Perguntas frequentes sobre o AWS Compute Optimizer

Você pode usar o atributo de ingestão de métricas externas para configurar o AWS Compute Optimizer para ingerir métricas de utilização de memória do EC2 de um dos quatro produtos de observabilidade: Datadog, Dynatrace, Instana e New Relic. Quando ativado, o Compute Optimizer analisa suas métricas externas de utilização da memória do EC2, além de dados de CPU, disco, rede, E/S e throughput, para gerar recomendações de dimensionamento correto do EC2. As recomendações com dados de memória podem ajudar você a identificar oportunidades adicionais de economia e formas de melhorar o desempenho dos aplicativos.

O Modo de Estimativa de Economia permite que você escolha se a economia estimada deve considerar seus descontos específicos, como Instâncias Reservadas e Savings Plans. Por padrão, o AWS Compute Optimizer estima economias com seus descontos. Você pode alterar as configurações do Modo de Estimativa de Economia para ver as economias antes dos descontos.

O AWS Compute Optimizer pode identificar o esforço necessário para migrar suas workloads de tipos de instância baseados em x86 para tipos de instâncias do AWS Graviton baseadas em ARM ao inferir os tipos de aplicativos em execução em suas instâncias. O tipo de workload entendido infere os tipos de aplicativos que podem estar sendo executados nos recursos da AWS, como instâncias do EC2 e grupos do Auto Scaling, analisando os atributos dos recursos. Esses atributos incluem nomes de recursos, tags, características de utilização e configuração. Ele pode inferir se suas instâncias estão executando Amazon EMR, Apache Cassandra, Apache Hadoop, Memcached, NGINX, PostgreSQL, Redis, Kafka ou Microsoft SQL Server.

Você pode adaptar as preferências de recomendação de dimensionamento correto às suas necessidades de workload, descobrindo mais oportunidades de economia e melhoria de desempenho. Para capturar com precisão seus padrões de workload recorrentes, você pode definir o período retrospectivo para 14, 32 ou 93 dias (aprimorado) no AWS Compute Optimizer. Você pode influenciar as recomendações de dimensionamento correto ajustando a margem de utilização da CPU e da memória, bem como os limites de utilização da CPU. Uma lista personalizável de tipos de instâncias do EC2 para recomendações de grupos do EC2 e do Auto Scaling permite que você defina restrições específicas de recursos, como necessidades de aplicações ou negócios, com base nas recomendações de dimensionamento correto. O Compute Optimizer limitará as recomendações de dimensionamento correto aos tipos de instância especificados em sua lista. Depois de salvar as preferências de recomendação de dimensionamento correto, você pode esperar que novas recomendações de dimensionamento correto sejam geradas em 24 horas.

Você pode ajustar os limites de utilização quando quiser alterar a sensibilidade do AWS Compute Optimizer aos picos de utilização. Para a maioria das workloads, podem ocorrer picos transitórios, que vão além do uso normal devido a patches ou reinicializações de instâncias. Para resolver isso, você pode definir limites de utilização, que representam a porcentagem de tempo em que a workload deve ser executada abaixo do limite de utilização. Se as workloads forem menos sensíveis a picos, você poderá diminuir o limite, o que pode gerar mais economia. Isso permite que o Compute Optimizer forneça recomendações de dimensionamento correto com a quantidade certa de sensibilidade para suas metas de desempenho e economia.

Você deve alterar a margem de utilização se tiver muita confiança em suas tendências futuras de utilização. Se você espera uma maior utilização no futuro ou não tem certeza, pode definir um espaço livre maior. Se tiver certeza de que a utilização permanecerá estável, você poderá reduzir o espaço livre com segurança.

O AWS Compute Optimizer pode atualizar esses números para refletir as atualizações tecnológicas mais recentes e manter a qualidade das recomendações. O Compute Optimizer pode ajustar os parâmetros escolhidos com base nas características da workload para garantir recomendações de instância adequadas a você.

