Как выбрать виртуальную машину в облаке и не переплачивать

08.03.2026 · 8 мин

Знаете, какой самый верный способ выбросить деньги на ветер в облаке? Выбрать не тот тип виртуальной машины. Бац — и ваш код работает в три раза медленнее, а счёт за электричество (точнее, за compute time) приходит как за топовый сервер.

Я вот уже несколько лет слежу за бенчмарками Dimitrios Kechagias — он делает реальное тестирование облачных VM, не маркетинговую воду. В этом году он разошёлся: проверил 44 типа машин от семёрки провайдеров, да ещё и по нескольким регионам (потому что оказалось, что даже у Amazon и Google бывает «повезло» попасть на медленный узел).

Что новенького?

Главное — это новые процессоры, которые буквально перекраивают таблицу лидеров:

AMD EPYC Turin — новое поколение, которое впервые обходит Intel по single-thread performance. Причём в AWS эти машины (C8a) идут без SMT (Simultaneous Multithreading — технология разделения одного ядра на два потока; как один официант пытается обслужить два столика одновременно), то есть каждая vCPU (виртуальный процессор — условная единица мощности CPU в облаке; 1 vCPU может быть частью ядра) — это полноценное ядро, а не половинка. Для некоторых workloads (рабочая нагрузка — задачи, которые выполняет ваш код) это просто подарок.

Intel Granite Rapids — ответ зелёных, тоже мощный, но есть нюанс: на Google Cloud они почему-то показывают дикую просадку производительности под нагрузкой (то ли thermal throttling (тепловой троттлинг — когда процессор перегревается и сам снижает скорость), то ли shared resources). Реальность оказалась грубее синтетических тестов.

ARM (архитектура процессора — альтернатива x86; как бензин vs дизель для автомобилей) — рынок разогрелся. Google Axion (их собственный ARM-чип), Azure Covalent 100, Ampere AmpereOne M — все уже в деле. Не просто «альтернатива», а реальные игроки.

Методология: как именно меряли

Автор тестировал 2 vCPU конфигурации — это минимальная «единица» для сравнения, потому что у большинства Intel/AMD машин одна vCPU = половина ядра (спасибо Hyper-Threading (технология Intel для разделения ядра на логические потоки — аналог SMT от Intel) / SMT). А 2 vCPU = одно полноценное ядро с двумя потоками.

Каждая машина получала:

Цены брались из US-регионов (самые дешёвые), актуальные на январь 2026.

Результаты: кто всех быстрее

Тут самое интересное. Давайте посмотрим на картину:

SINGLE-THREAD PERFORMANCE (относительно C5a.large = 100%)
─────────────────────────────────────────────────────────
C8a.large (AMD Turin)     ████████████████████████████████ 156
C8i.large (Intel GR)      ███████████████████████████████   148
C7a.large (AMD Genoa)     █████████████████████████████     138
c4d-2 (AMD Turin, GCP)    ████████████████████████████      134
n4d-2 (AMD Turin, GCP)    ███████████████████████████       132
c4a-2 (Google Axion)      ██████████████████████████        128
C7i.large (Intel SR)      █████████████████████████         124
c3d-4/2 (AMD Genoa)       ███████████████████████           118
Однонитевая производительность: AMD Turin рвёт всех

Обратите внимание: AMD EPYC Turin обходит предыдущего лидера (Intel Sapphire Rapids) почти на 30% в single-thread. Это много. Очень много.

А теперь посмотрим multi-thread scalability:

SCALING: как растёт производительность с добавлением ядер
─────────────────────────────────────────────────────────
                    2 vCPU   4 vCPU   8 vCPU
Intel Ice Lake      ████     ██████   ████████
AMD Milan           ████     ██████   █████████
AMD Genoa           █████    ██████   ═══════════ (near-linear)
AMD Turin (no SMT)  █████    ════════ ──────────── (linear!)
Intel Sapphire R.   ████     ════════ ────────────
Google Axion        ═════    ────────────
Масштабируемость: чем больше ядер, тем лучше видно преимущество AMD без SMT

Фишка AMD Turin в том, что SMT отключён (как минимум в AWS C8a). Это значит, что каждая vCPU — честное физическое ядро. Нет overhead (дополнительные затраты ресурсов на служебные нужды — как транспортные расходы при доставке товара) от разделения ресурсов между двумя потоками. И результат? Практически линейное масштабирование.

Цена/производительность: где дешевле

Тут начинается самое практичное. Автор сравнил по разным моделям оплаты:

On-demand (оплата по факту — платите за каждый час использования как за такси):

1-Year Reserved (зарезервированные инстансы — платите вперёд за год/три, получаете скидку 50-70%):

3-Year Reserved:

Spot / Preemptible VMs (спотовые машины — самые дешёвые, но могут выключиться в любой момент без предупреждения):

Что меня удивило

Несколько вещей:

  1. Emerald Rapids разочаровал. Intel обещали много, но под реальной нагрузкой перформанс скачет как сумасшедший. Видимо, boost clock (максимальная частота процессора — как красная зона на тахометре; работает недолго) работает только пока чип холодный, а дальше… сами знаете.
  2. Google Axion хорош, но не для всех. ARM уже не экспериментальный, но перфораманс всё ещё ниже топовых x86. Зато цена приятная.
  3. Региональная variance — это вообще важно. Оказалось, что одна и та же машина в разных зонах может показывать -20% к результатам. Особенно GCP грешит этим.

Практические рекомендации

Если кратко:

Для высокопараллельных задач → берите AMD Genoa или Turin без SMT (C7a/C8a). Масштабируется почти линейно.

Для legacy single-thread кода → нужен максимум single-core perf: снова Turin или Granite Rapids.

Хотите сэкономить? → Смотрите на reserved instances. Разница колоссальная: 3-year reserved обходится в 2-3 раза дешевле on-demand.

Для спотовых/преemptible задач → GCP c3d за $10/мес (да, это не опечатка) — бомба, если ваш workload может пережить внезапную смерть инстанса.

Не берите старое. Автор прямо говорит: старые CPU (Rome, Skylake) теперь невыгодны даже по цене. Они менее энергоэффективные, поэтому провайдеры вас фактически штрафуют за использование старого железа более высокими тарифами.

Заключение

Облака меняются быстрее, чем кажется. Ещё год назад Intel был королём single-thread, теперь AMD Turkey (ну ладно, Turin) рвёт всех. ARM из экзотики превращается в нормальный выбор. А ценовая политика стала ещё сложнее — reserved vs spot vs on-demand это уже отдельная наука.

Главный вывод: не покупайте вслепую. Процессор matters. Модель оплаты matters. Регион matters. И если вы думаете, что все VM примерно одинаковые — нет, разница может быть двукратной.

Ссылки