジットを使用します。蓄積されたクレジットに残額がない場合、インスタンスは CPU 使用率を徐々にベースラインまで低下させ、より多くのクレジットが蓄積されるまで、ベースラインを超えてバーストすることはできなくなります。
Unlimited モードでは、CPU 使用率がベースラインを超えてバーストした場合、インスタンスは最初に蓄積されたクレジットを使用します。その後、蓄積されたクレジットの残額がなくなった場合には、インスタンスは余剰クレジットを消費してバーストを維持します。その CPU 利用率がベースラインを下回った場合、獲得した CPU クレジットを使用して、先に消費された余剰クレジットの支払いが行われます。CPU クレジットを獲得して余剰クレジットを支払う機能により、Amazon EC2 は 24 時間にわたるインスタンスの CPU 使用率を平均化できるようになります。24 時間の平均 CPU 使用率がベースラインを超えたインスタンスには、vCPU 時間あたりの超過の使用量に対して、[均一追加料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing)が発生します。
**Contents**
+ [
## 主要な概念と定義
](#key-concepts)
+ [
## CPU クレジットの獲得
](#earning-CPU-credits)
+ [
## CPU クレジットの獲得率
](#CPU-credit-earn-rate)
+ [
## CPU クレジット蓄積制限
](#CPU-credit-accrual-limit)
+ [
## CPU 存続期間の蓄積
](#accrued-CPU-credits-life-span)
+ [
## ベースライン使用率
](#baseline_performance)
## 主要な概念と定義
バーストパフォーマンスインスタンスには、以下の主要な概念と定義が適用されます。
**CPU 使用率**
CPU 使用率とは、割り当てられた EC2 コンピューティングユニットのうち、現在インスタンス上で使用されているものが占める割合のことです。このメトリクスは、割り当てられた CPU サイクルの中で、インスタンスで使用されているサイクルの割合を測定します。CloudWatch の CPU 使用率に関するメトリクスでは、コアごとの CPU 使用率ではなく、インスタンスごとの CPU 使用率を示しています。インスタンスの CPU ベースラインに関する仕様は、インスタンスごとの CPU 使用率とも関連しています。AWS マネジメントコンソール または AWS CLI を使用して CPU 使用率を測定する方法については、[特定のインスタンスの統計を取得する](US_SingleMetricPerInstance.md)を参照してください。
**CPU クレジット**
vCPU 時間の単位。
例:
1 CPU クレジット = 1 vCPU × 100% 使用率 × 1 分
1 CPU クレジット = 1 vCPU × 50% 使用率 × 2 分
1 CPU クレジット = 2 vCPU × 25% 使用率 × 2 分
**ベースライン使用率**
ベースライン使用率とは、CPU クレジットの獲得数と CPU クレジットの使用数が一致する場合に、正味のクレジット残高が 0 の状態で CPU を使用できるレベルのことです。ベースライン使用率はベースラインとも呼ばれます。ベースライン使用率は vCPU の使用率のパーセンテージとして表され、次のように計算されます。ベースライン使用率 % = (獲得したクレジットの数 ÷ vCPU の数) ÷ 60 分
各バーストパフォーマンスインスタンスタイプのベースライン使用率については、「[クレジットの表](#burstable-performance-instances-credit-table)」を参照してください。
**獲得クレジット**
実行中のインスタンスが継続的に獲得するクレジットです。
1 時間あたりの獲得クレジット数 =ベースライン使用率 (%) × vCPU 数 (個)× 60 (分)
例:
vCPU を 2 個使用し、ベースライン使用率が 5% に設定された t3.nano では次の計算のように、1 時間あたり 6 クレジットを獲得します。
2 個の vCPU × 5% のベースライン × 60 分 = 1 時間あたり 6 クレジット
**消費または使用されたクレジット**
実行中のインスタンスにより継続的に使用されるクレジットです。
1 分あたりに使用される CPU クレジット = vCPU 数 (個) × CPU 使用率 (%) × 1 分
**蓄積されたクレジット**
インスタンスの使用量がベースラインの使用率よりも少ないので、消費されなかった CPU クレジットです。つまり、蓄積されたクレジット = 獲得クレジット — 使用されたクレジット (ともにベースラインより低い場合)、となります。
例:
仮に t3.nano の CPU 使用率が 2% で、ベースラインである 5% を 1 時間の間下回っていた場合、蓄積されたクレジットは次のように計算されます。
蓄積された CPU クレジット = (1 時間あたりの獲得クレジット — 1 時間あたりの使用クレジット) = 6 — 2 (vCPU 個数) × 2 (CPU 使用率 %) × 60 (分) = 6 — 2.4 = 3.6 (1 時間あたりに蓄積されたクレジット)
**クレジット蓄積制限**
インスタンスのサイズによって異なりますが、通常は 24 時間以内に獲得できるクレジットの最大数と等しくなります。
例:
t3.nanoの場合、クレジット蓄積制限 = 24 × 6 = 144クレジット
**起動クレジット**
これは、スタンダードモードに設定された T2 インスタンスにのみ適用されます。起動クレジットは、新しい T2 インスタンスに割り当てられるもので、CPU クレジットの数に制限があります。スタンダードモードで起動することで、ベースラインを超えたバーストが可能になります。
**余剰クレジット**
蓄積されたクレジットの残高が枯渇したインスタンスが消費するクレジットです。余剰クレジットは、長期間高パフォーマンスを維持するバーストインスタンスのために設計されており、使用できるのは Unlimited モードでのみです。余剰クレジット残高は、Unlimited モードのインスタンスがバーストのために使用した、クレジットの数を判断するために使用されます。
**スタンダードモード**
クレジットの設定モードです。このモードのインスタンスでは、クレジット残高に蓄積されたクレジットを消費することで、そのベースラインを超えたバーストが可能です。
**Unlimited モード**
クレジットの設定モードです。必要な期間にわたって高い CPU 使用率を維持することで、インスタンスがベースラインを超えてバーストすることを可能にします。24 時間ごとのインスタンスの平均 CPU 使用率またはインスタンスの存続期間のいずれか短い方の時間で、インスタンスの平均 CPU 使用率がベースライン以下になった場合、1 時間ごとのインスタンス価格は自動的にすべての CPU 使用率スパイクをカバーします。長時間にわたって高い CPU 使用率でインスタンスを実行する場合には、vCPU 時間ごとに[均一追加料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing)が発生します。
次の表は、バーストインスタンスタイプ間の主なクレジットの違いをまとめたものです。
****
| タイプ | サポートされる CPU クレジットのタイプ | クレジットの設定モード | インスタンスの開始から停止までの間に蓄積された CPU クレジットのライフスパン |
| --- | --- | --- | --- |
| 最新世代 |
| T4g | 獲得クレジット、蓄積されたクレジット、消費されたクレジット、余剰クレジット (Unlimited モードのみ) | スタンダード、Unlimited (デフォルト) | 7 日間 (クレジットは、インスタンスが停止した後、7 日間維持されます) |
| T3a | 獲得クレジット、蓄積されたクレジット、消費されたクレジット、余剰クレジット (Unlimited モードのみ) | スタンダード、Unlimited (デフォルト) | 7 日間 (クレジットは、インスタンスが停止した後、7 日間維持されます) |
| T3 | 獲得クレジット、蓄積されたクレジット、消費されたクレジット、余剰クレジット (Unlimited モードのみ) | スタンダード、Unlimited (デフォルト) | 7 日間 (クレジットは、インスタンスが停止した後、7 日間維持されます) |
| 前の世代 |
| T2 | 獲得クレジット、蓄積されたクレジット、使用されたクレジット、起動クレジット (スタンダードモードのみ)、余剰クレジット (Unlimited モードのみ) | スタンダード (デフォルト)、Unlimited | 0 日 (インスタンスが停止するとクレジットは失われます) |
**注記**
Dedicated Host で起動される T3 インスタンスでは、Unlimited モードはサポートされていません。
## CPU クレジットの獲得
各バーストパフォーマンスインスタンスは、インスタンスサイズに応じて、1 時間当たりの CPU クレジットを絶えず一定の割合で (ミリ秒レベルの細かさで) 獲得します。クレジットを蓄積または消費する会計処理もミリ秒レベルの細かさで実施されるため、CPU クレジットの浪費について心配する必要はありません。CPU の短期バーストでは CPU クレジットのごく一部しか使用されません。
バーストパフォーマンスインスタンスが使用する CPU リソースが、ベースライン使用率に必要な CPU リソースよりも少ない場合 (アイドル時など)、未使用の CPU クレジットが CPU クレジット残高に蓄積されます。バーストパフォーマンスインスタンスがベースライン使用率を超えてバーストする必要がある場合は、蓄積されたクレジットを消費します。CPU 使用率を増やす必要がある場合、バーストパフォーマンスインスタンスが蓄積したクレジットが多いほど、ベースラインを超えてバーストできる時間が増えます。
次の表は、バーストパフォーマンスインスタンスのタイプ、1 時間あたりに CPU クレジットを獲得するレート、インスタンスが蓄積できる獲得 CPU クレジットの最大数、インスタンスあたりの vCPU 数、およびコア全体に対する割合で表したベースライン使用率 (単一の vCPU を使用した場合) の一覧です。
| インスタンスタイプ | 1 時間あたりに受け取る CPU クレジット | 蓄積可能な最大獲得クレジット\$1 | vCPU 数 | vCPU あたりのベースライン使用率 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| **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 蓄積できるクレジットの数は、24 時間で獲得できるクレジットの数と同じです。 |
| \$1\$1 表内のベースライン使用率は vCPU 別の割合です。CloudWatch では、CPU 使用率は vCPU 別に表示されます。例えば、ベースラインレベルで動作する `t3.large` インスタンスの CPU 使用率は、CloudWatch の CPU メトリクスに 30% として表示されます。ベースライン使用率の計算方法については、[ベースライン使用率](#baseline_performance)を参照してください。 |
| \$1\$1\$1 各vCPUは、インテル Xeon コアまたは AMD EPYC コアのスレッドに対応します (T2 と T4g インスタンスを除く)。 |
## CPU クレジットの獲得率
1 時間あたりに獲得する CPU クレジット数は、インスタンスのサイズによって決まります。例えば、`t3.nano` は 1 時間あたり 6 クレジットを獲得しますが、`t3.small` は 1 時間あたり 24 クレジットを獲得します。前記の表は、すべてのインスタンスのクレジット獲得率を示しています。
## CPU クレジット蓄積制限
実行中のインスタンスで獲得されたクレジットが失効することはありませんが、インスタンスが蓄積できる獲得クレジットの数には制限があります。制限は、CPU クレジット残高により決まります。下記の図に示されているとおり、制限に到達すると、獲得された新しいクレジットはすべて破棄されます。フルバケットは CPU クレジット残高制限を示し、スピルオーバーは制限を超えた新しく獲得されたクレジットを示します。
![\[獲得した新しいクレジットは、上限を超えると破棄されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-t3-bucket.png)
CPU クレジット残高制限は、各 インスタンスのサイズによって異なります。例えば、`t3.micro` インスタンスは CPU クレジット残高で最大 288 の獲得 CPU クレジットを蓄積できます。前記の表は、各 インスタンスに累積できる獲得クレジットの最大数を示しています。
T2 スタンダードインスタンスは、起動クレジットも獲得します。起動クレジットは、CPU クレジット残高制限に対してカウントされません。T2 インスタンスがその起動クレジットを消費しておらず、獲得クレジットを蓄積しながら 24 時間以上アイドル状態が続いた場合、CPU クレジット残高は制限を上回って表示されます。詳細については、[起動クレジット](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#launch-credits)を参照してください。
T4g、T3a、および T3 インスタンスでは、起動クレジットを獲得させることはできません。これらのインスタンスはデフォルトで `unlimited` として起動するため、起動クレジットなしでも起動後すぐにバーストできます。Dedicated Host で起動された T3 インスタンスは`standard`(デフォルト)`unlimited`モードは Dedicated Host の T3 インスタンスではサポートされていません。
## CPU 存続期間の蓄積
実行中のインスタンスの CPU クレジットは失効しません。
T2 では、CPU クレジット残高は、インスタンスが停止して起動すると引き継がれません。T2 インスタンスを停止した場合、蓄積されたすべてのクレジットが失われます。
T4g、T3a、および T3では、インスタンスが停止した後も CPU クレジット残高は 7 日間保持され、その後に失われます。7 日以内にインスタンスを起動する場合、クレジットは失われません。
詳細については、[CloudWatch メトリクスの表](burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.md#burstable-performance-instances-CW-metrics-table)の `CPUCreditBalance` を参照してください。
## ベースライン使用率
*ベースライン使用率*とは、CPU クレジットの獲得数と CPU クレジットの使用数が一致する場合に、正味のクレジット残高が 0 の状態で CPU を使用できるレベルのことです。ベースライン使用率は*ベースライン*とも呼ばれます。
ベースライン使用率は、vCPU の使用に対する割合として表され、次のように計算されます。
`(number of credits earned/number of vCPUs)/60 minutes = % baseline utilization`
例えば、2 つの vCPU を持つ `t3.nano` インスタンスが 1 時間あたり 6 クレジットを獲得すると、ベースライン使用率は 5% になります。これは、次のように計算されます。
`(6 credits earned/2 vCPUs)/60 minutes = 5% baseline utilization`
2 つの vCPU を持つ `t3.large` インスタンスが 1 時間あたり 36 クレジットを獲得すると、ベースライン使用率は 30% になります (`(36/2)/60`)。
次のグラフは、平均 CPU 使用率がベースラインを下回っている `t3.large` の例を示しています。
![\[平均 CPU 使用率がベースラインを下回っている t3.large インスタンスのグラフ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/baseline-utilization.png)
# バーストパフォーマンスインスタンスの Unlimited モード
`unlimited` として設定したバーストパフォーマンスインスタンスは、必要に応じた期間にわたり、高い CPU 使用率を保持できます。24 時間ごとのインスタンスの平均 CPU 使用率またはインスタンスの存続期間のいずれか短い方の時間で、インスタンスの平均 CPU 使用率がベースライン以下になった場合、1 時間ごとのインスタンス価格は自動的にすべての CPU 使用率スパイクをカバーします。
汎用のワークロードではほとんどの場合、`unlimited`として設定されたインスタンスは追加料金なしで十分なパフォーマンスを提供します。長時間にわたって高い CPU 使用率でインスタンスを実行する場合には、vCPU 時間ごとに均一追加料金が発生します。料金の詳細については、「[ Amazon EC2 の料金 ](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/)」および[「T2/T3/T4g Unlimited モードの料金」](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing)を参照してください。
2025 年 7 月 15 日より前に AWS アカウントを作成し、`t2.micro` または `t3.micro` インスタンスを[AWS 無料利用枠](https://aws.amazon.com/free/)の範囲で `unlimited` モードで使用している場合、ローリング期間の 24 時間における平均使用率が、そのインスタンスの[ベースライン使用率](burstable-credits-baseline-concepts.md#baseline_performance)を超過すると、料金が発生することがあります。
T4g、T3a、および T3 インスタンスは ([デフォルトを変更していない場合](burstable-performance-instances-how-to.md#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account)) デフォルトでは `unlimited` で起動します。24 時間の平均 CPU 使用率がベースラインを超えた場合は、余剰クレジットに対して課金されます。スポットインスタンス を `unlimited` として起動し、CPU クレジットを計上するためのアイドル時間なしに、すぐに短期間使用する場合は、余剰クレジットの料金が発生します。コストの増加を抑えるには、スポットインスタンス を[標準](burstable-performance-instances-standard-mode.md)モードで起動することをお勧めします。詳細については、[余剰クレジットにより料金が発生することがある](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-surplus-credits)および[バーストパフォーマンスインスタンスを起動する](how-spot-instances-work.md#burstable-spot-instances)を参照してください。
**注記**
Dedicated Host で起動された T3 インスタンスは`standard`(デフォルト)`unlimited`モードは Dedicated Host の T3 インスタンスではサポートされていません。
**Contents**
+ [
# バーストインスタンスの無制限モードの概念
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md)
+ [
## 無制限のバーストパフォーマンスインスタンスの仕組み
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#how-burstable-performance-instances-unlimited-works)
+ [
## Unlimited モードと固定 CPU を使用する場合
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#when-to-use-unlimited-mode)
+ [
## 余剰クレジットにより料金が発生することがある
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-surplus-credits)
+ [
## unlimited として設定されたバーストパフォーマンスのコストを教えてください。
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#how-much-does-unlimited-burstable-performance-cost)
+ [
## T2 Unlimited インスタンスの起動クレジットはありません
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-no-launch-credits)
+ [
## 無制限モードの有効化
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-enabling)
+ [
## Unlimited とスタンダードを切り替えるとクレジットはどうなるか
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-switching-and-credits)
+ [
## クレジット使用状況のモニタリング
](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-monitoring-credit-usage)
+ [
# バーストインスタンスの無制限モードの例
](unlimited-mode-examples.md)
+ [
## 例 1: T3 Unlimited でのクレジット使用についての説明
](unlimited-mode-examples.md#t3_unlimited_example)
+ [
## 例 2: T2 Unlimited でのクレジット使用についての説明
](unlimited-mode-examples.md#t2_unlimited_example)
# バーストインスタンスの無制限モードの概念
`unlimited` モードはバーストパフォーマンスインスタンスのクレジットの設定オプションです。これにより、実行中または停止中のインスタンスをいつでも有効または無効にできます。各 AWS リージョンのアカウントレベルで、バーストパフォーマンスインスタンスファミリーごとに、[デフォルトのクレジットオプションとして `unlimited` を設定](burstable-performance-instances-how-to.md#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account)できます。アカウント内のすべての新しいバーストパフォーマンスインスタンスは、このデフォルトのクレジットオプションを使用して起動されます。
## 無制限のバーストパフォーマンスインスタンスの仕組み
`unlimited` として設定したバーストパフォーマンスインスタンスが CPU クレジット残高を使い切った場合、*ベースライン*を超えてバーストするには[余剰](burstable-credits-baseline-concepts.md#baseline_performance)クレジットを使用できます。その CPU 利用率がベースラインを下回った場合、獲得した CPU クレジットを使用して、先に消費された余剰クレジットの支払いが行われます。CPU クレジットを獲得して余剰クレジットを支払う機能により、Amazon EC2 は 24 時間にわたるインスタンスの CPU 使用率を平均化できるようになります。24 時間の平均 CPU 使用率がベースラインを超えたインスタンスには、vCPU 時間あたりの超過の使用量に対して、[均一追加料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing)が発生します。
以下のグラフは、`t3.large` の CPU 使用率を示します。`t3.large` のベースラインの CPU 使用率は 30% です。インスタンスが 24 時間にわたって平均 30% 以下の CPU 使用率で実行されている場合、コストはインスタンスの 1 時間あたりの料金ですでにカバーされているため、追加料金はかかりません。ただし、ここでのグラフに示されているように、24 時間の平均 CPU 使用率 40% でインスタンスが実行されている場合、そのインスタンスでの超過 CPU 使用量 10% に対しては、vCPU 時間あたりに[均一追加料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing)が発生します。
![\[t3.large インスタンスの CPU 課金使用率。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t3-cpu-usage.png)
各インスタンスタイプの vCPU あたりのベースライン使用率、および各インスタンスタイプが獲得するクレジット数の詳細については、[クレジットの表](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を参照してください。
## Unlimited モードと固定 CPU を使用する場合
`unlimited` モード (T3 など) でバーストパフォーマンスインスタンスと、固定パフォーマンスインスタンス (M5 など) のどちらを使用するかを決める場合は、損益分岐点 CPU 使用率を判断する必要があります。バーストパフォーマンスインスタンスの損益分岐点 CPU 使用率は、バーストパフォーマンスインスタンスが固定パフォーマンスインスタンスと同じコストになるポイントです。損益分岐点 CPU 使用率は、次のことを判断するのに役立ちます。
+ 24 時間の平均 CPU 使用率が損益分岐点の CPU 使用率以下である場合は、バーストパフォーマンスインスタンスを `unlimited` モードで使用すると、固定パフォーマンスインスタンスと同じパフォーマンスを維持しながら、バーストパフォーマンスインスタンスを低価格で使用できます。
+ 24 時間の平均 CPU 使用率が損益分岐点 CPU 使用率を上回る場合、バーストパフォーマンスインスタンスは、同等サイズの固定パフォーマンスインスタンスよりもコストが高くなります。T3 インスタンスが 100% CPU で継続的にバーストする場合、同等サイズの M5 インスタンスの約 1.5 倍の価格を支払うことになります。
次のグラフは、`t3.large` のコストが `m5.large` と同じ場合の損益分岐点の CPU 使用率を示しています。`t3.large` の損益分岐点の CPU 使用率は 42.5% です。平均 CPU 使用率が 42.5% の場合、`t3.large` の実行コストは `m5.large` と同じです。平均 CPU 使用率が 42.5% を超える場合は、より高価になります。ワークロードの平均 CPU 使用率が 42.5% 未満であれば、`m5.large` と同じパフォーマンスを得ながら、`t3.large` を低コストで使用できます。
![\[t3.large インスタンスの CPU 使用率の損益分岐点は 42.5% です。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/T3-unltd-when-to-use.png)
次の表は、`unlimited` モードまたは固定パフォーマンスインスタンスでバーストパフォーマンスインスタンスを使用する方が安価な場合を判断できるように、損益分岐点 CPU 使用率のしきい値を計算する方法を示しています。表の列には A から K のラベルが付けられています。
| インスタンスタイプ | vCPU | T3 の料金 \$1/時間 | M5 の料金 \$1/時間 | 料金の違い | vCPU あたりの T3 ベースライン使用率 (%) | 余剰クレジットに対する vCPU 時間あたりの料金 | vCPU 時間 (分) あたりの料金 | vCPU ごとに利用可能な追加のバースト (分) | 利用可能な追加 CPU (%) | 損益分岐 CPU % |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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 | 0.0835 USD | 0.096 USD | 0.0125 USD | 30% | 0.05 USD | 0.000833 USD | 15 | 12.5% | 42.5% |
| |
| --- |
| \$1 料金は us-east-1 および Linux OS に基づいています。 |
テーブルは以下の情報を提供します。
+ 列 A は、インスタンスタイプ `t3.large` を示します。
+ 列 B は、`t3.large` の vCPU の数を示します。
+ 列 C は、1 時間あたりの `t3.large` の料金を示します。
+ 列 D は、1 時間あたりの `m5.large` の料金を示します。
+ 列 E は、`t3.large` と `m5.large` の差額を示しています。
+ 列 F は、`t3.large` の vCPU あたりのベースライン使用率 (30%) を示しています。ベースラインでは、インスタンスの 1 時間あたりのコストが CPU 使用率のコストになります。
+ G 列は、獲得したクレジットを使い切った後のインスタンスが 100% の CPU 使用率でバーストした場合に請求される、vCPU 時間あたりの[均一追加料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing)を示しています。
+ H 列は、獲得したクレジットを使い切った後のインスタンスが 100% の CPU 使用率でバーストした場合に請求される、vCPU 分あたりの[均一追加料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing)を示しています。
+ 列 I は、`t3.large` と同じ 1 時間あたりの料金が発生している間に、100% CPU で `m5.large` が 1 時間あたりにバーストできる追加の時間 (分) を示しています。
+ J 列は、インスタンスが `m5.large` と同じ 1 時間あたりの料金が発生している間にバーストする可能性がある、ベースラインを超えた追加の CPU 使用率 (%) を示しています。
+ 列 K は、`t3.large` 以上支払わなくても `m5.large` がバーストする可能性がある損益分岐点 CPU 使用率 (%) を示しています。この使用率を超えた `t3.large` のコストは `m5.large` よりも高くなります。
次の表は、同様のサイズの M5 インスタンスタイプと比較した、T3 インスタンスタイプの損益分岐点 CPU 使用率 (%) を示しています。
| T3 インスタンスタイプ | M5 と比較した T3 の損益分岐点 CPU 使用率 (%) |
| --- | --- |
| t3.large | 42.5% |
| t3.xlarge | 52.5% |
| t3.2xlarge | 52.5% |
## 余剰クレジットにより料金が発生することがある
インスタンスの平均 CPU 使用率がベースライン以下の場合、インスタンスに追加料金は発生しません。インスタンスは 24 時間で[クレジット最大数](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を獲得 (例えば、`t3.micro` インスタンスは 24 時間で最大 288 クレジット獲得可能) するため、課金されることなく余剰クレジットを最大まで消費できます。
ただし、CPU 使用率がベースラインを上回ったままの場合、インスタンスは消費した余剰クレジットを支払うのに十分なクレジットを獲得できません。支払われない余剰クレジットに対して、vCPU 時間ごとに均一追加料金が発生します。料金の詳細については、[T2/T3/T4g Unlimited モードの料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing)およびを参照してください。
先に消費された余剰クレジットは、以下のいずれかの状況に当てはまると料金が発生します。
+ 消費された余剰クレジットが、インスタンスが 24 時間に獲得できる[最大クレジット数](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を超えている。最大数を越えて消費された余剰クレジットは、時間の最後に課金されます。
+ インスタンスが停止または終了した。
+ インスタンスは `unlimited` から `standard` に切り替わります。
消費された余剰クレジットは、CloudWatch メトリクス `CPUSurplusCreditBalance` により追跡されます。課金された余剰クレジットは、CloudWatch メトリクス `CPUSurplusCreditsCharged` で追跡できます 。詳細については、[バーストパフォーマンスインスタンスの追加 CloudWatch メトリクス](burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.md#burstable-performance-instances-cw-metrics)を参照してください。
## unlimited として設定されたバーストパフォーマンスのコストを教えてください。
余剰クレジットを使用していて、それらが獲得クレジットで返済されない場合は (「[余剰クレジットにより料金が発生することがある](#unlimited-mode-surplus-credits)」を参照)、余剰クレジットに対して vCPU 時間あたりの定額追加料金をお支払いいただきます。料金は、「*Amazon EC2 オンデマンド料金*」ページの「[T2/T3/T4g Unlimited モードの料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/#T2.2FT3.2FT4g_Unlimited_Mode_Pricing)」セクションに記載されています。
## T2 Unlimited インスタンスの起動クレジットはありません
T2 スタンダードインスタンスが[起動クレジット](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#launch-credits)を受け取っても、T2 Unlimited インスタンスは起動クレジットを受け取りません。T2 Unlimited インスタンスは、24 時間のローリング枠内または存続期間のどちらか短いほうで平均 CPU 使用率がベースラインを越えない限り、追加料金なしでいつでもベースラインを超えるバーストができます。したがって、T2 Unlimited インスタンスは、起動直後の高パフォーマンスを実現するために起動クレジットを必要としません。
T2 インスタンスが `standard` から `unlimited` に切り替えられた場合、残りの `CPUCreditBalance` が引き継がれる前に、蓄積された起動クレジットが `CPUCreditBalance` から削除されます。
T4g、T3a、および T3 インスタンスは、デフォルトで無制限モードで起動するため、起動クレジットを受け取ることはありません。そのため、起動時にすぐにバーストする可能性があります。T4g、T3a、および T3 インスタンスのクレジット設定を Unlimited モードにすることで、ベースラインを超えてバーストさせるために必要な量の CPU リソースを、必要な期間だけ使用できるようになります。
## 無制限モードの有効化
実行中または停止中のインスタンスで、`unlimited` から `standard`、`standard` から `unlimited` へいつでも切り替えることができます。詳細については、[起動時にクレジット仕様を設定する](burstable-performance-instances-how-to.md#launch-burstable-performance-instances)および[バーストパフォーマンスインスタンスのクレジット仕様を管理する](burstable-performance-instances-how-to.md#modify-burstable-performance-instances)を参照してください。
各 `unlimited` リージョンのアカウントレベルで、バーストパフォーマンスインスタンスファミリーごとに、デフォルトのクレジットオプションとして AWS を設定できます。アカウント内のすべての新しいバーストパフォーマンスインスタンスは、このデフォルトのクレジットオプションを使用して起動されます。詳細については、[アカウントのデフォルトのクレジット仕様を管理する](burstable-performance-instances-how-to.md#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account)を参照してください。
Amazon EC2 コンソールまたは `unlimited` を使用して、バーストパフォーマンスインスタンスが `standard` あるいは AWS CLI のどちらで設定されているを確認できます。詳細については、[バーストパフォーマンスインスタンスを設定する](burstable-performance-instances-how-to.md)を参照してください。
## Unlimited とスタンダードを切り替えるとクレジットはどうなるか
`CPUCreditBalance` は、インスタンスが蓄積したクレジットの数を追跡する CloudWatch メトリクスです。`CPUSurplusCreditBalance` は、インスタンスが消費した余剰クレジットの数を追跡する CloudWatch メトリクスです。
`unlimited` として設定されたインスタンスを `standard` に変更すると、以下の状況が発生します
+ `CPUCreditBalance` 値は変更されずに引き継がれます。
+ `CPUSurplusCreditBalance` 値にはすぐに課金されます。
`standard` インスタンスが `unlimited` に切り替えられると、以下の状況が発生します。
+ `CPUCreditBalance` 値に含まれる、蓄積された獲得クレジットが引き継がれます。
+ T2 スタンダードインスタンスでは、起動クレジットがすべて `CPUCreditBalance` 値から削除され、蓄積された獲得クレジットを含む残りの `CPUCreditBalance` 値が引き継がれます。
## クレジット使用状況のモニタリング
インスタンスが、ベースラインが提供するよりも多くクレジットを消費していないか確認するには、CloudWatch メトリクスを使用して使用率を追跡し、クレジット使用量を通知する時間ごとのアラームを設定できます。詳細については、[バーストインスタンスの CPU クレジットをモニタリングする](burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.md)を参照してください。
# バーストインスタンスの無制限モードの例
次の例では、`unlimited` として設定されているインスタンスのクレジットの使用について説明します。
**Topics**
+ [
## 例 1: T3 Unlimited でのクレジット使用についての説明
](#t3_unlimited_example)
+ [
## 例 2: T2 Unlimited でのクレジット使用についての説明
](#t2_unlimited_example)
## 例 1: T3 Unlimited でのクレジット使用についての説明
この例では、`t3.nano` として起動した `unlimited` インスタンスの CPU 使用率、*獲得*クレジットおよび*余剰*クレジットを使用して CPU 使用率を保持する方法を示します。
`t3.nano` インスタンスは、24 時間のローリング期間に渡って最大で 144 CPU クレジットを獲得し、それを 144 分の vCPU 使用と引き換えることができます。CPU クレジット残高 (CloudWatch メトリクス `CPUCreditBalance` で示される) が消耗すると、*余剰* CPU クレジット — *まだ獲得していない* — を消費して必要なだけバーストします。`t3.nano` インスタンスは 24 時間あたり最大 144 クレジットを獲得するため、すぐに課金されることなく余剰クレジットを最大まで消費できます。CPU クレジットを 144 以上消費した場合、差分については時間の最後に課金されます。
以下のグラフにある例の目的は、`CPUCreditBalance` を使いきった後でも余剰クレジットを使用してインスタンスをバーストさせる方法を示すことです。以下のワークフローは、グラフの番号付きの点を参照します｡
**P1** – グラフの 0 時において、インスタンスは `unlimited` として起動され、すぐにクレジットを獲得します。このインスタンスは起動時からアイドル状態になり (CPU 使用率は 0%)、クレジットは消費されません。すべての未消費のクレジットはクレジット残高に蓄積されます。最初の 24 時間は、`CPUCreditUsage` は 0 で、`CPUCreditBalance` 値は、最大の 144 に達します。
**P2** – 次の 12 時間では、CPU 使用率はベースラインの 5% を下回る 2.5% です。インスタンスは消費するよりも多くのクレジットを獲得しますが、`CPUCreditBalance` 値は、最大 144 クレジットを超えることはできません。
**P3** – 次の 24 時間では、CPU 使用率は 7% (ベースラインを上回る) で 57.6 クレジットの消費を必要とします。インスタンスは獲得するよりも多くのクレジットを消費し、`CPUCreditBalance` 値は、86.4 クレジットに低減します。
**P4** – 次の 12 時間では、CPU 使用率は 2.5% に減少し (ベースラインを下回る) で 36 クレジットの消費を必要とします。同時に、インスタンスは 72 クレジットを獲得します。インスタンスは消費するよりも多くのクレジットを獲得し、`CPUCreditBalance` 値は、122 クレジットに増加します。
**P5** – 次の 5 時間で、インスタンスは 100% の CPU 使用率でバーストし、バーストを保持するために 570 クレジットを消費します。この期間内の約 1 時間で、インスタンスは `CPUCreditBalance` 全体の 122 クレジットを使い切り、高い CPU 使用率を維持するために余剰クレジットを使い始めます。この期間の余剰クレジット数は合計 448 (570-122=448) です。`CPUSurplusCreditBalance` 値が 144 CPU クレジット (`t3.nano` インスタンスが 24 時間に獲得できるクレジットの最大数) に達すると、その後に消費される余剰クレジットは獲得クレジットで相殺することはできません。その後に消費される余剰クレジットの量は 304 (448-144=304) クレジットで、時間の終了後に 304 クレジットに対して少額の追加料金が発生します。
**P6** – 次の 13 時間では、CPU 使用率は 5% (ベースライン) です。インスタンスは消費したのと同量のクレジットを獲得するため、`CPUSurplusCreditBalance` の支払いを超過しません。`CPUSurplusCreditBalance` 値は、144 クレジットのままです。
**P7** – この例の過去 24 時間では、インスタンスはアイドル状態で、CPU 使用率は 0% です。この間、インスタンスは、`CPUSurplusCreditBalance` の支払いに使用する 144 クレジットを獲得します。
![\[t3 インスタンスは 24 時間後に 144 クレジットを獲得しました。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t3_unlimited_graph.png)
