인공 지능 및 기계 학습 기반 분석을 통해 워크로드의 크기를 적절하게 조정하여 비용을 최대 25% 절감할 수 있습니다.
과소 프로비저닝된 리소스를 식별하는 권장 사항을 구현하여 성능 문제를 해결할 수 있습니다.
Amazon CloudWatch 지표를 활성화하여 메모리 사용률에 대한 절감 권장 사항 및 가시성을 향상시킬 수 있습니다.
작동 방식
AWS Compute Optimizer는 사용량 데이터를 기반으로 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스 유형, Amazon Elastic Block Store(EBS) 볼륨 및 AWS Lambda 함수 등 3가지 유형의 AWS 리소스에 대한 과다 프로비저닝 또는 과소 프로비저닝을 방지하는 데 도움이 됩니다.
사용 사례
크기 조정 추천 평가
Amazon EC2, Amazon EBS 및 AWS Lambda 리소스에 대한 계정 수준에서 예상 절감액 및 성능 개선 기회를 평가합니다.
AWS Graviton CPU로의 마이그레이션 간소화
AWS Graviton CPU로 전환할 때 가장 적은 마이그레이션 작업 노력으로 가장 큰 결과를 얻을 수 있는 EC2 워크로드를 찾습니다.
시작하는 방법
비용 절감 효과를 높이는 방법 알아보기
CloudWatch 메모리 사용률 지표를 사용하여 더 많은 비용을 절감하세요.
Compute Optimizer 요금 보기
AWS 리소스 최적화를 위한 기본 요금 및 사용자 지정 요금에 대해 알아보세요.
Compute Optimizer 질문에 대한 답변 찾기
Compute Optimizer로 리소스 구성을 최적화하는 방법을 살펴보세요.