AWS Compute Optimizer

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。

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。

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。

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してクラウドの費用を削減します。

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。

適正なサイズ設定に関するレコメンデーションの詳細設定の詳細

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。

Compute Optimizer によって分析されるメトリクスの詳細

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。

Graviton の移行の詳細

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。

SQL Server エディションのダウングレードに関するレコメンデーションの詳細

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。 

Compute Optimizer のアイドル状態のレコメンデーションの詳細をご覧ください。