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このドキュメントでは、必要なリソースを備えた仮想マシン(VM)インスタンスやベアメタル インスタンスを作成するために選択できるマシン ファミリー、マシンシリーズ、マシンタイプについて説明します。コンピューティング インスタンスを作成する場合、そのインスタンスで使用可能なリソースを決めるマシン ファミ
このドキュメントでは、必要なリソースを備えた仮想マシン(VM)インスタンスやベアメタル インスタンスを作成するために選択できるマシン ファミリー、マシンシリーズ、マシンタイプについて説明します。コンピューティング インスタンスを作成する場合、そのインスタンスで使用可能なリソースを決めるマシン ファミリーからマシンタイプを選択します。
選択できるマシン ファミリーは複数あります。各マシン ファミリーは、さらにマシンシリーズと、各シリーズ内の事前 定義 さ れ た マシン タイプに分類されます。たとえば、汎用マシン ファミリーの N2 マシンシリーズの中では、n2-standard-4
マシンタイプを選択できます。
m2、m3、X4 マシンシリーズと c 3 ベアメタル マシンタイプを除き、すべてのマシンシリーズは Spot VM(およびプリエンプティブル VM)をサポートしています。
注 :
これ is リスト は compute engine の マシン ファミリー の リスト です 。 各 マシン ファミリー の 詳細 に つい て は 、 以下 の ページ を ご覧 ください 。
このドキュメントでは、次の用語を使用します。
生成 | Intel | AMD | Arm |
第 4 世代マシンシリーズ | N4、C4、X4 | なし | なし |
第 3 世代 マシン シリーズ | c 3、H3、Z3、m3、A3 | c 3 d | なし |
第 2 世代マシンシリーズ | N2、e 2、C2、m2、A2、G2 | N 2 d 、 c 2 d 、 t 2 d 、 e 2 | T2A |
以下の各セクションでは、さまざまなマシンタイプについて説明します。
事前 定義 さ れ た マシン タイプには、数が固定のメモリと vcpu が搭載されています。事前 定義 さ れ た マシン タイプには、vcpu とメモリのさまざまな比率のものが存在します。
highcpu
– vcpu あたり 1~3 GB のメモリ(通常は vcpu あたり 2 GB のメモリ)standard
– vcpu あたり 3 ~ 7 Gb の メモリ ( 通常 は vcpu あたり 4 Gb の メモリ )highmem
– vcpu あたり 7~14 GB のメモリ(通常は vcpu あたり 8 GB のメモリ)megamem
– vcpu あたり 14~19 GB のメモリhypermem
– vcpu あたり 19 ~ 24 Gb の メモリ ( 通常 は vcpu あたり 21 Gb の メモリ )ultramem
– vcpu あたり 24~31 GB のメモリたとえば、c3-standard-22
マシン タイプ に は 22 個 の vcpu is あり が あり 、standard
マシンタイプとして 88 GB のメモリも備えています。
ローカル SSD マシンタイプは、特別な事前 定義 さ れ た マシン タイプです。マシンタイプ名は、- lssd
で終わります。これらのマシンタイプのいずれかを使用してコンピューティング インスタンスを作成すると、ローカル SSD ディスクがインスタンスに自動的にアタッチされます。
これらのマシンタイプは、c 3 マシンシリーズと c 3 d マシンシリーズで使用できます。他のマシンシリーズもローカル SSD ディスクをサポートしていますが、- lssd
マシンタイプは使用しません。ローカル SSD ディスクとともに使用できるマシンタイプの詳細については、有効な数のローカル SSD ディスクを選択するをご覧ください。
ベアメタル マシンタイプは、特別な事前 定義 さ れ た マシン タイプです。マシンタイプ名は、-metal
で 終わる ます 。 これ ら の マシン タイプ の いずれ か を 使用 し て コンピューティング インスタンス を 作成 する と 、 インスタンス に ハイパーバイザ is インストール は インストール さ れ ませ ん 。 VM インスタンス と 同様 に 、 hyperdisk ストレージ を ベアメタル インスタンス に アタッチ でき ます 。 ベアメタル インスタンス is 使用 は 、 VM インスタンス と 同じ 方法 で vpc ネットワーク と サブネットワーク で 使用 でき ます 。
これらのマシンタイプは、c 3 マシンシリーズと X4 マシンシリーズで使用できます。
事前 定義 さ れ た マシン タイプがワークロードのニーズに合わない場合は、汎用マシン ファミリーの N マシンシリーズと E マシンシリーズのカスタム マシン タイプを使用して VM インスタンスを作成できます。
カスタム マシン タイプの使用にかかる費用は、同等の事前 定義 さ れ た マシン タイプと比較して若干高くなります。また、カスタム マシン タイプで選択できるメモリ量と vcpu 数には上限があります。カスタム マシン タイプのオンデマンド料金には、事前 定義 さ れ た マシン タイプのオンデマンド料金とコミットメント料金に対して 5% のプレミアムが含まれています。
拡張メモリ(カスタム マシン タイプでのみ使用可能)を使用すると、vcpu ベースの制限を受けることなく、カスタム マシン タイプのメモリ容量を指定できます。指定された vcpu の数に基づくデフォルトのメモリサイズを使用するのではなく、マシンシリーズの上限まで拡張メモリを指定できます。
詳細 に つい て は 、 カスタム マシン タイプ の VM を 作成 する を ご覧 ください 。
