Sebagian besar keluarga instans big data menawarkan rasio CPU-memori sebesar 1:4. Mereka cocok untuk skenario komputasi dan penyimpanan big data yang menggunakan layanan seperti Hadoop MapReduce, Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS), Hive, dan HBase, serta skenario pemrosesan data pencarian dan log dengan solusi seperti Elasticsearch dan Kafka.
Lihat tipe instans yang tersedia di setiap wilayah. Tipe instans yang tersedia untuk pembelian bervariasi berdasarkan wilayah. Kami sarankan Anda memeriksa ketersediaan di wilayah Anda sebelum melanjutkan.
Lihat petunjuk untuk memilih tipe instans. Pelajari cara memilih keluarga instans untuk skenario bisnis Anda sebelum menggunakan topik ini untuk menentukan tipe instans tertentu.
Lihat metrik tipe instans. Baca topik ini untuk memahami metrik dari tipe instans.
Gunakan Kalkulator Harga ECS. Anda dapat menggunakan kalkulator harga untuk memperkirakan biaya instans.
Keluarga instans yang direkomendasikan | Tidak direkomendasikan (Jika keluarga instans ini habis terjual, Anda dapat menggunakan yang direkomendasikan.) |
Ikhtisar
Ketahanan data yang disimpan pada disk lokal bergantung pada keandalan mesin fisik terkait. Risiko kegagalan titik tunggal ada, dan data yang disimpan pada disk lokal mungkin hilang jika terjadi kegagalan perangkat keras pada mesin fisik terkait. Kami sarankan Anda hanya menyimpan data sementara pada disk lokal. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Disk lokal.
Keluarga instans big data dirancang untuk menyediakan komputasi awan dan penyimpanan big data guna mendukung kebutuhan perusahaan berorientasi big data. Keluarga instans ini cocok untuk skenario yang memerlukan komputasi offline dan penyimpanan big data, seperti komputasi terdistribusi Hadoop, pemrosesan log ekstensif, dan gudang data berskala besar. Keluarga instans big data ideal untuk bisnis yang menggunakan jaringan terdistribusi dan memiliki persyaratan tinggi pada penyimpanan, kapasitas, dan bandwidth internal.
Keluarga instans ini cocok untuk pelanggan di industri seperti Internet dan keuangan yang perlu menghitung, menyimpan, dan menganalisis big data. Keluarga instans big data menggunakan penyimpanan lokal untuk memastikan ruang penyimpanan besar dan kinerja penyimpanan tinggi.
Instans big data memiliki manfaat berikut:
Daya komputasi tingkat perusahaan memastikan pemrosesan data yang efisien dan stabil.
Kinerja jaringan ditingkatkan dengan bandwidth internal maksimum lebih tinggi per instans dan laju pengalihan paket maksimum lebih tinggi untuk memenuhi permintaan transfer data seperti Pengacakan dalam Hadoop MapReduce pada waktu puncak.
Saat menggunakan instans big data, perhatikan hal-hal berikut:
Instans yang dilengkapi dengan SSD lokal tidak mendukung perubahan konfigurasi instans.
Disk lokal hanya dapat dihubungkan ke tipe instans tertentu. Jumlah dan kapasitas disk lokal yang terpasang ke instans bervariasi berdasarkan tipe instans. Anda tidak dapat membeli disk lokal secara terpisah, atau melepas disk lokal dari instans dan kemudian menyambungkannya ke instans lain.
Anda tidak dapat membuat snapshot untuk disk lokal. Jika Anda ingin membuat citra dari disk sistem dan disk data dari instans yang dilengkapi dengan SSD lokal, kami sarankan Anda membuat citra dengan menggabungkan snapshot dari disk sistem dan disk data. Dalam hal ini, disk data harus berupa cloud disk.
Anda tidak dapat membuat citra yang terdiri dari snapshot disk sistem dan snapshot disk data berdasarkan instans yang dilengkapi dengan SSD lokal.
Anda dapat menyambungkan SSD standar ke instans yang dilengkapi dengan SSD lokal dan memperluas kapasitas SSD standar tersebut.
