N4D の一般提供を開始: スケールアウト型ワークロードのコスト パフォーマンスが最大 3.5 倍に

※この投稿は米国時間 2025 年 11 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

競争が激しい昨今の環境において、IT リーダーは、アプリケーションのスケールをサポートし、より多くの機能を展開し、高い水準のカスタマー エクスペリエンスを実現するという課題に直面しています。これにより、日常のビジネス オペレーションを支える汎用ワークロードのパフォーマンスと総所有コスト（TCO）の適切なバランスを見つけるという、直接的で複雑な課題が生じます。

このたび、Google Compute Engine の費用最適化された汎用ポートフォリオに新たに加わった N4D マシンシリーズの一般提供が開始されました。N4D は、ウェブサーバーやアプリケーション サーバー、データ分析プラットフォーム、コンテナ化されたマイクロサービスなど、幅広いワークロードに対応する、柔軟で費用対効果の高いソリューションです。

N4D マシンシリーズは、Google の Titanium インフラストラクチャと第 5 世代 AMD EPYC™「Turin」プロセッサを組み合わせたもので、前世代の N2D と比較して、ウェブサービス ワークロードのスループットが最大 3.5 倍になります。N4D は、最大 96 個の vCPU と 768 GB の DDR5 メモリ、最大 50 Gbps のネットワーキング帯域幅、Hyperdisk のバランス ストレージとスループット ストレージを備えた事前定義シェイプを提供します。N4D では、コンピューティングとストレージの両方で、厳格なインスタンス サイズ設定から脱却できます。カスタム マシンタイプを使用して、vCPU の数とメモリ量を正確に個別に構成し、Hyperdisk を使用してディスク ストレージのパフォーマンスと容量を調整できます。これにより、コスト削減を総合的に実現できます。最も要求の厳しい汎用ワークロードには、C4D の一貫して高いパフォーマンスに N4D を組み合わせてお使いください。

Google Cloud は、ワークロードに最適化されたインフラストラクチャを提供し、あらゆるタスクに適切なリソースを利用できるようにします。特に、マルチティア オフロードとセキュリティ機能を備えた Titanium は、そのインフラストラクチャの基盤となっています。Titanium はネットワーキングとストレージの処理をオフロードして CPU を解放し、専用の SmartNIC がすべての I/O を管理するため、AMD EPYC コアをアプリケーション専用に確保できます。Titanium は、Google Cloud の垂直統合型スタックの一部です。このスタックは、サーバーのカスタム シリコンから、42 のリージョンにわたって 775 万キロメートルの陸上および海底ファイバーを横断する地球規模のネットワークまで、効率を最大化し、超低レイテンシと高帯域幅を世界規模でお客様に提供するように設計されています。

コスト パフォーマンスの新たな基準

N4D マシンシリーズは、前世代の N2D を上回るだけでなく、汎用コンピューティング ワークロードで最大 50% 高い費用対効果、Java ワークロードで最大 70% 高い費用対効果 を実現しています。ウェブサービス ワークロードの場合、N4D は Titanium と AMD の Turin プロセッサを活用して、驚異的なスループットを実現します。これにより、N2D と比較して最大 3.5 倍の費用対効果が得られ、応答時間が短縮され、エンドユーザーのエクスペリエンス全体が向上します。

C4D マシンシリーズを補完

今年初めには、N4D と同じ基盤プロセッサ上に構築された汎用 C4D マシンシリーズを導入しました。一貫して高いパフォーマンスと、高度なメンテナンス サポート、より大きなシェイプ、次世代の Titanium ローカル SSD などのエンタープライズ機能を備えた C4D は、重要なワークロードに最適です。実際、Silk や Chess.com などのお客様は、前世代と比較して C4D で 40% 以上のパフォーマンス向上を報告しています。

しかし、重要なアプリケーションは、全体像の一部にすぎません。最新のクラウド アーキテクチャでは、柔軟性と費用対効果が重要な無数の汎用ワークロードも実行する必要があります。そのため、C4D を補完するものとして N4D を設計しました。C4D と N4D を併用することで、エンタープライズ機能、パフォーマンス、柔軟性、費用最適化の全範囲が利用可能になり、以下を選択できます。

