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Auto Scaling グループのレコメンデーションを表示する

AWS Compute Optimizer は、Amazon EC2 Auto Scaling (Auto Scaling ) グループのインスタンスタイプのレコメンデーションを生成します。Auto Scaling グループの推奨事項は、 AWS Compute Optimizer コンソールの次のページに表示されます。

レコメンデーションは毎日更新されます。レコメンデーションは、過去 14 日間、または 拡張インフラストラクチャメトリクスの有料機能 をアクティブにした場合は更に長い期間における、現在の Auto Scaling グループの仕様と使用率メトリクスを分析することによって生成されます。詳細については、「によって分析されるメトリクス AWS Compute Optimizer」を参照してください。

Compute Optimizer は、特定の要件を満たす Auto Scaling グループに関するレコメンデーションを生成します。レコメンデーションの生成には最大 24 時間かかり、十分なメトリクスデータを蓄積する必要があることに注意してください。詳細については、「リソースの要件」を参照してください。

結果の分類

[Auto Scaling グループのレコメンデーション] ページの [結果] 列には、分析期間中に各 Auto Scaling グループがどのように実行されたかの概要が表示されます。

Auto Scaling グループには、次の結果の分類が適用されます。

AWS Graviton ベースのインスタンスのレコメンデーション

Auto Scaling グループのレコメンデーションを表示すると、 AWS Graviton ベースのインスタンスでワークロードを実行する際の料金とパフォーマンスへの影響を表示できます。これを行うには、CPUアーキテクチャ設定ドロップダウンで Graviton (aws-arm64) を選択します。それ以外の場合は、Current を選択して、現在のインスタンスと同じCPUベンダーとアーキテクチャに基づくレコメンデーションを表示します。

推論ワークロードタイプ

[Auto Scaling グループのレコメンデーション] ページの [推論されるワークロードタイプ] 列には、Compute Optimizer によって推論された Auto Scaling グループのインスタンスで実行されている可能性のあるアプリケーションが一覧表示されます。これは、Auto Scaling グループ内のインスタンスの属性 (インスタンス名、タグ、設定など) を分析することによって行われます。Compute Optimizer は現在、インスタンスが Amazon EMR、Apache Cassandra、Apache Hadoop、Memcached、、Postgre NGINX、SQLRedis、Kafka、または を実行しているかどうかを推測できますSQLServer。インスタンスで実行されているアプリケーションを推測することで、Compute Optimizer は、ワークロードを x86 ベースのインスタンスタイプから Arm ベースの AWS Graviton インスタンスタイプに移行する労力を特定できます。詳細については、「移行の労力」を参照してください。

移行の労力

Auto Scaling グループのレコメンデーションページと Auto Scaling グループの詳細 ページの [移行の労力] 列には、現在のインスタンスタイプから推奨インスタンスタイプへの移行に必要な労力の程度が一覧表示されます。例えば、ワークロードタイプを推測できないが、 AWS Graviton インスタンスタイプが推奨される場合、移行作業は中程度です。Amazon が推定ワークロードタイプEMRであり、 AWS Graviton インスタンスタイプが推奨される場合、移行作業は低になります。現在のインスタンスタイプと推奨されるインスタンスタイプの両方が同じCPUアーキテクチャである場合、移行作業は非常に低くなります。x86 ベースのインスタンスタイプから Arm ベースの AWS Graviton インスタンスタイプへの移行の詳細については、AWS 「Graviton Getting Starged GitHub 」の「ワークロードを AWS Graviton2 ベースの Amazon EC2インスタンスに移行する際の考慮事項」を参照してください。

料金と購入オプション

Auto Scaling グループのレコメンデーションと Auto Scaling グループの詳細ページで、Auto Scaling グループ内の現在のEC2インスタンスと推奨されるインスタンスの時間単位の料金を表示することができますEC2。例えば、リザーブインスタンス (スタンダード: 1 年間前払いなし) オプションで、現在のインスタンスと推奨されるインスタンスの料金を表示できます。料金情報を使用して、現在のインスタンスと推奨されるインスタンスとの料金の違いを確認します。

レコメンデーションページでは、次の購入オプションを選択できます。

購入オプションの詳細については、「Amazon Elastic Compute Cloud ユーザーガイド」の「インスタンス購入オプション」を参照してください。

月間削減額の見積りとコスト削減の機会

推定月間節約額 (割引後)

