On-Demand Capacity Reservations와 ML용 Capacity Blocks
On-Demand Capacity Reservations와 ML용 Capacity Blocks
Capacity Reservations를 사용하면 특정 가용 영역에서 Amazon EC2 인스턴스를 위한 컴퓨팅 용량을 예약할 수 있어요. 서로 다른 사용 사례를 위한 두 가지 유형의 Capacity Reservations가 있어요. 이 절에서 각 유형과 언제 사용하는지 살펴볼게요.
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본문
Capacity Reservations를 사용하면 특정 가용 영역에서 Amazon EC2 인스턴스를 위한 컴퓨팅 용량을 예약할 수 있어요. 서로 다른 사용 사례를 위한 두 가지 유형의 Capacity Reservations가 있어요.
Capacity Reservations 유형
Capacity Reservations를 논리적 모음으로 구성하려면 Capacity Reservation Resource Groups를 참고하세요.
On-Demand Capacity Reservations의 일반적인 사용 사례는 다음과 같아요.
- 스케일링 이벤트 – 비즈니스상 중요한 이벤트에 앞서 On-Demand Capacity Reservations를 미리 만들어 필요할 때 스케일링할 수 있게 합니다.
- 규제 요구 사항과 재해 복구 – On-Demand Capacity Reservations로 고가용성에 대한 규제 요구 사항을 충족하고, 재해 복구를 위해 다른 가용 영역이나 리전에 용량을 예약해요.
- 미사용 용량 공유 – Interruptible Capacity Reservations를 사용해 계정 내 다른 워크로드에 미사용 용량을 제공하면서, 필요할 때 되찾을 수 있는 제어권을 유지해요.
Capacity Blocks for ML의 일반적인 사용 사례는 다음과 같아요.
- 머신 러닝(ML) 모델 훈련과 미세 조정 – 예약한 GPU 인스턴스에 중단 없는 접근을 받아 ML 모델 훈련과 미세 조정을 완료해요.
- ML 실험과 프로토타입 – 짧은 시간 동안 GPU 인스턴스가 필요한 실험을 실행하고 프로토타입을 만들어요.
On-Demand Capacity Reservation을 사용해야 하는 경우
엄격한 용량 요구 사항이 있고 현재 또는 향후 비즈니스상 중요한 워크로드에 용량 보장이 필요하다면 On-Demand Capacity Reservations를 사용하세요. On-Demand Capacity Reservations를 사용하면 예약한 Amazon EC2 용량에 필요한 만큼 항상 접근할 수 있음을 보장할 수 있어요.
ML용 Capacity Blocks를 사용해야 하는 경우
미래 날짜에 시작되는 정의된 기간 동안 GPU 인스턴스에 중단 없는 접근을 보장해야 한다면 Capacity Blocks for ML을 사용하세요. Capacity Blocks는 ML 모델 훈련·미세 조정, 짧은 실험 실행, 미래의 추론(inference) 수요 급증 처리에 이상적이에요. Capacity Blocks를 사용하면 특정 날짜에 GPU 리소스에 접근해 ML 워크로드를 실행할 수 있음을 보장할 수 있어요.