Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) es uno de los servicios más utilizados de AWS y uno de los más flexibles del mercado. Permite ejecutar máquinas virtuales con configuraciones personalizadas de CPU, memoria, almacenamiento y red, adecuándose a prácticamente cualquier tipo de aplicación. Sin embargo, con la gran variedad de tipos de instancias disponibles, elegir la opción adecuada puede resultar complejo.
Este artículo ofrece una guía detallada de los principales tipos de instancias EC2, explicando cuándo es recomendable utilizar cada uno para optimizar tanto el rendimiento como los costes operativos en la nube.
Instancias de propósito general: equilibrio entre recursos
T (T4g, T3, T3a, T2)
Son instancias con capacidad de ráfagas, pensadas para cargas de trabajo que no requieren un uso continuo de CPU. Utilizan un sistema de créditos de CPU que permite acumular capacidad para utilizarla en momentos de alta demanda.
Casos de uso: servidores web pequeños, entornos de desarrollo, microservicios poco exigentes, pruebas y validación.
Ventajas: coste reducido, buena eficiencia para cargas intermitentes.
Limitaciones: no aptas para procesos intensivos o sostenidos de CPU.
M (M7g, M6i, M5, M4)
Ofrecen una proporción equilibrada de CPU, memoria y red. Son ideales para aplicaciones que no tienen un cuello de botella claro en un solo recurso.
Casos de uso: aplicaciones empresariales, servidores backend, bases de datos de uso general, microservicios variados, entornos de contenedores.
Ventajas: versatilidad, rendimiento estable y consistencia.
Limitaciones: no están optimizadas para cargas con requisitos muy altos en CPU o memoria.
Instancias optimizadas para cómputo
C (C7g, C6i, C5, C4)
Estas instancias están diseñadas para ofrecer alta capacidad de procesamiento. Tienen una proporción mayor de CPU respecto a la memoria, por lo que resultan idóneas para cargas de trabajo computacionalmente intensivas.
Casos de uso: procesamiento batch, servidores de aplicaciones, simulaciones matemáticas, motores de juegos, compresión de vídeo, modelado financiero.
Ventajas: excelente rendimiento por núcleo, coste eficiente para tareas de cómputo.
Limitaciones: no están pensadas para cargas de trabajo que dependan de grandes volúmenes de RAM.
Instancias optimizadas para memoria
R (R7g, R6i, R5, R4)
Proporcionan una mayor cantidad de memoria RAM en relación con la CPU, lo que las hace apropiadas para aplicaciones que manipulan grandes cantidades de datos en memoria.
Casos de uso: bases de datos en memoria como Redis o Memcached, análisis de datos en tiempo real, cargas de trabajo de big data, sistemas de cacheo.
Ventajas: alta capacidad de RAM, estabilidad para aplicaciones que requieren acceso rápido a grandes volúmenes de datos.
X (X2idn, X2iedn, X1, X1e)
Aún más optimizadas para memoria que las instancias R. Son adecuadas para bases de datos in-memory empresariales y analítica compleja que requiere varios terabytes de RAM.
Casos de uso: SAP HANA, Oracle In-Memory, grandes almacenes de datos en RAM.
Ventajas: máxima capacidad de memoria en EC2, ideal para aplicaciones críticas de alto rendimiento.
Limitaciones: costes elevados y sobrecapacidad para cargas medianas.
z1d
Combina alta frecuencia de reloj en CPU con buena capacidad de memoria, una opción ideal para cargas de trabajo con licenciamiento por núcleo o que requieren alto rendimiento monohilo.
Casos de uso: bases de datos comerciales, cargas OLTP, software con licencias por core.
Ventajas: rendimiento excepcional por núcleo, con soporte de memoria amplio.
Instancias optimizadas para almacenamiento
I (I4i, I3)
Optimización para almacenamiento local en SSD NVMe, pensado para cargas de trabajo con baja latencia en operaciones de entrada/salida.
