머신 계열 리소스 및 비교 가이드 (original) (raw)

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머신 계열 리소스 및 비교 가이드

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이 문서에서는 필요한 리소스가 포함된 가상 머신(VM) 인스턴스 또는 베어 메탈 인스턴스를 만들기 위해 선택할 수 있는 머신 계열, 머신 시리즈, 머신 유형을 설명합니다. 컴퓨팅 인스턴스를 만들 때 해당 인스턴스에 사용할 수 있는 리소스를 결정하는 머신 계열에서 머신 유형을 선택합니다.

여러 머신 계열 중에서 선택할 수 있습니다. 각 머신 계열은 머신 시리즈와 각 시리즈 내의 사전 정의된 머신 유형으로 구성됩니다. 예를 들어 범용 머신 계열의 N2 머신 시리즈에서는 n2-standard-4 머신 유형을 선택할 수 있습니다.

M2, M3, X4 머신 시리즈 및 C3 베어 메탈 머신 유형을 제외한 모든 머신 시리즈는 스팟 VM(및 선점형 VM)을 지원합니다.

참고: 다음은 Compute Engine 머신 계열의 목록입니다. 각 머신 계열에 대한 상세 설명은 다음 페이지를 참조하세요.

Compute Engine 용어

이 문서에서는 다음 용어를 사용합니다.

세대 Intel AMD Arm
4세대 머신 시리즈 N4, C4, X4 해당 사항 없음 C4A
3세대 머신 계열 C3, H3, Z3, M3, A3 C3D 해당 사항 없음
2세대 머신 시리즈 N2, E2, C2, M2, A2, G2 N2D, C2D, T2D, E2 T2A

다음 섹션에서는 여러 머신 유형을 설명합니다.

사전 정의된 머신 유형

사전 정의된 머신 유형에는 구성할 수 없는 메모리 및 vCPU 양이 제공됩니다. 사전 정의된 머신 유형은 다양한 vCPU 대 메모리 비율을 사용합니다.

예를 들어 c3-standard-22 머신 유형은 vCPU가 22개이고 standard 머신 유형이므로 메모리 88GB도 포함됩니다.

로컬 SSD 머신 유형

로컬 SSD 머신 유형은 특별한 사전 정의된 머신 유형입니다. 이 머신 유형 이름은 -lssd로 끝납니다. 이 머신 유형 중 하나를 사용하여 컴퓨팅 인스턴스를 만들 때 티타늄 SSD 또는 로컬 SSD 디스크가 인스턴스에 자동으로 연결됩니다.

이 머신 유형은 C4A, C3 및 C3D 머신 시리즈로 제공됩니다. 다른 머신 시리즈도 로컬 SSD 디스크를 지원하지만 -lssd 머신 유형은 사용하지 않습니다. 티타늄 SSD 또는 로컬 SSD 디스크와 함께 사용할 수 있는 머신 유형에 관한 자세한 내용은 유효한 로컬 SSD 디스크 수 선택을 참조하세요.

베어메탈 머신 유형

베어메탈 머신 유형은 특별한 사전 정의된 머신 유형입니다. 이 머신 유형 이름은 -metal로 끝납니다. 이 머신 유형 중 하나를 사용하여 컴퓨팅 인스턴스를 만들 때 인스턴스에 하이퍼바이저가 설치되지 않습니다. VM 인스턴스와 마찬가지로 베어메탈 인스턴스에 하이퍼디스크 스토리지를 연결할 수 있습니다. 베어메탈 인스턴스를 VM 인스턴스와 동일한 방식으로 VPC 네트워크 및 서브네트워크에서 사용할 수 있습니다.

이 머신 유형은 C3 및 X4 머신 시리즈로 제공됩니다.

커스텀 머신 유형

사전 정의된 머신 유형이 워크로드 요구사항에 적합하지 않으면 범용 머신 계열의 N 및 E 머신 시리즈에 대한 커스텀 머신 유형으로 VM 인스턴스를 만들 수 있습니다. .

