Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Melihat rekomendasi sumber daya
Rekomendasi untuk AWS sumber daya Anda ditampilkan di halaman AWS Compute Optimizer konsol berikut.
+ Halaman **rekomendasi sumber daya** mencantumkan setiap sumber daya yang sedang berjalan, beserta rekomendasi teratasnya yang dihasilkan oleh Compute Optimizer.
+ Halaman **detail sumber daya** mencantumkan opsi rekomendasi teratas untuk sumber daya tertentu, bersama dengan grafik metrik pemanfaatan untuk sumber daya. Anda dapat mengakses halaman ini dari halaman rekomendasi.
Halaman rekomendasi dan detail sumber daya tersedia untuk masing-masing AWS sumber daya berikut yang didukung oleh Compute Optimizer:
+ [ EC2 Contoh Amazon](https://docs.aws.amazon.com//compute-optimizer/latest/ug/view-ec2-recommendations.html)
+ [ EC2 Grup Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com//compute-optimizer/latest/ug/view-asg-recommendations.html)
+ [Volume Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com//compute-optimizer/latest/ug/view-ebs-recommendations.html)
+ [AWS Lambda fungsi](https://docs.aws.amazon.com//compute-optimizer/latest/ug/view-lambda-recommendations.html)
+ [Layanan Amazon ECS di Fargate](https://docs.aws.amazon.com//compute-optimizer/latest/ug/view-ecs-recommendations.html)
+ [Lisensi perangkat lunak komersial](https://docs.aws.amazon.com//compute-optimizer/latest/ug/view-license-recommendations.html)
+ [Instans Amazon RDS DB](https://docs.aws.amazon.com//compute-optimizer/latest/ug/view-rds-recommendations.html)
+ [Sumber daya menganggur](https://docs.aws.amazon.com//compute-optimizer/latest/ug/view-idle-recommendations.html)
# Melihat rekomendasi instans EC2
AWS Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi jenis instans untuk instans Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Rekomendasi untuk instans Amazon EC2 Anda ditampilkan di halaman konsol Compute Optimizer berikut:
+ Halaman **rekomendasi instans EC2** mencantumkan setiap instans Anda saat ini, [klasifikasi temuannya, [alasan temuan](#ec2-finding-reasons)](#ec2-recommendations-findings), [perbedaan platform](#ec2-platform-differences), jenis instans saat ini, dan harga per jam saat ini untuk opsi pembelian yang dipilih. Rekomendasi teratas dari Compute Optimizer tercantum di sebelah setiap instans Anda. Rekomendasi ini mencakup jenis instans yang direkomendasikan, harga per jam untuk opsi pembelian yang dipilih, dan perbedaan harga antara instans Anda saat ini. Gunakan halaman rekomendasi untuk membandingkan instans Anda saat ini dengan rekomendasi teratas mereka. Melakukan hal ini dapat membantu Anda memutuskan apakah Anda ingin meningkatkan atau mengurangi ukuran instance Anda.
+ Halaman **detail instans EC2** mencantumkan hingga tiga rekomendasi pengoptimalan untuk instance tertentu. Anda dapat mengakses halaman ini dari halaman rekomendasi instans EC2. Halaman ini secara khusus mencantumkan spesifikasi untuk setiap rekomendasi, [risiko kinerjanya](#ec2-performance-risk), dan harga per jam untuk opsi pembelian yang dipilih. Halaman detail juga menampilkan grafik metrik pemanfaatan untuk instance saat ini, dilapisi dengan metrik pemanfaatan yang diproyeksikan untuk opsi rekomendasi.
Rekomendasi disegarkan setiap hari. Rekomendasi ini dihasilkan dengan menganalisis spesifikasi dan metrik pemanfaatan instans saat ini selama periode 14 hari terakhir. Atau, jika Anda mengaktifkan [fitur berbayar metrik infrastruktur yang disempurnakan](enhanced-infrastructure-metrics.md), rekomendasi dihasilkan dengan menganalisis periode waktu yang lebih lama. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Metrik dianalisis oleh AWS Compute Optimizer](metrics.md).
Perlu diingat bahwa Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi untuk instans EC2 yang memenuhi serangkaian persyaratan tertentu. Rekomendasi dapat memakan waktu hingga 24 jam untuk dihasilkan. Selain itu, data metrik yang cukup harus diakumulasikan agar rekomendasi dapat dihasilkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Persyaratan sumber daya](requirements.md).
**Topics**
+ [Klasifikasi temuan](#ec2-recommendations-findings)
+ [Alasan temuan](#ec2-finding-reasons)
+ [AWS Rekomendasi contoh berbasis graviton](#ec2-graviton-recommendations)
+ [Tipe beban kerja yang disimpulkan](#ec2-inferred-workload-types)
+ [Upaya migrasi](#ec2-migration-effort)
+ [Perbedaan platform](#ec2-platform-differences)
+ [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#ec2-savings-calculation)
+ [Risiko performa](#ec2-performance-risk)
+ [Grafik pemanfaatan](#ec2-utilization-graphs)
+ [Mengakses rekomendasi dan detail EC2 instans](ec2-view-recommendations.md)
## Klasifikasi temuan
Kolom **Finding** pada halaman **rekomendasi instans EC2** memberikan ringkasan tentang bagaimana kinerja masing-masing instans Anda selama periode yang dianalisis.
Klasifikasi temuan berikut berlaku untuk contoh EC2.
| Klasifikasi | Deskripsi |
| --- | --- |
| Kekurangan penyediaan | Instans EC2 dianggap mengalami kekurangan penyediaan ketika setidaknya satu spesifikasi instans Anda, seperti CPU, memori, atau jaringan, tidak memenuhi persyaratan performa beban kerja Anda. Instans EC2 yang mengalami kekurangan penyediaan dapat menyebabkan performa aplikasi yang buruk. |
| Kelebihan penyediaan | Instans EC2 dianggap terlalu disediakan ketika setidaknya satu spesifikasi instans Anda, seperti CPU, memori, atau jaringan, dapat dikurangi sementara masih memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda, dan ketika tidak ada spesifikasi yang kurang disediakan. Instans EC2 yang mengalami kelebihan penyediaan dapat menyebabkan biaya infrastruktur yang tidak perlu. |
| Dioptimalkan | Instans EC2 dianggap dioptimalkan ketika semua spesifikasi instans Anda, seperti CPU, memori, dan jaringan, memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda, dan instans tidak disediakan secara berlebihan. Untuk instans yang dioptimalkan, Compute Optimizer dapat sewaktu-waktu merekomendasikan tipe instans generasi baru. |
## Alasan temuan
Kolom **Finding reasons** pada halaman **rekomendasi instans EC2** dan **detail instans EC2** menunjukkan spesifikasi instans mana yang kurang disediakan atau disediakan secara berlebihan.
Alasan temuan berikut berlaku untuk contoh:
| Alasan temuan | Deskripsi |
| --- | --- |
| CPU yang disediakan secara berlebihan | Konfigurasi CPU instans dapat diperkecil dan juga memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `CPUUtilization` metrik instance saat ini selama periode look-back. |
| CPU kurang disediakan | Konfigurasi CPU instans tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja CPU yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `CPUUtilization` metrik instance saat ini selama periode look-back. |
| Memori kelebihan penyediaan | Konfigurasi memori instans dapat diperkecil sambil tetap memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis metrik pemanfaatan memori dari instance saat ini selama periode lihat ke belakang. Pemanfaatan memori dianalisis hanya untuk sumber daya dengan CloudWatch agen terpadu terpasang. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan pemanfaatan memori dengan Agen Amazon CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/metrics.html#cw-agent). |
| Memori kekurangan penyediaan | Konfigurasi memori instans tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis instance alternatif yang memberikan kinerja memori yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis metrik pemanfaatan memori dari instance saat ini selama periode lihat ke belakang. |
| GPU disediakan secara berlebihan | Konfigurasi memori GPU dan GPU instans dapat diperkecil sambil tetap memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `GPUUtilization` dan `GPUMemoryUtilization` metrik instance saat ini selama periode tampilan belakang. Metrik pemanfaatan GPU dan pemanfaatan memori GPU dianalisis hanya untuk sumber daya dengan agen terpadu terpasang. CloudWatch Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan pemanfaatan GPU NVIDIA dengan agen CloudWatch](ec2-metrics-analyzed.md#nvidia-cw-agent). |
| GPU kurang disediakan | Konfigurasi memori GPU dan GPU instans tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja memori yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `GPUUtilization` dan `GPUMemoryUtilization` metrik instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
| Throughput EBS disediakan secara berlebihan | Konfigurasi throughput EBS instans dapat diperkecil dan juga memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `VolumeReadBytes` dan `VolumeWriteBytes` metrik volume EBS yang melekat pada instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
| Throughput EBS kurang disediakan | Konfigurasi throughput EBS instans tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Dan, ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja throughput EBS yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `VolumeReadBytes` dan `VolumeWriteBytes` metrik volume EBS yang dilampirkan ke instance saat ini selama periode look-back. |
| EBS IOPS disediakan secara berlebihan | Konfigurasi EBS IOPS instans dapat diperkecil dan juga memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `VolumeReadOps` dan `VolumeWriteOps` metrik volume EBS yang dilampirkan ke instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
| EBS IOPS kurang disediakan | Konfigurasi EBS IOPS instans tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Dan, ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja IOPS EBS yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `VolumeReadOps` dan `VolumeWriteOps` metrik volume EBS yang dilampirkan ke instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
| Bandwidth jaringan disediakan secara berlebihan | Konfigurasi bandwidth jaringan instans dapat diperkecil sambil tetap memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `NetworkIn` dan `NetworkOut ` metrik instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
| Bandwidth jaringan kurang disediakan | Konfigurasi bandwidth jaringan instans tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Dan, ada jenis contoh alternatif yang memberikan kinerja bandwidth jaringan yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `NetworkIn` dan `NetworkOut` metrik instance saat ini selama periode tampilan belakang. Alasan temuan ini terjadi ketika `NetworkIn` atau `NetworkOut` kinerja suatu instance terpengaruh. |
| Jaringan PPS disediakan secara berlebihan | Konfigurasi PPS jaringan (paket per detik) instans dapat diperkecil dan juga memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `NetworkPacketsIn` dan `NetworkPacketsOut` metrik instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
| Jaringan PPS kurang disediakan | Konfigurasi PPS jaringan (paket per detik) instans tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Dan, ada jenis instance alternatif yang memberikan kinerja PPS jaringan yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `NetworkPacketsIn` dan `NetworkPacketsOut` metrik instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
| Disk IOPS disediakan secara berlebihan | Konfigurasi IOPS disk instans dapat diperkecil dan juga memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `DiskReadOps` dan `DiskWriteOps` metrik instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
| Disk IOPS kurang disediakan | Konfigurasi IOPS disk instans tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Dan, ada jenis instance alternatif yang memberikan kinerja IOPS disk yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `DiskReadOps` dan `DiskWriteOps` metrik instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
| Throughput disk disediakan secara berlebihan | Konfigurasi throughput disk instans dapat diperkecil sambil tetap memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `DiskReadBytes` dan `DiskWriteBytes` metrik instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
| Throughput disk kurang disediakan | Konfigurasi throughput disk instans tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Dan, ada jenis instance alternatif yang memberikan kinerja throughput disk yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `DiskReadBytes` dan `DiskWriteBytes` metrik instance saat ini selama periode tampilan belakang. |
**catatan**
Untuk informasi selengkapnya tentang metrik instans, lihat [Daftar CloudWatch metrik yang tersedia untuk instans Anda](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html) di Panduan Pengguna *Amazon Elastic Compute Cloud*. Untuk informasi selengkapnya tentang metrik volume EBS, lihat metrik [Amazon CloudWatch untuk Amazon EBS di Panduan Pengguna Amazon Elastic](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using_cloudwatch_ebs.html) *Compute Cloud*.
Anda dapat mengubah spesifikasi CPU, disk lokal, memori, atau jaringan instance dengan mengubah jenis instance. Misalnya, Anda dapat mengubah jenis instans dari C5 ke C5n untuk membantu meningkatkan kinerja jaringan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengubah panduan jenis instans untuk Linux](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-instance-resize.html) dan [Mengubah panduan jenis instans untuk Windows](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/ec2-instance-resize.html) di *Panduan Pengguna EC2*.
Anda dapat mengubah IOPS volume EBS atau spesifikasi throughput dengan menggunakan Amazon EBS Elastic Volumes. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Volume Elastis Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-modify-volume.html) di *Panduan Pengguna Amazon Elastic Compute Cloud*.
## AWS Rekomendasi contoh berbasis graviton
Saat melihat rekomendasi instans Amazon EC2, Anda dapat melihat dampak harga dan kinerja menjalankan beban kerja Anda pada instans berbasis Graviton AWS . **Untuk melakukannya, pilih **Graviton (aws-arm64)** di dropdown preferensi arsitektur CPU.** Jika tidak, pilih **Current** untuk melihat rekomendasi yang didasarkan pada vendor dan arsitektur CPU yang sama dengan instance saat ini.
![\[Rekomendasi contoh berbasis graviton\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/compute-optimizer/latest/ug/images/ec2-graviton-based-recommendations.png)
**catatan**
Kolom **Harga Saat Ini**, **Harga yang Direkomendasikan****, Perbedaan** **harga, Perbedaan harga (%)**, dan **Perkiraan tabungan bulanan** diperbarui untuk memberikan perbandingan harga antara jenis instans saat ini dan tipe instans dari preferensi arsitektur CPU yang dipilih. Misalnya, jika Anda memilih **Graviton (aws-arm64)**, harga dibandingkan antara jenis instans saat ini dan jenis instance berbasis Graviton yang direkomendasikan.
## Tipe beban kerja yang disimpulkan
Kolom **tipe beban kerja yang disimpulkan** pada halaman **rekomendasi instans EC2** mencantumkan aplikasi yang mungkin berjalan pada instance seperti yang disimpulkan oleh Compute Optimizer. Kolom ini melakukan ini dengan menganalisis atribut instance Anda. Atribut ini termasuk nama instance, tag, dan konfigurasi. Compute Optimizer saat ini dapat menyimpulkan jika instans Anda menjalankan Amazon EMR,,Apache Cassandra,,,,,,,Apache Hadoop, Memcached atau. NGINX PostgreSQL Redis Kafka SQLServer Dengan menyimpulkan aplikasi yang berjalan pada instans Anda, Compute Optimizer dapat mengidentifikasi upaya untuk memigrasikan beban kerja Anda dari tipe instans berbasis x86 ke tipe instance berbasis. Arm AWS Graviton Untuk informasi lebih lanjut, lihat [Upaya migrasi](#ec2-migration-effort) di bagian selanjutnya dari panduan ini.