## 例 2: T2 Unlimited でのクレジット使用についての説明
この例では、`t2.nano` として起動した `unlimited` インスタンスの CPU 使用率、*獲得*クレジットおよび*余剰*クレジットを使用して CPU 使用率を保持する方法を示します。
`t2.nano` インスタンスは、24 時間のローリング期間に渡って最大で 72 CPU クレジットを獲得し、それを 72 分の vCPU 使用と引き換えることができます。CPU クレジット残高 (CloudWatch メトリクス `CPUCreditBalance` で示される) が消耗すると、*余剰* CPU クレジット — *まだ獲得していない* — を消費して必要なだけバーストします。`t2.nano` インスタンスは 24 時間あたり最大 72 クレジットを獲得するため、すぐに課金されることなく余剰クレジットを最大まで消費できます。CPU クレジットを 72 以上消費した場合、差分については時間の最後に課金されます。
以下のグラフにある例の目的は、`CPUCreditBalance` を使いきった後でも余剰クレジットを使用してインスタンスをバーストさせる方法を示すことです。グラフ中のタイムライン開始時点で、インスタンスは 24 時間に獲得可能なクレジットの最大数と同じクレジット残高を蓄積しているものとします。以下のワークフローは、グラフの番号付きの点を参照します｡
**1** – 最初の 10 分間、`CPUCreditUsage` は 0 で、`CPUCreditBalance` 値は最大の 72 のままです。
**2** – 23:40 に CPU 使用率が増加すると、インスタンスは CPU クレジットを消費し `CPUCreditBalance` 値が減少します。
**3** – 00:47 頃、インスタンスは `CPUCreditBalance` 全体を使い切り、高い CPU 使用率を維持するために余剰クレジットを使い始めます。
**4** – `CPUSurplusCreditBalance` 値が 72 CPU クレジットに達する 1:55 まで余剰クレジットが消費されます。これは、`t2.nano` インスタンスが 24 時間で獲得できる最大値と同じです。その後に消費される余剰クレジットは、24 時間以内の獲得クレジットで相殺することはできません。そのため、時間終了時に少額の追加料金が発生します。
**5** – インスタンスは 2:20 頃まで余剰クレジットを消費し続けます。この時点で、CPU 使用率がベースラインを下回ると、インスタンスは 1 時間あたり 3 クレジット (または 5 分ごとに 0.25 クレジット) を獲得し始めます。これは、`CPUSurplusCreditBalance` の支払いに使用されます。`CPUSurplusCreditBalance` 値が 0 まで減った後、インスタンスは 5 分ごとに 0.25 クレジットの割合で `CPUCreditBalance` に獲得クレジットを蓄積し始めます。
![\[無制限で起動された t2.nano インスタンスの CPU 使用率をグラフ化しました。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2_unlimited_graph.png)
**請求書の計算 (Linux インスタンス)**
超過クレジットは vCPU 時間あたり 0.05 USD かかります。インスタンスは、1:55 から 2:20 の間におよそ 25 余剰クレジットを消費し、これは 0.42 vCPU 時間に相当します。このインスタンスの追加料金は、0.42 vCPU 時間 x 0.05 USD/vCPU 時間 = 0.021 USD、四捨五入して 0.02 USD です。これが、この T2 Unlimited インスタンスの月末請求書です。
![\[T2 Unlimited インスタンスの請求例\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2_unlimited_bill_linux.png)
**請求書の計算 (Windows インスタンス)**
超過クレジットは vCPU 時間あたり 0.096 USD かかります。インスタンスは、1:55 から 2:20 の間におよそ 25 余剰クレジットを消費し、これは 0.42 vCPU 時間に相当します。このインスタンスの追加料金は、0.42 vCPU 時間 x 0.096 USD/vCPU 時間 = 0.04032 USD、四捨五入して 0.04 USD です。これが、この T2 Unlimited インスタンスの月末請求書です。
![\[T2 Unlimited インスタンスの請求例\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2_unlimited_bill_windows.png)
1 時間ごとの料金の発生を通知する請求アラートを設定して、必要に応じてアクションを実行できます。
# バーストパフォーマンスインスタンスのスタンダードモード
`standard` として設定したバーストパフォーマンスインスタンスは、平均 CPU 使用率がインスタンスのベースライン CPU 使用率を一貫して下回るワークロードに適しています。ベースラインより上にバーストする場合、インスタンスは CPU クレジット残高に蓄積されたクレジットを消費します。インスタンスの蓄積されたクレジットが少なくなると、CPU 使用率は徐々にベースラインパフォーマンスレベルまで下がるため、蓄積された CPU クレジット残高を使い切った場合でも、パフォーマンスが急激に低下することはありません。詳細については、[バーストパフォーマンスインスタンスに関する主要な概念](burstable-credits-baseline-concepts.md)を参照してください。
**Contents**
+ [
# バーストインスタンスのスタンダードモードの概念
](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md)
+ [
## スタンダードのバーストパフォーマンスインスタンスの仕組み
](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#how-burstable-performance-instances-standard-works)
+ [
## 起動クレジット
](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#launch-credits)
+ [
## 起動クレジット制限
](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#launch-credit-limits)
+ [
## 起動クレジットと獲得クレジットの違い
](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#burstable-performance-instances-diff-launch-earned-credits)
+ [
# バーストインスタンスのスタンダードモードの例
](standard-mode-examples.md)
+ [
## 例 1: T3 スタンダードでのクレジット使用についての説明
](standard-mode-examples.md#t3_standard_example)
+ [
## 例 2: T2 スタンダードでのクレジット使用についての説明
](standard-mode-examples.md#t2-standard-example)
+ [
### 期間 1: 1～24 時間
](standard-mode-examples.md#period-1)
+ [
### 期間 2: 25～36– 時間
](standard-mode-examples.md#period-2)
+ [
### 期間 3: 37～61 時間
](standard-mode-examples.md#period-3)
+ [
### 期間 4: 62～72 時間
](standard-mode-examples.md#period-4)
+ [
### 期間 5: 73～75 時間
](standard-mode-examples.md#period-5)
+ [
### 期間 6: 76～90 時間
](standard-mode-examples.md#period-6)
+ [
### 期間 7: 91～96 時間
](standard-mode-examples.md#period-7)
# バーストインスタンスのスタンダードモードの概念
`standard` モードはバーストパフォーマンスインスタンスの設定オプションです。これにより、実行中または停止中のインスタンスをいつでも有効または無効にできます。各 AWS リージョンのアカウントレベルで、バーストパフォーマンスインスタンスファミリーごとに、[デフォルトのクレジットオプションとして `standard` を設定](burstable-performance-instances-how-to.md#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account)できます。アカウント内のすべての新しいバーストパフォーマンスインスタンスは、このデフォルトのクレジットオプションを使用して起動されます。
## スタンダードのバーストパフォーマンスインスタンスの仕組み
`standard` に設定されているバーストパフォーマンスインスタンスが実行状態の場合、1 時間当たりの獲得クレジットを絶えず一定の割合で (ミリ秒レベルの細かさで) 獲得します。T2 スタンダードインスタンスが停止すると、蓄積されたクレジットがすべて失われ、クレジット残高はゼロにリセットされます。再起動されると、新しい起動クレジットのセットを受け取り、獲得したクレジットの蓄積を始めます。T4g、T3a、および T3 スタンダードインスタンスでは、CPU クレジット残高は、インスタンスが停止した後も 7 日間保持された後失われます。7 日以内にインスタンスを起動する場合、クレジットは失われません。
T2 Standard インスタンスは、*獲得クレジット*と*起動クレジット*の 2 種類の [CPU クレジット](burstable-credits-baseline-concepts.md#key-concepts)を受け取ります。T2 スタンダードインスタンスが実行状態の場合、1 時間当たりの獲得クレジットを絶えず一定の割合で (ミリ秒レベルの細かさで) 獲得します。スタート時のインススタンスは、良いスタートアップエクスペリエンスのためのクレジットをまだ獲得していません｡したがって、スタートアップエクスペリエンスを積み重ねるために、スタート時にクレジットを獲得します。インスタンスは､獲得クレジットを蓄積しながら最初にそのクレジットを消費します。
T4g、T3a、および T3 インスタンスは、Unlimited モードをサポートしているため、起動クレジットを受け取りません。T4g、T3a、および T3 インスタンスのクレジット設定を Unlimited モードにすることで、ベースラインを超えてバーストさせるために必要な量の CPU リソースを、必要な期間だけ使用できるようになります。
## 起動クレジット
T2 スタンダードインスタンスは、起動時またはスタート時に vCPU あたり 30 起動クレジットを獲得します。T1 スタンダードインスタンスは 15 起動クレジットを獲得します。例えば、`t2.micro` インスタンスは vCPU が 1 つのため 30 起動クレジット、`t2.xlarge` インスタンスには vCPU が 4 つあるため 120 起動クレジットを取得します。起動クレジットは、インスタンスが獲得クレジットを蓄積できるようになる前に、起動してすぐにバーストできるよう、最適な起動エクスペリエンスを提供するために設計されています。
起動クレジットは、獲得クレジットよりも先に消費されます。未使用の起動クレジットは CPU クレジット残高に蓄積されますが、CPU クレジット残高制限に対してカウントされません。例えば、`t2.micro` インスタンスの CPU クレジット残高制限は 144 獲得クレジットです。起動された後 24 時間アイドルのままであった場合、その CPU クレジット残高は 174 に到達し (30 起動クレジット \$1 144 獲得クレジット)、制限を上回ります。ただし、インスタンスが 30 起動クレジットを消費した後は、クレジット残高が 144 を超えることはありません。各インスタンスサイズの CPU クレジット残高制限の詳細については、[クレジットの表](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を参照してください。
次の表は、起動または開始の際に受け取る初期 CPU クレジットの割り当てと vCPU の数を示しています。
| インスタンスタイプ | 起動クレジット | vCPU |
| --- | --- | --- |
| 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 |
## 起動クレジット制限
T2 スタンダードインスタンスが起動クレジットを受け取る回数には制限があります。デフォルトの制限は、リージョンごとにローリング期間の 24 時間あたり各アカウントで合計で 100 回の T2 スタンダードインスタンスの起動または開始と設定されています。例えば、24 時間以内にインスタンスが 100 回停止および開始した場合、24 時間以内に 100 インスタンスが起動された場合、または他の組み合わせが 100 回の開始と同じである場合、制限に到達します。新しいアカウントでは、使用量に基づいて増える下限が設定される場合があります。
**ヒント**
ワークロードに必要なパフォーマンスを常に確実に得るには、[バーストパフォーマンスインスタンスの Unlimited モード](burstable-performance-instances-unlimited-mode.md) に切り替えるか、またはより大きいインスタンスサイズの使用を検討してください。
## 起動クレジットと獲得クレジットの違い
次の表に、起動クレジットと獲得クレジットの違いを示します。
| | 起動クレジット | 獲得クレジット |
| --- | --- | --- |
| **クレジットの獲得率** | T2 スタンダードインスタンスは、起動時またはスタート時に vCPU あたり 30 起動クレジットを獲得します。 T2 インスタンスが `unlimited` から `standard` に切り替えられた場合、切り替えの時点では起動クレジットを取得しません。 | 各 T2 インスタンスは、インスタンスサイズに応じて、1 時間当たりの CPU クレジットを絶えず一定の割合で (ミリ秒レベルの細かさで) 獲得します。インスタンスサイズごとに獲得される CPU クレジット数の詳細については、[クレジットの表](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を参照してください。 |
| **クレジットの獲得制限** | 起動クレジット受け取り制限は、リージョンごとにローリング期間の 24 時間あたり各アカウントで合計で 100 回の T2 スタンダードインスタンスの起動または開始と設定されています。新しいアカウントでは、使用量に基づいて増える下限が設定される場合があります。 | T2 インスタンスは、CPU クレジット残高制限より多くのクレジットを蓄積することはできません。CPU クレジット残高がその制限に到達した場合、制限に到達した後に獲得されたクレジットはすべて破棄されます。起動クレジットは制限に対してはカウントされません。各 T2 インスタンスサイズの CPU クレジット残高制限の詳細については、[クレジットの表](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を参照してください。 |
| **クレジットの使用** | 起動クレジットは、獲得クレジットよりも先に消費されます。 | 獲得クレジットは、すべての起動クレジットを消費した後にのみ消費されます。 |
| **クレジットの有効期限** | T2 スタンダードインスタンスが実行中の場合、起動クレジットは期限切れになりません。T2 スタンダードインスタンスが停止し、T2 Unlimited に切り替えられた場合、すべての起動クレジットが失われます。 | T2 インスタンスが実行中の場合、蓄積した獲得クレジットは期限切れになりません。T2 インスタンスが停止すると、蓄積された獲得クレジットはすべて失われます。 |
蓄積された起動クレジットと蓄積された獲得クレジットの数は、CloudWatch メトリクス `CPUCreditBalance` によって追跡されます 詳細については、[CloudWatch メトリクスの表](burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.md#burstable-performance-instances-CW-metrics-table)の `CPUCreditBalance` を参照してください。
# バーストインスタンスのスタンダードモードの例
次の例では、インスタンスが `standard` として設定された場合の、クレジットの使用について説明します。
**Topics**
+ [
## 例 1: T3 スタンダードでのクレジット使用についての説明
](#t3_standard_example)
+ [
## 例 2: T2 スタンダードでのクレジット使用についての説明
](#t2-standard-example)
## 例 1: T3 スタンダードでのクレジット使用についての説明
この例では、`t3.nano` として起動した `standard` インスタンスが、*獲得*クレジットを、獲得、蓄積、消費する方法について示します。クレジット残が、蓄積された*獲得*クレジットを反映するかについて示します。
実行中の `t3.nano` インスタンスは、24 時間ごとに 144 クレジットを獲得します。このクレジット残の制限は、144 の獲得クレジットです。制限に到達すると、獲得された新しいクレジットはすべて破棄されます。獲得および蓄積できるクレジット数の詳細については、[クレジットの表](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を参照してください。
T3 スタンダードインスタンスを起動し、すぐに使用することができます。または、T3 スタンダードインスタンスを起動し、何日間かアイドル状態にしてから、そこでアプリケーションを実行する場合があります。インスタンスを使用中か、アイドル状態であるかによって、クレジットが消費されるか、あるいは蓄積されるかが決まります。インスタンスが起動してから 24 時間アイドル状態のままの場合、蓄積できる獲得クレジットの最大数となり、クレジット残高が制限に達します。
この例では、起動後に 24 時間アイドル状態のままとなるインスタンスについて説明します。また、96 時間にわたる 7 つの期間で、クレジットが獲得、蓄積、消費、破棄される率と、各期間の終了時点でのクレジット残高の値を示します。
以下のワークフローは、グラフの番号付きの点を参照します｡
**P1** – グラフの 0 時において、インスタンスは `standard` として起動され、すぐにクレジットを獲得します。このインスタンスは起動時からアイドル状態になり (CPU 使用率は 0%)、クレジットは消費されません。すべての未消費のクレジットはクレジット残高に蓄積されます。最初の 24 時間は、`CPUCreditUsage` は 0 で、`CPUCreditBalance` 値は、最大の 144 に達します。
**P2** – 次の 12 時間では、CPU 使用率はベースラインの 5% を下回る 2.5% です。インスタンスは消費するよりも多くのクレジットを獲得しますが、`CPUCreditBalance` 値は、最大 144 クレジットを超えることはできません。制限を超えて獲得されたクレジットはすべて破棄されます。
**P3** – 次の 24 時間では、CPU 使用率は 7% (ベースラインを上回る) で 57.6 クレジットの消費を必要とします。インスタンスは獲得するよりも多くのクレジットを消費し、`CPUCreditBalance` 値は、86.4 クレジットに低減します。
**P4** – 次の 12 時間では、CPU 使用率は 2.5% に減少し (ベースラインを下回る) で 36 クレジットの消費を必要とします。同時に、インスタンスは 72 クレジットを獲得します。インスタンスは消費するよりも多くのクレジットを獲得し、`CPUCreditBalance` 値は、122 クレジットに増加します。
**P5** – 次の 2 時間で、インスタンスは 60% の CPU 使用率でバーストし、122 クレジットの全体 `CPUCreditBalance` 値を使い切ります。この期間の終わりに、`CPUCreditBalance` は 0 になり、CPU 使用率はベースライン使用率レベルの 5% まで強制的に落とされます。ベースラインで、インスタンスは消費した分のクレジットを獲得します。
**P6** – 次の 14 時間では、CPU 使用率は 5% (ベースライン) です。インスタンスは消費した分のクレジットを獲得します。`CPUCreditBalance` 値は、0 のままです。
**P7** – この例の過去 24 時間では、インスタンスはアイドル状態で、CPU 使用率は 0% です。この間、インスタンスは、`CPUCreditBalance` に蓄積する 144 クレジットを獲得します。
![\[T3 標準インスタンスの CPU 使用率。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t3_standard_graph.png)
## 例 2: T2 スタンダードでのクレジット使用についての説明
この例では、`t2.nano` が*起動*クレジットおよび*獲得*クレジットを獲得、蓄積、消費する際に、`standard` インスタンスがどのように起動されるかについて示します。クレジット残高に、蓄積された*獲得*クレジットだけでなく、蓄積された*起動*クレジットがどのように反映されるかについて示します。
`t2.nano` インスタンスは、起動時に 30 起動クレジットを獲得し、24 時間ごとに 72 クレジットを獲得します。このクレジット残高の制限は 72 獲得クレジットです。起動クレジットはこの制限に対してカウントされません。制限に到達すると、獲得された新しいクレジットはすべて破棄されます。獲得および蓄積できるクレジット数の詳細については、[クレジットの表](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を参照してください。の制限事項の詳細については、[起動クレジット制限](burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.md#launch-credit-limits)を参照してください。
T2 スタンダードインスタンスを起動し、すぐに使用することができます。または、T2 スタンダードインスタンスを起動し、何日間かアイドル状態にしてから、そこでアプリケーションを実行する場合があります。インスタンスを使用中か、アイドル状態であるかによって、クレジットが消費されるか、あるいは蓄積されるかが決まります。インスタンスが起動後に 24 時間アイドル状態のままである場合、クレジット残高は制限を超えているように表示されます。これは、蓄積された獲得クレジットと蓄積された起動クレジットの両方が残高に反映されるためです。ただし、CPU を使用すると、起動クレジットが最初に使用されます。その後、この制限は、蓄積できる獲得クレジットの最大数を常に反映します。
この例では、起動後に 24 時間アイドル状態のままとなるインスタンスについて説明します。また、96 時間にわたる 7 つの期間で、クレジットが獲得、蓄積、消費、破棄される率と、各期間の終了時点でのクレジット残高の値を示します。
### 期間 1: 1～24 時間
グラフの 0 時において、T2 インスタンスは `standard` として起動され、すぐに 30 クレジットを獲得します。実行状態の間はクレジットを獲得します。このインスタンスは起動時からアイドル状態になり (CPU 使用率は 0%)、クレジットは消費されません。すべての未消費のクレジットはクレジット残高に蓄積されます。起動後約 14 時間で、クレジット残高は 72 (30 起動クレジット \$1 42 獲得クレジット) となり、これはインスタンスが 24 時間に獲得できる数と同等になります。起動後 24 時間で、クレジット残高は 72 クレジットを超えます。これは、未消費の起動クレジットがクレジット残高に蓄積されるためです (クレジット残高は— 102 クレジット: 30 起動クレジット \$1 72 獲得クレジット)。
![\[T2 標準の期間 1 では、クレジット残高は 102 クレジットです。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph1.png)
| | |
| --- |--- |
| クレジットの消費率 | 24 時間あたり 0 クレジット (0% の CPU 使用率) |
| クレジットの獲得率 | 24 時間あたり 72 クレジット |
| クレジットの破棄率 | 24 時間あたり 0 クレジット |
| クレジット残高 | 102 クレジット (30 起動クレジット \$1 72 獲得クレジット) |
**結論**
起動後に CPU の使用がない場合、インスタンスは 24 時間に獲得できるよりも多くのクレジットを蓄積します (30 起動クレジット \$1 72 獲得クレジット = 102 クレジット)。
実際のシナリオでは、EC2 インスタンスは起動中および実行中にも少数のクレジットを消費します。それにより、残高がこの例の理論的な最大値に達することを防ぎます。
### 期間 2: 25～36– 時間
次の 12 時間中に、インスタンスは引き続きアイドル状態のままとなり、クレジットを獲得しますが、クレジット残高は増えません。102 クレジット (30 起動クレジット \$1 72 獲得クレジット) で頭打ちとなります。クレジット残高は制限である 72 の蓄積された獲得クレジットに達したため、新しく獲得されたクレジットは破棄されます。
![\[クレジット残高は制限である 72 蓄積獲得クレジットに達しました。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph2.png)
| | |
| --- |--- |
| クレジットの消費率 | 24 時間あたり 0 クレジット (0% の CPU 使用率) |
| クレジットの獲得率 | 24 時間あたり 72 クレジット (1 時間で 3 クレジット) |
| クレジットの破棄率 | 24 時間あたり 72 クレジット (100% のクレジット獲得率) |
| クレジット残高 | 102 クレジット (30 起動クレジット \$1 72 獲得クレジット)— 残高は変更されません |
**結論**
インスタンスはクレジットを継続して獲得しますが、クレジット残高が制限に達した場合、獲得クレジットはそれ以上蓄積されません。制限に到達すると、新しく獲得されたクレジットはすべて破棄されます。起動クレジットは、クレジット残高制限に対してカウントされません。残高に蓄積された起動クレジットが含まれている場合、残高は制限を超えているように表示されます。
### 期間 3: 37～61 時間
次の 25 時間で、インスタンスは 2% の CPU を使用します。これには 30 クレジットが必要です。同じ期間に 75 クレジットを取得しますが、クレジット残高は減ります。残高が減るのは、蓄積された*起動*クレジットが最初に消費されますが、クレジット残高が既に 72 獲得クレジットという制限に達しているため、新しく獲得されたクレジットは破棄されるためです。
![\[クレジット残高が既に制限に達しているため、新しく獲得されたクレジットは破棄されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph3.png)
| | |
| --- |--- |
| クレジットの消費率 | 24 時間あたり 28.8 クレジット (1 時間ごとに 1.2 クレジット、2% の CPU 使用率、40% のクレジット獲得率)— 25 時間以上で 30 クレジット |
| クレジットの獲得率 | 24 時間あたり 72 クレジット |
| クレジットの破棄率 | 24 時間あたり 72 クレジット (100% のクレジット獲得率) |
| クレジット残高 | 72 クレジット (30 起動クレジットが消費され、72 獲得クレジットが未使用のまま) |
**結論**
インスタンスは、獲得クレジットを消費する前に、起動クレジットを最初に消費します。起動クレジットは、クレジット制限に対してカウントされません。起動クレジットが消費された後で、24 時間に獲得できる数よりも残高が高くなることはありません。さらに、インスタンスの実行中は、それ以上クレジットを獲得することはできません。
### 期間 4: 62～72 時間
次の 11 時間で、インスタンスは 2% の CPU を使用します。これには 13.2 クレジットが必要です。これは前の期間の CPU 使用率と同じですが、残高は減りません。72 クレジットのままです。
残高が減らないのは、クレジットの獲得率がクレジットの消費率よりも高いためです。また、インスタンスは 13.2 クレジットを消費する時間に、33 クレジットを獲得します。ただし、残高の制限は 72 クレジットであるため、制限を超えて獲得されたクレジットは破棄されます。残高は 72 で頭打ちとなります。これは期間 2 の 102 クレジットという頭打ちとは異なりますが、蓄積された起動クレジットがないためです。
![\[蓄積起動クレジットがないため、残高は 72 で頭打ちとなります。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph4.png)
| | |
| --- |--- |
| クレジットの消費率 | 24 時間あたり 28.8 クレジット (1 時間ごとに 1.2 クレジット、2% の CPU 使用率、40% のクレジット獲得率)— 11 時間以上で 13.2 クレジット |
| クレジットの獲得率 | 24 時間あたり 72 クレジット |
| クレジットの破棄率 | 24 時間あたり 43.2 クレジット (60% のクレジット獲得率) |
| クレジット残高 | 72 クレジット (0 起動クレジット、72 獲得クレジット)— 残高は上限 |
**結論**
起動クレジットの消費後、クレジット残高の制限はインスタンスが 24 時間に獲得できるクレジット数によって決まります。インスタンスが、消費するよりも多くのクレジットを獲得した場合、制限を超えて新しく獲得されたクレジットは破棄されます。
### 期間 5: 73～75 時間
次の 3 時間で、インスタンスは 20% の CPU 使用率でバーストします。これには 36 クレジットが必要です。インスタンスは同じ 3 時間で 9 クレジットを獲得します。これにより、実際の残高は 27 クレジット減ります。3 時間の最後に、クレジット残高は 45 の蓄積された獲得クレジットとなります。
![\[3 時間の最後に、クレジット残高は 45 の蓄積された獲得クレジットとなります。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph5.png)
| | |
| --- |--- |
| クレジットの消費率 | 24 時間あたり 288 クレジット (1 時間ごとに 12 クレジット、20% の CPU 使用率、400% のクレジット獲得率)— 3 時間以上で 36 クレジット |
| クレジットの獲得率 | 24 時間あたり 72 クレジット (3 時間で 9 クレジット) |
| クレジットの破棄率 | 24 時間あたり 0 クレジット |
| クレジット残高 | 45 クレジット (前の残高 (72) - 消費したクレジット (36) \$1 獲得したクレジット (9))— 残高は 24 時間あたり 216 クレジットの率で減少 (消費率 288/24 \$1 獲得率 72/24 = 残高減少率 216/24) |
**結論**
インスタンスが、獲得するよりも多くのクレジットを消費する場合、クレジット残高は減ります。
### 期間 6: 76～90 時間
次の 15 時間で、インスタンスは 2% の CPU を使用します。これには 18 クレジットが必要です。これは、期間 3 および 4 と同じ CPU 使用率です。ただし、期間 3 で残高が減り、期間 4 で頭打ちになりましたが、この期間の残高は増えます。
期間 3 で、蓄積された起動クレジットが消費されました。また、クレジットの制限を超えて獲得されたクレジットは破棄され、クレジット残高が減りました。期間 4 で、インスタンスが消費したクレジットは獲得したクレジットよりも少なくなりました。限度額を超えて獲得したクレジットはすべて破棄されたため、残高は最大 72 クレジットとなりました。
この期間に蓄積された起動クレジットはなく、残高の蓄積された獲得クレジットの数は制限を下回っています。獲得クレジットは破棄されません。さらに、インスタンスは消費するよりも多くのクレジットを獲得し、クレジット残高が増えます。
![\[インスタンスは消費した分以上のクレジットを獲得します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph6.png)
| | |
| --- |--- |
| クレジットの消費率 | 24 時間あたり 28.8 クレジット (1 時間ごとに 1.2 クレジット、2% の CPU 使用率、40% のクレジット獲得率)— 15 時間以上で 18 クレジット |
| クレジットの獲得率 | 24 時間あたり 72 クレジット (15 時間で 45 クレジット) |
| クレジットの破棄率 | 24 時間あたり 0 クレジット |
| クレジット残高 | 72 クレジット (残高は 24 時間あたり 43.2 クレジットの率で増えます— 変更率 = 消費率 28.8/24 \$1 獲得率 72/24) |
**結論**
インスタンスが、獲得するよりも少ないクレジットを消費する場合、クレジット残高は増えます。
### 期間 7: 91～96 時間
次の 6 時間は、インスタンスはアイドル状態になり (—CPU 使用率は 0%—)、クレジットは消費されません。これは、期間 2 の —CPU 使用率と同じですが、残高は 102 クレジットで頭打ちになりません。インスタンスのクレジット残高の制限である 72 クレジットで頭打ちになります。
期間 2 で、クレジット残高には蓄積された 30 起動クレジットが含まれます。起動クレジットは期間 3 で消費されました。実行中のインスタンスはそれ以上起動クレジットを取得できません。クレジット残高の制限に達すると、制限を超えて獲得されたクレジットは破棄されます。
![\[制限を超えて獲得されたクレジットは破棄されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/t2-graph7.png)
| | |
| --- |--- |
| クレジットの消費率 | 24 時間あたり 0 クレジット (0% の CPU 使用率) |
| クレジットの獲得率 | 24 時間あたり 72 クレジット |
| クレジットの破棄率 | 24 時間あたり 72 クレジット (100% のクレジット獲得率) |
| クレジット残高 | 72 クレジット (0 起動クレジット、72 獲得クレジット) |
**結論**
インスタンスはクレジットを継続して獲得しますが、クレジット残高の制限に達した場合、獲得クレジットはそれ以上蓄積されません。制限に到達すると、新しく獲得されたクレジットはすべて破棄されます。クレジット残高の制限は、インスタンスが 24 時間に獲得できるクレジット数によって決まります。クレジット残高の制限の詳細については、[クレジットの表](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を参照してください。
# バーストパフォーマンスインスタンスを設定する
バーストパフォーマンスインスタンス (T インスタンス) の起動、モニタリング、および変更の手順は似ています。主な違いは、起動時のデフォルトのクレジット指定です。
各 T インスタンスファミリーには、以下の*デフォルトクレジット仕様*が設定されています。
+ T4g、T3a、および T3 インスタンスを `unlimited` で起動する
+ 専有ホストで `standard` として T3 インスタンスを起動のみ行えます。
+ T2 インスタンスを `standard` として起動
アカウントの[クレジット指定のデフォルト設定を変更](#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account)できます。
**Topics**
+ [
## 起動時にクレジット仕様を設定する
](#launch-burstable-performance-instances)
+ [
## クレジット仕様を unlimited に設定するように Auto Scaling グループを設定する
](#burstable-performance-instances-auto-scaling-grp)
+ [
## バーストパフォーマンスインスタンスのクレジット仕様を管理する
](#modify-burstable-performance-instances)
+ [
## アカウントのデフォルトのクレジット仕様を管理する
](#burstable-performance-instance-set-default-credit-specification-for-account)
## 起動時にクレジット仕様を設定する
T インスタンスは、`unlimited` または `standard` のクレジット仕様で起動できます。
次の手順では、EC2 コンソールまたは AWS CLI を使用する方法について説明します。Auto Scaling グループの使用の詳細については、「[クレジット仕様を unlimited に設定するように Auto Scaling グループを設定する](#burstable-performance-instances-auto-scaling-grp)」を参照してください。
------
#### [ Console ]
**起動時にインスタンスのクレジット仕様を設定するには**
1. [インスタンスを起動する](ec2-launch-instance-wizard.md)ための手順に従います。
1. **[Instance type]** (インスタンスタイプ) で、T インスタンスタイプを選択してください。
1. **[Advanced Details]** (高度な詳細) を展開します。**[クレジット仕様]** で、クレジット仕様を選択します。
1. **[合計mary]** (概要) パネルでインスタンスの設定を確認し、**[Launch instance]** (インスタンスを起動) を選択してください。
------
#### [ AWS CLI ]
**起動時にインスタンスのクレジット仕様を設定するには**
`--credit-specification` オプションで [run-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) コマンドを使用します。
```
--credit-specification CpuCredits=unlimited
```
------
#### [ PowerShell ]
**起動時にインスタンスのクレジット仕様を設定するには**
`-CreditSpecification_CpuCredit` パラメータで [New-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2Instance.html) コマンドレットを使用します。
```
-CreditSpecification_CpuCredit unlimited
```
------
## クレジット仕様を unlimited に設定するように Auto Scaling グループを設定する
T インスタンスが起動または開始する際、優れたブートストラップエクスペリエンスには CPU クレジットが必要です。Auto Scaling グループを使用してインスタンスを起動する場合は、インスタンスを `unlimited` として設定することをお勧めします。そうする場合、インスタンスは Auto Scaling グループによって自動的に起動または再開されたときに余剰クレジットを使用します。余剰クレジットを使用することで、パフォーマンスの制限を防ぐことができます。
### 起動テンプレートの作成
インスタンスを Auto Scaling グループで `unlimited` として起動するには、起動に*起動テンプレート*を使用する必要があります。起動設定では、インスタンスを `unlimited` として起動することはサポートされていません。
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#### [ Console ]
**クレジット仕様を設定する起動テンプレートを作成するには**
1. 「*Amazon EC2 Auto Scaling ユーザーガイド*」の「[詳細設定を使用して起動テンプレートを作成する](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/advanced-settings-for-your-launch-template.html)」を参照してください。
1. **[Launch template contents]** ( (テンプレートコンテンツの起動) の **[Instance type]** (インスタンスタイプ) で、インスタンスサイズを選択してください。
1. インスタンスを Auto Scaling グループで `unlimited` として起動するには、**[Advanced details]** (高度な詳細) の **[Credit specification]** (クレジット指定) で **[Unlimited]** (無制限) を選択してください。
1. 起動テンプレートパラメータの定義が終了したら、**[Create launch template]** (起動テンプレートの作成) を選択してください。
------
#### [ AWS CLI ]
**クレジット仕様を設定する起動テンプレートを作成するには**
[create-launch-template](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/create-launch-template.html) コマンドを使用します。
```
aws ec2 create-launch-template \
