SAA-C03

Deep Dive

D3 · Alto rendimiento

Cómputo: EC2, Lambda, ECS y tipos de instancias

El 24% del examen (D3) evalúa diseño de alto rendimiento. Para cómputo, necesitas elegir el servicio correcto (EC2, Lambda, ECS/EKS) y el tipo de instancia/modelo de compra apropiado para cada escenario.

Contenido

Tipos de instancias EC2
Modelos de compra EC2
AWS Lambda — serverless compute
ECS, EKS y Fargate
Cuándo usar cada servicio

Tipos de instancias EC2

Los tipos de instancias EC2 se organizan en familias según el caso de uso. El prefijo indica la familia, el número la generación, y el sufijo características adicionales (a=AMD,g=GPU,n=networking,i=NVMe SSD,d=HDD).

⚖️

General Purpose (T, M, A1)

Balance de CPU, memoria y red. T = burstable (CPU credits). M = balance constante.

EXAMEN: "App web de propósito general", "microservicio pequeño" → t3.micro, m5.large

⚡

Compute Optimized (C)

Alto ratio CPU/memoria. Para workloads que necesitan procesamiento intensivo.

EXAMEN: "Servidor de medios", "batch processing", "gaming servers", "machine learning inference" → c5.xlarge

🧠

Memory Optimized (R, X, High Memory)

Mucha RAM. Para bases de datos in-memory, analytics en tiempo real, big data.

EXAMEN: "Base de datos SAP HANA", "Redis de alto rendimiento", "Spark en memoria" → r5.2xlarge

💾

Storage Optimized (I, D, H)

Alto throughput de I/O local. NVMe SSD (I), HDD de alta densidad (D, H).

EXAMEN: "NoSQL de baja latencia", "data warehouse con acceso frecuente", "Hadoop/HDFS" → i3.xlarge

🎮

Accelerated Computing (P, G, Inf, Trn)

GPUs (P, G) para ML training/inference, rendering 3D. Inferentia/Trainium para ML en AWS.

EXAMEN: "Entrenamiento de modelo de deep learning", "rendering de video" → p3.2xlarge, g4dn

Modelos de compra EC2

On-Demand

0% (base)

Precio completo por hora/segundo

Sin compromiso. Pagas solo por lo que usas. Máxima flexibilidad.

Cuándo: Cargas impredecibles, entornos dev/test cortos, primeros deployments.

Reserved Instances (RI)

Hasta 72% con 3 años All Upfront

Hasta 72% descuento vs On-Demand

Compromiso de 1 o 3 años. Standard RI (más descuento), Convertible RI (cambiar familia).

Cuándo: Aplicaciones con carga predecible 24/7. Bases de datos de producción siempre activas.

Savings Plans

EC2 Savings Plans: hasta 72%. Compute: hasta 66% pero aplica a Lambda/Fargate también.

Hasta 66% descuento (Compute) / 72% (EC2)

Compromiso en $/hora durante 1 o 3 años. Aplica a EC2, Lambda, Fargate automáticamente.

Cuándo: Cuando quieres el beneficio de Reserved pero con flexibilidad de tipo de instancia/región.

Spot Instances

Hasta 90% — el descuento más alto

Hasta 90% descuento vs On-Demand

Usa capacidad EC2 no utilizada de AWS. Pueden terminarse con 2 minutos de aviso.

Cuándo: Batch processing, ML training, rendering, CI/CD — cualquier workload tolerante a interrupciones.

Dedicated Hosts

Sin ahorro de precio — valor en compliance y licencias existentes

El más caro (servidor físico completo)

Servidor físico dedicado. Permite usar licencias de software existentes (BYOL: Windows Server, SQL Server).

Cuándo: Compliance que requiere hardware dedicado. Licencias de software por socket/core.

Spot Fleet — mezcla inteligente

Spot Fleet puede combinar múltiples tipos de instancia y AZs para maximizar la capacidad. Si una instancia Spot es reclamada, automáticamente lanza otra del pool disponible. Para batch jobs o ML training: Spot Fleet + diversificación de instancias.

AWS Lambda — serverless compute

Lambda ejecuta código sin gestionar servidores. Escalado automático desde 0 hasta miles de ejecuciones simultáneas. Pagas solo por el tiempo de ejecución (milisegundos).

Límites importantes para el examen

Timeout máximo15 minutos

Memory128 MB – 10,240 MB (10 GB)

Ephemeral storage (/tmp)512 MB (extendible a 10 GB)

Deployment package50 MB (zip) / 250 MB (unzip)

Concurrency default1,000 simultáneas por región

vCPUProporcional a memoria (1 vCPU = 1,769 MB)

Fuentes de eventos comunes

API GatewayS3 EventsDynamoDB StreamsSQS/SNSCloudWatch EventsKinesisALBCognito

Cold Start

Primera invocación o tras inactividad: Lambda debe inicializar el entorno (~100ms-1s). Mitigar con Provisioned Concurrency(mantiene N instancias inicializadas) o SnapStart para Java.

ECS, EKS y Fargate

Servicio	Orquestación	Gestión de infra	Cuándo usar
ECS + EC2	ECS (nativo AWS)	Tú gestionas las instancias EC2	Control total sobre el host. Instancias Spot para reducir costos.
ECS + Fargate	ECS (nativo AWS)	AWS gestiona la infra (serverless)	Sin gestión de servidores. Paga por vCPU/memoria del container.
EKS + EC2	Kubernetes	Tú gestionas los nodos	Portabilidad Kubernetes. Equipos con experiencia en K8s.
EKS + Fargate	Kubernetes	AWS gestiona los nodos (serverless)	Kubernetes sin gestionar nodos. Más caro que ECS Fargate.

Señales ECS vs EKS en el examen

Elegir ECS cuando:

• "Servicio AWS nativo de containers"
• "Sin experiencia previa en Kubernetes"
• "Integración nativa con ALB, IAM, CloudWatch"

Elegir EKS cuando:

• "Ya usamos Kubernetes on-prem"
• "Portabilidad multi-cloud"
• "Ecosistema Kubernetes (Helm, operators)"

Cuándo usar cada servicio

Escenario	Servicio	Razón
Procesamiento de imágenes cuando se sube a S3	Lambda	Event-driven, corta duración, escala automáticamente
API REST de alta concurrencia sin gestionar servidores	Lambda + API Gateway	Serverless, pago por request, escalado automático
Batch job de ML training que tarda 2 horas	EC2 Spot (C o P family)	Lambda límite 15 min. Spot para reducir costo hasta 90%
Microservicios containerizados del equipo de AWS	ECS + Fargate	Nativo AWS, sin gestionar infra, integración nativa
Migrar app Kubernetes de on-prem a AWS	EKS	Misma API Kubernetes, sin reescribir manifiestos
App web con carga predecible 24/7	EC2 Reserved Instances	Ahorro hasta 72% vs On-Demand para carga constante
Análisis de datos en lotes durante la noche	EC2 Spot Fleet	Tolerante a interrupciones, máximo ahorro

¿Entendiste este tema?

Pon a prueba lo que acabas de aprender

Una empresa ejecuta trabajos de machine learning training que toman entre 2 y 8 horas. Los trabajos son tolerantes a interrupciones (pueden reiniciarse desde checkpoints). La empresa quiere minimizar costos. ¿Qué configuración de EC2 es más adecuada?