**catatan**
Anda tidak dapat menyimpulkan SQLServer aplikasi di Timur Tengah (Bahrain), Afrika (Cape Town), Asia Pasifik (Hong Kong), Eropa (Milan), dan Asia Pasifik (Jakarta).
## Upaya migrasi
Kolom **upaya Migrasi** pada **EC2 Auto Scaling** mengelompokkan **rekomendasi dan grup EC2 Auto Scaling** merinci halaman berisi daftar tingkat upaya yang mungkin diperlukan untuk bermigrasi dari jenis instans saat ini ke jenis instans yang direkomendasikan. Berikut ini menunjukkan contoh berbagai tingkat upaya migrasi.
+ **Sangat rendah** — Jenis instans yang direkomendasikan memiliki arsitektur CPU yang sama dengan tipe instans saat ini.
+ **Rendah** - Amazon EMR adalah tipe beban kerja yang disimpulkan dan jenis instans AWS Graviton direkomendasikan
+ **Sedang** - Jenis beban kerja tidak dapat disimpulkan tetapi jenis instance AWS Graviton direkomendasikan.
+ **Tinggi** — Jenis instans yang direkomendasikan memiliki arsitektur CPU yang berbeda dari jenis instans saat ini, dan beban kerja tidak memiliki versi kompatibel yang diketahui pada arsitektur CPU yang direkomendasikan.
*Untuk informasi selengkapnya tentang migrasi dari tipe instans berbasis x86 ke tipe instans AWS Graviton berbasis ARM, lihat [Pertimbangan saat mentransisikan beban kerja ke instans Amazon EC2 berbasis Graviton2 di Graviton Getting Starged](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md). AWS AWS GitHub*
## Perbedaan platform
Kolom **perbedaan Platform** pada halaman **detail instans EC2** menjelaskan perbedaan antara instans saat ini dan jenis instans yang direkomendasikan. Pertimbangkan perbedaan konfigurasi sebelum memigrasikan beban kerja Anda dari instans saat ini ke jenis instans yang direkomendasikan.
Perbedaan platform berikut berlaku untuk instans EC2:
| Perbedaan platform | Deskripsi |
| --- | --- |
| Arsitektur | Arsitektur CPU dari jenis instans yang direkomendasikan berbeda dari tipe instance saat ini. Misalnya, tipe instans yang direkomendasikan mungkin menggunakan arsitektur Arm CPU dan tipe instans saat ini mungkin menggunakan yang berbeda, seperti x86. Sebelum bermigrasi, pertimbangkan untuk mengkompilasi ulang perangkat lunak pada instans Anda untuk arsitektur baru. Atau, Anda dapat beralih ke Amazon Machine Image (AMI) yang mendukung arsitektur baru. Untuk informasi selengkapnya tentang arsitektur CPU untuk setiap jenis instans, lihat Jenis [Instans Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/). |
| Hypervisor | Hypervisor dari jenis instance yang direkomendasikan berbeda dari instance saat ini. Misalnya, jenis instance yang direkomendasikan mungkin menggunakan Nitro hypervisor dan instance saat ini mungkin menggunakan hypervisor. Xen Untuk informasi tentang perbedaan yang dapat Anda pertimbangkan di antara hypervisor ini, lihat bagian [NitroHypervisor](https://aws.amazon.com/ec2/faqs/#Nitro_Hypervisor) dari Amazon EC2. FAQs Untuk informasi selengkapnya, lihat [Instans yang dibangun di Nitro Sistem](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html#ec2-nitro-instances) di *Panduan Pengguna Amazon EC2 Linux* untuk, [atau Instans yang dibangun di Sistem di Nitro](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/instance-types.html#ec2-nitro-instances) Panduan Pengguna Amazon *EC2 untuk Windows*. |
| Ketersediaan toko instans | Jenis instans yang direkomendasikan tidak mendukung volume penyimpanan instance, tetapi instance saat ini melakukannya. Sebelum melakukan migrasi, Anda mungkin perlu mencadangkan data pada volume penyimpanan instans jika ingin menyimpannya. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Bagaimana cara mencadangkan volume penyimpanan instans di instans Amazon EC2 saya ke Amazon](https://aws.amazon.com//premiumsupport/knowledge-center/back-up-instance-store-ebs/) EBS? di *AWS Premium Support Knowledge Base*. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Fitur jaringan dan penyimpanan penyimpanan](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html#instance-networking-storage) serta [penyimpanan instans Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html) di *Panduan Pengguna Amazon EC2 untuk* Linux, atau [lihat Fitur jaringan dan penyimpanan penyimpanan serta penyimpanan](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/instance-types.html#instance-networking-storage) instans Amazon [EC2 di Panduan Pengguna Amazon *EC2*](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/InstanceStorage.html) untuk Windows. |
| Antarmuka jaringan | Antarmuka jaringan dari jenis instance yang direkomendasikan berbeda dari instance saat ini. Misalnya, jenis instans yang disarankan mungkin menggunakan jaringan yang disempurnakan dan instance saat ini mungkin tidak. Untuk mengaktifkan jaringan yang disempurnakan untuk jenis instans yang direkomendasikan, instal driver Elastic Network Adapter (ENA) atau driver Intel 82599 Virtual Function. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Fitur jaringan dan penyimpanan](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html#instance-networking-storage) serta [Jaringan yang disempurnakan di Linux](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/enhanced-networking.html) di *Panduan Pengguna Amazon EC2 untuk Linux*, atau [fitur Jaringan dan penyimpanan serta Jaringan](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/instance-types.html#instance-networking-storage) yang [disempurnakan di Windows](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/enhanced-networking.html) di Panduan *Pengguna Amazon EC2* untuk Windows. |
| Antarmuka penyimpanan | Antarmuka penyimpanan dari jenis instans yang direkomendasikan berbeda dari instance saat ini. Misalnya, jenis instance yang direkomendasikan menggunakan antarmuka NVMe penyimpanan dan instance saat ini tidak seperti antarmuka ini. Untuk mengakses NVMe volume untuk jenis instans yang disarankan, instal atau tingkatkan NVMe driver. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Fitur jaringan dan penyimpanan](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html#instance-networking-storage) serta [Amazon EBS dan instans Linux NVMe di](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/nvme-ebs-volumes.html) *Panduan Pengguna Amazon EC2 untuk* Linux, [atau fitur Jaringan dan](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/instance-types.html#instance-networking-storage) penyimpanan serta [Amazon EBS NVMe dan instans Windows di](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/nvme-ebs-volumes.html) Panduan Pengguna *Amazon EC2* untuk Windows. |
| Tipe virtualisasi | Jenis instans yang direkomendasikan menggunakan jenis virtualisasi hardware virtual machine (HVM) dan instance saat ini menggunakan tipe virtualisasi paravirtual (PV). Untuk informasi selengkapnya tentang perbedaan antara jenis virtualisasi ini, lihat jenis [virtualisasi AMI Linux di *Panduan Pengguna Amazon EC2 untuk* Linux, atau jenis](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/virtualization_types.html) [virtualisasi Windows AMI](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/WindowsGuide/windows-ami-version-history.html#virtualization-types) di Panduan Pengguna Amazon *EC2* untuk Windows. |
## Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan
**Perkiraan penghematan bulanan (setelah diskon)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda alami dengan memigrasikan beban kerja Anda dari jenis instans saat ini ke jenis instans yang direkomendasikan di bawah model harga Savings Plans dan Reserved Instances. Untuk menerima rekomendasi dengan diskon Savings Plans dan Reserved Instances, preferensi mode estimasi tabungan perlu diaktifkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**catatan**
Jika Anda tidak mengaktifkan preferensi mode estimasi tabungan, kolom ini menampilkan informasi diskon harga On-Demand default.
**Perkiraan penghematan bulanan (Sesuai Permintaan)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda alami dengan memigrasikan beban kerja Anda dari jenis instans saat ini ke jenis instans yang direkomendasikan di bawah model harga Sesuai Permintaan.
**Peluang tabungan (%)**
Kolom ini mencantumkan perbedaan persentase antara harga instans saat ini dan harga jenis instans yang direkomendasikan. Jika mode estimasi tabungan diaktifkan, Compute Optimizer menganalisis diskon harga Savings Plans dan Reserved Instances untuk menghasilkan persentase peluang penghematan. Jika mode estimasi penghematan tidak diaktifkan, Compute Optimizer hanya menggunakan informasi harga Sesuai Permintaan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**penting**
Jika Anda mengaktifkan Hub Pengoptimalan Biaya di AWS Cost Explorer, Compute Optimizer menggunakan data Hub Pengoptimalan Biaya, yang mencakup diskon harga spesifik Anda, untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Jika Hub Pengoptimalan Biaya tidak diaktifkan, Compute Optimizer menggunakan data Cost Explorer dan informasi harga Sesuai Permintaan untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html) dan [Cost Optimization Hub](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html) di *Panduan AWS Cost Management Pengguna*.
### Perkiraan perhitungan tabungan bulanan
Untuk setiap rekomendasi, biaya untuk mengoperasikan instans baru menggunakan jenis instans yang direkomendasikan dihitung. Perkiraan penghematan bulanan dihitung berdasarkan jumlah jam berjalan untuk instans saat ini dan perbedaan tarif antara jenis instans saat ini dan jenis instans yang direkomendasikan. Perkiraan penghematan bulanan untuk instans yang ditampilkan di dasbor Compute Optimizer adalah jumlah dari perkiraan penghematan bulanan untuk semua instans yang disediakan berlebih di akun.
## Risiko performa
Kolom risiko kinerja pada halaman **detail instans EC2** dan halaman **rekomendasi instans EC2** menentukan kemungkinan jenis instans saat ini dan yang direkomendasikan tidak memenuhi persyaratan beban kerja Anda. Compute Optimizer menghitung skor risiko kinerja individu untuk setiap spesifikasi instans saat ini dan yang direkomendasikan. Ini termasuk spesifikasi seperti CPU, memori, throughput EBS, IOPS EBS, throughput disk, IOPS disk, throughput jaringan, dan PPS jaringan. Risiko kinerja instans saat ini dan yang direkomendasikan dihitung sebagai skor risiko kinerja maksimum di seluruh spesifikasi sumber daya yang dianalisis.
Nilai berkisar dari sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Risiko kinerja yang sangat rendah berarti bahwa jenis instans diprediksi selalu memberikan kemampuan yang cukup. Semakin tinggi risiko kinerja berarti Anda harus memvalidasi apakah jenis instans memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda sebelum memigrasikan sumber daya Anda. Tentukan apakah akan mengoptimalkan peningkatan performa, pengurangan biaya, atau kombinasi kedua hal ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengubah Jenis Instance](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-instance-resize.html) di *Panduan Pengguna Amazon Elastic Compute Cloud*.
**catatan**
Di Compute Optimizer API, AWS Command Line Interface risiko kinerja AWS CLI(), dan AWS SDKs, diukur pada skala `0` (sangat rendah) `4` hingga (sangat tinggi).
## Grafik pemanfaatan
Halaman **detail instans EC2** menampilkan grafik metrik pemanfaatan untuk instans Anda saat ini. Grafik menampilkan data untuk periode yang dianalisis. Compute Optimizer menggunakan titik pemanfaatan maksimum dalam setiap interval waktu 5 menit untuk menghasilkan rekomendasi instans EC2.
Anda dapat mengubah grafik untuk menampilkan data selama 24 jam, 3 hari, 1 minggu, atau 2 minggu terakhir. Jika Anda mengaktifkan [fitur berbayar metrik infrastruktur yang disempurnakan](enhanced-infrastructure-metrics.md), Anda dapat melihat 3 bulan. Anda juga dapat mengubah statistik grafik antara rata-rata dan maksimum.
**catatan**
Untuk periode waktu ketika instance Anda berada dalam keadaan berhenti, grafik pemanfaatan menunjukkan nilai 0.
Grafik pemanfaatan berikut ditampilkan di halaman detail:
| Nama grafik | Deskripsi |
| --- | --- |
| Pemanfaatan CPU (persen) | Persentase unit komputasi EC2 yang dialokasikan yang digunakan oleh instance. Grafik pemanfaatan CPU mencakup perbandingan data pemanfaatan CPU dari jenis instans Anda saat ini dengan jenis instans yang direkomendasikan yang dipilih. Perbandingan menunjukkan kepada Anda apa pemanfaatan CPU jika Anda menggunakan jenis instans yang direkomendasikan yang dipilih selama periode yang dianalisis. Perbandingan ini dapat membantu Anda mengidentifikasi apakah jenis instans yang direkomendasikan berada dalam ambang batas kinerja beban kerja Anda. **Garis dasar Burstable** hanya ditampilkan untuk instans T. Anda dapat menggunakan kinerja dasar ini untuk mempelajari bagaimana pemanfaatan CPU Anda berhubungan dengan pemanfaatan dasar dari T-instance tertentu. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konsep dan definisi utama untuk instans performa burstable](https://docs.aws.amazon.com//AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-credits-baseline-concepts.html) di *Panduan Pengguna Amazon EC2* untuk Instans Linux. |
| Pemanfaatan memori (persen) | Persentase memori yang dialokasikan oleh aplikasi dan sistem operasi seperti yang digunakan. Grafik pemanfaatan memori mencakup perbandingan data pemanfaatan memori dari jenis instans Anda saat ini dengan jenis instance yang direkomendasikan yang dipilih. Perbandingan menunjukkan kepada Anda apa pemanfaatan memori jika Anda menggunakan jenis instance yang direkomendasikan yang dipilih selama periode yang dianalisis. Perbandingan ini dapat membantu Anda mengidentifikasi apakah jenis instans yang direkomendasikan berada dalam ambang batas kinerja beban kerja Anda. Grafik pemanfaatan memori diisi hanya untuk contoh yang memiliki CloudWatch agen terpadu diinstal pada mereka. *Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengumpulkan Metrik dan Log dari Instans Amazon EC2 dan Server Lokal dengan CloudWatch Agen di Panduan Pengguna](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Install-CloudWatch-Agent.html) Amazon. CloudWatch* |
| Jaringan dalam (MIB/detik) | Jumlah mebibytes (MiB) per detik yang diterima pada semua antarmuka jaringan oleh instance. |
| Jaringan keluar (MIB/detik) | Jumlah mebibytes (MiB) per detik yang dikirim pada semua antarmuka jaringan oleh instance. |
| Paket jaringan dalam (per detik) | Jumlah paket yang diterima oleh instans di semua antarmuka jaringan. |
| Paket jaringan keluar (per detik) | Jumlah paket yang dikirimkan oleh instans di semua antarmuka jaringan. |
| Operasi membaca disk (per detik) | Operasi baca yang diselesaikan per detik dari volume penyimpanan instance instance. |
| Operasi penulisan disk (per detik) | Operasi tulis selesai per detik dari volume penyimpanan instance instance. |
| Bandwidth baca disk (MIB/detik) | Mebibytes baca (MiB) per detik dari volume penyimpanan instance instance. |
| Bandwidth tulis disk (MIB/detik) | Mebibytes tulis (MiB) per detik dari volume penyimpanan instance instance. |
| Operasi baca EBS (per detik) | Operasi baca selesai per detik dari semua volume EBS yang dilampirkan ke instance. Untuk instans Xen, data dilaporkan hanya ketika ada aktivitas baca pada volume. |
| Operasi tulis EBS (per detik) | Operasi tulis selesai per detik untuk semua volume EBS yang dilampirkan ke instance. Untuk instans Xen, data dilaporkan hanya ketika ada aktivitas baca pada volume. |
| Bandwidth baca EBS (MIB/detik) | Mebibyte baca (MiB) per detik dari semua volume EBS yang dilampirkan ke instance. |
| Bandwidth tulis EBS (MIB/detik) | Mebibytes tertulis (MiB) per detik untuk semua volume EBS yang melekat pada instance. |
# Mengakses rekomendasi dan detail EC2 instans
Anda dapat menggunakan salah satu prosedur berikut untuk mengakses **rekomendasi EC2 instans** atau halaman **detail EC2 instans** di AWS Konsol.
