AWS Compute Optimizer 常见问题

您可以使用外部指标摄取功能来配置 AWS Compute Optimizer，使其从以下四种可观测性产品之一中摄取 EC2 内存利用率指标：Datadog、Dynatrace、Instana 和 New Relic。启用后，Compute Optimizer 会分析您的外部 EC2 内存利用率指标以及您的 CPU、磁盘、网络、IO 和吞吐量数据，以生成 EC2 大小调整建议。有关内存数据的建议可以帮助您发现额外的成本节省机会和提高应用程序性能的方法。

结算估算模式可让您选择估算的节省额是否应考虑特定折扣，例如预留实例和节省计划。默认情况下，AWS Compute Optimizer 会根据您的折扣来估算节省额。您可以更改节省估算模式设置，以便在折扣之前查看节省额。

AWS Compute Optimizer 可以通过推断实例上运行的应用程序类型来确定将工作负载从基于 x86 的实例类型迁移到基于 ARM 的 AWS Graviton 实例类型所需的工作量。推断的工作负载类型通过分析资源的属性来推断可能在 AWS 资源上运行的应用程序的类型，例如 EC2 实例和 Auto Scaling 组。这些属性包括资源名称、标签、利用率特征和配置。该工具可以推断出您的实例是在运行 Amazon EMR、Apache Cassandra、Apache Hadoop、Memcached、NGINX、PostgreSQL、Redis、Kafka 还是 Microsoft SQL Server。

您可以根据工作负载需求定制大小调整建议首选项，从而发现更多节省和性能增强的机会。要准确捕获重复工作负载模式，您可以在 AWS Compute Optimizer 中将回溯期设置为 14、32 或 93 天（增强型）。您可以通过调整 CPU 和内存利用率余量以及 CPU 利用率阈值来影响大小调整建议。EC2 和自动扩缩组建议的可自定义 EC2 实例类型列表使您能够对大小调整建议设置特定的资源限制，例如应用程序或业务需求。Compute Optimizer 会将大小调整建议限制为列表中的指定实例类型。保存大小调整建议首选项后，您可以预期在 24 小时内生成新的大小调整建议。

当您想要更改 AWS Compute Optimizer 对利用率峰值的敏感度时，就可以调整利用率阈值。对于大多数工作负载，由于修补或实例重启，可能会出现短暂的峰值，期间会超出正常使用量。为了解决此问题，您可以设置利用率阈值，该阈值表示工作负载在利用余量下应运行的时间百分比。如果您的工作负载对峰值不太敏感，则可以降低阈值，从而节省更多开支。这使得 Compute Optimizer 能够针对您的性能和节省目标提供具有适当灵敏度的合理大小调整建议。

如果您对未来的利用率趋势充满信心，则应更改利用率余量。如果您预计将来会有更高的利用率，或者对此不确定，则可以设置更高的余量。如果您确信利用率将保持稳定，则可以放心地减少余量。

AWS Compute Optimizer 可能会更新这些数字以反映最新的技术更新并保持建议质量。Compute Optimizer 可能会根据您的工作负载特征微调选择的参数，以确保提供合适的实例建议。

如果想要控制要让 AWS Compute Optimizer 建议哪些实例类型和系列，就应该定义首选实例列表。定义首选实例列表不会阻止 Compute Optimizer 为当前从实例列表中排除的任何实例生成建议。如果您有基于实例、实例节省计划、预留实例、突增实例、CPU 提供商或其他方面的特定大小调整标准，则可以根据您的标准配置建议。

如果您是组织账户持有人或委派管理员，则可以为您的组织及其基础账户和区域设置建议首选项。如果您是账户所有者，则可以为您的账户和区域设置建议首选项。当资源、账户或组织级别存在重叠的首选项时，更精细的首选项会优先于更广泛的首选项。例如，资源级首选项取代账户级首选项，账户级首选项取代组织首选项。

