AWS Compute Optimizer ist ein Dienst, der maschinelles Lernen nutzt, um die Konfigurations- und Nutzungsmetriken Ihrer AWS-Ressourcen zu analysieren, wie z.B. Amazon EC2-Instanzen, Amazon EBS-Volumes, AWS Lambda-Funktionen und Amazon ECS-Dienste auf Fargate. Er bietet umsetzbare Empfehlungen, um Ihnen zu helfen, Ihre Ressourcen richtig zu dimensionieren, die Leistung zu verbessern und die Kosten um bis zu 25 % zu senken. Durch die Bewertung Ihrer Arbeitslastmuster identifiziert Compute Optimizer unter- oder überdimensionierte Ressourcen und schlägt optimale Konfigurationen vor, um Ihre Leistungs- und Kapazitätsanforderungen zu erfüllen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Rightsizing-Empfehlungen: Bietet maßgeschneiderte Vorschläge zur Anpassung der Ressourcengrößen basierend auf Ihren spezifischen Arbeitslastpräferenzen, um optimale Leistung und Kosteneffizienz zu gewährleisten. - Lösung von Leistungsproblemen: Identifiziert unterdimensionierte Ressourcen und bietet Empfehlungen zur Behebung potenzieller Leistungsengpässe. - Verbesserte Einsparungen mit Speichermetriken: Durch die Aktivierung von Amazon CloudWatch-Metriken erhöht Compute Optimizer die Sichtbarkeit der Speichernutzung, was zu genaueren Empfehlungen und potenziellen Kosteneinsparungen führt. - Lizenzoptimierung: Bietet automatisierte Empfehlungen zur Optimierung der Lizenzkosten für kommerzielle Software, wie z.B. Microsoft SQL Server, indem geeignete Lizenzierungsoptionen vorgeschlagen werden. - Verwaltung von Leerlaufressourcen: Erkennt und empfiehlt die Bereinigung ungenutzter Ressourcen, um unnötige Cloud-Ausgaben zu reduzieren. Primärer Wert und gelöstes Problem: AWS Compute Optimizer adressiert die Herausforderung, Leistung und Kosten im Cloud-Ressourcenmanagement in Einklang zu bringen. Durch die Analyse historischer Nutzungsdaten und die Anwendung von maschinellen Lernalgorithmen liefert er personalisierte Empfehlungen, die den Nutzern helfen: - Kosten zu senken: Überdimensionierte Ressourcen zu identifizieren und zu eliminieren, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. - Leistung zu verbessern: Leistungsprobleme zu lösen, indem unterdimensionierte Ressourcen richtig dimensioniert werden, um den Arbeitslastanforderungen gerecht zu werden. - Ressourcenmanagement zu vereinfachen: Die Analyse der Ressourcennutzung zu automatisieren, wodurch der Bedarf an manueller Überwachung und Anpassung reduziert wird. Im Wesentlichen befähigt AWS Compute Optimizer die Nutzer, fundierte Entscheidungen über ihre AWS-Ressourcenkonfigurationen zu treffen, um optimale Leistung bei minimalen Kosten sicherzustellen.