• C4D で一貫したパフォーマンスを実現: これは、最も要求が厳しく、レイテンシの影響を受けやすいアプリケーション向けのソリューションです。最大 200 Gbps のネットワーキング、ローカル SSD のサポート、最大 384 個の vCPU を備えた大型シェイプ、ベアメタル オプションにより、C4D は大規模データベース、高トラフィックの広告サーバーとゲームサーバー、要求の厳しい AI/ML 推論ワークロードに対して、予測可能なハイエンドのパフォーマンスを提供します。

• N4D で柔軟な費用最適化: これは、汎用ワークロードの大部分を処理するエンジンです。N4D は、優れた費用対効果、低コスト、柔軟性を備えており、ウェブサーバー、マイクロサービス、開発環境などのアプリケーションの TCO を大幅に削減できます。

このアプローチはすでに実際の成果を上げており、Verve のようなお客様はビジネスを両面から最適化できるようになっています。

カスタム マシンタイプと Hyperdisk の利点

カスタム マシンタイプは、Google Cloud の重要な差別化要因であり、事前定義された「標準サイズ」を超えた構成が可能です。ワークロードを無理やり枠に押し込むのではなく、ワークロードのニーズに合わせてインフラストラクチャを調整できるため、費用を節約できます。たとえば、16 個の vCPU と 70 GB の RAM を必要とするメモリ集約型のワークロードは、通常、事前定義された N4D-highmem-16 シェイプに配置されるため、未使用のリソースに対して料金を支払うことになります。CMT を使用すると、正確に 16 vCPU と 70 GB の構成をプロビジョニングできるため、無駄をなくし、最大 17% の費用削減を実現できます。

最大 96 個の vCPU と 768 GB の DDR5 メモリを備えたシェイプで、カスタム マシンタイプと N4D を組み合わせることで、柔軟な vCPU 対メモリ比と拡張メモリのサポートにより、必要なリソースを正確に調整できます。

このきめ細かい制御と TCO のメリットは、コンピューティングだけでなくストレージにも及びます。カスタム マシンタイプで固定された vCPU とメモリの比率から解放されるのと同様に、Hyperdisk ではストレージのパフォーマンスと容量が分離されるため、容量とパフォーマンスを個別に調整して、ワークロードのブロック ストレージ要件に正確に合わせることができます。

Hyperdisk Balanced ボリュームの Hyperdisk ストレージ プールにより、この機能がさらに強化されています。これにより、各ボリュームを個別に管理するのではなく、パフォーマンスと容量をまとめてプロビジョニングできます。その結果、管理が簡素化され、効率が向上し、SAN ワークロードのモダナイズが容易になります。これらすべてが、ストレージの TCO を 30 ～ 50% 削減するのに役立ちます。

N4D を今すぐ利用開始

最新の N4D VM シリーズの導入は簡単です。特に、Google Kubernetes Engine（GKE）では、カスタム コンピューティング クラスによって、ワークロードを新しいハードウェアに移行する際の運用上のハードルが解消されます。VM タイプの優先順位付きリストに N4D を追加するだけで、ワークロードに必要なパフォーマンスとスケーリングの柔軟性を確保できます。N4D は現在、us-central1（アイオワ）、us-east1（サウスカロライナ）、us-west1（オレゴン）、us-west4（ラスベガス）、europe-west1（ベルギー）、europe-west4（オランダ）でご利用いただけます。

最新の提供状況については、リージョンとゾーンのページをご確認のうえ、Google Cloud コンソールまたは GKE から最初のインスタンスを今すぐデプロイしてみてください。N4D の詳細については、ドキュメントをご覧ください。

1. 9xx5C-044 - 2025 年 10 月 21 日時点の AMD パフォーマンス ラボによるテスト。N4D-standard-16 のスコアと、Ubuntu24.04LTS OS（6.8.0-1021-gcp カーネル、SMT オン）で FFmpeg v6.1.1 ベンチマーク（エンコード 2 回とトランスコード 2 回の平均）を実行した N2D-standard-16 のスコアの比較。

パフォーマンスの向上（N2D に正規化）:

Ffmpeg_raw_vp9                   1.76Ffmpeg_h264_vp9                1.76Ffmpeg_raw_h264                1.71Ffmpeg_vp9_h264                1.76FFmpeg 平均                   1.75

提示されているクラウドのパフォーマンス結果は、各構成のテスト日に基づいています。結果は、基盤となる構成の変更や、VM とそのリソースの配置、クラウド サービス プロバイダによる最適化、アクセスされたクラウド リージョン、テナント、システムで同時に実行された他のワークロードのタイプなどの他の条件によって異なる場合があります。

-プロダクト マネージャー、Sarthak Sharma