AWS Compute Optimizer 为 Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）、Amazon Elastic Block Store（EBS）和 EC2 Auto Scaling 组提供最多三个资源建议选项。Compute Optimizer 为 AWS Lambda 函数提供一个内存大小建议，并为 AWS Fargate 上的 Amazon Elastic Container Service（ECS）服务提供一个任务级 CPU 和内存大小建议。Compute Optimizer 为 Amazon Relational Database Service（RDS）DB 实例提供最多两种资源推荐选项。 此外，Compute Optimizer 还为 Microsoft SQL Server 版本降级提供一个许可建议。

AWS Compute Optimizer 为选定类型的 EC2 实例、EC2 自动扩缩组、EBS 卷、AWS Fargate 上的 Amazon ECS 服务、Lambda 函数、RDS DB 实例以及商业软件许可提供建议。

AWS Compute Optimizer 会分析过去 14 天的指标，为 Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）实例、EC2 自动扩缩组和 Amazon Relational Database Service（RDS）DB 实例生成建议，但您可以将此设置更改为 32 天或 93 天。Compute Optimizer 分析过去 14 天的指标来生成其他资源类型的建议。

您可以通过两组新的控制面板级指标快速确定并按优先级排列优化机会：节约机会和性能提高机会。

节省机会指标采用 AWS Compute Optimizer 建议，量化您在账户层面、资源类型层面或资源层面可以实现的 Amazon EC2、Amazon EBS、AWS Fargate 上的 Amazon ECS 服务、商业软件许可证、Amazon RDS 以及 AWS Lambda 的每月节约量。您可以利用这些指标评估并按优先级排列成本效率机会，监测长时间的成本效率。性能提高机会指标量化账户层面和资源类型层面配置不足的资源的百分比和数量。您可以利用这些指标评估并按优先级排列解决资源瓶颈风险的性能提高机会。

增强的基础设施指标是 EC2 实例和 RDS DB 实例的一种付费 AWS Compute Optimizer 功能，可以提高建议的准确性和与每月或每季度利用率模式的工作负载的相关性。激活该功能后，Compute Optimizer 会自动接收和分析比默认 Compute Optimizer 选项高出 6 倍的利用率指标历史记录（与原来的 14 天相比增加到最多 3 个月历史）。您可以通过 Compute Optimizer 控制台或 API，在企业、账户或资源级为所有现有和新建的 EC2 实例、自动扩缩组和 RDS DB 实例激活该功能。

访问 AWS Compute Optimizer 定价页面了解更多信息。

AWS Compute Optimizer 会为 EC2 上运行的 SQL Server 生成版本降级建议。如果您没有使用任何企业专用功能或 AWS 上的标准版中有可行的替代方案，您可以从企业版降级到标准版，这样可以将 SQL Server 许可成本节省高达 73%。要接收建议，客户需要启用基于代理的 CloudWatch Application Insights 并使用数据库凭证向其授予只读访问权限。此许可建议涵盖您的 EC2 SQL Server 附带许可（LI）和自带许可（BYOL）实例。此外，您可以通过 EC2 实例大小调整建议来优化许可成本，因为 SQL Server 仅按照 CPU 内核获得许可。更少的 vCPU 意味着更低的 SQL Server 许可成本。

AWS Compute Optimizer 会分析您当前的配置，例如 SQL Server 版本、许可选项以及您正在使用的特定数据库级别功能。根据分析，它可以确定您的 SQL Server 实例是否经过优化。最后，它会根据预定义的优化标准生成建议，然后在控制台或 API 中提供这些建议。

选择加入 AWS Compute Optimizer 即表示您授权该服务使用 AWS 服务配置数据和 CloudWatch Application Insights 指标。对于 SQL Server，数据包括 CloudWatch Application Insights 跟踪的版本、许可选项和 SQL Server 功能配置。

AWS Compute Optimizer 支持为 M、C、R、T、X、I、D、H、Z、G 和 P 实例系列的独立 EC2 实例生成 EC2 实例类型和大小建议。有关支持的 EC2 实例类型的完整列表，请参阅文档。

