Types d’instances

Les types d’instances déterminent les caractéristiques matérielles de vos instances.

Lorsque vous lancez une instance, vous devez spécifier un type d’instance. Celui-ci reste cependant modifiable par la suite. Pour en savoir plus, voir Créer / Lancer des instances et Modifier un attribut d’une instance.

Caractéristiques

Un type d’instance détermine les caractéristiques matérielles de votre instance, parmi lesquelles :

  • Caractéristiques de calcul : Génération de CPU, nombre de vCPU, quantité de mémoire et indicateur de performance.

  • Caractéristiques réseau : Nombre maximum de FNI que vous pouvez attacher et nombre maximum d’adresses IP privées que vous pouvez attribuer par FNI. Pour en savoir plus, voir À propos des FNI.

La génération de CPU est une valeur qui correspond à une famille de CPU Intel :

  • v2 : Intel Ivy Bridge

  • v3 : Intel Haswell

  • v4 : Intel Broadwell

  • v5 : Intel Skylake

Pour en savoir plus sur ces familles de CPU, voir la documentation Intel officielle.

L’indicateur de performance est une valeur qui détermine la performance globale des vCPU :

  • 1 (highest) : Capacité de calcul maximum sur tous les vCPU de l’instance. Cette valeur est idéale pour les applications de calcul intensif.

  • 2 (high) : Haute capacité de calcul sur tous les vCPU de l’instance. Cette valeur offre une faible variabilité de performance et s’applique à la plupart des cas d’utilisation.

  • 3 (medium) : Performance à variation significative sur tous les vCPU de l’instance. Cette valeur ne garantit pas des performances constantes, mais est idéale pour les machines à faible demande CPU.

Types d’instances disponibles

Type TINA

Le type TINA vous permet de personnaliser entièrement les caractéristiques de calcul de votre instance.

Quand vous spécifiez un type TINA pour votre instance, vous devez suivre le format tinavW.cXrYpZ, où W est la génération de CPU, X est le nombre de vCPU, Y est la quantité de mémoire et Z est l’indicateur de performance.

Spécifier la génération de CPU, le nombre de vCPU et la quantité de mémoire de l’instance est obligatoire. Seul l’indicateur de performance est optionnel.

Nom Génération de CPU vCPU Mémoire (en Gio) Indicateur de performance Nombre maximum de FNI (interface réseau principale incluse) Nombre maximum d’adresses IP privées par FNI (adresse IP principale incluse)

tinavW.cXrYpZ

Une valeur entre 2 et 5

Une valeur entre 1 et 78

Une valeur entre 1 et 1039

Une valeur entre 1 et 3

8

10

Types AWS

Les types AWS sont des types d’instances prédéfinis. Ils comprennent :

  • Des types d’instances ayant les mêmes noms que ceux d’AWS. Ils sont fournis par souci de compatibilité.

  • Des types d’instances propres à 3DS OUTSCALE mais nommés suivant un modèle similaire à AWS. Dans le tableau ci-dessous, leurs familles sont suivies d’un astérisque (*).

Chaque type AWS a un type TINA correspondant en termes de caractéristiques de calcul, mais ils diffèrent en termes de caractéristiques FNI.

Le tableau suivant présente les types AWS disponibles. Vous pouvez également les lister par API en utilisant les méthodes ReadVmTypes ou DescribeInstanceTypes.

