Voraussetzungen für die Ressourcen - AWS Compute Optimizer
Anforderungen für EC2 Amazon-Instances und EC2 Auto Scaling Scaling-GruppenVolumenanforderungen für Amazon EBSAnforderungen an die Lambda-FunktionAnforderungen für Amazon ECS-Services auf FargateAnforderungen an kommerzielle SoftwarelizenzenAmazon Aurora- und RDS-DatenbankanforderungenWeitere Ressourcen

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Voraussetzungen für die Ressourcen

Diese Seite bietet Ihnen einen Überblick über die Ressourcenanforderungen, die für AWS Compute Optimizer die Generierung von Optimierungsempfehlungen erforderlich sind. Damit Compute Optimizer Empfehlungen generieren kann, müssen Ihre AWS Ressourcen die CloudWatch metrischen und ressourcenspezifischen Anforderungen von Amazon erfüllen. Compute Optimizer hat für jeden Ressourcentyp unterschiedliche Anforderungen an CloudWatch metrische Daten.

Wenn Ihre Ressourcen nicht über genügend Metrikdaten verfügen, warten Sie etwas länger, bis die Empfehlungen in der Compute Optimizer Optimizer-Konsole angezeigt werden. Wenn Ihre Ressourcen beispielsweise über genügend Metrikdaten verfügen, die Empfehlungen jedoch nicht angezeigt werden, bedeutet das wahrscheinlich, dass Compute Optimizer Ihre Ressourcen immer noch analysiert. Es kann bis zu 24 Stunden dauern, bis die Analyse abgeschlossen ist. Nach Abschluss der Analyse werden Ressourcenempfehlungen in der Compute Optimizer Optimizer-Konsole angezeigt.

Anforderungen für EC2 Amazon-Instances und EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppen

Sowohl EC2 Amazon-Instances als auch EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppen benötigen in den letzten 14 Tagen mindestens 30 Stunden an CloudWatch Metrikdaten.

Wenn Sie die Funktion für erweiterte Infrastrukturmetriken aktiviert haben, benötigen sowohl EC2 Instances als auch EC2 Auto Scaling in den letzten 93 Tagen mindestens 30 Stunden an CloudWatch Metrikdaten. Weitere Informationen finden Sie unter Verbesserte Infrastrukturmetriken.

Eine Liste der von Compute Optimizer unterstützten Instanztypen finden Sie unterUnterstützte EC2 Amazon-Instance-Typen. Informationen zu den EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppen, die Compute Optimizer unterstützt, finden Sie unterUnterstützte Amazon EC2 Auto Scaling Scaling-Gruppen.

Wichtig

Sie müssen den Cost Explorer aktivieren, damit Compute Optimizer die Rechnungsdaten von Cost Explorer verwenden kann, um Einsparungen zu berechnen und Preisinformationen für Ihre Empfehlungen auszufüllen. Wir empfehlen Ihnen, sich auch für Cost Optimization Hub zu entscheiden, um Empfehlungen zur richtigen Dimensionierung zu erhalten, die alle Preismodelle für Reserved Instances oder Savings Plans berücksichtigen, die in Ihren Konten aktiv sind. Weitere Informationen finden Sie unter Cost Explorer aktivieren und Erste Schritte mit Cost Optimization Hub im AWS Cost Management Benutzerhandbuch.

Volumenanforderungen für Amazon EBS

Compute Optimizer generiert Empfehlungen für EBS-Volumetypen, die mindestens 30 Stunden hintereinander an eine laufende Instance angehängt sind. Daten werden nur gemeldet, CloudWatch wenn das Volume an eine laufende Instance angehängt ist. Wenn Sie ein EBS-Volume von einer EC2 Instance trennen, sind die Empfehlungen für dieses Volume nicht mehr verfügbar.

Eine Liste der von Compute Optimizer unterstützten Amazon EBS-Volumetypen finden Sie unter. Unterstützte Amazon EBS-Volumetypen

Anforderungen an die Lambda-Funktion

Compute Optimizer generiert Empfehlungen zur Speichergröße nur für Lambda-Funktionen, die die folgenden Anforderungen erfüllen:

  • Der konfigurierte Speicher ist kleiner oder gleich 1.792 MB.

  • Die Funktionen wurden in den letzten 14 Tagen mindestens 50 Mal aufgerufen.