Pada halaman **rekomendasi EC2 instans**, Anda dapat melihat rekomendasi untuk instans Anda saat ini. Pada halaman **detail EC2 instance**, Anda dapat melihat detail instance tertentu dan rekomendasinya.
## Prosedur
### Mengakses halaman rekomendasi EC2 instans
**Untuk mengakses halaman rekomendasi EC2 instans**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **EC2 instance** di panel navigasi.
Halaman rekomendasi mencantumkan spesifikasi dan menemukan klasifikasi instans Anda saat ini dan spesifikasi instans yang direkomendasikan. Instans saat ini yang terdaftar berasal dari AWS Wilayah yang saat ini dipilih, di akun yang dipilih.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut di halaman rekomendasi:
+ Lihat dampak harga dan kinerja menjalankan beban kerja Anda pada instans berbasis AWS Graviton. Untuk melakukan ini, pilih **Graviton (aws-arm64) dalam daftar dropdown** preferensi arsitektur **CPU**. Jika tidak, opsi **Current** (default) menampilkan rekomendasi yang didasarkan pada vendor dan arsitektur CPU yang sama dengan instance saat ini.
+ Filter rekomendasi berdasarkan Wilayah AWS, Temuan, Menemukan alasan, atau Jenis Beban Kerja yang Disimpulkan. Untuk melakukan ini, pertama pilih kotak teks **Filter dengan satu atau beberapa properti**. Kemudian, pilih properti dan nilai dalam daftar dropdown yang muncul.
+ Filter rekomendasi Anda berdasarkan tag. Untuk melakukan ini, pertama-tama pilih **kunci Tag** **atau kotak teks nilai Tag**. Kemudian, masukkan kunci atau nilai yang ingin Anda filter rekomendasi EC2 instans Anda.
Misalnya, untuk menemukan semua rekomendasi yang memiliki tag dengan kunci `Owner` dan nilai`TeamA`, tentukan `tag:Owner` nama filter dan `TeamA` untuk nilai filter.
+ Lihat rekomendasi untuk instance di akun lain. Untuk melakukan ini, pilih **Akun**, lalu pilih ID akun yang berbeda.
**catatan**
Jika Anda masuk ke akun manajemen organisasi dan akses tepercaya dengan Compute Optimizer diaktifkan, Anda dapat melihat rekomendasi untuk sumber daya di akun lain. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Akun yang didukung oleh Compute Optimizer](getting-started.md#supported-accounts) dan [Akses tepercaya untuk AWS Organizations](security-iam.md#trusted-service-access).
+ Hapus filter yang dipilih. Untuk melakukan ini, pilih **Hapus filter** di sebelah filter.
+ Akses halaman **detail EC2 instance** untuk instance tertentu. Untuk melakukan ini, pilih klasifikasi temuan yang tercantum di sebelah instance yang ingin Anda akses.
### Mengakses halaman detail EC2 instance
**Untuk mengakses halaman detail EC2 instance**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **EC2 instance** di panel navigasi.
1. Pilih klasifikasi temuan yang tercantum di sebelah contoh yang ingin Anda lihat informasi detailnya.
Halaman detail mencantumkan hingga tiga rekomendasi pengoptimalan untuk contoh yang Anda pilih. Halaman ini mencantumkan spesifikasi instans Anda saat ini, spesifikasi dan risiko kinerja instans yang direkomendasikan, dan grafik metrik pemanfaatan.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut pada halaman detail:
+ **Untuk melihat dampak harga dan kinerja menjalankan beban kerja Anda pada instance AWS berbasis Graviton, pilih **Graviton (aws-arm64) di dropdown** preferensi arsitektur CPU.** Jika tidak, opsi **Current** (default) menampilkan rekomendasi yang didasarkan pada vendor dan arsitektur CPU yang sama dengan instance saat ini.
+ Aktifkan fitur berbayar metrik infrastruktur yang disempurnakan untuk memperpanjang periode tampilan belakang analisis metrik untuk EC2 instans yang Anda lihat hingga tiga bulan (dibandingkan dengan default 14 hari). Untuk informasi selengkapnya, lihat [Metrik infrastruktur yang ditingkatkan](enhanced-infrastructure-metrics.md).
+ Pilih opsi rekomendasi untuk melihat perbandingan pemanfaatan antara instans Anda saat ini dan instance yang direkomendasikan.
Grafik metrik pemanfaatan untuk instance Anda saat ini ditampilkan di bagian bawah halaman. Garis biru solid adalah penggunaan instance Anda saat ini. Garis oranye putus-putus adalah proyeksi pemanfaatan dari instance yang direkomendasikan yang dipilih jika Anda menggunakan instance itu selama periode yang dianalisis. Garis oranye putus-putus ditampilkan dalam grafik pemanfaatan CPU dan pemanfaatan memori.
+ Untuk mengubah rentang waktu grafik, pilih **Rentang Waktu**, lalu pilih **24 jam terakhir**, **3 hari terakhir**, **minggu terakhir**, atau **2 minggu terakhir**. Jika Anda mengaktifkan [preferensi rekomendasi metrik infrastruktur yang disempurnakan](enhanced-infrastructure-metrics.md), Anda juga dapat memilih **3 bulan terakhir**.
Memilih rentang waktu yang lebih pendek menampilkan titik data pada perincian yang lebih tinggi, yang memberikan tingkat detail yang lebih tinggi.
+ Untuk mengubah nilai statistik grafik, pilih **Statistik**, lalu pilih **Rata-rata** atau **Maksimum**.
Anda dapat menggunakan opsi ini untuk menentukan pemanfaatan instans tipikal dari beban kerja Anda dari waktu ke waktu. Untuk melihat nilai tertinggi yang diamati selama periode yang ditentukan, ubah pilihan ke **Maksimum**. Dengan cara ini, Anda dapat menentukan penggunaan instance puncak beban kerja Anda dari waktu ke waktu.
# Melihat rekomendasi grup EC2 Auto Scaling
AWS Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi jenis instans untuk grup Amazon EC2 Auto Scaling. Rekomendasi untuk grup Auto Scaling EC2 Anda ditampilkan di halaman AWS Compute Optimizer konsol berikut.
+ **Rekomendasi grup EC2 Auto Scaling**
Halaman ini mencantumkan setiap grup Auto Scaling EC2 Anda saat ini, klasifikasi temuannya, jenis instans saat ini, harga per jam saat ini untuk opsi pembelian yang dipilih, dan konfigurasi saat ini. Rekomendasi teratas dari Compute Optimizer tercantum di sebelah masing-masing grup EC2 Auto Scaling Anda, dan itu termasuk jenis instans yang direkomendasikan, harga per jam untuk opsi pembelian yang dipilih, dan perbedaan harga antara jenis instans Anda saat ini dan rekomendasi. Gunakan halaman rekomendasi untuk membandingkan jenis instans saat ini dari grup Auto Scaling EC2 Anda dengan rekomendasi teratas kami, yang dapat membantu Anda memutuskan apakah Anda harus meningkatkan atau memperkecil instans Anda.
+ **Detail grup EC2 Auto Scaling**
Bergantung pada grup Penskalaan Otomatis EC2 tertentu, halaman ini memberi Anda rekomendasi and/or hak atas rekomendasi untuk diskalakan dalam grup idle. Ini mencantumkan spesifikasi untuk setiap rekomendasi hak cipta seperti risiko kinerja dan harga per jam untuk opsi pembelian yang dipilih. Halaman detail juga menampilkan grafik metrik pemanfaatan yang dapat digunakan untuk membandingkan grup Auto Scaling EC2 saat ini dengan metrik pemanfaatan yang diproyeksikan untuk opsi rekomendasi.
Rekomendasi disegarkan setiap hari. Mereka dihasilkan dengan menganalisis spesifikasi dan metrik pemanfaatan grup Auto Scaling EC2 saat ini selama periode lookback default 14 hari atau periode lookback 32 hari. Anda dapat memperpanjang periode lookback hingga 93 hari jika Anda mengaktifkan metrik infrastruktur yang disempurnakan. Lihat informasi selengkapnya di [Metrik infrastruktur yang ditingkatkan](enhanced-infrastructure-metrics.md), [Preferensi rekomendasi penyesuaian ukuran](rightsizing-preferences.md), dan [Metrik dianalisis oleh AWS Compute Optimizer](metrics.md).
Perlu diingat bahwa Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi untuk grup Penskalaan Otomatis EC2 yang memenuhi serangkaian persyaratan tertentu, rekomendasi dapat memakan waktu hingga 24 jam untuk dibuat, dan data metrik yang memadai harus diakumulasikan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Persyaratan sumber daya](requirements.md).
**penting**
Jika Anda mengaktifkan Hub Pengoptimalan Biaya di AWS Cost Explorer, Compute Optimizer menggunakan data Hub Pengoptimalan Biaya, yang mencakup diskon harga spesifik Anda, untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Jika Hub Pengoptimalan Biaya tidak diaktifkan, Compute Optimizer menggunakan data Cost Explorer dan informasi harga Sesuai Permintaan untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html) dan [Cost Optimization Hub](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html) di *Panduan AWS Cost Management Pengguna*.
**Topics**
+ [Bagaimana rekomendasi grup EC2 Auto Scaling dihasilkan](#asg-recommendations-generate)
+ [Klasifikasi temuan](#asg-recommendations-findings)
+ [Strategi alokasi](#asg-recommendations-allocation)
+ [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#asg-savings-calculation)
+ [Idle](#asg-recommendations-idle)
+ [AWS Rekomendasi contoh berbasis graviton](#asg-graviton-recommendations)
+ [Tipe beban kerja yang disimpulkan](#asg-inferred-workload-types)
+ [Upaya migrasi](#asg-migration-effort)
+ [Risiko performa](#asg-performance-risk)
+ [Grafik pemanfaatan](#asg-utilization-graphs)
+ [Mengakses rekomendasi dan detail grup EC2 Auto Scaling](asg-view-recommendations.md)
## Bagaimana rekomendasi grup EC2 Auto Scaling dihasilkan
AWS Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi untuk grup EC2 Auto Scaling menggunakan proses evaluasi tiga langkah yang dirancang untuk mengoptimalkan biaya dan kinerja:
1. **Menilai apakah grup EC2 Auto Scaling sedang idle**
Compute Optimizer menilai apakah grup EC2 Auto Scaling Anda menganggur dengan menganalisis pola pemanfaatan sumber dayanya selama periode lookback. Jika semua instans dalam grup Penskalaan Otomatis EC2 memenuhi kriteria idle, Compute Optimizer menemukan grup Anda menganggur dan memperkirakan potensi penghematan penskalaan dalam grup idle. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kriteria idle per sumber daya](view-idle-recommendations.md#idle-criteria).
1. **Menilai skalabilitas grup EC2 Auto Scaling**
Compute Optimizer menilai pengaturan kapasitas instans dan kebijakan penskalaan untuk menentukan apakah grup Penskalaan Otomatis EC2 Anda digunakan untuk mempertahankan kumpulan instans tetap (tanpa kebijakan penskalaan atau kebijakan penskalaan yang dinonaktifkan), menskalakan secara dinamis untuk memenuhi tuntutan beban kerja Anda (menggunakan pelacakan target, penskalaan prediktif, penskalaan sederhana, atau kebijakan penskalaan langkah berdasarkan pemanfaatan CPU), atau ikuti jadwal acara penskalaan tetap (dengan kebijakan penskalaan terjadwal).
1. **Mengidentifikasi peluang hak cipta**
Compute Optimizer menganalisis pemanfaatan sumber daya dan konfigurasi grup EC2 Auto Scaling saat ini, termasuk pengaturan strategi alokasi, kebijakan penskalaan, jenis instans, harga, dan kapasitas instans untuk menemukan peluang hak yang sesuai.
+ Untuk grup EC2 Auto Scaling yang mempertahankan kumpulan instans tetap, Compute Optimizer merekomendasikan jenis instans yang memenuhi persyaratan beban kerja Anda sambil mempertahankan jumlah instans saat ini. Ini dapat meningkatkan kinerja beban kerja Anda dan memberikan penghematan biaya.
+ Untuk grup EC2 Auto Scaling yang menskalakan secara dinamis berdasarkan permintaan, Compute Optimizer merekomendasikan peningkatan ke generasi instans yang lebih baru yang dapat meningkatkan penghematan. Jika metrik memori diaktifkan, itu juga dapat menyarankan peluang perampingan memori untuk penghematan tambahan.
