이 문서에서는 필요한 리소스가 포함된 가상 머신(VM) 인스턴스를 만들기 위해 선택할 수 있는 머신 계열, 머신 시리즈, 머신 유형을 설명합니다. VM을 만들 때는 해당 VM에 사용할 수 있는 리소스를 결정하는 머신 계열에서 머신 유형을 선택합니다. 여러 머신 계열 중에서 선택할 수 있으며 각 머신 계열은 머신 시리즈와 각 시리즈 내의 사전 정의된 머신 유형으로 구성됩니다.
예를 들어 범용 머신 계열의 N2 시리즈에서는 n2-standard-4
머신 유형을 선택할 수 있습니다.
M2, M3, H3 머신 계열을 제외한 모든 머신 계열은 스팟 VM(및 선점형 VM)을 지원합니다.
- 범용 - 다양한 워크로드에서 최고의 가성비를 자랑합니다.
- 스토리지 최적화 - 코어 사용량이 낮고 스토리지 밀도가 높은 워크로드에 적합합니다.
- 컴퓨팅 최적화 — Compute Engine에서 가장 높은 코어당 성능을 제공하며 컴퓨팅 집약적인 워크로드에 최적화되어 있습니다.
- 메모리 최적화 - 메모리 집약적인 워크로드에 적합하며 다른 머신 계열보다 코어당 더 많은 메모리(최대 12TB)를 제공합니다.
- 가속기 최적화 - 머신러닝(ML) 및 고성능 컴퓨팅(HPC)과 같은 대규모 병렬 컴퓨팅 통합 기기 아키텍처(CUDA) 컴퓨팅 워크로드에 적합합니다. 이 계열은 GPU가 필요한 워크로드에 최적인 옵션입니다.
VM 용어
이 문서에서는 다음 용어를 사용합니다.
머신 계열: 특정 워크로드에 최적화된 프로세서 및 하드웨어 구성으로 선별된 세트입니다. VM을 만들 때 원하는 머신 계열에서 사전 정의된 머신 유형이나 커스텀 머신 유형을 선택합니다.
머신 시리즈: 머신 계열은 시리즈 및 세대에 따라 추가로 분류됩니다. 예를 들어 범용 머신군 내의 N1 시리즈는 N2 시리즈의 이전 버전입니다. 세대 번호나 시리즈 번호가 높을수록 일반적으로 최신 기본 CPU 플랫폼이나 기술을 나타냅니다. 예를 들어 M3 시리즈는 M2 시리즈의 최신 세대입니다.
머신 유형: 모든 머신 시리즈에는 VM의 리소스 집합을 제공하는 사전 정의된 머신 유형이 있습니다. 사전 정의된 머신 유형이 요구사항을 충족하지 않는 경우 일부 머신 계열에서는 커스텀 머신 유형을 만들 수도 있습니다.
생성 | Intel | AMD | Arm |
3세대 머신 계열 | C3, Z3, H3, M3, A3 | C3D | |
2세대 머신 시리즈 | E2, N2, C2, M2, A2, G2 | N2D, C2D, T2D, E2 | T2A |
1세대 머신 시리즈 | N1, M1 |
머신 계열 및 시리즈 권장사항
다음 표에서는 다양한 워크로드에 대한 권장사항을 제공합니다.
범용 워크로드 | |||
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E2 | N2, N2D, N1 | C3, C3D | Tau T2D, Tau T2A |
저렴한 비용으로 일상적인 컴퓨팅 | 다양한 머신 유형에서 균형 있는 가성비 제공 | 다양한 워크로드에서 지속적으로 고성능 제공 | 수평 확장 워크로드에 대한 최고 코어당 성능/비용 |
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최적화된 워크로드 |
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스토리지 최적화 | 컴퓨팅 최적화 | 메모리 최적화 | 가속기 최적화 |
Z3(프리뷰) | H3, C2, C2D | M3, M2, M1 | A3, A2, G2 |
스토리지 집약적인 워크로드의 최고 블록 스토리지 컴퓨팅 비율 | 컴퓨팅 집약적 워크로드를 위한 초고성능 | 메모리 집약적인 워크로드의 최고 컴퓨팅 메모리 비율 | 가속 고성능 컴퓨팅 워크로드에 최적화 |
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VM을 만든 후에는 적정 크기 권장사항을 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
- E2 머신 시리즈는 최대 32개의 가상 코어(vCPU), 최대 128GB의 메모리, vCPU당 최대 8GB의 메모리, 모든 머신 시리즈 중 가장 낮은 비용을 제공합니다. E2 머신 시리즈에는 Intel 프로세서 또는 2세대 AMD EPYC™ Rome 프로세서를 실행하는 사전 정의된 CPU 플랫폼이 있습니다. 프로세서는 VM 생성 시 자동으로 선택됩니다. 특히 이 머신 시리즈를 약정 사용 할인과 함께 사용하면 Compute Engine에서 가장 저렴한 가격으로 다양한 컴퓨팅 리소스가 제공됩니다.
