全般
Q: AWS Compute Optimizer とは何ですか?
AWS Compute Optimizer は、利用履歴のメトリクスを分析するために機械学習を使用して、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスタイプ、Amazon Elastic Block Store (EBS) ボリュームの構成、AWS Fargate の Amazon Elastic Container Service (ECS) サービスのタスクサイズ、AWS Lambda 関数のメモリサイズなどについて、最適な AWS のリソースを特定するのをサポートします。AWS Compute Optimizer は、AWS ワークロードに最適な AWS リソースを推奨することで、コストを削減し、ワークロードのパフォーマンスを向上させるのに役立つ、一連の API とコンソールエクスペリエンスを提供します。
Q: AWS Compute Optimizer では何ができますか?
AWS Compute Optimizer からは、AWS のリソースに関する推奨事項が、直感的かつ実行に移すことが容易な形で提供されます。特殊な専門技術や、時間と資金に関する特別な投資は必要なく、ワークロードに最適な AWS のリソースをすばやく特定できるようになります。AWS Compute Optimizer コンソールからは、AWS Compute Optimizer によって分析されたすべてのリソースと推奨事項についての、グローバルかつクロスアカウントなビューが提供されるため、最も影響の大きい最適化策をすばやく特定できます。
Q: AWS Compute Optimizer の使用を開始するにはどうすればよいですか?
AWS Compute Optimizer にサインアップするには、AWS Compute Optimizer コンソールに移動し、「オプトイン」をクリックします。 このサービスへのアクセスには、AWS アカウントが必要です。オプトインすると、AWS Compute Optimizer はすぐに AWS リソースの分析を開始し、お客様に対して推奨事項が提供されるようになります。AWS Compute Optimizer に初めてオプトインした場合は、アカウントの AWS リソースの完全な分析に最大 24 時間かかる場合があります。
Q: AWS Compute Optimizer は推奨事項の提供のためにどのデータを使用していますか?
AWS Compute Optimizer を選択すると、AWS リソース設定データと CloudWatch メトリックを使用するサービスを承認します。AWS Compute Optimizer では、評価するリソースを識別するためと、推奨事項を作成する前に十分な履歴メトリクスが必要となるために、このデータが使用されます。
Q: AWS Compute Optimizer からの EC2 インスタンスタイプに関する推奨と、AWS Cost Explorer からの EC2 リソースの適切なサイズに関する推奨は、それぞれいつ使用すべきですか?
Compute Optimizer では、Cost Explorer によるリソースの適切なサイズに関する推奨と、同じ推奨エンジンが使用されます。Compute Optimizer は、お客様がワークロードに最適な EC2 インスタンスタイプを特定するのに役立つ推奨事項を提供します。Cost Explorer コンソールと API は、コスト削減につながる可能性のあるこれらの推奨事項のサブセットを表示します。お客様特有のコストとその削減に関する情報 (請求情報、利用可能なクレジット、RI、Savings Plans など) が追加されます。これにより、コスト管理の所有者はインフラストラクチャのサイジングによるコスト削減の機会をすばやく特定できるようになります。Compute Optimizer コンソールや API では、コストに関わらずすべての推奨事項を提供しています。エンジニアリングチームは、Compute Optimizer を使用して、ワークロードの料金とパフォーマンスのトレードオフの評価、詳細データ (メモリのメトリクスなど) を含む推奨事項の入手、リソース使用量とパフォーマンスリスクの予測の評価ができます。
レコメンデーション
Q: AWS Compute Optimizer は、AWS リソースごとにいくつの推奨オプションを提供しますか?
AWS Compute Optimizer は、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)、Amazon Elastic Block Store (EBS)、および EC2 Auto Scaling グループ向けに最大 3 つのリソース推奨オプションを提供します。AWS Compute Optimizer は、AWS Lambda 関数向けに 1 つのメモリサイズの推奨事項、AWS Fargate 上の Amazon Elastic Container Service (ECS) サービス向けに 1 つのタスクレベルの CPU およびメモリサイズの推奨事項を提供します。さらに、AWS Compute Optimizer は Microsoft SQL Server エディションのダウングレード用に 1 つのライセンスの推奨事項を提供します。
Q: AWS Compute Optimizer は、すべての AWS リソースに関する推奨事項を提供しますか?
AWS Compute Optimizer は、EC2 インスタンス、EC2 Auto Scaling グループ、EBS ボリューム、AWS Fargate 上の Amazon ECS サービス、Lambda 関数、および商用ソフトウェアライセンスのうち、選択されたタイプに関する推奨事項を提供します。
Q: AWS Compute Optimizer は、どの程度のデータ量を分析して推奨事項を生成しますか?
AWS Compute Optimizer は直近 14 日間のメトリクスを分析して、レコメンデーションを生成します。
Q: 最大のコスト削減とパフォーマンス改善の機会を特定するにはどうすればよいですか?