e 2 シリーズと N1 シリーズには、共有 コア マシン タイプが含まれています。このようなマシンタイプでは物理的なコアを時分割で使用します。この方法は、小規模でリソース消費量がそれほど多くないアプリを実行する場合に費用対効果に優れていることがあります。
次 の 表 に 、 ワーク ロード ごと の 推奨 事項 を 示す ます 。
汎用のワークロード | |||
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N4、N2、N2D、N1 | C4、c 3、c 3 d | e 2 | Tau T2D、Tau T2A |
幅広いマシンタイプでバランスの取れた価格とパフォーマンスを実現 | さまざまなワークロードに対して一貫して高いパフォーマンスを実現 | 低コストで日々のコンピューティングを実現 | スケールアウト ワークロードに最適なコアあたりのパフォーマンスと費用を実現 |
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最適化されたワークロード | |||
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ストレージ最適化 | コンピューティング 最適 化 | メモリ最適化 | アクセラレータ最適化 |
Z3 | H3、C2、C2D | x 4 、 m3 、 m2 、 m 1 | a 3 、 a 2 、 g 2 |
ストレージ使用量の多いワークロード向けに最大のブロック ストレージ対コンピューティング比率を実現 | 超高パフォーマンスでコンピューティング負荷の高いワークロードを実現 | メモリ使用量の多いワークロード向けに最大のメモリ対コンピューティング比率を実現 | 高速のハイ パフォーマンス コンピューティング ワークロード向けに最適化 |
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コンピューティング インスタンス を 作成 し たら 、 サイズ 適正 化 の 推奨 事項 を 使用 し 、 ワーク ロード に 基づく て リソース 使用 量 を 最適 化 でき ます 。詳細 に つい て は 、 VM に 推奨 マシン タイプ を 適用 する を ご覧 ください 。
汎用マシン ファミリーでは、さまざまなワークロードに最適な価格性能比のマシンシリーズが複数提供されています。
Compute Engine では、x 86 アーキテクチャまたは Arm アーキテクチャのいずれかで動作する汎用マシンシリーズを提供しています。
highcpu
(vcpu あたり 2 GB)、standard
(vcpu あたり 3.75 GB)、highmem
( vcpu あたり 7.75 Gb ) の 構成 で 利用 でき ます 。highcpu
(vcpu あたり 2 GB)、standard
(vcpu あたり 4 GB)、highmem
(vcpu あたり 8 GB)の構成で利用できます。ストレージ最適化マシン ファミリーは、水平方向のスケールアウト データベース、ログ分析、データ ウェアハウス サービス、その他のデータベースに最適かつ便利です。このファミリーは、高密度で高性能なローカル SSD を提供します。
コンピューティング 最適 化マシン ファミリーは、コアあたりの最大のパフォーマンスを提供することによってコンピューティング依存型のアプリケーションを実行するように最適化されています。
メモリ最適化マシン ファミリーには、OLAP と OLTP SAP のワークロード、ゲノム モデリング、電子設計自動化、最も多くのメモリを消費する HPC ワークロードに最適なマシンシリーズが用意されています。このファミリーは他のマシン ファミリーより 1 コアあたりのメモリ容量が大きく、最大 32 TB です。
アクセラレータ最適化マシン ファミリーは、機械学習(ML)とハイ パフォーマンス コンピューティング(HPC)などの超並列 CUDA(Compute Unified Device Architecture)コンピューティング ワークロードに最適です。このファミリーは、GPU を必要とするワークロードに最適な選択肢です。
次の表を使用して各マシン ファミリーを比較し、ワークロードに適したものを判断してください。このセクションを確認してもワークロードに最適なファミリーが不明な場合は、汎用マシン ファミリーから始めてください。サポートされているすべてのプロセッサの詳細については、CPU プラットフォームをご覧ください。
選択 内容 が コンピューティング インスタンス に アタッチ さ れ て いる ディスク ボリューム の パフォーマンス に 与える 影響 に つい て は 、 以下 を ご覧 ください 。
c 3 から G2 までの異なるマシンシリーズの特性を比較します。[比較するインスタンス プロパティを選択する] フィールド で 特定 の プロパティ を 選択 する と 、 以下 の 表 で すべて の マシン シリーズ の プロパティ を 比較 でき ます 。
C4 | c 3 | c 3 d | N4 | N2 | N2D | N1 | T2D | T2A | e 2 | Z3 | H3 | C2 | C2D | X4 | m3 | m2 | M1 | N 1 + GPU | A3 | A2 | G2 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ワークロードの種類 | 汎用 | 汎用 | 汎用 | 汎用 | 汎用 | 汎用 | 汎用 | 汎用 | 汎用 | コスト最適化 | ストレージ最適化 | コンピューティング 最適 化 | コンピューティング 最適 化 | コンピューティング 最適 化 | メモリ最適化 | メモリ最適化 | メモリ最適化 | メモリ最適化 | アクセラレータ 最適 化 | アクセラレータ 最適 化 | アクセラレータ 最適 化 | アクセラレータ 最適 化 |
