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，協助您避免對四種類型的 AWS 資源 (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) 服務和 AWS Lambda 函數) 過度佈建和佈建不足。
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 工作負載。