透過人工智慧和機器學習型分析,依據工作負載偏好設定來調整工作負載規模,以降低高達 25% 的成本。
透過實作建議,識別佈建不足的資源,以解決效能問題。
透過啟用 Amazon CloudWatch 指標,提高建議的節省金額和進一步了解記憶體利用率。
利用身分驗證後的自動授權最佳化推薦,對授權費用進行最佳化。
運作方式
AWS Compute Optimizer 可根據您的使用率資料,協助您避免對五種類型的 AWS 資源過度佈建和佈建不足:Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 執行個體類型、Amazon Elastic Block Store (EBS) 磁碟區、AWS Fargate 上的 Amazon Elastic Container Service (ECS) 服務、 AWS Lambda 函數與 Amazon Relational Database Service (RDS) 資料庫執行個體。
![圖表顯示 AWS Compute Optimizer 如何分析組態和利用率資料,以推薦 AWS 資源的最佳部署。](https://d1.awsstatic.com/product-marketing/Pinpoint/1-Product-Page-Diagram_AWS-Compute-Optimizer%402x.00b85c01b13d55ccf9952cdca59a9bc789a598a9.52ca0d1804b894778121886fc265be409ba2114f.png)
使用案例
簡化遷移至 AWS Graviton CPU 的工作
尋找能夠實現最大報酬,但轉移至 AWS Graviton CPU 所需的遷移工作量最低的 EC2 和 RDS 工作負載。