- N2 머신 시리즈는 최대 128개의 vCPU, vCPU당 8GB 메모리를 제공하며 Intel Ice Lake 및 Cascade Lake CPU 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
- N2D 머신 시리즈는 최대 224개의 vCPU와 vCPU당 8GB의 메모리를 제공하며 2세대 AMD EPYC Rome 및 3세대 AMD EPYC 밀란 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
- C3 머신 시리즈는 Intel Sapphire Rapids CPU 플랫폼과 Google의 커스텀 Infrastructure Processing Unit(IPU)에서 최대 176개의 vCPU와 vCPU당 2, 4 또는 8GB의 메모리를 제공합니다. C3 VM은 기본 NUMA 아키텍처와 정렬되어 있어 안정적이고 일관성 있는 최상의 성능을 제공합니다.
- C3D 머신 시리즈는 AMD EPYC Genoa CPU 플랫폼 및 Google의 커스텀 Intel Infrastructure Processing Unit(IPU)에서 최대 360개의 vCPU와 vCPU당 2, 4 또는 8GB의 메모리를 제공합니다. C3D VM은 기본 NUMA 아키텍처와 정렬되어 있어 안정적이고 일관성 있는 최상의 성능을 제공합니다.
- Tau T2D 머신 시리즈는 수평 확장에 최적화된 특성 세트를 제공합니다. 각 VM은 vCPU 최대 60개, vCPU당 메모리 4GB를 가질 수 있으며 3세대 AMD EPYC Milan 프로세서에서 사용 가능합니다. Tau T2D 머신 시리즈는 클러스터 스레딩을 사용하지 않으므로 vCPU는 전체 코어와 동일합니다.
- N1 머신 시리즈 VM은 최대 96개의 vCPU와 vCPU당 최대 6.5GB의 메모리를 가질 수 있으며 Intel Sandy Bridge, Ivy Bridge, Haswell, Broadwell, Skylake CPU 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
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.
E2: 짧은 버스팅 기간 동안 vCPU 2개를 제공합니다.
N1: 짧은 버스팅 기간 동안 최대 1개의 vCPU를 가지는
f1-micro
및g1-small
공유 코어 머신 유형을 제공합니다.
Arm
- Tau T2A 머신 시리즈는 Google Cloud에서 Arm 프로세서로 실행되는 첫 번째 머신 시리즈입니다. Tau T2A 머신은 성능 대비 합리적인 가격을 제공하도록 최적화되어 있습니다. 각 VM에는 vCPU당 4GB 메모리가 포함된 최대 48개의 vCPU가 포함될 수 있습니다. Tau T2A 머신 시리즈는 ARM 명령 집합과 3GHz의 전체 코어 주파수를 갖는 64 코어 Ampere Altra 프로세스에서 실행됩니다. Tau T2A 머신 유형은 단일 NUMA 노드를 지원하고 vCPU는 전체 코어에 해당합니다.
스토리지 최적화 머신 계열 가이드
스토리지 최적화된 머신 계열은 수평, 수평 확장 데이터베이스, 로그 애널리틱스, 데이터 웨어하우스 서비스, 기타 데이터베이스 워크로드에 유용합니다. 이 계열은 고밀도의 고성능 로컬 SSD를 제공합니다.
- Z3 VM에는 최대 176개의 vCPU, 1,408GB의 메모리, 36TiB의 로컬 SSD가 포함될 수 있습니다. Z3는 DDR5 메모리 및 Titanium 오프로드 프로세서를 사용하는 Intel Xeon 확장 가능 프로세서(코드명 Sapphire Rapids)에서 실행됩니다. Z3는 최신 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 혁신 기술을 단일 플랫폼으로 통합합니다. Z3 VM은 기본 NUMA 아키텍처와 정렬되어 있어 안정적이고 일관성 있는 최상의 성능을 제공합니다.