Você deve definir uma lista de instâncias preferenciais quando quiser controlar quais tipos e famílias de instâncias deseja que o AWS Compute Optimizer recomende. Definir uma lista de instâncias preferenciais não impedirá que o Compute Optimizer gere recomendações para todas as instâncias atualmente excluídas da lista de instâncias. Se tiver critérios específicos de dimensionamento correto com base em instâncias, Savings Plans da instância, reservas, instâncias com capacidade de intermitência, provedor de CPU ou outros, isso permitirá que você configure as recomendações de acordo com seus critérios.

Se você for titular de uma conta organizacional ou administrador delegado, poderá definir preferências de recomendação para sua organização e suas contas e regiões subjacentes. Se você for proprietário de uma conta, poderá definir preferências de recomendação para sua conta e regiões. Quando há preferências sobrepostas nos níveis de recurso, conta ou organização, a preferência mais granular substitui a preferência mais ampla. Por exemplo, as preferências no nível do recurso substituem as preferências no nível da conta, e as preferências no nível da conta substituem as preferências organizacionais.

O AWS Compute Optimizer gera até três opções recomendadas de recursos para o Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Elastic Block Store (EBS) e grupos do EC2 Auto Scaling. O Compute Optimizer gera uma recomendação de tamanho de memória para funções do AWS Lambda, uma recomendação de tamanho de CPU e memória em nível de tarefa para serviços do Amazon Elastic Container Service (ECS) no AWS Fargate. O Compute Optimizer oferece até duas opções recomendadas de recursos para instâncias de banco de dados do Amazon Relational Database Service (RDS).  Além disso, o Compute Optimizer fornece uma recomendação de licença para downgrade da edição Microsoft SQL Server.

O AWS Compute Optimizer fornece recomendações para tipos selecionados de instâncias do EC2, grupos do EC2 Auto Scaling, volumes do EBS, serviços do Amazon ECS no AWS Fargate, funções do Lambda, instâncias de banco de dados do RDS e licenças comerciais de software.

O AWS Compute Optimizer analisa métricas dos últimos 14 dias para gerar recomendações para instâncias do Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), grupos do Auto Scaling do EC2 e instâncias de banco de dados do Amazon Relational Database Service (RDS), mas você pode alterar as configurações para 32 ou 93 dias. O Compute Optimizer analisa métricas dos últimos 14 dias para gerar recomendações para outros tipos de recursos.

É possível identificar e priorizar rapidamente as melhores oportunidades de otimização através de dois novos conjuntos de métricas de nível de painel de controle: oportunidade de economia e oportunidade de melhora de performance.

As métricas de oportunidade de economia quantificam a economia mensal do Amazon EC2, Amazon EBS, serviços do Amazon ECS no AWS Fargate, licenças de softwares comerciais, Amazon RDS e AWS Lambda que você pode obter em nível de conta, nível de tipo de recurso ou nível de recurso adotando as recomendações do AWS Compute Optimizer. Você pode usar essas métricas para avaliar e priorizar oportunidades de eficiência de custos, bem como monitorar sua eficiência de custos ao longo do tempo. As métricas de oportunidade de melhoria de performance quantificam a porcentagem e o número de recursos subprovisionados no nível da conta e no nível do tipo de recurso. É possível usar essas métricas para avaliar e priorizar as oportunidades de melhora de performance que tratam dos riscos de gargalo de recursos.

A métrica de infraestrutura avançada é um recurso pago do AWS Compute Optimizer para instâncias do EC2 e instâncias de banco de dados do RDS que melhora a precisão e a relevância das recomendações para workloads com padrões de utilização mensal ou trimestral. Após a ativação do recurso, o Compute Optimizer automaticamente ingere e analisa até seis vezes mais histórico de métricas de utilização do que a opção padrão do Compute Optimizer (até três meses de histórico comparado a 14 dias). Você pode ativar o recurso no nível da organização, conta ou recurso pelo console do Compute Optimizer ou pela API para todas as instâncias do EC2, grupos do Auto Scaling e instâncias de banco de dados do RDS existentes e recém-criados.

