Instance, Family আর নামের মানে

এই লেসন শেষে তুমি যা পারবে

• EC2 instance আসলে কী, আর এটা কী কী দিয়ে তৈরি (vCPU, memory, storage, network, operating system, image), সেটা বুঝিয়ে বলতে পারবে।
• instance-এর ছয়টা category চিনবে, আর প্রশ্নের keyword দেখে কোন কাজে কোনটা লাগবে বেছে নিতে পারবে।
• m7g.2xlarge বা c7gn.xlarge-এর মতো যেকোনো instance type-এর নাম টুকরো টুকরো করে পড়তে পারবে।
• Graviton আর Intel/AMD instance-এর তুলনা করতে পারবে, আর Graviton-এ যাওয়ার আগে কী কী বদলাতে হয় তা বলতে পারবে।
• একটা burstable T instance কতক্ষণ burst করতে পারবে হিসাব করে বের করতে পারবে, আর standard না unlimited mode, সেটা ঠিক করতে পারবে।
• console থেকে একটা instance launch করতে পারবে, আর reboot, stop, start, terminate করলে কী থাকে আর কী হারায়, আগে থেকেই বলে দিতে পারবে।

#EC2 instance আসলে কী

Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) তোমাকে virtual server ভাড়া দেয়। এর প্রতিটাকে বলে একটা instance। তোমার নিজের কম্পিউটারের মতোই এতে processor, memory, storage আর একটা operating system (Linux, Windows বা macOS) থাকে। তফাত হলো, এটা চলে AWS-এর data center-এ রাখা একটা physical server-এর ওপর, যাকে বলে host, আর সেটা থাকে তোমার বেছে নেওয়া কোনো Availability Zone-এ।

EC2 হলো IaaS (Infrastructure as a Service)-এর সবচেয়ে চেনা উদাহরণ। বিল্ডিং, hardware আর virtualization-এর দায়িত্ব AWS-এর; operating system থেকে ওপরের সবকিছু তোমার (patch, software, data, firewall rule)। AWS নিজেই EC2-কে বলে “resizable compute capacity”: কয়েক মিনিটের মধ্যে একটা বা হাজারটা server চালু করতে পারো, একটাকে বড় বা ছোট করতে পারো, আর ব্যবহার বন্ধ করলে টাকা কাটাও বন্ধ।

#একটা instance কী কী দিয়ে তৈরি

instance launch করার সময় এই জিনিসগুলো তুমি ঠিক করে দাও:

এর কয়েকটা একটু খুলে বলা দরকার।

vCPU। operating system যাকে একটা processor হিসেবে দেখে, সেটাই একটা vCPU। এর পেছনে আসলে কী আছে, তা নির্ভর করে processor-এর ওপর:

• বেশিরভাগ Intel instance আর পুরোনো AMD instance-এ (m6a আর তার আগের), প্রতিটা physical core দুটো hardware thread চালায় (hyperthreading), আর প্রতিটা thread একটা vCPU। মানে ৮টা vCPU আসলে ৪টা physical core।
• Graviton instance-এ, আর ৭ম generation থেকে AMD-তে (m7a, c7a, r7a আর পরেরগুলো), প্রতিটা vCPU একটা পুরো physical core।

এই কারণেই এক family-র ৮টা vCPU অন্য family-র ৮টা vCPU-র চেয়ে বেশি কাজ করে ফেলতে পারে।

memory লেখা হয় GiB-তে (gibibyte, ১,০২৪ × ১,০২৪ × ১,০২৪ byte)। এটা binary একক, GB-র চেয়ে একটু বড়।

storage দুই রকম। EBS (Elastic Block Store) volume হলো একটা virtual disk, যেটা একই Availability Zone-এর আলাদা storage server-এ থাকে আর network দিয়ে instance-এর সাথে যুক্ত হয়। instance stop করলেও এর data থাকে, খুলে অন্য instance-এ লাগানোও যায়। অন্যদিকে instance store হলো host-এর ভেতরেই বসানো একটা NVMe SSD (কিছু storage type-এ HDD)। খুব দ্রুত, কিন্তু instance stop বা terminate হলে, কিংবা host নষ্ট হলে এর data হারিয়ে যায়। যেসব type “EBS-only”, সেগুলোতে instance store একদমই নেই। দুটোই অধ্যায় ৫-এ বিস্তারিত আছে।

