Aws Compute Optimizer identifica i modelli di carichi di lavoro e suggerisce le risorse Aws ottimali, applicando le conoscenze basate sull’esperienza di Amazon nell’esecuzione di diversi workload nel cloud.
L’over-provisioning delle risorse può portare a costi infrastrutturali non necessari, mentre l’under-provisioning può condurre a prestazioni insufficienti delle applicazioni.
Per aiutare le imprese a prevenire questi rischi, Compute Optimizer, utilizzando il machine learning per analizzare le metriche storiche di utilizzo, consiglia le risorse Aws ideali per i loro carichi di lavoro, al fine di ridurre i costi e migliorare le prestazioni.
Compute Optimizer aiuta i clienti a scegliere le configurazioni ottimali, sulla base dei loro dati di utilizzo, per tre tipi di risorse Aws. Queste sono: istanze Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), volumi Amazon Elastic Block Store (EBS) e funzioni AWS Lambda.
Di recente, Amazon Web Services ha introdotto alcune nuove funzionalità per questo utile servizio.
Una dashboard mostra i risparmi e le opportunità di miglioramento delle prestazioni a livello di account. Da qui è poi possibile andare a fondo nei tipi di risorse e nelle singole risorse.
Inoltre, le colonne Estimated monthly savings (On-Demand) e Savings opportunity (%) stimano i possibili risparmi per le risorse over-provisioned. È possibile ordinare i suggerimenti utilizzando queste due colonne per trovare rapidamente le risorse su cui concentrare gli sforzi di ottimizzazione.
La colonna Current performance risk, invece, stima il rischio di un collo di bottiglia con la configurazione attuale per le risorse under-provisioned.
Queste metriche di efficienza sono disponibili per Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Aws Lambda e Amazon Elastic Block Store (EBS) a livello di risorsa e di account Aws.
Metriche migliorate per Aws Compute Optimizer
Per gli ambienti multi-account, Compute Optimizer calcola continuamente le metriche di efficienza delle risorse a livello di singolo account in un’organizzazione Aws, per aiutare a identificare i team con una bassa efficienza dei costi o possibili rischi di performance.
Questo permette ai clienti di Amazon Web Services di creare obiettivi e tracciare i progressi nel tempo.
Le imprese possono capire rapidamente quanto siano efficienti le risorse dei team e delle applicazioni e dare facilmente la priorità alla valutazione e all’adozione delle raccomandazioni da parte dei team di ingegneri.
Così come stabilire un meccanismo che guidi una cultura consapevole dei costi e la responsabilità nei team di ingegneri.
Oltre a queste funzionalità, Aws Compute Optimizer ora supporta le Recommendation preferences, in cui è possibile scegliere se fare opt-in o opt-out per le funzioni che migliorano i suggerimenti specifici per le risorse.
Per le istanze EC2, Aws Compute Optimizer analizza le metriche di Amazon CloudWatch degli ultimi 14 giorni per generare suggerimenti. Per questo motivo, prima i suggerimenti non erano rilevanti per un sottoinsieme di carichi di lavoro che avevano modelli mensili o trimestrali.
Inoltre, per quei tipi di carichi di lavoro, bisognava cercare le risorse non ottimizzate e determinare le giuste configurazioni su un periodo di tempo più lungo. Ciò può richiedere molto tempo e una profonda conoscenza del cloud, soprattutto per le grandi organizzazioni.
Con l’aggiunta delle Recommendation preferences, Aws Compute Optimizer offre ora Enhanced infrastructure metrics, una nuova funzione a pagamento che migliora la qualità dei suggerimenti per le istanze EC2 e i gruppi Auto Scaling.
L’attivazione di questa funzione estende il periodo di look-back delle metriche a tre mesi. È possibile attivare le metriche di infrastruttura potenziate per singole risorse o a livello di account o di organizzazione Aws.
