Preguntas frecuentes sobre AWS Compute Optimizer

P: ¿Qué es AWS Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer lo ayuda a identificar las configuraciones de recursos de AWS óptimas, como tipos de instancia de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), configuraciones de volúmenes de Amazon Elastic Block Store (EBS), tamaños de tarea de los servicios de Amazon Elastic Container Service (ECS) en AWS Fargate, licencias de software comercial y tamaños de memoria para funciones de AWS Lambda mediante el uso de machine learning para analizar las métricas de uso histórico. Compute Optimizer ofrece un conjunto de API y una experiencia de consola para ayudarlo a reducir costos y mejorar el rendimiento de la carga de trabajo mediante la recomendación de los recursos óptimos de AWS para sus cargas de trabajo de AWS.

P: ¿Qué me permite hacer AWS Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer ofrece recomendaciones intuitivas y fáciles de implementar de recursos de AWS para ayudarlo a identificar rápidamente los recursos de AWS óptimos para sus cargas de trabajo sin la necesidad de contar con experiencia especializada o una gran inversión de tiempo y dinero. La consola de Compute Optimizer ofrece una vista global de varias cuentas de todos los recursos que Compute Optimizer analiza y las recomendaciones para que pueda identificar rápidamente las oportunidades de optimización de mayor impacto.

P: ¿Cómo comienzo a utilizar AWS Compute Optimizer?

Para registrarse en AWS Compute Optimizer, vaya a la consola de Compute Optimizer y haga clic en “seleccionar”. Para obtener acceso a este servicio, debe disponer de una cuenta de AWS. Una vez que selecciona la opción, Compute Optimizer comienza a analizar de inmediato sus recursos de AWS y a ofrecer recomendaciones. Cuando selecciona Compute Optimizer por primera vez, puede llevarle hasta 24 horas analizar por completo los recursos de AWS de su cuenta.

P: ¿Qué datos utiliza AWS Compute Optimizer para mis recomendaciones?

Cuando elige AWS Compute Optimizer, autoriza al servicio a usar los datos de configuración de los recursos de AWS y las métricas de CloudWatch. Estos datos son necesarios porque Compute Optimizer debe identificar los recursos para evaluarlos y requiere un historial de métricas de un volumen determinado antes de hacer recomendaciones.

P: ¿Cuándo debo usar las recomendaciones de tipo de instancia de EC2 de AWS Compute Optimizer? ¿Cuándo debo usar las recomendaciones de ajuste de tamaño de recursos de EC2 del Explorador de costos de AWS?

Las recomendaciones de ajuste de tamaño de recursos del Explorador de costos de y AWS Compute Optimizer usan el mismo motor de recomendaciones. Compute Optimizer ofrece recomendaciones que ayudan a los clientes a identificar tipos de instancias de EC2 óptimas para sus cargas de trabajo. La consola de Cost Explorer y su API ofrecen un subconjunto de estas recomendaciones que podrían generar ahorros de costes. Las completan con información de ahorro y costes específica para los clientes (como información de facturación, créditos disponibles, instancias reservadas y Savings Plans) para ayudar a los propietarios de la administración de costes a identificar rápidamente oportunidades de ahorro mediante el ajuste de tamaño de la infraestructura. La consola de Compute Optimizer y su API ofrecen todas las recomendaciones independientemente de las implicancias en los costes. Los equipos de ingeniería pueden usar Compute Optimizer para evaluar el equilibrio precio-rendimiento en sus cargas de trabajo, recibir recomendaciones que incorporen datos adicionales (como métricas de memoria) y evaluar la utilización de recursos proyectada y el riesgo de rendimiento.

P: ¿AWS Compute Optimizer está integrado con el Centro de optimización de costos?

AWS Compute Optimizer está integrado con el Centro de optimización de costos. Después de habilitar el Centro de optimización de costos, puede ver los ahorros mensuales estimados que incorporan sus descuentos en Compute Optimizer.

P: ¿Cómo puedo configurar AWS Compute Optimizer para que ingiera métricas de productos de observabilidad externos?