এক নজরে AMI। AMI (Amazon Machine Image) হলো সেই template, যেটা থেকে instance boot হয়: operating system, তার setting আর আগে থেকে বসানো software। একটা AMI একটা processor architecture-এর (x86 বা Arm) জন্য বানানো, আর একটা Region-এই থাকে। AMI নিয়ে পুরো আলোচনা লেসন ৪.৩-এ।

কোনটা শুধু তোমার, কোনটা ভাগাভাগি। তোমার instance-এর vCPU, memory আর instance store শুধু তোমার জন্যই আলাদা করে রাখা। কিন্তু host-এর network আর EBS bandwidth ওই host-এর সব instance-এর মধ্যে ন্যায্যভাবে ভাগ হয়। এই জন্যই ছোট type-এর পাশে লেখা থাকে “up to 12.5 Gbps”: একটা baseline পায়, আর host-এর capacity ফাঁকা থাকলে তার ওপরে burst করতে পারে। বড় size-গুলো নির্দিষ্ট আর বেশি bandwidth পায়। আজকালকার instance চলে AWS Nitro System-এ। এটা networking, storage আর security-র কাজ আলাদা card-এ সরিয়ে দেয়, ফলে host-এর প্রায় সব processor আর memory instance-গুলোর জন্যই থাকে।

#instance family

AWS-এ শত শত instance type আছে। এগুলো ছয়টা category-তে ভাগ করা, প্রতিটা এক এক ধরনের কাজের জন্য বানানো। একটা category-র ভেতরে type-এর নামের প্রথম অক্ষরটা হলো series (অনেকে একে family-ও বলে)।

যে series-গুলো সবচেয়ে বেশি দেখবে, সেগুলো মনে রাখার একটা ছোট্ট কৌশল:

• C = Compute / CPU-র কাজ।
• R = RAM।
• M = Middle, মাঝামাঝি: ভারসাম্যপূর্ণ, সাধারণ কাজ।
• T = Turbo: burstable, সস্তা, যেসব কাজ বেশিরভাগ সময় চুপচাপ থাকে।
• I = I/O: দ্রুত local disk। D = Dense, ঠাসা storage।
• P আর G = GPU। Trn = Trainium (training)। Inf = Inferentia (inference)।

#প্রতিটা category একটু খুঁটিয়ে

• General purpose। M একটা স্থির, ভারসাম্যপূর্ণ মেশিন দেয়; bottleneck কোথায় এখনো না জানলে এটাই নিরাপদ বাছাই। T সস্তা আর burstable (নিচে আলাদা অংশ আছে)। Mac instance আসল Apple hardware-এ macOS চালায়, iPhone আর Mac app বানানোর জন্য; এগুলো চলে Dedicated Host-এ, কমপক্ষে ২৪ ঘণ্টার জন্য নিতে হয়।
• Compute optimised। processor M-এর মতোই, কিন্তু প্রতি vCPU-তে memory অর্ধেক। ফলে টাকা যায় processor-এর শক্তির পেছনে, যে RAM লাগবে না তার পেছনে না।
• Memory optimised। memory-খেকো বেশিরভাগ কাজে R। খুব বড় in-memory database-এ X। সবচেয়ে বড় in-memory database-এর জন্য U (high memory), এক instance-এ 32 TiB পর্যন্ত RAM। আর z1d দেয় খুব উঁচু, টানা processor clock; যে software core গুনে license নেয়, সেখানে কম কিন্তু দ্রুত core নিলে license-এর টাকা বাঁচে।
• Storage optimised। আসল কথা হলো local instance store। I type-এ NVMe SSD থাকে, random read/write খুব দ্রুত আর latency খুব কম। D আর H type-এ বড় hard disk, সস্তায় একটানা (sequential) throughput-এর জন্য। data যেহেতু instance store-এ থাকে, software-কেই সেটা কপি বা replicate করে রাখতে হয় (Cassandra, MongoDB আর Hadoop এটা নিজেরাই করে)।
• Accelerated computing। processor-এর পাশে বাড়তি hardware কাজ করে: GPU (P, G), AWS-এর বানানো machine learning chip (Trn, Inf), আর FPGA, যেটা তুমি নিজের hardware logic দিয়ে program করো (F)।
• HPC optimised। Hpc type বানানো হয়েছে বিশাল simulation-এর জন্য, যেখানে শত শত node সারাক্ষণ নিজেদের মধ্যে data চালাচালি করে। node-গুলোর মধ্যে খুব দ্রুত network থাকে, আর সব Region-এ পাওয়া যায় না। এমন cluster-এর placement group নিয়ে কথা হবে লেসন ৪.৫-এ।

