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Empfehlungen von Amazon ECS Services auf Fargate anzeigen
AWS Compute Optimizer generiert Empfehlungen für ECS Amazon-Dienste auf Fargate. Diese Empfehlungen werden auf den folgenden Seiten der Compute-Optimizer-Konsole angezeigt.
Auf der Seite Empfehlungen für ECS Amazon-Dienste auf Fargate sind die folgenden Informationen für jeden Ihrer ECS Dienste aufgeführt:
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Klassifizierungen finden
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Gründe finden
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Geschätzte monatliche Einsparungen
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Einsparungsmöglichkeit
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Derzeitiges Leistungsrisiko
Die Empfehlungen von Compute Optimizer sind neben jedem Ihrer ECS Amazon-Services aufgeführt. Zu den bereitgestellten Informationen gehören die empfohlene Größe CPU und die Speichergröße innerhalb eines ECS Amazon-Service, der Stundenpreis für die gewählte Kaufoption und die Preisdifferenz zwischen Ihrem aktuellen ECS Amazon-Service und dem Service mit den empfohlenen Konfigurationen von Compute Optimizer. Diese Informationen können Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob Sie Ihre ECS Amazon-Services auf Fargate vergrößern oder verkleinern möchten. Weitere Informationen darüber, wie Sie Ihre Empfehlungen für ECS Amazon-Services auf Fargate einsehen können, finden Sie unterZugreifen auf ECS Serviceempfehlungen und Details.
Anmerkung
Die Empfehlungen werden täglich aktualisiert und es kann bis zu 24 Stunden dauern, bis sie generiert sind. Beachten Sie, dass Compute Optimizer in den letzten 14 Tagen 24 Stunden an Metriken benötigt, um Empfehlungen für den ECS Amazon-Service auf Fargate zu generieren. Weitere Informationen finden Sie unter Anforderungen für ECS Amazon-Dienste auf Fargate.
Die Seite mit den ECSAmazon-Servicedetails enthält die folgenden Informationen zu Ihrem ECS Amazon-Service:
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Ihre aktuellen Amazon ECS Service-Einstellungen für die Aufgabengröße und die von Compute Optimizer empfohlenen Einstellungen für die Aufgabengröße. Verwenden Sie die Tabelle, um Ihre aktuellen Aufgabeneinstellungen wie CPU Größe, Speichergröße und Preisdetails mit den Empfehlungen von Compute Optimizer zu vergleichen.
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Ihre aktuellen Einstellungen für die Containergröße und die von Compute Optimizer empfohlenen Containergrößeneinstellungen. Verwenden Sie die Tabelle, um Ihre aktuellen Container-Einstellungen wie CPU Größe, Speichergröße und reservierten Speicher mit den Empfehlungen von Compute Optimizer zu vergleichen.
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Verwenden Sie die Nutzungsdiagramme, um Ihre aktuellen Amazon ECS Service CPU - und Speicherauslastungskennzahlen mit der Empfehlung von Compute Optimizer zu vergleichen. Die Grafiken zeigen visuell die Auswirkungen dieser Empfehlungen.
Weitere Informationen darüber, wie Sie die Details für Ihren ECS Amazon-Service auf Fargate anzeigen können, finden Sie unterZugreifen auf die Seite mit den ECS Dienstdetails.
Inhalt
- Klassifizierungen finden
- Gründe finden
- Geschätzte monatliche Einsparungen und Sparmöglichkeiten
- Aktuelles Leistungsrisiko
- Vergleichen Sie die aktuellen Einstellungen mit der empfohlenen Aufgabengröße
- Vergleichen Sie die aktuellen Einstellungen mit der empfohlenen Containergröße
- Diagramme zur Auslastung
- Zugreifen auf ECS Serviceempfehlungen und Details
Klassifizierungen finden
Die Spalte Ergebnisse auf der Seite Empfehlungen für ECS Amazon-Services auf Fargate bietet eine Zusammenfassung der Leistung Ihrer einzelnen Services im Analysezeitraum.
