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Grundlegendes zu Empfehlungen und Berechnungen zur richtigen Größe

Dieser Abschnitt bietet eine Übersicht über die in den Algorithmen für Ihre Rightsizing-Empfehlungen verwendeten Einsparungsberechnungen.

Konsolidierte Fakturierungsfamilie

Um alle Instances für alle Konten in der konsolidierten Fakturierungsfamilie zu identifizieren, betrachten die Rightsizing-Empfehlungen die Nutzung für jedes Konto mindestens über 14 Tage hinweg. Wenn die Instance angehalten oder beendet wurde, wird sie von uns nicht mehr in Betracht gezogen. Für alle verbleibenden Instances benötigen wir Daten CloudWatch zur maximalen CPU Auslastung, zur Speicherauslastung (falls aktiviert), zu Netzwerkein-/ausgängen, zur lokalen Festplatteneingabe/-ausgabe (I/O) und zur Leistung der angeschlossenen EBS Volumes für die letzten 14 Tage. Dies dient der Erstellung vorsichtiger Empfehlungen, und nicht zur Empfehlung von Instance-Modifikationen, die sich nachteilig auf die Anwendungsleistung oder in unerwarteter Weise auf Ihre Performancedaten auswirken könnten.

Feststellung, ob eine Instance ungenutzt bzw. zu wenig ausgelastet ist oder ob nichts davon zutrifft

Wir betrachten die maximale CPU Auslastung der Instanz in den letzten 14 Tagen, um eine der folgenden Bewertungen vorzunehmen:

Wenn für die Instance nicht gilt, dass sie ungenutzt ist oder nicht ausreichend genutzt wird, wird keine Empfehlung generiert.

Generieren von Änderungsempfehlungen

Empfehlungen verwenden eine Engine für maschinelles Lernen, um die optimalen EC2 Amazon-Instance-Typen für einen bestimmten Workload zu ermitteln. Zu den Instance-Typen gehören auch solche, die Teil von AWS Auto Scaling Gruppen sind.

Das Empfehlungsmodul analysiert die Konfiguration und die Ressourcennutzung einer Workload, um Dutzende definierender Merkmale zu identifizieren. Es kann beispielsweise feststellen, ob eine Arbeitslast CPU intensiv ist oder ob sie ein tägliches Muster aufweist. Das Empfehlungsmodul analysiert diese Merkmale und identifiziert die Hardwareressourcen, die für die Workload erforderlich sind.

Schließlich wird festgestellt, wie sich der Workload auf verschiedenen EC2 Amazon-Instances verhalten würde, um Empfehlungen für die optimalen AWS Rechenressourcen als für den jeweiligen Workload abzugeben.

Berechnung der Einsparungen

Wir untersuchen zuerst die in den letzten 14 Tagen betriebene Instance, um festzustellen, ob sie teilweise oder vollständig von einer RI oder von Savings Plans abgedeckt oder On-Demand ausgeführt wurde. Ein weitere Faktor ist die eventuelle Größenflexibilität der RI. Die Kosten für den Betrieb der Instance werden auf der Grundlage der On-Demand-Stunden und des Tarifs des Instance-Typs berechnet.

Für jede Empfehlung berechnen wir die Kosten für den Betrieb einer neuen Instance. Wir gehen davon aus, dass eine größenflexible RI die neue Instance auf die gleiche Weise wie die vorherige Instance abdeckt, wenn sich die neue Instance innerhalb derselben Instance-Familie befindet. Die Einsparungen werden auf der Grundlage der Anzahl der On-Demand-Betriebsstunden und der Differenz bei den On-Demand-Tarifen berechnet. Wenn die RI nicht größenflexibel ist oder wenn sich die neue Instance in einer anderen Instance-Familie befindet, basiert die Berechnung der geschätzten Einsparungen darauf, ob die neue Instance in den letzten 14 Tagen als On-Demand-Instance ausgeführt wurde.

Cost Explorer gibt nur Empfehlungen mit geschätzten Einsparungen von mindestens 0 USD ab. Diese Empfehlungen sind eine Teilmenge der Compute-Optimizer-Ergebnisse. Informationen zu leistungsbasierten Empfehlungen, die zu höheren Kosten führen können, finden Sie unter Compute Optimizer.

Sie können wählen, ob Sie die Einsparungen mit oder ohne Berücksichtigung von RI- oder Savings-Plans-Rabatten anzeigen möchten. Empfehlungen berücksichtigen standardmäßig beide Rabatte. Wenn RI- oder Savings-Plans-Rabatte berücksichtigt werden, kann dies zu einigen Empfehlungen führen, die einen Einsparungswert von 0 USD zeigen. Informationen zum Ändern dieser Option finden Sie unter Verwenden Ihrer Rightsizing-Empfehlungen.