一般問題

問:什麼是 AWS Compute Optimizer?

AWS Compute Optimizer 協助您識別最佳 AWS 資源組態,例如:使用機器學習分析歷史使用率指標的 Amazon EC2 執行個體類型、Amazon EBS 磁碟區組態和 AWS Lambda 函數記憶體大小。AWS Compute Optimizer 提供一組 API 和主控台體驗,透過為您的 AWS 工作負載建議最佳 AWS 資源,協助您降低成本和提升工作負載效能。

問:我可以用 AWS Compute Optimizer 做什麼?

AWS Compute Optimizer 提供直覺和輕鬆可行的 AWS 資源建議,協助您在無需專業知識或投資大量時間和金錢的情況下,就能為工作負載快速辨識最佳 AWS 資源。AWS Compute Optimizer 主控台為您提供經 AWS Compute Optimizer 針對所有資源進行分析的全域、跨帳戶檢視,接著再提出建議,好讓您快速辨識最有影響力的佳化機會。

問:如何開始使用 AWS Compute Optimizer?

欲登入使用 AWS Compute Optimizer ,造訪 AWS Compute Optimizer 主控台並按一下「選擇使用」。您必須擁有 Amazon Web Services 帳戶才能存取此服務。選擇使用後,AWS Compute Optimizer 立即開始分析您的 AWS 資源,並提供建議。首次選擇使用 AWS Compute Optimizer 時,可能需時最多 12 小時,才能全面分析您帳戶內的 AWS 資源。

問:AWS Compute Optimizer 會使用哪些資料向我提出建議?

選擇使用 AWS Compute Optimizer 時,您授權服務使用 AWS 資源組態資料和 CloudWatch 指標。因為 AWS Compute Optimizer 需要此資料才能識別要評估的資源,且需要充分的指標歷史才能提供建議。

問:我分別要在什麼時候使用 AWS Compute Optimizer EC2 執行個體類型建議和 AWS Cost Explorer EC2 資源精簡化建議?

Cost Explorer 資源精簡化推薦和 Compute Optimizer 使用相同的推薦引擎。Compute Optimizer 推薦引擎提供的建議,可協助客戶針對其工作負載找出最佳的 EC2 執行個體類型。Cost Explorer 主控台和 API 會提供一部分可節省成本的建議,並利用客戶特定的成本和節省資訊 (例如,帳單資訊、可用的積分、RI 和 Savings Plans) 增強這些建議,協助成本管理擁有者透過基礎設施精簡化快速找出節省的機會。Compute Optimizer 主控台及其 API 則會提供所有建議,無論是否與成本有關。工程團隊可以使用 Compute Optimizer 評估工作負載的價格效能權衡、接收包含額外資料 (例如記憶體指標) 的建議,並評估預測的資源使用率和效能風險。

建議

問:AWS Compute Optimizer 會為每個 AWS 資源提供多少建議選項?

AWS Compute Optimizer 為每個經分析的 AWS 資源提供最多 3 個建議選項。

問:AWS Compute Optimizer 會為所有 AWS有資源提供建議嗎?

AWS Compute Optimizer 為特定類型的 EC2 執行個體、EC2 Auto Scaling 群組、EBS 磁碟區和 Lambda 函數提供建議。

問:AWS Compute Optimizer 要分析多少資料,才能建立建議?

AWS Compute Optimizer 分析過去 14 天的指標,以建立建議。

EC2 執行個體建議

問: AWS Compute Optimizer 支援哪種 EC2 執行個體建議?

AWS Compute Optimizer 支援 EC2 執行個體類型,並為 M、 C、R、 T、X、I、D、H 和 z 執行個體系列的獨立 EC2 執行個體提出大小的建議。

問:AWS Compute Optimizer 使用哪些資料提供 EC2 執行個體建議?

AWS Compute Optimizer 在產生 EC2 執行個體類型建議時,分析預設 CloudWatch 指標,如 CPU 利用率、每秒網路封包數、本機儲存輸送量和本機儲存 IOPS。

問:AWS Compute Optimizer 分析我的 EC2 執行個體記憶指標嗎?

若您使用 CloudWatch 代理發佈記憶體使用率, AWS Compute Optimizer 將自動分析 CloudWatch Agent 在 “CWAgent” 命名空間內發佈的記憶體指標。

問:萬一我無法為我的 EC2 執行個體提供記憶指標,該怎麼辦?

若未提供硬體資源指標,例如:記憶體, AWS Compute Optimizer 將試著避免作出縮減體積的建議。

問: AWS Compute Optimizer 如何為建議的 EC2 執行個體選項決定效能風險?

效能風險是指執行個體類型不符合您工作負載所需資源的可能性。Compute Optimizer 會針對建議執行個體的每個資源面向計算其個別效能風險分數,包括 CPU、記憶體、EBS 輸送量、EBS IOPS、磁碟輸送量、網路輸送量以及網路 PPS。針對每個資源面向,效能風險分數是以歷史回溯期中,在指定資源面向中容量可能受限的時間百分比來計算。 建議執行個體的效能風險,則是以橫跨所分析的資源規格之最大效能風險分數來計算。

問: AWS Compute Optimizer 如何協助我了解建議的 EC2 執行個體選項?