Consulte a página de definição de preço do AWS Compute Optimizer para mais detalhes.

O AWS Compute Optimizer gera recomendações de rebaixamento de edição para o SQL Server executado no EC2. Quando você não está usando nenhum atributo exclusivo da empresa ou há uma alternativa viável na edição Standard na AWS, você pode fazer o downgrade da Enterprise para Standard e economizar até 73% do custo da licença do SQL Server. Para receber a recomendação, os clientes precisam habilitar o CloudWatch Application Insights baseado em agentes e conceder a ele acesso somente de leitura com credenciais de banco de dados. Essa recomendação de licença abrange suas instâncias de licença incluída (LI) do EC2 SQL Server e traga a sua própria licença (BYOL). Além disso, você pode otimizar seu custo de licenciamento por meio das recomendações de dimensionamento correto de instâncias do EC2, já que o SQL Server é licenciado somente por núcleo de CPU. Menos vCPUs significa menos custo de licença do SQL Server.

O AWS Compute Optimizer analisa suas configurações atuais, como edição do SQL Server, opções de licenciamento e atributos específicos de nível de banco de dados que você está usando. Com base na análise, ela determina se suas instâncias do SQL Server estão otimizadas. Por fim, ele gera recomendações com base nos critérios de otimização predefinidos e, em seguida, disponibiliza recomendações no console ou por meio de APIs.

Ao se registrar no AWS Compute Optimizer, você autoriza o serviço a usar dados de configuração de serviços da AWS e métricas do CloudWatch Application Insights. Para o SQL Server, os dados incluem edição, opções de licenciamento e configurações de atributos do SQL Server monitoradas pelo CloudWatch Application Insights.

O AWS Compute Optimizer oferece suporte a recomendações de tipo e tamanho da instância do EC2 para as instâncias autônomas do EC2 das famílias M, C, R, T, X, I, D, H, Z, G e P. Para ver a lista completa dos tipos de instância do EC2 com suporte, consulte a documentação.

O AWS Compute Optimizer analisa as métricas padrão do CloudWatch, tais como utilização da CPU, pacotes de rede por segundo, throughput de armazenamento local e IOPS de armazenamento local ao gerar recomendações do tipo de instância do EC2. As instâncias do EC2 precisam ter 30 horas acumulativas de métricas antes de poderem receber recomendações.

Se você usar o agente CloudWatch para publicar a utilização da memória, o AWS Compute Optimizer analisará automaticamente as métricas de memória publicadas pelo Agente do CloudWatch no namespace nomeado como “CWAgent”.

Se as métricas para um recurso de hardware, como memória, não estiverem disponíveis, o AWS Compute Optimizer tentará evitar fazer uma recomendação que reduza o tamanho dessa dimensão.

O risco de performance indica a probabilidade de que o tipo de instância não atenda às necessidades de recurso da workload. O AWS Compute Optimizer calcula uma pontuação de risco de desempenho individual para cada dimensão de recurso da instância recomendada, inclusive CPU, memória, throughput do EBS, IOPS do EBS, throughput de disco, IOPS de disco, throughput de rede e PPS de rede. Para cada dimensão do recurso, a pontuação de risco de performance é calculada como a proporção de tempo durante o período retrospectivo em que a capacidade pode ter sido limitada pela dimensão do recurso informada. O risco de performance da instância recomendada é calculado como a pontuação máxima de risco de performance em todas as especificações do recurso analisado.

O AWS Compute Optimizer projeta uma previsão de utilização da CPU e memória de sua instância do EC2 para o caso de você escolher utilizar a opção recomendada. Assim, você pode entender como a sua workload seria executada nas opções recomendadas. O Compute Optimizer também lista as diferenças de configuração entre a instância atual e o tipo de instância recomendado, e assim você pode compreender as atualizações que talvez tenha que aplicar para migrar as workloads da instância atual para o tipo de instância recomendado. 