--launch-template-name my-launch-template \
--version-description FirstVersion \
--launch-template-data CreditSpecification={CpuCredits=unlimited}
```
------
#### [ PowerShell ]
**クレジット仕様を設定する起動テンプレートを作成するには**
[New-EC2LaunchTemplate](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2LaunchTemplate.html) コマンドレットを使用します。起動テンプレートデータのクレジット仕様を次のように定義します。
```
$creditSpec = New-Object Amazon.EC2.Model.CreditSpecificationRequest
$creditSpec.CpuCredits = "unlimited"
$launchTemplateData = New-Object Amazon.EC2.Model.RequestLaunchTemplateData
$launchTemplateData.CreditSpecification = $creditSpec
```
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### 起動テンプレートによる Auto Scaling グループの関連付け
起動テンプレートを Auto Scaling グループに関連付けるには、起動テンプレートを使用して Auto Scaling グループを作成するか、または既存の Auto Scaling グループに起動テンプレートを追加します。
------
#### [ Console ]
**起動テンプレートを使用して Auto Scaling グループを作成するには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. 画面の上部のナビゲーションバーで、起動テンプレートを作成したときに使用したのと同じリージョンを選択してください。
1. ナビゲーションペインで [**Auto Scaling グループ**]、[**Auto Scaling グループの作成**] の順に選択してください。
1. [**Launch Template (起動テンプレート)**] で、起動テンプレートを選択し、[**次のステップ**] を選択してください。
1. Auto Scaling グループ用のフィールドに入力してください。[**Review page (確認ページ)**] で設定の確認を終えたら、[**Create Auto Scaling group (Auto Scaling グループの作成)**] を選択してください。詳細については、『[Amazon EC2 Auto Scaling ユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-launch-template.html)』の*起動テンプレートを使用した Auto Scaling グループの作成* を参照してください。
**既存の Auto Scaling グループに起動テンプレートを追加するには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. 画面の上部のナビゲーションバーで、起動テンプレートを作成したときに使用したのと同じリージョンを選択してください。
1. ナビゲーションペインで、[**Auto Scaling Groups**] をクリックしてください。
1. Auto Scaling グループの一覧から Auto Scaling グループを選択し、[**アクション**]、[**編集**] の順に選択してください。
1. [**Details (詳細)**] タブの [**Launch Template (起動テンプレート)**] で起動テンプレートを選択して、[**Save (保存)**] を選択してください。
------
#### [ AWS CLI ]
**起動テンプレートを使用して Auto Scaling グループを作成するには**
[create-auto-scaling-グループ](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/autoscaling/create-auto-scaling-group.html)コマンドを使用して、 パラメ `--launch-template` タを指定します。
**既存の Auto Scaling グループに起動テンプレートを追加するには**
[update-auto-scaling-group](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/autoscaling/update-auto-scaling-group.html) コマンドを使用して、`--launch-template` パラメータを指定します。
------
#### [ PowerShell ]
**起動テンプレートを使用して Auto Scaling グループを作成するには**
[New-ASAutoScalingGroup](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-ASAutoScalingGroup.html) コマンドレットを使用して、`-LaunchTemplate_LaunchTemplateId` または `-LaunchTemplate_LaunchTemplateName`パラメータを指定します。
**既存の Auto Scaling グループに起動テンプレートを追加するには**
[Update-ASAutoScalingGroup](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Update-ASAutoScalingGroup.html) コマンドレットを使用して、`-LaunchTemplate_LaunchTemplateId` または `-LaunchTemplate_LaunchTemplateName`パラメータを指定します。
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## バーストパフォーマンスインスタンスのクレジット仕様を管理する
実行中または停止中の T インスタンスのクレジット指定は、`unlimited` と `standard` の間でいつでも切り替えることができます。
`unlimited` モードでは、インスタンスが余剰クレジットを使用することがあり、追加料金が発生する可能性があることに注意してください。詳細については、[余剰クレジットにより料金が発生することがある](burstable-performance-instances-unlimited-mode-concepts.md#unlimited-mode-surplus-credits)を参照してください。
------
#### [ Console ]
**インスタンスのクレジット仕様を管理するには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. 左のナビゲーションペインで、**[Instances]** (インスタンス) をクリックしてください。
1. (オプション) インスタンスを選択します。**[詳細]** タブで、**[クレジット仕様]** を見つけます。この値は `unlimited` または `standard` のどちらかです。
1. (オプション) 複数のインスタンスのクレジット仕様を同時に変更するには、それらをすべて選択します。
1. [**Actions (アクション)**]、[**Instance settings (インスタンス設定)**]、[**Change credit specification (クレジット指定の変更)**] の順に選択してください。このオプションは、T インスタンスを選択した場合にのみ有効になります。
1. **[無制限モード]** では、各インスタンス ID の横にあるチェックボックスをオンまたはオフにします。
------
#### [ AWS CLI ]
**インスタンスのクレジット仕様を取得するには**
[describe-instance-credit-specifications](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-credit-specifications.html) コマンドを使用します。インスタンス ID を指定しない場合、クレジット仕様が `unlimited` のすべてのインスタンスが返されます。出力には、`unlimited` のクレジット仕様を持つ以前に設定されたインスタンスも含まれます。例えば、T3 インスタンスを M4 インスタンスにサイズ変更し、`unlimited` に設定している場合、Amazon EC2 は M4 インスタンスを返します。
```
aws ec2 describe-instance-credit-specifications \
--instance-id i-1234567890abcdef0 \
--query InstanceCreditSpecifications[].CpuCredits \
--output text
```
出力例を次に示します。
```
unlimited
```
**インスタンスのクレジット仕様を設定するには**
[modify-instance-credit-specification](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/modify-instance-credit-specification.html) コマンドを使用します。
```
aws ec2 modify-instance-credit-specification \
--region us-east-1 \
--instance-credit-specification "InstanceId=i-1234567890abcdef0,CpuCredits=unlimited"
```
------
#### [ PowerShell ]
**インスタンスのクレジット仕様を取得するには**
[Get-EC2CreditSpecification](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2CreditSpecification.html) コマンドレットを使用します。
```
(Get-EC2CreditSpecification `
-InstanceId i-1234567890abcdef0).CpuCredits
```
出力例を次に示します。
```
unlimited
```
**インスタンスのクレジット仕様を設定するには**
[Edit-EC2InstanceCreditSpecification](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Edit-EC2InstanceCreditSpecification.html) コマンドレットを使用します。
```
Edit-EC2InstanceCreditSpecification `
-Region us-east-1 `
-InstanceCreditSpecification @({InstanceId="i-1234567890abcdef0" CpuCredits="unlimited"})
```
------
## アカウントのデフォルトのクレジット仕様を管理する
各 T インスタンスファミリーには、[デフォルトクレジット仕様](#default-credit-spec)が付属しています。各 AWS リージョンのアカウントレベルで、T インスタンスファミリーごとにデフォルトのクレジット仕様を変更できます。デフォルトのクレジット仕様の有効な値は、`unlimited` および `standard` です。
EC2 コンソールのインスタンス起動ウィザードを使用してインスタンスを起動している場合、アカウントレベルのデフォルトのクレジット指定は、お客様により設定されたクレジット指定の値により上書きされます。AWS CLI を使用してインスタンスを起動する場合には、アカウント内のすべての新しい T インスタンスは、デフォルトのクレジット指定を使用して起動されます。既存の実行中または停止中のインスタンスのクレジット指定には影響しません。
**考慮事項**
インスタンスファミリーのデフォルトのクレジット指定は、継続した 5 分間に 1 回のみ変更でき、継続した 24 時間中に最大 4 回変更できます。
------
#### [ Console ]
**デフォルトのクレジット仕様を管理するには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. AWS リージョン を変更するにはページの右上隅にあるリージョンセレクターを使用します。
1. ナビゲーションペインで、**ダッシュボード**を選択してください。
1. **[アカウント属性]** カードの **[設定]** で、**[デフォルトのクレジット指定]** を選択します。
1. [**管理**] をクリックしてください。
1. インスタンスファミリーごとに、[ **無制限**] または [**標準 **] を選択した上で、[**更新**] をクリックしてください。
------
#### [ AWS CLI ]
**デフォルトのクレジット仕様を取得するには**
[get-default-credit-specification](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/get-default-credit-specification.html) コマンドを使用します。
```
aws ec2 get-default-credit-specification \
--region us-east-1 \
--instance-family t2 \
--query InstanceFamilyCreditSpecifications[].CpuCredits \
--output text
```
出力例を次に示します。
```
standard
```
**デフォルトのクレジット仕様を設定するには**
[modify-default-credit-specification](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/modify-default-credit-specification.html) コマンドを使用します。次の例では、値を `unlimited` に設定します。
```
aws ec2 modify-default-credit-specification \
--region us-east-1 \
--instance-family t2 \
--cpu-credits unlimited
```
------
#### [ PowerShell ]
**デフォルトのクレジット仕様を取得するには**
[Get-EC2DefaultCreditSpecification](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2DefaultCreditSpecification.html) コマンドレットを使用します。
```
(Get-EC2DefaultCreditSpecification `
-Region us-east-1 `
-InstanceFamily t2).CpuCredits
```
出力例を次に示します。
```
standard
```
**デフォルトのクレジット仕様を設定するには**
[Edit-EC2DefaultCreditSpecification](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Edit-EC2DefaultCreditSpecification.html) コマンドレットを使用します。次の例では、値を `unlimited` に設定します。
```
Edit-EC2DefaultCreditSpecification `
-Region us-east-1 `
-InstanceFamily t2 `
-CpuCredit unlimited
```
------
# バーストインスタンスの CPU クレジットをモニタリングする
EC2 はメトリクスを Amazon CloudWatch に送信します。CPU クレジットのメトリクスは、CloudWatch コンソールの Amazon EC2 インスタンスごとのメトリクスで確認するか、AWS CLI を使用して各インスタンスのメトリクスを一覧表示することで確認できます。詳細については、[インスタンスに対して利用可能な CloudWatch メトリクス](viewing_metrics_with_cloudwatch.md)を参照してください。
**Topics**
+ [
## バーストパフォーマンスインスタンスの追加 CloudWatch メトリクス
](#burstable-performance-instances-cw-metrics)
+ [
## CPU クレジット使用状況の計算
](#burstable-performance-instances-calculating-credit-use)
## バーストパフォーマンスインスタンスの追加 CloudWatch メトリクス
バーストパフォーマンスインスタンスには、以下の追加の CloudWatch メトリクスがあり、5 分ごとに更新されます。
+ `CPUCreditUsage` – 測定期間に消費された CPU クレジットの数。
+ `CPUCreditBalance` – インスタンスが蓄積する CPU クレジット数。CPU がバーストし、CPU クレジットが獲得するよりも速い速度で使用される際に、このバランスは枯渇します。
+ `CPUSurplusCreditBalance` – `CPUCreditBalance` 値がゼロになったときに CPU 使用率を保持するために使用される余剰 CPU クレジットの数。
+ `CPUSurplusCreditsCharged` – 24 時間で獲得できる [CPU クレジットの最大数](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を越えた、追加料金が発生する分の余剰 CPU クレジットの数。
最後の 2 つのメトリクスは `unlimited` として設定されたインスタンスにのみ適用されます。
バーストパフォーマンスインスタンスの CloudWatch メトリクスの説明を次の表に示します。詳細については、[インスタンスに対して利用可能な CloudWatch メトリクス](viewing_metrics_with_cloudwatch.md)を参照してください。
| メトリクス | 説明 |
| --- | --- |
| CPUCreditUsage | CPU 使用率に関してインスタンスで消費される CPU クレジットの数。1 つの CPU クレジットは、1 個の vCPU が 100% の使用率で 1 分間実行されること、または、vCPU、使用率、時間の同等の組み合わせ (例えば、1 個の vCPU が 50% の使用率で 2 分間実行されるか、2 個の vCPU が 25% の使用率で 2 分間実行される) に相当します。 CPU クレジットメトリクスは、5 分間隔でのみ利用可能です。5 分を超える期間を指定する場合は、`Average` 統計の代わりに `Sum` 統計を使用します。 単位: クレジット (vCPU 分) |
| CPUCreditBalance | インスタンスが起動または開始後に蓄積した獲得 CPU クレジットの数。T2 スタンダードの場合、`CPUCreditBalance` には蓄積された起動クレジットの数も含まれます。 クレジットは獲得後にクレジット残高に蓄積され、消費されるとクレジット残高から削除されます。クレジット残高にはインスタンスサイズによって決まる上限があります。制限に到達すると、獲得された新しいクレジットはすべて破棄されます。T2 スタンダードの場合、起動クレジットは制限に対してカウントされません。 `CPUCreditBalance` のクレジットはインスタンスがそのベースライン CPU 使用率を超えてバーストするために消費できます。 インスタンスが実行中の場合、`CPUCreditBalance` のクレジットは期限切れになりません。T4g、T3a、または T3 インスタンスが停止すると、`CPUCreditBalance` 値は 7 日間保持されます。その後、蓄積されたすべてのクレジットが失われます。T2 インスタンスが停止すると、`CPUCreditBalance` 値は保持されず、蓄積されたすべてのクレジットが失われます。 CPU クレジットメトリクスは、5 分間隔でのみ利用可能です。 単位: クレジット (vCPU 分) |
| CPUSurplusCreditBalance | `CPUCreditBalance` 値がゼロの場合に `unlimited` インスタンスによって消費された余剰クレジットの数。 `CPUSurplusCreditBalance` 値は獲得した CPU クレジットによって支払われます。余剰クレジットの数が、24 時間にインスタンスが獲得できるクレジットの最大数を超えている場合、最大数を超えて消費された余剰クレジットに対しては料金が発生します。 単位: クレジット (vCPU 分) |
| CPUSurplusCreditsCharged | 獲得 CPU クレジットにより支払われないために追加料金が発生した、消費された余剰クレジットの数。 消費された余剰クレジットは以下のいずれかの状況に当てはまると料金が発生します。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances-monitoring-cpu-credits.html) 単位: クレジット (vCPU 分) |
## CPU クレジット使用状況の計算
インスタンスの CPU クレジット使用状況は、前述の表で説明したインスタンス CloudWatch メトリクスを使用して計算されます。
Amazon EC2 は、メトリクスを 5 分ごとに CloudWatch に送信します。*前の*メトリクス値の参照はいつでも、*5 分前*に送信された、直前のメトリクス値を意味します。
### スタンダードインスタンスの CPU クレジット使用状況の計算
+ CPU クレジット残高は、CPU 利用率がベースラインを下回り、前の 5 分間に消費したクレジットが獲得したクレジットより少なかった場合に増加します。
+ CPU クレジット残高は、CPU 利用率がベースラインを上回り、前の 5 分間に消費したクレジットが獲得したクレジットよりも多かった場合に減少します。
数学的に、これは次の式で表されます。
**Example**
```
CPUCreditBalance = prior CPUCreditBalance + [Credits earned per hour * (5/60) - CPUCreditUsage]
```
インスタンスのサイズは、インスタンスが 1 時間あたりに獲得できるクレジットの数と、クレジット残高に蓄積できる獲得クレジットの数を決定します。1 時間あたりに獲得するクレジット数と、各インスタンスサイズのクレジット残高制限については、[クレジットの表](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を参照してください。
**例**
この例では、`t3.nano` インスタンスを使用します。インスタンスの `CPUCreditBalance` 値を計算するには、前述の式を次のように使用します。
+ `CPUCreditBalance` – 計算する現在のクレジット残高。
+ `prior CPUCreditBalance` – 5 分前のクレジット残高。この例では、インスタンスは 2 クレジットを蓄積しています。
+ `Credits earned per hour` – `t3.nano` インスタンスは 1 時間あたり 6 クレジット獲得します。
+ `5/60` – CloudWatch メトリクスのパブリッシュ間の 5 分間隔を表します。1 時間あたりに獲得するクレジットに 60 分の 5 (5 分) を掛けて、インスタンスが過去 5 分間に獲得したクレジット数を求めます。`t3.nano` インスタンスは、5 分ごとに 0.5 クレジットを獲得します。
+ `CPUCreditUsage` – インスタンスが過去 5 分間に消費したクレジット数。この例では、インスタンスは過去 5 分間に 1 クレジットを消費しました。
これらの値を使用して、`CPUCreditBalance` の値を計算できます。
**Example**
```
CPUCreditBalance = 2 + [0.5 - 1] = 1.5
```
### 無制限インスタンスの CPU クレジット使用状況の計算
バーストパフォーマンスインスタンスがベースラインを超えてバーストする必要がある場合、余剰クレジットを消費する前に、蓄積されたクレジットが常に消費されます。蓄積した CPU クレジット残高を使いきると、必要な期間だけ余剰クレジットを使用してバーストできます。CPU 利用率がベースラインを下回った場合、インスタンスが獲得クレジットを蓄積する前に常に余剰クレジットが支払われます。
この 5 分間に発生するアクティビティを反映するため、次の式では `Adjusted balance` という用語を使用します。`CPUCreditBalance` および `CPUSurplusCreditBalance` の CloudWatch メトリクスの値に達するため、この値を使用します。
**Example**
```
Adjusted balance = [prior CPUCreditBalance - prior CPUSurplusCreditBalance] + [Credits earned per hour * (5/60) - CPUCreditUsage]
```
`0` に対する `Adjusted balance` の値は、インスタンスが獲得したすべてのクレジットがバーストに消費され、余剰クレジットは消費されなかったことを示します。結果として、`CPUCreditBalance` と `CPUSurplusCreditBalance` は `0` に設定されます。
`Adjusted balance` の正の値は、インスタンスが獲得クレジットを蓄積し、前の余剰クレジットが (ある場合) 支払われたことを示します。結果として、`Adjusted balance` の値は `CPUCreditBalance` に割り当てられ、`CPUSurplusCreditBalance` は `0`に設定されます。インスタンスサイズは、蓄積可能な[最大クレジット数](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を決定します。
**Example**
```
CPUCreditBalance = min [max earned credit balance, Adjusted balance]
CPUSurplusCreditBalance = 0
```
`Adjusted balance` の負の値は、インスタンスが蓄積したすべての獲得クレジットに加えて、余剰クレジットもバーストに消費されたことを示します。結果として、`Adjusted balance` の値は `CPUSurplusCreditBalance` と `CPUCreditBalance` に割り当てられ、`0`に設定されます。繰り返しになりますが、インスタンスサイズは、蓄積可能な[最大クレジット数](burstable-credits-baseline-concepts.md#burstable-performance-instances-credit-table)を決定します。
**Example**
```
CPUSurplusCreditBalance = min [max earned credit balance, -Adjusted balance]
CPUCreditBalance = 0
```
消費される余剰クレジットがインスタンスに蓄積可能な最大クレジットを越えた場合、余剰クレジット残高は前述の式に示すように最大に設定されます。残りの余剰クレジットは `CPUSurplusCreditsCharged` メトリクスで示すように課金されます。
**Example**
```
CPUSurplusCreditsCharged = max [-Adjusted balance - max earned credit balance, 0]
```
最後に、`CPUSurplusCreditBalance` により追跡された余剰クレジットもインスタンスの終了時に課金されます。インスタンスを `unlimited` から `standard` に切り替えると、残りの `CPUSurplusCreditBalance` も課金されます。
# GPU インスタンスによるパフォーマンスアクセラレーション
GPU ベースのインスタンスでは、数千のコンピューティングコアを持つ NVIDIA GPU にアクセスできます。これらのインスタンスを使用すると、CUDA または Open Computing Language (OpenCL) パラレルコンピューティングフレームワークを活用することにより、サイエンス、エンジニアリング、およびレンダリングアプリケーションを高速化できます。また、ゲームストリーミング、3D アプリケーションストリーミング、およびその他のグラフィックスワークロードを含む、グラフィックアプリケーションにも使用できます。
GPU ベースのインスタンスをアクティブ化または最適化するには、次のように適切なドライバーをインストールする必要があります。
+ NVIDIA GPU がアタッチされたインスタンス (P3 または G4dn インスタンスなど) に NVIDIA ドライバーをインストールするには、「[NVIDIA ドライバー](install-nvidia-driver.md)」を参照してください。
+ AMD GPU がアタッチされたインスタンス (G4ad インスタンスなど) に AMD ドライバーをインストールするには、「[AMD ドライバー](install-amd-driver.md)」を参照してください。
**Topics**
+ [NVIDIA GRID 仮想アプリケーションの有効化](activate_grid.md)
+ [GPU 設定を最適化する](optimize_gpu.md)
+ [G4ad でデュアル 4K ディスプレイをセットアップする](activate_g4ad_4k.md)
+ [
# GPU アクセラレーテッドインスタンスの使用を開始する
](gpu-instances-started.md)
# Amazon EC2 GPU ベースのインスタンスで NVIDIA GRID 仮想アプリケーションをアクティブ化する
NVIDIA GPU を搭載した GPU ベースのインスタンスで GRID 仮想アプリケーションをアクティブ化するには (NVIDIA GRID 仮想ワークステーションはデフォルトで有効になっています)、ドライバーの製品タイプを定義する必要があります。使用するプロセスは、インスタンスのオペレーティングシステムによって異なります。
## Linux インスタンス
**Linux インスタンスで GRID 仮想アプリケーションを有効にするには**
1. 提供されるテンプレートファイルから `/etc/nvidia/gridd.conf` ファイルを作成します。
```
[ec2-user ~]$ sudo cp /etc/nvidia/gridd.conf.template /etc/nvidia/gridd.conf
```
1. お好きなテキストエディタで `/etc/nvidia/gridd.conf` ファイルを開きます。
1. `FeatureType` 行を見つけ、それを `0` と等しくなるように設定します。次に、`IgnoreSP=TRUE` の行を追加します。
```
FeatureType=0 IgnoreSP=TRUE
```
1. ファイルを保存して終了します。
1. インスタンスを再起動し、新しい設定を取得します。
```
[ec2-user ~]$ sudo reboot
```
## Windows インスタンス
**Windows インスタンスで GRID 仮想アプリケーションを有効にするには**
1. **regedit.exe** を実行して、レジストリエディタを開きます。
1. `HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\NVIDIA Corporation\Global\GridLicensing` に移動します。
1. 右側のペインでコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[**New**]、[**DWORD**] の順に選択してください。
1. [**Name (名前)**] に**FeatureType**と入力し、`Enter` キーを押します。
1. [**FeatureType**] でコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[**Modify**] を選択してください。
1. **値のデータ**には、NVIDIA GRID 仮想アプリケーションで `0` を入力し、[**OK**] を選択してください。
1. 右側のペインでコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[**New**]、[**DWORD**] の順に選択してください。
1. [**名前**] では、[**IgnoreSP**] を入力し、次に `Enter` と入力してください。
1. [**IgnoreSP**] でコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[**Modify**] を選択してください。
1. [**Value data**] に`1`と入力し、[**OK**] を選択してください。
1. レジストリエディタを閉じます。
# Amazon EC2 インスタンスの GPU 設定を最適化する
NVIDIA GPU インスタンスで最大のパフォーマンスを実現するためには、いくつかの最適化方法の中から GPU 設定を選択できます。これらのインスタンスタイプの一部では、NVIDIA ドライバーは自動ブースト機能を使用しますが、これは GPU クロック速度に左右されます。自動ブーストを無効にし、GPU クロック速度を最大周波数に設定することで、安定して GPU インスタンスで最大パフォーマンスを実現できます。
## Linux での GPU 設定の最適化
1. GPU 設定を永続的になるように設定します。このコマンドの実行には数分かかることがあります。
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-persistenced
```
1. [G3 および P2 インスタンスのみ] インスタンス上のすべての GPU の自動ブースト機能を無効にします。
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi --auto-boost-default=0
```
1. すべての GPU クロックを最大周波数に設定します。次のコマンドで指定されるメモリとグラフィッククロック速度を使用します。
一部のバージョンの NVIDIA ドライバーでは、アプリケーションのクロック速度の設定をサポートしていないため、`"Setting applications clocks is not supported for GPU..."` エラーが表示されますが、無視できます。
+ G3 インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 2505,1177
```
+ G4dn インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 5001,1590
```
+ G5 インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 6250,1710
```
+ G6、G6f、Gr6、およびGr6f インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 6251,2040
```
+ G6e インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 9001,2520
```
+ G7e インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 12481,2430
```
+ P2 インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 2505,875
```
+ P3 および P3dn インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 877,1530
```
+ P4d インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 1215,1410
```
+ P4de インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 1593,1410
```
+ P5 インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 2619,1980
```
+ P5e および P5en インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 3201,1980
```
+ P6-B200 インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 3996,1965
```
+ P6-B300 インスタンス:
```
[ec2-user ~]$ sudo nvidia-smi -ac 3996,2032
```
## Windows での GPU 設定の最適化
1. PowerShell ウィンドウを開き、NVIDIA のインストールフォルダに移動します。
```
PS C:\> cd "C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\nvgridsw_aws.inf_*\"
```
1. [G3 および P2 インスタンスのみ] インスタンス上のすべての GPU の自動ブースト機能を無効にします。
```
PS C:\> .\nvidia-smi --auto-boost-default=0
```
1. すべての GPU クロックを最大周波数に設定します。次のコマンドで指定されるメモリとグラフィッククロック速度を使用します。
一部のバージョンの NVIDIA ドライバーでは、アプリケーションのクロック速度の設定をサポートしていないため、`"Setting applications clocks is not supported for GPU..."` エラーが表示されますが、無視できます。
+ G3 インスタンス:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "2505,1177"
```
+ G4dn インスタンス:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "5001,1590"
```
+ G5 インスタンス:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "6250,1710"
```
+ G6、G6f、Gr6、およびGr6f インスタンス:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "6251,2040"
```
+ G6e インスタンス:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "9001,2520"
```
+ P2 インスタンス:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "2505,875"
```
+ P3 および P3dn インスタンス:
```
PS C:\> .\nvidia-smi -ac "877,1530"
```
# G4ad Linux インスタンスでデュアル 4K ディスプレイをセットアップする
G4ad インスタンスを起動すると、デュアル 4K ディスプレイをセットアップできます。
**AMD ドライバーをインストールしてデュアル画面を設定するには**
1. Linux インスタンスに接続して、デュアル 4K (2x4k) 向けにターゲットとする GPU の PCI Bus アドレスを取得します。
```
lspci -vv | grep -i amd
```
以下のような出力結果が取得できます。
```
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. 上記の出力では、PCI バスアドレスは 00:1e.0 であることに注意してください。`/etc/modprobe.d/amdgpu.conf` という名前のファイルを作成して追加します。
```
options amdgpu virtual_display=0000:00:1e.0,2
```
1. Linux に AMD ドライバーをインストールするには、「[EC2 インスタンス用の AMD ドライバー](install-amd-driver.md)」を参照してください。AMD GPU ドライバーが既にインストールされている場合は、dkms を通じて amdgpu カーネルモジュールを再構築する必要があります。
1. 以下の xorg.conf ファイルを使用して、デュアル (2x4K) スクリーントポロジを定義し、`/etc/X11/xorg.conf:` のファイルに保存します。
```
~$ 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. [インタラクティブデスクトップ](#amd-interactive-desktop)の設定手順に従って、DCV を設定します。
1. DCV の設定が完了したら、再起動します。
1. ドライバーが機能していることを確認します。
```
dmesg | grep amdgpu
```
レスポンスは次のようになります。
```
Initialized amdgpu
```
1. `DISPLAY=:0 xrandr -q` の出力で、2 つの仮想ディスプレイが接続されていることを確認できます。
```
~$ 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. DCV に接続するときは、解像度を 2x4K に変更し、デュアルモニタのサポートが DCV によって登録されていることを確認します。
![\[DCV 解像度の変更\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/dm-dcv-example.png)
## Linux のインタラクティブデスクトップをセットアップする
Linux インスタンスに AMD GPU ドライバーがインストールされ、amdgpu が使用されていることを確認したら、インタラクティブデスクトップマネージャーをインストールできます。最高の互換性とパフォーマンスを得るには、MATE デスクトップ環境をお勧めします。
**前提条件**
テキストエディタを開き、次のファイルを`xorg.conf`という名前のファイルとして保存します。このファイルはインスタンスで必要になります。