CPU タイプ | Intel Emerald Rapids | Intel Sapphire rapids | AMD EPYC Genoa | Intel Emerald Rapids | Intel Cascade Lake、Ice Lake | AMD EPYC rome 、 EPYC milan | Intel skylake 、 Broadwell、Haswell、Sandy Bridge、Ivy Bridge | AMD epyc milan | Ampere Altra | Intel skylake 、 Broadwell 、 Haswell 、 AMD EPYC rome 、 EPYC milan | Intel Sapphire rapids | Intel Sapphire rapids | Intel Cascade Lake | AMD epyc milan | Intel Sapphire rapids | Intel ICE lake | Intel Cascade Lake | Intel skylake 、 Broadwell | Intel skylake 、 Broadwell、Haswell、Sandy Bridge、Ivy Bridge | Intel Sapphire rapids | Intel Cascade Lake | Intel Cascade Lake |
アーキテクチャ | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | Arm | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 | x 86 |
vcpu | 2~192 | 4~176 | 4~360 | 2~80 | 2~128 | 2 ~ 224 | 1~96 | 1~60 | 1~48 | 0.25~32 | 88 または 176 | 88 | 4~60 | 2 ~ 112 | 960 ~ 1,920 | 32~128 | 208 ~ 416 | 40~160 | 1~96 | 208 | 12~96 | 4~96 |
vcpu の定義 | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド | コア | コア | スレッド | スレッド | コア | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド | スレッド |
メモリ | 2~1,488 GB | 8~1,408 GB | 8~2,880 GB | 2~640 GB | 2~864 GB | 2~896 GB | 1.8~624 GB | 4~240 GB | 4 ~ 192 Gb | 1 ~ 128 Gb | 704 また は 1,408 Gb | 352 Gb | 16~240 GB | 4 ~ 896 Gb | 16,384 ~ 32,768 Gb | 976 ~ 3,904 Gb | 5,888~11,776 GB | 961 ~ 3,844 Gb | 3.75 ~ 624 Gb | 1,872 GB | 85~1,360 GB | 16 ~ 432 Gb |
拡張メモリ | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
単一 テナンシー | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||||||
インスタンス の タイプ | VM | VM と ベアメタル | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM | ベアメタル | VM | VM | VM | VM | VM | VM | VM |
ネストされた仮想化 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||||
カスタム マシン タイプ | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||
confidential compute | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||
ディスク インターフェースの種類 | NVMe | NVMe | NVMe | NVMe | SCSI 、 NVMe | SCSI 、 NVMe | SCSI 、 NVMe | SCSI 、 NVMe | NVMe | SCSI | NVMe | NVMe | SCSI 、 NVMe | SCSI 、 NVMe | NVMe | NVMe | SCSI | SCSI 、 NVMe | SCSI 、 NVMe | NVMe | SCSI 、 NVMe | NVMe |
ローカル SSD | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||||
最大ローカル SSD | 0 | 12 tib | 12 tib | 0 | 9 tib | 9 tib | 9 tib | 0 | 0 | 0 | 36 tib | 0 | 3 tib | 3 tib | 0 | 3 tib | 0 | 3 tib | 9 tib | 6 tib | 3 tib | 3 tib |
標準 の Pd | — | — | — | — | ゾーン 、 リージョン | ゾーン 、 リージョン | ゾーン 、 リージョン | ゾーン | ゾーン | ゾーン 、 リージョン | — | — | ゾーン | ゾーン | — | — | ゾーン | ゾーン | ゾーン 、 リージョン | — | ゾーン | — |