Operasi pada instans yang dilengkapi dengan SSD lokal dapat memengaruhi data yang disimpan pada SSD lokal. Untuk informasi lebih lanjut, lihat bagian Dampak operasi instans pada data yang disimpan di disk lokal dari topik "Disk lokal".
Praktik terbaik untuk memasang sistem file ke instans big data
Pertama kali Anda memasang sistem file seperti ext4, Anda harus menginisialisasi tabel inode. Secara default, fitur lazyinit diaktifkan di kernel Linux v2.6.37 dan versi selanjutnya, yang menyebabkan tabel inode tidak diinisialisasi hingga sistem file dipasang. Selain itu, disk lokal mengonsumsi jumlah throughput besar saat diinisialisasi, seperti 600 MB/s untuk 30 disk lokal. Hal ini dapat memengaruhi stabilitas layanan. Jumlah objek konkuren dalam inisialisasi malas di kernel Linux v4.x ditingkatkan untuk menyelesaikan masalah ini. Untuk informasi lebih lanjut, lihat indeks: kernel/git/stable/linux.git. Kami sarankan Anda menggunakan praktik terbaik berikut untuk menginisialisasi tabel inode sesegera mungkin:
Dapatkan daftar semua HDD SATA seri lanjutan lokal.
Jalankan perintah berikut untuk menginisialisasi setiap disk lokal secara terpisah.
Dalam contoh ini, sistem file ext4 dibuat pada disk lokal yang nama perangkatnya adalah /dev/vdb.
mkfs.ext4 -E lazy_itable_init=0,lazy_journal_init=0 /dev/vdb &Setelah semua disk lokal diinisialisasi, jalankan perintah iostat -x 5 hingga aktivitas I/O semua disk lokal ditampilkan sebagai 0.
Jalankan perintah mount secara batch.
d3s, keluarga instans big data intensif-penyimpanan
Fitur:
Keluarga instans ini dilengkapi dengan HDD SATA lokal berkapasitas besar 12 TB, berkapasitas tinggi, dan berthroughput tinggi dan dapat menyediakan bandwidth jaringan maksimum hingga 64 Gbit/s antar instans.
Skenario yang didukung:
Skema bisnis komputasi dan penyimpanan big data yang menggunakan layanan seperti Hadoop MapReduce, HDFS, Hive, dan HBase
Skema pembelajaran mesin seperti komputasi dalam memori Spark dan MLlib
Skema pemrosesan data pencarian dan log yang menggunakan solusi seperti Elasticsearch dan Kafka
Keluarga instans ini mendukung penggantian online dan hot swapping disk yang rusak untuk mencegah shutdown instans.
Jika disk lokal gagal, Anda akan menerima peristiwa sistem. Anda dapat menangani peristiwa sistem dengan memulai proses memperbaiki disk yang rusak. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Skenario O&M dan peristiwa sistem untuk instans yang dilengkapi dengan disk lokal.
PentingSetelah Anda memulai proses memperbaiki disk yang rusak, data yang disimpan pada disk yang rusak tidak dapat dipulihkan.
Komputasi:
Menggunakan prosesor Intel® Xeon® Scalable (Ice Lake) 2,7 GHz yang memberikan frekuensi turbo semua inti sebesar 3,5 GHz untuk menyediakan kinerja komputasi yang konsisten.
Penyimpanan:
Merupakan keluarga instans di mana semua instans dioptimalkan untuk I/O.
Hanya mendukung ESSD dan ESSD AutoPL disk.
Jaringan:
Mendukung IPv4 dan IPv6. Untuk informasi lebih lanjut tentang komunikasi IPv6, lihat Komunikasi IPv6.