+ Untuk grup EC2 Auto Scaling yang mengikuti jadwal peristiwa penskalaan tetap, Compute Optimizer merekomendasikan jenis instans yang dapat meningkatkan penghematan sekaligus memenuhi persyaratan beban kerja sumber daya Anda berdasarkan kapasitas skala terjadwal. Ini memastikan bahwa rekomendasi selaras dengan strategi penskalaan spesifik dan tuntutan beban kerja masing-masing kelompok.
**catatan**
Untuk rekomendasi hak ukuran, Compute Optimizer tidak memberikan rekomendasi untuk mengubah kebijakan penskalaan atau pengaturan kapasitas instans.
## Klasifikasi temuan
Kolom **Finding** pada halaman rekomendasi grup **EC2 Auto Scaling** memberikan ringkasan tentang bagaimana kinerja masing-masing grup Auto Scaling EC2 Anda selama periode lookback.
Klasifikasi temuan berikut berlaku untuk grup EC2 Auto Scaling.
| Klasifikasi | Deskripsi |
| --- | --- |
| Tidak dioptimalkan | Grup EC2 Auto Scaling yang mempertahankan kumpulan instans tetap dianggap tidak dioptimalkan saat grup berukuran besar atau menjalankan beban kerja yang dapat menyebabkan masalah kinerja. Grup EC2 Auto Scaling yang menskalakan secara dinamis atau mengikuti jadwal peristiwa penskalaan tetap dianggap tidak dioptimalkan bila ada jenis instans lain yang dapat memenuhi permintaan dengan biaya lebih rendah. |
| Dioptimalkan | Grup EC2 Auto Scaling dianggap dioptimalkan ketika semua spesifikasi grup Anda, seperti CPU, memori, dan jaringan, memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Untuk grup yang dioptimalkan, Compute Optimizer mungkin merekomendasikan jenis instance generasi baru. |
## Strategi alokasi
Kolom strategi alokasi pada EC2 Auto Scaling mengelompokkan rekomendasi dan halaman detail menampilkan strategi alokasi saat ini dan yang direkomendasikan untuk grup EC2 Auto Scaling. Strategi alokasi menetapkan urutan deployment tipe instans campuran grup EC2 Auto Scaling. Compute Optimizer dapat menemukan strategi alokasi menjadi salah satu dari berikut ini:
+ **Diprioritaskan** — Grup Auto Scaling EC2 memprioritaskan tipe instans berdasarkan urutan yang telah Anda cantumkan dalam persyaratan tipe instans.
+ **Harga terendah** — Grup EC2 Auto Scaling secara otomatis melakukan deployment tipe instans dengan harga terendah di setiap Zona Ketersediaan berdasarkan harga Sesuai Permintaan saat ini.
+ **Tidak ada strategi alokasi** — Anda belum menetapkan strategi alokasi untuk grup Auto Scaling EC2.
+ **Tidak berlaku** — Strategi alokasi tidak berlaku untuk grup Auto Scaling EC2 dengan tipe instans tunggal.
**Compute Optimizer merekomendasikan penggunaan strategi alokasi Prioritas dan memprioritaskan jenis instans yang kami rekomendasikan di atas tipe instans Anda saat ini dalam persyaratan tipe instans Anda.** Dengan memprioritaskan rekomendasi Compute Optimizer, grup EC2 Auto Scaling akan dapat melakukan deployment tipe instans yang mampu mengoptimalkan biaya dan performa. Kami juga menyarankan untuk mempertahankan tipe instans saat ini sesuai dengan persyaratan tipe instans Anda agar ada kapasitas yang memadai untuk mendukung beban kerja Anda.
Anda dapat memperbarui grup Penskalaan Otomatis EC2 dengan jenis instans yang kami rekomendasikan menggunakan penyegaran instans. Untuk selengkapnya, lihat [Menggunakan penyegaran instans untuk memperbarui instans di grup Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/ec2/userguide/asg-instance-refresh.html) di panduan pengguna *Amazon EC2 Auto Scaling*.
Untuk informasi selengkapnya tentang strategi alokasi, lihat [Strategi alokasi untuk beberapa jenis instans di panduan](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/ec2/userguide/allocation-strategies.html#on-demand-allocation-strategy) pengguna *Amazon EC2* Auto Scaling.
## Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan
**Perkiraan penghematan bulanan (setelah diskon)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan bulanan untuk grup EC2 Auto Scaling jika Anda telah menggunakan jenis instans yang direkomendasikan selama periode lookback. After discount savings pertimbangkan model harga Instans Cadangan atau Savings Plans yang aktif di akun Anda. Untuk menerima rekomendasi dengan diskon Savings Plans dan Reserved Instances, preferensi mode estimasi tabungan perlu diaktifkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**catatan**
Jika Anda tidak mengaktifkan preferensi mode estimasi tabungan, kolom ini menampilkan informasi harga On-Demand default.
**Perkiraan penghematan bulanan (Sesuai Permintaan)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan untuk grup EC2 Auto Scaling jika Anda telah menggunakan rekomendasi Compute Optimizer selama periode lookback, dan dibeli berdasarkan harga instans Sesuai Permintaan.
**Peluang tabungan (%)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan persentase penghematan bulanan dari biaya bulanan saat ini yang dapat Anda hemat dengan mengadopsi jenis instans yang direkomendasikan untuk grup EC2 Auto Scaling Anda. Jika mode estimasi tabungan diaktifkan, Compute Optimizer menganalisis model harga Instans Cadangan atau Savings Plans yang aktif di akun Anda untuk menghasilkan persentase peluang tabungan. Jika mode estimasi penghematan tidak diaktifkan, Compute Optimizer hanya menggunakan informasi harga Sesuai Permintaan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
### Perkiraan perhitungan tabungan bulanan
Untuk setiap rekomendasi, kami menghitung biaya untuk mengoperasikan instance baru menggunakan jenis instans yang direkomendasikan. Perkiraan penghematan bulanan dihitung berdasarkan jumlah jam berjalan untuk instans saat ini dalam grup Penskalaan Otomatis EC2 dan perbedaan tarif antara jenis instans saat ini dan jenis instans yang direkomendasikan. Perkiraan penghematan bulanan untuk grup EC2 Auto Scaling yang ditampilkan di dasbor Compute Optimizer adalah jumlah dari perkiraan penghematan bulanan untuk semua instans yang disediakan berlebih di grup Penskalaan Otomatis EC2, di akun.
## Idle
Kolom **Idle** pada halaman rekomendasi **grup EC2 Auto Scaling menampilkan apakah grup** Penskalaan Otomatis EC2 Anda tidak aktif atau tidak.
**Kriteria idle untuk grup Auto Scaling EC2** — Grup ini tidak memiliki instance dengan lebih dari 5% penggunaan CPU puncak atau MB/day 5 pemanfaatan jaringan selama periode lookback 14 hari.
**Kriteria idle untuk grup Auto Scaling EC2 yang menggunakan tipe instans G atau P** — Jika instans grup memenuhi kriteria berikut selama periode lookback 14 hari:
+ GPU tidak aktif bekerja selama lebih dari 99% periode lookback
+ Enkoder GPU tidak digunakan untuk 99% atau lebih runtime instans
+ Penggunaan memori GPU pada tingkat instans kurang dari 5%
+ Penggunaan maksimum CPU kurang dari 5%
+ Pemanfaatan jaringan kurang dari 5 MB/hari
## AWS Rekomendasi contoh berbasis graviton
Saat melihat rekomendasi grup EC2 Auto Scaling, Anda dapat melihat dampak harga dan kinerja menjalankan beban AWS kerja Anda pada instans berbasis Graviton. **Untuk melakukannya, pilih **Graviton (aws-arm64)** di dropdown preferensi arsitektur CPU.** Jika tidak, pilih **Current** untuk melihat rekomendasi yang didasarkan pada vendor dan arsitektur CPU yang sama dengan instance saat ini.
**catatan**
Kolom **Harga Saat Ini**, **Harga yang Direkomendasikan****, Perbedaan** **harga, Perbedaan harga (%)**, dan **Perkiraan tabungan bulanan** diperbarui untuk memberikan perbandingan harga antara jenis instans saat ini dan tipe instans dari preferensi arsitektur CPU yang dipilih. Misalnya, jika Anda memilih **Graviton (aws-arm64)**, harga dibandingkan antara jenis instans saat ini dan jenis instance berbasis Graviton yang direkomendasikan.
## Tipe beban kerja yang disimpulkan
Kolom **tipe beban kerja yang disimpulkan** pada halaman rekomendasi **grup EC2 Auto Scaling mencantumkan aplikasi yang mungkin berjalan pada instance dalam grup** Penskalaan Otomatis EC2 seperti yang disimpulkan oleh Compute Optimizer. Hal ini dilakukan dengan menganalisis atribut instance dalam grup EC2 Auto Scaling, seperti nama instance, tag, dan konfigurasi. Compute Optimizer saat ini dapat menyimpulkan jika instans Anda menjalankan Amazon EMR, Apache Cassandra, Apache Hadoop, Memcached, NGINX, PostgreSQL, Redis, Kafka, atau. SQLServer Dengan menyimpulkan aplikasi yang berjalan pada instans Anda, Compute Optimizer dapat mengidentifikasi upaya untuk memigrasikan beban kerja Anda dari tipe instans berbasis x86 ke tipe instans Graviton berbasis ARM. AWS Untuk informasi selengkapnya, lihat [Upaya migrasi](#asg-migration-effort).
**catatan**
Anda tidak dapat menyimpulkan SQLServer aplikasi di Timur Tengah (Bahrain), Afrika (Cape Town), Asia Pasifik (Hong Kong), Eropa (Milan), dan Asia Pasifik (Jakarta).
## Upaya migrasi
Kolom **upaya Migrasi** pada **EC2 Auto Scaling** mengelompokkan **rekomendasi dan grup EC2 Auto Scaling** merinci halaman berisi daftar tingkat upaya yang mungkin diperlukan untuk bermigrasi dari jenis instans saat ini ke jenis instans yang direkomendasikan. Berikut ini menunjukkan contoh berbagai tingkat upaya migrasi.
+ **Sangat rendah** — Jenis instans yang direkomendasikan memiliki arsitektur CPU yang sama dengan tipe instans saat ini.
+ **Rendah** - Amazon EMR adalah tipe beban kerja yang disimpulkan dan jenis instans AWS Graviton direkomendasikan
+ **Sedang** - Jenis beban kerja tidak dapat disimpulkan tetapi jenis instance AWS Graviton direkomendasikan.
+ **Tinggi** — Jenis instans yang direkomendasikan memiliki arsitektur CPU yang berbeda dari jenis instans saat ini, dan beban kerja tidak memiliki versi kompatibel yang diketahui pada arsitektur CPU yang direkomendasikan.
*Untuk informasi selengkapnya tentang migrasi dari tipe instans berbasis x86 ke tipe instans AWS Graviton berbasis ARM, lihat [Pertimbangan saat mentransisikan beban kerja ke instans Amazon EC2 berbasis Graviton2 di Graviton Getting Started](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md). AWS AWS GitHub*
## Risiko performa
Kolom risiko kinerja pada halaman detail grup **EC2 Auto Scaling** **dan halaman rekomendasi grup Penskalaan Otomatis EC2** menentukan kemungkinan jenis instans saat ini dan yang direkomendasikan berjalan di grup Penskalaan Otomatis EC2 Anda tidak memenuhi persyaratan beban kerja Anda. Compute Optimizer menghitung skor risiko kinerja individu untuk setiap spesifikasi grup EC2 Auto Scaling, termasuk CPU, memori, throughput EBS, IOPS EBS, throughput disk, IOPS disk, throughput jaringan, dan PPS jaringan. Risiko kinerja grup EC2 Auto Scaling saat ini dan yang direkomendasikan dihitung sebagai skor risiko kinerja maksimum di seluruh spesifikasi sumber daya yang dianalisis.
Nilai berkisar dari sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Risiko kinerja yang sangat rendah berarti bahwa tipe instans diprediksi selalu memberikan kemampuan yang cukup. Risiko kinerja yang lebih tinggi berarti Anda harus memvalidasi apakah jenis instans yang berjalan di grup Penskalaan Otomatis EC2 Anda akan memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda sebelum memigrasikan sumber daya Anda. Tentukan apakah akan mengoptimalkan peningkatan performa, pengurangan biaya, atau kombinasi kedua hal ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengubah Jenis Instance](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-instance-resize.html) di *Panduan Pengguna Amazon Elastic Compute Cloud*.
**catatan**
Di Compute Optimizer API, AWS Command Line Interface risiko kinerja AWS CLI(), AWS SDKs dan, diukur pada skala `0` (sangat rendah) `4` hingga (sangat tinggi).
## Grafik pemanfaatan
Halaman detail grup **EC2 Auto Scaling** menampilkan grafik metrik pemanfaatan untuk instans saat ini dalam grup. Grafik menampilkan data untuk periode analisis. Compute Optimizer menggunakan titik pemanfaatan maksimum dalam setiap interval waktu lima menit untuk menghasilkan rekomendasi grup EC2 Auto Scaling.
Anda dapat mengubah grafik untuk menampilkan data selama 24 jam terakhir, tiga hari, satu minggu, atau dua minggu. Jika Anda mengaktifkan [fitur berbayar metrik infrastruktur yang disempurnakan](enhanced-infrastructure-metrics.md), Anda dapat melihat data dari tiga bulan terakhir.
Grafik pemanfaatan berikut ditampilkan di halaman detail:
| Nama grafik | Deskripsi |
| --- | --- |
| Pemanfaatan CPU rata-rata (persen) | Persentase rata-rata unit komputasi EC2 yang dialokasikan yang digunakan oleh instans dalam grup EC2 Auto Scaling. |
| Rata-rata jaringan dalam (MIB/detik) | Jumlah mebibytes (MiB) per detik yang diterima di semua antarmuka jaringan menurut instance dalam grup EC2 Auto Scaling. |
| Rata-rata jaringan keluar (MIB/detik) | Jumlah mebibytes (MiB) per detik yang dikirim pada semua antarmuka jaringan berdasarkan instance dalam grup EC2 Auto Scaling. |
| Kapasitas instans | Ini adalah jumlah instans yang berjalan dengan grup EC2 Auto Scaling pada waktu tertentu. |
# Mengakses rekomendasi dan detail grup EC2 Auto Scaling
Anda dapat menggunakan salah satu prosedur berikut untuk mengakses **rekomendasi grup EC2 Auto Scaling atau halaman detail grup** **Auto Scaling** di EC2 Konsol. AWS
Pada halaman **rekomendasi grup EC2 Auto Scaling, Anda dapat melihat rekomendasi** untuk grup Auto EC2 Scaling Anda saat ini. Pada halaman **detail grup EC2 Auto Scaling**, Anda dapat melihat detail grup tertentu dan rekomendasinya.
