Allgemeines

F: Was ist AWS Compute Optimizer?

Mit AWS Compute Optimizer können Sie die optimalen AWS-Ressourcenkonfigurationen ermitteln, z. B. Amazon EC2-Instanztypen, Amazon EBS-Volume-Konfigurationen und AWS Lambda-Funktionsspeichergrößen. Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie historische Nutzungsmetriken analysieren. AWS Compute Optimizer bietet eine Reihe von APIs und eine Konsole, mit deren Hilfe Sie Kosten senken und die Workload-Leistung steigern können. Dazu werden Ihnen die optimalen AWS-Rechenressourcen für Ihre AWS-Workloads empfohlen.

F. Wozu kann ich AWS Compute Optimizer verwenden?

AWS Compute Optimizer bietet intuitive und leicht umsetzbare AWS-Ressourcenempfehlungen, mit denen Sie schnell optimale AWS-Ressourcen für Ihre Workloads ermitteln können, ohne spezielles Fachwissen zu benötigen oder viel Zeit und Geld zu investieren. Die AWS Compute Optimizer-Konsole bietet Ihnen eine globale, kontenübergreifende Ansicht aller von AWS Compute Optimizer analysierten Ressourcen sowie Empfehlungen, damit Sie schnell die effektivsten Optimierungsmöglichkeiten feststellen können.

F: Wie verwende ich AWS Compute Optimizer?

Rufen Sie als Erstes die AWS Compute Optimizer-Konsole auf und klicken Sie auf "Anmelden". Um diesen Service nutzen zu können, benötigen Sie ein Amazon Web Services-Konto. Sobald Sie sich angemeldet haben, beginnt AWS Compute Optimizer mit der Analyse Ihrer AWS-Ressourcen und gibt Empfehlungen aus. Wenn Sie sich zum ersten Mal für AWS Compute Optimizer entscheiden, kann es bis zu 12 Stunden dauern, bis die AWS-Ressourcen in Ihrem Konto vollständig analysiert sind.

F: Welche Daten nutzt AWS Compute Optimizer für meine Empfehlungen?

Durch die Anmeldung bei AWS Compute Optimizer autorisieren Sie den Service dazu, Konfigurationsdaten von AWS-Ressourcen und CloudWatch-Metriken zu nutzen. Diese Daten sind erforderlich, damit AWS Compute Optimizer die zu bewertenden Ressourcen ermitteln kann. Für die Empfehlungen müssen ausreichende historische Metriken vorhanden sein.

F: Wann sollte ich Empfehlungen für den Instance-Typ von AWS Compute Optimizer EC2 verwenden und wann sollte ich Empfehlungen für die Ressourcenrechte von AWS Cost Explorer EC2 verwenden?

Cost Explorer Resource Rightsizing Recommendations und Compute Optimizer nutzen dieselbe Engine für Empfehlungen. Die Compute Optimizer-Empfehlungs-Engine stellt Empfehlungen bereit, um Kunden bei der Identifizierung der optimalen EC2-Instance-Typen für ihre Workloads zu unterstützen. Die Cost Explorer-Konsole und die API stellen eine Teilmenge dieser Empfehlungen dar, die zu Kosteneinsparungen führen können, und ergänzen diese mit kundenspezifischen Kosten- und Einsparungsinformationen (z. B. Rechnungsinformationen, verfügbare Kredite, RI- und Savings Plans), um den Eigentümern des Kostenmanagements dabei zu helfen, Einsparmöglichkeiten durch Rightsizing der Infrastruktur schnell zu erkennen. Die Compute Optimizer-Konsole und ihre API stellt alle Empfehlungen unabhängig von den Kostenimplikationen bereit. Engineering-Teams können Compute Optimizer verwenden, um Preis-Leistungs-Kompromisse für ihre Workloads zu bewerten, Empfehlungen mit zusätzlichen Daten (z. B. Speichermetriken) zu erhalten und die geplante Ressourcenauslastung und das Leistungsrisiko zu bewerten.

Empfehlungen

F: Wie viele Empfehlungen pro AWS-Ressource stellt AWS Compute Optimizer bereit?

AWS Compute Optimizer bietet bis zu 3 empfohlene Optionen für jede analysierte AWS-Ressource.

F: Bietet AWS Compute Optimizer Empfehlungen für alle AWS-Ressourcen?

AWS Compute Optimizer bietet Empfehlungen für ausgewählte Arten von EC2-Instances, EC2-Auto Scaling-Gruppen, EBS-Volumes und Lambda-Funktionen.

F: Wie viele Daten analysiert AWS Compute Optimizer, um Empfehlungen zu generieren?