Kinerja jaringan instans sebanding dengan spesifikasinya. Instans dengan spesifikasi lebih tinggi memberikan kinerja jaringan yang lebih baik.
d3s
Tipe Instans | vCPU | Memori (GiB) | Penyimpanan lokal | Bandwidth Garis Dasar/Lonjakan Jaringan (Gbit/s) | Laju pengalihan paket (pps) | Bandwidth dasar/meledak disk (Gbit/s) |
ecs.d3s.2xlarge | 8 | 32 | 4 * 11.918 GB (4 * 11.100 GiB) | 10/burstable up to 15 | 2.000.000 | 3/burstable up to 5 |
ecs.d3s.4xlarge | 16 | 64 | 8 * 11.918 GB (8 * 11.100 GiB) | 25/none | 3.000.000 | 5/none |
ecs.d3s.8xlarge | 32 | 128 | 16 * 11.918 GB (16 * 11.100 GiB) | 40/none | 6.000.000 | 8/none |
ecs.d3s.12xlarge | 48 | 192 | 24 * 11.918 GB (24 * 11.100 GiB) | 60/none | 9.000.000 | 12/none |
ecs.d3s.16xlarge | 64 | 256 | 32 * 11.918 GB (32 * 11.100 GiB) | 80/none | 12.000.000 | 16/none |
d3c, keluarga instans big data intensif-komputasi
Fitur:
Keluarga instans ini dilengkapi dengan disk lokal berkapasitas tinggi dan berthroughput tinggi dan dapat menyediakan bandwidth maksimum 40 Gbit/s antar instans.
Skenario yang didukung:
Skema bisnis komputasi dan penyimpanan big data yang menggunakan layanan seperti Hadoop MapReduce, HDFS, Hive, dan HBase
Skema di mana EMR JindoFS dan Object Storage Service (OSS) digunakan bersama untuk menyimpan data panas dan dingin secara terpisah dan memisahkan penyimpanan dari komputasi
Skema pembelajaran mesin seperti komputasi dalam memori Spark dan MLlib
Skema pemrosesan data pencarian dan log yang menggunakan solusi seperti Elasticsearch dan Kafka
Keluarga instans ini mendukung penggantian online dan hot swapping disk yang rusak untuk mencegah shutdown instans.
Jika disk lokal gagal, Anda akan menerima peristiwa sistem. Anda dapat menangani peristiwa sistem dengan memulai proses memperbaiki disk yang rusak. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Skenario O&M dan peristiwa sistem untuk instans yang dilengkapi dengan disk lokal.
PentingSetelah Anda memulai proses memperbaiki disk yang rusak, data yang disimpan pada disk yang rusak tidak dapat dipulihkan.
Komputasi:
Menggunakan prosesor Intel® Xeon® Scalable (Ice Lake) generasi ketiga 2,9 GHz yang memberikan frekuensi turbo semua inti sebesar 3,5 GHz untuk menyediakan kinerja komputasi yang konsisten.
Penyimpanan:
Merupakan keluarga instans di mana semua instans dioptimalkan untuk I/O.
Hanya mendukung ESSD dan ESSD AutoPL disk.
Jaringan:
Mendukung IPv4 dan IPv6. Untuk informasi lebih lanjut tentang komunikasi IPv6, lihat Komunikasi IPv6.
Kinerja jaringan instans sebanding dengan spesifikasinya. Instans dengan spesifikasi lebih tinggi memberikan kinerja jaringan yang lebih baik.
d3c
Tipe Instans | vCPU | Memori (GiB) | Penyimpanan lokal | Bandwidth Jaringan Garis Dasar/Lonjakan (Gbit/s) | Laju pengalihan paket (pps) | IOPS Garis Dasar/Lonjakan Disk | Bandwidth dasar/meledak disk (Gbit/s) |
ecs.d3c.3xlarge | 14 | 56,0 | 1 * 13.743 GB (1 * 12.800 GiB) | 8/burstable up to 10 | 1.600.000 | 40.000/none | 3/none |
ecs.d3c.7xlarge | 28 | 112,0 | 2 * 13.743 GB (2 * 12.800 GiB) | 16/burstable up to 25 | 2.500.000 | 50.000/none | 4/none |
ecs.d3c.14xlarge | 56 | 224,0 | 4 * 13.743 GB (4 * 12.800 GiB) | 40/none | 5.000.000 | 100.000/none | 8/none |
Keluarga instans ini hanya mendukung citra Linux. Saat Anda membuat instans dari keluarga instans ini, pilih citra Linux.
d2c, keluarga instans big data intensif-komputasi
Fitur:
Keluarga instans ini dilengkapi dengan HDD SATA lokal berkapasitas tinggi dan berthroughput tinggi dan dapat menyediakan bandwidth maksimum 35 Gbit/s antar instans.