Puede utilizar la característica de ingesta de métricas externas para configurar AWS Compute Optimizer de modo que incorpore las métricas de utilización de la memoria de EC2 de uno de los cuatro productos de observabilidad: Datadog, Dynatrace, Instana y New Relic. Cuando está habilitado, Compute Optimizer analiza las métricas de uso de la memoria de EC2 externa, además de los datos de CPU, disco, red, E/S y rendimiento para generar recomendaciones de ajuste de tamaño de EC2. Las recomendaciones con datos de memoria pueden ayudarlo a identificar oportunidades de ahorro adicionales y formas de mejorar el rendimiento de las aplicaciones.

P: ¿Cómo puedo configurar AWS Compute Optimizer para calcular los ahorros en función de mis descuentos?

El modo de estimación de ahorros le permite elegir si los ahorros estimados deben tener en cuenta sus descuentos específicos, como las instancias reservadas y los Savings Plans. De forma predeterminada, AWS Compute Optimizer calcula los ahorros con sus descuentos. Puede cambiar la configuración del modo de estimación de ahorros para ver los ahorros antes que los descuentos.

P: ¿Puede AWS Compute Optimizer ayudarme a identificar el esfuerzo de migración de las recomendaciones?

AWS Compute Optimizer puede identificar el esfuerzo necesario para migrar sus cargas de trabajo de tipos de instancias basados en x86 a tipos de instancias de AWS Graviton basados en ARM mediante la deducción de los tipos de aplicaciones que se ejecutan en sus instancias. El tipo de carga de trabajo inferido deduce los tipos de aplicaciones que podrían estar ejecutándose en sus recursos de AWS, como las instancias EC2 y los grupos de escalamiento automático, mediante el análisis de los atributos de sus recursos. Estos atributos incluyen los nombres de los recursos, las etiquetas, las características de utilización y la configuración. Puede deducir si sus instancias ejecutan Amazon EMR, Apache Cassandra, Apache Hadoop, Memcached, NGINX, PostgreSQL, Redis, Kafka o Microsoft SQL Server.

P: ¿Cómo puedo personalizar las recomendaciones de AWS Compute Optimizer para cumplir con mis requisitos de carga de trabajo?

Puede personalizar las preferencias de Recomendaciones de ajuste de tamaño según los requisitos de carga de trabajo y descubrir más oportunidades de ahorro y mejora del rendimiento. Para capturar con precisión los patrones recurrentes de la carga de trabajo, puede establecer un periodo retrospectivo de 14, 32 o 93 días (mejorado) con AWS Compute Optimizer. Puede influir en las recomendaciones de ajuste del tamaño al ajustar el margen de utilización de la CPU y la memoria, así como los umbrales de utilización de la CPU. Una lista personalizable de tipos de instancias de EC2 para las recomendaciones de grupos de escalamiento automático y de EC2 permite establecer restricciones de recursos específicas, como las necesidades empresariales o de las aplicaciones, en las recomendaciones de ajuste de tamaño. Compute Optimizer limitará las recomendaciones de ajuste de tamaño a los tipos de instancia especificados en la lista. Tras guardar las preferencias de recomendación de ajuste de tamaño, puede esperar que se generen,en un plazo de 24 horas, las nuevas recomendaciones de ajuste de tamaño.

P: ¿Cuándo debo ajustar los umbrales de utilización para personalizar las recomendaciones?

Puede ajustar los umbrales de utilización cuando desee cambiar la sensibilidad de AWS Compute Optimizer a los picos de utilización. En la mayoría de las cargas de trabajo, pueden producirse picos transitorios que superan el uso normal debido a la aplicación de parches o al reinicio de instancias. Para solucionar este problema, puede establecer umbrales de utilización, que representan el porcentaje de tiempo que la carga de trabajo debe funcionar por debajo de su margen de utilización. Si sus cargas de trabajo son menos sensibles a los picos, puede reducir el umbral, lo que puede generar más ahorros. Esto permite a Compute Optimizer ofrecer recomendaciones de ajuste de tamaño con la sensibilidad adecuada para sus objetivos de rendimiento y ahorro.

P: ¿Cuándo debo ajustar el margen de utilización para influir en las recomendaciones?

Debe cambiar el margen de utilización si tiene plena confianza en las tendencias de utilización futuras. Si espera una mayor utilización en el futuro o no está seguro, puede establecer un margen mayor. Si está seguro de que su utilización se mantendrá estable, puede reducir su margen de maniobra de forma segura.

P: ¿Cambiarán los valores del margen de utilización y del umbral de utilización en el futuro?

