Lambda 関数のレコメンデーションと詳細へのアクセス - AWS Compute Optimizer

Lambda 関数のレコメンデーションと詳細へのアクセス

AWS コンソールの [Lambda 関数のレコメンデーション] ページまたは [Lambda 関数の詳細] ページにアクセスするには、以下のいずれかの手順を使用できます。

[Lambda 関数のレコメンデーション] ページでは、現在の関数に対するレコメンデーションを確認できます。[Lambda 関数の詳細] ページでは、特定の関数とそのレコメンデーションの詳細を確認できます。

手順

Lambda 関数のレコメンデーションページにアクセスするには
  1. https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/ で、Compute Optimizer コンソールを開きます。

  2. ナビゲーションペインで、[Lambda 関数] を選択します。

    レコメンデーションページには、関数の仕様と結果の分類が、推奨される関数の仕様と共に表示されます。表示される現在の関数は、選択したアカウントで現在選択されている AWS リージョンのものです。

  3. レコメンデーションページでは、次のアクションを実行できます。

    • [結果]、[検出結果] AWS リージョン、または [検出結果の理由] でレコメンデーションを絞り込みます。そのためには、まず「1 つ以上のプロパティで絞り込む」テキストボックスを選択します。次に、表示されるドロップダウンリストでプロパティと値を選択します。

    • おすすめをタグで絞り込みます。これを行うには、「タグキー」または「タグ値 テキストボックスを選択します。次に、Lambda 関数の推奨をフィルタリングするキーまたは値を入力します。

      例えば、キー Owner と値 TeamA のタグを持つすべてのレコメンデーションを検索するには、tag:Owner のフィルター名と TeamA のフィルター値を指定します。

    • 別のアカウントの機能のレコメンデーションを表示します。そのためには、[アカウント] を選択してから、別のアカウント ID を選択します。

      注記

      組織の管理アカウントにサインインしており、Compute Optimizer による信頼されたアクセスが有効になっている場合は、他のアカウントのリソースのレコメンデーションを表示できます。詳細については、「Compute Optimizer によってサポートされたアカウント」および「AWS Organizations の信頼されたアクセス」を参照してください。

    • 選択したフィルターのクリア そのためには、フィルターの横にある [フィルターをクリア] を選択します。

    • 特定の関数の Lambda 関数の詳細ページにアクセスします。これを行うには、アクセスする関数の横にある、結果の分類を選択します。

    準備ができたら、Lambda 関数の構成メモリを変更します。詳細については、「AWS Lambda デベロッパーガイド」の「Lambda 関数メモリの設定」を参照してください。

Lambda 関数の詳細ページにアクセスするには
  1. https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/ で、Compute Optimizer コンソールを開きます。

  2. ナビゲーションペインで、[Lambda 関数] を選択します。

  3. 表示したい詳細情報の関数の横に示される結果の分類を選択します。

    詳細ページには、選択した関数の最適化に関するレコメンデーションの上位が一覧表示されます。現在の関数の仕様、推奨関数の構成、および使用率メトリクスグラフが表示されます。

  4. 詳細ページでは、次のアクションを実行できます。

    • [レコメンデーション] オプションを選択して、現在の関数と推奨される関数の使用率の比較を表示します。

      ページの下部に、現在の関数の使用率メトリクスグラフが表示されます。

    • グラフの時間範囲を変更するには、[時間範囲] を選択し、[過去 24 時間]、[過去 3 日間]、[過去 1 週間]、または [過去 2 週間] を選択します。

      短い時間範囲を選択すると、データポイントが高い細度で表示され、詳細レベルが高くなります。

    準備ができたら、Lambda 関数の設定済みメモリを変更します。詳細については、「AWS Lambda デベロッパーガイド」の「Lambda 関数メモリの設定」を参照してください。