#instance type-এর নাম পড়া

প্রতিটা instance type-এর নামের গড়ন একই: series, generation, option, একটা dot, তারপর size।

যে option অক্ষরগুলো জানতেই হবে:

দুটো খটকা: পুরোনো a1 type-এ a ছিল series, আর তার মানেও ছিল Graviton। আর u high-memory type-গুলোর নামেই memory লেখা থাকে, যেমন u7i-12tb।

size দ্বিগুণ হতে থাকে। একই family-তে প্রতিটা ধাপে vCPU, memory আর দাম, তিনটাই দ্বিগুণ:

কিছু family-তে আরও ছোট size আছে (T-তে nano, micro, small)। metal দেয় পুরো physical server, কোনো virtualization ছাড়া; যে software-এর সরাসরি hardware লাগে বা নিজের hypervisor চালাতে চায়, তার জন্য।

একই size, আলাদা family। প্রতিটা category-র প্রতি vCPU-তে memory-র অনুপাত আলাদা, তাই একই size-এর শব্দ মানে আলাদা মেশিন:

সংখ্যাগুলো কীভাবে মেলে, কয়েকটা আসল উদাহরণে দেখো (এখনকার আসল সংখ্যা “নিজে করে দেখো” অংশের command দিয়ে মিলিয়ে নিও):

#processor: Graviton, Intel আর AMD

বেশিরভাগ series-এ processor বেছে নেওয়ার সুযোগ থাকে, আর সেটা বোঝা যায় option অক্ষর দেখে:

AWS-এর হিসাবে, তুলনীয় x86 instance-এর চেয়ে Graviton price performance-এ ৪০% পর্যন্ত ভালো, আর একই size আর generation-এর Intel type-এর চেয়ে Graviton type সাধারণত ঘণ্টাপ্রতি প্রায় ২০% সস্তা। একই কাজে বিদ্যুৎও কম খরচ হয়।

ঝামেলা একটাই, software। Graviton চালায় Arm-এর code, তাই instance-এর সবকিছু arm64-এর জন্য build করা থাকতে হবে:

• যে code interpreter বা runtime-এর ওপর চলে (Python, Node.js, Java, PHP, Ruby), আর বেশিরভাগ open-source software যেমন আছে তেমনই চলে।
• container-এর জন্য লাগবে arm64 বা multi-architecture image।
• কোনো vendor-এর program যদি শুধু x86-এর জন্য দেওয়া থাকে, আর যেকোনো Windows workload, এগুলো সরানো যাবে না।

#burstable T instance আর CPU credit

অনেক server দিনের বেশিরভাগ সময় প্রায় অলস বসে থাকে, পুরো গতি লাগে মাঝে মাঝে: একটা ছোট website, একটা development box, একটা build agent। এদের জন্য সারাক্ষণের পুরো processor কিনলে টাকা জলে যায়। burstable (T) instance (t2, t3, t3a, t4g, t8i) এই সমস্যার সমাধান করে একটা baseline আর CPU credit দিয়ে।

• প্রতিটা size-এর একটা baseline থাকে: প্রতিটা vCPU-র যতটুকু সে সবসময় ব্যবহার করতে পারে, যেমন t3.micro-র জন্য ১০%।
• ১টা CPU credit = ১টা vCPU ১ মিনিট ১০০%-এ চলা (অথবা ১টা vCPU ২ মিনিট ৫০%-এ, অথবা ২টা vCPU ২ মিনিট ২৫%-এ)।
• instance যতক্ষণ চলে, প্রতি ঘণ্টায় একটা নির্দিষ্ট হারে credit জমায়, আর আসলে যতটা CPU খাটায় ততটা credit খরচ করে। baseline-এর নিচে থাকলে বাড়তিটা জমা হয়; baseline-এর ওপরে উঠলে জমা থেকে খরচ হয়।
• জমানো credit-এর একটা সীমা আছে: ২৪ ঘণ্টায় যত জমে, তত। এর বেশি হলে নতুন credit ফেলে দেওয়া হয়।

জমার হার baseline থেকেই বের হয়: ঘণ্টায় credit = vCPU × baseline × ৬০। t3.micro-র জন্য: ২ × ১০% × ৬০ = ঘণ্টায় ১২টা credit।