Skenario yang didukung:
Skema bisnis komputasi dan penyimpanan big data yang menggunakan layanan seperti Hadoop MapReduce, HDFS, Hive, dan HBase
Skema di mana EMR JindoFS dan Object Storage Service (OSS) digunakan bersama untuk menyimpan data panas dan dingin secara terpisah serta memisahkan penyimpanan dari komputasi
Skema pembelajaran mesin seperti komputasi dalam memori Spark dan MLlib
Skema pemrosesan data pencarian dan log yang menggunakan solusi seperti Elasticsearch dan Kafka
Keluarga instans ini mendukung penggantian online dan hot swapping disk yang rusak untuk mencegah shutdown instans.
Jika disk lokal gagal, Anda akan menerima peristiwa sistem. Anda dapat menangani peristiwa sistem dengan memulai proses memperbaiki disk yang rusak. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Skenario O&M dan peristiwa sistem untuk instans yang dilengkapi dengan disk lokal.
PentingSetelah Anda memulai proses memperbaiki disk yang rusak, data yang disimpan pada disk yang rusak tidak dapat dipulihkan.
Komputasi:
Menggunakan prosesor Intel® Xeon® Platinum 8269CY (Cascade Lake) 2,5 GHz.
Penyimpanan:
Merupakan keluarga instans di mana semua instans dioptimalkan untuk I/O.
Mendukung SSD yang ditingkatkan (ESSD), ESSD AutoPL disk, SSD standar, dan disk ultra.
Jaringan:
Mendukung IPv4 dan IPv6. Untuk informasi lebih lanjut tentang komunikasi IPv6, lihat Komunikasi IPv6.
Kinerja jaringan instans sebanding dengan spesifikasinya. Instans dengan spesifikasi lebih tinggi memberikan kinerja jaringan yang lebih baik.
d2c
Tipe instans | vCPU | Memori (GiB) | Penyimpanan lokal | Bandwidth dasar jaringan (Gbit/s) | Laju pengalihan paket (pps) |
ecs.d2c.6xlarge | 24 | 88,0 | 3 * 3.972 GB (3 * 3.700 GiB) | 12,0 | 1.600.000 |
ecs.d2c.12xlarge | 48 | 176,0 | 6 * 3.972 GB (6 * 3.700 GiB) | 20,0 | 2.000.000 |
ecs.d2c.24xlarge | 96 | 352,0 | 12 * 3.972 GB (12 * 3.700 GiB) | 35,0 | 4.500.000 |
d2s, keluarga instans big data intensif-penyimpanan
Fitur:
Keluarga instans ini dilengkapi dengan HDD SATA lokal berkapasitas tinggi dan berthroughput tinggi dan dapat menyediakan bandwidth maksimum 35 Gbit/s antar instans.
Skenario yang didukung:
Skema bisnis komputasi dan penyimpanan big data yang menggunakan layanan seperti Hadoop MapReduce, HDFS, Hive, dan HBase
Skema pembelajaran mesin seperti komputasi dalam memori Spark dan MLlib
Skema pemrosesan data pencarian dan log yang menggunakan solusi seperti Elasticsearch dan Kafka
Keluarga instans ini mendukung penggantian online dan hot swapping disk yang rusak untuk mencegah shutdown instans.
Jika disk lokal gagal, Anda akan menerima peristiwa sistem. Anda dapat menangani peristiwa sistem dengan memulai proses memperbaiki disk yang rusak. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Skenario O&M dan peristiwa sistem untuk instans yang dilengkapi dengan disk lokal.
PentingSetelah Anda memulai proses memperbaiki disk yang rusak, data yang disimpan pada disk yang rusak tidak dapat dipulihkan.