Funktionen, die diese Anforderungen nicht erfüllen, erhalten den Status Nicht verfügbar. Der Ursachencode Inconclusive bezieht sich auf Funktionen, deren konfigurierter Speicher größer als 1.792 MB ist. Unzureichende Daten beziehen sich auf Funktionen, die in den letzten 14 Tagen weniger als 50 Mal aufgerufen wurden.

Funktionen mit dem Ergebnis Nicht verfügbar werden in der Compute Optimizer Optimizer-Konsole nicht angezeigt und erhalten keine Empfehlungen.

Anmerkung

Lambda-Funktionen benötigen keine CloudWatch metrischen Daten.

Anforderungen für Amazon ECS-Services auf Fargate

Um Empfehlungen für Amazon ECS-Services auf Fargate zu generieren, benötigt Compute Optimizer Folgendes:

  • Ihre Services verfügen über mindestens 24 Stunden CloudWatch und Amazon ECS-Nutzungskennzahlen der letzten 14 Tage.

  • Es ist keine Richtlinie zur schrittweisen Skalierung beigefügt.

  • Der CPU und dem Arbeitsspeicher ist keine Richtlinie für die Zielskalierung zugewiesen.

    Anmerkung

    Wenn eine Zielverfolgungsrichtlinie nur an die CPU des Dienstes angehängt ist, generiert Compute Optimizer nur Empfehlungen zur Speichergröße. Oder, wenn eine Ziel-Tracking-Richtlinie nur an den Speicher des Dienstes angehängt ist, generiert Compute Optimizer nur Empfehlungen zur CPU-Größe.

  • Der Ausführungsstatus des Dienstes ist SteadyStateoder MoreWork.

Weitere Informationen zu den analysierten Metriken finden Sie unterMetriken für Amazon ECS-Services auf Fargate.

Anforderungen an kommerzielle Softwarelizenzen

Compute Optimizer generiert nur Lizenzempfehlungen für Microsoft SQL Server auf Amazon EC2.

Um Empfehlungen für kommerzielle Softwarelizenzen zu generieren, benötigt Compute Optimizer Folgendes:

Weitere Informationen zu den analysierten Metriken finden Sie unterMetriken für kommerzielle Softwarelizenzen.

Amazon Aurora- und RDS-Datenbankanforderungen

Compute Optimizer generiert Aurora- und RDS-DB-Instances, RDS-DB-Instance-Speicher und Aurora-DB-Cluster-Empfehlungen für RDS for MySQL, RDS for PostgreSQL und Amazon Aurora Aurora-Datenbanken.

Amazon Aurora- und RDS-Instances

Um Empfehlungen für Ihre Aurora- und RDS-DB-Instances zu generieren, benötigt Compute Optimizer Folgendes:

  • CloudWatch Metrikdaten für mindestens 30 Stunden in den letzten 14 Tagen. Wenn Sie die Funktion für erweiterte Infrastrukturmetriken aktiviert haben, benötigen DB-Instances in den letzten 93 Tagen mindestens 30 Stunden an Metrikdaten. Weitere Informationen finden Sie unter Verbesserte Infrastrukturmetriken.

  • Um Empfehlungen für RDS-DB-Instances zu erhalten, die überprovisioniert sind, müssen Sie Amazon RDS Performance Insights aktivieren. Informationen zur Aktivierung von Performance Insights für Ihre DB-Instances finden Sie unter Ein- und Ausschalten von Performance Insights für Amazon RDS im Amazon Relational Database Service Service-Benutzerhandbuch.

Aurora-DB-Cluster

Um Empfehlungen für Ihre Aurora-DB-Cluster zu generieren, benötigt Compute Optimizer Folgendes:

  • Dem Aurora-DB-Cluster ist keine Auto Scaling Scaling-Richtlinie für Anwendungen zugeordnet. Weitere Informationen zu Aurora Auto Scaling finden Sie unter Amazon Aurora Auto Scaling with Aurora Replicas im Amazon Aurora Aurora-Benutzerhandbuch.

  • Der Aurora-DB-Cluster verfügt über Kostennutzungsdaten für mindestens 14 Tage.

  • Der Aurora-DB-Cluster hat Aurora Parallel Query während des Lookback-Zeitraums nicht verwendet.

  • Der Aurora-DB-Cluster hat die Speicherkonfiguration in den letzten 30 Tagen nicht geändert.

Weitere Ressourcen