커스텀 머신 유형을 사용하면 동급의 사전 정의된 머신 유형보다 비용이 약간 추가됩니다. 또한 커스텀 머신 유형에 선택 가능한 메모리 및 vCPU에 일부 제한이 있습니다. 커스텀 머신 유형의 주문형 가격에는 사전 정의된 머신 유형의 주문형 및 약정 가격보다 5% 높은 프리미엄이 포함됩니다.

커스텀 머신 유형에서만 사용할 수 있는 확장 메모리를 사용하면 vCPU 제한 없이 커스텀 머신 유형의 메모리 양을 지정할 수 있습니다. 지정된 vCPU 수를 기반으로 기본 메모리 크기를 사용하는 대신 머신 시리즈의 한도 내에서 확장 메모리 양을 지정할 수 있습니다.

자세한 내용은 커스텀 머신 유형으로 VM 만들기를 참조하세요.

공유 코어 머신 유형

E2 및 N1 시리즈에는 공유 코어 머신 유형이 포함되어 있습니다. 이러한 머신 유형은 물리적 코어를 시분할 공유하며, 이는 리소스 사용이 적은 소규모 앱을 경제적으로 실행하는 방법입니다.

머신 계열 및 시리즈 권장사항

다음 표에서는 다양한 워크로드에 대한 권장사항을 제공합니다.

범용 워크로드
N4, N2, N2D, N1 C4A, C4, C3, C3D E2 Tau T2D, Tau T2A
다양한 머신 유형에서 균형 있는 가성비 제공 다양한 워크로드를 위한 지속적인 고성능 제공 저렴한 비용으로 일상적인 컴퓨팅 수평 확장 워크로드에 대한 최고 코어당 성능/비용
중간 규모의 트래픽이 발생하는 웹 및 앱 서버 컨테이너식 마이크로서비스 비즈니스 인텔리전스 앱 가상 데스크톱 CRM 애플리케이션 개발 및 테스트 환경 일괄 처리 스토리지 및 보관 파일 트래픽이 많은 웹 및 앱 서버 데이터베이스 메모리 내 캐시 광고 서버 Game Servers 데이터 분석 미디어 스트리밍 및 트랜스코딩 CPU 기반 ML 학습 및 추론 트래픽이 낮은 웹 서버 백오피스 앱 컨테이너식 마이크로서비스 Microservices 가상 데스크톱 개발 및 테스트 환경 수평 확장 워크로드 웹 서비스 컨테이너식 마이크로서비스 미디어 트랜스코딩 대규모 Java 애플리케이션
최적화된 워크로드
스토리지 최적화 컴퓨팅 최적화 메모리 최적화 가속기 최적화
Z3 H3, C2, C2D X4, M3, M2, M1 A3, A2, G2
스토리지 집약적인 워크로드를 위한 가장 높은 블록 스토리지 대 컴퓨팅 비율 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 위한 초고성능 메모리 집약적인 워크로드를 위한 가장 높은 메모리 대 컴퓨팅 비율 가속 고성능 컴퓨팅 워크로드에 최적화
SQL, NoSQL, 벡터 데이터베이스 데이터 분석 및 데이터 웨어하우스 검색 미디어 스트리밍 대규모 분산 병렬 파일 시스템 컴퓨팅 성능의 제약을 받는 워크로드 고성능 웹 서버 Game Servers 고성능 컴퓨팅(HPC) 미디어 트랜스코딩 모델링 및 시뮬레이션 워크로드 AI/ML 중간~초대형 SAP HANA 인메모리 데이터베이스 Redis와 같은 인메모리 데이터 스토어 시뮬레이션 Microsoft SQL Server, MySQL과 같은 고성능 데이터베이스 전자 설계 자동화 다음과 같은 생성형 AI 모델: 대규모 언어 모델(LLM) 확산 모델 생성적 적대 신경망(GAN) CUDA 사용 설정 ML 학습 및 추론 고성능 컴퓨팅(HPC) 대규모로 동시에 로드되는 계산 BERT 자연어 처리 딥 러닝 추천 모델(DLRM) 동영상 트랜스코딩 원격 시각화 워크스테이션

컴퓨팅 인스턴스를 만든 후에는 _적정 크기 권장_을 사용하여 워크로드를 기준으로 리소스 사용률을 최적화할 수 있습니다. 자세한 내용은 VM용 머신 유형 권장사항 적용을 참조하세요.