ダッシュボードレベルのメトリクスの 2 つの新しいセット (コスト削減の機会とパフォーマンス改善の機会) を通じて、上位の最適化の機会を迅速に特定して優先順位を付けることができます。
コスト削減の機会に関するメトリクスは、Compute Optimizer の推奨事項を採用することで、アカウントレベル、リソースタイプレベル、またはリソースレベルで達成できる Amazon EC2、Amazon EBS、AWS Fargate の Amazon ECS サービス、および AWS Lambda の毎月のコスト削減額を定量化します。これらのメトリクスを使用して、コスト効率の機会を評価したり優先順位付けしたり、時間の経過に合わせてコスト効率をモニタリングしたりできます。パフォーマンス改善の機会に関するメトリクスは、アカウントおよびアカウントタイプレベルでプロビジョニングが不十分なリソースの割合と数を定量化します。これらのメトリクスを使用して、リソースのボトルネックリスクに対処するパフォーマンス改善の機会を評価したり、優先順位を付けたりできます。
Q: 拡張インフラストラクチャメトリクスとは何ですか?
拡張インフラストラクチャメトリクスは、EC2 インスタンス用の Compute Optimizer の有料機能であり、月次または四半期ごとの使用パターンでワークロードのレコメンデーションの精度と関連性を改善します。この機能をアクティブ化すると、Compute Optimizer は、デフォルトの Compute Optimizer オプションと比較して最大 6 倍の使用率メトリクス履歴を自動的に取り込み、分析します (14 日間に比べて最大 3 か月の履歴)。Compute Optimizer コンソールまたは API を介して、既存および新規に作成されたすべての EC2 インスタンスおよび Auto Scaling グループのために、組織、アカウント、またはリソースレベルでこの機能をアクティブ化できます。
Q: 拡張インフラストラクチャメトリクスにはどの程度の費用がかかりますか?
詳細については、Compute Optimizer の料金のページをご覧ください。
ライセンス最適化に関する推奨事項
Q: AWS Compute Optimizer はどのようなライセンス最適化の推奨事項をサポートしていますか?
AWS Compute Optimizer は、EC2 で実行されている SQL Server のエディションダウングレードに関する推奨事項を生成します。エンタープライズ限定の機能を使用していない場合や、AWS のスタンダードエディションに実行可能な代替手段がある場合は、エンタープライズからスタンダードにダウングレードすることで SQL Server ライセンスのコストを最大 73% 節約できます。推奨を受けるには、エージェントベースの CloudWatch Application Insights を有効にし、データベースの認証情報を使用して読み取り専用アクセスを許可する必要があります。このライセンス推奨事項は、ライセンス込み (LI) EC2 SQL Server インスタンスと Bring-Your-Own-License (BYOL) インスタンスの両方を対象としています。さらに、SQL Server は CPU コア単位でのみライセンスされるため、EC2 インスタンスの適切なサイズ設定の推奨事項によってライセンスコストを最適化できます。vCPU が少ないことは、SQL Server ライセンスのコストが低いことを意味します。
Q: AWS Compute Optimizer は EC2 上の SQL Server のライセンス最適化に関する推奨事項をどのように生成しますか?
AWS Compute Optimizer は、SQL Server エディション、ライセンスオプション、使用している特定のデータベースレベルの機能など、現在の設定を分析します。分析に基づいて、SQL Server インスタンスが最適化されているかどうかが判断します。最後に、事前に定義された最適化基準に基づいて推奨事項を生成し、コンソールまたは API を通じて推奨事項を利用できるようにします。
Q: AWS Compute Optimizer は SQL Server のライセンス最適化に関する推奨事項を生成するためにどのようなデータを使用しますか?
AWS Compute Optimizer を選択することで、サービスによる AWS のサービス設定データと CloudWatch アプリケーションインサイトのメトリクスの使用を承認します。SQL Server のデータには、エディション、ライセンスオプション、および CloudWatch アプリケーションインサイトによって追跡される SQL Server 機能設定が含まれます。
EC2 インスタンスに関する推奨事項
Q: AWS Compute Optimizer はどのタイプの EC2 インスタンスの推奨事項をサポートしていますか?
AWS Compute Optimizer は、M、C、R、T、X、I、D、H、z インスタンスファミリーのスタンドアロン EC2 インスタンス向けの EC2 インスタンスタイプとサイズの推奨をサポートしています。サポートされる EC2 インスタンスタイプの完全なリストについては、ドキュメントを参照してください。
Q: AWS Compute Optimizer では EC2 インスタンスのレコメンデーションにどのデータを使用しますか?