Die folgenden Klassifizierungen der Ergebnisse gelten für ECS Amazon-Dienste auf Fargate.
| Klassifizierung | Beschreibung |
|---|---|
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Unterversorgung |
Wenn Compute Optimizer feststellt, dass nicht genügend Arbeitsspeicher vorhanden ist oder CPU ein ECS Amazon-Service als unzureichend bereitgestellt gilt. Compute Optimizer zeigt einen Grund an, warum zu wenig bereitgestellt oder CPUzu wenig Speicher bereitgestellt wurde. Ein unzureichend bereitgestellter ECS Amazon-Service kann zu einer schlechten Anwendungsleistung führen. |
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Übermäßig bereitgestellt |
Wenn Compute Optimizer feststellt, dass zu viel Arbeitsspeicher vorhanden ist oder CPU ein ECS Amazon-Service als übermäßig bereitgestellt betrachtet wird. Compute Optimizer zeigt einen Grund an, warum zu viel bereitgestellt oder CPUzu viel Speicher bereitgestellt wurde. Ein übermäßig bereitgestellter ECS Amazon-Service kann zu zusätzlichen Infrastrukturkosten führen. |
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Optimiert |
Wenn CPU sowohl der Speicher als auch der Speicher Ihres ECS Amazon-Service die Leistungsanforderungen Ihres Workloads erfüllen, gilt der Service als optimiert. |
Weitere Informationen über zu wenig und zu viele bereitgestellte ECS Amazon-Dienste auf Fargate finden Sie im Thema. Gründe finden Empfehlungen von Amazon ECS Services auf Fargate anzeigen
Gründe finden
Die Spalte Gründe für die Suche nach Gründen auf der Seite Empfehlungen für ECS Amazon-Services auf Fargate zeigt, welche Spezifikation eines ECS Amazon-Service auf Fargate zu wenig oder zu viel bereitgestellt ist.
Die folgenden Feststellungsgründe gelten für ECS Amazon-Dienste auf Fargate.
| Grund finden | Beschreibung |
|---|---|
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CPUüberversorgt |
Die ECS CPU Servicekonfiguration kann verkleinert werden, ohne dass die Leistungsanforderungen Ihres Workloads erfüllt werden. Dies wird durch die Analyse der |
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CPUunzureichend bereitgestellt |
Die ECS CPU Servicekonfiguration kann vergrößert werden, um die Leistung Ihres Workloads zu verbessern. Dies wird ermittelt, indem die |
|
Zu viel Arbeitsspeicher zur Verfügung gestellt |
Die Konfiguration des ECS Servicespeichers kann verkleinert werden, ohne dass die Leistungsanforderungen Ihrer Arbeitslast erfüllt werden. Dies wird ermittelt, indem die |
|
Zu wenig verfügbarer Arbeitsspeicher |
Die Konfiguration des ECS Servicespeichers kann vergrößert werden, um die Leistung Ihrer Arbeitslast zu verbessern. Dies wird ermittelt, indem die |
Weitere Informationen zu diesen Metriken finden Sie unter ECS CloudWatch Amazon-Metriken im ECSAmazon-Benutzerhandbuch für AWS Fargate.
Geschätzte monatliche Einsparungen und Sparmöglichkeiten
Geschätzte monatliche Einsparungen (nach Rabatten)
In dieser Spalte sind die ungefähren monatlichen Kosteneinsparungen aufgeführt, die Sie erzielen, nachdem Sie die Konfigurationen Ihres ECS Amazon-Service auf Fargate an die empfohlenen Konfigurationen im Rahmen des Preismodells Savings Plans angepasst haben. Um Empfehlungen mit Sparplan-Rabatten zu erhalten, muss die Einstellung Sparschätzungsmodus aktiviert sein. Weitere Informationen finden Sie unter Sparschätzmodus.