범용 머신 계열 가이드

범용 머신 계열은 다양한 워크로드에 최고의 가성비를 자랑하는 여러 머신 시리즈를 제공합니다.

Compute Engine은 x86 또는 Arm 아키텍처에서 실행되는 범용 머신 시리즈를 제공합니다.

x86

Arm

스토리지 최적화 머신 계열 가이드

스토리지 최적화 머신 계열은 SQL, NoSQL, 벡터 데이터베이스, 확장형 데이터 분석, 데이터 웨어하우스와 검색 및 로컬 스토리지에 저장된 대용량 데이터에 빠르게 액세스해야 하는 분산 파일 시스템과 같은 고성능 및 플래시 최적화 워크로드에 가장 적합합니다. 스토리지 최적화 머신 계열은 밀리초 미만의 지연 시간으로 높은 로컬 스토리지 처리량과 IOPS를 제공하도록 설계되었습니다.

컴퓨팅 최적화 머신 계열 가이드

컴퓨팅 최적화 머신 계열은 코어당 최고의 성능을 제공하여 컴퓨팅 성능의 제약을 받는 애플리케이션을 실행하는 데 최적화되어 있습니다.

메모리 최적화 머신 계열 가이드

메모리 최적화 머신 계열에는 OLAP 및 OLTP SAP 워크로드, 게놈 모델링, 전자 설계 자동화, 가장 메모리 집약적인 HPC 워크로드에 이상적인 머신 시리즈가 있습니다. 이 계열은 다른 머신 계열보다 코어당 더 많은 메모리(최대 32TB)를 제공합니다.

가속기 최적화 머신 계열 가이드

가속기 최적화 머신 계열은 머신러닝(HPC) 및 고성능 컴퓨팅(HPC)과 같은 대규모 병렬 컴퓨팅 통합 기기 아키텍처(CUDA) 컴퓨팅 워크로드에 적합합니다. 이 계열은 GPU가 필요한 워크로드에 최적화되어 있습니다.

머신 시리즈 비교

다음 표를 사용하여 각 머신 계열을 비교하고 워크로드에 적합한 계열을 결정합니다. 이 섹션을 검토한 후에도 워크로드에 어떤 계열이 가장 적합한지 여전히 모르겠으면 범용 머신 계열부터 시작합니다. 지원되는 모든 프로세서에 대한 자세한 내용은 CPU 플랫폼을 참조하세요.

선택사항이 컴퓨팅 인스턴스에 연결된 디스크 볼륨의 성능에 미치는 영향을 알아보려면 다음을 참조하세요.

C4A부터 G2에 이르기까지 다양한 머신 시리즈의 특성을 비교합니다.비교할 인스턴스 속성 선택 필드에서 특정 속성을 선택하여 다음 표에 있는 모든 머신 시리즈의 속성을 비교할 수 있습니다.