Für die Bereitstellung von Empfehlungen analysiert AWS Compute Optimizer Metriken aus den letzten 14 Tagen.

Empfehlungen für EC2-Instances

F: Welche Arten von EC2-Instance-Empfehlungen unterstützt AWS Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer unterstützt Empfehlungen zu EC2-Instance-Typen und -Größen für eigenständige EC2-Instances der Familien M, C, R, T, X, I, D, H, und Z.

F: Welche Daten nutzt AWS Compute Optimizer für meine EC2-Instance-Empfehlungen?

AWS Compute Optimizer analysiert standardmäßige CloudWatch-Metriken wie CPU-Auslastung, Netzwerkpakete pro Sekunde, lokaler Speicherdurchsatz und lokale Speicher-IOPS, wenn es Empfehlungen für EC2 Instance-Typen erstellt.

F: Analysiert AWS Compute Optimizer die Speichermetriken meiner EC2-Instances?

Wenn Sie die Speicherauslastung mit CloudWatch veröffentlichen, führt AWS Compute Optimizer automatische Analysen für Speichermetriken aus, die der CloudWatch Agent im Namespace "CWAgent" veröffentlicht.

F: Was passiert, wenn für meine EC2-Instances keine Speichermetriken zur Verfügung stehen?

Wenn für eine Hardwareressource wie den Arbeitsspeicher keine Metriken verfügbar sind, versucht AWS Compute Optimizer, Empfehlungen zur Verkleinerung dieses Ressourcentyps zu vermeiden.

F: Wie bestimmt AWS Compute Optimizer das Leistungsrisiko für empfohlene EC2-Instance-Optionen?

Das Leistungsrisiko gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass der Instance-Typ die Ressourcenanforderungen für Ihre Arbeitslast nicht erfüllt. Compute Optimizer berechnet einen individuellen Performance-Risiko-Score für jede Ressourcendimension der empfohlenen Instance, einschließlich CPU, Speicher, EBS-Durchsatz, EBS IOPS, Festplattendurchsatz, Netzwerkdurchsatz und Netzwerk-PPS. Für jede Ressourcendimension wird der Leistungsrisiko-Wert als der Anteil der Zeit über den historischen Rückblickzeitraum berechnet, in dem die Kapazität in der gegebenen Ressourcendimension eingeschränkt sein kann. Das Leistungsrisiko der empfohlenen Instance wird als maximaler Leistungsrisikowert über die analysierten Ressourcenspezifikationen berechnet.

F: Welche Informationen zu den empfohlenen EC2-Instance-Optionen stellt mir AWS Compute Optimizer bereit?

AWS Compute Optimizer berechnet die mögliche CPU- und Speicherauslastung Ihrer EC2-Instance mit der jeweiligen Empfehlung. So erhalten Sie eine Vorstellung davon, wie Ihre Workload-Leistung aussehen könnte. AWS Compute Optimizer listet auch die Konfigurationsunterschiede zwischen der aktuellen Instance und dem empfohlenen Instance-Typ auf, sodass Sie wissen, welche Aktualisierungen Sie möglicherweise vornehmen müssen, um Ihre Arbeitslasten von der aktuellen Instance auf den empfohlenen Instance-Typ zu migrieren. 

F: Berücksichtigt AWS Compute Optimizer bei der Ausgabe von Empfehlungen EC2-Instance-Preisinformationen?

Nachdem AWS Compute Optimizer eine Liste der optimalen AWS-Ressourcen für eine Workload ermittelt hat, werden verschiedene Preisangaben, z. B. On-Demand-Preise, und das voraussichtliche Leistungsrisiko eingerechnet, um eine Rangliste der Empfehlungen zu erstellen. AWS Compute Optimizer bezieht in die Kalkulation keine vorübergehenden Preisfaktoren wie Spot-Preise ein.

Empfehlungen zu Auto Scaling-Gruppen

F: Welche Arten von Empfehlungen zu Auto Scaling-Gruppen unterstützt AWS Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer bietet Empfehlungen für den EC2-Instance-Typ und die -Größe für EC2 Auto Scaling-Gruppen mit einer festen Gruppengröße. Dies bedeutet, dass die gewünschten, minimalen und maximalen Werte alle auf denselben Wert festgelegt sind und keine Skalierungsrichtlinie zugeordnet ist. Darüber hinaus müssen alle Instances von Auto Scaling-Gruppen vom Typ M, C, R, T oder X sein. Derzeit unterstützt Compute Optimizer keine Auto Scaling-Gruppen, die mit Richtlinien für gemischte Instances konfiguriert wurden.

F: Welche Daten nutzt AWS Compute Optimizer für Empfehlungen zu meinen Auto Scaling-Gruppen?