この列には、現在のインスタンスタイプから Savings Plans とリザーブドインスタンスの料金モデルで推奨されるインスタンスタイプにワークロードを移行することによって生じる月々のコスト削減の概算が表示されます。Savings Plans とリザーブドインスタンスの割引を含む推奨事項を受け取るには、節約額見積もりモード設定を有効にする必要があります。詳細については、「節約額見積もりモード」を参照してください。

推定月間節約額 (オンデマンド)

この列には、現在のインスタンスタイプからオンデマンド料金モデルで推奨されるインスタンスタイプにワークロードを移行することによって生じる月々のコスト削減の概算が表示されます。

節約の機会 (%)

この列には、現在のインスタンスの料金と推奨インスタンスタイプの料金との差がパーセンテージで表示されます。節約額見積もりモードが有効になっている場合は、Compute Optimizer によって Savings Plans とリザーブドインスタンスの料金割引が分析され、節約の機会の割合が生成されます。節約額見積モードが有効になっていない場合は、Compute Optimizer によってオンデマンド料金の情報のみが使用されます。詳細については、「節約額見積もりモード」を参照してください。

月間削減額の見積りの計算

レコメンデーションごとに、推奨されるインスタンスタイプを使って新しいインスタンスを操作するためのコストを計算します。月間削減額の見積りは、Auto Scaling グループの現在のインスタンスの稼働時間数と、現在のインスタンスタイプと推奨されるインスタンスタイプのレートの差に基づいて計算されます。Compute Optimizer ダッシュボードに表示される Auto Scaling グループの月額削減額の見積りは、アカウントにある Auto Scaling グループのすべてのオーバープロビジョニングされたインスタンスの月額削減見積り額の合計です。

パフォーマンスリスク

[Auto Scaling グループの詳細] ページの [パフォーマンスリスク] 列では、それぞれの推奨されるインスタンスタイプがワークロードのリソースニーズを満たさない可能性を定義します。Compute Optimizer は、、メモリ、EBSスループットCPU、、EBSIOPSディスクスループット、ディスク、ネットワークスループット、ネットワーク などIOPS、推奨インスタンスの仕様ごとに個々のパフォーマンスリスクスコアを計算しますPPS。推奨されるインスタンスのパフォーマンスリスクは、分析されたリソース仕様全体の最大パフォーマンスリスクスコアとして計算されます。

値の範囲は、非常に低い、低い、普通、高い、非常に高いです。パフォーマンスリスクが非常に低いということは、インスタンスタイプのレコメンデーションが常に十分な機能を提供すると予測されることを意味します。パフォーマンスリスクが高いほど、リソースを移行する前に、レコメンデーションがワークロードのパフォーマンス要件を満たしているかどうかを検証する必要があります。パフォーマンスの向上のために最適化するか、コスト削減のために最適化するか、これら 2 つの組み合わせのために最適化するかを決定します。詳細については、「Amazon Elastic Compute Cloud ユーザーガイド」の「インスタンスタイプの変更」を参照してください。

現在のパフォーマンスリスク

[Auto Scaling グループのレコメンデーション] ページの [現在のパフォーマンスリスク] 列で、それぞれの現在の Auto Scaling グループがワークロードのリソースニーズを満たさない可能性を定義します。現在のパフォーマンスリスク値の範囲は、非常に低い、低い、普通、高いです。パフォーマンスリスクが非常に低いということは、現在の Auto Scaling グループが常に十分な機能を提供すると予測されることを意味します。パフォーマンスリスクが高いほど、Compute Optimizer によって生成されたレコメンデーションを検討すべき可能性が高くなります。

使用率グラフ

[Auto Scaling グループの詳細] ページには、グループ内の現在のインスタンスの使用率メトリクスグラフが表示されます。グラフには、分析期間のデータが表示されます。Compute Optimizer は、5 分ごとの最大使用率ポイントを使用して Auto Scaling グループのレコメンデーション事項を生成します。

グラフを変更して、過去 24 時間、3 日、1 週間、または 2 週間のデータを表示できます。アクティブ化すると 拡張インフラストラクチャメトリクスの有料機能 で、過去 3 か月間のデータを表示できます。

詳細ページに、次の使用率グラフが表示されます。