AWS Compute Optimizer 会在生成 EC2 实例类型建议时分析默认的 CloudWatch 指标，如 CPU 使用率、每秒网络包数、本地存储吞吐量和本地存储 IOPS 等。EC2 实例需要累积 30 小时的指标才能获得建议。

如果您使用 CloudWatch 代理发布内存利用率，则 AWS Compute Optimizer 会自动分析 CloudWatch 代理在“CWAgent”命名空间中发布的内存指标。

如果硬件资源（例如内存）的指标不可用，则 AWS Compute Optimizer 将尝试避免生成缩小规模的建议。

性能风险表示实例类型无法满足您的工作负载资源需求的可能性。AWS Compute Optimizer 能够为推荐实例的各个资源维度单独计算性能风险分数，包括 CPU、存储、EBS 吞吐量、EBS IOPS、磁盘吞吐量、磁盘 IOPS、网络吞吐量以及网络 PPS。对于每一个资源维度，性能风险分数将根据给定资源维度内可能受限容量的历史回顾时期时间比例计算。推荐实例的性能风险将计算为各分析资源规格的最达性能风险分数。

如果您使用建议的选项，则 AWS Compute Optimizer 会预测您的 EC2 实例可能的 CPU 和内存利用率，以便您了解使用建议选项的情况下工作负载的性能。Compute Optimizer 还列示了当前实例与推荐实例类型之间的配置区别，因此您可以了解所需的更新，以将您的工作负载从当前实例迁移至推荐实例类型。 

AWS Compute Optimizer 确定适合您工作负载的最佳 AWS 资源列表后，会结合各种定价方式（例如按需定价）以及预期的性能风险来对建议进行排名。Compute Optimizer 不考虑瞬时定价因素，例如实时定价。

AWS Compute Optimizer 为具有固定组大小的 EC2 Auto Scaling 组提供 EC2 实例类型和大小建议，也就是说，将所需值、最小值和最大值全部设置为相同的值，并且不附加扩展策略。此外，Auto Scaling 组所有的成员实例都必须为 M、C、R、T、X、I、D、H、Z、G 和 P 实例系列类型。现在，Compute Optimizer 不支持配置了混合实例策略的 Auto Scaling 组。有关支持的 EC2 实例类型的完整列表，请参阅文档。

AWS Compute Optimizer 需要至少连续 30 小时的指标才能为自动扩缩组生成建议。Compute Optimizer 分析每个成员 EC2 实例的默认 CloudWatch 指标（例如 CPU 利用率和网络 I/O 指标）以及自动扩缩组配置（例如扩展策略和关联的启动模板）。

AWS Compute Optimizer 支持通用型 EBS 卷 (gp2/gp3)、预调配 IOPS EBS 卷 (io1/io2/io2 BX) 和 HDD EBS 卷 (st1/sc1)。Compute Optimizer 还为您的 EBS 磁性介质卷提供迁移到最新一代 EBS 卷的建议。

AWS Compute Optimizer 需要至少 30 个连续小时的指标才能为 EBS 卷生成建议。Compute Optimizer 会分析 EBS 卷的默认 CloudWatch 指标，例如 IOPS 和吞吐量指标。

性能风险表示建议的选项不符合工作负载的性能要求的可能性。性能风险越高，您可能需要花费越多的精力来验证建议的 EBS 卷配置是否满足您的工作负载的性能要求。

AWS Compute Optimizer 确定适合您的工作负载的最佳 EBS 卷配置列表后，会结合公共 EBS 定价以及预期的性能风险来对建议进行排名。

AWS Compute Optimizer 帮助您优化两种类别 Lambda 函数。第一种类别包括可能在内存大小方面过度预置的 Lambda 函数。您可以考虑缩小这些函数的内存大小来节约成本。第二种类别包括可能从额外 CPU 处理能力中获益的计算密集型 Lambda 函数。您可以考虑增大其内存大小，以便触发对这些函数可用的 CPU 中的等效增加，并缩短运行时。对于不属于这两种类别的函数，Compute Optimizer 不会为它们提供建议。