Nom Famille Type TINA correspondant Génération de CPU vCPU Mémoire (en Gio) Indicateur de performance Nombre maximum de FNI (interface réseau principale incluse) Nombre maximum d’adresses IP privées par FNI (adresse IP principale incluse) Remarques

c1.medium

Compute optimized

tinav1.c2r2p1

v1

2

2

1

2

6

c1.xlarge

Compute optimized

tinav1.c8r7p1

v1

8

7

1

4

15

c3.2xlarge

Compute optimized

tinav3.c8r15p1

v3

8

15

1

4

15

c3.4xlarge

Compute optimized

tinav3.c16r31p1

v3

16

31

1

8

30

c3.8xlarge

Compute optimized

tinav3.c32r61p1

v3

32

61

1

8

30

c3.large

Compute optimized

tinav3.c2r4p1

v3

2

4

1

3

10

c3.xlarge

Compute optimized

tinav3.c4r8p1

v3

4

8

1

4

15

c4.2xlarge

Compute optimized

tinav4.c8r15p1

v4

8

15

1

4

15

c4.4xlarge

Compute optimized

tinav4.c16r31p1

v4

16

31

1

8

30

c4.8xlarge

Compute optimized

tinav4.c36r61p1

v4

36

61

1

8

30

c4.large

Compute optimized

tinav4.c2r4p1

v4

2

4

1

3

10

c4.xlarge

Compute optimized

tinav4.c4r8p1

v4

4

8

1

4

15

c5.18xlarge

Compute optimized

tinav5.c72r147p1

v5

72

147

1

8

30

c5.2xlarge

Compute optimized

tinav5.c8r16p1

v5

8

16

1

4

15

c5.4xlarge

Compute optimized

tinav5.c16r33p1

v5

16

33

1

8

30

c5.8xlarge

Compute optimized

tinav5.c36r74p1

v5

36

74

1

8

30

c5.9xlarge

Compute optimized

tinav5.c36r72p1

v5

36

72

1

8

30

c5.large

Compute optimized

tinav5.c2r4p1

v5

2

4

1

3

10

c5.xlarge

Compute optimized

tinav5.c4r8p1

v5

4

8

1

4

15

cc1.4xlarge

Compute optimized

tinav1.c6r25p1

v1

6

25

1

8

30

cc2.8xlarge

Compute optimized

tinav2.c32r61p1

v2

32

61

1

8

30

cr1.8xlarge

Memory optimized

tinav1.c32r250p2

v1

32

250

2

8

30

g2.2xlarge

Accelerated computing

tinav2.c8r15p1

v2

8

15

1

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

g2.8xlarge

Accelerated computing

tinav2.c32r60p1

v2

32

60

1

4

15

Fournit 4 GPU dédiés (nvidia-k2)

g3.16xlarge

Accelerated computing

tinav3.c64r500p1

v3

64

500

1

15

50

Fournit 4 GPU dédiés (nvidia-k2)

g3.4xlarge

Accelerated computing

tinav3.c16r125p1

v3

16

125

1

8

30

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

g3.8xlarge

Accelerated computing

tinav3.c32r250p1

v3

32

250

1

8

30

Fournit 2 GPU dédiés (nvidia-k2)