## Prosedur
### Mengakses halaman EC2 rekomendasi grup Auto Scaling
**Untuk mengakses halaman EC2 rekomendasi grup Auto Scaling**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **grup EC2 Auto Scaling** di panel navigasi.
Halaman rekomendasi mencantumkan spesifikasi dan menemukan klasifikasi grup EC2 Auto Scaling Anda, bersama dengan spesifikasi grup yang direkomendasikan. Grup EC2 Auto Scaling saat ini yang terdaftar berasal dari AWS Wilayah yang saat ini dipilih, di akun yang dipilih.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut di halaman rekomendasi:
+ Lihat dampak harga dan kinerja menjalankan beban kerja Anda pada instans berbasis AWS Graviton. Untuk melakukan ini, pilih **Graviton (aws-arm64) dalam daftar dropdown** preferensi arsitektur **CPU**. Jika tidak, opsi **Current** (default) menampilkan rekomendasi yang didasarkan pada vendor dan arsitektur CPU yang sama dengan instance saat ini.
+ Filter rekomendasi berdasarkan Wilayah AWS, Temuan, atau Menemukan alasan. Untuk melakukan ini, pertama pilih kotak teks **Filter dengan satu atau beberapa properti**. Kemudian, pilih properti dan nilai dalam daftar dropdown yang muncul.
+ Lihat rekomendasi untuk instance di akun lain. Untuk melakukan ini, pilih **Akun**, lalu pilih ID akun yang berbeda.
**catatan**
Jika Anda masuk ke akun manajemen organisasi dan akses tepercaya dengan Compute Optimizer diaktifkan, Anda dapat melihat rekomendasi untuk sumber daya di akun lain. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Akun yang didukung oleh Compute Optimizer](getting-started.md#supported-accounts) dan [Akses tepercaya untuk AWS Organizations](security-iam.md#trusted-service-access).
+ Hapus filter yang dipilih. Untuk melakukan ini, pilih **Hapus filter** di sebelah filter.
+ Akses halaman **detail grup EC2 Auto Scaling untuk grup** Auto EC2 Scaling tertentu. Untuk melakukan ini, pilih klasifikasi temuan yang tercantum di sebelah grup yang diinginkan.
### Mengakses halaman EC2 detail grup Auto Scaling
**Untuk mengakses halaman EC2 detail grup Auto Scaling**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **grup EC2 Auto Scaling** di panel navigasi.
1. Untuk melihat detail rekomendasi, pilih grup EC2 Auto Scaling dan pilih **Lihat** detail. Atau, pilih tautan grup EC2 Auto Scaling.
Halaman detail mencantumkan hingga tiga rekomendasi pengoptimalan untuk grup EC2 Auto Scaling yang Anda pilih. Ini mencantumkan spesifikasi instans saat ini dalam grup EC2 Auto Scaling, spesifikasi dan risiko kinerja instans yang direkomendasikan, dan grafik metrik pemanfaatan.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut pada halaman detail:
+ **Untuk melihat dampak harga dan kinerja menjalankan beban kerja Anda pada instance AWS berbasis Graviton, pilih **Graviton (aws-arm64) di dropdown** preferensi arsitektur CPU.** Jika tidak, opsi **Current** (default) menampilkan rekomendasi yang didasarkan pada vendor dan arsitektur CPU yang sama dengan instance saat ini.
+ Aktifkan fitur berbayar metrik infrastruktur yang disempurnakan untuk memperpanjang periode tampilan belakang analisis metrik untuk grup Auto Scaling yang Anda lihat hingga tiga bulan (dibandingkan dengan default 14 hari). Untuk informasi selengkapnya, lihat [Metrik infrastruktur yang ditingkatkan](enhanced-infrastructure-metrics.md).
+ Grafik metrik pemanfaatan untuk instance Anda saat ini ditampilkan di bagian bawah halaman. Garis biru solid adalah penggunaan instance saat ini dalam grup Auto Scaling.
+ Untuk mengubah rentang waktu grafik, pilih **Rentang Waktu**, lalu pilih **24 jam terakhir**, **3 hari terakhir**, **minggu terakhir**, atau **2 minggu terakhir**. Jika Anda mengaktifkan [preferensi rekomendasi metrik infrastruktur yang disempurnakan](enhanced-infrastructure-metrics.md), Anda juga dapat memilih **3 bulan terakhir**. Memilih rentang waktu yang lebih pendek menampilkan titik data pada perincian yang lebih tinggi, yang memberikan tingkat detail yang lebih tinggi.
# Melihat rekomendasi volume Amazon EBS
AWS Compute Optimizer menghasilkan jenis volume, ukuran volume, IOPS, dan rekomendasi throughput untuk volume Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS). Rekomendasi untuk volume EBS Anda ditampilkan di halaman AWS Compute Optimizer konsol berikut:
+ Halaman **rekomendasi volume EBS** mencantumkan setiap volume Anda saat ini, [klasifikasi temuannya](#ebs-recommendations-findings), jenis volume saat ini, dan harga per jamnya saat ini. Rekomendasi teratas dari Compute Optimizer tercantum di sebelah setiap volume Anda, dan itu termasuk jenis volume yang disarankan, ukuran volume yang disarankan, IOPS yang direkomendasikan, harga bulanan rekomendasi, dan perbedaan harga antara volume Anda saat ini dan rekomendasi. Gunakan halaman rekomendasi untuk membandingkan volume Anda saat ini dengan rekomendasi teratas mereka, yang dapat membantu Anda memutuskan apakah Anda harus meningkatkan atau mengecilkan volume Anda.
+ Halaman **detail volume EBS**, yang dapat Anda akses dari halaman rekomendasi volume EBS, mencantumkan hingga tiga rekomendasi pengoptimalan untuk volume tertentu. Ini mencantumkan spesifikasi untuk setiap rekomendasi, [risiko kinerja](#ebs-performance-risk) mereka, dan harga bulanan mereka. Halaman detail juga menampilkan grafik metrik pemanfaatan untuk volume saat ini.
Rekomendasi disegarkan setiap hari. Mereka dihasilkan dengan menganalisis spesifikasi dan metrik pemanfaatan volume saat ini selama periode 14 hari terakhir. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Metrik dianalisis oleh AWS Compute Optimizer](metrics.md).
Perlu diingat bahwa Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi untuk volume EBS yang memenuhi serangkaian persyaratan tertentu, rekomendasi dapat memakan waktu hingga 24 jam untuk dibuat, dan data metrik yang cukup harus diakumulasikan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Persyaratan sumber daya](requirements.md).
**Topics**
+ [Klasifikasi temuan](#ebs-recommendations-findings)
+ [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#ebs-savings-calculation)
+ [Risiko performa](#ebs-performance-risk)
+ [Grafik pemanfaatan](#ebs-utilization-graphs)
+ [Mengakses rekomendasi dan detail volume EBS](ebs-view-recommendations.md)
## Klasifikasi temuan
Kolom **Finding** pada halaman **rekomendasi volume EBS** memberikan ringkasan tentang kinerja masing-masing volume Anda selama periode yang dianalisis.
Klasifikasi temuan berikut berlaku untuk volume EBS.
| Klasifikasi | Deskripsi |
| --- | --- |
| Tidak dioptimalkan | Volume EBS dianggap tidak dioptimalkan ketika Compute Optimizer telah mengidentifikasi jenis volume, ukuran volume, atau spesifikasi IOPS yang dapat memberikan kinerja atau biaya yang lebih baik untuk beban kerja Anda. |
| Dioptimalkan | Volume EBS dianggap dioptimalkan saat Compute Optimizer menentukan bahwa volume disediakan dengan benar untuk menjalankan beban kerja Anda, berdasarkan jenis volume, ukuran volume, dan spesifikasi IOPS yang dipilih. Untuk sumber daya yang dioptimalkan, Compute Optimizer terkadang dapat merekomendasikan jenis volume generasi baru. |
## Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan
**Perkiraan penghematan bulanan (setelah diskon)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda alami dengan memigrasikan volume EBS Anda dari spesifikasi saat ini ke spesifikasi yang direkomendasikan di bawah diskon tertentu. Untuk menerima rekomendasi dengan diskon khusus, preferensi mode estimasi penghematan perlu diaktifkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi tabungan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**catatan**
Jika Anda tidak mengaktifkan preferensi mode estimasi tabungan, kolom ini menampilkan informasi diskon harga On-Demand default.
**Perkiraan penghematan bulanan (Sesuai Permintaan)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan yang akan Anda alami dengan memigrasikan volume EBS Anda dari spesifikasi saat ini ke spesifikasi yang disarankan.
**Peluang tabungan (%)**
Kolom ini mencantumkan perbedaan persentase antara harga spesifikasi volume EBS saat ini dan harga spesifikasi volume yang direkomendasikan. Jika mode estimasi tabungan diaktifkan, Compute Optimizer menganalisis diskon tertentu untuk menghasilkan persentase peluang penghematan. Jika mode estimasi penghematan tidak diaktifkan, Compute Optimizer hanya menggunakan informasi harga Sesuai Permintaan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**penting**
Jika Anda mengaktifkan Hub Pengoptimalan Biaya di AWS Cost Explorer, Compute Optimizer menggunakan data Hub Pengoptimalan Biaya, yang mencakup diskon harga spesifik Anda, untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Jika Hub Pengoptimalan Biaya tidak diaktifkan, Compute Optimizer menggunakan data Cost Explorer dan informasi harga Sesuai Permintaan untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html) dan [Cost Optimization Hub](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html) di *Panduan AWS Cost Management Pengguna*.
### Perkiraan perhitungan tabungan bulanan
Untuk setiap rekomendasi, kami menghitung biaya untuk mengoperasikan volume EBS baru menggunakan spesifikasi volume yang disarankan. Perkiraan penghematan bulanan dihitung berdasarkan jumlah jam berjalan untuk volume saat ini dan perbedaan tarif antara spesifikasi volume saat ini dan spesifikasi volume yang disarankan. *Perkiraan penghematan bulanan untuk volume EBS yang ditampilkan di dasbor Compute Optimizer adalah jumlah dari perkiraan penghematan bulanan untuk semua volume EBS di akun dengan klasifikasi temuan Tidak dioptimalkan.*
## Risiko performa
Kolom risiko kinerja pada halaman **detail volume EBS** halaman **rekomendasi volume EBS** menentukan kemungkinan volume EBS saat ini dan yang direkomendasikan tidak memenuhi persyaratan beban kerja Anda. Compute Optimizer menghitung skor risiko kinerja individu untuk setiap spesifikasi volume EBS, termasuk tipe volume, ukuran volume, IOPS dasar, IOPS burst, throughput dasar, dan throughput burst. Risiko kinerja volume EBS saat ini dan yang direkomendasikan dihitung sebagai skor risiko kinerja maksimum di seluruh spesifikasi sumber daya yang dianalisis.
Nilai berkisar dari sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Risiko kinerja yang sangat rendah berarti bahwa volume EBS diprediksi selalu memberikan kemampuan yang cukup. Semakin tinggi risiko kinerja berarti Anda harus memvalidasi apakah volume memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda sebelum memigrasikan sumber daya Anda. Tentukan apakah akan mengoptimalkan peningkatan performa, pengurangan biaya, atau kombinasi kedua hal ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Meminta modifikasi pada Volume EBS Anda di Panduan](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/requesting-ebs-volume-modifications.html) Pengguna *Amazon Elastic Compute Cloud*.
**catatan**
Jika Compute Optimizer tidak menampilkan nilai risiko untuk volume Amazon EBS Anda saat ini, ini berarti volume diprediksi memberikan kemampuan kinerja yang cukup dan dianggap memiliki risiko kinerja yang sangat rendah.
## Grafik pemanfaatan
Halaman **detail volume EBS** menampilkan grafik metrik pemanfaatan untuk volume Anda saat ini. Grafik menampilkan data untuk periode analisis. Compute Optimizer menggunakan titik pemanfaatan maksimum dalam setiap interval waktu lima menit untuk menghasilkan rekomendasi volume EBS.
Anda dapat mengubah grafik untuk menampilkan data selama 24 jam terakhir, tiga hari, satu minggu, atau dua minggu. Anda juga dapat mengubah statistik grafik antara rata-rata dan maksimum.
Grafik pemanfaatan berikut ditampilkan di halaman detail:
| Nama grafik | Deskripsi |
| --- | --- |
| Baca operasi (per detik) | Operasi baca selesai per detik untuk volume EBS saat ini. Untuk instans Xen, data dilaporkan hanya ketika ada aktivitas baca pada volume. |
| Menulis operasi (per detik) | Operasi tulis selesai per detik ke volume EBS saat ini. Untuk instans Xen, data dilaporkan hanya ketika ada aktivitas baca pada volume. |
| Baca bandwidth (KIB/detik) | Kibibytes baca (KiB) per detik dari volume EBS saat ini. |
| Tulis bandwidth (KIB/detik) | Kibibytes tertulis (KiB) per detik untuk volume EBS saat ini. |
| Saldo burst (persen) | Persentase I/O kredit yang tersisa di burst bucket untuk volume EBS saat ini. Metrik ini hanya ditampilkan untuk volume General Purpose SSD (`gp2`) di konsol Compute Optimizer. |
# Mengakses rekomendasi dan detail volume EBS
Anda dapat menggunakan salah satu prosedur berikut untuk mengakses **rekomendasi volume EBS** atau halaman **detail volume EBS** di AWS Konsol.
Pada halaman **rekomendasi volume EBS**, Anda dapat melihat rekomendasi untuk volume EBS Anda saat ini. Pada halaman **detail volume EBS** Anda dapat melihat detail volume tertentu dan rekomendasinya.
## Prosedur
### Mengakses halaman rekomendasi volume EBS
**Untuk mengakses halaman rekomendasi volume EBS**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **volume EBS** di panel navigasi.
