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Ressourcenanforderungen - AWS Compute Optimizer
Anforderungen an die Amazon EC2-Instance und die EC2 Auto Scaling-GruppeAnforderungen an das Amazon EBS-VolumeAnforderungen an die Lambda-FunktionAnforderungen für Amazon ECS-Dienste auf FargateAnforderungen an die kommerzielle SoftwarelizenzAnforderungen an die Amazon Aurora- und RDS-DatenbankWeitere Ressourcen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Ressourcenanforderungen

Diese Seite bietet Ihnen einen Überblick über die Ressourcenanforderungen, die für AWS Compute Optimizer die Generierung von Optimierungsempfehlungen erforderlich sind. Damit Compute Optimizer Empfehlungen generieren kann, müssen Ihre AWS Ressourcen die CloudWatch metrischen und ressourcenspezifischen Anforderungen von Amazon erfüllen. Compute Optimizer hat für jeden Ressourcentyp unterschiedliche Anforderungen an CloudWatch metrische Daten.

Wenn Ihre Ressourcen nicht über genügend Metrikdaten verfügen, sollten Sie etwas mehr Zeit einplanen, bis die Empfehlungen in der Compute Optimizer-Konsole angezeigt werden. Wenn Ihre Ressourcen beispielsweise über genügend Metrikdaten verfügen, die Empfehlungen jedoch nicht angezeigt werden, bedeutet das wahrscheinlich, dass Compute Optimizer Ihre Ressourcen immer noch analysiert. Es kann bis zu 24 Stunden dauern, bis die Analyse abgeschlossen ist. Nach Abschluss der Analyse werden Ressourcenempfehlungen in der Compute Optimizer-Konsole angezeigt.

Anforderungen an die Amazon EC2-Instance und die EC2 Auto Scaling-Gruppe

Sowohl Amazon EC2-Instances als auch EC2 Auto Scaling-Gruppen benötigen in den letzten 14 Tagen mindestens 30 Stunden an CloudWatch Metrikdaten.

Wenn Sie die Funktion „Erweiterte Infrastruktur-Metriken“ aktiviert haben, benötigen sowohl EC2-Instances als auch EC2 Auto Scaling in den letzten 93 Tagen mindestens 30 Stunden an CloudWatch Metrikdaten. Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte Infrastrukturmetriken.

Eine Liste der von Compute Optimizer unterstützten Instanztypen finden Sie unterUnterstützte Amazon-EC2-Instance-Typen. Informationen zu den EC2 Auto Scaling-Gruppen, die Compute Optimizer unterstützt, finden Sie unter. Unterstützte Amazon EC2 Auto Scaling-Gruppen

Wichtig

Sie müssen Cost Explorer aktivieren, damit Compute Optimizer die Abrechnungsdaten von Cost Explorer verwenden kann, um Einsparungen zu berechnen und Preisinformationen für Ihre Empfehlungen einzugeben. Wir empfehlen, dass Sie sich auch für Cost Optimization Hub anmelden, um Empfehlungen zur richtigen Dimensionierung zu erhalten, die alle Preismodelle für Reserved Instances oder Savings Plans berücksichtigen, die in Ihren Konten aktiv sind. Weitere Informationen finden Sie unter Cost Explorer aktivieren und Erste Schritte mit Cost Optimization Hub im AWS Cost Management Benutzerhandbuch.

Anforderungen an das Amazon EBS-Volume

Compute Optimizer generiert Empfehlungen für EBS-Volume-Typen, die einer laufenden Instance für mindestens 30 aufeinanderfolgende Stunden zugeordnet sind. Daten werden nur gemeldet, CloudWatch wenn das Volume an eine laufende Instance angehängt ist. Wenn Sie ein EBS-Volume von einer EC2-Instance trennen, sind die Empfehlungen für dieses Volume nicht mehr verfügbar.

Eine Liste der Amazon EBS-Volume-Typen, die von Compute Optimizer unterstützt werden, finden Sie unter. Unterstützte Amazon EBS-Volumetypen

Anforderungen an die Lambda-Funktion

Compute Optimizer generiert Empfehlungen zur Speichergröße nur für Lambda-Funktionen, die die folgenden Anforderungen erfüllen:

  • Der konfigurierte Speicher ist kleiner oder gleich 1.792 MB.

  • Die Funktionen wurden in den letzten 14 Tagen mindestens 50 Mal aufgerufen.