Anmerkung
Wenn Sie die Einstellung für den Sparschätzungsmodus nicht aktivieren, werden in dieser Spalte die standardmäßigen Preisnachlassinformationen auf Abruf angezeigt.
Geschätzte monatliche Einsparungen (auf Anfrage)
In dieser Spalte sind die ungefähren monatlichen Kosteneinsparungen aufgeführt, die Sie erzielen, nachdem Sie die Konfigurationen Ihres ECS Amazon-Service auf Fargate an die empfohlenen Konfigurationen im Rahmen des On-Demand-Preismodells angepasst haben.
Einsparungsmöglichkeit (%)
In dieser Spalte ist der prozentuale Unterschied zwischen dem Preis des aktuellen ECS Dienstes auf Fargate und dem Preis des Dienstes mit den empfohlenen Konfigurationen aufgeführt. Wenn der Sparschätzungsmodus aktiviert ist, analysiert Compute Optimizer die Preisrabatte der Savings Plans, um den Prozentsatz der Sparmöglichkeiten zu ermitteln. Wenn der Sparschätzungsmodus nicht aktiviert ist, verwendet Compute Optimizer nur On-Demand-Preisinformationen. Weitere Informationen finden Sie unter Sparschätzungsmodus.
Wichtig
Wenn Sie Cost Optimization Hub in aktivieren AWS Cost Explorer, verwendet Compute Optimizer Cost Optimization Hub-Daten, zu denen auch Ihre spezifischen Preisrabatte gehören, um Ihre Empfehlungen zu generieren. Wenn Cost Optimization Hub nicht aktiviert ist, verwendet Compute Optimizer Cost Explorer Explorer-Daten und On-Demand-Preisinformationen, um Ihre Empfehlungen zu generieren. Weitere Informationen finden Sie unter Cost Explorer und Cost Optimization Hub aktivieren im AWS Cost Management Benutzerhandbuch.
Berechnung der geschätzten monatlichen Einsparungen
Für jede Empfehlung berechnet Compute Optimizer die Kosten für den Betrieb eines neuen ECS Amazon-Dienstes auf Fargate anhand der empfohlenen Servicespezifikationen. Die geschätzten monatlichen Einsparungen werden auf der Grundlage der geschätzten monatlichen Laufzeit des aktuellen ECS Amazon-Service berechnet. Die Einsparungen basieren auch auf dem Preisunterschied zwischen dem aktuellen ECS Amazon-Service und dem Service mit den empfohlenen Konfigurationen.
Anmerkung
Um die geschätzte monatliche Laufzeit Ihrer ECS Amazon-Services auf Fargate zu berechnen, analysiert Compute Optimizer Ihre Nutzungsdaten der letzten 14 Tage. Compute Optimizer verwendet dann die Analyseergebnisse, um Ihre monatliche Nutzung zu schätzen.
Die geschätzten monatlichen Einsparungen für ECS Amazon-Services, die im Compute Optimizer Optimizer-Dashboard angezeigt werden, sind eine Summe der geschätzten monatlichen Einsparungen für alle übermäßig bereitgestellten Dienste im Konto.
Aktuelles Leistungsrisiko
In der Spalte Aktuelles Leistungsrisiko auf der Seite Empfehlungen für ECS Amazon-Services auf Fargate wird definiert, wie wahrscheinlich es ist, dass jeder aktuelle ECS Amazon-Service die Workload-Ressourcenanforderungen nicht erfüllt. Die Werte für das aktuelle Leistungsrisiko sind Sehr niedrig, Niedrig, Mittel und Hoch.
Ein sehr geringes Leistungsrisiko bedeutet, dass der aktuelle ECS Amazon-Service voraussichtlich durchweg genügend Funktionen bietet. Ein hohes Leistungsrisiko ist wahrscheinlich auf eine hohe CPU Speicherauslastung zurückzuführen. Wenn Ihr ECS Amazon-Service immer voll ausgelastet ist, erhöht dies die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Service unter einer höheren Latenz oder einer geringeren Leistung leidet. Die Empfehlungen von Compute Optimizer bieten Ihnen genügend Kapazität, um Ihre Workloads effizient auszuführen.
