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Amazon Compute Optimizer利用多个EC2实例架构轻松实现优化

发布时间:2023-04-03

Amazon Compute Optimizer推出了一项新功能,该功能可让客户利用多个CPU架构来更轻松地优化其EC2实例。此功能已在由

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中国区域不要钱推出。Amazon Compute Optimizer使用机器学习来分析历史使用率指标,推荐最适合您工作负载的亚马逊云科技资源,以下降本钱并提高性能。

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即日起,客户可以指定x86和Arm作为其AWS EC2实例类型建议的首选EC2实例架构。当客户同时指定二者时,Compute Optimizer会根据工作负载的最好性价比建议,从基于x86和基于Amazon Graviton的实例类型中建议选择最多3个选项。

另外,Compute Optimizer现在提供迁移工作量等级,并且可以在为现有基于x86的实例建议Graviton实例选项时提供迁移指南。迁移工作量等级从非常低到高不等,反应了从当前实例类型迁移到推荐实例类型可能需要的工作量,具体取决于实例架构的差异和工作负载是否是与推荐的实例类型兼容。这使得Compute Optimizer客户能够找到可以为小型Graviton迁移工作量带来丰富回报的工作负载。

Amazon Compute Optimizer可以根据您的使用率数据,帮助您为以下四种类型的亚马逊云科技资源选择最优配置:Amazon EC2实例、Amazon EBS卷、Amazon Lambda函数和Amazon Fargate 上的 Amazon ECS服务。

Amazon Compute Optimizer通过利用从Amazon本身运行多种工作负载的经验中汲取的知识,从而辨认工作负载模式并推荐最好亚马逊云科技资源。Compute Optimizer分析您的工作负载的配置和资源使用率,以辨认数十种定义特点,例如,工作负载是否是为CPU密集型,是否是表现为逐日变化模式,还是是否是频繁访问本地存储。该服务具有这些特点,并可辨认工作负载要求的硬件资源。

Compute Optimizer可以推断工作负载在不同硬件平台(如Amazon EC2实例类型)上的表现还是使用不同的配置(如Amazon EBS卷IOPS设置、Amazon Lambda函数内存大小和Amazon Fargate vCPU上的 Amazon ECS服务和内存大小)提供建议。

使用Amazon Compute Optimizer不会产生额外费用。首先,您可以在Compute Optimizer控制台当选择该服务。

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