Depois que o AWS Compute Optimizer identifica uma lista dos recursos ideais da AWS para sua workload, ele incorpora uma variedade de parâmetros de definição de preços, como preços sob demanda, juntamente com o risco de performance esperado, para classificar as recomendações. O Compute Optimizer não leva em consideração fatores de preço transitórios, como preço spot.

O AWS Compute Optimizer oferece recomendações sobre tipos e tamanhos de instância do EC2 para grupos do Auto Scaling do EC2 com um tamanho fixo de grupo, ou seja, desejado, mínimo e máximo são definidos com o mesmo valor e sem política de escalabilidade anexada. Além disso, todas as instâncias que são membros do grupo do Auto Scaling devem ser das famílias de instâncias M, C, R, T, X, I, D, H, Z, G e P. No momento, o Compute Optimizer não oferece suporte a grupos do Auto Scaling configurados com políticas de instância mistas. Para ver a lista completa dos tipos de instância do EC2 com suporte, consulte a documentação.

O AWS Compute Optimizer precisa de pelo menos 30 horas consecutivas de métricas para fazer recomendações sobre grupos do Auto Scaling. O Compute Optimizer analisa métricas padrão do CloudWatch de cada instância do EC2 que integra a conta, como a utilização de CPU e métricas de entrada/saída (E/S) de rede, bem como a configuração do grupo do Auto Scaling, como a política de escalabilidade e o modelo de inicialização associado.

O AWS Compute Optimizer suporta volumes do EBS de uso geral (gp2/gp3), volumes do EBS de IOPS provisionadas (io1/io2/io2 BX) e volumes do EBS HDD (st1/sc1). O Compute Optimizer também dá recomendações para que os volumes do EBS magnético sejam migrados para os volumes do EBS da geração atual.

O AWS Compute Optimizer precisa de pelo menos 30 horas consecutivas de métricas antes de fazer recomendações para volumes do EBS. O Compute Optimizer analisa métricas padrão do CloudWatch para volumes do EBS, como métricas de IOPS e throughput.

O risco de performance indica a probabilidade de que a opção recomendada não atenda aos requisitos de performance de sua workload. Quanto maior o risco de performance, mais esforços podem ser necessários para validar se a configuração de volume do EBS recomendada atende aos requisitos de performance de sua workload.

Após identificar uma lista das configurações ideais de volume do EBS para sua workload, o AWS Compute Optimizer incorpora os preços públicos do EBS, juntamente com o risco de performance esperado, para classificar as recomendações.

O AWS Compute Optimizer ajuda a otimizar duas categorias de funções do Lambda. A primeira categoria contém funções do Lambda que podem ser provisionadas excessivamente em tamanhos de memória. Você pode considerar diminuir tamanhos de memória dessas funções para economizar custos. A segunda categoria contém funções do Lambda com uso intensivo computação que podem ser beneficiadas com capacidade de processamento adicional. Você pode considerar aumentar os tamanhos de memória para acionar um aumento equivalente de CPU disponível para essas funções e reduzir o tempo de execução. Para funções que não se encaixam em nenhuma dessas categorias, o Compute Optimizer não fornece recomendações.

O AWS Compute Optimizer analisa 14 dias de histórico de invocações da função do Lambda, incluindo duração do runtime da função, tempo de CPU utilizado e uso de memória, para fazer recomendações.

Sim. Após identificar os tamanhos de memória ideais para suas funções do Lambda, o AWS Compute Optimizer incorpora o preço público do Lambda, o runtime da função esperado e o número de invocações da função nos últimos 14 dias para calcular um suposto custo. Você pode usar esse número para compreender qual seria o custo de seu Lambda se definisse o tamanho da memória de sua função do Lambda conforme a opção recomendada.

O AWS Compute Optimizer fornece recomendações de tamanho de CPU e memória em nível de tarefa para serviços do Amazon ECS em execução no AWS Fargate.