```
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
```
**Amazon Linux 2 でインタラクティブデスクトップをセットアップするには**
1. EPEL リポジトリをインストールします。
```
[ec2-user ~]$ sudo amazon-linux-extras install epel -y
```
1. MATE デスクトップをインストールします。
```
[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. `xorg.conf` ファイルを `/etc/X11/xorg.conf` にコピーします。
1. インスタンスを再起動します。
```
[ec2-user ~]$ sudo reboot
```
1. (オプション) [Amazon DCV サーバーをインストールして](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/adminguide/setting-up-installing.html)、Amazon DCV を高パフォーマンスの表示プロトコルとして使用してから、お好みのクライアントを使用して [Amazon DCV セッションに接続します](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/userguide/using-connecting.html)。
**Ubuntu でインタラクティブデスクトップをセットアップするには**
1. MATE デスクトップをインストールします。
```
$ sudo apt install xorg-dev ubuntu-mate-desktop -y
$ sudo apt purge ifupdown -y
```
1. `xorg.conf` ファイルを `/etc/X11/xorg.conf` にコピーします。
1. インスタンスを再起動します。
```
$ sudo reboot
```
1. 適切なバージョンの Ubuntu 用の AMF エンコーダーをインストールします。
```
$ sudo apt install ./amdgpu-pro-20.20-*/amf-amdgpu-pro_20.20-*_amd64.deb
```
1. (オプション) [Amazon DCV サーバーをインストールして](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/adminguide/setting-up-installing.html)、Amazon DCV を高パフォーマンスの表示プロトコルとして使用してから、お好みのクライアントを使用して [Amazon DCV セッションに接続します](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/userguide/using-connecting.html)。
1. DCV のインストール後、DCV ユーザーに動画のアクセス権限を付与します。
```
$ sudo usermod -aG video dcv
```
**CentOS で対話型デスクトップをセットアップするには**
1. EPEL リポジトリをインストールします。
```
$ sudo yum update -y
$ sudo yum install epel-release -y
```
1. MATE デスクトップをインストールします。
```
$ sudo yum groupinstall "MATE Desktop" -y
$ sudo systemctl disable firewalld
```
1. `xorg.conf` ファイルを `/etc/X11/xorg.conf` にコピーします。
1. インスタンスを再起動します。
```
$ sudo reboot
```
1. (オプション) [Amazon DCV サーバーをインストールして](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/adminguide/setting-up-installing.html)、Amazon DCV を高パフォーマンスの表示プロトコルとして使用してから、お好みのクライアントを使用して [Amazon DCV セッションに接続します](https://docs.aws.amazon.com/dcv/latest/userguide/using-connecting.html)。
# GPU アクセラレーテッドインスタンスの使用を開始する
以下のリストに示すような最新世代の GPU アクセラレーテッドインスタンスタイプは、深層学習やハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) アプリケーションに最良のパフォーマンス機能を提供します。機能の詳細については、インスタンスタイプのリンクを選択してください。
+ [P6 ファミリー](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p6/)
+ [P6 ファミリー](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p6/)
+ [P5 ファミリー](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p5/)
高速化インスタンスタイプのインスタンスタイプ仕様に関する完全なリストについては、「*Amazon EC2 Instance Types*」リファレンスで「[Accelerated computing](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ac.html)」を参照してください。
**ソフトウェア設定**
最新世代の GPU アクセラレーテッドインスタンスタイプの使用を開始する最も簡単な方法は、すべての必須ソフトウェアで事前設定されている AWS Deep Learning AMI からインスタンスを起動することです。GPU アクセラレーテッドインスタンスタイプで使用する最新の AWS Deep Learning AMIs については、「**AWS Deep Learning AMIs デベロッパーガイド」の「[P6 でサポートされる DLAMI](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/p6-support-dlami.html)」を参照してください。
深層学習または HPC アプリケーションをホストするインスタンスを起動するためにカスタム AMI を構築する必要がある場合は、ベースイメージ上に以下の最小ソフトウェアバージョンをインストールすることをお勧めします。
| インスタンスタイプ | NVIDIA ドライバー | CUDA | NVIDIA GDRCopy | EFA インストーラ | 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 |
| P5.4xlarge | 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-GB200 | 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**「**EFA K8**」の列には、`aws-efa-k8s-device-plugin` に推奨される最低限のバージョンが含まれています。
** ²** GPU-to-GPU 通信で Elastic Fabric Adapter (EFA) および NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) が使用される場合、`P5.4xlarge` インスタンスに影響する互換性の問題が発生します。この問題を軽減するには `FI_HMEM_DISABLE_P2P` 環境変数を `1` に設定し、EFA バージョン 1.43.1 以降がインストールされていることを確認してください。
**注記**
バージョン 1.41.0 の EFA インストーラを使用している場合、`aws-ofi-nccl plugin` が付属しています。以前のバージョンの EFA インストーラでは、`aws-ofi-nccl plugin` バージョン `1.7.2-aws` 以降を使用してください。
また、より深い C ステートを使用しないようにインスタンスを設定することをお勧めします。詳細については、*Amazon Linux 2 ユーザーガイド*の「[より深い C ステートの制限による高パフォーマンスと低レイテンシー](https://docs.aws.amazon.com/linux/al2/ug/processor_state_control.html#c-states)」を参照してください。最新の AWS Deep Learning Base GPU AMI は、より深い C ステートを使用しないように事前設定されています。
ネットワークと Elastic Fabric Adapter (EFA) 設定については、「[複数のネットワークカードを使用して Amazon EC2 インスタンスのネットワーク帯域幅を最大化する](efa-acc-inst-types.md)」を参照してください。
# Amazon EC2 Mac インスタンス
EC2 Mac インスタンスは、iPhone、iPad、Mac、Vision Pro、Apple Watch、Apple TV、Safari などの Apple プラットフォーム用アプリケーションの開発、構築、テスト、署名に最適です。Mac インスタンスには、SSH または Apple Remote Desktop (ARD) を使用して接続できます。
**注記**
**[unit of billing]** (請求の単位) は **[dedicated host]** (専有ホスト) です。そのホストで実行されているインスタンスには追加料金はかかりません。
Amazon EC2 Mac インスタンスは macOS オペレーティングシステムをネイティブでサポートしています。
+ **EC2 x86 Mac インスタンス** (`mac1.metal`)は 3.2 GHz Intel 第 8 世代 (Coffee Lake) Core i7 プロセッサ、6 個の物理コアと 12 個の論理コア、32 GiB のメモリを搭載した 2018 Mac mini ハードウェアに構築されています。
+ **EC2 M1 Mac インスタンス** (`mac2.metal`) は、Apple シリコン M1 プロセッサ、8 個の CPU コア、8 個の GPU コア、16 GiB のメモリ、16 コアの Apple Neural Engine を搭載した 2020 Mac mini ハードウェアに構築されています。
+ **EC2 M1 Ultra Mac インスタンス** (`mac2-m1ultra.metal`) は、Apple シリコン M1 Ultra プロセッサ、20 個の CPU コア、64 個の GPU コア、128 GiB のメモリ、32 コアの Apple Neural Engine を搭載した 2022 Mac Studio ハードウェアに構築されています。
+ **EC2 M2 Mac インスタンス** (`mac2-m2.metal`) は、Apple シリコン M2 プロセッサ、8 個の CPU コア、10 個の GPU コア、24 GiB のメモリ、16 コアの Apple Neural Engine を搭載した 2023 Mac Studio ハードウェアに構築されています。
+ **EC2 M2 Pro Mac インスタンス** (`mac2-m2pro.metal`) は、Apple シリコン M2 Pro プロセッサ、12 個の CPU コア、19 個の GPU コア、32 GiB のメモリ、16 コアの Apple Neural Engine を搭載した 2023 Mac mini ハードウェアに構築されています。
+ **EC2 M4 Mac インスタンス** (`mac-m4.metal`) は、Apple シリコン M4 プロセッサ、10 個の CPU コア、10 個の GPU コア、24 GiB のメモリ、16 コアの Apple Neural Engine を搭載した 2024 Mac mini ハードウェアに構築されています。
+ **EC2 M4 Pro Mac インスタンス** (`mac-m4pro.metal`) は、Apple シリコン M4 Pro プロセッサ、14 個の CPU コア、20 個の GPU コア、48 GiB のメモリ、16 コアの Apple Neural Engine を搭載した 2024 Mac mini ハードウェアに構築されています。
Amazon EC2 Mac 専有ホストは、[専有ホストの自動復旧](dedicated-hosts-recovery.md)と[再起動ベースのホストメンテナンス](dedicated-hosts-maintenance.md)をサポートします。
**Topics**
+ [
## 考慮事項
](#mac-instance-considerations)
+ [
## インスタンスの準備状況
](#mac-instance-readiness)
+ [
## EC2 macOS AMI
](#ec2-macos-images)
+ [
## EC2 macOS Init
](#ec2-macos-init)
+ [
## macOS 用の Amazon EC2 System Monitor
](#mac-instance-system-monitor)
+ [
## 関連リソース
](#related-resources)
+ [
# AWS マネジメントコンソール または AWS CLI を使用して Mac インスタンスを起動する
](mac-instance-launch.md)
+ [
# SSH または GUI を使用して Mac インスタンスに接続する
](connect-to-mac-instance.md)
+ [
# Amazon EC2 Mac インスタンス上のオペレーティングシステムとソフトウェアの更新
](mac-instance-updates.md)
+ [
# Mac インスタンスの EBS ボリュームのサイズを増やす
](mac-instance-increase-volume.md)
+ [
# Amazon EC2 Mac インスタンスを停止または終了する
](mac-instance-stop.md)
+ [
# Amazon EC2 Mac インスタンスのシステム整合性保護を構成する
](mac-sip-settings.md)
+ [
# Amazon EC2 Mac 専有ホストでサポートされている macOS バージョンを特定する
](macos-firmware-visibility.md)
+ [
# macOS AMI の通知へのサブスクライブ
](macos-subscribe-notifications.md)
+ [
# AWS Systems Manager Parameter Store API を使用して macOS AMI ID を取得する
](macos-ami-ids-parameter-store.md)
+ [
# Amazon EC2 macOS AMI リリースノート
](macos-ami-overview.md)
## 考慮事項
Mac インスタンスには、次の考慮事項が適用されます。
+ Mac インスタンスは、[Dedicated Hosts](dedicated-hosts-overview.md) のベアメタルインスタンスとしてのみ使用でき、Dedicated Host をリリースできる前の最低割り当て期間は 24 時間です。Dedicated Host ごとに 1 つの Mac インスタンスを起動できます。Dedicated Host は、AWS アカウント、 AWS 組織内の 組織単位、あるいは AWS 組織全体と共有することができます。
+ Mac インスタンスはさまざまな AWS リージョン で使用できます。それぞれの AWS リージョン で利用可能な Mac インスタンスのリストについては、「[リージョン別の Amazon EC2 インスタンスタイプ](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ec2-instance-regions.html)」を参照してください。
+ Mac インスタンスは オンデマンドインスタンス としてのみ使用できます。スポットインスタンス または リザーブドインスタンス では使用できません。[Savings Plan](https://docs.aws.amazon.com/savingsplans/latest/userguide/) を購入すると、Mac インスタンスでコストを節約できます。
+ 異なる Mac インスタンスタイプと特定の macOS Amazon マシンイメージ (AMI) の互換性はさまざまです。詳細については、[Amazon EC2 macOS AMI リリースノート](macos-ami-overview.md)を参照してください。
+ EBS ホットプラグはサポートされています。
+ AWS は、Apple ハードウェアの内部 SSD を管理またはサポートしません。代わりに、Amazon EBS ボリュームを使用することが強く推奨されます。EBS ボリュームは、他の EC2 インスタンスと同等の伸縮性、可用性、耐久性などの利点を Mac インスタンスにもたらします。
+ 最適なパフォーマンスを得るには、Mac インスタンスで 10,000 IOPS と 400 MiB/秒のスループットの Amazon EBS ボリュームを使用することをお勧めします。詳細については、「*Amazon EBS ユーザーガイド*」の「[Amazon EBS ボリュームの種類](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-volume-types.html)」を参照してください。
+ [Mac インスタンスは、Amazon EC2 Auto Scaling をサポートしています。](https://aws.amazon.com/blogs/compute/implementing-autoscaling-for-ec2-mac-instances/)
+ x86 Mac インスタンスでは、自動ソフトウェア更新は無効化されています。インスタンスを本番環境に置く前に、更新を適用し、インスタンスでテストすることをお勧めします。詳細については、[Amazon EC2 Mac インスタンス上のオペレーティングシステムとソフトウェアの更新](mac-instance-updates.md)を参照してください。
+ Mac インスタンスを停止または終了すると、Dedicated Host でスクラブワークフローが実行されます。詳細については、[Amazon EC2 Mac インスタンスを停止または終了する](mac-instance-stop.md)を参照してください。
+
**重要**
Apple Intelligence 機能は、外部ボリュームから Mac ハードウェアを起動する場合は使用できません。EC2 Mac インスタンスはデフォルトで外部 EBS ボリュームから起動するため、Apple Intelligence 機能はサポートされていません。
+
**警告**
FileVault は使用しません。FileVault を有効にすると、パーティションがロックされているため、ホストの起動に失敗します。データ暗号化が必要な場合は、Amazon EBS 暗号化を使用して、ブートの問題やパフォーマンスへの影響を回避します。Amazon EBS の暗号化では、暗号化オペレーションはインスタンスをホストするサーバー上で実行されるため、インスタンスとそれにアタッチされた EBS ストレージ間に保管中のデータと転送中のデータの両方のセキュリティが確保されます。詳細については、「*Amazon EBS ユーザーガイド*」の「[Amazon EBS 暗号化](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-encryption.html)」を参照してください。
## インスタンスの準備状況
Mac インスタンスを起動したら、インスタンスに接続する前に、インスタンスの準備が整うまで待機する必要があります。x86 Mac インスタンスまたは Apple Silicon Mac インスタンスを含む AWS 提供の AMI の場合、起動時間は約 6 分から 20 分の範囲です。選択した Amazon EBS のボリュームサイズ、*ユーザーデータ*への追加スクリプトの導入、カスタム macOS AMI への追加ロードソフトウェアなどにより、起動時間が長くなる場合があります。
以下のような小さなシェルスクリプトを使用すれば、describe-instance-status API をポーリングし、インスタンスが接続できる状態になったかどうかを確認できます。次のコマンドで、インスタンス ID の例を独自の インスタンス ID に置き換えます。
```
for i in $(seq 1 200); do aws ec2 describe-instance-status --instance-ids=i-1234567890abcdef0 \
--query='InstanceStatuses[0].InstanceStatus.Status'; sleep 5; done;
```
## EC2 macOS AMI
Amazon EC2 macOS は、Amazon EC2 Mac インスタンスで実行されるデベロッパーワークロードに対して、安定性、安全性、高パフォーマンスの環境を実現するように設計されています。EC2 macOS AMI には、起動設定ツールや一般的な AWS ライブラリやツールなど、AWS との統合を容易にするパッケージが含まれています。
EC2 macOS AMI の詳細については、「[Amazon EC2 macOS AMI リリースノート](macos-ami-overview.md)」を参照してください。
AWS は、更新済みの EC2 macOS AMI を定期的に提供します。これには、AWS が所有するパッケージの更新と、完全にテストされた macOS の最新バージョンが含まれます。さらに、AWS は更新された AMI を提供し、さらに完全にテストおよび検証できるとすぐに最新のマイナーバージョンアップデートやメジャーバージョンアップデートを提供します。Mac インスタンスのデータやカスタマイズ情報を保持する必要がない場合は、現在の AMI を使用して新しいインスタンスを起動してから、前のインスタンスを終了することで、最新の更新プログラムを取得できます。また、Mac インスタンスに適用するアップデートを選択できます。
macOS AMI の通知をサブスクライブする方法については、[macOS AMI の通知へのサブスクライブ](macos-subscribe-notifications.md)を参照してください。
## EC2 macOS Init
EC2 macOS Init は、起動時に EC2 Mac インスタンスを初期化するために使用します。優先順位グループを使用して、タスクの論理グループを同時に実行します。
launchd plist ファイルは `/Library/LaunchDaemons/com.amazon.ec2.macos-init.plist` です。EC2 macOS Init 用のファイルは、`/usr/local/aws/ec2-macos-init` にあります。
詳細については、[https://github.com/aws/ec2-macos-init](https://github.com/aws/ec2-macos-init) を参照してください。
## macOS 用の Amazon EC2 System Monitor
macOS 用の Amazon EC2 System Monitor は、Amazon CloudWatch で CPU 使用率メトリクスを使用できるようにします。このメトリクスは、カスタムシリアルデバイス経由で 1 分間隔で CloudWatch に送信されます。このエージェントを有効または無効にするには、次の手順に従います。このエージェントは、デフォルトでは有効になっています。
```
sudo setup-ec2monitoring [enable | disable]
```
**注記**
macOS 用の Amazon EC2 System Monitor は、現在、Apple Silicon Mac インスタンスではサポートされていません。
## 関連リソース
料金については、「[料金](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/mac/#Pricing)」を参照してください。
Mac インスタンスの詳細については、「[Amazon EC2 Mac インスタンス](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/mac/)」を参照してください。
Mac インスタンスのハードウェア仕様とネットワークパフォーマンスについて詳しくは、「[汎用インスタンス](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/gp.html)」を参照してください。
# AWS マネジメントコンソール または AWS CLI を使用して Mac インスタンスを起動する
EC2 Mac インスタンスには[専有ホスト](dedicated-hosts-overview.md)が必要です。まず、アカウントにホストを割り当ててから、そのホストにインスタンスを作成する必要があります。
AWS マネジメントコンソール または AWS CLI を使用して Mac インスタンスを起動できます。
## コンソールを使用した Mac インスタンスの起動
**Mac インスタンスを Dedicated Host 上で起動するには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. 以下のように専有ホストを割り当てます。
1. ナビゲーションペインで [**Dedicated Hosts**] を選択してください。
1. [**Dedicated Host の割り当て**] を選択し、次の操作を行います。
1. **[インスタンスファミリー]** では **Mac** のインスタンスファミリーを選択します。リストにインスタンスファミリーが表示されない場合、それは、現在選択されているリージョンではサポートされていません。
1. **[インスタンスタイプ]** では、選択したインスタンスファミリーに基づいてインスタンスタイプを選択します。
1. **[アベイラビリティーゾーン]** で、専有ホストのアベイラビリティーゾーンを選択してください。
1. **[Quantity]** (数量) は **1** のままにします。
1. [**割り当て**] を選択してください。
1. 次のように、ホストにインスタンスを作成します。
1. 作成した Dedicated Host を選択し、次の操作を実行します。
1. **[アクション]** (アクション)、**[Launch instance(s) onto host]** (ホストにインスタンスを作成) の順に選択してください。
1. **[Application and OS Images (Amazon Machine Image)]** (アプリケーションおよび OS イメージ (Amazon マシンイメージ)) で、macOS AMI を選択してください。
1. **[インスタンスタイプ]** では Mac のインスタンスタイプを選択します。
1. **[高度な詳細]** で、**[テナンシー]**、**[テナンシーホスト指定]**、および **[テナンシーのホスト ID]** が、作成した専有ホストに基づいて事前設定されていることを確認します。必要に応じて **[Tenancy affinity]** (テナンシーのアフィニティ) を更新します。
1. ウィザードを完了し、必要に応じて EBS ボリューム、セキュリティグループ、およびキーペアを指定します。
1. **[Summary]** (サマリー) パネルで、**[Launch instance]** (インスタンスの起動) を選択してください。
1. 確認ページは、インスタンスが起動中であることを通知します。**[View all instances]** (すべてのインスタンスの表示) を選択して確認ページを閉じ、コンソールに戻ります。インスタンスの初期状態は `pending` です。インスタンスの状態が `running` に変わると、ステータスチェックに合格すると、インスタンスは準備完了になります。
## AWS CLI を使用した Mac インスタンスの起動
**専有ホストを割り当てる**
以下の [allocate-hosts](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/allocate-hosts.html) コマンドを使用して、お使いの Mac インスタンスに専有ホストを割り当て、`instance-type` を有効な Mac インスタンスタイプに置き換え、`region` と `availability-zone` はお使いの環境に適したものに置き換えます。
```
aws ec2 allocate-hosts --region us-east-1 --instance-type mac1.metal --availability-zone us-east-1b --auto-placement "on" --quantity 1
```
**ホスト上でインスタンスを起動する**
次の [run-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) コマンドを使用して Mac インスタンスを起動します。ここでも、`instance-type` を 有効な Mac インスタンスタイプに、`region` と `availability-zone` を以前使用していたものにそれぞれ置き換えます。
```
aws ec2 run-instances --region us-east-1 --instance-type mac1.metal --placement Tenancy=host --image-id ami_id --key-name my-key-pair
```
インスタンスの初期状態は `pending` です。インスタンスの状態が `running` に変わると、ステータスチェックに合格すると、インスタンスは準備完了になります。インスタンスのステータス情報を表示するには、次の [describe-instance-status](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-status.html) コマンドを使用します。
```
aws ec2 describe-instance-status --instance-ids i-017f8354e2dc69c4f
```
ステータスチェックに合格した実行中のインスタンスの出力例を次に示します。
```
{
"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"
}
}
]
}
```
# SSH または GUI を使用して Mac インスタンスに接続する
SSH またはグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) を使用して Mac インスタンスに接続できます。
複数のユーザーが同時に OS にアクセスできます。ポート 5900 の画面共有サービスが組み込まれているため、通常、1:1 user:GUI セッションがあります。macOS 内で SSH を使用すると、`sshd_config` ファイルの [最大セッション] 制限まで、複数のセッションがサポートされます。
## SSH を使用したインスタンスへの接続
Amazon EC2 Mac インスタンスは、デフォルトではリモートルート SSH を許可しません。ec2-user アカウントは、SSH を使用してリモートでログインするように設定されています。ec2-user アカウントにも **sudo** 権限があります。インスタンスに接続したら、他のユーザーを追加できます。
SSH を使用したインスタンスへの接続をサポートするには、SSH アクセスを許可するキーペアとセキュリティグループを使用してインスタンスを起動し、インスタンスにインターネット接続があることを確認します。インスタンスに接続するときに、キーペアの `.pem` ファイルを指定します。
SSH クライアントを使用して Mac インスタンスに接続するには、次の手順に従います。インスタンスの接続でエラーが発生した場合は、[Amazon EC2 Linux インスタンスへの接続に関する問題のトラブルシューティング](TroubleshootingInstancesConnecting.md)を参照してください。
**SSH を使用してインスタンスに接続するには**
1. コマンドラインで**ssh**と入力して、ローカルコンピュータに SSH クライアントがインストールされていることを確認します。コンピュータがコマンドを認識しない場合は、お使いのオペレーティングシステム用の SSH クライアントを検索し、インストールします。
1. インスタンスのパブリック DNS 名を取得します。Amazon EC2 コンソールを使用して、[**詳細**] タブと [**ネットワーク**] タブの両方でパブリック DNS 名を確認できます。AWS CLI を使用して、[describe-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instances.html) コマンドを使用してパブリック DNS 名を見つけることができます。
1. インスタンスの起動時に指定したキーペアの `.pem` ファイルを見つけます。
1. 次の **ssh** コマンドを使用してインスタンスに接続し、インスタンスのパブリック DNS 名と `.pem` ファイルを指定します。
```
ssh -i /path/key-pair-name.pem ec2-user@instance-public-dns-name
```
パスワード認証は、パスワードのブルートフォース攻撃を防ぐために無効になっています。SSH 設定を変更する前に、`/usr/local/aws/ec2-macos-init/init.toml` を開いて `secureSSHDConfig` を `false` に設定します。
## インスタンスのグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) に接続する
VNC、Apple Remote Desktop (ARD)、または Apple Screen Sharing アプリケーション (macOS に付属) を使用してインスタンスの GUI に接続するには、以下の手順に従います。
**注記**
macOS 10.14 以降では、画面共有が[システム環境設定](https://support.apple.com/guide/remote-desktop/enable-remote-management-apd8b1c65bd/mac)で有効になっている場合のみ制御できます。
**ARD クライアントまたは VNC クライアントを使用してインスタンスに接続するには**
1. ローカルコンピュータに、ARD をサポートしている ARD クライアントまたは VNC クライアントが、インストールされていることを確認します。macOS では、組み込みの画面共有アプリケーションを利用できます。インストールされていない場合は、お使いのオペレーティングシステム向けの ARD を検索し、インストールします。
1. ローカルコンピュータから、[SSH を使用してインスタンスに接続します](#mac-instance-ssh)。
1. 次のように **passwd** コマンドを使用して、ec2-user アカウントのパスワードを設定します。
```
[ec2-user ~]$ sudo passwd ec2-user
```
1. 次のコマンドを使用して macOS スクリーン共有をインストールして起動します。
```
[ec2-user ~]$ sudo launchctl enable system/com.apple.screensharing
sudo launchctl load -w /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.screensharing.plist
```
1. **exit** と入力して Enter キーを押して、インスタンスとの接続を切断します。
1. コンピュータから、次の **ssh** コマンドを使用してインスタンスに接続します。前のセクションで示したオプションに加えて、ポート転送を有効にしローカルポート 5900 のすべてのトラフィックをインスタンスの ARD サーバーに転送する場合は、**-L** オプションを使用します。
```
ssh -L 5900:localhost:5900 -i /path/key-pair-name.pem ec2-user@instance-public-dns-name
```
1. ローカルコンピュータから、ARD をサポートしている ARD クライアントまたは VNC クライアントを使用して、`localhost:5900` に接続します。例えば、macOS で画面共有アプリケーションを次のように使用します。
1. **[検索]** を開いて、**[移動]** を選択してください。
1. **[サーバーに接続]** を選択してください。
1. **[サーバーアドレス]** フィールドに、`vnc://localhost:5900` と入力してください。
1. プロンプトに従って、**ec2-user** を使用して ec2-user アカウント用に作成したユーザー名とパスワードでログインします。
## Mac インスタンスで macOS の画面解像度を変更する
ARD または ARD をサポートする VNC クライアントを使用して EC2 Mac インスタンスに接続したら、[displayplacer](https://github.com/jakehilborn/displayplacer) などの公開されている macOS ツールやユーティリティのいずれかを使用して macOS 環境の画面解像度を変更できます。
**displayplacer を使用して画面解像度を変更するには**
1. displayplacer をインストールします。
```
[ec2-user ~]$ brew tap jakehilborn/jakehilborn && brew install displayplacer
```
1. 現在の画面情報と可能な画面解像度を表示します。
```
[ec2-user ~]$ displayplacer list
```
1. 希望の画面解像度を適用します。
```
[ec2-user ~]$ displayplacer "id: res:x origin:(0,0) degree:0"
```
例えば、次のようになります。
```
RES="2560x1600"
displayplacer "id:69784AF1-CD7D-B79B-E5D4-60D937407F68 res:${RES} scaling:off origin:(0,0) degree:0"
```
# Amazon EC2 Mac インスタンス上のオペレーティングシステムとソフトウェアの更新
次のトピックでは、Apple シリコン Mac インスタンス (Mac2、Mac2-m1ultra、Mac2-m2、Mac2-m2pro、Mac-m4、and Mac-m4pro) および x86 Mac インスタンス (Mac1) でオペレーティングシステムとソフトウェアを更新する方法について説明します。
**警告**
ベータ版またはプレビュー版の macOS バージョンのインストールは、Apple シリコン Mac インスタンスでのみ可能です。Amazon EC2 は macOS のベータ版やプレビュー版をサポートしていないため、実稼働前の macOS バージョンに更新した後もインスタンスが機能し続けることは保証されません。
ベータ版またはプレビュー版の macOS バージョンを Amazon EC2 にインストールすると、インスタンスの停止または終了時に、x86 Mac インスタンスが Amazon EC2 Mac 専有ホストのパフォーマンスを低下させるため、そのホストで新しいインスタンスを開始または起動できなくなります。
**注記**
AWS が公式 AMI をリリースする前にユーザーがインプレース macOS 更新を実行すると、その更新は選択したホストにのみ適用されます。他のホストがある場合、または新しいホストを起動する場合は、それらのホストでも同じ更新プロセスを実行する必要があります。macOS の各バージョンでは、基盤となる Apple Mac ハードウェアでファームウェアの最小バージョンが必要です。インプレース更新では、選択したホストのファームウェアのみが更新され、他の既存または新しいホストには反映されません。Amazon EC2 Mac 専有ホストと互換性がある macOS バージョンを確認するには、「[Amazon EC2 Mac 専有ホストでサポートされている macOS バージョンを特定する](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-firmware-visibility.html)」を参照してください。
**Topics**
## Apple Silicon Mac インスタンスでソフトウェアを更新する
### 前提条件
ネットワークドライバー設定が更新されたため、ENA ドライバーバージョン 1.0.2 は macOS 13.3 以降と互換性がありません。ベータ版、プレビュー版、または実稼働版の macOS バージョン 13.3 以降をインストールする必要があり、最新の ENA ドライバーをインストールしていない場合は、次の手順を使用して新しいバージョンのドライバーをインストールします。
**ENA ドライバーの新しいバージョンをインストールするには**
1. ターミナルウィンドウで、[SSH](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-ssh) を使用して Apple Silicon Mac インスタンスに接続します。
1. Homebrew を更新し、次のコマンドを使用して、ENA アプリケーションを `Applications` ファイルにダウンロードします。
```
[ec2-user ~]$ brew update
```
```
[ec2-user ~]$ brew install amazon-ena-ethernet-dext
```
1. **exit** と入力して return キーを押して、インスタンスとの接続を切断します。
1. VNC クライアントを使用して ENA アプリケーションをアクティブ化します。
1. [インスタンスのグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) に接続する](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-vnc) を使用して VNC クライアントを設定します。
1. 画面共有アプリケーションを使用してインスタンスに接続したら、**Applications** フォルダーに移動して ENA アプリケーションを開きます。
1. [**Activate**] を選択してください。
1. ドライバーが正しくアクティブ化されたことを確認するには、ターミナルウィンドウで次のコマンドを実行します。コマンドの出力は、古いドライバが終了状態で、新しいドライバがアクティブ状態であることを示しています。