AWS Compute Optimizer puede actualizar estas cifras para reflejar las últimas actualizaciones tecnológicas y mantener la calidad de las recomendaciones. Compute Optimizer puede ajustar los parámetros que elija en función de las características de su carga de trabajo para garantizar recomendaciones de instancias adecuadas para usted.

P: ¿Cuándo debo definir una lista de instancias preferidas para las recomendaciones de EC2 y ASG?

Debe definir una lista de instancias preferidas cuando quiera controlar qué tipos y familias de instancias desea que AWS Compute Optimizer recomiende. Definir una lista de instancias preferidas no impedirá que Compute Optimizer genere recomendaciones para las instancias actualmente excluidas de la lista de instancias. Si tiene criterios de ajuste de tamaño específicos basados en instancias, Savings Plans de instancias, reservas, instancias de rendimiento ampliables, proveedores de CPU u otros, esto le permite configurar las recomendaciones para que se ajusten a sus criterios.

P: ¿Puedo aplicar las preferencias de recomendación a un grupo de cargas de trabajo?

Si es titular de una cuenta organizacional o administrador delegado, puede establecer preferencias de recomendación para su organización y sus cuentas y regiones subyacentes. Si es propietario de una cuenta, puede establecer preferencias de recomendación para su cuenta y sus regiones. Cuando hay preferencias superpuestas en los niveles de recursos, cuentas u organizaciones, la preferencia más detallada anula la preferencia más amplia. Por ejemplo, las preferencias de nivel de recursos anulan las preferencias de nivel de cuenta y las preferencias de nivel de cuenta anulan las preferencias de la organización.

P: ¿Cuántas opciones recomendadas ofrece AWS Compute Optimizer para cada recurso de AWS?

AWS Compute Optimizer ofrece hasta tres opciones de recursos recomendados para Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Elastic Block Store (EBS) y grupos de escalamiento automático de EC2. Compute Optimizer ofrece una recomendación de tamaño de memoria para las funciones de AWS Lambda, una recomendación de tamaño de CPU y memoria de la tarea para los servicios de Amazon Elastic Container Service (ECS) en AWS Fargate. Además, Compute Optimizer ofrece una recomendación de licencia para la reducción del plan de la edición Microsoft SQL Server.

P: ¿AWS Compute Optimizer ofrece recomendaciones para todos los recursos de AWS?

AWS Compute Optimizer ofrece recomendaciones para tipos selectos de instancias EC2, grupos de escalamiento automático de EC2, volúmenes de EBS, servicios de Amazon ECS en AWS Fargate, funciones de Lambda y licencias de software comerciales.

P: ¿Cuántos datos necesita analizar AWS Compute Optimizer para generar recomendaciones?

AWS Compute Optimizer analiza las métricas de los últimos 14 días para generar recomendaciones para los grupos de escalado automático de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) y EC2, pero puede cambiar la configuración a 32 o 93 días. Para generar recomendaciones para otros tipos de recursos, Compute Optimizer necesita analizar las métricas de los últimos 14 días.

P: ¿Cómo identifico las mejores oportunidades de ahorro de costos y mejora del rendimiento?

Puede identificar y priorizar rápidamente las principales oportunidades de optimización a través de dos conjuntos nuevos de métricas de panel: oportunidades de ahorro y oportunidades de mejora del rendimiento.

Las métricas de oportunidades de ahorro cuantifican los ahorros mensuales de Amazon EC2, Amazon EBS, servicios de Amazon ECS en AWS Fargate, licencias de software comercial y AWS Lambda que puede conseguir a nivel de cuenta, a nivel de tipo de recurso o a nivel de recurso mediante la adopción de las recomendaciones de AWS Compute Optimizer. Puede utilizar estas métricas para evaluar y priorizar oportunidades de rentabilidad, así como supervisar su rentabilidad a lo largo del tiempo. Las métricas de oportunidades de mejora del rendimiento cuantifican el porcentaje y la cantidad de recursos desaprovisionados de la cuenta y el tipo de recurso. Puede utilizar estas métricas para evaluar y priorizar las oportunidades de mejora del rendimiento que abordan los riesgos de cuello de botella en los recursos.

P: ¿Qué son las métricas de infraestructura mejoradas?