컴퓨팅 최적화 머신 계열 가이드
컴퓨팅 최적화 머신 계열은 코어당 최고의 성능을 제공하여 컴퓨팅 성능의 제약을 받는 애플리케이션을 실행하는 데 최적화되어 있습니다.
- H3 VM은 88개의 vCPU와 352GB의 DDR5 메모리를 제공합니다. H3 VM은 Intel Sapphire Rapids CPU 플랫폼과 Google의 커스텀 Intel Infrastructure Processing Unit(IPU)에서 실행됩니다. H3 VM은 기본 NUMA 아키텍처와 정렬되어 있어 안정적이고 일관성 있는 최상의 성능을 제공합니다. H3는 분자 동역학, 전산 지구과학, 재무 위험 분석, 기후 모델링, 프런트엔드 및 백엔드 EDA, 전산 유체역학과 같은 다양한 HPC 워크로드의 성능 개선을 제공합니다.
- C2 VM은 최대 60개의 vCPU와 vCPU당 4GB 메모리를 제공하며 Intel Cascade Lake CPU 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
- C2D VM은 최대 112개의 vCPU와 vCPU당 최대 8GB의 메모리를 제공하며 3세대 AMD EPYC Milan 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
메모리 최적화 머신 계열 가이드
메모리 최적화 머신 계열에는 OLAP 및 OLTP SAP 워크로드, 게놈 모델링, 전자 설계 자동화, 가장 메모리 집약적 HPC 워크로드에 이상적인 머신 시리즈가 있습니다. 이 계열은 다른 머신 계열보다 코어당 더 많은 메모리(최대 12TB)를 제공합니다.
- M1 VM은 최대 160개의 vCPU, vCPU당 14.9GB~24GB의 메모리를 제공하며 Intel Skylake 및 Broadwell CPU 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
- M2 VM은 6TB, 9TB, 12TB 머신 유형으로 제공되며 Intel Cascade Lake CPU 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
- M3 VM은 최대 128개의 vCPU, vCPU당 최대 30.5GB의 메모리를 제공하며 Intel Ice Lake CPU 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
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 제품군은 GPU가 필요한 워크로드에 최적화되어 있습니다
- A3 VM은 208개의 vCPU와 메모리 1,872GB를 제공하며 Intel Sapphire Rapids CPU 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
- A2 VM은 12~96개의 vCPU, 최대 1360GB의 메모리를 제공하며 Intel Cascade Lake CPU 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
- G2 VM은 4~96개의 vCPU, 최대 432GB의 메모리를 제공하며 Intel Cascade Lake CPU 플랫폼에서 사용할 수 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 VM에 연결된 디스크 볼륨의 성능에 미치는 영향을 알아보려면 다음을 참조하세요.
- 영구 디스크: 머신 유형 및 vCPU 개수별 디스크 성능
- Google Cloud Hyperdisk: 머신 유형 지원
C3부터 G2에 이르기까지 다양한 머신 유형의 특성을 비교합니다. 비교할 VM 속성 선택 필드에서 특정 속성을 선택하여 다음 표의 모든 VM 머신 유형을 비교할 수 있습니다.