```
systemextensionsctl list;
```
1. インスタンスを再起動すると、新しいドライバーのみが表示されます。
### ソフトウェア更新を実行する
Apple Silicon Mac インスタンスでは、オペレーティングシステムのインプレースアップデートを実行するために数ステップの手順を実行する必要があります。これには、Amazon EBS ルートボリュームの所有権を EBS ルートボリューム管理ユーザーに委任することが含まれます。これを行うには、Amazon EC2 API を使用して自動的に行うか、もしくはインスタンスでコマンドを実行して手動で行うかのいずれかを選択できます。
------
#### [ Automated volume ownership delegation (Recommended) ]
**考慮事項**
+ ボリューム所有権の委任タスクが完了するまでに 30～90 分かかる場合があります。この間、インスタンスは到達不能になります。
+ 以下の macOS バージョンがサポートされています。
+ **Mac2 \$1 Mac2-m1ultra** – macOS Ventura (バージョン 13.0 以降)
+ **Mac2-m2 \$1 Mac2-m2pro** – macOS Ventura (バージョン 13.2 以降)
+ **Mac-m4 \$1 Mac-m4pro** — macOS Sequoia (バージョン 15.6 以降)
+ インスタンスにはブート可能なボリュームが 1 つだけあることが前提です。アタッチされた各ボリュームには、それぞれ管理ユーザーを 1 人追加できます。
**ステップ 1: パスワードを設定し、EBS ルートボリューム管理ユーザーのセキュアトークンを有効にする**
パスワードを設定し、Amazon EBS ルートボリューム管理ユーザー (`ec2-user`) のセキュアトークンを有効にする必要があります。
**注記**
パスワードとセキュアトークンは、GUI を使用して Apple シリコン Mac インスタンスに初めて接続するときに設定されます。以前に [GUI を使用してインスタンスに接続](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-vnc)したことがある場合は、これらのステップを実行する**必要はありません**。
1. [SSH を使用してインスタンスに接続します](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-ssh)。
1. `ec2-user` ユーザーのパスワードを設定します。
```
$ sudo /usr/bin/dscl . -passwd /Users/ec2-user
```
1. `ec2-user` ユーザーのセキュアトークンを有効にします。`-oldPassword` の場合、前のステップと同じパスワードを指定します。`-newPassword` の場合、別のパスワードを指定します。次のコマンドは、古いパスワードと新しいパスワードが `.txt` ファイルに保存されていることを前提としています。
```
$ sysadminctl -oldPassword `cat old_password.txt` -newPassword `cat new_password.txt`
```
1. セキュアトークンが有効になっていることを確認します。
```
$ sysadminctl -secureTokenStatus ec2-user
```
**ステップ 2: Amazon EBS ルートボリュームの所有権を EBS ルートボリューム管理ユーザーに委任する**
所有権を委任するには、ボリューム所有権の委任タスクを作成する必要があります。
1. [create-delegate-mac-volume-ownership-task](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/create-delegate-mac-volume-ownership-task.html) コマンドを使用してタスクを作成します。`--instance-id` の場合、インスタンスの ID を指定します。`--mac-credentials` の場合、次の認証情報を指定します。
+ **内部ディスク管理ユーザー**
+ **ユーザー名** – デフォルトの管理ユーザー (`aws-managed-user`) のみがサポートされ、デフォルトで使用されます。別の管理ユーザーを指定することはできません。
+ **パスワード** – `aws-managed-user` のデフォルトのパスワードを変更しなかった場合は、デフォルトのパスワード (*空白*) を指定します。それ以外の場合は、パスワードを指定します。
+ **Amazon EBS ルートボリューム管理ユーザー**
+ **ユーザー名** – デフォルトの管理ユーザーを変更しなかった場合は、`ec2-user` を指定します。それ以外の場合は、管理ユーザーのユーザー名を指定します。
+ **パスワード** – 上記のステップ 1 でルートボリューム管理ユーザーに設定したパスワードを指定します。
```
aws ec2 create-delegate-mac-volume-ownership-task \
--instance-id i-1234567890abcdef0 \
--mac-credentials file://mac-credentials.json
```
以下は、前述の例で参照されている `mac-credentials.json` ファイルの内容です。
```
{
"internalDiskPassword":"internal-disk-admin_password",
"rootVolumeUsername":"root-volume-admin_username",
"rootVolumepassword":"root-volume-admin_password"
}
```
1. ボリューム所有権の委任タスクが完了し、インスタンスが正常な状態に戻るまで待ちます。[describe-mac-modification-tasks](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-mac-modification-tasks.html) コマンドを使用します。`--mac-modification-task-id` には、前のステップのボリューム所有権の委任タスクの ID を指定します。
```
aws ec2 describe-mac-modification-tasks \
--mac-modification-task-id task-id
```
1. ボリューム所有権の委任タスクが完了したら、ステップ 3 に進みます。
**ステップ 3: ソフトウェアを更新する**
Amazon EBS ルートボリュームの所有権を委任したら、[x86 Mac インスタンスでのソフトウェアの更新](#x86-mac1) (以下) で説明されているステップに従ってソフトウェアを更新します。
------
#### [ Manual volume ownership delegation ]
この手順を進めると、2 つのパスワードが作成されます。1 つのパスワードは Amazon EBS ルートボリューム管理ユーザー (`ec2-user`) 用で、もう 1 つのパスワードは内部ディスクの管理ユーザー (`aws-managed-user`) 用です。これらのパスワードは手順を進めるときに使用しますので、覚えておいてください。
**注記**
macOS Big Sur でこの手順を実行すると、macOS Big Sur 11.7.3 から macOS Big Sur 11.7.4 へのアップデートなど、マイナーアップデートのみしか実行できません。macOS Monterey 以降では、主要なソフトウェアアップデートを実行できます。
**内部ディスクにアクセスするには**
1. ローカルコンピュータのターミナルで、次のコマンドで SSH を使用して Apple Silicon Mac インスタンスに接続します。詳細については、[SSH を使用したインスタンスへの接続](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-ssh)を参照してください。
```
ssh -i /path/key-pair-name.pem ec2-user@instance-public-dns-name
```
1. 次のコマンドを使用して macOS スクリーン共有をインストールして起動します。
```
[ec2-user ~]$ sudo launchctl enable system/com.apple.screensharing
sudo launchctl load -w /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.screensharing.plist
```
1. 次のコマンドを実行して、`ec2-user` のパスワードを設定します。パスワードは後で使用するので覚えておいてください。
```
[ec2-user ~]$ sudo /usr/bin/dscl . -passwd /Users/ec2-user
```
1. **exit** と入力して return キーを押して、インスタンスとの接続を切断します。
1. ローカルコンピュータのターミナルで、次のコマンドを使用して VNC ポートへの SSH トンネルを使用してインスタンスに再接続します。
```
ssh -i /path/key-pair-name.pem -L 5900:localhost:5900 ec2-user@instance-public-dns-name
```
**注記**
次の VNC 接続と GUI の手順が完了するまで、この SSH セッションを終了しないでください。インスタンスを再起動すると、接続は自動的に終了します。
1. ローカルコンピュータから、次の手順を使用して `localhost:5900` に接続します。
1. **[検索]** を開いて、**[移動]** を選択してください。
1. **[サーバーに接続]** を選択してください。
1. **[サーバーアドレス]** フィールドに、`vnc://localhost:5900` と入力してください。
1. macOS ウィンドウで、[ステップ 3](#passwd-step) で作成したパスワードを使用して、`ec2-user` として Apple Silicon Mac インスタンスのリモートセッションに接続します。
1. 次のいずれかのオプションを使用して、**InternalDisk** という名前の内部ディスクにアクセスします。
1. macOS Ventura 以上の場合: **[システム設定]** を開き、左側のペインで **[一般]** を選択し、ペインの右下で **[起動ディスク]** を選択してください。
1. macOS Monterey 以下の場合: **[システム環境設定]** を開いて、**[起動ディスク]** を選択し、ウィンドウの左下にあるロックアイコンを選択してペインのロックを解除します。
**トラブルシューティングのヒント**
内部ディスクをマウントする必要がある場合は、ターミナルで次のコマンドを実行します。
```
APFSVolumeName="InternalDisk" ; SSDContainer=$(diskutil list | grep "Physical Store disk0" -B 3 | grep "/dev/disk" | awk {'print $1'} ) ; diskutil apfs addVolume $SSDContainer APFS $APFSVolumeName
```
1. **InternalDisk** という名前の内部ディスクを選択し、**[再起動]** を選択してください。メッセージが表示されたら、もう一度 **[再起動]** を選択してください。
**重要**
内部ディスクの名前が **InternalDisk** ではなく **Macintosh HD** の場合は、専有ホストを更新できるようにインスタンスを停止して再起動する必要があります。詳細については、[Amazon EC2 Mac インスタンスを停止または終了する](mac-instance-stop.md)を参照してください。
管理ユーザーに所有権を委任するには、次の手順に従います。SSH でインスタンスに再接続すると、特別な管理ユーザー `aws-managed-user`を使用して内部ディスクから起動されます。`aws-managed-user` 用の初期パスワードは空白なため、最初の接続時に上書きする必要があります。その後、ブートボリュームが変更されたため、手順を繰り返して macOS の画面共有をインストールして起動する必要があります。
**Amazon EBS ボリュームの管理者に所有権を委任するには**
1. ローカルコンピュータのターミナルで、次のコマンドを使用して Apple Silicon Mac インスタンスに接続します。
```
ssh -i /path/key-pair-name.pem aws-managed-user@instance-public-dns-name
```
1. `WARNING: REMOTE HOST IDENTIFICATION HAS CHANGED!` の警告が表示されたら、以下のいずれかのコマンドを使用してこの問題を解決します。
1. 次のコマンドを使用して、既知のホストを削除します。次に、前の手順を繰り返します。
```
rm ~/.ssh/known_hosts
```
1. 前の手順の SSH コマンドに、次の形式を追加します。
```
-o UserKnownHostsFile=/dev/null -o StrictHostKeyChecking=no
```
1. 次のコマンドを実行して、`aws-managed-user` のパスワードを設定します。`aws-managed-user` 初期パスワードは空白であるため、最初の接続時に上書きする必要があります。
1.
```
[aws-managed-user ~]$ sudo /usr/bin/dscl . -passwd /Users/aws-managed-user password
```
1. プロンプトが表示されたら、`Permission denied. Please enter user's old password:`、Enter キーを押します。
**トラブルシューティングのヒント**
`passwd: DS error: eDSAuthFailed` のエラーが発生した場合は、次のコマンドを使用します。
```
[aws-managed-user ~]$ sudo passwd aws-managed-user
```
1. 次のコマンドを使用して macOS スクリーン共有をインストールして起動します。
```
[aws-managed-user ~]$ sudo launchctl enable system/com.apple.screensharing
sudo launchctl load -w /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.screensharing.plist
```
1. **exit** と入力して return キーを押して、インスタンスとの接続を切断します。
1. ローカルコンピュータのターミナルで、次のコマンドを使用して VNC ポートへの SSH トンネルを使用してインスタンスに再接続します。
```
ssh -i /path/key-pair-name.pem -L 5900:localhost:5900 aws-managed-user@instance-public-dns-name
```
1. ローカルコンピュータから、次の手順を使用して `localhost:5900` に接続します。
1. **[検索]** を開いて、**[移動]** を選択してください。
1. **[サーバーに接続]** を選択してください。
1. **[サーバーアドレス]** フィールドに、`vnc://localhost:5900` と入力してください。
1. macOS ウィンドウで、[ステップ 3](#amu-passwd) で作成したパスワードを使用して、`aws-managed-user` として Apple Silicon Mac インスタンスのリモートセッションに接続します。
**注記**
Apple ID でサインインするように求めるメッセージが表示されたら、**[後でセットアップ]** を選択してください。
1. Amazon EBS ボリュームには、次のいずれかのオプションを使用してアクセスします。
1. macOS Ventura 以降の場合: **[システム設定]** を開き、左側のペインで **[一般]** を選択し、ペインの右下で **[起動ディスク]** を選択してください。
1. macOS Monterey 以前の場合: **[システム環境設定]** を開き、**[起動ディスク]** を選択し、ウィンドウの左下にあるロックアイコンを使用してペインのロックを解除します。
**注記**
再起動するまで、管理者パスワードの入力を求められたら、上記で設定した `aws-managed-user` 用のパスワードを使用してください。このパスワードは、`ec2-user` 用に設定したパスワードやインスタンスのデフォルトの管理者アカウントとは異なる場合があります。以下の手順では、インスタンスの管理者パスワードをいつ使用するかを指定します。
1. Amazon EBS ボリューム (**[起動ディスク]** ウィンドウの **InternalDisk** という名前が付いていないボリューム) を選択し、**[再起動]** を選択してください。
**注記**
Apple Silicon Mac インスタンスに複数の起動可能な Amazon EBS ボリュームがアタッチされている場合は、必ず各ボリュームにそれぞれ固有の名前を使用してください。
1. 再起動を確認してから、プロンプトが表示されたら **[ユーザーの認可]** を選択してください。
1. **[このボリュームのユーザーを認可]** ペインで、管理者ユーザー (デフォルトでは `ec2-user`) が選択されていることを確認し、**[認可]** を選択してください。
1. 前の手順の[手順 3](#passwd-step) で作成した `ec2-user` パスワードを入力し、**[続行]** を選択してください。
1. プロンプトが表示されたら、特別管理ユーザー `aws-managed-user`のパスワードを入力してください。
1. ローカルコンピュータからターミナルで、`ec2-user` ユーザー名で SSH を使用してインスタンスに再接続します。
**トラブルシューティングのヒント**
`WARNING: REMOTE HOST IDENTIFICATION HAS CHANGED!` の警告が表示されたら、次のコマンドを実行し、SSH を使用してインスタンスに再接続します。
```
rm ~/.ssh/known_hosts
```
1. ソフトウェアアップデートを実行するには、[x86 Mac インスタンスでのソフトウェアの更新](#x86-mac1) の下にあるコマンドを使用します。
------
## x86 Mac インスタンスでのソフトウェアの更新
x86 Mac インスタンスでは、`softwareupdate` コマンドを使用して、Apple からオペレーティングシステムの更新をインストールできます。
**x86 Mac インスタンスで Apple からオペレーティングシステムの更新プログラムをインストールするには**
1. 次のコマンドを使用して、利用可能な更新プログラムを含むパッケージを一覧表示します。
```
[ec2-user ~]$ softwareupdate --list
```
1. すべての更新プログラムをインストールするか、特定の更新プログラムのみをインストールします。特定の更新プログラムをインストールするには、次のコマンドを使用します。
```
[ec2-user ~]$ sudo softwareupdate --install label
```
すべての更新プログラムをインストールするには、次のコマンドを使用します。
```
[ec2-user ~]$ sudo softwareupdate --install --all --restart
```
システム管理者は、AWS Systems Manager を使用することで、事前に承認されたオペレーティングシステムの更新を x86 Mac インスタンスにロールアウトできます。詳細については、[AWS Systems Manager ユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/)を参照してください。
Homebrew を使用して、EC2 macOS AMI にパッケージへの更新プログラムをインストールします。これにより、インスタンスでこのパッケージの最新バージョンを使用できます。また、Homebrew を使用して Amazon EC2 macOS に共通の macOS アプリケーションをインストールして実行することもできます。詳細については、[Homwbrew ドキュメント](https://docs.brew.sh/)を参照してください。
**Homebrew を使用して更新プログラムをインストールするには**
1. 次のコマンドを使用して Homwbrew を更新します。
```
[ec2-user ~]$ brew update
```
1. 次のコマンドを使用して、利用可能な更新プログラムを含むパッケージを一覧表示します。
```
[ec2-user ~]$ brew outdated
```
1. すべての更新プログラムをインストールするか、特定の更新プログラムのみをインストールします。特定の更新プログラムをインストールするには、次のコマンドを使用します。
```
[ec2-user ~]$ brew upgrade package name
```
すべての更新プログラムをインストールするには、次のコマンドを使用します。
```
[ec2-user ~]$ brew upgrade
```
# Mac インスタンスの EBS ボリュームのサイズを増やす
Mac インスタンスの Amazon EBS ボリュームのサイズを増やすことができます。詳細については、「*Amazon EBS ユーザーガイド*」の「[Amazon EBS Elastic Volumes](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-modify-volume.html)」を参照してください。
ボリュームのサイズを大きくした後、APFS コンテナのサイズを以下のように大きくする必要があります。
**使用可能なディスク容量を増やす**
1. 再起動が必要かどうかを判断します。実行中の Mac インスタンスで既存の EBS ボリュームのサイズを変更した場合、新たなサイズを使用可能にするには、そのインスタンスを[再起動](ec2-instance-reboot.md)する必要があります。起動中にディスク領域の変更が行われた場合、再起動は必要ありません。
ディスクサイズに関する現在のステータスを表示します。
```
[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. 以下のコマンドをコピーして貼り付けます。
```
[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 $PDISK
```
1. 以下のコマンドをコピーして貼り付けます。
```
[ec2-user ~]$ sudo diskutil apfs resizeContainer $APFSCONT 0
```
# Amazon EC2 Mac インスタンスを停止または終了する
Mac インスタンスを停止すると、インスタンスは、`stopping` 状態に入るまでの約 15 分間は `stopped` 状態のままになります。
Mac インスタンスを停止または終了すると、Amazon EC2 は基盤となる専有ホスト上でスクラブワークフローを実行して、内部 SSD を消去し、永続的な NVRAM 変数をクリアし、最新のデバイスファームウェアに更新します。これにより、Mac インスタンスは、他の EC2 Nitro インスタンスと同じセキュリティとデータプライバシーを提供できます。また、最新の macOS AMI を実行することも可能です。スクラブワークフローの最中に、専有ホストは一時的に保留状態になります。x86 Mac インスタンスでは、スクラブワークフローが完了するまでに最大で 50 分かかる場合があります。Amazon EC2 がデバイスファームウェアを更新する必要がある場合、ワークフローの完了には最大 3 時間かかる可能性があります。Apple シリコン Mac インスタンスでは、スクラブワークフローが完了するまでに最大で 4.5 時間かかる場合があります。
スクラブワークフローが完了するまで、停止した Mac インスタンスを起動したり、新しい Mac インスタンスを起動したりすることはできません。完了の時点で、Dedicated Host は `available` 状態になります。
専有ホストが `pending` 状態になると、メータリングと課金が一時停止されます。スクラブワークフロー中は課金されません。
## Mac インスタンス用の Dedicated Host を解放する
Mac インスタンスの使用が終了したら、専有ホストをリリースすることでクリーンアップできます。専有ホストをリリースする前に、Mac インスタンスを停止または終了する必要があります。割り当て期間が少なくとも 24 時間を超えるまで、ホストをリリースすることはできません。
**専有ホストをリリースするには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. ナビゲーションペインで、[**インスタンス**] を選択してください。
1. インスタンスを選択し、[**インスタンスの状態**] をクリックしてから、[**インスタンスの停止**] または [**インスタンスの終了 **] を選択してください。
1. ナビゲーションペインで [**Dedicated Hosts**] を選択してください。
1. 専有ホストを選択し、**[アクション]**、**[ホストのリリース]** の順に選択してください。
1. 確認を求めるメッセージが表示されたら、**[リリース]** を選択してください。
# Amazon EC2 Mac インスタンスのシステム整合性保護を構成する
x86 Mac インスタンスと Apple シリコン Mac インスタンスのシステム整合性保護 (SIP) を設定できます。SIP は、不正なコード実行やシステムレベルの改変を防ぐのに役立つ重要な macOS セキュリティ機能です。詳細については、「[About System Integrity Protection](https://support.apple.com/en-us/102149)」を参照してください。
すべての SIP 設定を有効または無効にすることもできるし、あるいは特定の SIP 設定のみを選択的に有効または無効にすることもできます。SIP は、タスクの実行に必要な時間だけ一時的に無効にし、その後はできるだけ早く再度有効化することをお勧めします。SIP を無効のままにしておくと、インスタンスが悪意のあるコードに対して脆弱になる可能性があります。
SIP 設定は、Amazon EC2 Mac インスタンスがサポートされているすべての AWS リージョンでサポートされています。
**Topics**
+ [
## 考慮事項
](#mac-sip-considerations)
+ [
## デフォルトの SIP 設定
](#mac-sip-defaults)
+ [
## SIP 設定を確認する
](#mac-sip-check-settings)
+ [
## Apple シリコン Mac インスタンスの前提条件
](#mac-sip-prereqs)
+ [
## SIP 設定を構成する
](#mac-sip-configure)
+ [
## SIP 設定タスクのステータスを確認する
](#mac-sip-state)
## 考慮事項
+ 次の Amazon EC2 Mac インスタンスタイプと macOS バージョンがサポートされています。
+ **Mac1 \$1 Mac2 \$1 Mac2-m1ultra** – macOS Ventura (バージョン 13.0 以降)
+ **Mac2-m2 \$1 Mac2-m2pro** – macOS Ventura (バージョン 13.2 以降)
+ **Mac-m4 \$1 Mac-m4pro** — macOS Sequoia (バージョン 15.6 以降)
**注記**
ベータバージョンおよびプレビューバージョンの macOS はサポートされていません。
+ カスタム SIP 設定を指定して、個々の SIP 設定を選択的に有効または無効にできます。カスタム設定を実装したら、[インスタンスに接続して設定を確認](#mac-sip-check-settings)し、要件が適切に実装され、意図したとおりに機能していることを確認すること。
SIP 設定は、macOS の更新に伴って変更される可能性があります。macOS バージョンのアップグレード後は、セキュリティ設定のシームレスな互換性と適切な機能性を保証するため、カスタム SIP 設定の内容を改めて確認することをお勧めします。
+ x86 Mac インスタンスの場合、SIP 設定はインスタンスレベルで適用されます。インスタンスにアタッチされたルートボリュームは、構成された SIP 設定を自動的に引き継ぎます。
Apple シリコン Mac インスタンスの場合、SIP 設定はボリュームレベルで適用されます。そのため、インスタンスにアタッチされたルートボリュームは SIP 設定を引き継ぎません。別のルートボリュームをアタッチする場合は、SIP 設定を必要な状態に再構成する必要があります。
+ SIP 設定タスクが完了するまでに最大 90 分かかる場合があります。SIP 設定タスクの進行中、インスタンスはアクセスできない状態となります。
+ SIP 設定は、後でインスタンスから作成するスナップショットや AMI には反映されません。
+ Apple シリコン Mac インスタンスにはブート可能なボリュームが 1 つだけあることが前提です。アタッチされた各ボリュームには、それぞれ管理者ユーザーを 1 人追加できます。
## デフォルトの SIP 設定
次の表に、x86 Mac インスタンスと Apple シリコン Mac インスタンスのデフォルトの SIP 設定を示します。
| | Apple シリコン Mac インスタンス | x86 Mac インスタンス |
| --- | --- | --- |
| Apple 内部 | 有効 | 無効 |
| ファイルシステムの保護 | 有効 | 無効 |
| ベースシステム | 有効 | 有効 |
| デバッグの制限 | 有効 | 有効 |
| Dtrace 制限 | 有効 | 有効 |
| Kext 署名 | 有効 | 有効 |
| Nvram の保護 | 有効 | 有効 |
## SIP 設定を確認する
変更の前後に SIP 設定をチェックして、想定どおりに設定されているかどうか確認することをお勧めします。
**Amazon EC2 Mac インスタンスの SIP 設定を確認するには**
[SSH を使用してインスタンスに接続](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-ssh)し、コマンドラインで次のコマンドを実行します。
```
$ csrutil status
```
以下は出力の例です。
```
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
```
## Apple シリコン Mac インスタンスの前提条件
Apple シリコン Mac インスタンスの SIP 設定を構成する前に、パスワードを設定し、Amazon EBS ルートボリューム管理ユーザー (`ec2-user`) のセキュアトークンを有効にする必要があります。
**注記**
パスワードとセキュアトークンは、GUI を使用して Apple シリコン Mac インスタンスに初めて接続するときに設定されます。以前に [GUI を使用してインスタンスに接続](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-vnc)したことがある場合、または x86 Mac インスタンスを使用している場合は、これらのステップを実行する必要は**ありません**。
**注記**
SIP 設定の API コールで使用するには、macOS 認証に使用されるすべての macOS ユーザー名とパスワードが 4～16 文字である必要があります。
**パスワードを設定し、EBS ルートボリューム管理ユーザーのセキュアトークンを有効にするには**
1. [SSH を使用してインスタンスに接続します](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-ssh)。
1. `ec2-user` ユーザーのパスワードを設定します。
```
$ sudo /usr/bin/dscl . -passwd /Users/ec2-user
```
1. `ec2-user` ユーザーのセキュアトークンを有効にします。`-oldPassword` の場合、前のステップと同じパスワードを指定します。`-newPassword` の場合、別のパスワードを指定します。次のコマンドは、古いパスワードと新しいパスワードが `.txt` ファイルに保存されていることを前提としています。
```
$ sysadminctl -oldPassword `cat old_password.txt` -newPassword `cat new_password.txt`
```
1. セキュアトークンが有効になっていることを確認します。
```
$ sysadminctl -secureTokenStatus ec2-user
```
## SIP 設定を構成する
インスタンスの SIP 設定を構成するときは、すべての SIP 設定を有効または無効にすることもできるし、あるいは特定の SIP 設定を選択的に有効または無効にするカスタム設定を実装することもできます。
**注記**
カスタム設定を実装したら、[インスタンスに接続して設定を確認](#mac-sip-check-settings)し、要件が適切に実装され、意図したとおりに機能していることを確認すること。
SIP 設定は、macOS の更新に伴って変更される可能性があります。macOS バージョンのアップグレード後は、セキュリティ設定のシームレスな互換性と適切な機能性を保証するため、カスタム SIP 設定の内容を改めて確認することをお勧めします。
インスタンスの SIP 設定を構成するには、SIP 設定タスクを作成する必要があります。SIP 設定タスクでは、インスタンスの SIP 設定を指定します。
Apple シリコン Mac インスタンスの SIP 設定を作成するときは、次の認証情報を指定する必要があります。
+ **内部ディスク管理ユーザー**
+ ユーザー名 – デフォルトの管理ユーザー (`aws-managed-user`) のみがサポートされ、デフォルトで使用されます。別の管理ユーザーを指定することはできません。
+ パスワード – `aws-managed-user` のデフォルトのパスワードを変更しなかった場合は、デフォルトのパスワード (*空白*) を指定します。それ以外の場合は、パスワードを指定します。
+ **Amazon EBS ルートボリューム管理ユーザー**
+ ユーザー名 – デフォルトの管理ユーザーを変更しなかった場合は、`ec2-user` を指定します。それ以外の場合は、管理ユーザーのユーザー名を指定します。
+ パスワード – パスワードは常に指定する必要があります。
SIP 設定タスクを作成するには、次の方法を使用します。
------
#### [ Console ]
**コンソールを使用して SIP 設定タスクを作成するには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. ナビゲーションパネルで **[インスタンス]** を選択し、Amazon EC2 Mac インスタンスを選択してください。
1. **[セキュリティ]** タブで、**[Mac の変更、システム整合性保護の変更]** を選択します。
1. すべての SIP 設定を有効にするには、**[SIP を有効にする]** を選択します。すべての SIP 設定を無効にするには、**[SIP を有効にする]** の選択を解除します。
1. 特定の SIP 設定を選択的に有効または無効にするカスタム設定を指定するには、**[カスタム SIP 設定を指定]** を選択し、有効にする SIP 設定を選択するか、無効にする SIP 設定の選択を解除します。
1. ルートボリュームユーザーと内部ディスク所有者の認証情報を指定します。
1. **[SIP 変更タスクの作成]** を選択します。
------
#### [ AWS CLI ]
**AWS CLI を使用して SIP 設定タスクを作成するには**
[create-mac-system-integrity-protection-modification-task](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/create-mac-system-integrity-protection-modification-task.html) コマンドを使用します。
**すべての SIP 設定を有効または無効にする**
すべての SIP 設定を完全に有効または無効にするには、`--mac-system-integrity-protection-status` パラメータのみを使用します。
次のコマンド例では、すべての SIP 設定を有効にします。
```
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
```
**カスタム SIP 設定を指定する**
特定の SIP 設定を選択的に有効または無効にするカスタム SIP 設定を指定するには、`--mac-system-integrity-protection-status` および `--mac-system-integrity-protection-configuration` パラメータを指定します。この場合、`mac-system-integrity-protection-status` により SIP ステータス全体を指定し、`mac-system-integrity-protection-configuration` により個々の SIP 設定を選択的に有効または無効にします。
次のコマンド例では、`NvramProtections` と `FilesystemProtections` を除くすべての SIP 設定を有効にする SIP 設定タスクを作成します。
```
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
```
次のコマンド例では、`DtraceRestrictions` を除くすべての SIP 設定を無効にする SIP 設定タスクを作成します。
```
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
```
**`mac-credentials.json` ファイルの内容**
以下は、前述の例で参照されている `mac-credentials.json` ファイルの内容です。
```
{
"internalDiskPassword":"internal-disk-admin_password",
"rootVolumeUsername":"root-volume-admin_username",
"rootVolumepassword":"root-volume-admin_password"
}
```
------
## SIP 設定タスクのステータスを確認する
SIP 設定タスクのステータスを確認するには、次のいずれかの方法を使用します。
------
#### [ Console ]
**コンソールで SIP 設定タスクを表示するには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. ナビゲーションパネルで **[インスタンス]** を選択し、Amazon EC2 Mac インスタンスを選択してください。
1. **[セキュリティ]** タブで、**[Mac 変更タスク]** セクションまで下にスクロールします。
------
#### [ AWS CLI ]
**AWS CLI を使用して SIP 設定タスクのステータスを確認するには**
[describe-mac-modification-tasks](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-mac-modification-tasks.html) コマンドを使用します。
------
# Amazon EC2 Mac 専有ホストでサポートされている macOS バージョンを特定する
Amazon EC2 Mac 専有ホストでサポートされている最新の macOS バージョンを表示できます。この機能を使用すると、専有ホストが任意の macOS バージョンでのインスタンスの起動をサポートできるかどうかを検証できます。
macOS の各バージョンで正常に起動するには、基盤となる Apple Mac でファームウェアの最小バージョンが必要です。割り当てられた Mac 専有ホストが長期間アイドル状態のままである場合、または長時間実行されているインスタンスがある場合、Apple Mac ファームウェアのバージョンが古くなる可能性があります。
最新の macOS バージョンを確実にサポートするために、割り当てられた Mac 専有ホストでインスタンスを停止または終了できます。これにより、ホストスクラブワークフローがトリガーされ、基盤となる Apple Mac のファームウェアが最新の macOS バージョンをサポートするように更新されます。インスタンスが長時間実行されている専有ホストは、実行中のインスタンスを停止または終了すると、自動的に更新されます。
スクラブワークフローの詳細については、「[Amazon EC2 Mac インスタンスを停止または終了する](mac-instance-stop.md)」を参照してください。
Mac インスタンスの起動方法の詳細については、「[AWS マネジメントコンソール または AWS CLI を使用して Mac インスタンスを起動する](mac-instance-launch.md)」を参照してください。
Amazon EC2 コンソールまたは AWS CLI を使用して、割り当てられた専有ホストでサポートされている最新の macOS バージョンに関する情報を表示できます。
------
#### [ Console ]
**コンソールを使用して専有ホストのファームウェア情報を表示するには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. ナビゲーションペインで [**Dedicated Hosts**] を選択してください。
1. **[専有ホストの詳細]** ページの **[サポートされている最新の macOS バージョン]** に、ホストがサポートできる最新の macOS バージョンが表示されます。
------
#### [ AWS CLI ]
**AWS CLI を使用して専有ホストファームウェア情報を表示するには**
[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) コマンドを使用して、`region` を適切な AWS リージョンに置き換えます。
```
