通过基于人工智能和机器学习的分析调整工作负载大小,将成本降低多达 25%。
实施可识别资源预置不足的建议,以此解决性能问题。
通过启用 Amazon CloudWatch 指标提高建议节省幅度以及对内存使用情况的可见性。
工作原理
AWS Compute Optimizer 可帮助您根据利用率数据避免过度预置或预置不足三种类型的 AWS 资源:Amazon Elastic Compute Cloud(E2C)实例类型、Amazon Elastic Block Store(EBS)卷和 AWS Lambda 函数。

使用案例
简化面向 AWS Graviton CPU 的迁移
在迁移到 AWS Graviton CPU 的过程中,寻找能够以最少量的迁移工作带来最大回报的 EC2 工作负载。