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.
인증 후 자동화된 라이선스 최적화 권장 사항을 통해 라이선스 비용을 최적화할 수 있습니다.
작동 방식
AWS Compute Optimizer는 사용률 데이터를 기반으로 네 가지 유형의 AWS 리소스, 즉 아마존 엘라스틱 컴퓨팅 클라우드 (EC2) 인스턴스 유형, Amazon 엘라스틱 블록 스토어 (EBS) 볼륨, AWS Fargate 기반 Amazon 엘라스틱 컨테이너 서비스 (ECS) 서비스, AWS Lambda 함수 등을 오버프로비저닝하거나 언더프로비저닝하지 않도록 도와줍니다.
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 커다란 결과를 얻을 수 있는 EC2 워크로드를 찾습니다.
라이선스 최적화 권장 사항
Microsoft SQL Server와 같은 상용 애플리케이션을 살펴보고 자동화된 라이선스 권장 사항을 받아 라이선스 비용을 절감하십시오.
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.