Heute vor zwanzig Jahren veröffentlichte Jeff Barr einen Blogbeitrag, der die Beta-Version von Amazon EC2 offiziell startete. Dieser eine Beitrag stellte skalierbare Linux-Virtual-Server in der Cloud vor, die stundenweise abgerechnet wurden – zunächst mit nur einem Instance-Typ (m1.small) in einer einzigen Region (US East). Das Angebot war bewusst schlank, aber sofort nützlich – und es veränderte die Art und Weise, wie die Welt über IT-Infrastruktur denkt.
Bereits 2021 blickte Jeff in einem Beitrag auf fünfzehn Jahre EC2 zurück und erzählte die Entstehungsgeschichte sowie die denkwürdigsten Markteinführungen. In den vergangenen fünf Jahren hat AWS die Grenzen dessen, was Cloud-Computing leisten kann, weiter verschoben: mit eigens entwickelten Chips für allgemeine und KI-Workloads sowie der Ausdehnung von EC2 auf neue Formfaktoren und Bereitstellungsmodelle, die sich Kundinnen und Kunden im Jahr 2006 kaum hätten vorstellen können.
Die 20 Jahre im Überblick
In seinem Jubiläumsbeitrag zum 15-jährigen Bestehen wählte Jeff wichtige Meilensteine von EC2 aus, die bis heute das Fundament für unsere Kunden bilden. Amazon Elastic Block Store (2008) brachte persistenten Blockspeicher. Elastic Load Balancing, Auto Scaling und Amazon CloudWatch (2009) machten Anwendungen skalierbar und hochverfügbar. Amazon Virtual Private Cloud (2009) ermöglichte logisch isolierte Netzwerke. Das AWS Nitro System (2017) sorgte für schnellere Innovationen und mehr Sicherheit. AWS Graviton-Prozessoren (2018) wurden für kostensensible, horizontal skalierende Workloads entwickelt.
Im Laufe von 20 Jahren wuchs EC2 von einem einzigen auf über 1.200 Instance-Typen, um den Anforderungen von Kunden in den Allzweck-, rechenoptimierten, arbeitsspeicheroptimierten, speicheroptimierten, beschleunigten Computing- und High-Performance-Computing-Familien gerecht zu werden. Diese Instances wurden von einer AWS-Region auf heute 39 Regionen weltweit ausgeweitet. Darüber hinaus erweiterte AWS EC2 über die Regionsgrenzen hinaus: mit AWS Outposts (2018) für den lokalen Betrieb von EC2-Instances, AWS Local Zones (2019) für die globale Platzierung von Rechenressourcen und AWS Wavelength (2019) innerhalb globaler 5G-Telekommunikationsnetze.
Auch wenn ich ungern Favoriten nenne, möchte ich einige meiner liebsten EC2-Neuerungen der vergangenen fünf Jahre herausgreifen:
AWS Inferentia für ML-Inferenz in großem Maßstab (2019)
Wir führten speziell für maschinelles Lernen entwickelte Inferenz-Instances (inf1) mit AWS-Inferentia-Chips ein. Amazon EC2 Inf2-Instances wurden im April 2023 allgemein verfügbar und sind für groß angelegte generative KI-Inferenz-Workloads ausgelegt. Zusammen mit der Inferentia-Familie bieten AWS-Trainium-Instances den Kunden heute einen vollständigen Stack aus von AWS entwickelten Chips, der für jede Phase des KI-Lebenszyklus optimiert ist – sowohl für Inferenz als auch für das Training.
EC2-Mac-Instances (2020)
Die ersten Mac-Instances (mac1) basierten auf einem Apple Mac mini mit Intel Core i7 (Coffee Lake) und liefen auf dem AWS Nitro System. Die Mac-M1-Instances (mac2) starteten im Juli 2022 als erste Arm-basierte macOS-Instances auf EC2. Es folgten M2-Pro-Mac-Instances im Jahr 2023, M4- und M4-Pro-Mac-Instances im Jahr 2025 sowie M3-Ultra-Mac-Instances und M4-Max-Mac-Instances im Jahr 2026. Damit erhalten Apple-Entwicklerinnen und -Entwickler eine vollständige Palette cloudbasierter Build- und Testumgebungen für Apps unter macOS, iOS, iPadOS, tvOS, watchOS und visionOS.
AWS Trainium für Full-Stack-KI-Workloads in großem Maßstab (2021)
Im November 2021 gaben wir eine Vorschau auf Trn1-Instances mit AWS-Trainium-Beschleunigern, die für Hochleistungs-Deep-Learning-Training optimiert sind. Im Dezember 2024 starteten Trn2-Instances auf Basis von AWS Trainium2; Trn2 UltraServers verbinden dabei 64 Trainium2-Beschleuniger über NeuronLink, um Foundation-Modelle mit Billionen Parametern zu trainieren. Auf der AWS re:Invent 2025 vorgestellt, bieten Trn3 UltraServers mit AWS Trainium3 die beste Token-Ökonomie für Anwendungen der nächsten Generation wie agentenbasierte Systeme, Reasoning und Videogenerierung. Ein einzelner Trn3 UltraServer verbindet bis zu 144 Trainium3-Chips, um die größten Frontier-Modelle zu trainieren und bereitzustellen. Inzwischen liefert AWS Trainium3 das führende Preis-Leistungs-Verhältnis für Hochleistungs-KI-Training und -Inferenz in großem Maßstab.