একটা হিসাব করে দেখি। একটা t3.micro-র balance পুরো ভরা, ২৮৮টা credit। হঠাৎ এর দুটো vCPU-ই ৫০%-এ চলতে শুরু করল। এখন ঘণ্টায় খরচ ২ × ৫০% × ৬০ = ৬০টা credit, আর জমছে ১২টা। তাই balance কমছে ঘণ্টায় ৪৮টা করে: ২৮৮ ÷ ৪৮ = ৬ ঘণ্টা burst করার পর balance খালি।

balance খালি হলে কী হবে, তা নির্ভর করে credit mode-এর ওপর:

পরীক্ষায় যা জিজ্ঞেস করতে ভালোবাসে:

• standard mode-এ t2 instance শুরুতে কিছু launch credit পায়, যাতে দ্রুত চালু হতে পারে, আর stop করলে জমানো সব credit হারায়। t3, t3a, t4g আর t8i stop করার পরও ৭ দিন পর্যন্ত জমানো credit ধরে রাখে।
• mode যেকোনো সময় বদলানো যায়, instance চলুক বা বন্ধ থাকুক।
• CloudWatch-এ credit balance (CPUCreditBalance) দেখা যায়, আর unlimited mode-এ কত surplus খরচ হলো (CPUSurplusCreditBalance) তা-ও। balance যদি বারবার শূন্যে নেমে যায়, সেটাই বিপদের সংকেত।
• যে T instance সারাদিন baseline-এর অনেক ওপরে চলে, তার জন্য কোনো mode-ই ঠিক না: standard mode-এ সে ধীর, unlimited mode-এ বাড়তি টাকা গোনে, শেষমেশ একটা m instance-এর চেয়েও বেশি খরচ পড়তে পারে। তাকে একটা fixed-performance type-এ (M বা C) সরিয়ে দাও।

flex instance (m7i-flex, c7i-flex, m8i-flex, c8i-flex, r8i-flex) হলো আরও সহজ, নতুন একটা মাঝামাঝি পথ: CPU-র baseline ৪০%, ২৪ ঘণ্টার মধ্যে ৯৫% সময় পুরো গতিতে চলার সুযোগ, credit-এর কোনো হিসাব নেই, আর দাম মিলে যাওয়া non-flex type-এর চেয়ে কম। যে সাধারণ কাজ সারাদিন পুরো জোরে চলে না, তার জন্য ভালো।

#instance type বাছবে কীভাবে

1. bottleneck খুঁজে বের করো

   কাজটা কোথায় আটকায়: processor, memory, local disk-এর গতি, network, নাকি GPU? চালু কোনো system থাকলে মেপে দেখো, নইলে software-এর documentation দেখে আন্দাজ করো।

2. category বাছো

   সব কিছু ভারসাম্যে বা এখনো জানা নেই হলে general purpose; processor-এর জন্য C; memory-র জন্য R/X; local disk-এর জন্য I/D; accelerator-এর জন্য P/G/Trn/Inf; বেশিরভাগ সময় অলস থাকলে T বা flex।

3. processor আর generation বাছো

   তোমার Region-এ পাওয়া যায় এমন সবচেয়ে নতুন generation নাও: একই কাজ সাধারণত দ্রুত আর সস্তায় হয়। তোমার software Arm-এ চললে Graviton চেষ্টা করে দেখো।

4. যেটায় কাজ চলে এমন সবচেয়ে ছোট size নাও, তারপর মেপে দেখো

   ছোট দিয়ে শুরু করো, CloudWatch-এ CPU আর memory-র দিকে নজর রাখো, তারপর size বদলাও। AWS Compute Optimizer আসল ব্যবহার দেখে ঠিক মাপের type সুপারিশ করে।

5. বড় একটা, নাকি অনেকগুলো?

   একটা বড় instance (scaling up, vertical)-এর একটা সীমা আছে, আর সেটা একাই ভেঙে পড়ার জায়গা। load balancer-এর পেছনে অনেকগুলো instance (scaling out, horizontal) থাকলে একটা গেলেও বাকিরা চালিয়ে নেয়। production design scale out করে।

EBS-backed instance-এর size বদলাতে হলে stop করো, instance type বদলাও, তারপর start করো। নতুন type-কে মানানসই হতে হবে: একই architecture (x86 ↔ x86, Arm ↔ Arm), আর AMI-তে নতুন Nitro type-এর network ও storage driver থাকতে হবে। তাই size বদলাতে সবসময় একটু downtime লাগে; downtime ছাড়া বদলাতে চাইলে নতুন instance যোগ করে পুরোনোগুলো সরিয়ে দিতে হয়।