バランス 重視 の Pd | — | ゾーン | ゾーン | — | ゾーン 、 リージョン | ゾーン 、 リージョン | ゾーン 、 リージョン | ゾーン | ゾーン | ゾーン 、 リージョン | ゾーン | ゾーン | ゾーン | ゾーン | — | ゾーン | ゾーン | ゾーン | ゾーン 、 リージョン | ゾーン | ゾーン | ゾーン |
ssd Pd | — | ゾーン | ゾーン | — | ゾーン 、 リージョン | ゾーン 、 リージョン | ゾーン 、 リージョン | ゾーン | ゾーン | ゾーン 、 リージョン | ゾーン | — | ゾーン | ゾーン | — | ゾーン | ゾーン | ゾーン | ゾーン 、 リージョン | ゾーン | ゾーン | ゾーン |
エクストリーム Pd | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||
Hyperdisk Extreme | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||
Hyperdisk ML | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||
Hyperdisk Throughput | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||||
hyperdisk balanced | ゾーンとリージョン(プレビュー) | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ゾーンとリージョン(プレビュー) | — | — | — | — | |||||||
ネットワーク インターフェース | gVNIC | gVNIC と IDPF | gVNIC | gVNIC | gVNIC、VirtIO-Net | gVNIC、VirtIO-Net | gVNIC、VirtIO-Net | gVNIC、VirtIO-Net | gVNIC | gVNIC、VirtIO-Net | gVNIC | gVNIC | gVNIC、VirtIO-Net | gVNIC、VirtIO-Net | IDPF | gVNIC | gVNIC、VirtIO-Net | gVNIC、VirtIO-Net | gVNIC、VirtIO-Net | gVNIC | gVNIC、VirtIO-Net | gVNIC、VirtIO-Net |
ネットワーク パフォーマンス | 10~100 Gbps | 23 ~ 100 Gbps | 20 ~ 100 Gbps | 10~50 Gbps | 10 ~ 32 Gbps | 10 ~ 32 Gbps | 2 ~ 32 Gbps | 10 ~ 32 Gbps | 10 ~ 32 Gbps | 1~16 Gbps | 23 ~ 100 Gbps | 最大 200 Gbps | 10 ~ 32 Gbps | 10 ~ 32 Gbps | 最大 100 Gbps | 最大 32 Gbps | 最大 32 Gbps | 最大 32 Gbps | 2 ~ 32 Gbps | 最大 1,800 Gbps | 24 ~ 100 Gbps | 10~100 Gbps |
高帯域幅ネットワーク | 50 ~ 200 Gbps | 50 ~ 200 Gbps | 50 ~ 200 Gbps | — | 50 ~ 100 Gbps | 50 ~ 100 Gbps | — | — | — | — | 50 ~ 200 Gbps | — | 50 ~ 100 Gbps | 50 ~ 100 Gbps | — | 50 ~ 100 Gbps | — | — | 50 ~ 100 Gbps | 最大 1,800 Gbps | 50 ~ 100 Gbps | 50 ~ 100 Gbps |
GPU の 最大 数 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 16 | 8 |
継続利用割引 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
確約 利用 割引 | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud | — | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud 、 フレキシブル cud | リソース ベース の cud | リソース ベース の cud | リソース ベース の cud | リソース ベース の cud | リソース ベース の cud | リソース ベース の cud | リソース ベース の cud | リソース ベース の cud |
Spot VM の割引 | — | — | — | |||||||||||||||||||
coremark スコア(1vcpu) | 1.28 | 1.46 | 1.00 | 2.29 | 1.04 | 1.43 | 1.50 | 1.00 | 0.96 |
GPU はワークロードの高速化に使用され、N1、a 3 、 a 2 、 g 2 VM インスタンスでサポートされます。N1 マシンタイプを使用する VM では、VM の作成中または作成後に GPU を VM に接続できます。a 3 、 a 2 、 g 2 マシンタイプを使用する VM では、VM を作成すると GPU が自動的に接続されます。GPU を他のマシンシリーズと一緒に使用することはできません。
GPU 数が少ないインスタンスの場合は、vcpu の最大数に制限されます。一般的に、GPU の数が多いほど、vcpu 数が多くメモリサイズが大きいインスタンスを作成できます。詳細については、Compute Engine の GPU をご覧ください。