つに「アプリケーションに適したインスタンスタイプを間違いなく選択するにはどうすればよいですか?」というものがあります。正しいインスタンスタイプの選択は、芸術と科学の中間にあります。アプリケーションのパフォーマンス特性と予想される日ごとの変動を把握して、これらの特性に一致するインスタンスタイプを選択します。その後、主要なメトリクスをモニタリングして選択を検証し、時間をかけてプロセスを繰り返して調整し、アプリケーションのコストとパフォーマンスの割合に最適なインスタンスタイプになるようにします。リソースを過剰にプロビジョニングするとインフラストラクチャへの支払いが過剰になり、リソースを過少にプロビジョニングするとアプリケーションのパフォーマンスが低下し、顧客体験に影響を与える可能性があります。インスタンスを特定するのに役立ちます。このインスタンスを同じファミリー内でダウンサイジングして、お金を節約します。受け取ったフィードバックは素晴らしく、お客様からは同じインスタンスファミリー内の単なるダウンサイジング以上の推奨事項を求める声が上がりました。本日、ワークロード向けのコンピューティングリソースの最適化に役立つ新しいサービスを発表します。機械学習技術を使用してアカウントのリソース消費の履歴を分析し、リソースの使用状況に合わせて明確で実用的な推奨事項を作成します。アカウントから複数のアカウントの推奨事項を確認できます。選択してサービスをアクティブ化します。メトリクスを使用してリソースの使用状況と履歴の分析をすぐに開始し、数時間後に最初の推奨事項を提示します。ダッシュボードで最初の推奨事項を確認できます。クリックして詳細を取得します。つのリンクのいずれかをクリックすると、実用的な結果が表示されます。複数のオプションがあります。そのページの下部をスクロールすると、この推奨事項を適用することに決めた場合にどのような影響があるかを確認できます。推奨事項にアクセスすることもできます。メトリクスを使用することに注意してください。ハイパーバイザーの観点から観察できるメトリクスです。エージェントをインストールする必要があります。利用可能な場合にこれらのメトリクスを自動的に認識し、推奨事項の作成時にこれらを考慮します。Unavailable」と表示されます。お客様は、リソースを選択する際にパフォーマンスだけが評価される指標ではなく、価格対パフォーマンスの割合も重要だと語っています。新しい世代のインスタンスファミリーを使用するのが理にかなっている場合があります。リソースのリストを特定した後に、オンデマンド料金、予約済みインスタンス料金、リザーブドインスタンスの使用率、リザーブドインスタンスのカバレッジ、およびその推奨事項に対する予想されるリソース効率を提示するのは、このためです。使用すると、リソースのサイズを簡単に調整できます。最新のアプリケーションや水平方向にスケーリングするステートレスアプリケーションのリソースを適切にサイズ調整することは比較的簡単ですが、古いアプリケーションを適切にサイズ調整することは非常に困難になり得ます。一部の古いアプリは、異なるハードウェアアーキテクチャで正しく実行されない可能性があったり、異なるドライバーが必要であるか、アプリケーションベンダーによってまったくサポートされていなかったりします。パッケージ化されたアプリや古いアプリのクラウドリソースを最適化する前に、必ずベンダーに確認してください。本番環境に推奨事項を適用する前に、新しい推奨インスタンスタイプでアプリケーションを徹底的にテストすることを強くお勧めします。リージョンで無料でご利用いただけます。マネジメントコンソールに接続し、クラウドアプリケーションに適切なリソースサイズを選択することでどれだけ節約できるかをご自身の目で確かめてみてください。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。