Las métricas de infraestructura mejoradas representan una característica de AWS Compute Optimizer que requiere pago para las instancias de EC2 que mejora la precisión y la relevancia de la recomendación para las cargas de trabajo con patrones de utilización mensuales o trimestrales. Después de la activación de la característica, Compute Optimizer captura y analiza de manera automática un historial de métricas de uso hasta seis veces más grande en comparación con la opción predeterminada Compute Optimizer (hasta tres meses de historial en comparación con 14 días). Puede activar la característica en el nivel de organización, cuenta o recurso a través de la API o la consola de Compute Optimizer para todas las instancias de EC2 y los grupos de Auto Scaling existentes y recién creados.

P: ¿Cuánto cuestan las métricas de infraestructura mejoradas?

Consulte la página de precios de AWS Compute Optimizer para obtener más detalles.

P: ¿Qué tipo de recomendaciones de optimización de licencias admite AWS Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer genera recomendaciones de reducción del plan de la edición de SQL Server que se ejecuta en EC2. Si no utiliza ninguna característica exclusiva para empresas o existe una alternativa viable en la edición Standard en AWS, puede cambiar de Enterprise a Standard para ahorrar hasta un 73 % del costo de la licencia de SQL Server. Para recibir la recomendación, los clientes deben habilitar el servicio Información de aplicaciones de CloudWatch basado en agentes y concederle acceso de solo lectura con credenciales de base de datos. Esta recomendación de licencia cubre los casos de licencia incluida de EC2 SQL (LI) y traiga su propia licencia (BYOL). Además, puede optimizar el costo de las licencias mediante las recomendaciones de ajuste del tamaño de las instancias de EC2, ya que SQL Server solo se licencia por núcleo de CPU. Menos CPU virtuales se traduce en un menor costo de licencia de SQL Server.

P: ¿Cómo genera AWS Compute Optimizer recomendaciones de optimización de licencias para SQL Server en EC2?

AWS Compute Optimizer analiza sus configuraciones actuales, como la edición de SQL Server, las opciones de licencia y las características específicas de la base de datos que está utilizando. En función del análisis, determina si las instancias de SQL Server están optimizadas. Por último, genera recomendaciones basadas en los criterios de optimización predefinidos y, a continuación, hace que las recomendaciones estén disponibles en la consola o mediante las API.

P: ¿Qué datos utiliza AWS Compute Optimizer para generar recomendaciones de optimización de licencias para SQL Server?

Cuando elige AWS Compute Optimizer, autoriza al servicio a usar los datos de configuración del servicio de AWS y las métricas de Información de aplicaciones de CloudWatch. En el caso de SQL Server, los datos incluyen la edición, las opciones de licencia y las configuraciones de características de SQL Server rastreadas por Información de aplicaciones de CloudWatch.

P: ¿Qué tipos de recomendaciones de instancias EC2 admite AWS Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer admite recomendaciones de tipos y tamaños de instancias de EC2 para instancias de EC2 independientes de las familias de instancias M, C, R, T, X, I, D, H, Z, G y P. Si quiere ver la lista completa de los tipos de instancias de EC2 admitidas, consulta la documentación.

P: ¿Qué datos utiliza AWS Compute Optimizer para mis recomendaciones de instancias de EC2?

AWS Compute Optimizer analiza las métricas predeterminadas de CloudWatch, como el uso del CPU, los paquetes de red por segundo, el rendimiento del almacenamiento local y las IOPS de almacenamiento local a la hora de generar recomendaciones sobre tipos de instancias EC2. Las instancias EC2 deben tener 30 horas acumuladas de métricas antes de poder recibir recomendaciones.

P: ¿AWS Compute Optimizer analiza las métricas de memoria de la instancia EC2?

Si utiliza el agente CloudWatch para publicar la utilización de memoria, AWS Compute Optimizer analiza automáticamente las métricas de memoria que publica el agente CloudWatch en el espacio de nombres "CWAgent".

P: ¿Qué sucede si no tengo métricas de memoria disponibles para mis instancias EC2?

Si no están disponibles las métricas para un recurso de hardware, como la memoria, AWS Compute Optimizer intentará evitar hacer una recomendación que reduzca la capacidad de dicha dimensión.

P: ¿Cómo determina AWS Compute Optimizer el riesgo de rendimiento de las opciones recomendadas de instancia de EC2?