Halaman rekomendasi mencantumkan spesifikasi dan menemukan klasifikasi volume Anda, bersama dengan spesifikasi volume yang direkomendasikan. Volume saat ini yang terdaftar berasal dari AWS Wilayah yang saat ini dipilih, di akun yang dipilih.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut di halaman rekomendasi:
+ Filter rekomendasi berdasarkan Wilayah AWS, Temuan, atau Menemukan alasan. Untuk melakukan ini, pertama pilih kotak teks **Filter dengan satu atau beberapa properti**. Kemudian, pilih properti dan nilai dalam daftar drop-down yang muncul.
+ Filter rekomendasi Anda berdasarkan tag. Untuk melakukan ini, pilih **tombol Tag** **atau kotak teks Nilai tag**. Kemudian, masukkan kunci atau nilai yang ingin Anda filter dengan rekomendasi volume EBS Anda.
Misalnya, untuk menemukan semua rekomendasi yang memiliki tag dengan kunci `Owner` dan nilai`TeamA`, tentukan `tag:Owner` nama filter dan `TeamA` untuk nilai filter.
+ Lihat rekomendasi untuk volume di akun lain. Untuk melakukan ini, pilih **Akun**, lalu pilih ID akun yang berbeda.
**catatan**
Jika Anda masuk ke akun manajemen organisasi dan akses tepercaya dengan Compute Optimizer diaktifkan, Anda dapat melihat rekomendasi untuk sumber daya di akun lain. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat [Akun yang didukung oleh Compute Optimizer](getting-started.md#supported-accounts) dan [Akses tepercaya untuk AWS Organizations](security-iam.md#trusted-service-access).
+ Hapus filter yang dipilih. Untuk melakukan ini, pilih **Hapus filter** di sebelah filter.
+ Akses halaman **detail volume EBS** untuk volume tertentu. Untuk melakukan ini, pilih klasifikasi temuan yang tercantum di sebelah volume yang diinginkan.
Saat Anda siap, gunakan Amazon EBS Elastic Volumes untuk memodifikasi konfigurasi volume Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Volume Elastis Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-modify-volume.html) di *Panduan Pengguna Amazon Elastic Compute Cloud*.
### Mengakses halaman detail volume EBS
**Untuk mengakses halaman detail volume EBS**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **volume EBS** di panel navigasi.
1. Pilih klasifikasi temuan yang tercantum di sebelah volume yang ingin Anda lihat informasi detailnya.
Halaman detail mencantumkan hingga tiga rekomendasi pengoptimalan untuk volume yang Anda pilih. Ini mencantumkan spesifikasi volume Anda saat ini, spesifikasi dan risiko kinerja volume yang direkomendasikan, dan grafik metrik pemanfaatan.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut pada halaman detail:
+ Pilih opsi rekomendasi untuk melihat perbandingan pemanfaatan antara volume Anda saat ini dan volume yang disarankan.
Grafik metrik pemanfaatan untuk volume Anda saat ini ditampilkan di bagian bawah halaman.
+ Untuk mengubah rentang waktu grafik, pilih **Rentang Waktu**, lalu pilih **24 jam terakhir**, **3 hari terakhir**, **minggu terakhir**, atau **2 minggu terakhir**.
Memilih rentang waktu yang lebih pendek menampilkan titik data pada perincian yang lebih tinggi, yang memberikan tingkat detail yang lebih tinggi.
+ Untuk mengubah nilai statistik grafik, pilih **Statistik**, lalu pilih **Rata-rata** atau **Maksimum**.
Anda dapat menggunakan opsi ini untuk menentukan pemanfaatan volume tipikal dari beban kerja Anda dari waktu ke waktu. Untuk melihat nilai tertinggi yang diamati selama periode yang ditentukan, ubah pilihan ke **Maksimum**. Ini memungkinkan Anda untuk menentukan penggunaan volume puncak beban kerja Anda dari waktu ke waktu.
Saat Anda siap, gunakan Amazon EBS Elastic Volumes untuk memodifikasi konfigurasi volume Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Volume Elastis Amazon EBS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-modify-volume.html) di *Panduan Pengguna Amazon Elastic Compute Cloud*.
# Melihat rekomendasi fungsi Lambda
AWS Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi ukuran memori untuk AWS Lambda fungsi. Rekomendasi untuk fungsi Anda ditampilkan di halaman berikut dari konsol Compute Optimizer:
+ Halaman **rekomendasi fungsi Lambda** mencantumkan setiap fungsi Anda saat ini, [klasifikasi temuannya, alasan pencarian](#lambda-recommendations-findings), memori yang dikonfigurasi saat ini, penggunaan saat ini, dan biaya saat ini. Rekomendasi teratas dari Compute Optimizer tercantum di sebelah setiap fungsi Anda, dan itu termasuk memori konfigurasi yang direkomendasikan, biaya yang disarankan, dan perbedaan harga antara fungsi Anda saat ini dan rekomendasi. Perhatikan bahwa biaya yang disarankan adalah rentang yang ditampilkan di bawah kolom **Biaya yang disarankan (tinggi)** dan **Biaya yang disarankan (rendah)** di konsol. Gunakan halaman rekomendasi untuk membandingkan fungsi Anda saat ini dengan rekomendasi teratas mereka, yang dapat membantu Anda memutuskan apakah Anda harus meningkatkan atau mengurangi ukuran memori yang dikonfigurasi dari fungsi Anda.
+ Halaman **detail fungsi Lambda**, yang dapat Anda akses dari halaman rekomendasi fungsi Lambda, mencantumkan rekomendasi pengoptimalan teratas untuk suatu fungsi. Ini mencantumkan konfigurasi untuk fungsi Anda saat ini dan opsi rekomendasi. Halaman detail juga menampilkan grafik metrik pemanfaatan untuk fungsi saat ini.
Rekomendasi disegarkan setiap hari. Mereka dihasilkan dengan menganalisis spesifikasi dan metrik pemanfaatan fungsi saat ini selama periode 14 hari terakhir. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Metrik dianalisis oleh AWS Compute Optimizer](metrics.md).
Perlu diingat bahwa Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi untuk fungsi Lambda yang memenuhi serangkaian persyaratan tertentu, rekomendasi dapat memakan waktu hingga 24 jam untuk dibuat, dan data metrik yang memadai harus diakumulasikan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Persyaratan sumber daya](requirements.md).
**Topics**
+ [Klasifikasi temuan](#lambda-recommendations-findings)
+ [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#lambda-savings-calculation)
+ [Risiko performa saat ini](#lambda-current-performance-risk)
+ [Grafik pemanfaatan](#lambda-utilization-graphs)
+ [Mengakses rekomendasi dan detail fungsi Lambda](lambda-view-recommendations.md)
## Klasifikasi temuan
Kolom **Finding** pada halaman **rekomendasi fungsi Lambda** memberikan ringkasan tentang bagaimana masing-masing fungsi Anda dilakukan selama periode yang dianalisis.
Klasifikasi temuan berikut berlaku untuk fungsi Lambda.
| Klasifikasi | Deskripsi |
| --- | --- |
| Tidak dioptimalkan | Fungsi Lambda dianggap tidak dioptimalkan ketika Compute Optimizer telah mengidentifikasi bahwa memori yang dikonfigurasi atau daya CPU (yang sebanding dengan memori yang dikonfigurasi) kurang disediakan atau disediakan secara berlebihan. Dalam hal ini, Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi yang dapat memberikan kinerja atau biaya yang lebih baik untuk beban kerja Anda. **Ketika fungsi tidak dioptimalkan, Compute Optimizer menampilkan alasan temuan baik **Memori kurang disediakan atau Memori** yang terlalu banyak disediakan.** |
| Dioptimalkan | Fungsi Lambda dianggap dioptimalkan ketika Compute Optimizer menentukan bahwa memori yang dikonfigurasi atau daya CPU (yang sebanding dengan memori yang dikonfigurasi) disediakan dengan benar untuk menjalankan beban kerja Anda. |
| Tidak tersedia | Compute Optimizer tidak dapat menghasilkan rekomendasi untuk fungsi tersebut. Ini bisa jadi karena fungsi tersebut belum memenuhi [persyaratan Compute Optimizer untuk fungsi Lambda](requirements.md#requirements-lambda-functions), atau fungsi tersebut tidak memenuhi syarat untuk rekomendasi. Untuk klasifikasi temuan ini, Compute Optimizer menampilkan salah satu alasan temuan berikut: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/compute-optimizer/latest/ug/view-lambda-recommendations.html) Fungsi dengan temuan **Tidak Tersedia tidak** tercantum di konsol Compute Optimizer. |
## Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan
**Perkiraan penghematan bulanan (setelah diskon)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda alami dengan memigrasikan beban kerja Anda dari spesifikasi memori fungsi Lambda saat ini ke spesifikasi memori yang direkomendasikan di bawah model harga Savings Plans. Untuk menerima rekomendasi dengan diskon Savings Plans, preferensi mode estimasi tabungan perlu diaktifkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**catatan**
Jika Anda tidak mengaktifkan preferensi mode estimasi tabungan, kolom ini menampilkan informasi diskon harga On-Demand default.
**Perkiraan penghematan bulanan (Sesuai Permintaan)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda alami dengan memigrasikan beban kerja Anda dari spesifikasi memori fungsi Lambda saat ini ke spesifikasi memori yang direkomendasikan di bawah model harga Sesuai Permintaan.
**Peluang tabungan (%)**
Kolom ini mencantumkan perbedaan persentase antara harga spesifikasi memori fungsi Lambda saat ini dan harga spesifikasi yang direkomendasikan. Jika mode estimasi tabungan diaktifkan, Compute Optimizer menganalisis diskon harga Savings Plans untuk menghasilkan persentase peluang penghematan. Jika mode estimasi penghematan tidak diaktifkan, Compute Optimizer hanya menggunakan informasi harga Sesuai Permintaan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**penting**
Jika Anda mengaktifkan Hub Pengoptimalan Biaya di AWS Cost Explorer, Compute Optimizer menggunakan data Hub Pengoptimalan Biaya, yang mencakup diskon harga spesifik Anda, untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Jika Hub Pengoptimalan Biaya tidak diaktifkan, Compute Optimizer menggunakan data Cost Explorer dan informasi harga Sesuai Permintaan untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html) dan [Cost Optimization Hub](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html) di *Panduan AWS Cost Management Pengguna*.
### Perkiraan perhitungan tabungan bulanan
Untuk setiap rekomendasi, kami menghitung biaya untuk mengoperasikan fungsi Lambda baru menggunakan spesifikasi memori yang direkomendasikan. Perkiraan penghematan bulanan dihitung berdasarkan jumlah jam berjalan untuk fungsi Lambda saat ini dan perbedaan tarif antara spesifikasi memori saat ini dan spesifikasi memori yang direkomendasikan. *Perkiraan penghematan bulanan untuk fungsi Lambda yang ditampilkan di dasbor Compute Optimizer adalah jumlah dari perkiraan penghematan bulanan untuk semua fungsi Lambda di akun dengan klasifikasi temuan Tidak dioptimalkan.*
## Risiko performa saat ini
Kolom **risiko kinerja saat ini** pada halaman **rekomendasi fungsi Lambda** mendefinisikan kemungkinan setiap fungsi Lambda saat ini tidak memenuhi kebutuhan sumber daya dari beban kerjanya. Nilai risiko kinerja saat ini berkisar dari sangat rendah, rendah, sedang, dan tinggi. Risiko kinerja yang sangat rendah berarti bahwa fungsi Lambda saat ini diprediksi selalu memberikan kemampuan yang cukup. Semakin tinggi risiko kinerja, semakin besar kemungkinan Anda harus mempertimbangkan rekomendasi yang dihasilkan oleh Compute Optimizer.
## Grafik pemanfaatan
Halaman **detail fungsi Lambda** menampilkan grafik metrik pemanfaatan untuk fungsi Anda saat ini. Grafik menampilkan data untuk periode analisis. Compute Optimizer menggunakan titik pemanfaatan maksimum dalam setiap interval waktu lima menit untuk menghasilkan rekomendasi fungsi Lambda.
Anda dapat mengubah grafik untuk menampilkan data selama 24 jam terakhir, tiga hari, satu minggu, atau dua minggu.
Grafik pemanfaatan berikut ditampilkan di halaman detail:
| Nama grafik | Deskripsi |
| --- | --- |
| Durasi (milidetik) | Jumlah waktu yang dihabiskan kode fungsi Anda untuk memproses suatu peristiwa. |
| Kesalahan (hitungan) | Jumlah pemanggilan yang menghasilkan kesalahan fungsi. Kesalahan fungsi meliputi pengecualian yang dibuat oleh kode Anda dan pengecualian yang dibuat oleh runtime Lambda. Runtime mengembalikan kesalahan untuk masalah seperti waktu habis dan kesalahan konfigurasi. |
| Doa (hitungan) | Berapa kali kode fungsi Anda dieksekusi, termasuk eksekusi dan eksekusi yang berhasil yang menghasilkan kesalahan fungsi. |
# Mengakses rekomendasi dan detail fungsi Lambda
Anda dapat menggunakan salah satu prosedur berikut untuk mengakses **rekomendasi fungsi Lambda atau halaman detail fungsi** **Lambda** di Konsol. AWS
Pada halaman **rekomendasi fungsi Lambda** Anda dapat melihat rekomendasi untuk fungsi Anda saat ini. Pada halaman **detail fungsi Lambda** Anda dapat melihat detail fungsi tertentu dan rekomendasinya.
## Prosedur
### Mengakses halaman rekomendasi fungsi Lambda
**Untuk mengakses halaman rekomendasi fungsi Lambda**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **fungsi Lambda** di panel navigasi.
Halaman rekomendasi mencantumkan spesifikasi dan menemukan klasifikasi fungsi Anda, bersama dengan spesifikasi fungsi yang direkomendasikan. Fungsi saat ini yang tercantum berasal dari AWS Wilayah yang saat ini dipilih, di akun yang dipilih.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut di halaman rekomendasi:
+ Filter rekomendasi berdasarkan Wilayah AWS, Temuan, atau Menemukan alasan. Untuk melakukan ini, pertama pilih kotak teks **Filter dengan satu atau beberapa properti**. Kemudian, pilih properti dan nilai dalam daftar dropdown yang muncul.
+ Filter rekomendasi Anda berdasarkan tag. Untuk melakukan ini, pilih **tombol Tag** **atau kotak teks Nilai tag**. Kemudian, masukkan kunci atau nilai yang ingin Anda filter dengan rekomendasi fungsi Lambda Anda.