hi1.xlarge

Hi I/O

tinav3.c4.r430p1

v3

4

430

1

4

15

i2.2xlarge

Storage optimized

tinav4.c8r62p2

v4

8

62

2

4

15

i2.4xlarge

Storage optimized

tinav4.c16r125p2

v4

16

125

2

8

30

i2.8xlarge

Storage optimized

tinav4.c32r250p2

v4

32

250

2

8

30

i2.xlarge

Storage optimized

tinav4.c4r30p2

v4

4

30

2

4

15

io5.12xlarge

Big data usage*

tinav4.c36r492p2

v4

36

492

2

8

30

io5.18xlarge

Big data usage*

tinav4.c54r737p2

v4

54

737

2

8

30

io5.2xlarge

Big data usage*

tinav4.c6r82p2

v4

6

82

2

4

15

io5.4xlarge

Big data usage*

tinav4.c12r164p2

v4

12

164

2

8

30

io5.6xlarge

Big data usage*

tinav4.c18r246p2

v4

18

246

2

8

30

io5.8xlarge

Big data usage*

tinav4.c24r328p2

v4

24

328

2

8

30

m1.large

General purpose

tinav1.c2r8p2

v1

2

8

2

3

10

m1.medium

General purpose

tinav1.c1r4p2

v1

1

4

2

2

6

m1.small

General purpose

tinav1.c1r2p2

v1

1

2

2

2

4

m1.xlarge

General purpose

tinav1.c4r15p2

v1

4

15

2

4

15

m2.2xlarge

Memory optimized

tinav2.c4r35p2

v2

4

35

2

4

30

m2.4xlarge

Memory optimized

tinav2.c8r70p2

v2

8

70

2

8

30

m2.xlarge

Memory optimized

tinav2.c2r18p2

v2

2

18

2

4

15

m3.2xlarge

General purpose

tinav3.c8r31p2

v3

8

31

2

4

30

m3.large

General purpose

tinav3.c2r8p2

v3

2

8

2

3

10

m3.medium

General purpose

tinav3.c1r4p2

v3

1

4

2

2

6

m3.xlarge

General purpose

tinav3.c4r15p2

v3

4

15

2

4

15

m4.10xlarge

General purpose

tinav4.c40r164p2

v4

40

164

2

8

30

m4.2xlarge

General purpose

tinav4.c8r33p2

v4

8

33

2

4

15

m4.4xlarge

General purpose

tinav4.c16r66p2

v4

16

66

2

8

30

m4.large

General purpose

tinav4.c2r8p2

v4

2

8

2

3

10

m4.xlarge

General purpose

tinav4.c4r16p2

v4

4

16

2

4

15

m5.12xlarge

General purpose

tinav5.c48r197p2

v5

48

197

2

8

30

m5.24xlarge

General purpose

tinav5.c96r384p2

v5

96

384

2

8

30

m5.2xlarge

General purpose

tinav5.c8r33p2

v5

8

33

2

4

15

m5.4xlarge

General purpose

tinav5.c16r66p2

v5

16

66

2

8

30

m5.large

General purpose

tinav5.c2r8p2

v5

2

8

2

3

10

m5.xlarge

General purpose

tinav5.c4r16p2

v5

4

16

2

4

15

mv3.2xlarge

General purpose*

tinav4.c8r31p2

v4

8

31

2

4

30

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

mv3.large

General purpose*

tinav4.c2r8p2

v4

2

8

2

3

10

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

mv3.xlarge

General purpose*

tinav4.c4r15p2

v4

4

15

2

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

nv1.large

Remote visualization*

tinav4.c2r8p2

v4

2

8

2

3

10

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

nv1.medium

Remote visualization*

tinav4.c1r4p2

v4

1

4

2

2

6

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

nv1.small

Remote visualization*

tinav4.c1r2p2

v4

1

2

2

2

6

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

nv1.xlarge

Remote visualization*

tinav4.c4r15p2

v4

4

15

2

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

nv2.2xlarge

Remote visualization*

tinav4.c4r35p2

v4

4

35

2

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

nv2.4xlarge

Remote visualization*

tinav4.c8r70p2

v4

8

70

2

8

30

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

nv2.xlarge

Remote visualization*

tinav4.c2r18p2

v4

2

18

2

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

oc1.4xlarge

General purpose*

tinav1.c6r25p1

v1

6

25

1

8

30

oc2.8xlarge

General purpose*

tinav2.c15r66p1

v2

15

66

1

8

30

oc5.12xlarge

Compute optimized*

tinav4.c36r492p1

v4

36

492

1

8

30

oc5.18xlarge

Compute optimized*

tinav4.c54r737p1

v4

54

737

1

8

30

oc5.2xlarge

Compute optimized*

tinav4.c6r82p1

v4

6

82

1

4

15

oc5.4xlarge

Compute optimized*

tinav4.c12r164p1

v4

12

164

1

4

15

oc5.6xlarge

Compute optimized*

tinav4.c18r246p1

v4

18

246

1

8

30

oc5.8xlarge

Compute optimized*

tinav4.c24r328p1

v4

24

328

1

8

30

og3.2xlarge

Remote visualization*

tinav4.c16r61p2

v4

16

61

2

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

og4.2xlarge

Remote visualization*

tinav4.c16r123p1

v4

16

123

1

4

15

Fournit 2 GPU dédiés (nvidia-k2)