범용 | 범용 | 범용 | 범용 | 범용 | 범용 | 범용 | 비용에 최적화됨 | 스토리지 최적화 | 컴퓨팅 최적화 | 컴퓨팅 최적화 | 컴퓨팅 최적화 | 메모리 최적화 | 메모리 최적화 | 메모리 최적화 | 가속기 최적화 | 가속기 최적화 | 가속기 최적화 | 가속기 최적화 |
Intel Sapphire Rapids | AMD EPYC Genoa | 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 Ice Lake | Intel Cascade Lake | Intel Skylake, Broadwell | Intel Skylake, Broadwell, Haswell, Sandy Bridge, Ivy Bridge | Intel Sapphire Rapids | Intel Cascade Lake | Intel Cascade Lake |
x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | Arm | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 | x86 |
4~176 | 4~360 | 2~128 | 2~224 | 1~96 | 1~60 | 1~48 | 0.25~32 | 88 또는 176 | 88 | 4~60 | 2~112 | 32~128 | 208~416 | 40~160 | 1~96 | 208 | 12~96 | 4~96 |
스레드 | 스레드 | 스레드 | 스레드 | 스레드 | Core | Core | 스레드 | 스레드 | Core | 스레드 | 스레드 | 스레드 | 스레드 | 스레드 | 스레드 | 스레드 | 스레드 | 스레드 |
8~1,408GB | 8~2,880GB | 2~864GB | 2~896GB | 1.8~624GB | 4~240GB | 4~192GB | 1~128GB | 704GB 또는 1408GB | 352GB | 16~240GB | 4~896GB | 976~3,904GB | 5888~11,776GB | 961~3,844GB | 3.75~624GB | 1,872GB | 85~1360GB | 16~432GB |
— | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||
— | — | — | — | — | — | — | ||||||||||||
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— | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
— | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||
NVMe | NVMe | SCSI, NVMe | SCSI, NVMe | SCSI, NVMe | SCSI, NVMe | NVMe | SCSI, NVMe | NVMe | NVMe | SCSI, NVMe | SCSI, NVMe | NVMe | SCSI | SCSI, NVMe | SCSI, NVMe | NVMe | SCSI, NVMe | NVMe |
— | — | — | — | — | ||||||||||||||
12TiB | 12TiB | 9TiB | 9TiB | 9TiB | 0 | 0 | 0 | 36TiB | 0 | 3TiB | 3TiB | 3TiB | 0 | 3TiB | 9TiB | 6TB | 3TiB | 3TiB |
— | — | 영역 및 리전 | 영역 및 리전 | 영역 및 리전 | 영역 | 영역 | 영역 및 리전 | — | — | 영역 | 영역 | — | 영역 | 영역 | 영역 및 리전 | — | 영역 | — |
영역 | 영역 | 영역 및 리전 | 영역 및 리전 | 영역 및 리전 | 영역 | 영역 | 영역 및 리전 | 영역 | 영역 | 영역 | 영역 | 영역 | 영역 | 영역 | 영역 및 리전 | 영역 | 영역 | 영역 |
영역 | 영역 | 영역 및 리전 | 영역 및 리전 | 영역 및 리전 | 영역 | 영역 | 영역 및 리전 | 영역 | — | 영역 | 영역 | 영역 | 영역 | 영역 | 영역 및 리전 | 영역 | 영역 | 영역 |
— | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||
— | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | ||||||
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— | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||
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 | gVNIC | gVNIC, VirtIO-Net | gVNIC, VirtIO-Net | gVNIC, VirtIO-Net | gVNIC | gVNIC, VirtIO-Net | gVNIC, VirtIO-Net |
23~100Gbps | 20~100Gbps | 10~32Gbps | 10~32Gbps | 2~32Gbps | 10~32Gbps | 10~32Gbps | 1~16Gbps | 23~100Gbps | 최대 200Gbps | 10~32Gbps | 10~32Gbps | 32Gbps | 32Gbps | 32Gbps | 2~32Gbps | 200Gbps | 24~100Gbps | 10~100Gbps |
50~200Gbps | 50~200Gbps | 50~100Gbps | 50~100Gbps | — | — | — | — | 50~200Gbps | — | 50~100Gbps | 50~100Gbps | 50~100Gbps | — | — | — | 200Gbps | 50~100Gbps | 50~100Gbps |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 16 | 8 |
— | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | |||||||
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 |
— | — | — | — | |||||||||||||||
1.28 | 1.46 | 1.00 | 2.29 | 1.04 | 1.43 | 1.50 | 1.00 | 0.96 |
GPU 및 VM
GPU는 워크로드를 가속화하는 데 사용되며 N1, A3, A2, G2 VM에서 지원됩니다. N1 머신 유형을 사용하는 VM의 경우 VM 생성 중에 또는 이후에 VM에 GPU를 연결할 수 있습니다. A3, A2 또는 G2 머신 유형을 사용하는 VM의 경우 VM을 만들 때 GPU가 자동으로 연결됩니다. GPU는 다른 머신 시리즈와 함께 사용할 수 없습니다.
GPU 수가 적은 VM은 최대 vCPU 수로 제한됩니다. 일반적으로 GPU 수가 많을수록 더 많은 vCPU와 높은 메모리 용량으로 VM을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Compute Engine의 GPU를 참조하세요.
다음 단계
- VM 만들기 및 시작 방법 알아보기
- 커스텀 머신 유형으로 VM을 만드는 방법 알아보기
- 빠른 시작: Linux VM 사용 완료
- 빠른 시작: Windows VM 사용 완료
- VM에 블록 스토리지 연결 자세히 알아보기