Misalnya, untuk menemukan semua rekomendasi yang memiliki tag dengan kunci `Owner` dan nilai`TeamA`, tentukan `tag:Owner` nama filter dan `TeamA` untuk nilai filter.
+ Lihat rekomendasi untuk fungsi di akun lain. Untuk melakukan ini, pilih **Akun**, lalu pilih ID akun yang berbeda.
**catatan**
Jika Anda masuk ke akun manajemen organisasi dan akses tepercaya dengan Compute Optimizer diaktifkan, Anda dapat melihat rekomendasi untuk sumber daya di akun lain. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat [Akun yang didukung oleh Compute Optimizer](getting-started.md#supported-accounts) dan [Akses tepercaya untuk AWS Organizations](security-iam.md#trusted-service-access).
+ Hapus filter yang dipilih. Untuk melakukan ini, pilih **Hapus filter** di sebelah filter.
+ Akses halaman **detail fungsi Lambda** untuk fungsi tertentu. Untuk melakukan ini, pilih klasifikasi temuan yang tercantum di sebelah fungsi yang ingin Anda akses.
Ubah memori yang dikonfigurasi dari fungsi Lambda Anda saat Anda siap. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengonfigurasi memori fungsi Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-memory.html) di Panduan *AWS Lambda Pengembang.*
### Mengakses halaman detail fungsi Lambda
**Untuk mengakses halaman detail fungsi Lambda**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **fungsi Lambda** di panel navigasi.
1. Pilih klasifikasi temuan yang tercantum di sebelah fungsi yang ingin Anda lihat informasi detailnya.
Halaman detail mencantumkan rekomendasi pengoptimalan teratas untuk fungsi yang Anda pilih. Ini mencantumkan spesifikasi fungsi Anda saat ini, konfigurasi fungsi yang disarankan, dan grafik metrik pemanfaatan.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut pada halaman detail:
+ Pilih opsi rekomendasi untuk melihat perbandingan pemanfaatan antara fungsi Anda saat ini dan fungsi yang direkomendasikan.
Grafik metrik pemanfaatan untuk fungsi Anda saat ini ditampilkan di bagian bawah halaman.
+ Untuk mengubah rentang waktu grafik, pilih **Rentang Waktu**, lalu pilih **24 jam terakhir**, **3 hari terakhir**, **minggu terakhir**, atau **2 minggu terakhir**.
Memilih rentang waktu yang lebih pendek menampilkan titik data pada perincian yang lebih tinggi, yang memberikan tingkat detail yang lebih tinggi.
Ubah memori yang dikonfigurasi dari fungsi Lambda Anda saat Anda siap. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengonfigurasi memori fungsi Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-memory.html) di Panduan *AWS Lambda Pengembang.*
# Melihat layanan Amazon ECS pada rekomendasi Fargate
AWS Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi untuk layanan Amazon ECS di Fargate. Rekomendasi ini ditampilkan di halaman berikut dari konsol Compute Optimizer.
**Rekomendasi untuk layanan Amazon ECS di halaman Fargate** mencantumkan informasi berikut untuk setiap layanan ECS Anda:
+ Klasifikasi temuan
+ Alasan temuan
+ Perkiraan penghematan bulanan
+ Peluang penghematan
+ Risiko performa saat ini
Rekomendasi dari Compute Optimizer tercantum di sebelah setiap layanan Amazon ECS Anda. Informasi yang disediakan mencakup CPU dan ukuran memori yang disarankan dalam layanan Amazon ECS, harga per jam untuk opsi pembelian yang dipilih, dan perbedaan harga antara layanan Amazon ECS Anda saat ini dan layanan dengan konfigurasi yang direkomendasikan Compute Optimizer. Informasi ini dapat membantu Anda memutuskan apakah Anda meningkatkan atau mengecilkan layanan Amazon ECS Anda di Fargate. Untuk informasi selengkapnya tentang cara melihat rekomendasi Anda untuk layanan Amazon ECS di Fargate, lihat. [Mengakses rekomendasi dan detail layanan ECS](ecs-view-recommendations.md)
**catatan**
Rekomendasi disegarkan setiap hari dan dapat memakan waktu hingga 24 jam untuk menghasilkan. Perlu diingat bahwa Compute Optimizer memerlukan 24 jam metrik dalam 14 hari terakhir untuk menghasilkan rekomendasi untuk layanan Amazon ECS di Fargate. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Persyaratan untuk layanan Amazon ECS di Fargate](requirements.md#requirements-ecs-fargate).
Halaman **detail layanan Amazon ECS** menyediakan informasi berikut untuk layanan Amazon ECS Anda:
+ Pengaturan ukuran tugas layanan Amazon ECS Anda saat ini dan pengaturan ukuran tugas yang direkomendasikan Compute Optimizer. Gunakan tabel untuk membandingkan setelan tugas Anda saat ini, seperti ukuran CPU, ukuran memori, dan detail harga, dengan rekomendasi Compute Optimizer.
+ Pengaturan ukuran kontainer Anda saat ini dan pengaturan ukuran kontainer yang direkomendasikan Compute Optimizer. Gunakan tabel untuk membandingkan pengaturan kontainer Anda saat ini, seperti ukuran CPU, ukuran memori, dan memori yang dicadangkan, dengan rekomendasi Compute Optimizer.
+ Gunakan grafik pemanfaatan untuk membandingkan CPU layanan Amazon ECS Anda saat ini dan metrik pemanfaatan memori dengan rekomendasi Compute Optimizer. Grafik menunjukkan secara visual dampak dari rekomendasi ini.
Untuk informasi selengkapnya tentang cara melihat detail untuk layanan Amazon ECS Anda di Fargate, lihat. [Mengakses halaman detail layanan ECS](ecs-view-recommendations.md#ecs-viewing-details)
**Topics**
+ [Klasifikasi temuan](#ecs-recommendations-findings)
+ [Alasan temuan](#ecs-finding-reasons)
+ [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#ecs-savings-calculation)
+ [Risiko performa saat ini](#ecs-current-performance-risk)
+ [Bandingkan pengaturan saat ini dengan ukuran tugas yang direkomendasikan](#ecs-task-table)
+ [Bandingkan pengaturan saat ini dengan ukuran kontainer yang direkomendasikan](#ecs-container-table)
+ [Grafik pemanfaatan](#ecs-utilization-graphs)
+ [Mengakses rekomendasi dan detail layanan ECS](ecs-view-recommendations.md)
## Klasifikasi temuan
Kolom **Temuan** pada **Rekomendasi untuk layanan Amazon ECS di halaman Fargate** memberikan ringkasan tentang kinerja masing-masing layanan Anda selama periode analisis.
Klasifikasi temuan berikut berlaku untuk layanan Amazon ECS di Fargate.
| Klasifikasi | Deskripsi |
| --- | --- |
| Kekurangan penyediaan | Saat Compute Optimizer mendeteksi bahwa tidak ada cukup memori atau CPU, layanan Amazon ECS dianggap kurang disediakan. **Compute Optimizer menampilkan alasan penemuan **CPU yang kurang disediakan atau Memori kurang disediakan**.** Layanan Amazon ECS yang kurang disediakan dapat mengakibatkan kinerja aplikasi yang buruk. |
| Kelebihan penyediaan | Saat Compute Optimizer mendeteksi adanya memori atau CPU yang berlebihan, layanan Amazon ECS dianggap terlalu banyak disediakan. **Compute Optimizer menampilkan alasan penemuan **CPU yang terlalu banyak disediakan atau Memori yang terlalu banyak disediakan**.** Layanan Amazon ECS yang disediakan secara berlebihan dapat mengakibatkan biaya infrastruktur tambahan. |
| Dioptimalkan | Ketika CPU dan memori layanan Amazon ECS Anda memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda, layanan dianggap dioptimalkan. |
Untuk informasi selengkapnya tentang layanan Amazon ECS yang kurang disediakan dan disediakan secara berlebihan di Fargate, lihat di topik. [Alasan temuan](#ecs-finding-reasons) [Melihat layanan Amazon ECS pada rekomendasi Fargate](#view-ecs-recommendations)
## Alasan temuan
Kolom **Menemukan alasan** pada **Rekomendasi untuk layanan Amazon ECS di halaman Fargate** menunjukkan spesifikasi layanan Amazon ECS di Fargate yang kurang disediakan atau disediakan secara berlebihan.
Alasan temuan berikut berlaku untuk layanan Amazon ECS di Fargate.
| Alasan temuan | Deskripsi |
| --- | --- |
| CPU yang disediakan secara berlebihan | Konfigurasi CPU layanan ECS dapat diperkecil sambil tetap memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `CPUUtilization` metrik layanan saat ini selama periode look-back. |
| CPU kurang disediakan | Konfigurasi CPU layanan ECS dapat disesuaikan untuk meningkatkan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `CPUUtilization` metrik layanan saat ini selama periode look-back. |
| Memori kelebihan penyediaan | Konfigurasi memori layanan ECS dapat diperkecil sambil tetap memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `MemoryUtilization` metrik layanan saat ini selama periode look-back. |
| Memori kekurangan penyediaan | Konfigurasi memori layanan ECS dapat disesuaikan untuk meningkatkan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `MemoryUtilization` metrik layanan saat ini selama periode look-back. |
Untuk informasi selengkapnya tentang metrik ini, lihat [ CloudWatch metrik Amazon ECS di Panduan](https://docs.aws.amazon.com//AmazonECS/latest/userguide/cloudwatch-metrics.html) Pengguna *Amazon ECS* untuk. AWS Fargate
## Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan
**Perkiraan penghematan bulanan (setelah diskon)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda alami setelah Anda menyesuaikan konfigurasi layanan Amazon ECS di Fargate dengan konfigurasi yang disarankan di bawah model harga Savings Plans. Untuk menerima rekomendasi dengan diskon Savings Plans, preferensi mode estimasi tabungan perlu diaktifkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**catatan**
Jika Anda tidak mengaktifkan preferensi mode estimasi tabungan, kolom ini menampilkan informasi diskon harga On-Demand default.
**Perkiraan penghematan bulanan (Sesuai Permintaan)**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda alami setelah Anda menyesuaikan konfigurasi layanan Amazon ECS Anda di Fargate dengan konfigurasi yang disarankan di bawah model harga Sesuai Permintaan.
**Peluang tabungan (%)**
Kolom ini mencantumkan perbedaan persentase antara harga layanan ECS saat ini di Fargate dan harga layanan dengan konfigurasi yang disarankan. Jika mode estimasi tabungan diaktifkan, Compute Optimizer menganalisis diskon harga Savings Plans untuk menghasilkan persentase peluang penghematan. Jika mode estimasi penghematan tidak diaktifkan, Compute Optimizer hanya menggunakan informasi harga Sesuai Permintaan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**penting**
Jika Anda mengaktifkan Hub Pengoptimalan Biaya di AWS Cost Explorer, Compute Optimizer menggunakan data Hub Pengoptimalan Biaya, yang mencakup diskon harga spesifik Anda, untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Jika Hub Pengoptimalan Biaya tidak diaktifkan, Compute Optimizer menggunakan data Cost Explorer dan informasi harga Sesuai Permintaan untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html) dan [Cost Optimization Hub](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html) di *Panduan AWS Cost Management Pengguna*.
### Perkiraan perhitungan tabungan bulanan
Untuk setiap rekomendasi, Compute Optimizer menghitung biaya untuk mengoperasikan layanan Amazon ECS baru di Fargate dengan menggunakan spesifikasi layanan yang direkomendasikan. Perkiraan penghematan bulanan dihitung berdasarkan perkiraan waktu berjalan bulanan dari layanan Amazon ECS saat ini. Penghematan juga didasarkan pada perbedaan tarif antara layanan Amazon ECS saat ini dan layanan dengan konfigurasi yang disarankan.
**catatan**
Untuk menghitung perkiraan waktu berjalan bulanan layanan Amazon ECS Anda di Fargate, Compute Optimizer menganalisis data pemanfaatan Anda selama 14 hari terakhir. Kemudian, Compute Optimizer menggunakan hasil analisis untuk memperkirakan penggunaan bulanan Anda.
Perkiraan penghematan bulanan untuk layanan Amazon ECS yang ditampilkan di dasbor Compute Optimizer adalah jumlah dari perkiraan penghematan bulanan untuk semua layanan yang disediakan secara berlebihan di akun.
## Risiko performa saat ini
Kolom **risiko kinerja saat ini** pada halaman **Rekomendasi untuk layanan Amazon ECS di Fargate** menentukan seberapa besar kemungkinan setiap layanan Amazon ECS saat ini tidak memenuhi kebutuhan sumber daya beban kerja. Nilai untuk risiko kinerja saat ini adalah Sangat rendah, Rendah, Sedang, dan Tinggi.
Risiko kinerja yang sangat rendah berarti bahwa layanan Amazon ECS saat ini diprediksi secara konsisten memberikan kemampuan yang cukup. Risiko kinerja tinggi kemungkinan karena pemanfaatan CPU atau memori yang tinggi. Jika layanan Amazon ECS Anda selalu berjalan pada kapasitas, ini meningkatkan kemungkinan layanan Anda menderita latensi yang lebih tinggi atau kinerja yang lebih rendah. Rekomendasi Compute Optimizer memberi Anda kapasitas yang cukup untuk menjalankan beban kerja Anda secara efisien.