#প্রথম instance launch করা

console-এর Launch an instance পেজটা ওপর থেকে নিচে একটাই form:

1. নাম আর tag

   instance-এর একটা নাম দাও (এটা Name tag হিসেবে জমা থাকে), সাথে চাইলে আরও tag, যেমন env=dev।

2. application আর OS image (AMI)

   একটা operating system বাছো, যেমন Amazon Linux 2023, Ubuntu বা Windows Server, সাথে architecture: 64-bit (x86) নাকি 64-bit (Arm)। এখানে যে architecture বাছবে, পরের ধাপে সেই অনুযায়ীই instance type বাছতে পারবে।

3. instance type

   t3.micro-র মতো একটা type বাছো। Free Tier-এ কোনগুলো চলবে, console দাগ দিয়ে দেখায়: ১৫ জুলাই ২০২৫-এর আগে খোলা account-এ t2.micro আর t3.micro; তার পরে খোলা account-এ t3.micro, t3.small, t4g.micro, t4g.small, c7i-flex.large আর m7i-flex.large, যেখানে Free Tier চলে ছয় মাস, credit দিয়ে।

4. key pair (login)

   SSH (Linux)-এর জন্য, বা Windows-এর password খোলার জন্য একটা key pair বানাও বা বেছে নাও। key pair, Instance Connect আর একদম key ছাড়া Session Manager, সব লেসন ৪.২-এ।

5. network setting

   VPC আর subnet বাছো (subnet-ই ঠিক করে দেয় কোন Availability Zone), public IP নিজে থেকে দেবে কি না ঠিক করো, আর security group: নতুন বানাও, নয়তো আগেরগুলো থেকে বেছে নাও।

6. storage ঠিক করা

   root EBS volume-এর size আর type ঠিক করো (default gp3), দরকার হলে আরও volume যোগ করো।

7. advanced details

   ঐচ্ছিক setting: IAM instance profile (role), user data (প্রথম boot-এর script), termination আর stop protection, shutdown behaviour, কেনার ধরন (On-Demand, Spot), instance metadata-র setting, আর T instance-এর credit mode।

8. summary দেখে launch

   কয়টা instance চালু করবে ঠিক করে Launch instance চাপো। instance-টা তালিকায় দেখা দেবে pending অবস্থায়।

#instance-এর জীবনচক্র

একটা instance হাতে গোনা কয়েকটা অবস্থার মধ্য দিয়ে যায়:

reboot আলাদা কোনো অবস্থা না: instance একই host-এ running থাকে, ঠিক তোমার কম্পিউটার restart করার মতো।

কোন কাজে কী থাকে আর কী হারায়:

যে setting-গুলো তোমাকে ভুল থেকে বাঁচায়:

• termination protection চালু থাকলে console, CLI আর API থেকে terminate করা যায় না। তবে এটা Auto Scaling-কে instance terminate করা থেকে আটকায় না (সেজন্য scale-in protection লাগে), আর shutdown behaviour terminate রাখা থাকলে operating system নিজে বন্ধ হলেও এটা কাজ করে না।
• stop protection একই কাজ করে stop-এর জন্য।
• shutdown behaviour ঠিক করে, instance-এর ভেতর থেকে shutdown করলে (sudo shutdown -h now) কী হবে: stop (default) নাকি terminate।
• যে instance-এর root volume নিজেই একটা instance store (শুধু কিছু পুরোনো AMI-তে), সেটা stop করা যায় না: শুধু reboot বা terminate করা যায়।

#কোথায় কী গোলমাল হয়

#system design-এ এর ব্যবহার

#নিজে করে দেখো

# m7g.2xlarge আসলে কী? vCPU, memory, architecture, network
aws ec2 describe-instance-types --instance-types m7g.2xlarge \
  --query "InstanceTypes[].{Type:InstanceType,vCPU:VCpuInfo.DefaultVCpus,MemMiB:MemoryInfo.SizeInMiB,Arch:ProcessorInfo.SupportedArchitectures,Net:NetworkInfo.NetworkPerformance}" \
  --output table

# local instance store-ওয়ালা সব এখনকার generation-এর Graviton type
aws ec2 describe-instance-types \
  --filters Name=processor-info.supported-architecture,Values=arm64 \
            Name=current-generation,Values=true \
            Name=instance-storage-supported,Values=true \
  --query "InstanceTypes[].InstanceType" --output text