Casos de uso: bases de datos NoSQL como Cassandra, Elasticsearch, motores OLTP de alto rendimiento, almacenamiento transaccional.
Ventajas: alto IOPS, latencia mínima, almacenamiento local ultrarrápido.
D (D3, D2)
Orientadas a cargas que necesitan gran volumen de almacenamiento con menor foco en latencia. Usan discos HDD de alta capacidad.
Casos de uso: almacenamiento masivo, análisis de logs, sistemas de archivos distribuidos como HDFS.
Ventajas: capacidad de almacenamiento masiva, coste ajustado para almacenamiento en frío.
H (H1)
Combinan almacenamiento de alta capacidad con rendimiento adecuado. Pensadas para big data y análisis de gran volumen.
Casos de uso: clusters Hadoop, sistemas de backup, análisis por lotes.
Ventajas: equilibrio entre capacidad y rendimiento, buena opción para procesamiento de datos a escala.
Instancias con GPU para aprendizaje automático, inferencia y gráficos
P (P4, P3)
Equipadas con GPUs de alto rendimiento, están diseñadas para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo y otras cargas que requieren cálculo intensivo.
Casos de uso: entrenamiento de modelos de deep learning, análisis científico, simulaciones físicas, investigación académica.
Ventajas: potencia bruta para tareas de IA, soporte para CUDA y bibliotecas de ML.
G (G5, G4)
Instancias con GPU optimizadas para gráficos, renderizado o inferencia de modelos ya entrenados.
Casos de uso: renderizado 3D, estaciones de trabajo virtuales, inferencia de IA, transmisión de vídeo.
Ventajas: equilibrio entre potencia gráfica y coste.
Inf (Inf2)
Utilizan chips AWS Inferentia, desarrollados por Amazon para inferencia de modelos de machine learning con bajo coste y alta eficiencia.
Casos de uso: inferencia en tiempo real a gran escala, aplicaciones web con IA integrada.
Ventajas: menores costes operativos que las GPU, buena escalabilidad.
Trn (Trn1)
Equipadas con chips AWS Trainium, diseñadas para entrenamiento de modelos de IA de gran tamaño.
Casos de uso: modelos de lenguaje, transformers, IA generativa a gran escala.
Ventajas: entrenamiento de alto rendimiento con menor coste por hora comparado con GPU.
Instancias optimizadas para cómputo de alto rendimiento (HPC)
Estas instancias ofrecen capacidades específicas para cargas científicas o técnicas que requieren latencia ultrabaja y redes de alta velocidad.
Casos de uso: simulaciones de dinámica de fluidos, análisis sísmicos, modelado financiero, computación paralela.
Ventajas: redes de alta velocidad (Elastic Fabric Adapter), sincronización rápida entre nodos, escalabilidad horizontal.
Recomendaciones según caso de uso
| Requisito principal | Tipo de instancia sugerido |
|---|---|
| Uso general equilibrado | M, T |
| Cálculo intensivo | C |
| Aplicaciones con uso intensivo de RAM | R, X, z1d |
| Almacenamiento local rápido | I |
| Almacenamiento denso | D, H |
| Entrenamiento de modelos de IA | P, Trn |
| Inferencia de IA | G, Inf |
| Procesamiento gráfico o multimedia | G |
| Simulaciones científicas / HPC | HPC |
Conclusión
Comprender los distintos tipos de instancias EC2 y sus aplicaciones prácticas es fundamental para sacar el máximo partido a la infraestructura en la nube. Elegir una instancia sobredimensionada implica costes innecesarios, mientras que optar por una insuficiente puede limitar gravemente el rendimiento de tu aplicación.
AWS ofrece decenas de familias y cientos de variantes de instancias. Por ello, conviene hacer pruebas controladas, utilizar herramientas como AWS Compute Optimizer y considerar opciones como instancias reservadas, spot o savings plans para optimizar costes a largo plazo. La clave está en alinear las características técnicas de la instancia con las necesidades reales de tu carga de trabajo.