og4.4xlarge

Remote visualization*

tinav4.c24r184p1

v4

24

184

1

8

30

Fournit 3 GPU dédiés (nvidia-k2)

og4.8xlarge

Remote visualization*

tinav4.c32r246p1

v4

32

246

1

8

30

Fournit 4 GPU dédiés (nvidia-k2)

og4.xlarge

Remote visualization*

tinav4.c8r61p1

v4

8

61

1

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-k2)

om5.12xlarge

Memory optimized*

tinav4.c36r983p2

v4

36

983

2

8

30

om5.18xlarge

Memory optimized*

tinav4.c54r1475p2

v4

54

1475

2

8

30

om5.2xlarge

Memory optimized*

tinav4.c6r164p2

v4

6

164

2

4

15

om5.4xlarge

Memory optimized*

tinav4.c12r328p2

v4

12

328

2

4

15

om5.6xlarge

Memory optimized*

tinav4.c18r492p2

v4

18

492

2

8

30

om5.8xlarge

Memory optimized*

tinav4.c24r655p2

v4

24

655

2

8

30

os1.2xlarge

General purpose*

tinav4.c4r66p2

v1

4

66

2

8

30

os1.4xlarge

General purpose*

tinav1.c8r131p2

v1

8

131

2

8

30

os1.8xlarge

General purpose*

tinav1.c15r250p2

v1

15

250

2

8

30

os3.2xlarge

General purpose*

tinav3.c16r66p2

v3

16

66

2

8

30

p100.2xlarge

GPU-based*

tinav5.c8r61p1

v5

8

61

1

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-p100)

p100.4xlarge

GPU-based*

tinav5.c16r122p1

v5

16

122

1

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-p100)

p100.8xlarge

GPU-based*

tinav5.c32r244p1

v5

32

244

1

4

15

Fournit 2 GPU dédiés (nvidia-p100)

p3.2xlarge

GPU-based*

tinav5.c8r61p1

v5

8

61

1

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-p100)

p6.8xlarge

GPU-based*

tinav5.c32r244p1

v5

32

244

1

4

15

Fournit 1 GPU dédié (nvidia-p6)

r3.2xlarge

Memory optimized

tinav3.c8r62p2

v3

8

62

2

4

15

r3.4xlarge

Memory optimized

tinav3.c16r125p2

v3

16

125

2

8

30

r3.8xlarge

Memory optimized

tinav3.c32r250p2

v3

32

250

2

8

30

r3.large

Memory optimized

tinav3.c2r15p2

v3

2

15

2

3

10

r3.xlarge

Memory optimized

tinav3.c4r31p2

v3

4

31

2

4

15

r4.16xlarge

Memory optimized

tinav4.c64r500p2

v4

64

500

2

8

30

r4.2xlarge

Memory optimized

tinav4.c8r62p2

v4

8

62

2

4

15

r4.4xlarge

Memory optimized

tinav4.c16r125p2

v4

16

125

2

8

30

r4.8xlarge

Memory optimized

tinav4.c32r250p2

v4

32

250

2

8

30

r4.large

Memory optimized

tinav4.c2r16p2

v4

2

16

2

3

10

r4.xlarge

Memory optimized

tinav4.c4r31p2

v4

4

31

2

4

15

t1.micro

Micro

tinav1.c1r1p3

v1

1

1

3

2

2

t2.large

General purpose

tinav2.c2r8p3

v2

2

8

3

3

6

t2.medium

General purpose

tinav2.c2r4p3

v2

2

4

3

3

6

t2.micro

General purpose

tinav2.c1r1p3

v2

1

1

3

2

2

t2.nano

General purpose

tinav2.c1r1p3

v2

1

1

3

2

2

t2.small

General purpose

tinav2.c1r2p3

v2

1

2

3

2

4

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