若您使用建議選項,AWS Compute Optimizer 會預測您的 EC2 執行個體可能會產生之 CPU 和記憶體使用率,讓您了解工作負載在建議選項下的效能。AWS Compute Optimizer 也會列出目前執行個體及建議執行個體類型間的組態差異,讓您了解可能將工作負載從目前執行個體遷移至建議執行個體類型時,可能需要套用哪些更新。 

問: AWS Compute Optimizer 提供建議時,會考量 EC2 執行個體的定價嗎?

AWS Compute Optimizer 為您的工作負載辨識最佳 AWS 資源清單後,將合併不同的定價方式,例如:隨需定價,以及預期效能風險,以便對建議進行排名。AWS Compute Optimizer 不考量暫時的定價要素,例如:Spot 定價。

Auto Scaling 群組建議

問:AWS Compute Optimizer 支援哪種 Auto Scaling 群組建議?

AWS Compute Optimizer 為 EC2 Auto Scaling 群組 EC2 執行個體類型和大小建議提供固定的群組大小,意味著想要的大小、下限和上限全都設定為同一個值,且未附加擴展政策。此前,所有 Auto Scaling 群組成員執行個體必須為 M、C、R、T 和 X 執行個體系列。目前 Compute Optimizer 不支援以混合執行個體政策設定的 Auto Scaling 群組。

問: AWS Compute Optimizer 使用哪些資料,以提供 Auto Scaling 群組建議?

AWS Compute Optimizer 需要最少 30 小時的指標,才能為 Auto Scaling 群組提出建議。AWS Compute Optimizer 分析每個組成的 EC2 執行個體之 CloudWatch 指標,例如:CPU 使用率和網路 I/O 指標,以及 Auto Scaling 組態,例如:擴展政策和相關的啟動範本。

EBS 磁碟區建議

問:AWS Compute Optimizer 支援哪種 EBS 磁碟區建議?

AWS Compute Optimizer 支援適用於一般用途 (SSD) (gp3) 磁碟區的 IOPS 和輸送量建議,以及適用於佈建 IOPS (io1 和 io2) 磁碟區的 IOPS 建議。

問:AWS Compute Optimizer 使用哪些資料提供 EBS 磁碟區建議?

AWS Compute Optimizer 需要最少連續 30 個小時的指標,才能為獨立的 EBS 磁碟區提出建議。AWS Compute Optimizer 分析 EBS 磁碟區的預設 CloudWatch 指標,例如 IOPS 和輸送量指標。

問:AWS Compute Optimizer 如何為建議的 EBS 磁碟區選項決定效能風險?

效能風險說明建議選項有可能無法迎合您工作負載的效能要求。效能風險越高,您就需要花更多精力,驗證建議的 EBS 磁碟區類型是否符合您工作負載的效能要求。

問:AWS Compute Optimizer 提供建議時,會考量 EBS 磁碟區的定價嗎?

AWS Compute Optimizer 為您的工作負載辨識最佳 EBS 磁碟區組態清單後,將合併公有 EBS 定價以及預期效能風險,以便對建議進行排名。

AWS Lambda 函數建議

問︰Compute Optimizer 支援哪種 Lambda 函數?

Compute Optimizer 可協助您最佳化兩類 Lambda 函數。第一類包括 Lambda 函數,這些函數可能在記憶體大小中被過度佈建。您可以考慮縮小這些函數的記憶體大小以節省成本。第二類包括運算密集型 Lambda 函數,這些函數可能會受益於額外的 CPU 功能。您可以考慮增加其記憶體大小,以觸發這些函數可用的 CPU 等效增加,以及減少執行時間。對於不屬於這些類別的函數,Compute Optimizer 不會為其提供建議。

問:Compute Optimizer 用於 Lambda 函數建議的資料有哪些?

AWS Compute Optimizer 分析 14 天的 Lambda 函數叫用歷史記錄,包括函數執行持續時間、使用的 CPU 時間和記憶體使用情況,以提供建議。

問:在提供建議時,Compute Optimizer 是否考慮 Lambda 函數定價資訊?

是。在 Compute Optimizer 確定 Lambda 函數的最佳記憶體大小後,它將結合公開 Lambda 定價、預期函數執行時間,以及過去 14 天中函數叫用的次數,來計算「可能」的成本數據。如果將 Lambda 函數的記憶體大小設定為建議選項,則可以使用該數據來了解 Lambda 的成本。

AWS 服務整合

問:AWS Compute Optimizer 可和 AWS Organizations 整合嗎?

可以,AWS Compute Optimizer 和 AWS Organizations 整合,讓您檢視您組織內的所有建議。欲使用此功能,您的組織必需啟用「所有功能」,且您必需登入為組織的主要帳戶。

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