Komputasi:
Menggunakan prosesor Intel® Xeon® Platinum 8163 (Skylake) 2,5 GHz.
Penyimpanan:
Merupakan keluarga instans di mana semua instans dioptimalkan untuk I/O.
Mendukung ESSD, ESSD AutoPL disk, SSD standar, dan disk ultra.
Jaringan:
Mendukung IPv4 dan IPv6. Untuk informasi lebih lanjut tentang komunikasi IPv6, lihat Komunikasi IPv6.
Kinerja jaringan instans sebanding dengan spesifikasinya. Instans dengan spesifikasi lebih tinggi memberikan kinerja jaringan yang lebih baik.
d2s
Tipe instans | vCPU | Memori (GiB) | Penyimpanan lokal | Bandwidth dasar jaringan (Gbit/s) | Laju pengalihan paket (pps) |
ecs.d2s.5xlarge | 20 | 88,0 | 8 * 7.838 GB (8 * 7.300 GiB) | 12,0 | 1.600.000 |
ecs.d2s.10xlarge | 40 | 176,0 | 15 * 7.838 GB (15 * 7.300 GiB) | 20,0 | 2.000.000 |
ecs.d2s.20xlarge | 80 | 352,0 | 30 * 7.838 GB (30 * 7.300 GiB) | 35,0 | 4.500.000 |
d1ne, keluarga instans big data peningkatan-jaringan
Fitur:
Keluarga instans ini dilengkapi dengan HDD SATA lokal berkapasitas tinggi dan berthroughput tinggi dan dapat menyediakan bandwidth maksimum 35 Gbit/s antar instans.
Skenario yang didukung:
Skema yang menggunakan layanan seperti Hadoop MapReduce, HDFS, Hive, dan HBase
Skema pembelajaran mesin seperti komputasi dalam memori Spark dan MLlib
Skema pemrosesan data pencarian dan log yang menggunakan solusi seperti Elasticsearch
Komputasi:
Menawarkan rasio CPU-memori sebesar 1:4, yang dirancang untuk skenario big data.
Menggunakan prosesor Intel® Xeon® E5-2682 v4 (Broadwell) 2,5 GHz atau Intel® Xeon® Platinum 8163 (Skylake), memberikan kinerja komputasi yang stabil.
Penyimpanan:
Merupakan keluarga instans di mana semua instans dioptimalkan untuk I/O.
Hanya mendukung SSD standar dan disk ultra.
Jaringan:
Mendukung IPv4 dan IPv6. Untuk informasi lebih lanjut tentang komunikasi IPv6, lihat Komunikasi IPv6.
Kinerja jaringan instans sebanding dengan spesifikasinya. Instans dengan spesifikasi lebih tinggi memberikan kinerja jaringan yang lebih baik.
d1ne
Tipe instans | vCPU | Memori (GiB) | Penyimpanan lokal | Bandwidth dasar jaringan (Gbit/s) | Laju pengalihan paket (pps) |
ecs.d1ne.2xlarge | 8 | 32,0 | 4 * 5.905 GB (4 * 5.500 GiB) | 6,0 | 1.000.000 |
ecs.d1ne.4xlarge | 16 | 64,0 | 8 * 5.905 GB (8 * 5.500 GiB) | 12,0 | 1.600.000 |
ecs.d1ne.6xlarge | 24 | 96,0 | 12 * 5.905 GB (12 * 5.500 GiB) | 16,0 | 2.000.000 |
ecs.d1ne-c8d3.8xlarge | 32 | 128,0 | 12 * 5.905 GB (12 * 5.500 GiB) | 20,0 | 2.000.000 |
ecs.d1ne.8xlarge | 32 | 128,0 | 16 * 5.905 GB (16 * 5.500 GiB) | 20,0 | 2.500.000 |
ecs.d1ne-c14d3.14xlarge | 56 | 160,0 | 12 * 5.905 GB (12 * 5.500 GiB) | 35,0 | 4.500.000 |
ecs.d1ne.14xlarge | 56 | 224,0 | 28 * 5.905 GB (28 * 5.500 GiB) | 35,0 | 4.500.000 |