범용 범용 범용 범용 범용 범용 범용 범용 범용 범용 비용 최적화 스토리지 최적화 컴퓨팅 최적화 컴퓨팅 최적화 컴퓨팅 최적화 메모리 최적화 메모리 최적화 메모리 최적화 메모리 최적화 가속기 최적화 가속기 최적화 가속기 최적화 가속기 최적화 가속기 최적화
Google Axion 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, and Haswell, AMD EPYC Rome 및 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 Emerald Rapids Intel Cascade Lake Intel Cascade Lake
Arm x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 Arm x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86 x86
1~72 2~192 4~176 4~360 2~80 2~128 2~224 1~96 1~60 1~48 0.25~32 88 또는 176 88 4~60 2~112 960~1,920 32~128 208~416 40~160 1~96 208 224 12~96 4~96
Core 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 Core Core 대화목록 대화목록 Core 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록 대화목록
2~576GB 2~1,488GB 8~1,408GB 8~2,880GB 2~640GB 2~864GB 2~896GB 1.8~624GB 4~240GB 4~192GB 1~128GB 704GB 또는 1408GB 352GB 16~240GB 4~896GB 16,384~32,768GB 976~3,904GB 5888~11,776GB 961~3,844GB 3.75~624GB 1,872GB 2,952GB 85~1360GB 16~432GB
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VM VM VM 및 베어메탈 VM VM VM VM VM VM VM VM VM VM VM VM 베어메탈 VM VM VM VM VM VM VM VM
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NVMe 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 NVMe SCSI, NVMe NVMe
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6TiB 0 12TiB 12TiB 0 9TiB 9TiB 9TiB 0 0 0 36TiB 0 3TiB 3TiB 0 3TiB 0 3TiB 9TiB 6TiB 12TiB 3TiB 3TiB
— — — — — 영역 및 리전 영역 및 리전 영역 및 리전 Zonal Zonal 영역 및 리전 — — Zonal Zonal — — Zonal Zonal 영역 및 리전 — — Zonal —
— — Zonal Zonal — 영역 및 리전 영역 및 리전 영역 및 리전 Zonal Zonal 영역 및 리전 Zonal Zonal Zonal Zonal — Zonal Zonal Zonal 영역 및 리전 Zonal — Zonal Zonal
— — Zonal Zonal — 영역 및 리전 영역 및 리전 영역 및 리전 Zonal Zonal 영역 및 리전 Zonal — Zonal Zonal — Zonal Zonal Zonal 영역 및 리전 Zonal — Zonal Zonal
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gVNIC gVNIC gVNIC 및 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 gVNIC, VirtIO-Net gVNIC, VirtIO-Net
10~50Gbps 10~100Gbps 23~100Gbps 20~100Gbps 10~50Gbps 10~32Gbps 10~32Gbps 2~32Gbps 10~32Gbps 10~32Gbps 1~16Gbps 23~100Gbps 최대 200Gbps 10~32Gbps 10~32Gbps 최대 100Gbps 최대 32Gbps 최대 32Gbps 최대 32Gbps 2~32Gbps 최대 1,800Gbps 최대 3,200Gbps 24~100Gbps 10~100Gbps
50~100Gbps 50~200Gbps 50~200Gbps 50~200Gbps — 50~100Gbps 50~100Gbps — — — — 50~200Gbps — 50~100Gbps 50~100Gbps — 50~100Gbps — — 50~100Gbps 최대 1,800Gbps 최대 3,200Gbps 50~100Gbps 50~100Gbps
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 8 16 8
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리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD — 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 및 가변형 CUD 리소스 기반 CUD 리소스 기반 CUD 리소스 기반 CUD 리소스 기반 CUD 리소스 기반 CUD 리소스 기반 CUD 리소스 기반 CUD 리소스 기반 CUD 리소스 기반 CUD
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1.28 1.46 1.00 2.29 1.04 1.43 1.50 1.00 0.96

GPU 및 컴퓨팅 인스턴스

GPU는 워크로드를 가속화하는 데 사용되며 N1, A3, A2, G2 VM 인스턴스에 지원됩니다. N1 머신 유형을 사용하는 VM의 경우 VM을 만드는 동안이나 만든 후에 GPU를 VM에 연결할 수 있습니다. A3, A2 또는 G2 머신 유형을 사용하는 VM의 경우 VM을 만들 때 GPU가 자동으로 연결됩니다. GPU는 다른 머신 시리즈와 함께 사용될 수 없습니다.

GPU 수가 적은 VM 인스턴스는 최대 vCPU 수로 제한됩니다. 일반적으로 GPU 수가 많을수록 더 많은 vCPU와 높은 메모리 용량으로 인스턴스를 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Compute Engine의 GPU를 참조하세요.

다음 단계

달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.

최종 업데이트: 2025-03-12(UTC)