AWS EC2 인스턴스 51종 성능 비교 분석 (5세대 ~ 8세대)
2026년 1월 | 서울 리전 (ap-northeast-2) | 테스트 환경: EKS + Karpenter | Localhost 모드
| 5회 평균 | 246,453 ops/s |
| 최대값 | 248,865 ops/s |
| 최소값 | 244,311 ops/s |
| 표준편차 | 1,696 |
| SET Latency | 0.187ms |
| GET Latency | 0.179ms |
| 성능 | 241,478 ops/s |
| 시간당 비용 | $0.180 |
| 효율성 점수 | 1,342 |
| r8g 대비 | 98% 성능, 37% 저렴 |
| 표준편차 | 1,241 (안정적) |
| SET Latency | 0.191ms |
| GET Latency | 0.183ms |
| 차이 | SET이 4% 느림 |
| vs r8g.xlarge | |
| SET | 0.187ms (2% 빠름) |
| GET | 0.179ms (2% 빠름) |
| Graviton4 평균 | |
| ops/sec | 242,933 |
| Latency | 0.190ms |
| Intel 8세대 평균 | |
| ops/sec | 228,487 |
| Latency | 0.204ms |
| Graviton4가 6.3% 빠름 | |
| 세대별 개선율 | |
| 5세대 -> 6세대 (Intel) | +38% |
| 6세대 -> 7세대 (Intel) | +12% |
| 7세대 -> 8세대 (Intel) | +23% |
| 6세대 -> 7세대 (Graviton) | +30% |
| 7세대 -> 8세대 (Graviton) | +29% |
왜 이 벤치마크가 중요한지, 어떻게 테스트했는지
| 메트릭 | 설명 | 방향 |
|---|---|---|
| SET ops/sec | 초당 SET 처리량 | 높을수록 좋음 |
| SET Latency | SET 평균 지연 시간 | 낮을수록 좋음 |
| GET Latency | GET 평균 지연 시간 | 낮을수록 좋음 |
인프라 구성 및 Redis 설정
| 플랫폼 | Amazon EKS 1.34 |
| 리전 | ap-northeast-2 (서울) |
| 노드 프로비저너 | Karpenter 1.5.0 |
| 컨테이너 런타임 | containerd |
| vCPU | 4 (xlarge) |
| 테스트 인스턴스 | 51종 |
| 아키텍처 | x86_64, arm64 |
| 세대 | 5th ~ 8th |
| 버전 | Redis 7 (alpine) |
| 테스트 모드 | Localhost (네트워크 제외) |
| 반복 횟수 | 5회 (평균값 사용) |
| 데이터 크기 | 기본값 (3 bytes) |
참고: 본 벤치마크는 Localhost 모드로 실행되어 네트워크 지연이 제외됩니다. 실제 Redis 서비스 성능은 네트워크 구성에 따라 달라질 수 있습니다.
차트를 클릭하면 해당 인스턴스의 상세 정보를 확인할 수 있습니다
* 막대를 클릭하면 5회 실행 결과, min/max/stdev 등 상세 정보를 볼 수 있습니다
SET 평균 지연 시간 (ms) - 낮을수록 좋음
두 메트릭의 상관관계
Intel/AMD vs Graviton - 세대별 평균 성능
각 세대 내 아키텍처별 평균 처리량
C(컴퓨팅), M(범용), R(메모리) 패밀리의 아키텍처별 평균 성능
| 패밀리 | Intel/AMD | Graviton | 승자 | 추천 용도 |
|---|---|---|---|---|
| C (컴퓨팅) | 151K ops/s | 190K ops/s | Graviton | 고성능 캐싱 |
| M (범용) | 142K ops/s | 185K ops/s | Graviton | 일반 캐싱 |
| R (메모리) | 139K ops/s | 187K ops/s | Graviton | 대용량 세션 |
평균 SET 지연 시간 (ms)
이전 세대 대비 ops/sec 개선 비율 (%)
Graviton4 vs Intel 8세대 직접 비교
| 항목 | Graviton4 | Intel 8세대 | 승자 |
|---|---|---|---|
| 평균 ops/sec | 242,933 | 228,487 | Graviton |
| 평균 SET Latency | 0.190ms | 0.204ms | Graviton |
| 평균 $/hr | $0.228 | $0.265 | Graviton |
| 평균 효율성 | 1,088 | 878 | Graviton |
시간당 비용 대비 ops/sec - 버블 크기는 성능
최하위 성능 인스턴스와 대안
| 인스턴스 | ops/sec | 문제점 | 대안 | 개선 효과 |
|---|---|---|---|---|
| r5a.xlarge | 66,006 | 최하위 성능 | r8g.xlarge | 3.7배 빠름 |
| m5ad.xlarge | 66,087 | 구형 EPYC | m8g.xlarge | 3.6배 빠름 |
| m5a.xlarge | 66,152 | 비효율적 | m8g.xlarge | 3.6배 빠름 |
| r5ad.xlarge | 66,198 | 고비용 저성능 | r8g.xlarge | 3.7배 빠름 |
| 용도 | 추천 인스턴스 | ops/sec | SET Latency | $/hr | 선택 이유 |
|---|---|---|---|---|---|
| 최고 성능 | r8g.xlarge | 246,453 | 0.187ms | $0.284 | 모든 메트릭 최상위 |
| 최고 가성비 | c8g.xlarge (추천) | 241,478 | 0.191ms | $0.180 | 효율성 점수 1위 |
| x86 필수 | c8i.xlarge | 231,208 | 0.204ms | $0.212 | Intel 가성비 최고 |
| 대용량 캐시 | m8g.xlarge | 240,867 | 0.191ms | $0.221 | 성능/비용 균형 |
| 예산 절감 | c6g.xlarge | 145,468 | 0.320ms | $0.154 | 가장 저렴한 옵션 |
모든 테스트 인스턴스의 상세 결과 | 열 헤더 클릭으로 정렬
| 순위 | 인스턴스 | 아키텍처 | 세대 | SET ops/sec | SET Latency (ms) | GET Latency (ms) | $/hr | 효율성 |
|---|
핵심 시사점 및 최종 추천