Funktionen, die diese Anforderungen nicht erfüllen, erhalten die Bewertung Nicht verfügbar. Der Ursachencode Uneindeutig bezieht sich auf Funktionen, für die mehr als 1.792 MB Arbeitsspeicher konfiguriert ist. Unzureichende Daten beziehen sich auf Funktionen, die in den letzten 14 Tagen weniger als 50 Mal aufgerufen wurden.

Funktionen mit dem Ergebnis Nicht verfügbar werden nicht in der Compute Optimizer-Konsole angezeigt und erhalten keine Empfehlungen.

Anmerkung

Lambda-Funktionen benötigen keine CloudWatch Metrikdaten.

Anforderungen für Amazon ECS-Dienste auf Fargate

Um Empfehlungen für Amazon ECS-Services auf Fargate zu generieren, benötigt Compute Optimizer Folgendes:

  • Ihre Services verfügen über mindestens 24 Stunden CloudWatch und Amazon ECS-Nutzungskennzahlen der letzten 14 Tage.

  • Es ist keine Richtlinie zur schrittweisen Skalierung beigefügt.

  • Der CPU und dem Arbeitsspeicher ist keine Zielskalierungsrichtlinie zugeordnet.

    Anmerkung

    Wenn eine Ziel-Tracking-Richtlinie nur an die CPU des Dienstes angehängt ist, generiert Compute Optimizer nur Empfehlungen zur Speichergröße. Oder, wenn eine Ziel-Tracking-Richtlinie nur an den Arbeitsspeicher des Dienstes angehängt ist, generiert Compute Optimizer nur Empfehlungen zur CPU-Größe.

  • Der Ausführungsstatus des Dienstes lautet SteadyState oder MoreWork.

Weitere Informationen zu den analysierten Metriken finden Sie unterMetriken für Amazon ECS-Dienste auf Fargate.

Anforderungen an die kommerzielle Softwarelizenz

Compute Optimizer generiert nur Lizenzempfehlungen für Microsoft SQL Server auf Amazon EC2.

Um Empfehlungen für kommerzielle Softwarelizenzen zu generieren, benötigt Compute Optimizer Folgendes:

Weitere Informationen zu den analysierten Metriken finden Sie unterMetriken für kommerzielle Softwarelizenzen.

Anforderungen an die Amazon Aurora- und RDS-Datenbank

Compute Optimizer generiert Aurora- und RDS-DB-Instances, RDS-DB-Instance-Speicher und Aurora-DB-Cluster-Empfehlungen für RDS für MySQL-, RDS für PostgreSQL- und Amazon Aurora-Datenbanken.

Amazon Aurora- und RDS-Instances

Um Empfehlungen für Ihre Aurora- und RDS-DB-Instances zu generieren, benötigt Compute Optimizer Folgendes:

  • Mindestens 30 Stunden an CloudWatch Metrikdaten in den letzten 14 Tagen. Wenn Sie die Funktion „Erweiterte Infrastruktur-Metriken“ aktiviert haben, benötigen DB-Instances in den letzten 93 Tagen mindestens 30 Stunden an Metrikdaten. Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte Infrastrukturmetriken.

  • Um Empfehlungen für RDS-DB-Instances zu erhalten, die überlastet sind, müssen Sie Amazon RDS Performance Insights aktivieren. Informationen zur Aktivierung von Performance Insights für Ihre DB-Instances finden Sie im Amazon Relational Database Service-Benutzerhandbuch unter Ein- und Ausschalten von Performance Insights für Amazon RDS.

Aurora-DB-Cluster

Um Empfehlungen für Ihre Aurora-DB-Cluster zu generieren, benötigt Compute Optimizer Folgendes:

  • Dem Aurora-DB-Cluster ist keine Auto Scaling-Richtlinie für Anwendungen zugeordnet. Weitere Informationen zu Aurora Auto Scaling finden Sie unter Amazon Aurora Auto Scaling with Aurora Replicas im Amazon Aurora-Benutzerhandbuch.

  • Der Aurora-DB-Cluster verfügt über Kostennutzungsdaten für mindestens 14 Tage.

  • Der Aurora-DB-Cluster hat Aurora Parallel Query während des Lookback-Zeitraums nicht verwendet.

  • Der Aurora-DB-Cluster hat die Speicherkonfiguration in den letzten 30 Tagen nicht geändert.

Weitere Ressourcen