$ aws ec2 describe-mac-hosts --region us-east-1
{
"MacHosts": [
{
"HostId": "h-07879acf49EXAMPLE",
"MacOSLatestSupportedVersions": [
"14.3",
"13.6.4",
"12.7.3"
]
}
]
}
```
------
# macOS AMI の通知へのサブスクライブ
新しい AMI のリリース時、あるいは BridgeOS の更新時に通知を受け取るには、Amazon SNS を使用して通知にサブスクライブします。
EC2 macOS AMI の詳細については、「[Amazon EC2 macOS AMI リリースノート](macos-ami-overview.md)」を参照してください。
**macOS AMI の通知にサブスクライブするには**
1. Amazon SNS コンソールの[https://console.aws.amazon.com/sns/v3/home](https://console.aws.amazon.com/sns/v3/home)を開いてください。
1. ナビゲーションバーで、必要に応じて、リージョンを [**米国東部 (バージニア北部)**] に変更します。購読する SNS 通知がこのリージョンで作成されているため、このリージョンを使用する必要があります。
1. ナビゲーションペインで [**Subscriptions**] を選択してください。
1. [**Create subscription**] を選択してください。
1. [**サブスクリプションの作成**] ダイアログボックスで、次の操作を行います。
1. [**ARN のトピック**] で、次の Amazon リソースネーム (ARN) のいずれかをコピーアンドペーストします。
+ **arn:aws:sns:us-east-1:898855652048:amazon-ec2-macos-ami-updates**
+ **arn:aws:sns:us-east-1:898855652048:amazon-ec2-bridgeos-updates**
1. **[プロトコル]** で、以下のいずれかを選択してください。
+ **E メール:**
[**エンドポイント**] では、通知を受信するために使用できる E メールアドレスを入力してください。サブスクリプションを作成した後、件名が「`AWS Notification - Subscription Confirmation`」とされた確認メッセージが送られてきます。このメールを開き、[**サブスクリプションの確認**] をクリックして受信登録を完了します。
+ **SMS:**
**エンドポイント**に、通知を受信するために使用する E メールアドレスを入力してください。
+ **AWS Lambda、Amazon SQS、Amazon Data Firehose** (*通知は JSON 形式で送信されます*):
[**Endpoint**] (エンドポイント) に、通知を受信するために使用する Lambda 関数、SQS キュー、または Firehose ストリームの ARN を入力してください。
1. [**Create subscription**] を選択してください。
macOS AMI がリリースされるたびに、`amazon-ec2-macos-ami-updates` トピックのサブスクライバーに対し通知が送信されます。BridgeOS が変更されるたびに、`amazon-ec2-bridgeos-updates` トピックのサブスクライバーに対し通知が送信されます。通知が不要になった場合は、次の手順で受信登録を解除します。
**macOS AMI の通知のサブスクライブを解除するには**
1. Amazon SNS コンソールの[https://console.aws.amazon.com/sns/v3/home](https://console.aws.amazon.com/sns/v3/home)を開いてください。
1. ナビゲーションバーで、必要に応じて、リージョンを [**米国東部 (バージニア北部)**] に変更します。SNS 通知はこのリージョンで作成されたため、このリージョンを使用する必要があります。
1. ナビゲーションペインで [**Subscriptions**] を選択してください。
1. サブスクリプションを選択し、[**アクション**]、[**サブスクリプションの削除**] を選択してください。確認のプロンプトが表示されたら、[**削除**] を選択してください。
# AWS Systems Manager Parameter Store API を使用して macOS AMI ID を取得する
インスタンスを起動するときは、AMI を指定する必要があります。AMI は、AWS リージョン、オペレーティングシステム、プロセッサアーキテクチャに固有です。AWS Systems Manager Parameter Store API をクエリすることで、AWS リージョン 内のすべての macOS AMI を表示したり、最新の macOS AMI を取得したりできます。これらのパブリックパラメータを使用すると、macOS AMI ID を手動で検索する必要がなくなります。パブリックパラメータは x86 および ARM64 macOS AMI で使用でき、既存の AWS CloudFormation テンプレートと統合できます。
**必要なアクセス許可**
このアクションを実行するには、[IAM プリンシパル](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html#id_roles_terms-and-concepts)に `ssm:GetParameter` API アクションを呼び出すアクセス許可が必要です。
**AWS CLI を使用して現在の AWS リージョン内のすべての macOS AMI のリストを表示するには**
次の [get-parameters-by-path](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ssm/get-parameters-by-path.html) コマンドを使用して、現在のリージョン内のすべての macOS AMI のリストを表示します。
```
aws ssm get-parameters-by-path --path /aws/service/ec2-macos --recursive --query "Parameters[].Name"
```
**AWS CLI を使用して最新のメジャー macOS AMI の AMI ID を取得するには**
サブパラメータ `image_id` を入れた次の [get-parameter](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ssm/get-parameter.html) コマンドを使用します。次の例で、`sonoma` は macOS がサポートされているメジャーバージョン、`x86_64_mac` はプロセッサ、`region-code` は最新の macOS AMI ID を取得したいサポートされている AWS リージョンに置き換えます。
```
aws ssm get-parameter --name /aws/service/ec2-macos/sonoma/x86_64_mac/latest/image_id --region region-code
```
詳細については、「*AWS Systems Manager ユーザーガイド*」の「[macOS 用 AMI パブリックパラメータを呼び出す](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/parameter-store-public-parameters-ami.html#public-parameters-ami-macos)」を参照してください。
# Amazon EC2 macOS AMI リリースノート
以下の情報は、EC2 macOS AMI にデフォルトで含まれているパッケージの詳細と、各 EC2 macOS AMI リリースの変更点をまとめたものです。
macOS AMI の通知をサブスクライブする方法については、[macOS AMI の通知へのサブスクライブ](macos-subscribe-notifications.md)を参照してください。
Mac インスタンスでは、次のいずれかのオペレーティングシステムを実行できます。
+ macOS Mojave (バージョン 10.14) (x86 Mac インスタンスのみ)
+ macOS Catalina (バージョン 10.15) (x86 Mac インスタンスのみ)
+ macOS Big Sur (バージョン 11) (x86 および M1 Mac インスタンス)
+ macOS Monterey (バージョン 12) (x86 および M1 Mac インスタンス)
+ macOS Ventura (バージョン 13) (すべての Mac インスタンス、M2 および M2 Pro Mac インスタンスは macOS Ventura バージョン 13.2 以降をサポート)
+ macOS Sonoma (バージョン 14) (すべての Mac インスタンス)
+ macOS Sequoia (バージョン 15) (すべての Mac インスタンス)
**注記**
M4 および M4 Pro Mac インスタンスは、macOS Sequoia バージョン 15.6 以降をサポートしています。
## macOS Sequoia のローカルネットワークプライバシーポリシーを承認する
macOS Sequoia (バージョン 15) には、Amazon EC2 インスタンスメタデータサービス (IMDS) を含むローカル IP ベースのサービスのユーザーに影響を与える新しいローカルネットワークプライバシー機能があります。
**重要**
ローカル IP ベースのサービスに中断なくアクセスできるようにするには、次の手順を使用してローカルネットワークプライバシーポリシーを承認します。
**ローカルネットワークプライバシーポリシーを承認するには**
1. [インスタンスのグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) に接続する](connect-to-mac-instance.md#mac-instance-vnc).
1. 画面のプロンプトに従って、ローカルネットワークプライバシーポリシーを承認します。
1. ポリシーを承認したら、EC2 Mac インスタンスの AMI を作成します。詳細については、[Amazon EBS-backed AMI を作成する](creating-an-ami-ebs.md)を参照してください。
新しく作成された AMI から起動された EC2 Mac インスタンスは、ローカルネットワークプライバシーアクセス許可を保持します。
## Amazon EC2 macOS AMI に含まれるデフォルトのパッケージ
以下の表は、EC2 macOS AMI にデフォルトで含まれているパッケージの概要をまとめたものです。
| パッケージ | リリースノート |
| --- | --- |
| EC2 macOS Init | [https://github.com/aws/ec2-macos-init/tags](https://github.com/aws/ec2-macos-init/tags) |
| EC2 macOS ユーティリティ | [https://github.com/aws/ec2-macos-utils/tags](https://github.com/aws/ec2-macos-utils/tags) |
| Amazon SSM Agent | [https://github.com/aws/amazon-ssm-agent/releases](https://github.com/aws/amazon-ssm-agent/releases) |
| AWS Command Line Interface AWS CLIバージョン 2 | [https://raw.githubusercontent.com/aws/aws-cli/v2/CHANGELOG.rst](https://raw.githubusercontent.com/aws/aws-cli/v2/CHANGELOG.rst) |
| Xcode 用のコマンドラインツール | [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) |
## Amazon EC2 macOS AMI の更新
次の表は、EC2 macOS AMI リリースに含まれる変更点をまとめたものです。すべての EC2 macOS AMI に適用される変更もあれば、これらの AMI のサブセットにのみ適用される変更もあります。
### EC2 macOS AMI の更新
| リリース | 変更 |
| --- | --- |
| 2026 年 3 月 17 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2026 年 3 月 3 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025 年 12 月 26 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025 年 12 月 17 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025 年 11 月 18 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025 年 9 月 4 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025 年 8 月 5 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025 年 6 月 27 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025 年 5 月 21 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025 年 5 月 5 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025 年 3 月 18 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2025 年 1 月 24 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2024 年 12 月 20 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2024 年 10 月 28 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2024 年 8 月 20 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2024 年 6 月 7 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
| 2024 年 4 月 12 日 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/macos-ami-overview.html) |
# Amazon EBS 最適化インスタンスタイプ
Amazon EBS 最適化インスタンスは、最適化された設定スタックを使用し、Amazon EBS I/O 用に専用のキャパシティを追加で提供します。このように最適化することで、Amazon EBS I/O と、インスタンスからのその他のトラフィックとの間の競合を最小に抑え、EBS ボリュームの最高のパフォーマンスを実現します。
汎用 SSD (`gp2` および `gp3`) ボリュームを EBS 最適化インスタンスにアタッチすると、1 年で 99% の期間、プロビジョンド IOPS パフォーマンスの少なくとも 90% のボリュームが提供されます。また、プロビジョンド IOPS SSD (`io1` および `io2`) ボリュームでは、1 年で 99.9% の期間、プロビジョンド IOPS パフォーマンスの少なくとも 90% のボリュームが提供されます。スループット最適化 HDD `st1`および クール HDD `sc1`は、1 年で 99% の期間、想定されるスループットパフォーマンスの少なくとも 90% のボリュームを提供します。毎時間、予測合計スループットの 99% 達成を目標に、準拠しない期間はほぼ均一に分散されています。詳細については、「*Amazon EBS ユーザーガイド*」の「[Amazon EBS ボリュームの種類](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/ebs-volume-types.html)」を参照してください。
一部のインスタンスタイプは**デフォルトで EBS 最適化**されており、これを有効にする必要はなく、無効にしようとしてもできません。他のインスタンスタイプではオプションで **EBS 最適化がサポート**されており、起動時または起動後に[時間単位の追加料金](https://aws.amazon.com/ec2/previous-generation/#EBS-optimized_instances)で有効にできます。一部のインスタンスタイプでは EBS 最適化がサポートされていません。
インスタンスタイプの詳細な仕様および機能については、「[Amazon EC2 インスタンスタイプガイド](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/instance-types.html)」を参照してください。
**考慮事項**
+ インスタンスの EBS パフォーマンスは、インスタンスタイプのパフォーマンス制限、またはアタッチされたボリュームの合計パフォーマンスのうち、どちらか小さい方によって制限されます。EBS のパフォーマンスを最大化するには、インスタンスにアタッチされたボリュームが合計でインスタンスの最大パフォーマンスと同等かそれ以上のパフォーマンスを発揮する必要があります。例えば、`r6i.16xlarge` で `80,000` IOPS を実現するには、インスタンスにそれぞれ `16,000` IOPS でプロビジョニングされた少なくとも `5` つの `gp2` ボリューム (`5` ボリューム x `16,000` IOPS = `80,000` IOPS) が必要ですが、`80,000` IOPS でプロビジョニングされた `1` つの `gp3` ボリュームでもかまいません。アプリケーションのニーズよりも多い専用 Amazon EBS スループットを提供するインスタンスタイプを選択することをお勧めします。このようなインスタンスを選択しない場合、Amazon EBS と Amazon EC2 間の接続がパフォーマンスのボトルネックになる可能性があります。
+ インスタンスにアタッチできる Amazon EBS ボリュームの最大数はインスタンスのタイプとサイズによって異なります。詳細については、[Amazon EC2 インスタンスの Amazon EBS ボリューム制限](volume_limits.md)を参照してください。
+ 最大 IOPS とスループットの制限は相互に依存します。I/O サイズによっては、一方の制限に達する場合があり、全体的なパフォーマンスに影響する可能性があります。最適な結果を得るには、ワークロードを計画する際に両方の制限を考慮してください。
## デフォルトで EBS 最適化
次のインスタンスタイプは、デフォルトで EBS 最適化されています。EBS 最適化を有効にする必要はなく、EBS 最適化を無効にしてもその効果はなくなりません。
**Topics**
+ [
### 汎用
](#current-general-purpose)
+ [
### コンピューティングの最適化
](#current-compute-optimized)
+ [
### メモリ最適化
](#current-memory-optimized)
+ [
### ストレージの最適化
](#current-storage-optimized)
+ [
### 高速コンピューティング
](#current-accelerated-computing)
+ [
### 高性能コンピューティング
](#current-high-performance-computing)
### 汎用
**注記**
M8a、M8g、M8gd、M8i、M8id、M8i-flex のインスタンスタイプは、設定可能な帯域幅の重み付けをサポートします。これらのインスタンスタイプを使用すると、ネットワークパフォーマンスまたは Amazon EBS パフォーマンスのいずれかでインスタンスの帯域幅を最適化できます。次の表は、これらのインスタンスタイプのデフォルトの Amazon EBS 帯域幅パフォーマンスを示しています。詳細については、[EC2 インスタンスの帯域幅の重み設定](configure-bandwidth-weighting.md)を参照してください。
| インスタンスサイズ | ベースラインの帯域幅 (Mbps) | 最大帯域幅 (Mbps) | ベースラインスループット (MB/秒、128 KiB I/O) | 最大スループット (MB/秒､128 KiB I/O) | ベースライン IOPS (16 KiB I/O) | 最大 IOPS (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.metal 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.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8a.metal-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.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| m8g.metal-48xl 2 | 40000 | 5000.0 | 240000 |
| m8gb.medium 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.metal-24xl 2 | 150000 | 18750.0 | 720000 |
| m8gb.metal-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.medium 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.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| m8i.metal-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.metal 2 | 8000 | 1000.0 | 55000 |
| mac-m4pro.metal 2 | 8000 | 1000.0 | 55000 |
| mac-m4max.metal 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 これらのインスタンスは、最大パフォーマンスを 24 時間ごとに少なくとも 1 回は 30 分間維持することができ、その後はベースラインのパフォーマンスに戻ります。
2 これらのインスタンスは、記載されているパフォーマンスを無期限に維持することができます。ワークロードで、最大パフォーマンスを 30 分以上維持する必要がある場合は、これらのインスタンスの中から 1 つ使用します。
### コンピューティングの最適化
**注記**
C8a、C8g、C8gd、C8i、C8id、C8i-flex のインスタンスタイプは、設定可能な帯域幅の重み付けをサポートします。これらのインスタンスタイプを使用すると、ネットワークパフォーマンスまたは Amazon EBS パフォーマンスのいずれかでインスタンスの帯域幅を最適化できます。次の表は、これらのインスタンスタイプのデフォルトの Amazon EBS 帯域幅パフォーマンスを示しています。詳細については、[EC2 インスタンスの帯域幅の重み設定](configure-bandwidth-weighting.md)を参照してください。
| インスタンスサイズ | ベースラインの帯域幅 (Mbps) | 最大帯域幅 (Mbps) | ベースラインスループット (MB/秒、128 KiB I/O) | 最大スループット (MB/秒､128 KiB I/O) | ベースライン IOPS (16 KiB I/O) | 最大 IOPS (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 |
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| 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 |
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| c8a.large 1 | 650 | 10000 | 81.25 | 1250.00 | 3600 | 40000 |
| c8a.xlarge 1 | 1250 | 10000 | 156.25 | 1250.00 | 6000 | 40000 |
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| 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.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| c8g.metal-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.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| c8i.metal-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 これらのインスタンスは、最大パフォーマンスを 24 時間ごとに少なくとも 1 回は 30 分間維持することができ、その後はベースラインのパフォーマンスに戻ります。
2 これらのインスタンスは、記載されているパフォーマンスを無期限に維持することができます。ワークロードで、最大パフォーマンスを 30 分以上維持する必要がある場合は、これらのインスタンスの中から 1 つ使用します。
### メモリ最適化
**注記**
R8a、R8g、R8gd、R8i、R8id、R8i-flex、X8g、X8aedz、X8i のインスタンスタイプは、設定可能な帯域幅の重み付けをサポートします。これらのインスタンスタイプを使用すると、ネットワークパフォーマンスまたは Amazon EBS パフォーマンスのいずれかでインスタンスの帯域幅を最適化できます。次の表は、これらのインスタンスタイプのデフォルトの Amazon EBS 帯域幅パフォーマンスを示しています。詳細については、[EC2 インスタンスの帯域幅の重み設定](configure-bandwidth-weighting.md)を参照してください。
U7i インスタンスで IOPS パフォーマンスを最大化するには、io2 BlockExpress ボリュームの使用をお勧めします。
| インスタンスサイズ | ベースラインの帯域幅 (Mbps) | 最大帯域幅 (Mbps) | ベースラインスループット (MB/秒、128 KiB I/O) | 最大スループット (MB/秒､128 KiB I/O) | ベースライン IOPS (16 KiB I/O) | 最大 IOPS (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 |
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| u7i-8tb.112xlarge 2 | 100000 | 12500.0 | 560000 |
| u7i-12tb.224xlarge 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.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| x8g.metal-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.metal-48xl 2 | 60000 | 7500.0 | 240000 |
| x8i.metal-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 これらのインスタンスは、最大パフォーマンスを 24 時間ごとに少なくとも 1 回は 30 分間維持することができ、その後はベースラインのパフォーマンスに戻ります。
2 これらのインスタンスは、記載されているパフォーマンスを無期限に維持することができます。ワークロードで、最大パフォーマンスを 30 分以上維持する必要がある場合は、これらのインスタンスの中から 1 つ使用します。
### ストレージの最適化
| インスタンスサイズ | ベースラインの帯域幅 (Mbps) | 最大帯域幅 (Mbps) | ベースラインスループット (MB/秒、128 KiB I/O) | 最大スループット (MB/秒､128 KiB I/O) | ベースライン IOPS (16 KiB I/O) | 最大 IOPS (16 KiB I/O) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| d2.xlarge 2 | 750 | 93.75 | 6000 |
| d2.2xlarge 2 | 1,000 | 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.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i7i.metal-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.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i7ie.metal-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.metal-24xl 2 | 30000 | 3750.0 | 120000 |
| i8g.metal-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 これらのインスタンスは、最大パフォーマンスを 24 時間ごとに少なくとも 1 回は 30 分間維持することができ、その後はベースラインのパフォーマンスに戻ります。
2 これらのインスタンスは、記載されているパフォーマンスを無期限に維持することができます。ワークロードで、最大パフォーマンスを 30 分以上維持する必要がある場合は、これらのインスタンスの中から 1 つ使用します。
### 高速コンピューティング
| インスタンスサイズ | ベースラインの帯域幅 (Mbps) | 最大帯域幅 (Mbps) | ベースラインスループット (MB/秒、128 KiB I/O) | 最大スループット (MB/秒､128 KiB I/O) | ベースライン IOPS (16 KiB I/O) | 最大 IOPS (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 |
| f2.6xlarge 2 | 7500 | 937.5 | 30000 |
| f2.12xlarge 2 | 15000 | 1875.0 | 60000 |
| f2.48xlarge 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 |
| g6e.4xlarge 2 | 6000 | 750.0 | 24000 |
| gr6.4xlarge 2 | 8000 | 1000.0 | 32000 |
| gr6.8xlarge 2 | 16000 | 2000.0 | 64000 |
| gr6f.4xlarge 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 |
| p5.4xlarge 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 これらのインスタンスは、最大パフォーマンスを 24 時間ごとに少なくとも 1 回は 30 分間維持することができ、その後はベースラインのパフォーマンスに戻ります。
2 これらのインスタンスは、記載されているパフォーマンスを無期限に維持することができます。ワークロードで、最大パフォーマンスを 30 分以上維持する必要がある場合は、これらのインスタンスの中から 1 つ使用します。
### 高性能コンピューティング
| インスタンスサイズ | ベースラインの帯域幅 (Mbps) | 最大帯域幅 (Mbps) | ベースラインスループット (MB/秒、128 KiB I/O) | 最大スループット (MB/秒､128 KiB I/O) | ベースライン IOPS (16 KiB I/O) | 最大 IOPS (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 これらのインスタンスは、最大パフォーマンスを 24 時間ごとに少なくとも 1 回は 30 分間維持することができ、その後はベースラインのパフォーマンスに戻ります。
2 これらのインスタンスは、記載されているパフォーマンスを無期限に維持することができます。ワークロードで、最大パフォーマンスを 30 分以上維持する必要がある場合は、これらのインスタンスの中から 1 つ使用します。
## EBS 最適化をサポート
次のインスタンスタイプは EBS 最適化をサポートしていますが、EBS 最適化はデフォルトでは有効になっていません。説明されている EBS パフォーマンスのレベルを達成するには、起動時または起動後に、[追加の時間料金](https://aws.amazon.com/ec2/previous-generation/#EBS-optimized_instances)で EBS 最適化を有効にする必要があります。
| インスタンスサイズ | 最大帯域幅 (Mbps) | 最大スループット (MB/秒､128 KiB I/O) | 最大 IOPS (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 |
**注記**
`i2.8xlarge`､`c3.8xlarge`､および `r3.8xlarge` インスタンスには専用の EBS 帯域幅がないため、EBS 最適化を提供しません。これらのインスタンスでは、ネットワークトラフィックと Amazon EBS トラフィックは同じ 10 ギガビットネットワークインターフェイスで共有されます。
# Amazon EBS 最適化パフォーマンスを最大限に発揮する
インスタンスの EBS パフォーマンスは、インスタンスタイプのパフォーマンス制限、またはアタッチされたボリュームの合計パフォーマンスのうち、どちらか小さい方によって制限されます。EBS のパフォーマンスを最大化するには、インスタンスにアタッチされたボリュームが合計でインスタンスの最大パフォーマンスと同等かそれ以上のパフォーマンスを発揮する必要があります。例えば、`r6i.16xlarge` で `80,000` IOPS を実現するには、インスタンスにそれぞれ `16,000` IOPS でプロビジョニングされた少なくとも `5` つの `gp2` ボリューム (`5` ボリューム x `16,000` IOPS = `80,000` IOPS) が必要ですが、`80,000` IOPS でプロビジョニングされた `1` つの `gp3` ボリュームでもかまいません。アプリケーションのニーズよりも多い専用 Amazon EBS スループットを提供するインスタンスタイプを選択することをお勧めします。このようなインスタンスを選択しない場合、Amazon EBS と Amazon EC2 間の接続がパフォーマンスのボトルネックになる可能性があります。
**重要**
設定可能な帯域幅の重み付けを使用する場合、インスタンスの EBS 帯域幅制限が変更される可能性があります。`VPC-1` 重み設定のインスタンスでは、ネットワーク帯域幅が増加するため、IOPS 制限の前に EBS 帯域幅制限に達するため、EBS ボリュームの IOPS が予想よりも低くなる可能性があります。これは、I/O サイズが大きいほど特に顕著です。選択した帯域幅の重み付けでパフォーマンス要件を満たしていることを確認するために、常に特定のワークロードをテストしてください。詳細については、[EC2 インスタンスの帯域幅の重み設定](configure-bandwidth-weighting.md)を参照してください。
`EBSIOBalance%` および `EBSByteBalance%` メトリクスを使用して、インスタンスのサイズが正しく設定されているかどうかを判断できます。これらのメトリクスを CloudWatch コンソールで表示して、指定したしきい値に基づいてトリガーされるアラームを設定することができます。これらのメトリクスは、割合 (%) で表されます。バランスの割合が常に低いインスタンスは、拡大する必要があります。バランスの割合が 100% を下回ることのないインスタンスは縮小する必要があります。詳細については、[CloudWatch を使用したインスタンスのモニタリング](using-cloudwatch.md)を参照してください。
ハイメモリインスタンスは大規模なインメモリデータベースを実行するよう設定されており、これにはクラウド内の SAP HANA インメモリデータベースの本番デプロイメントを含みます。EBS パフォーマンスを最大化するには、プロビジョニングされたパフォーマンスが同じで偶数の `io1` または `io2` ボリュームを持つハイメモリインスタンスを使用します。例えば、IOPS 負荷の高いワークロードの場合は、40,000 のプロビジョンド IOPS を持つ 4 つの `io1` または `io2` ボリュームを使用して、最大 160,000 のインスタンス IOPS を取得します。同様に、スループットの多いワークロードの場合は、48,000 のプロビジョンド IOPS を持つ 6 つの `io1` または `io2` ボリュームを使用して、最大 4,750 MB/秒のスループットを取得します。その他の推奨事項については、[SAP HANA のストレージ構成](https://docs.aws.amazon.com/sap/latest/sap-hana/hana-ops-storage-config.html)を参照してください。
**考慮事項**
+ 2020 年 2 月 26 日以降に起動された G4dn、I3en、Inf1、M5a、M5ad、R5a、R5ad、T3、T3a、および Z1d の各インスタンスは、最大の EBS 最適化パフォーマンスを提供します。2020 年 2 月 26 日より前に起動されたインスタンスのパフォーマンスを最大化するには、インスタンスを停止してから起動します。
+ 2019 年 12 月 3 日以降に起動された C5、C5d、C5n、M5、M5d、M5n、M5dn、R5、R5d、R5n、R5dn、および P3dn の各インスタンスは、最大の EBS 最適化パフォーマンスを提供します。2019 年 12 月 3 日より前に起動されたインスタンスから最大のパフォーマンスを得るには、インスタンスを停止してから起動します。
+ 2020 年 3 月 12 日以降に起動された `u-6tb1.metal`、`u-9tb1.metal`、および `u-12tb1.metal` の各インスタンスは、最大の EBS 最適化パフォーマンスを提供します。2020 年 3 月 12 日より前に開始されたこれらのタイプのインスタンスのパフォーマンスはそれより低い可能性があります。2020 年 3 月 12 日より前に起動されたインスタンスから最大限のパフォーマンスを得るには、アカウントチームに連絡して、インスタンスをアップグレードしてください (追加料金なし)。
# EBS 最適化 EC2 インスタンスタイプを見つける
各リージョンの EBS 最適化をサポートするインスタンスタイプを表示できます。
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#### [ Console ]
**デフォルトで EBS 最適化されているインスタンスタイプを見つけるには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. ナビゲーションペインで、**[インスタンスタイプ]**を選択します。
1. **[EBS 最適化のサポート] = [デフォルト]** でフィルタリングします。
1. (オプション) **[設定]** アイコンをクリックし、**[EBS の最大 IOPS]** や **[EBS のベースライン IOPS]** などの関連する列をオンにします。
1. (オプション) フィルターを追加して、対象の、特定のインスタンスタイプをさらに絞り込みます。
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#### [ AWS CLI ]
**デフォルトで EBS 最適化されているインスタンスタイプを見つけるには**
次の [ describe-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-types.html) コマンドを使用します。
```
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
```
**EBS 最適化をオプションでサポートするインスタンスタイプを見つけるには**
次の [ describe-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instance-types.html) コマンドを使用します。
```
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
```
`eu-west-1` の出力例を次に示します。
```
--------------------------------------------------------------------------
| 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 ]
**デフォルトで EBS 最適化されているインスタンスタイプを見つけるには**
[Get-EC2InstanceType](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2InstanceType.html) コマンドレットを使用します。
```
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={($_.EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumThroughputInMBps)}}
```
**EBS 最適化をオプションでサポートするインスタンスタイプを見つけるには**
[Get-EC2InstanceType](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2InstanceType.html) コマンドレットを使用します。
```
Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="ebs-info.ebs-optimized-support"; Values="supported"} | `
Select InstanceType, `
@{Name="MaxBandwidth(Mb/s)"; Expression={($_.EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumBandwidthInMbps)}}, `
@{Name="MaxIOPS"; Expression={($_.EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumIops)}}, `
@{Name="MaxThroughput (MB/s)"; Expression={($_.EbsInfo.EbsOptimizedInfo.MaximumThroughputInMBps)}}
```
`eu-west-1` の出力例を次に示します。
```
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
```
------
# Amazon EC2 インスタンスの EBS 最適化を有効にする
EBS 最適化を手動で有効にできるのは、オプションで EBS 最適化をサポートしている旧世代のインスタンスタイプのみです。これらのインスタンスタイプで EBS 最適化を有効にすると、[時間単位の追加料金](https://aws.amazon.com/ec2/previous-generation/#EBS-optimized_instances)が発生します。
**前提条件**
+ インスタンスタイプで EBS 最適化を有効にする必要があるかどうか確認します。詳細については、[EBS 最適化をサポート](ebs-optimized.md#previous)を参照してください。
+ 起動後に EBS 最適化を有効にするには、インスタンスを停止する必要があります。
**警告**
インスタンスストアボリューム上のデータは、インスタンスを停止すると失われます。このデータを保持するには、永続ストレージにバックアップしてください。
------
#### [ Console ]
**起動時に Amazon EBS 最適化を有効にするには**
[インスタンスを起動] ウィザードで、必要なインスタンスタイプを選択してください。**[高度な詳細]** セクションを展開し、**[EBS 最適化インスタンス]** で **[有効にする]** を選択してください。
選択したインスタンスタイプが Amazon EBS 最適化をサポートしていない場合、ドロップダウンは無効になっています。インスタンスタイプがデフォルトで Amazon EBS 最適化されている場合は、[有効にする] が既に選択されています。
**起動後に Amazon EBS 最適化を有効にするには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. ナビゲーションペインで [**Instances**] を選択し、インスタンスを選択してください。
1. インスタンスを停止します。**[アクション]**、**[インスタンスの状態]**、**[インスタンスの停止]** の順に選択してください。
1. インスタンスが選択された状態で、[**アクション**]、[**インスタンス設定**]、[**インスタンスタイプの変更**] の順に選択してください。
1. **[EBS 最適化]** を選択し、**[適用]** を選択してください。
インスタンスタイプがデフォルトで Amazon EBS 最適化されている場合、または Amazon ES 最適化をサポートしていない場合は、チェックボックスは無効になっています。
1. インスタンスを再起動します。[**インスタンスの状態**]、[**インスタンスの開始**] の順に選択してください。
------
#### [ AWS CLI ]
**起動時に Amazon EBS 最適化を有効にするには**
`--ebs-optimized` オプションで [run-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) コマンドを使用します。
**起動後に Amazon EBS 最適化を有効にするには**
1. インスタンスが実行中の場合、[stop-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/stop-instances.html) コマンドを使用して停止します。
```
aws ec2 stop-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0
```
1. `--ebs-optimized` オプションで [modify-instance-attribute](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/modify-instance-attribute.html) コマンドを使用して、EBS 最適化を有効にします。
```
aws ec2 modify-instance-attribute \
--instance-id i-1234567890abcdef0 \
--ebs-optimized
```
------
#### [ PowerShell ]
**起動時に Amazon EBS 最適化を有効にするには**
`-EbsOptimized` オプションで [New-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2Instance.html) コマンドレットを使用します。
**起動後に Amazon EBS 最適化を有効にするには**
1. インスタンスが実行中の場合、[Stop-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Stop-EC2Instance.html) コマンドを使用して停止します。
```
Stop-EC2Instance -InstanceId i-1234567890abcdef0
```
1. `-EbsOptimized` オプションで [Edit-EC2InstanceAttribute](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Edit-EC2InstanceAttribute.html) コマンドレットを使用して EBS 最適化を有効にします。
```
Edit-EC2InstanceAttribute `
-InstanceId i-1234567890abcdef0 `
-EbsOptimized $true
```
------
# Amazon EC2 インスタンスに関する CPU オプション
多くの Amazon EC2 インスタンスは単一の Intel Xeon CPU コアで同時に複数のスレッドを実行できる同時マルチスレッド (SMT) をサポートしています。各スレッドはインスタンスの仮想 CPU (vCPU) として表されます。インスタンスにはインスタンスタイプによって異なるデフォルト数の CPU コアがあります。例えば、`m5.xlarge` インスタンスタイプには 2 つの CPU コアがあり、デフォルトでは各コアごとに 2 つのスレッドの合計で 4 つの vCPU があります。—
ほとんどの場合、ワークロードに適したメモリと vCPU 数を組み合わせた Amazon EC2 インスタンスタイプがあります。ただし、特定のワークロードやビジネスニーズに合わせてインスタンスを最適化するために、インスタンスの起動中と起動後の両方で以下の CPU オプションを指定できます。
+ **CPU コア数**: インスタンスの CPU コア数をカスタマイズできます。これによって、大量のメモリを使用するワークロード用に十分な RAM 量がありながら、少ない CPU コアのインスタンスのソフトウェアのライセンスコストを最適化することにつながります。
+ **コア別のスレッド**: SMT を無効化するにはCPU コアごとに 1 つのスレッドを指定します。ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) のワークロードのような特定のワークロードでこれを使用できます。
**考慮事項**
+ T2、C7a、M7a、R7a の各インスタンス、Apple シリコン Mac インスタンス、および AWS Graviton プロセッサベースのインスタンスのコアあたりのスレッド数は変更できません。
+ [実行できるインスタンスの数](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ec2-instance-quotas.html)は、使用するインスタンスタイプのデフォルトの vCPU に基づきます。インスタンスが消費する vCPU の計算方法は、CPU オプションを変更しても影響を受けません。
**料金**
CPU オプションの指定に対する追加料金はありません。ライセンス込みの Windows および SQL Server AMI から起動された EC2 インスタンスについては、CPU オプションをカスタマイズして EC2 の CPU 最適化機能を利用することで、インスタンスに設定されている vCPU の数に基づいてライセンス料金を支払うことができます。その他の EC2 インスタンスについては、デフォルトの CPU オプションで起動したインスタンスと同じ料金が請求されます。
**Topics**
+ [CPU オプションを指定するためのルール](instance-cpu-options-rules.md)
+ [サポートされている CPU オプション](cpu-options-supported-instances-values.md)
+ [CPU オプションを指定する](instance-specify-cpu-options.md)
+ [CPU オプションを表示する](view-cpu-options.md)
+ [CPU を最適化する](optimize-cpu.md)
# Amazon EC2 インスタンスに関する CPU オプションを指定するためのルール
インスタンスで CPU オプションを指定するには次のルールに注意してください。
+ ベアメタルインスタンスには CPU オプションを指定できません。
+ インスタンスの起動中と起動後の両方で CPU オプションを指定できます。
+ CPU オプションを構成する場合はリクエストで CPU コアの数とコアあたりのスレッド数の両方を指定する必要があります。リクエスト例については[Amazon EC2 インスタンスに関する CPU オプションを指定する](instance-specify-cpu-options.md)を参照してください。
+ インスタンスの vCPU の数はコア別のスレッドで乗算した CPU コアの数です。vCPU のカスタム数を指定するにはインスタンスタイプで CPU およびコア別のスレッドの有効な数を指定する必要があります。インスタンスのデフォルト vCPU の数を超えることはできません。詳細については「[Amazon EC2 インスタンスタイプでサポートされている CPU オプション](cpu-options-supported-instances-values.md)」を参照してください。
+ ハイパースレッディングとも呼ばれる同時マルチスレッド (SMT) を無効にするにはコア 1 個あたり 1 つのスレッドを指定します。
+ コンソールで、既存の[インスタンスのインスタンスタイプを変更する](ec2-instance-resize.md)と、Amazon EC2 は、可能であれば既存のインスタンスから新しいインスタンスに CPU オプション設定を適用します。新しいインスタンスタイプがこれらの設定をサポートしない場合、CPU オプションは **[デフォルトの CPU オプションを使用する]** にリセットされます。このオプションでは、新しいインスタンスタイプのデフォルトの vCPU 数が使用されます。
新しいインスタンスの設定を更新するには**[インスタンスタイプの変更]** ビューの **[詳細]** で **[CPU オプションを指定する]** を選択してください。
+ 指定された CPU オプションはインスタンスの停止、開始あるいは再起動後にも保持されます。
+ リザーブドインスタンスを使用する場合、同じ支払者アカウント内でライセンス込みの Windows AMI から起動されたインスタンスに CPU 最適化を設定しても割引が適用されない場合があります。vCPU ベースのライセンスコストを節約し、コンピューティングコストで同等の節約を実現する Savings Plans の使用をお勧めします。
+ Windows および SQL Server のライセンス込みの AMI から起動されたインスタンスのライセンスコストを節約するには、少なくとも 4 個の vCPU を設定する必要があります。設定する vCPU が 4 個未満の場合は、デフォルト請求が適用されます。
+ T3 インスタンスタイプでは、ライセンス込みのインスタンスに対する CPU 最適化がサポートされません。
# Amazon EC2 インスタンスタイプでサポートされている CPU オプション
次の表ではCPU オプションの指定をサポートしているインスタンスタイプを一覧表示しています。
**Topics**
+ [
## 汎用インスタンス
](#cpu-options-gen-purpose)
+ [
## コンピュート最適化インスタンス
](#cpu-options-compute-optimized)
+ [
## メモリ最適化インスタンス
](#cpu-options-mem-optimized)
+ [
## ストレージ最適化インスタンス
](#cpu-options-storage-optimized)
+ [
## 高速コンピューティングインスタンス
](#cpu-options-accelerated)
+ [
## ハイパフォーマンスコンピューティングインスタンス
](#cpu-options-high-performance)
## 汎用インスタンス
| インスタンスタイプ | デフォルト vCPU | デフォルトの CPU コア | コアごとのデフォルトのスレッド | 有効な CPU コア | コアあたりの有効なスレッド |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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、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、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、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、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 |
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| 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 |
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| m7a.large | 2 | 2 | 1 | 1、2 | 1 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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、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 |
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| 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、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 |
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| m7i.4xlarge | 16 | 8 | 2 | 1、2、3、4、5、6、7、8 | 1、2 |
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| 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 |
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| 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 |
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| m8azn.xlarge | 4 | 4 | 1 | 1、2、3、4 | 1 |
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| 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 |
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| 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、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、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 |
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| 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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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 |
## コンピュート最適化インスタンス
| インスタンスタイプ | デフォルト vCPU | デフォルトの CPU コア | コアごとのデフォルトのスレッド | 有効な CPU コア | コアあたりの有効なスレッド |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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、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、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、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、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 |
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| 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、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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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、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、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 |
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| 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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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 |
## メモリ最適化インスタンス
| インスタンスタイプ | デフォルト vCPU | デフォルトの CPU コア | コアごとのデフォルトのスレッド | 有効な CPU コア | コアあたりの有効なスレッド |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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 |
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| r5a.8xlarge | 32 | 16 | 2 | 4、6、8、10、12、14、16 | 1、2 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48 | 1 |
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| r7gd.large | 2 | 2 | 1 | 1、2 | 1 |
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| 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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、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、172、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、172、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、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、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、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、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、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、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、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 |
## ストレージ最適化インスタンス
| インスタンスタイプ | デフォルト vCPU | デフォルトの CPU コア | コアごとのデフォルトのスレッド | 有効な CPU コア | コアあたりの有効なスレッド |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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、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、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、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、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、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、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、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、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、 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、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、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、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 |
## 高速コンピューティングインスタンス
| インスタンスタイプ | デフォルト vCPU | デフォルトの CPU コア | コアごとのデフォルトのスレッド | 有効な CPU コア | コアあたりの有効なスレッド |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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、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、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、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、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 |
## ハイパフォーマンスコンピューティングインスタンス
| インスタンスタイプ | デフォルト vCPU | デフォルトの CPU コア | コアごとのデフォルトのスレッド | 有効な CPU コア | コアあたりの有効なスレッド |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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 |
# Amazon EC2 インスタンスに関する CPU オプションを指定する
インスタンスの起動中または起動後に CPU オプションを指定できます。
**Topics**
+ [
## 同時マルチスレッドを無効にする
](#cpu-options-disable-simultaneous-multithreading)
+ [
## 起動時の vCPU のカスタム数の指定
](#cpu-options-customize-vCPUs-launch)
+ [
## 起動テンプレートでの vCPU のカスタム数の指定
](#cpu-options-customize-vCPUs-launch-template)
+ [
## EC2 インスタンスの CPU オプションを変更する
](#change-vCPUs-after-launch)
## 同時マルチスレッドを無効にする
ハイパースレッディングとも呼ばれる同時マルチスレッド (SMT) を無効にするにはコア 1 個あたり 1 つのスレッドを指定します。
------
#### [ Console ]
**インスタンスの起動時に SMT を無効にするには**
1. [コンソールのインスタンス起動ウィザードを使用して EC2 インスタンスを起動する](ec2-launch-instance-wizard.md) の手順に従い、必要に応じてインスタンスを設定します。
1. **[高度な詳細]** を展開し、**[CPU オプションの指定]** チェックボックスをオンにします。
1. [**Core count (コア数)**] では必要な CPU コア数を選択してください。この例では`r5.4xlarge` インスタンスにデフォルトの CPU コア数を指定するには`8` を選択してください。
1. SMT を無効にするには**[コアごとのスレッド]** で、**[1]** を選択してください。
1. **[合計mary]** (概要) パネルでインスタンスの設定を確認し、**[Launch instance]** (インスタンスを起動) を選択してください。詳細については「[コンソールのインスタンス起動ウィザードを使用して EC2 インスタンスを起動する](ec2-launch-instance-wizard.md)」を参照してください。
------
#### [ AWS CLI ]
**インスタンスの起動時に SMT を無効にするには**
[run-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) AWS CLI コマンドを使用して、`1` パラメータの `ThreadsPerCore` の `--cpu-options` の値を指定します。[`CoreCount`] ではCPU コア数を指定します。この例では`r7i.4xlarge` インスタンスにデフォルトの CPU コア数を指定するには`8` の値を選択してください。
```
aws ec2 run-instances \
--image-id ami-0abcdef1234567890 \
--instance-type r7i.4xlarge \
--cpu-options "CoreCount=8,ThreadsPerCore=1" \
--key-name my-key-pair
```
------
#### [ PowerShell ]
**インスタンスの起動時に SMT を無効にするには**
[New-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2Instance.html) コマンドを使用して、`-CpuOptions` パラメータの `ThreadsPerCore` に `1` の値を指定します。[`CoreCount`] ではCPU コア数を指定します。この例では`r7i.4xlarge` インスタンスにデフォルトの CPU コア数を指定するには`8` の値を選択してください。
```
New-EC2Instance `
-ImageId 'ami-0abcdef1234567890' `
-InstanceType 'r7i.4xlarge' `
-CpuOptions @{CoreCount=8; ThreadsPerCore=1} `
-KeyName 'my-key-pair'
```
------
**注記**
既存のインスタンスの SMT を無効にするには[EC2 インスタンスの CPU オプションを変更する](#change-vCPUs-after-launch) に示すプロセスに従い、コアごとに実行されるスレッドの数を `1` に変更します。
## 起動時の vCPU のカスタム数の指定
EC2 コンソールまたは AWS CLI からインスタンスを起動する時に、CPU コア数とコアあたりのスレッドの数をカスタマイズできます。このセクションの例では以下のデフォルト設定を持つ `r5.4xlarge` インスタンスタイプを使用します。
+ CPU コア: 8
+ コアあたりのスレッド数: 2
インスタンスはデフォルトでインスタンスタイプで使用できる vCPU の最大数で起動します。このインスタンスタイプでは合計 16 vCPU (それぞれ 2 つのスレッドを実行する 8 個のコア) です。インスタンスタイプの詳細については「[メモリ最適化インスタンス](cpu-options-supported-instances-values.md#cpu-options-mem-optimized)」を参照してください。
次の例では4 つの vCPU で `r5.4xlarge` インスタンスを起動します。
------
#### [ Console ]
**インスタンス起動中に vCPU のカスタム数を指定するには**
1. [コンソールのインスタンス起動ウィザードを使用して EC2 インスタンスを起動する](ec2-launch-instance-wizard.md) の手順に従い、必要に応じてインスタンスを設定します。
1. **[高度な詳細]** を展開し、**[CPU オプションの指定]** チェックボックスをオンにします。
1. 4 つの vCPU を取得するには次のように、2 つの CPU コアおよびコアごとに 2 つのスレッドを指定します。
+ **[コアカウント]** には **2** を選択してください。
+ [**Threads per core (コアごとのスレッド)**] には[**2**] を選択してください。
1. **[合計mary]** (概要) パネルでインスタンスの設定を確認し、**[Launch instance]** (インスタンスを起動) を選択してください。詳細については「[コンソールのインスタンス起動ウィザードを使用して EC2 インスタンスを起動する](ec2-launch-instance-wizard.md)」を参照してください。
------
#### [ AWS CLI ]
**インスタンス起動中に vCPU のカスタム数を指定するには**
[run-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) AWS CLI コマンドを使用して、`--cpu-options` パラメータの CPU コア数およびスレッドの数を指定します。2 つの CPU コアおよびコアごとに 2 つのスレッドを指定すると、4 つの vCPU を取得できます。
```
aws ec2 run-instances \
--image-id ami-0abcdef1234567890 \
--instance-type r7i.4xlarge \
--cpu-options "CoreCount=2,ThreadsPerCore=2" \
--key-name my-key-pair
```
また、4 つの CPU コアおよびコアごとに 1 つのスレッドを指定 (SMT を無効化) して、4 つの vCPU を取得することもできます。
```
aws ec2 run-instances \
--image-id ami-0abcdef1234567890 \
--instance-type r7i.4xlarge \
--cpu-options "CoreCount=4,ThreadsPerCore=1" \
--key-name my-key-pair
```
------
#### [ PowerShell ]
**インスタンス起動中に vCPU のカスタム数を指定するには**
[New-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2Instance.html) コマンドを使用し、`-CpuOptions` パラメータに CPU コア数とスレッド数を指定します。2 つの CPU コアおよびコアごとに 2 つのスレッドを指定すると、4 つの vCPU を取得できます。
```
New-EC2Instance `
-ImageId 'ami-0abcdef1234567890' `
-InstanceType 'r7i.4xlarge' `
-CpuOptions @{CoreCount=2; ThreadsPerCore=2} `
-KeyName 'my-key-pair'
```
また、4 つの CPU コアおよびコアごとに 1 つのスレッドを指定 (SMT を無効化) して、4 つの vCPU を取得することもできます。
```
New-EC2Instance `
-ImageId 'ami-0abcdef1234567890' `
-InstanceType 'r7i.4xlarge' `
-CpuOptions @{CoreCount=4; ThreadsPerCore=1} `
-KeyName 'my-key-pair'
```
------
## 起動テンプレートでの vCPU のカスタム数の指定
起動テンプレートでインスタンスの CPU コア数とコアごとのスレッドの数をカスタマイズできます。このセクションの例では以下のデフォルト設定を持つ `r5.4xlarge` インスタンスタイプを使用します。
+ CPU コア: 8
+ コアあたりのスレッド数: 2
インスタンスはデフォルトでインスタンスタイプで使用できる vCPU の最大数で起動します。このインスタンスタイプでは合計 16 vCPU (それぞれ 2 つのスレッドを実行する 8 個のコア) です。インスタンスタイプの詳細については「[メモリ最適化インスタンス](cpu-options-supported-instances-values.md#cpu-options-mem-optimized)」を参照してください。
次の例ではvCPU が 4 つの `r5.4xlarge` インスタンスの設定を指定する起動テンプレートを作成します。
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#### [ Console ]
**起動テンプレートで vCPU のカスタム数を指定するには**
1. 「[パラメータを指定して起動テンプレートを作成する](create-launch-template.md#create-launch-template-define-parameters)」の手順に従い、必要に応じて起動テンプレートを設定します。
1. **[高度な詳細]** を展開し、**[CPU オプションの指定]** チェックボックスをオンにします。
1. 4 つの vCPU を取得するには次のように、2 つの CPU コアおよびコアごとに 2 つのスレッドを指定します。
+ **[コアカウント]** には **2** を選択してください。
+ [**Threads per core (コアごとのスレッド)**] には[**2**] を選択してください。
1. **[概要]** パネルでインスタンスの設定を確認し、**[起動テンプレートの作成]** を選択してください。詳細については「[Amazon EC2 起動テンプレートにインスタンス起動パラメータを保存する](ec2-launch-templates.md)」を参照してください。
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#### [ AWS CLI ]
**起動テンプレートで vCPU のカスタム数を指定するには**
[create-launch-template](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/create-launch-template.html) AWS CLI コマンドを使用して、`CpuOptions` パラメータで CPU コア数およびスレッドの数を指定します。2 つの CPU コアおよびコアごとに 2 つのスレッドを指定すると、4 つの vCPU を取得できます。
```
aws ec2 create-launch-template \
--launch-template-name TemplateForCPUOptions \
--version-description CPUOptionsVersion1 \
--launch-template-data file://template-data.json
```
インスタンスを設定するための起動テンプレートデータ (CPU オプションを含む) を含む、JSON ファイルの例を以下に示します。
```
{
"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
}
}
```
また、4 つの CPU コアおよびコアごとに 1 つのスレッドを指定 (SMT を無効化) して、4 つの vCPU を取得することもできます。
```
{
"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 ]
**起動テンプレートで vCPU のカスタム数を指定するには**
[New-EC2LaunchTemplate](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2LaunchTemplate.html) を使用します。
```
New-EC2LaunchTemplate `
-LaunchTemplateName 'TemplateForCPUOptions' `
-VersionDescription 'CPUOptionsVersion1' `
-LaunchTemplateData (Get-Content -Path 'template-data.json' | ConvertFrom-Json)
```
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## EC2 インスタンスの CPU オプションを変更する
時間の経過とともにニーズが変化し、既存のインスタンスの CPU オプションの設定を変更したい場合があります。インスタンスで実行される各スレッドは仮想 CPU (vCPU) と呼ばれます。Amazon EC2 コンソール、AWS CLI、API、または SDK で、既存のインスタンスに対して実行される vCPU の数を変更できます。この変更を行う前に、インスタンスの状態を `Stopped` にする必要があります。
コンソールまたはコマンドラインの手順を表示するには環境に一致するタブを選択してください。API リクエストとレスポンスの情報については「*Amazon EC2 API リファレンス*」の「[ModifyInstanceCpuOptions](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/API_ModifyInstanceCpuOptions.html)」の項目を参照してください。
------
#### [ Console ]
AWS マネジメントコンソールからインスタンスのアクティブな vCPU の数を変更するには次の手順に従います。
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. 左のナビゲーションペインで、**[Instances]** (インスタンス) をクリックしてください。これにより、現在の AWS リージョンに定義されているインスタンスのリストが開きます。
1. **[インスタンス]** の一覧から、インスタンスを選択してください。またはインスタンスリンクを選択して、インスタンスの詳細ページを開くこともできます。
1. インスタンスが実行中の場合はまず進む前に停止する必要があります。**[インスタンスの状態]** メニューから **[インスタンスの停止]** を選択してください。
1. vCPU 設定を変更するには、**[アクション]** メニューの **[インスタンス設定]** から **[CPU オプションの変更]** を選択してください。これにより、**[CPU オプションの変更]** ページが開きます。
1. インスタンスの設定を変更するには次のいずれかの CPU オプションを選択してください。
**[デフォルトの CPU オプションを使用する]**
このオプションは、インスタンスタイプのデフォルト vCPU 数にインスタンスをリセットします。デフォルトではすべての CPU コアのすべてのスレッドを実行します。
**[CPU オプションを指定する]**
このオプションはインスタンスで実行されている vCPU の数の設定を有効にします。
1. **[CPU オプションを指定]** を選択した場合、**[アクティブ vCPU]** フィールドが表示されます。