El riesgo de rendimiento indica la probabilidad de que el tipo de instancia no cumpla con las necesidades de recursos de la carga de trabajo. AWS Compute Optimizer calcula una calificación de riesgo de rendimiento individual para cada dimensión de recursos de la instancia recomendada, que incluye CPU, memoria, desempeño de EBS, IOPS de EBS, desempeño de disco, IOPS del disco, desempeño de red y paquetes de red por segundo. Para cada dimensión de recursos, la calificación de riesgo de rendimiento se calcula como la proporción de tiempo durante el periodo de revisión histórica en el que la capacidad puede estar limitada en la dimensión de recursos dada. El riesgo de rendimiento de la instancia recomendada se calcula como la máxima calificación de riesgo de rendimiento en todas las especificaciones de recursos analizadas.

P: ¿Cómo me ayuda AWS Compute Optimizer a comprender las opciones recomendadas de instancias EC2?

AWS Compute Optimizer proyecta el posible uso de CPU y memoria de su instancia de EC2 si hubiera utilizado la opción recomendada, para que pueda comprender cómo se habría desempeñado su carga de trabajo en las opciones recomendadas. Compute Optimizer también enumera las diferencias de configuración entre la instancia actual y el tipo de instancia recomendada para que pueda entender las actualizaciones necesarias con el fin de migrar las cargas de trabajo de la instancia actual al tipo de instancia recomendada. 

P: Al hacer recomendaciones, ¿AWS Compute Optimizer tiene en cuenta la información relativa a los precios de instancias de EC2?

Después de que AWS Compute Optimizer identifica una lista de recursos óptimos de AWS para su carga de trabajo y a fin de clasificar las recomendaciones, incorpora numerosas dimensiones de precios, como los precios bajo demanda, junto con el riesgo de rendimiento esperado. Compute Optimizer no considera factores de precios temporales, como precios de las instancias de spot.

P: ¿Qué tipos de recomendaciones de grupo de Auto Scaling admite AWS Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer ofrece recomendaciones de tipos y tamaños de instancias de EC2 para los grupos de Auto Scaling de EC2 con un tamaño de grupo fijo, el significado deseado, los mínimos y los máximos establecidos en el mismo valor y sin contar con ninguna política de escalado asociada. Además, todas las instancias miembros del grupo de Auto Scaling deben ser de las familias de instancias M, C, R, T, X, I, D, H, Z, G y P. En este momento, Compute Optimizer no es compatible con los grupos de Auto Scaling configurados con políticas de instancias combinadas. Si quiere ver la lista completa de los tipos de instancias de EC2 admitidas, consulta la documentación.

P: ¿Qué datos utiliza AWS Compute Optimizer para mis recomendaciones de grupos de escalado automático?

Antes de hacer recomendaciones de grupos de escalado automático, AWS Compute Optimizer necesita al menos 30 horas consecutivas de métricas. Compute Optimizer analiza las métricas predeterminadas de CloudWatch de las instancias EC2 de cada miembro, como el uso de la CPU y E/S de red. También analiza la configuración del grupo de escalado automático, como la política de escalado y la plantilla de lanzamiento asociada.

P: ¿Qué tipos de recomendaciones de volumen EBS admite AWS Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer admite volúmenes de EBS de uso general (gp2/gp3), volúmenes de EBS de IOPS aprovisionadas (io1/io2/io2 BX) y volúmenes de EBS de disco duro (st1/sc1). Compute Optimizer también proporciona recomendaciones para que sus volúmenes de Magnetic EBS migren a los volúmenes de EBS de la generación actual.

P: ¿Qué datos utiliza AWS Compute Optimizer para realizar las recomendaciones de volumen EBS?

Antes de realizar recomendaciones sobre volúmenes EBS, AWS Compute Optimizer necesita, al menos, 30 horas de métricas consecutivas. Compute Optimizer analiza las métricas predeterminadas de CloudWatch para los volúmenes EBS, como las métricas de IOPS y de rendimiento.

P: ¿Cómo determina AWS Compute Optimizer el riesgo de rendimiento de las opciones de volumen EBS recomendadas?

El riesgo de rendimiento indica la probabilidad de que la opción recomendada no cumpla con los requisitos de rendimiento de la carga de trabajo. Cuanto mayor es el riesgo de rendimiento, mayor es el esfuerzo que puede necesitar hacer para validar si la configuración de volumen EBS cumple los requisitos de rendimiento de su carga de trabajo.