AWS Compute Optimizer は、EC2 インスタンスタイプのレコメンデーションを生成する時に、CPU 使用率、1 秒あたりのネットワークパケット、ローカルストレージのスループット、およびローカルストレージの IOPS など、デフォルトの CloudWatch メトリクスを分析します。EC2 インスタンスがレコメンデーションを取得するには、累計 30 時間のメトリクスが必要です。
Q: AWS Compute Optimizer は EC2 インスタンスのメモリメトリクスを分析しますか?
CloudWatch エージェントを使用してメモリ使用率を発行する場合、AWS Compute Optimizer は、「CWAgent」名前空間で CloudWatch エージェントによって発行されたメモリメトリックを自動的に分析します。
Q: EC2 インスタンスで使用可能なメモリメトリックがない場合はどうなりますか?
メモリなどのハードウェアリソースのメトリックが利用できない場合、AWS Compute Optimizer は、そのディメンションを縮小する推奨の作成を回避しようとします。
Q: AWS Compute Optimizer は、推奨される EC2 インスタンスオプションのパフォーマンスリスクをどのように判断しますか?
パフォーマンスリスクは、インスタンスタイプがワークロードのリソースニーズを満たさない可能性を示します。Compute Optimizer は、CPU、メモリ、EBS スループット、EBS IOPS、ディスクスループット、ディスク IOPS、ネットワークスループット、1 秒あたりのネットワーク PPS など、推奨インスタンスの各リソースディメンションについて、個別にパフォーマンスリスクスコアを算出します。各リソース対象において、パフォーマンスリスクスコアは、所定のリソースディメンションで容量が制約される可能性のある、過去のルックバック期間における時間の割合として計算されます。推奨インスタンスのパフォーマンスリスクは、分析されたリソース仕様全体のパフォーマンスリスクスコアの最大値として計算されます。
Q: AWS Compute Optimizer は、推奨される EC2 インスタンスのオプションを理解するのにどう役立ちますか?
AWS Compute Optimizer は、推奨オプションを使用した場合の EC2 インスタンスの CPU およびメモリ使用率を予測しているため、推奨オプションでワークロードがどのように実行されるかを理解できます。また、AWS Compute Optimizer は、現在のインスタンスと推奨されるインスタンスタイプとの構成の違いをリストアップしているので、現在のインスタンスから推奨されるインスタンスタイプにワークロードを移行するために適用する必要があるアップデートを理解することができます。
Q: AWS Compute Optimizer は、推奨事項を提供する際に EC2 インスタンスの料金情報を考慮しますか?
AWS Compute Optimizer は、ワークロードに最適な AWS リソースのリストを特定した後、オンデマンド料金などのさまざまな料金ディメンションを組み込み、予想されるパフォーマンスリスクとともに推奨をランク付けします。AWS Compute Optimizer は、スポット料金などの一時的な料金係数を考慮しません。
Auto Scaling グループの推奨事項
Q: AWS Compute Optimizer はどのタイプの Auto Scaling グループの推奨事項をサポートしていますか?
AWS Compute Optimizer は、EC2 Auto Scaling グループの EC2 インスタンスタイプとサイズに関する推奨事項を固定グループサイズで提供します。希望サイズ、最小サイズ、最大サイズがすべて同じ値に設定され、スケーリングポリシーは添付されません。さらに、すべての Auto Scaling グループメンバーインスタンスは、タイプ M、C、R、T、X、I、D、H、および z インスタンスファミリーである必要があります。現時点で、Compute Optimizer は混合インスタンスポリシーで設定された Auto Scaling グループをサポートしていません。サポートされる EC2 インスタンスタイプの完全なリストについては、ドキュメントを参照してください。
Q: AWS Compute Optimizer は Auto Scaling グループの推奨事項にどのデータを使用しますか?
AWS Compute Optimizer は、Auto Scaling グループの推奨を行う前に少なくとも 30 時間のメトリクスを必要とします。AWS Compute Optimizer では、各メンバー EC2 インスタンスのデフォルト CloudWatch メトリクス (CPU 使用率やネットワーク I/O メトリクスなど)、さらに、Auto Scaling グループの設定内容 (スケーリングポリシーや関連する起動テンプレートなど) が分析されます。
EBS ボリュームに関する推奨
Q: AWS Compute Optimizer はどのタイプの EBS ボリュームの推奨事項をサポートしていますか?
AWS Compute Optimizer では、汎用 EBS ボリューム (gp2/gp3)、プロビジョンド IOPS EBS ボリューム (io1/io2/io2 BX)、および HDD EBS ボリューム (st1/sc1) をサポートしています。AWS Compute Optimizer では、マグネティック EBS ボリュームを現行世代の EBS ボリュームに移行するための推奨事項も提供しています。
Q: AWS Compute Optimizer では EBS ボリュームに関する推奨にどのデータを使用しますか?
