Jassy氏は、テーマの発表に続いて、インフラストラクチャの強化について発表した。EC2は現在でも次々と新たなインスタンスが追加されている。それは単に「仮想CPUの数が増える」「メモリ容量が増える」「高速なストレージを追加する」といった取り組みだけではない。re:Invent」でJassy氏が強調したポイントだった。EC2に関して、次のトピックを取り上げた。EC2における強化どれも専用のチップやボードを導入してEC2インスタンスの性能向上や特定のワークロードに対する最適化が実施されている。EC2に導入された仮想化ハードウェアだ。これは、従来ハイパーバイザー・ソフトウェアが担ってきた役割の一部を肩代わりするハードウェアで、処理をハードウェアや専用のソフトウェアにオフロードすることで性能の向上を実現する。これまでのハイパーバイザーよりも軽量で高速、さらにセキュリティ機能が追加されるという特徴がある。EC2インスタンスではデフォルトで採用されることになるという。EC2の根幹部分を支えるハイパーバイザー部分にこうした専用にチップおよびボードを導入することで、機材で利用できるインスタンス数の引き上げとパフォーマンスの向上を実現している。Graviton2プロセッサ」によって提供される新しいインスタンスだ。Graviton2プロセッサはARMプロセッサベースの新しいプロセッサで、x86ベースのインスタンスと比較して価格と性能の面で40%ほど優れていると言われている。どのサービスも正式なサービスとしてローンチする予定だ。Graviton2プロセッサを使ったこれらインスタンスの主な特徴は次のとおり。Gravitonと比較して4倍以上のコンピュートコア、5倍のメモリアクセス速度、7倍のパフォーマンスを実現x86第5世代インスタンスと比較して性能および価格の面で40%の優位性を実現ARMベースのプロセッサを利用したインスタンスは、消費電力や価格の面でx86ベースのインスタンスよりも優位性があると考えられている。ARMベースのインスタンスをうまく使うことは、高い費用対効果を実現する1つのカギとなる。Graviton2プロセッサを採用したM6gインスタンス、R6gインスタンス、C6gインスタンスに対応するオペレーティングシステムは各種LinuxディストリビューションとFreeBSDとされている。Inf1インスタンスInf1インスタンスは、AWSが提供するInferentiaチップを搭載したインスタンスだ。高いスループットと推論ベースのコストの低さが特徴となっている。機械学習を使ったサービスではトレーニングコストの高さが注目を集めがちだが、AWSは「機械学習を使ったサービスの運用まで含めると、その多くはトレーニングではなく推論にかかるコスト」と指摘しており、Inf1インスタンスは推論の用途において最速のインスタンスだという。推論に特化したInf1インスタンスInf1インスタンスの主な特徴は次のとおり。SageMakerとの連動AWSにはこのようにチップレベルで新しい機能を開発し、自社の製品に取り込むという特徴がある。需要に特化したチップおよびボードを開発してプロダクトに取り込むことで、汎用品のみを使ったシステムよりも高い費用対効果を実現する。これはAWSがこれまで取り組んできた最適化の手法であり、現在でもその取り組みが進められていることになる。EC2インスタンスのほか、ストレージサービスやデータベースサービスの機能強化または新サービスの発表が行われた。EC2インスタンスの性能が向上しても、ストレージが遅ければその性能を発揮することができない。EC2の強化と同時にストレージやデータベースサービスの機能強化または新しいサービスの追加が発表されるのは当然といったところだ。※本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。Corporation。