# এই Region-এর সব burstable type
aws ec2 describe-instance-types --filters Name=burstable-performance-supported,Values=true \
  --query "sort(InstanceTypes[].InstanceType)" --output text

# c7gn.xlarge কোন কোন Availability Zone-এ পাওয়া যায়?
aws ec2 describe-instance-type-offerings --location-type availability-zone \
  --filters Name=instance-type,Values=c7gn.xlarge --output table

# Arm-এর জন্য সবচেয়ে নতুন Amazon Linux 2023 AMI, তারপর standard credit mode-এ একটা t4g.micro launch
AMI=$(aws ssm get-parameter --name /aws/service/ami-amazon-linux-latest/al2023-ami-kernel-default-arm64 \
  --query Parameter.Value --output text)
ID=$(aws ec2 run-instances --image-id $AMI --instance-type t4g.micro \
  --credit-specification CpuCredits=standard \
  --tag-specifications 'ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value=first-instance}]' \
  --query "Instances[0].InstanceId" --output text)

# state দেখো, তারপর terminate থেকে সুরক্ষা দাও
aws ec2 describe-instances --instance-ids $ID --query "Reservations[].Instances[].State.Name"
aws ec2 modify-instance-attribute --instance-id $ID --disable-api-termination

# unlimited mode-এ বদলাও, তারপর size বদলাও: stop, type বদল, start
aws ec2 modify-instance-credit-specification \
  --instance-credit-specifications "InstanceId=$ID,CpuCredits=unlimited"
aws ec2 stop-instances --instance-ids $ID && aws ec2 wait instance-stopped --instance-ids $ID
aws ec2 modify-instance-attribute --instance-id $ID --instance-type "{\"Value\": \"t4g.small\"}"
aws ec2 start-instances --instance-ids $ID

# গুছিয়ে ফেলো: সুরক্ষা তুলে দাও, তারপর terminate
aws ec2 modify-instance-attribute --instance-id $ID --no-disable-api-termination
aws ec2 terminate-instances --instance-ids $ID

#সারসংক্ষেপ

মনে রাখার কথা

• EC2 virtual server ভাড়া দেয় (IaaS): vCPU, memory, storage, network আর একটা AMI তুমি বাছো, আর operating system থেকে ওপরের সবকিছু তুমি সামলাও।
• vCPU: Intel আর পুরোনো AMD-তে একটা hyperthread; Graviton আর 7a থেকে AMD-তে একটা পুরো core। memory মাপা হয় GiB-তে।
• EBS হলো network storage, stop করলেও থাকে; instance store দ্রুত local disk, stop, terminate বা host নষ্ট হলে data হারায়।
• ছয়টা category: general purpose (M, T), compute (C), memory (R, X, U), storage (I, D, H), accelerated (P, G, Trn, Inf, F), HPC (Hpc)। machine learning training মানে P বা Trn, C না।
• নাম = series + generation + option . size: m7g.2xlarge মানে general purpose, ৭ম generation, Graviton, ৮টা vCPU। option: g Graviton, i Intel, a AMD, d instance store, n network, e বাড়তি, z উঁচু clock। প্রতিটা size-এর ধাপে দ্বিগুণ।
• Graviton একই কাজ সস্তায় করে, কিন্তু লাগে arm64 software আর Arm AMI; Windows চলে না; x86 থেকে stop করে type বদলে Graviton-এ যাওয়া যায় না।
• T instance: ১ credit = ১টা vCPU ১ মিনিট ১০০%-এ; ঘণ্টায় জমে vCPU × baseline × ৬০; সর্বোচ্চ ২৪ ঘণ্টারটা জমে। standard mode baseline-এ আটকে দেয়; unlimited burst চালিয়ে যায়, টাকা কাটে শুধু ২৪ ঘণ্টার গড় baseline ছাড়ালে। t3/t4g-এর default unlimited।
• জীবনচক্র: pending → running → stopping → stopped → (start) → running, অথবা shutting-down → terminated। compute-এর বিল শুধু running থাকার সময়। stop/start: নতুন host, নতুন public IPv4, instance store খালি; private IP আর EBS থাকে। terminate করলে default হিসেবে root volume মুছে যায়।
• size বদল = stop, type বদল, start, একই architecture-এর মধ্যে।

নিজেকে যাচাই করো: instance, family আর নামের মানে৩২টি প্রশ্ন