Vergleichen Sie die aktuellen Einstellungen mit der empfohlenen Aufgabengröße
Vergleichen Sie auf der Seite mit den ECSAmazon-Servicedetails die aktuelle Größe der ECS Amazon-Serviceaufgaben mit der von Compute Optimizer für Ihre Ressourcen empfohlenen Aufgabengröße. Informationen zu Spar- und Leistungsrisiken für Ihren ECS Amazon-Service finden Sie ebenfalls in der Tabelle. Die folgende Tabelle enthält eine Beschreibung für jeden Spaltenabschnitt in der Konsole.
| Spalte | Beschreibung |
|---|---|
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CPUGröße |
Die CPU Größe der aktuellen ECS Amazon-Serviceaufgaben und die von Compute Optimizer empfohlenen CPU Größenkonfigurationen. |
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Arbeitsspeichergröße |
Die Speichergröße der aktuellen ECS Amazon-Serviceaufgaben und die von Compute Optimizer empfohlenen Speichergrößenkonfigurationen. |
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Preisdetails |
Der On-Demand-Preis des aktuellen ECS Amazon-Dienstes auf Fargate und den empfohlenen Konfigurationen von Compute Optimizer. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Fargate – Preise |
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Geschätzte monatliche Einsparungen |
Die ungefähren monatlichen Kosteneinsparungen, nachdem Sie die Konfigurationen Ihres ECS Amazon-Service an die von Compute Optimizer empfohlenen Konfigurationen angepasst haben. Weitere Informationen finden Sie unter Geschätzte monatliche Einsparungen und Sparmöglichkeiten. |
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Einsparungsmöglichkeit (%) |
Die prozentuale Differenz zwischen dem Preis Ihres aktuellen ECS Amazon-Service und dem Preis des Services mit den von Compute Optimizer empfohlenen Konfigurationen. Weitere Informationen finden Sie unter Geschätzte monatliche Einsparungen und Sparmöglichkeiten. |
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Preisunterschied |
Der Unterschied zwischen den öffentlichen Preisen des aktuellen ECS Amazon-Dienstes auf Fargate und dem Service mit den empfohlenen Konfigurationen von Compute Optimizer. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Fargate – Preise |
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Leistungsrisiko |
Dies definiert, wie wahrscheinlich es ist, dass Ihr aktueller ECS Amazon-Service und die Empfehlung von Compute Optimizer die Workload-Ressourcenanforderungen nicht erfüllen. Die Werte für das Leistungsrisiko sind Sehr niedrig, Niedrig, Mittel und Hoch. Weitere Informationen finden Sie unter Aktuelles Leistungsrisiko. |
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Auto Scaling Scaling-Konfiguration |
Die Auto Scaling Scaling-Konfiguration Ihres aktuellen ECS Amazon-Service und die empfohlene Aufgabengröße von Compute Optimizer. Wenn Ihr Service über eine Richtlinie zur schrittweisen Skalierung oder eine Richtlinie zur Zielverfolgung CPU sowohl für beide als auch für den Arbeitsspeicher verfügt, kann Compute Optimizer keine Auto Scaling Scaling-Empfehlungen generieren. Wenn eine Zielverfolgungsrichtlinie CPU nur für den Service gilt, generiert Compute Optimizer nur Empfehlungen zur Speichergröße. Oder, wenn eine Ziel-Tracking-Richtlinie nur für den Speicher des Services gilt, generiert Compute Optimizer nur CPU Größenempfehlungen. Weitere Informationen über Step Scaling und Target Scaling Policies finden Sie unter Step Scaling Policies for Application Auto Scaling und Target Tracking Scaling Scaling Policies for Application Auto Scaling im Application Auto Scaling User Guide. |
Vergleichen Sie die aktuellen Einstellungen mit der empfohlenen Containergröße
Vergleichen Sie auf der Seite mit den ECSAmazon-Servicedetails die aktuelle ECS Amazon-Servicecontainergröße mit den empfohlenen Containergrößenoptionen. Die Tabelle enthält Ihre aktuelle Größe und die von Compute Optimizer empfohlenen Konfigurationen für CPU Größe, Speichergröße und reservierten Speicher. Compute Optimizer generiert Empfehlungen auf Containerebene, die mit der empfohlenen Aufgabengröße kompatibel sind.