+ 最初のセレクターを使用して、各 CPU コアのスレッド数を設定します。同時マルチスレッドを無効にするには、`1` を選択します。
+ 2 番目のセレクターを使用して、インスタンスで実行される CPU の数を設定します。
CPU オプションセレクタを変更すると、次のフィールドが動的に更新されます。
+ **[アクティブな vCPU]**: 行った選択に基づいて、CPU コアの数にコアあたりのスレッドを乗算します。例えば、2 つのスレッドと 4 つのコアを選択した場合、8 つの vCPU となります。
+ **[vCPU の合計]**： インスタンスタイプの vCPU の最大数。例えば、`m6i.4xlarge` インスタンスタイプの場合、これは 16 vCPU (それぞれ 2 つのスレッドを実行する 8 個のコア) です。
1. **[変更]** を選択して更新を適用します。
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#### [ AWS CLI ]
AWS CLI からインスタンスのアクティブな vCPU の数を変更するには次の手順に従います。
[modify-instance-cpu-options](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/ec2/modify-instance-cpu-options.html) `--core-count` コマンドを使用して、 パラメータで実行される CPU コアの数と、`--threads-per-core` パラメータでコアごとに実行されるスレッドの数を指定します。
次の例は、指定されたインスタンスで 8 個の vCPU を実行するために `m6i.4xlarge` インスタンスタイプで行うことができる 2 つの設定を説明しています。このインスタンスタイプのデフォルトは 16 vCPU (それぞれ 2 つのスレッドを実行する 8 個のコア) です。
**例 1:** 4 つの CPU コアを 1 コアあたり 2 つのスレッドで実行し、合計 8 つの vCPU を実行します。
```
aws ec2 modify-instance-cpu-options \
--instance-id i-1234567890abcdef0 \
--core-count=4 \
--threads-per-core=2
```
**例 2:** コアごとに実行されるスレッドの数を `1` に変更して、同時マルチスレッドを無効にします。結果の設定では合計 8 つの vCPU (コアあたり 1 つのスレッドで 8 つの CPU コア) も実行されます。
```
aws ec2 modify-instance-cpu-options \
--instance-id 1234567890abcdef0 \
--core-count=8 \
--threads-per-core=1
```
------
#### [ PowerShell ]
**インスタンスのアクティブな vCPU の数を変更するには**
[Edit-EC2InstanceCpuOption](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Edit-EC2InstanceCpuOption.html) コマンドレットを使用し、`-CoreCount` パラメータで実行する CPU コアの数を指定し、`ThreadsPerCore` パラメータでコアごとに実行するスレッドの数を指定します。
**例 1:** 4 つの CPU コアを 1 コアあたり 2 つのスレッドで実行し、合計 8 つの vCPU を実行します。
```
Edit-EC2InstanceCpuOption `
-InstanceId 'i-1234567890abcdef0' `
-CoreCount 4 `
-ThreadsPerCore 2
```
**例 2:** コアごとに実行されるスレッドの数を `1` に変更して、同時マルチスレッドを無効にします。結果の設定では合計 8 つの vCPU (コアあたり 1 つのスレッドで 8 つの CPU コア) も実行されます。
```
Edit-EC2InstanceCpuOption `
-InstanceId 'i-1234567890abcdef0' `
-CoreCount 8 `
-ThreadsPerCore 1
```
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# Amazon EC2 インスタンスに関する CPU スレッドとコアを表示する
インスタンスを記述して、既存のインスタンスの CPU オプションを表示できます。
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#### [ Console ]
**インスタンスの CPU オプションを表示するには**
1. Amazon EC2 コンソールの [https://console.aws.amazon.com/ec2/](https://console.aws.amazon.com/ec2/) を開いてください。
1. 左ナビゲーションペインで [**インスタンス**] を選択し、インスタンスを選択してください。
1. [**Details (詳細)**] タブの [**Host and placement group (ホストとプレイスメントグループ)**] で、[**Number of vCPUs (vCPU の数)**] を見つけます。
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#### [ AWS CLI ]
**インスタンスの CPU オプションを表示するには**
[describe-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instances.html) コマンドを使用します。
```
aws ec2 describe-instances \
--instance-ids i-1234567890abcdef0 \
--query Reservations[].Instances[].CpuOptions
```
出力例を次に示します。`CoreCount` フィールドは、インスタンスのコア数を示しています。`ThreadsPerCore` フィールドはコア別のスレッド数を示します。
```
[
{
"CoreCount": 24,
"ThreadsPerCore": 2
},
]
```
------
#### [ PowerShell ]
**インスタンスの CPU オプションを表示するには**
[Get-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2Instance.html) コマンドレットを使用します。
```
(Get-EC2Instance `
-InstanceId 'i-1234567890abcdef0').Instances.CpuOptions
```
出力例を次に示します。
```
AmdSevSnp CoreCount ThreadsPerCore
--------- --------- --------------
24 2
```
------
またはCPU 情報を表示するのに、インスタンスに接続し、次のいずれかのシステムツールを使用できます。
+ Windows インスタンスでの Windows `Task Manager`
+ Linux インスタンスでの **lscpu** コマンド
インスタンスの終了を含む、インスタンスにおける設定変更の記録、判断、監査、評価のために、AWS Config を使用できます。詳細については、「*AWS Config デベロッパーガイド*」の」「[AWS Configの使用開始](https://docs.aws.amazon.com/config/latest/developerguide/getting-started.html)」を参照してください。
# ライセンス込みインスタンスの CPU を最適化する
Microsoft SQL Server などのワークロードでは、高レベルのメモリと IOPS が必要でも、vCPU 数は少なくしなければならないことがよくあります。AWS は、ほとんどのインフラストラクチャニーズに対応できる幅広いインスタンスタイプを提供しています。しかし、Windows や Microsoft SQL Server の vCPU ベースのライセンスコストを削減するには、同一のメモリ、ストレージ、ネットワーク仕様を維持しながら EC2 インスタンスで実行される vCPU の数をカスタマイズすることが可能です。このアプローチにより、ライセンス込みのワークロードと Bring-Your-Own-License (BYOL) ワークロードの両方において vCPU ベースのライセンスコストを節約できます。コンソールまたは Amazon EC2 API を使用すれば、インスタンスの起動時または変更時に CPU オプションを指定できます。手順については、「[Amazon EC2 インスタンスに関する CPU オプションを指定する](instance-specify-cpu-options.md)」を参照してください。
詳細については、SQL Server ワークロードに合わせて CPU を最適化するためのベストプラクティスに関するこの[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/modernizing-with-aws/optimize-cpus-best-practices-for-sql-server-workloads-continued/)を参照してください。
## サポートされているライセンスタイプ
CPU 最適化は、ライセンス込みの AMI から起動されたインスタンスについて、以下のタイプのライセンス設定でアクティブ CPU の数に基づく請求をサポートします。ライセンスタイプの詳細については、「[AMI 請求情報フィールド](billing-info-fields.md)」を参照してください。
**ライセンス込み AMI インスタンスの請求**
| ライセンス込み | 使用オペレーション | vCPU 時間あたりの料金 |
| --- | --- | --- |
| Windows サーバー | RunInstances:0002 | 0.046 USD |
| Windows Server with SQL Server Enterprise | RunInstances:0102 | 0.421 USD |
| Windows Server with SQL Server Standard | RunInstances:0006 | 0.166 USD |
| Windows Server with SQL Server Web | RunInstances:0202 | 0.063 USD |
## サポートされる購入オプション
CPU 最適化は、ライセンス込みのインスタンスに対して次の購入オプションをサポートしています。
+ オンデマンド
+ Savings Plans
**警告**
リザーブドインスタンスを使用する場合、同じ支払者アカウント内でライセンス込みのインスタンスに CPU 最適化を設定しても割引が適用されない場合があります。vCPU ベースのライセンスコストを節約し、コンピューティングコストで同等の節約を実現する Savings Plans の使用をお勧めします。
現行の請求エクスペリエンスを維持するためのオプトアウトリストに、2025 年 10 月 15 日より前に、同じインスタンスタイプで Windows および SQL Server に CPU 最適化とリザーブドインスタンスの両方を使用したアカウントが追加されました。CPU 最適化によるライセンスコストの節約を利用するには、[AWS サポートセンター](https://console.aws.amazon.com/support/home#/)に連絡してオプトアウトリストからの削除を依頼してください。
## CPU 最適化がライセンス料金を節約する仕組み
以下の例は、CPU 使用率の設定時に実現可能なコスト節約の説明に役立ちます。
**例 1: デフォルト請求** ライセンス込みの Windows および SQL Server Enterprise AMI から起動された r7i.8xlarge インスタンスの例で、このインスタンスタイプのデフォルト CPU 設定である 32 個の vCPU が 100 時間実行されます (3,200 vCPU 時間)。
請求書には、使用料金とライセンス料金の両方が含まれる合計料金が記載された明細項目が 1 つ表示されています。
![\[ライセンス込みの Windows および SQL Server Enterprise インスタンスのデフォルト請求によるサンプル請求書。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/optimize-cpus-sample-bill-default.png)
**例 2: CPU 最適化請求** ライセンス込みの Windows および SQL Server Enterprise AMI から起動された r7i.8xlarge インスタンスの例です。ライセンス料金を節約するため、アクティブな CPU の数を 16 個の vCPU に削減しました。その後、新しい設定を使用してインスタンスが 100 時間実行されました。
請求書には、次の 2 つの明細項目が表示されています。
請求の説明: **Elastic Compute Cloud**
最初の明細項目には、100 時間実行された Windows および SQL Server インスタンスのベースラインコスト (211.68 USD) が表示されています。
請求の説明: **Amazon EC2 Optimize CPU License Included Third Party Fees**
2 番目の明細項目には、請求期間中にアクティブ化されていた vCPU の数に基づくライセンス料金 (673.60 USD) が表示されています。
![\[ライセンス込みの Windows および SQL Server Enterprise インスタンスの CPU 最適化請求によるサンプル請求書。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/optimize-cpus-sample-bill-optimized.png)
**例 3: Savings Plans を使用した CPU 最適化請求** ライセンス込みの Windows および SQL Server Enterprise AMI から起動された r7i.8xlarge インスタンスの例です。ライセンス料金を節約するため、アクティブな CPU の数を 16 個の vCPU に削減しました。その後、新しい設定を使用してインスタンスが 100 時間実行されました。
1.60 USD/時間 (四捨五入した金額) のコミットメントが設定された 1 年間の*前払いなしの Compute Savings Plan* により、Windows および SQL Server インスタンスのベースラインコストを削減する追加のコスト節約が実現されています。Savings Plan コミットメントにより、r7i.8xlarge インスタンスの 100 時間分の使用全体に Savings Plans 料金 (1.53362 USD/時間) が適用されます。
請求書には、次の明細項目が表示されます。
請求の説明: **Savings Plans for Compute usage**
最初の明細項目は、100 時間分の使用全体に対する Savings Plan コミットメント (160.00 USD) が表示されています。
請求の説明: **Elastic Compute Cloud**
2 番目の明細項目には 2 つの仕訳が含まれています。最初の仕訳には、100 時間実行された Windows および SQL Server インスタンスの Savings Plan を使用しなかった場合のベースラインコスト (211.68 USD) が表示されています。2 番目の仕訳には、Compute Savings Plan が適用されたベースラインコスト全額 (-211.68 USD) が表示されており、この明細項目の正味コストをゼロにしています。
請求の説明: **Amazon EC2 Optimize CPU License Included Third Party Fees**
3 番目の明細項目には、請求期間中にアクティブ化されていた vCPU の数に基づくライセンス料金 (673.60 USD) が表示されています。
![\[ライセンス込みの Windows および SQL Server Enterprise インスタンスの Savings Plan と CPU 最適化請求によるサンプル請求書。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/images/optimize-cpus-sample-bill-savings-plan.png)
# Amazon EC2 インスタンスの AMD SEV-SNP
AMD Secure Encrypted Virtualization-Secure Nested Paging (AMD SEV-SNP) は以下の特性を持つ CPU 機能です。
+ **認証** — AMD SEV-SNP を使用すると、インスタンスの状態と ID の検証に使用できる暗号化手段を含む署名済みの認証レポートを取得できます。また、正規の AMD ハードウェアで実行されていることも確認できます。詳細については「[AMD SEV-SNP による Amazon EC2 インスタンスの認証](snp-attestation.md)」を参照してください。
+ **メモリの暗号化** — AMD EPYC (Milan)、AWS Graviton2、Intel Xeon Scalable (Ice Lake) プロセッサ以降の CPU ではインスタンスメモリは常に暗号化されます。AMD SEV-SNP が有効になっているインスタンスはメモリ暗号化にインスタンス固有のキーを使用します。
**Topics**
+ [
## 概念と用語
](#snp-concepts)
+ [
## 要件
](#snp-requirements)
+ [
## 考慮事項
](#snp-considerations)
+ [
## 料金
](#snp-pricing)
+ [サポートされているインスタンスタイプの検索](snp-find-instance-types.md)
+ [AMD SEV-SNP を有効にする](snp-work-launch.md)
+ [AMD SEV-SNP による認証](snp-attestation.md)
## 概念と用語
AMD SEV-SNP の使用を開始する前に、次の概念と用語を理解しておきます。
**AMD SEV-SNP 認証レポート**
AMD SEV-SNP 認証レポートはインスタンスが CPU に要求できる文書です。AMD SEV-SNP 認証レポートを使用して、インスタンスの状態と ID を検証し、認可された AMD 環境で実行されていることを確認できます。レポートには起動測定値が含まれます。起動測定とはインスタンスの初期起動状態の暗号化ハッシュであり、初期インスタンスのメモリ内容と vCPU の初期状態が含まれます。AMD SEV-SNP 認証レポートにはAMD のルートオブトラストに紐づく VLEK 署名が署名されています。
**VLEK**
バージョニングロードエンドースメントキー (VLEK) はAMD が認定したバージョン付きの署名キーで、AMD CPU が AMD SEV-SNP 認証レポートに署名する際に使用します。VLEK 署名はAMD が提供する証明書を使用して検証できます。
**OVMF バイナリ**
オープン仮想マシンファームウェア (OVMF) はインスタンスに UEFI 環境を提供するために使用されるアーリーブートコードです。アーリーブートコードはAMI のコードが起動する前に実行されます。また、OVMF は AMI で提供されるブートローダーを見つけて実行します。詳細については「[OVMF リポジトリ](https://github.com/tianocore/tianocore.github.io/wiki/OVMF)」を参照してください。
## 要件
AMD SEV-SNP を使用するには以下の操作を行う必要があります。
+ 以下のサポートされているインスタンスタイプのいずれかを使用します。
+ **汎用**:`m6a.large`:`m6a.xlarge` \$1`m6a.2xlarge` \$1`m6a.4xlarge` \$1`m6a.8xlarge` \$1
+ **コンピューティングの最適化**:`c6a.large`:`c6a.xlarge` \$1`c6a.2xlarge` \$1`c6a.4xlarge` \$1`c6a.8xlarge` \$1`c6a.12xlarge` \$1`c6a.16xlarge` \$1
+ **メモリの最適化**:`r6a.large`:`r6a.xlarge` \$1`r6a.2xlarge` \$1`r6a.4xlarge` \$1
+ サポートされている AWS リージョン でインスタンスを起動します。現在、米国東部 (オハイオ) と欧州 (アイルランド) のみがサポートされています。
+ AMI は`uefi` または `uefi-preferred` ブートモードおよび。AMD SEV-SNP をサポートするオペレーティングシステムで使用してください。ご使用のオペレーティングシステムでの AMD SEV-SNP サポートの詳細についてはそれぞれのオペレーティングシステムのマニュアルを参照してください。AWS についてはAMD SEV-SNP は AL2023、RHEL 9.3、SLES 15 SP4、および Ubuntu 23.04 以降でサポートされています。
## 考慮事項
AMD SEV-SNP はインスタンスの起動時にのみ有効にすることができます。インスタンスの起動時に AMD SEV-SNP が有効になっている場合は次のルールが適用されます。
+ 有効にした後で、AMD SEV-SNP を無効にすることはできません。インスタンスのライフサイクル全体を通して有効なままになります。
+ [インスタンスタイプの変更](ec2-instance-resize.md)はAMD SEV-SNP をサポートする別のインスタンスタイプへのみ可能です。
+ 休止と Nitro Enclaves はサポートされていません。
+ 専有ホストはサポートされていません。
+ インスタンスの基盤となるホストがメンテナンスの予定になっている場合はイベントの 14 日前に予定されているイベント通知が届きます。インスタンスを新しいホストに移動するにはインスタンスを手動で停止または再起動する必要があります。
## 料金
AMD SEV-SNP を有効にして Amazon EC2 インスタンスを起動すると、選択したインスタンスタイプの[オンデマンド時間料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/)の 10% に相当する追加の時間単位使用料が請求されます。
この AMD SEV-SNP 使用料はAmazon EC2 インスタンスの使用料とは別に請求されます。リザーブドインスタンス、Savings Plans、およびオペレーティングシステムの使用量はこの料金に影響しません。
[AMD SEV-SNP](#sev-snp) を有効にしてスポットインスタンスを起動するように設定すると、選択したインスタンスタイプの[オンデマンド時間料金](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/)の 10% に相当する追加の時間単位使用料が請求されます。配分戦略で価格を入力として使用する場合、スポットフリートにはこの追加料金は含まれず、スポット料金のみが使用されます。
# AMD SEV-SNP をサポートする EC2 インスタンスタイプの検索
AMD SEV-SNP をサポートするインスタンスタイプを検索できます。Amazon EC2 コンソールでは、インスタンスタイプに対してこの情報は表示されません。
------
#### [ AWS CLI ]
**AMD SEV-SNP をサポートするインスタンスタイプを検索するには**
次の [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) コマンドを使用します。
```
aws ec2 describe-instance-types \
--filters Name=processor-info.supported-features,Values=amd-sev-snp \
--query 'InstanceTypes[*].[InstanceType]' \
--output text | sort
```
以下は出力の例です。
```
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 ]
**AMD SEV-SNP をサポートするインスタンスタイプを検索するには**
[Get-EC2InstanceType](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2InstanceType.html) コマンドレットを使用します。
```
(Get-EC2InstanceType `
-Filter @{Name="processor-info.supported-features"; Values="amd-sev-snp"}).InstanceType.Value | Sort-Object
```
以下は出力の例です。
```
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
```
------
# EC2 インスタンスの AMD SEV-SNP の有効化
AMD SEV-SNP を有効にした状態でインスタンスを起動できます。起動後に AMD SEV-SNP を有効にすることはできません。
## AMD SEV-SNP を有効にした状態でのインスタンスの起動
Amazon EC2 コンソールを使用して AMD SEV-SNP を有効にすることはできません。
------
#### [ AWS CLI ]
**AMD SEV-SNP を有効にした状態でインスタンスを起動するには**
`--cpu-options` オプションで [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/run-instances.html) コマンドを使用します。その他の要件については、「[AMD SEV-SNP の要件](sev-snp.md#snp-requirements)」を参照してください。
```
--cpu-options AmdSevSnp=enabled
```
------
#### [ PowerShell ]
**AMD SEV-SNP を有効にした状態でインスタンスを起動するには**
`-CpuOption` パラメータで [New-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/New-EC2Instance.html) コマンドレットを使用します。
```
-CpuOption @{AmdSevSnp="enabled"}
```
------
## EC2 インスタンスで AMD SEV-SNP が有効になっているかどうかの確認
AMD SEV-SNP が有効になっているインスタンスを検索できます。Amazon EC2 コンソールにはこの情報は表示されません。
------
#### [ AWS CLI ]
**インスタンスで AMD SEV-SNP が有効になっているかどうかを確認するには**
[https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instances.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instances.html) コマンドを実行します。
```
aws ec2 describe-instances \
--instance-ids i-1234567890abcdef0 \
--query Reservations[].Instances[].CpuOptions
```
以下は出力の例です。`AmdSevSnp` が `CpuOptions` に存在しない場合、AMD SEV-SNP は無効になります。
```
[
{
"AmdSevSnp": "enabled",
"CoreCount": 1,
"ThreadsPerCore": 2
}
]
```
------
#### [ PowerShell ]
**インスタンスで AMD SEV-SNP が有効になっているかどうかを確認するには**
[Get-EC2Instance](https://docs.aws.amazon.com/powershell/latest/reference/items/Get-EC2Instance.html) コマンドレットを使用します。
```
(Get-EC2Instance `
-InstanceId i-1234567890abcdef0).Instances.CpuOptions
```
以下は出力の例です。`AmdSevSnp` の値が存在しない場合、AMD SEV-SNP は無効になります。
```
AmdSevSnp CoreCount ThreadsPerCore
--------- --------- --------------
enabled 1 2
```
------
#### [ AWS CloudTrail ]
インスタンス起動要求の AWS CloudTrail イベントで、次のプロパティはインスタンスで AMD SEV-SNP が有効になっていることを示します。
```
"cpuOptions": {"AmdSevSnp": "enabled"}
```
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# AMD SEV-SNP による Amazon EC2 インスタンスの認証
認証はインスタンスがその状態と身元を証明できるようにするプロセスです。インスタンスで AMD SEV-SNP を有効にすると、基盤となるプロセッサに AMD SEV-SNP 認証レポートをリクエストできます。AMD SEV-SNP 認証レポートには初期ゲストメモリーの内容と vCPU の初期状態の起動測定と呼ばれる暗号化ハッシュが含まれています。認証レポートには VLEK 署名が付いており、AMD のルートオブトラストに紐づいています。認証レポートに含まれる起動測定値を使用して、インスタンスが正規の AMD 環境で実行されていることを確認し、インスタンスの起動に使用された初期ブートコードを検証できます。
**前提条件**
AMD SEV-SNP が有効になっているインスタンスを起動します。詳細については「[EC2 インスタンスの AMD SEV-SNP の有効化](snp-work-launch.md)」を参照してください。
**Topics**
+ [
## ステップ 1: 認証レポートを取得する
](#snp-att-get-report)
+ [
## ステップ 2: 認証レポートの署名を検証する
](#snp-att-validate-signature)
## ステップ 1: 認証レポートを取得する
このステップでは`snpguest` ユーティリティをインストールして構築し、それを使用して AMD SEV-SNP 認証レポートと証明書を要求します。
1. インスタンスに接続します。
1. [https://github.com/virtee/snpguest](https://github.com/virtee/snpguest) から `snpguest` ユーティリティを構築するには次のコマンドを実行します。
```
$ git clone https://github.com/virtee/snpguest.git
$ cd snpguest
$ cargo build -r
$ cd target/release
```
1. 認証レポートのリクエストを生成します。ユーティリティはホストから認証レポートをリクエストし、提供されたリクエストデータを使用してバイナリファイルに書き込みます。
次の例ではランダムなリクエスト文字列を作成し、それをリクエストファイル (`request-file.txt`) として使用します。コマンドによって認証レポートが返されると、指定したファイルパス (`report.bin`) に保存されます。この場合、ユーティリティはレポートを現在のディレクトリに保存します。
```
$ ./snpguest report report.bin request-file.txt --random
```
1. ホストメモリから証明書をリクエストし、PEM ファイルとして保存します。次の例では`snpguest` ユーティリティと同じディレクトリにファイルを保存します。指定したディレクトリに証明書が既に存在する場合、その証明書は上書きされます。
```
$ ./snpguest certificates PEM ./
```
## ステップ 2: 認証レポートの署名を検証する
認証レポートにはAMD が AWS のために発行するバージョン対応認証キー (VLEK) と呼ばれる証明書が署名されています。このステップではVLEK 証明書が AMD によって発行されていること、および認証レポートが VLEK 証明書によって署名されていることを確認します。
1. VLEK の Root of Trust 証明書を、AMD の公式ウェブサイトから現在のディレクトリにダウンロードします。
```
$ sudo curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://kdsintf.amd.com/vlek/v1/Milan/cert_chain -o ./cert_chain.pem
```
1. `openssl` を使用して、VLEK 証明書が AMD の信頼証明書ルートによって署名されていることを確認します。
```
$ sudo openssl verify --CAfile ./cert_chain.pem vlek.pem
```
以下は出力の例です。
```
vlek.pem: OK
```
1. `snpguest` ユーティリティを使用して、認証レポートが VLEK 証明書によって署名されていることを確認します。
```
$ ./snpguest verify attestation ./ report.bin
```
以下は出力の例です。
```
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!
```
# Amazon EC2 Linux インスタンスのプロセッサのステート制御
**C ステート**はアイドル時のコアのスリープレベルを制御します。C ステートはC0 (コアがアクティブで、命令を実行している最も浅い状態) から始まる番号が付けられ、C6 (コアの電源がオフになっている最も深いアイドル状態) まで移行します。
**P ステート**はコアに希望するパフォーマンス (CPU 周波数) を制御します。P ステートはP0 (コアが Intel Turbo Boost Technology を使用して可能であれば周波数を上げることができる最高パフォーマンスの設定) から始まる番号が付けられ、P1 (最大限のベースライン周波数をリクエストする P ステート) から P15 (最小限の周波数) まで移行します。
**注記**
AWS Graviton プロセッサには組み込みの省電力モードがあり、固定周波数で動作します。そのため、オペレーティングシステムが C ステートと P ステートを制御する機能は提供されていません。
**C ステートと P ステート**
次のインスタンスタイプにより、オペレーティングシステムが C ステートと P ステートを制御できるようになります。
+ **汎用**: `m4.10xlarge` \$1 `m4.16xlarge`
+ **コンピューティング最適化**: `c4.8xlarge`
+ **メモリ最適化**: `r4.8xlarge` \$1 `r4.16xlarge` \$1 `x1.16xlarge` \$1 `x1.32xlarge` \$1 `x1e.8xlarge` \$1 `x1e.16xlarge` \$1 `x1e.32xlarge`
+ **ストレージ最適化:** `d2.8xlarge` \$1 `i3.8xlarge` \$1 `i3.16xlarge` \$1 `h1.8xlarge` \$1 `h1.16xlarge`
+ **高速コンピューティング**: `f1.16xlarge` \$1 `g3.16xlarge` \$1 \$1 `p2.16xlarge` \$1 `p3.16xlarge`
+ **ベアメタル**: Intel および AMD プロセッサを搭載したすべてのベアメタルインスタンス
**C ステートのみ**
次のインスタンスタイプにより、オペレーティングシステムが C ステートを制御できるようになります。
+ **汎用**: `m5.12xlarge` \$1 `m5.24xlarge` \$1 `m5d.12xlarge` \$1 `m5d.24xlarge` \$1 `m5n.12xlarge` \$1 `m5n.24xlarge` \$1 `m5dn.12xlarge` \$1 `m5dn.24xlarge` \$1 `m5zn.6xlarge` \$1 `m5zn.12xlarge` \$1 `m6a.24xlarge` \$1 `m6a.48xlarge` \$1 `m6i.16xlarge` \$1 `m6i.32xlarge` \$1 `m6id.16xlarge` \$1 `m6id.32xlarge` \$1 `m6idn.16xlarge` \$1 `m6in.16xlarge` \$1 `m6in.32xlarge` \$1 `m7a.medium` \$1 `m7a.large` \$1 `m7a.xlarge` \$1 `m7a.2xlarge` \$1 `m7a.4xlarge` \$1 `m7a.8xlarge` \$1 `m7a.12xlarge` \$1 `m7a.16xlarge` \$1 `m7a.24xlarge` \$1 `m7a.32xlarge` \$1 `m7a.48xlarge` \$1 `m7i.large` \$1 `m7i.xlarge` \$1 `m7i.2xlarge` \$1 ` 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` \$1 `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` \$1 `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`
+ **コンピューティング最適化**: `c5.9xlarge` \$1 `c5.12xlarge` \$1 `c5.18xlarge` \$1 `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` \$1 `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` \$1 `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` \$1 `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` \$1 `x8i.16xlarge` \$1 `x8i.24xlarge` \$1 `x8i.32xlarge` \$1 `x8i.48xlarge` \$1 `x8i.48xlarge` \$1 `x8i.96xlarge`
+ **メモリ最適化**: `r5.12xlarge` \$1 `r5.24xlarge` \$1 `r5b.12xlarge` \$1 `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` \$1 `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` \$1 `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` \$1 `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`
+ **ストレージ最適化**: `d3en.12xlarge` \$1 `dl1.24xlarge` \$1 `i3en.12xlarge` \$1 `i3en.24xlarge` \$1 `i4i.16xlarge` \$1 `i7i.large` \$1 `i7i.xlarge` \$1 `i7i.2xlarge` \$1 `i7i.4xlarge` \$1 `i7i.8xlarge` \$1 `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`
+ **高速コンピューティング**: `dl1.24xlarge` \$1 `f2.6xlarge` \$1 `f2.12xlarge` \$1 `f2.48xlarge` \$1 `g5.24xlarge` \$1 `g5.48xlarge` \$1 `g6.24xlarge` \$1 `g6.48xlarge` \$1 `g6e.12xlarge` \$1 `g6e.24xlarge` \$1 `g6e.48xlarge` \$1 `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` \$1 `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` \$1 `trn2a.48xlarge` \$1 `trn2n.3xlarge` \$1 `trn2n.48xlarge` \$1 `trn2p.48xlarge` \$1 `trn2u.48xlarge` \$1 `vt1.24xlarge`
+ **ハイパフォーマンスコンピューティング**: `hpc7a.12xlarge` \$1 `hpc7a.24xlarge` \$1 `hpc7a.48xlarge` \$1 `hpc7a.96xlarge` \$1 `hpc8a.96xlarge`
プロセッサのパフォーマンスの安定性を向上させたり、レイテンシーを減らしたり、インスタンスを特定のワークロード用に調整するために、C ステートまたは P ステートの設定を変更したいと思う場合があるかもしれません。デフォルトの C ステートおよび P ステートの設定はほとんどの作業負荷に対して最適なパフォーマンスを提供します。ただし、アプリケーションにおいて、より高いシングルコアまたはデュアルコアの周波数でレイテンシーを軽減したい場合、またはバースト的な Turbo Boost 周波数よりも低い周波数でより安定したパフォーマンスを維持することを優先する場合、これらのインスタンスで利用可能な C ステートまたは P ステートを試みることを考慮してください。
さまざまなプロセッサ設定および、Amazon Linux の設定の影響をモニタリングする方法については *Amazon Linux 2 ユーザーガイド*の「[Amazon EC2 Amazon Linux インスタンスのプロセッサ状態制御](https://docs.aws.amazon.com//linux/al2/ug/processor_state_control.html)」を参照してください。これらの手順は Amazon Linux を対象としており、Amazon Linux に適用されるものですが、バージョン 3.9 以降の Linux カーネルのある、他の Linux ディストリビューションでも使用できる可能性があります。他の Linux ディストリビューションやプロセッサのステート制御についてはシステム固有ドキュメントを参照してください。