AWS Compute Optimizer benötigt Metriken aus einem Zeitraum von mindestens 30 Stunden, bevor Empfehlungen für Auto Scaling-Gruppen ausgegeben werden können. AWS Compute Optimizer analysiert CloudWatch-Standardmetriken für jede EC2-Instance, z. B. Metriken zur CPU-Auslastung und zum Netzwerk-E/A, und die Auto Scaling-Gruppenkonfiguration, z. B. die Skalierungsrichtlinie und die zugehörige Startvorlage.

EBS-Volume-Empfehlungen

F: Welche Arten von EBS-Volume-Empfehlungen unterstützt AWS Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer unterstützt IOPS- und Durchsatzempfehlungen für SSD-Volumes (allgemeiner Zweck) (gp3) und IOPS-Empfehlungen für bereitgestellte IOPS-Volumes (io1 und io2).

F: Welche Daten nutzt AWS Compute Optimizer für meine EBS-Volume-Empfehlungen?

AWS Compute Optimizer benötigt Metriken aus einem Zeitraum von mindestens 30 aufeinanderfolgenden Stunden, bevor Empfehlungen für eigenständige EBS-Volumes abgegeben werden können. AWS Compute Optimizer analysiert Standard-CloudWatch-Metriken für EBS-Volumes, z. B. IOPS- und Durchsatzmetriken.

F: Wie bestimmt AWS Compute Optimizer das Leistungsrisiko für empfohlene EBS-Volume-Optionen?

Das Leistungsrisiko gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit die empfohlene Option nicht die Leistungsanforderungen Ihrer Workload erfüllt. Je höher das Risiko, desto höher ist möglicherweise der Aufwand, den Sie betreiben müssen, um zu prüfen, ob die empfohlene EBS-Volume-Konfiguration den Leistungsanforderungen Ihrer Workload entspricht.

F: Berücksichtigt AWS Compute Optimizer bei der Ausgabe von Empfehlungen EBS-Volume-Preisinformationen?

Nachdem AWS Compute Optimizer eine Liste der optimalen EBS-Volumenkonfigurationen für Ihre Workload ermittelt hat, werden die öffentlichen EBS-Preise sowie das erwartete Leistungsrisiko für die Einstufung der Empfehlungen berücksichtigt.

AWS Lambda-Funktionsempfehlungen

F: Welche Lambda-Funktionen unterstützt Compute Optimizer?

Mit Compute Optimizer können Sie zwei Kategorien von Lambda-Funktionen optimieren. Die erste Kategorie umfasst Lambda-Funktionen, die in Speichergrößen möglicherweise übermäßig bereitgestellt werden. Sie können die Speichergröße dieser Funktionen verkleinern, um Kosten zu sparen. Die zweite Kategorie umfasst rechenintensive Lambda-Funktionen, die von zusätzlicher CPU-Leistung profitieren können. Sie können die Speichergröße erhöhen, um eine entsprechende Erhöhung der für diese Funktionen verfügbaren CPU auszulösen und die Ausführungszeit zu verkürzen. Für Funktionen, die nicht unter eine dieser Kategorien fallen, liefert Compute Optimizer keine Empfehlungen für diese.

F: Welche Daten nutzt Compute Optimizer für meine Lambda-Funktionsempfehlungen?

AWS Compute Optimizer analysiert 14 Tage des Lambda-Funktionsaufrufverlaufs, einschließlich der Dauer der Funktionsausführung, der verwendeten CPU-Zeit und der Speichernutzung, um Empfehlungen abzugeben.

F: Berücksichtigt Compute Optimizer bei der Ausgabe von Empfehlungen Lambda-Funktions-Preisinformationen?

Ja. Nachdem das Compute Optimizer die optimalen Speichergrößen für Ihre Lambda-Funktionen ermittelt hat, werden die öffentlichen Lambda-Preise, die erwartete Funktionsausführungszeit und die Anzahl der Funktionsaufrufe in den letzten 14 Tagen berücksichtigt, um eine potenzielle Kostennummer zu berechnen. Sie können diese Nummer verwenden, um zu verstehen, was Ihre Lambda-Kosten gewesen wären, wenn Sie die Speichergröße Ihrer Lambda-Funktion auf die empfohlene Option eingestellt hätten.

AWS-Service-Integration

F: Kann AWS Compute Optimizer in AWS Organizations integriert werden?

Ja, AWS Compute Optimizer lässt sich in AWS Organizations integrieren. So können Sie alle Empfehlungen innerhalb Ihres Unternehmens aufrufen. Damit Sie diese Funktion nutzen können, muss "Alle Funktionen" für Ihr Unternehmen aktiviert sein und Sie müssen sich mit dem Master-Konto des Unternehmens anmelden.

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