メリット
ワークロードの詳細設定
人工知能と機械学習ベースの分析により、ワークロードの好みに応じてワークロードを適切なサイズに設定し、コストを最大 25% 削減します。
パフォーマンスに関する問題を解決する
プロビジョニング不足のリソースを特定する推奨事項を実装することで、パフォーマンスの問題を解決します。
レコメンデーションによるコスト削減額を増やす
Amazon CloudWatch メトリクスを有効にすることで、推奨事項の効率化とメモリ使用率の可視性を高めます。
最適化
認証後の自動ライセンス最適化推奨により、ライセンスコストを最適化します。
未使用のリソースをクリーンアップする
未使用のリソースをクリーンアップしてクラウドの費用を削減します。
ユースケース
カスタマイズ可能で適切なサイズの推奨事項
ワークロード要件に合わせてカスタマイズできる適切なサイズ設定の推奨事項により、Amazon EC2 と Amazon RDS インスタンスを最適化します。
インフラストラクチャと外部メトリクスを設定する
履歴データと、Application Performance Monitoring (APM) ツールからのサードパーティーのメトリクスを使用して、EC2 インスタンスと EC2 Auto Scaling グループを最適化するための改善された奨励事項を取得します。
AWS Graviton CPU への移行を合理化する
AWS Graviton CPU への移行において、最小の移行作業で最大の利益をもたらす EC2、EC2 Auto Scaling、および RDS ワークロードを見つけましょう。
ライセンス最適化に関する推奨事項
Microsoft SQL Server などの商用アプリケーションを検出し、ライセンスに関する自動レコメンデーションを受け取り、ライセンスコストを削減します。
アイドル状態のリソースのレコメンデーション
アイドル状態のレコメンデーションを使用して、未使用のリソースを削除またはシャットダウンします。