O AWS Compute Optimizer precisa de pelo menos 24 horas de métricas antes de fazer recomendações para serviços do Amazon ECS no AWS Fargate. O Compute Optimizer analisa os dados de utilização de CPU e memória dos serviços do Amazon ECS no AWS Fargate.

O AWS Compute Optimizer projeta uma previsão de utilização de CPU e memória dos seus serviços do Amazon ECS no AWS Fargate para o caso de você configurá-los conforme recomendado. Assim é possível entender qual seria a performance de sua workload com as configurações recomendadas.

Sim. Depois que o Compute Optimizar identifica os tamanhos ideais de CPU e memória de seus serviços do Amazon ECS no AWS Fargate, ele incorpora os preços públicos do AWS Fargate, as novas configurações de CPU e memória e o histórico de tempo de execução dos últimos 14 dias para calcular a projeção de custo. Com essas informações é possível entender qual seria o custo de seus serviços do Amazon ECS no AWS Fargate caso a opção recomendada de tamanho de CPU e memória fosse utilizada.  

O AWS Compute Optimizer fornece recomendações ociosas para instâncias autônomas do EC2, grupos de escalonamento automático, volumes do EBS, bancos de dados RDS e tarefas do ECS no Fargate.

O Compute Optimizer usa 14 dias de métricas de utilização, como CPU e IOPS, para identificar workloads ociosas cuja utilização seja baixa. Quando a utilização permanece baixa por 14 dias consecutivos, o Compute Optimizer recomenda reduzir a escala verticalmente, desativar ou capturar e excluir os recursos para economizar custos.

O AWS Compute Optimizer fornece recomendações para os mecanismos Amazon RDS para MySQL, Amazon RDS para PostgreSQL, Amazon Aurora MySQL Compatible Edition e Amazon Aurora PostgreSQL Compatible Edition.

O AWS Compute Optimizer fornece recomendações para ajudar a detectar instâncias de banco de dados ociosas, escolher a classe de instância de banco de dados, o tipo de armazenamento e as recomendações de desempenho ideais para volumes do EBS vinculados às instâncias de banco de dados RDS compatíveis.

O AWS Compute Optimizer analisa de forma automática as métricas do CloudWatch, como utilização da CPU, rede e conexões de banco de dados, além das métricas dos Insights de Performance do Amazon RDS, como DBLoad, para gerar recomendações. As instâncias de banco de dados do RDS precisam ter pelo menos 30 horas de métricas antes de receberem recomendações.

É possível ativar os Insights de Performance para sua instância de banco de dados no Console de Gerenciamento da AWS. Para obter mais instruções, consulte o guia do usuário do Amazon RDS e o guia do usuário do Amazon Aurora.

O risco de performance indica a probabilidade de que o tipo de instância não atenda às necessidades de recurso da workload. O Compute Optimizer calcula uma pontuação de risco de performance individual para cada dimensão de recurso da instância recomendada, inclusive CPU, throughput do EBS, EBS IOPS e throughput de rede. Para cada dimensão do recurso, a pontuação de risco de performance é calculada como a proporção de tempo durante o período retrospectivo em que a capacidade pode ter sido limitada pela dimensão do recurso informada. O risco de performance da instância recomendada é calculado como a pontuação máxima de risco de performance em todas as especificações do recurso analisado.

O Compute Optimizer projeta uma previsão sobre qual seria a CPU de sua instância de banco de dados do RDS caso você use a opção recomendada. Assim, é possível entender como a workload seria executada nas opções recomendadas. O Compute Optimizer também lista as diferenças de configuração entre a instância atual e a classe de instância recomendada, e assim você pode compreender as atualizações que talvez tenha que aplicar para migrar as workloads da instância atual para a classe de instância recomendada.

Sim, o AWS Compute Optimizer se integra ao AWS Organizations para permitir que você visualize todas as suas recomendações em sua organização. Para usar esse recurso, sua organização deve manter a opção “all features” (todos os recursos) habilitada, e você deve fazer login como a conta principal de sua organização.