Publicado en: May 1, 2023

AWS Compute Optimizer ahora admite el filtrado de tipos de carga de trabajo inferidos en las recomendaciones de instancias de Amazon EC2. La característica de tipo de carga de trabajo inferido utiliza el machine learning y detecta automáticamente las aplicaciones que podrían estar ejecutándose en sus recursos de AWS. Al aprovechar el filtro de tipos de carga de trabajo inferidos, los clientes pueden identificar fácilmente las oportunidades de ahorro de costos en función de la carga de trabajo específica que se ejecuta en sus instancias de EC2. Además, AWS Compute Optimizer ahora admite Microsoft SQL Server como tipo de carga de trabajo inferido.

A partir de hoy, los clientes pueden clasificar las oportunidades de ahorro de costos según los tipos de carga de trabajo inferidos que se admiten. Esto significa que los propietarios de las aplicaciones (por ejemplo, los administradores de bases de datos de SQL Server) pueden filtrar las recomendaciones de dimensionamiento correcto de las instancias de EC2 que ejecutan cargas de trabajo de bases de datos de Microsoft SQL Server para encontrar oportunidades de ahorro relevantes. La mejora en la visibilidad de las cargas de trabajo para las recomendaciones le permite a los clientes identificar las recomendaciones relevantes y tomar medidas. Compute Optimizer también detecta las cargas de trabajo de Ngnix, Memchached, Amazon EMR, Apache Cassandra, Apache Hadoop, PostgresSql, Redis y Kafka.

Los clientes pueden filtrar las recomendaciones de dimensionamiento correcto de las instancias de EC2 por tipo de carga de trabajo inferido en cualquier cuenta u organización en las siguientes regiones: Este de EE. UU. (Ohio), Este de EE. UU. (Norte de Virginia), Oeste de EE. UU. (Norte de California), Oeste de EE. UU. (Oregón), Asia-Pacífico (Bombay), Asia-Pacífico (Seúl), Asia-Pacífico (Singapur), Asia-Pacífico (Sídney), Asia-Pacífico (Tokio), Canadá (centro), Europa (Fráncfort), Europa (Irlanda), Europa (Londres), Europa (París), Europa (Estocolmo) y América del Sur (São Paulo). Para obtener más información sobre las nuevas actualizaciones de las características, visite la página del producto y la guía del usuario de AWS Compute Optimizer. Para obtener recomendaciones de rendimiento y ahorro óptimos, visite la consola de AWS Compute Optimizer.