AWS Compute Optimizer 会分析 14 天的 Lambda 函数调用历史，包括函数运行时、使用的 CPU 时间以及内存使用情况等，来为您提供建议。

符合。在 AWS Compute Optimizer 为您的 Lambda 函数确定最优内存大小以后，它会综合考虑公开的 Lambda 定价、预期函数运行时，以及在过去 14 天里函数的调用次数来计算“可能的”成本金额。您可以使用此金额来了解如果按建议方案设置 Lambda 函数的内存大小，它的成本将会是多少。

AWS Compute Optimizer 为在 AWS Fargate 上运行的 Amazon ECS 服务提供任务级 CPU 和内存大小建议。

AWS Compute Optimizer 需要至少 24 小时的指标才能为 AWS Fargate 上的 Amazon ECS 服务生成建议。Compute Optimizer 会分析 AWS Fargate 上的 Amazon ECS 服务的 CPU 和内存利用率数据。

如果您按照建议配置 AWS Fargate 上的 Amazon ECS 服务，AWS Compute Optimizer 会预测其可能的 CPU 和内存利用率，以便您了解您的工作负载在建议配置下的执行情况。

符合。在 Compute Optimizer 为 AWS Fargate 上的 Amazon ECS 服务确定最佳 CPU 和内存大小后，它会结合公开的 AWS Fargate 定价、新的 CPU 和内存配置以及过去 14 天的运行时历史来计算“可能”的成本。您可以使用此信息了解如果将 CPU 和内存大小设置为建议选项，您的 AWS Fargate 上的 Amazon ECS 服务的成本是多少。 

AWS Compute Optimizer 为 Fargate 上的独立 EC2 实例、Autoscaling 组、EBS 卷、RDS 数据库和 ECS 任务提供空闲建议。

Compute Optimizer 使用 14 天的利用率指标（例如 CPU 和 IOPS）识别利用率较低的空闲工作负载。当利用率连续 14 天处于低水平时，Compute Optimizer 会建议删除、缩减、关闭您的资源或者为其创建快照并将其删除，以节省成本。

AWS Compute Optimizer 为 Amazon RDS for MySQL、Amazon RDS for PostgreSQL、兼容 Amazon Aurora MySQL 的版本以及兼容 Amazon Aurora PostgreSQL 的版本引擎提供建议。

AWS Compute Optimizer 提供的建议可以帮助您检测空闲数据库实例、选择最佳的数据库实例类和存储类型以及为连接到受支持的 RDS DB 实例的 EBS 卷提供性能建议。

AWS Compute Optimizer 会自动分析 CPU 利用率、网络利用率和数据库连接等 CloudWatch 指标，以及 DBLoad 等 Amazon RDS 性能详情指标，以生成建议。RDS DB 实例需要拥有至少 30 个小时的指标才能收到建议。

您可以在 AWS 管理控制台中为您的数据库实例启用性能详情。有关更多说明，您可以参阅《Amazon RDS 用户指南》和《Amazon Aurora 用户指南》。

性能风险表示实例类型无法满足您的工作负载资源需求的可能性。Compute Optimizer 为推荐的实例的各个资源维度单独计算性能风险分数，这些资源维度包括 CPU、EBS 吞吐量、EBS IOPS 和网络吞吐量。对于每一个资源维度，性能风险分数将根据给定资源维度内可能受限容量的历史回顾时期时间比例计算。推荐实例的性能风险将计算为各分析资源规格的最达性能风险分数。

如果您使用建议的选项，Compute Optimizer 会预测您的 RDS DB 实例可能的 CPU 利用率，以使您能够了解使用建议的选项时的工作负载性能。Compute Optimizer 还列示了当前实例与推荐实例类之间的配置区别，因此您可以了解所需的更新，以将您的工作负载从当前实例迁移至推荐实例类。

是，AWS Compute Optimizer 已与 AWS Organizations 集成，让您可以查看组织内的所有建议。要使用此功能，组织必须启用“所有功能”，并且您必须作为组织的主账户登录。