Anmerkung
Compute Optimizer bietet nur Empfehlungen zur Einstellung der Containergröße, wenn die Containergrößeneinstellungen an eine ECS Amazon-Serviceaufgabe angepasst werden müssen. Nehmen wir zum Beispiel an, Compute Optimizer empfiehlt, die Größe einer Aufgabe zu reduzieren. Anschließend bietet Compute Optimizer Einstellungsempfehlungen auf Containerebene, um sicherzustellen, dass die Einstellungen für Aufgabengröße und Containergröße miteinander kompatibel sind.
Diagramme zur Auslastung
Auf der Seite mit den ECSServicedetails von Amazon werden Diagramme zur Nutzungsmetrik für Ihre Amazon ECS Services on Fargate- und Compute Optimizer Optimizer-Empfehlungen angezeigt. In den Diagrammen werden die aktuellen Daten und die empfohlenen Daten CPU sowie die Speicherdaten für den Analysezeitraum angezeigt. Compute Optimizer verwendet den maximalen Nutzungspunkt innerhalb jedes Zeitintervalls von einer Minute, um ECS Empfehlungsdienste auf Fargate zu generieren.
Die durchgezogene blaue Linie steht für die Auslastung Ihres aktuellen Dienstes. Wenn Sie die Empfehlungen während des Analysezeitraums verwendet haben, ist die grüne Linie der projizierte obere Grenzwert und die graue Linie der projizierte untere Grenzwert.
Anmerkung
Die Nutzungswerte eines ECS Amazon-Service können je nach der Infrastruktur, die Fargate verwendet, variieren. Compute Optimizer bietet einen Nutzungsbereich, mit dem Sie alle möglichen Betriebsbedingungen berücksichtigen können.
Sie können die Diagramme so ändern, dass Daten der letzten 24 Stunden, 3 Tage, 1 Woche oder 2 Wochen angezeigt werden. Sie können die Statistik der Grafiken auch zwischen Durchschnitt und Maximum ändern.
Die folgenden Nutzungsdiagramme werden auf der Detailseite angezeigt.
| Name des Diagramms | Beschreibung |
|---|---|
|
CPUAuslastung (Prozent) |
Der Prozentsatz der CPU Kapazität, der im Service genutzt wird. In der Grafik werden die CPU Nutzungsdaten Ihres aktuellen ECS Amazon-Service mit dem Service verglichen, wenn die empfohlenen Konfigurationen angewendet werden. Der Vergleich zeigt Ihnen, wie hoch die CPU Auslastung ist, wenn Sie Ihre Einstellungen während des Analysezeitraums CPU auf die empfohlenen Einstellungen konfiguriert haben. Dieser Vergleich zeigt, ob die empfohlenen ECS Amazon-Serviceeinstellungen innerhalb der Leistungsschwelle Ihres Workloads liegen. |
|
Speicherauslastung (Prozent) |
Der Prozentsatz des Speichers, der im Dienst verwendet wird. In der Grafik werden die Speicherauslastungsdaten Ihres aktuellen ECS Amazon-Service mit denen des Service verglichen, wenn die empfohlenen Konfigurationen angewendet werden. Der Vergleich zeigt Ihnen, wie hoch die Speicherauslastung ist, wenn Sie Ihren Speicher während des Analysezeitraums auf die empfohlenen Einstellungen konfiguriert haben. Dieser Vergleich zeigt, ob die empfohlenen ECS Amazon-Serviceeinstellungen innerhalb der Leistungsschwelle Ihres Workloads liegen. |
