미리 만들어진 템플릿이 있다면 이를 사용해도 되지만, 내 경우 없기 때문에 수동으로 만들어 사용하고자 하였다.
AMI : 아마존 머신 이미지를 지칭하는 말로, 위의 이미지에서 그에 대한 설명을 확인할 수 있다.
내 경우 딥러닝을 사용하고, ubuntu 20.04 OS 환경을 사용하고자 하였다. 또한, 아래에서도 나오겠지만 g4dn.2xlarge 인스턴스를 구동하고자 한다. 그래서 아마존 ami에서 검색하여 이에 맞는 ami을 선택해주었다.
Key Pair : 키 페어는 퍼블릭, 프라이빗 키로 구성되는데, 나중에 ssh를 통하여 인스턴스에 접속을 해야 한다. 이 때 필요한 도구이다.
키 페어 생성
새 키 페어 생성을 클릭하면 위와 같이 페이지 새 탭으로 뜨는데, 여기서 오른쪽 상단에 키 페어 생성을 클릭해준다.
키 페어 생성내 경우 이름에 키 페어 이름을 넣고, RSA에 pem를 클릭하여 키 페어 생성해주면 끝난다. 그리고 나면 다운로드에 생성된 키 페어를 확인할 수 있는데, 이는 중요하므로 유출되지 않게 잘 보관하도록 한다. 잃어버려도 귀찮으니 어디에 저장해놨는지 잘 생각해야 한다.
내 인스턴스 유형은 딥러닝을 위한 GPU가 있는 유형이다. 그래서 이는 유형과 지역에 따라 할당량이 존재치 않는다. 할당량을 주어 스팟 인스턴스가 생성될 수 있도록 해줘야 한다.
인스턴스 유형이 g4dn이므로, 이를 할당량 주기 위해서는 Service Quotas > AWS 서비스로 들어가서 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)를 검색해서 들어가준다. 그리고 나서 spot instance를 검색하면 아래와 같이 나온다.
서비스 할당량 요청하기
g instance이므로 해당 유형을 클릭하여 오른쪽 상단의 계정 수준에 증가 요청을 클릭한다.
원하는 할당량을 클릭하여 저장하면 aws에서 할당량을 지정해준다.
내 인스턴스는 g4dn.2xlarge이므로 사양은 다음과 같다.
vCPU : 8개 vCPU
메모리 : 32GB RAM
vCPU를 기준으로 넉넉잡아 10으로 할당하면 될 것 같아서 10으로 증가 요청을 하였다.
aws에 온 메일
그리고 나서 root email, 즉 aws로 가입한 이메일에 들어가보면 메일이 들어온 것을 확인할 수 있다.
사례 기록
url이 생성되어 있는데 여기서 어느 정도 상태인지 알 수 있다. 나는 할당량을 10으로 지원했고, 그날 밤에 승인받아서 다음날 아침에 사용할 수 있었다.
aws spot instance는 저렴한 가격으로 비싼 인스턴스를 할당해서 돌릴 수 있다. 그런데 사용 중이지 않은 인스턴스를 빌려 돌리는 개념이다. 그래서 갑자기 중단될 수도 있고, 중단될 때 데이터가 날아갈 수 있음을 유의해야 한다. 그래서 볼륨을 붙여 인스턴스가 중단될 것을 대비해서 붙였다가 떼어야 한다.
on-demand instance는 계속 돌리는 인스턴스다. 그래서 온디맨드 인스턴스는 정가에 내 돈을 주고 돌리는 인스턴스라면, 스팟은 할인이 많이 들어간 인스턴스라고 말할 수 있다. 그래서 갑자기 중단되는 것이나, 따로 볼륨을 안 붙여도 된다. 다만 과금이 되므로 원할 때만 중지하고 시작해서 돌리는 식으로 해서 인스턴스를 운영해도 좋을 듯하다.
미리 만들어진 템플릿이 있다면 이를 사용해도 되지만, 내 경우 없기 때문에 수동으로 만들어 사용하고자 하였다.
AMI : 아마존 머신 이미지를 지칭하는 말로, 위의 이미지에서 그에 대한 설명을 확인할 수 있다.
내 경우 딥러닝을 사용하고, ubuntu 20.04 OS 환경을 사용하고자 하였다. 또한, 아래에서도 나오겠지만 g4dn.2xlarge 인스턴스를 구동하고자 한다. 그래서 아마존 ami에서 검색하여 이에 맞는 ami을 선택해주었다.
Key Pair : 키 페어는 퍼블릭, 프라이빗 키로 구성되는데, 나중에 ssh를 통하여 인스턴스에 접속을 해야 한다. 이 때 필요한 도구이다.
키 페어 생성
새 키 페어 생성을 클릭하면 위와 같이 페이지 새 탭으로 뜨는데, 여기서 오른쪽 상단에 키 페어 생성을 클릭해준다.
키 페어 생성내 경우 이름에 키 페어 이름을 넣고, RSA에 pem를 클릭하여 키 페어 생성해주면 끝난다. 그리고 나면 다운로드에 생성된 키 페어를 확인할 수 있는데, 이는 중요하므로 유출되지 않게 잘 보관하도록 한다. 잃어버려도 귀찮으니 어디에 저장해놨는지 잘 생각해야 한다.
내 인스턴스 유형은 딥러닝을 위한 GPU가 있는 유형이다. 그래서 이는 유형과 지역에 따라 할당량이 존재치 않는다. 할당량을 주어 스팟 인스턴스가 생성될 수 있도록 해줘야 한다.
인스턴스 유형이 g4dn이므로, 이를 할당량 주기 위해서는 Service Quotas > AWS 서비스로 들어가서 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)를 검색해서 들어가준다. 그리고 나서 spot instance를 검색하면 아래와 같이 나온다.
서비스 할당량 요청하기
g instance이므로 해당 유형을 클릭하여 오른쪽 상단의 계정 수준에 증가 요청을 클릭한다.
원하는 할당량을 클릭하여 저장하면 aws에서 할당량을 지정해준다.
내 인스턴스는 g4dn.2xlarge이므로 사양은 다음과 같다.
vCPU : 8개 vCPU
메모리 : 32GB RAM
vCPU를 기준으로 넉넉잡아 10으로 할당하면 될 것 같아서 10으로 증가 요청을 하였다.
aws에 온 메일
그리고 나서 root email, 즉 aws로 가입한 이메일에 들어가보면 메일이 들어온 것을 확인할 수 있다.
사례 기록
url이 생성되어 있는데 여기서 어느 정도 상태인지 알 수 있다. 나는 할당량을 10으로 지원했고, 그날 밤에 승인받아서 다음날 아침에 사용할 수 있었다.
aws spot instance는 저렴한 가격으로 비싼 인스턴스를 할당해서 돌릴 수 있다. 그런데 사용 중이지 않은 인스턴스를 빌려 돌리는 개념이다. 그래서 갑자기 중단될 수도 있고, 중단될 때 데이터가 날아갈 수 있음을 유의해야 한다. 그래서 볼륨을 붙여 인스턴스가 중단될 것을 대비해서 붙였다가 떼어야 한다.
on-demand instance는 계속 돌리는 인스턴스다. 그래서 온디맨드 인스턴스는 정가에 내 돈을 주고 돌리는 인스턴스라면, 스팟은 할인이 많이 들어간 인스턴스라고 말할 수 있다. 그래서 갑자기 중단되는 것이나, 따로 볼륨을 안 붙여도 된다. 다만 과금이 되므로 원할 때만 중지하고 시작해서 돌리는 식으로 해서 인스턴스를 운영해도 좋을 듯하다.
