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Category: AWS Compute Optimizer

AWS Compute Optimizer を使用した AWS Lambda のコストとパフォーマンスの最適化

本投稿は AWS Compute Optimizer のシニアプロダクトマネージャーである Brooke Chen、AWS Compute Optimizer のプリンシパルプロダクトマネージャーである Letian Feng、Amazon EC2 のプリンシパルデベロッパーアドボケイトである Chad Schmutzer による寄稿です。 コンピューティングリソースの最適化は、あらゆるアプリケーションアーキテクチャにとって重要な作業です。計算処理リソースの過剰なプロビジョニングは不要なインフラストラクチャコストにつながる一方で、不足すると、アプリケーションのパフォーマンスの低下につながります。 2019年12月に開始された AWS Compute Optimizer は、AW​​Sコンピューティングリソースのコストとパフォーマンスの最適化のための推奨情報(リコメンデーション)を提示するサービスです。特定のワークロードに合わせた実用的な最適化の推奨事項を生成します。昨年、数千の AWS のお客様が、Compute Optimizer を使用してワークロードに最適な Amazon EC2 インスタンスタイプを選択することで、コンピューティングコストを最大25%削減しました。 お客様から最も頻繁にいただくリクエストの 1 つに、Compute Optimizer で AWS Lambda の推奨事項を提示してほしいというものがありました。これを受けて、2020年12月23日、Compute Optimizer が Lambda 関数の推奨メモリサイズをサポートすることを発表しました。これにより、Lambda ベースのサーバーレスワークロードのコストを最適化し、パフォーマンスを向上させることができます。開始するには、Compute Optimizer をオプトインして、推奨事項の検出に進みましょう。 概要 Lambda を使用すると、管理するサーバーがなく、自動的にスケーリングされ、使用した分だけの料金となるなどの、サーバーレスとしてのメリットが多くあります。ただし、Lambda 関数に適切なメモリサイズ設定を選択することは依然として重要なタスクです。Computer Optimizer は、機械学習ベースでメモリの推奨を行うことで、このタスクを支援します。 この推奨事項の提供機能は、Compute Optimizer コンソール、AWS CLI、AWS […]

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