AWS Compute Optimizer では、EBS ボリュームに関する推奨を作成する前に、少なくとも連続 30 時間のメトリクスを必要とします。IOPS やスループットなど、EBS ボリュームのデフォルトの CloudWatch メトリクスが、AWS Compute Optimizer により分析されます。
Q: AWS Compute Optimizer では、推奨された EBS ボリュームオプションのパフォーマンスリスクをどのように判断していますか?
パフォーマンスリスクは、推奨オプションがワークロードのパフォーマンス要件を満たさない可能性を示します。パフォーマンスリスクが高いほど、推奨された EBS ボリュームの構成がワークロードのパフォーマンス要件を満たすかどうかを検証するために、より多くの労力を費やす必要があります。
Q: AWS Compute Optimizer は、推奨事項を提供する際に EBS ボリュームの料金情報を考慮しますか?
AWS Compute Optimizer は、ワークロードに最適な EBS ボリュームの構成に関するリストを特定した後、公開されている EBS 使用料金を取り込み、予想されるパフォーマンスリスクとともに推奨事項にランク付けを行います。
AWS Lambda 関数の推奨事項
Q: Compute Optimizer はどのような Lambda 関数をサポートしていますか?
Compute Optimizer は、Lambda 関数の 2 つのカテゴリを最適化する場合に役に立ちます。最初のカテゴリには、メモリサイズが過剰にプロビジョニングされる可能性のある Lambda 関数が含まれます。コストを節約するために、これらの関数のメモリサイズを縮小することをご検討ください。2 番目のカテゴリには、追加の CPU パワーのベネフィットを利用できる可能性のある計算集約型の Lambda 関数が含まれます。これらの関数で使用可能な CPU における同等の増加をトリガーし、ランタイムを短縮するために、メモリサイズを増やすことを検討できます。これらのカテゴリのいずれにも該当しない関数の場合、Compute Optimizer は推奨事項を提供しません。
Q: Compute Optimizer は Lambda 関数の推奨にどのデータを使用しますか?
AWS Compute Optimizer は、関数のランタイム、CPU 使用時間、メモリ使用量など、14 日間の Lambda 関数呼び出し履歴を分析して、推奨事項を提供します。
Q: Compute Optimizer は、推奨事項を提供する際に Lambda 関数の料金情報を考慮しますか?
はい。Compute Optimizer は、Lambda 関数に最適なメモリサイズを特定した後、公開された Lambda の料金、予想される関数のランタイム、直近 14 日間の関数呼び出しの数を組み込んで、「予定」のコスト数値を計算します。この数値を使用して、Lambda 関数のメモリサイズを推奨オプションに設定していたとすれば Lambda コストがどのようになっていたのかを把握することができます。
AWS Fargate 上の Amazon ECS サービスに関する推奨事項
Q: ACO は、AWS Fargate 上の Amazon ECS 向けにどのような種類の推奨事項をサポートしていますか?
AWS Compute Optimizer は、AWS Fargate 上で実行されている Amazon ECS サービス向けに、タスクレベルの CPU とメモリサイズの推奨事項を提供します。
Q: AWS Compute Optimizer は、AWS Fargate 上の Amazon ECS サービスに関する推奨事項のためにどのようなデータを使用しますか?
AWS Compute Optimizer は、AWS Fargate 上の Amazon ECS サービス向けに推奨事項を提供する前に、少なくとも 24 時間のメトリクスを必要とします。AWS Compute Optimizer は、AWS Fargate 上の Amazon ECS サービスについて、CPU およびメモリの使用状況に関するデータを分析します。
Q: AWS Compute Optimizer は、AWS Fargate 上の Amazon ECS サービス向けの推奨事項を理解するのにどのように役立ちますか?
AWS Compute Optimizer は、AWS Fargate 上の Amazon ECS サービスを推奨どおりに設定していた場合の CPU とメモリの使用状況を予測するため、推奨される設定を使用していたとすればワークロードのパフォーマンスがどのようになっていたのかを理解できます。
Q: AWS Compute Optimizer は、推奨事項を提供する際に AWS Fargate の料金情報を考慮しますか?
はい。Compute Optimizer は、AWS Fargate 上の Amazon ECS サービスに最適な CPU とメモリのサイズを特定した後、公開されている AWS Fargate の料金、新しい CPU とメモリの設定、および過去 14 日間のランタイム履歴を組み込んで、「想定される」コストを計算します。この情報を参照することにより、CPU とメモリサイズを推奨オプションに設定していたとすれば AWS Fargate 上の Amazon ECS サービスのコストがどのようになっていたのかを理解できます。
AWS のサービスの統合
Q: AWS Compute Optimizer は AWS Organizations と統合されますか?
はい。AWS Compute Optimizer は AWS Organizations と統合し、組織内のすべてのレコメンデーションを確認することを可能にします。この機能を使用するには、組織で「すべての機能」が有効になっており、組織のプライマリアカウントとしてログインする必要があります。