P: Al hacer recomendaciones, ¿AWS Compute Optimizer tiene en cuenta la información relativa a los precios del volumen EBS?

Después de que AWS Compute Optimizer identifica una lista de configuraciones de volumen EBS óptimas para su carga de trabajo, incorpora los precios de EBS públicos, junto con el riesgo de rendimiento esperado para clasificar las recomendaciones.

P: ¿Qué clase de funciones de AWS Lambda admite Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer le ayuda a optimizar dos categorías de funciones de Lambda. La primera categoría incluye funciones de Lambda que puedan tener un aprovisionamiento excesivo de tamaño de memoria. Puede considerar la reducción de los tamaños de memoria para estas funciones para ahorrar costes. La segunda categoría incluye funciones Lambda con gran necesidad de recursos informáticos que podrían aprovechar capacidad adicional de CPU. Puede considerar el aumento de los tamaños de memoria correspondientes para activar un incremento equivalente en capacidad de CPU disponible para estas funciones y así reducir el tiempo de ejecución. Compute Optimizer no ofrece recomendaciones para otras funciones que no pertenezcan a estas categorías.

P: ¿Qué datos utiliza Compute Optimizer para realizar recomendaciones de funciones de AWS Lambda?

AWS Compute Optimizer analiza 14 días de historial de invocaciones a funciones de Lambda, que incluye el tiempo de ejecución de funciones, el tiempo de CPU utilizado y uso de memoria, para brindar recomendaciones.

P: Al hacer recomendaciones, ¿Compute Optimizer tiene en cuenta la información relativa a los precios de las funciones de AWS Lambda?

Sí. Después de que AWS Compute Optimizer identifica los tamaños de memoria óptimos para las funciones de Lambda, incorpora los precios al público de Lambda, el tiempo de ejecución esperado para la función y la cantidad de invocación de funciones durante los últimos 14 días para calcular un coste hipotético. Esta cifra puede usarse para entender cuál hubiera sido el costo de Lambda si se hubiera configurado el tamaño de memoria de la función de Lambda al tamaño recomendado.

P: ¿Qué tipo de recomendaciones admite AWS Compute Optimizer para Amazon ECS en AWS Fargate?

AWS Compute Optimizer proporciona recomendaciones de tamaño de CPU y memoria a nivel de tarea para los servicios de Amazon ECS que se ejecutan en AWS Fargate.

P: ¿Qué datos utiliza AWS Compute Optimizer para mis recomendaciones de servicios de Amazon ECS en AWS Fargate?

AWS Compute Optimizer necesita al menos 24 horas de métricas antes de hacer recomendaciones para sus servicios de Amazon ECS en AWS Fargate. Compute Optimizer analiza los datos de utilización de CPU y memoria de los servicios de Amazon ECS en AWS Fargate.

P: ¿Cómo me ayuda AWS Compute Optimizer a comprender las recomendaciones para los servicios de Amazon ECS en AWS Fargate?

AWS Compute Optimizer proyecta el posible uso de CPU y memoria de sus servicios de Amazon ECS en AWS Fargate si hubiera utilizado la opción recomendada, para que pueda comprender cómo se habría desempeñado su carga de trabajo con la configuración recomendada.

P: ¿AWS Compute Optimizer tiene en cuenta la información de precios de AWS Fargate a la hora de ofrecer recomendaciones?

Sí. Después de que Compute Optimizer identifique los tamaños óptimos de CPU y memoria para sus servicios de Amazon ECS en AWS Fargate, incorpora los precios públicos de AWS Fargate, las nuevas configuraciones de CPU y memoria y el historial de tiempo de ejecución de los últimos 14 días para calcular un costo “potencial”. Puede utilizar esta información para comprender cuál habría sido el costo de sus servicios de Amazon ECS en AWS Fargate si hubiera establecido el tamaño de CPU y memoria en la opción recomendada.  

P: ¿AWS Compute Optimizer se integra con AWS Organizations?

Sí. AWS Compute Optimizer se integra con AWS Organizations para que pueda ver todas las recomendaciones en su organización. Para utilizar esta característica, la organización debe tener habilitada la opción all features (todas las características). Usted debe iniciar sesión con la cuenta principal de la organización.