Amazon web services 多个t2.micro优于单个t2.small或t2.medium

我读了EC2的文档：，，还有关于CPU积分的。 我甚至询问了以下AWS支持人员，但答案并不清楚

问题是，根据文档（虽然不太清楚）和AWS支持，所有3种实例类型在崩溃时都具有相同的性能，这是某种类型CPU核心的100%使用率

这就是我的思考过程。假设t2.micro的RAM足够，并且软件可以水平扩展。拥有2个t2.micro与1个t2.small的成本相同，假设负载在它们之间平均分配（可能通过AWS LB），它们将使用相同数量的总CPU并消耗相同数量的CPU积分。如果他们的表现回落到基线水平，情况也会一样

但是，当它们爆裂时，2t2.micro可以达到t2.small的性能（同样，成本相同）。同样的概念也适用于t2.1介质。此外，使用较小的实例可以实现tigther自动（或手动）缩放，从而节省资金

所以我的问题是，既然RAM和水平刻度不是问题，为什么要使用t2.micro以外的其他刻度

编辑：在一些回复之后，这里有一些关于它们的注释：

• 我询问了AWS的支持情况，据推测，t2.medium的每个vCPU都可以达到“全内核”的50%。这意味着我所说的同样适用于t2.medium（如果他们所说的是正确的）
• T2.micro实例可用于生产。根据技术和实现的不同，单个实例可以处理400多个RPS。我喜欢，我也喜欢
• 他们确实需要更仔细的观察，以确保积分不会降低，但我不接受这一点作为不使用它们的理由

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分配给每个实例的贷方余额各不相同。因此，虽然两个微型计算机可以在突发事件中提供两倍于小型计算机的性能，但它只能提供一半的时间

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出于可用性目的，我通常至少喜欢两个实例。但是对于burstable模型，也要考虑工作量。你在看持续负荷吗？或者你是在期待一天中出现随机峰值吗？

这里有很多移动目标。您的实例正在做什么？ 你说一天的交通量不一样，但不是尖峰的。因此，如果您希望通过少量t2.micro实例“密切关注”负载，您将无法使用太多的bursting，因为每次升级时，您的CPU占用率都很低。因此，如果您的大多数实例仅在负载下运行，它们将永远不会收集CPU点数。 此外，每次启动时间和未使用但已开始使用的小时数都会浪费时间和金钱，因此过于频繁地进行上/下缩放并不是最划算的。 最后但并非最不重要的一点是，操作系统和其他软件或多或少都有固定的开销，运行2次而不是1次，可能会占用系统中应用程序的更多资源，在系统中，您只能在20%的负载下获得CPU积分

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如果您想获得极高的成本效益，请使用现场实例。

您的分析似乎是正确的

虽然处理器类型没有明确说明，但我通常会看到我的t2.micro实例配备了一个Intel Xeon E5-2670 v2（常春藤桥）内核，而我的t2.micro实例则有两个

micro和small确实应该具有相同的突发性能，只要它们有合理数量的剩余CPU点数。我之所以说“一个合理的数字”，是因为性能在15分钟内优雅地下降，而不是像t1.micro那样急剧下降

这三个课程的所有内容（除了核心课程，在微型和小型课程中）都会随着你的进步而倍增：基线、每小时获得的学分和学分上限。可以说，就短期突发性能而言（使用两个内核），介质非常接近于两个small，但正如您所指出的，这也正是两个micro的性能。如果内存不是一个问题，并且通信量相当频繁，那么您的分析是合理的

虽然t1类几乎完全不适合于生产环境，但t2类却不是这样。他们是天壤之别

如果您的代码在内存方面紧凑高效，并且您的工作负载适合基于cpu积分的模型，那么我同意您对t2.micro所代表的卓越价值的分析

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当然，这是一个巨大的“如果”。然而，我的网络中有一些系统完全符合这个模型——它们的内存几乎完全在启动时分配，它们的负载相对较轻，但在一天中会发生显著变化。只要你不接近信用余额耗尽，我认为这种方法没有什么错。

流量不是尖峰的，而是在白天变化的。谢谢你的评论，但我不是在寻找关于是否依赖T2的建议，我在一段时间前评估了这些选项。请注意，两个实例（对于相同的负载）的CPU利用率将是单个实例的一半，因此它们的持续时间不会是同一时间的一半，因为每个实例要做的工作较少。您好，感谢您的评论。缩放实际上是一个旁注。假设我让他们整天跑。对于较大的机器来说，唯一的优势是操作系统的处理，但实际上，相比之下，这是非常低的。一般来说，您不应该在生产中使用t型实例。如果您不介意有一些停机时间（如果您有一个负载，并且您的信用卡不足，那么您可以使用spot实例组）。但是你可以用一个好价钱买到一个小的。（并且有一个自动缩放组准备好了t实例，以防出价过高。）注意，我在这个问题上添加了一些与t的生产相关的更多信息。有一些方法可以监控信用，并在信用发生之前采取行动。这里的要点是T2实例的极端成本效率，即