EC2 Capacity Blocks für ML (2023)
Dieses neue EC2-Nutzungsmodell demokratisiert maschinelles Lernen weiter, indem es den Zugriff auf GPU-Instances zum Trainieren und Bereitstellen von ML- und generativen KI-Modellen erleichtert. Sie reservieren die benötigte GPU-Kapazität (anfangs P5-Instances) für einen künftigen Zeitpunkt und nur für die Dauer, die Sie tatsächlich benötigen. Im November 2024 kamen Unterstützung für die Bereitstellung innerhalb weniger Minuten und Laufzeiten von bis zu sechs Monaten hinzu. Heute unterstützen EC2 Capacity Blocks for ML neben P5 auch die Instance-Typen P6-B300, P6-B200, P5e, P5en, P4d, P4de, Trn1, Trn2 und Trn3.
AWS Graviton5 (2025)
Aufbauend auf acht Jahren Graviton-Innovation seit 2018 gaben wir auf der AWS re:Invent 2025 eine Vorschau auf Graviton5-Chips und brachten die M9g- und M9gd-Instances auf den Markt, die von Graviton5 angetrieben werden und auf dem AWS-Nitro-System der sechsten Generation basieren. C9g und C9gd folgten im Juni 2026. Graviton5 bietet heute 192 Kerne, einen fünfmal größeren Cache und eine bis zu 33 Prozent geringere Inter-Core-Latenz. Damit eignet er sich hervorragend für die wachsenden Anforderungen agentenbasierter KI-Workloads wie Echtzeit-Reasoning, Codegenerierung und mehrstufige Aufgabenorchestrierung, die kontinuierliche CPU-Rechenleistung mit hohem Durchsatz in großem Maßstab erfordern.
AWS Nitro Isolation Engine (2026)
Kunden wollten den Nachweis der Workload-Isolation im Nitro-Hypervisor nicht nur von uns versichert bekommen, sondern selbst sehen. Die Nitro Isolation Engine ist eine speziell entwickelte Komponente innerhalb des Nitro-Hypervisors, die formale Verifikation nutzt, um mathematisch abzusichern, dass Kunden-Workloads voneinander und von AWS-Betreibern isoliert sind. Damit setzt sie einen neuen Standard für mathematisch bewiesene Cloud-Sicherheit. Auch dieses Feature basiert auf dem AWS-Nitro-System der sechsten Generation, das seit seiner Einführung im Jahr 2017 kontinuierlich weiterentwickelt wurde.
Das Fundament unter allem
Trotz zwei Jahrzehnten Innovation hat sich das grundlegende Wertversprechen von Amazon EC2 nicht verändert. Kunden erhalten damit in Minuten sichere, skalierbare Rechenkapazität, zahlen nur das, was sie tatsächlich verbrauchen, und skalieren bei Bedarf ohne langfristige Verpflichtungen. Dieselbe Flexibilität erstreckt sich heute auf KI-Workloads in einer Größenordnung, die im Jahr 2006 niemand vorhergesehen hat.
EC2 bleibt die grundlegende Compute-Schicht von AWS. Amazon ECS, Amazon EKS, AWS Lambda, AWS Fargate, AWS Batch, Amazon EMR, Amazon SageMaker AI und Amazon Bedrock laufen letztlich auf EC2-Kapazität. Jedes Architekturmuster, das Kunden in den vergangenen zwanzig Jahren aufgebaut haben – von einfachen Webservern bis hin zu Trainingsclustern für Foundation-Modelle mit Billionen Parametern – beginnt mit der Entscheidung, eine Instance zu starten.
Wir haben im Jahr 2006 starke Grundsatzentscheidungen getroffen und Raum für das Wachstum des Dienstes gelassen. Zwanzig Jahre später leitet uns weiterhin die Strategie, Dienste zu schaffen, die minimal und dennoch nützlich sind, schnell zu starten und basierend auf Kundenfeedback rasch zu iterieren. Die nächsten zwanzig Jahre des Cloud-Computing werden Fähigkeiten erfordern, die wir uns heute noch nicht vorstellen können. Amazon EC2 wird auch weiterhin das Fundament sein, auf dem Ihre Workloads laufen.
Um mehr über Amazon EC2 zu erfahren, besuchen Sie die Amazon-EC2-Produktseite oder informieren Sie sich über die neuesten EC2-Neuerungen.
— Channy
Channy Yun (윤석찬) ist Lead Blogger des AWS News Blog und Principal Developer Advocate für AWS Cloud. Als überzeugter Verfechter des offenen Webs und Blogger aus Leidenschaft liebt er gemeinschaftliches Lernen und den Austausch über Technologie.