## Bandingkan pengaturan saat ini dengan ukuran tugas yang direkomendasikan
Di halaman **detail layanan Amazon ECS**, bandingkan ukuran tugas layanan Amazon ECS saat ini dengan ukuran tugas yang direkomendasikan Compute Optimizer untuk sumber daya Anda. Informasi risiko tabungan dan kinerja untuk layanan Amazon ECS Anda juga disediakan dalam tabel. Tabel berikut memberikan deskripsi untuk setiap bagian kolom di konsol.
| Kolom | Deskripsi |
| --- | --- |
| Ukuran CPU | Ukuran CPU dari tugas layanan Amazon ECS saat ini dan konfigurasi ukuran CPU yang direkomendasikan Compute Optimizer. |
| Ukuran memori | Ukuran memori tugas layanan Amazon ECS saat ini dan konfigurasi ukuran memori yang direkomendasikan Compute Optimizer. |
| Detail harga | Harga Sesuai Permintaan dari layanan Amazon ECS saat ini pada konfigurasi yang direkomendasikan Fargate dan Compute Optimizer. Untuk informasi lebih lanjut, lihat [AWS Harga Fargate](https://aws.amazon.com/../fargate/pricing/). |
| Perkiraan penghematan bulanan | Perkiraan penghematan biaya bulanan setelah Anda menyesuaikan konfigurasi layanan Amazon ECS Anda ke konfigurasi yang direkomendasikan Compute Optimizer. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#ecs-savings-calculation). |
| Peluang penghematan (%) | Perbedaan persentase antara harga layanan Amazon ECS Anda saat ini dan harga layanan dengan konfigurasi yang direkomendasikan Compute Optimizer. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#ecs-savings-calculation). |
| Perbedaan harga | Perbedaan antara harga publik layanan Amazon ECS saat ini di Fargate dan layanan dengan konfigurasi yang direkomendasikan Compute Optimizer. Untuk informasi lebih lanjut, lihat [AWS Harga Fargate](https://aws.amazon.com/../fargate/pricing/). |
| Risiko performa | Ini menentukan seberapa besar kemungkinan layanan Amazon ECS Anda saat ini dan rekomendasi Compute Optimizer tidak memenuhi kebutuhan sumber daya beban kerja. Nilai untuk risiko kinerja adalah Sangat rendah, Rendah, Sedang, dan Tinggi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Risiko performa saat ini](#ecs-current-performance-risk). |
| Konfigurasi Penskalaan Otomatis | Konfigurasi Auto Scaling dari layanan Amazon ECS Anda saat ini dan ukuran tugas yang direkomendasikan Compute Optimizer. Jika layanan Anda memiliki kebijakan penskalaan langkah atau kebijakan pelacakan target pada CPU dan memori, Compute Optimizer tidak dapat membuat rekomendasi Auto Scaling apa pun. Jika kebijakan pelacakan target hanya ada di CPU layanan, Compute Optimizer hanya menghasilkan rekomendasi ukuran memori. Atau, jika kebijakan pelacakan target hanya ada di memori layanan, Compute Optimizer hanya menghasilkan rekomendasi ukuran CPU. *Untuk informasi selengkapnya tentang kebijakan penskalaan langkah dan penskalaan target, lihat Kebijakan [penskalaan langkah untuk Kebijakan penskalaan Application Auto](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-step-scaling-policies.html) Scaling [dan Target tracking untuk Application Auto Scaling di Panduan Pengguna Application](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking.html) Auto Scaling.* |
## Bandingkan pengaturan saat ini dengan ukuran kontainer yang direkomendasikan
Pada halaman **detail layanan Amazon ECS**, bandingkan ukuran wadah layanan Amazon ECS saat ini dengan opsi ukuran kontainer yang direkomendasikan. Tabel ini menyediakan ukuran CPU yang direkomendasikan saat ini dan Compute Optimizer, ukuran memori, dan konfigurasi yang dicadangkan memori. Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi tingkat kontainer yang kompatibel dengan ukuran tugas yang disarankan.
**catatan**
Compute Optimizer hanya menyediakan rekomendasi pengaturan ukuran kontainer ketika pengaturan ukuran kontainer perlu disesuaikan agar sesuai dengan tugas layanan Amazon ECS. Misalnya, Compute Optimizer merekomendasikan perampingan ukuran tugas. Kemudian, Compute Optimizer menyediakan rekomendasi pengaturan tingkat kontainer untuk memastikan bahwa ukuran tugas dan pengaturan ukuran wadah kompatibel satu sama lain.
## Grafik pemanfaatan
Halaman **detail layanan Amazon ECS** menampilkan grafik metrik pemanfaatan untuk layanan Amazon ECS Anda pada rekomendasi Fargate dan Compute Optimizer. Grafik menampilkan data CPU dan memori saat ini dan yang direkomendasikan untuk periode analisis. Compute Optimizer menggunakan titik pemanfaatan maksimum dalam setiap interval waktu satu menit untuk menghasilkan rekomendasi layanan ECS di Fargate.
Garis biru solid adalah pemanfaatan layanan Anda saat ini. Jika Anda menggunakan rekomendasi selama periode analisis, garis hijau adalah nilai batas atas yang diproyeksikan dan garis abu-abu adalah nilai batas bawah yang diproyeksikan.
**catatan**
Nilai pemanfaatan layanan Amazon ECS dapat bervariasi berdasarkan infrastruktur yang digunakan Fargate. Compute Optimizer menyediakan rentang pemanfaatan untuk membantu Anda mempertimbangkan semua kemungkinan kondisi pengoperasian.
Anda dapat mengubah grafik untuk menampilkan data selama 24 jam, 3 hari, 1 minggu, atau 2 minggu terakhir. Anda juga dapat mengubah statistik grafik antara rata-rata dan maksimum.
Grafik pemanfaatan berikut ditampilkan pada halaman detail.
| Nama grafik | Deskripsi |
| --- | --- |
| Pemanfaatan CPU (persen) | Persentase kapasitas CPU yang digunakan dalam layanan. Grafik membandingkan data pemanfaatan CPU dari layanan Amazon ECS Anda saat ini dengan layanan saat konfigurasi yang disarankan diterapkan. Perbandingan menunjukkan kepada Anda apa pemanfaatan CPU jika Anda mengonfigurasi CPU Anda ke pengaturan yang disarankan selama periode analisis. Perbandingan ini menunjukkan jika setelan layanan Amazon ECS yang direkomendasikan berada dalam ambang batas kinerja beban kerja Anda. |
| Pemanfaatan memori (persen) | Persentase memori yang digunakan dalam layanan. Grafik membandingkan data pemanfaatan memori layanan Amazon ECS Anda saat ini dengan layanan saat konfigurasi yang disarankan diterapkan. Perbandingan menunjukkan kepada Anda apa pemanfaatan memori jika Anda mengonfigurasi memori Anda ke pengaturan yang disarankan selama periode analisis. Perbandingan ini menunjukkan jika setelan layanan Amazon ECS yang direkomendasikan berada dalam ambang batas kinerja beban kerja Anda. |
# Mengakses rekomendasi dan detail layanan ECS
Anda dapat menggunakan salah satu prosedur berikut untuk mengakses **Rekomendasi untuk layanan Amazon ECS di Fargate** atau halaman detail **layanan Amazon ECS** di Konsol. AWS
Pada halaman **Rekomendasi untuk Amazon ECS di Fargate, Anda dapat melihat rekomendasi untuk layanan** Anda saat ini. Pada halaman **detail layanan Amazon ECS** Anda dapat melihat detail layanan tertentu dan rekomendasinya.
## Prosedur
### Mengakses halaman rekomendasi layanan ECS
**Untuk mengakses halaman rekomendasi layanan ECS**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Di panel navigasi, pilih **layanan ECS di Fargate**.
**catatan**
Layanan saat ini yang tercantum berasal dari Wilayah AWS yang saat ini dipilih di akun yang dipilih.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut di halaman rekomendasi:
+ Filter rekomendasi berdasarkan Wilayah AWS, Temuan, atau Menemukan alasan. Untuk melakukan ini, pertama pilih kotak teks **Filter dengan satu atau beberapa properti**. Kemudian, pilih properti dan nilai dalam daftar dropdown yang muncul.
+ Filter rekomendasi Anda berdasarkan tag. Untuk melakukan ini, pilih **tombol Tag** **atau kotak teks Nilai tag**. Kemudian, masukkan kunci atau nilai yang ingin Anda filter rekomendasi layanan ECS Anda.
Misalnya, untuk menemukan semua rekomendasi yang memiliki tag dengan kunci `Owner` dan nilai`TeamA`, tentukan `tag:Owner` nama filter dan `TeamA` untuk nilai filter.
+ Lihat rekomendasi untuk layanan di akun lain. Untuk melakukan ini, pilih **Akun**, lalu pilih ID akun yang berbeda.
**catatan**
Jika Anda masuk ke akun manajemen organisasi dan akses tepercaya dengan Compute Optimizer diaktifkan, Anda dapat melihat rekomendasi untuk sumber daya di akun lain. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat [Akun yang didukung oleh Compute Optimizer](getting-started.md#supported-accounts) dan [Akses tepercaya untuk AWS Organizations](security-iam.md#trusted-service-access).
+ Hapus filter yang dipilih. Untuk melakukan ini, pilih **Hapus filter** di sebelah filter.
### Mengakses halaman detail layanan ECS
**Untuk mengakses halaman detail layanan ECS**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Di panel navigasi, pilih **layanan ECS di Fargate**.
1. Pilih nama layanan yang ingin Anda lihat informasi detailnya. Kemudian, pilih **Lihat detail**.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut pada halaman detail:
+ Pada grafik pemanfaatan, Anda dapat mengarahkan kursor ke grafik untuk melihat nilai yang tepat pada tanggal tertentu selama periode analisis.
+ Untuk mengubah rentang waktu grafik, pilih **Rentang Waktu**, lalu pilih **24 jam terakhir**, **3 hari terakhir**, **minggu terakhir**, atau **2 minggu terakhir**.
Memilih rentang waktu yang lebih pendek menampilkan titik data pada perincian yang lebih tinggi, yang memberikan tingkat detail yang lebih tinggi.
+ Untuk mengubah nilai statistik grafik, pilih **Statistik**, lalu pilih **Rata-rata** atau **Maksimum**.
Anda dapat menggunakan opsi ini untuk menentukan pemanfaatan layanan Amazon ECS yang khas dari beban kerja Anda dari waktu ke waktu. Untuk melihat nilai tertinggi yang diamati selama periode yang ditentukan, ubah pilihan ke **Maksimum**. Dengan cara ini, Anda dapat menentukan penggunaan layanan puncak beban kerja Anda dari waktu ke waktu.
# Melihat rekomendasi lisensi perangkat lunak komersial
AWS Compute Optimizer menghasilkan rekomendasi lisensi untuk perangkat lunak komersial yang berjalan di Amazon EC2. Rekomendasi ini ditampilkan di halaman berikut dari konsol Compute Optimizer.
Halaman **Rekomendasi untuk lisensi perangkat lunak komersial** mencantumkan informasi berikut untuk setiap instans EC2 Anda dengan lisensi.
+ Klasifikasi temuan
+ Alasan temuan
+ Perkiraan penghematan bulanan
+ Peluang penghematan
+ Harga Sesuai Permintaan
+ Harga lisensi per jam BYOL
Rekomendasi dari Compute Optimizer tercantum di sebelah setiap instans EC2 Anda dengan lisensi perangkat lunak komersial. Informasi yang diberikan mencakup peluang penghematan yang disarankan, harga On-Demand instans EC2, dan harga lisensi Anda sendiri (BYOL) per jam. Informasi ini dapat membantu Anda memutuskan apakah Anda harus mengurangi ukuran edisi lisensi Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang cara melihat rekomendasi lisensi Anda untuk perangkat lunak komersial, lihat[Mengakses rekomendasi dan detail lisensi perangkat lunak komersial](license-view-recommendations.md).
**catatan**
Rekomendasi disegarkan setiap hari dan dapat memakan waktu hingga 24 jam untuk menghasilkan. Perlu diingat bahwa Compute Optimizer memerlukan 24 jam metrik dalam 14 hari terakhir untuk menghasilkan rekomendasi lisensi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Persyaratan lisensi perangkat lunak komersial](requirements.md#requirements-license).
Halaman **detail Lisensi** memberikan informasi berikut untuk rekomendasi lisensi Anda:
+ Pengaturan lisensi Anda saat ini dan konfigurasi lisensi yang direkomendasikan Compute Optimizer. Gunakan tabel untuk membandingkan konfigurasi lisensi Anda saat ini, seperti edisi, model, dan jumlah inti instans, dengan rekomendasi Compute Optimizer.
+ Gunakan grafik pemanfaatan untuk mengakses pemanfaatan lisensi saat ini selama periode analisis.
Untuk informasi selengkapnya tentang cara melihat detail rekomendasi lisensi Anda, lihat[Mengakses halaman detail lisensi perangkat lunak komersial](license-view-recommendations.md#license-viewing-details).
**Topics**
+ [Klasifikasi temuan](#license-recommendations-findings)
+ [Alasan temuan](#license-finding-reasons)
+ [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#license-savings-calculation)
+ [Tipe beban kerja yang disimpulkan](#license-inferred-workload-types)
+ [Bandingkan edisi lisensi saat ini dengan edisi lisensi yang direkomendasikan](#compare-license-table)
+ [Grafik pemanfaatan](#license-utilization-graphs)
+ [Mengakses rekomendasi dan detail lisensi perangkat lunak komersial](license-view-recommendations.md)
## Klasifikasi temuan
Kolom **Temuan** pada halaman **rekomendasi lisensi perangkat lunak komersial** memberikan ringkasan tentang bagaimana kinerja masing-masing lisensi Anda selama periode yang dianalisis.
Klasifikasi temuan berikut berlaku untuk lisensi Microsoft SQL Server.
| Klasifikasi | Deskripsi |
| --- | --- |
| Metrik tidak mencukupi | Saat Compute Optimizer mendeteksi bahwa Wawasan Aplikasi CloudWatch Anda tidak diaktifkan atau diaktifkan dengan izin yang tidak memadai. Compute Optimizer menampilkan alasan temuan atau. `InvalidCloudwatchApplicationInsights` `CloudwatchApplicationInsightsError` |
| Tidak dioptimalkan | Ketika Compute Optimizer mendeteksi bahwa infrastruktur EC2 Anda tidak menggunakan salah satu fitur lisensi server Microsoft SQL yang Anda bayar, lisensi dianggap tidak dioptimalkan. Compute Optimizer menampilkan alasan temuan. `LicenseOverprovisioned` Lisensi yang tidak dioptimalkan dapat mengakibatkan biaya tambahan yang tidak perlu. |
| Dioptimalkan | Ketika lisensi untuk database SQL server Anda memenuhi persyaratan kinerja Anda, lisensi dianggap dioptimalkan. |
Untuk informasi lebih lanjut tentang klasifikasi temuan ini, lihat[Alasan temuan](#license-finding-reasons).
## Alasan temuan
Kolom **Finding reasons** pada halaman **rekomendasi instans EC2** dan **detail instans EC2** menunjukkan spesifikasi instans mana yang kurang disediakan atau disediakan secara berlebihan.
Alasan temuan berikut berlaku untuk rekomendasi lisensi server Microsoft SQL.
| Alasan temuan | Deskripsi |
| --- | --- |
| `LicenseOverprovisioned` | Lisensi dianggap terlalu disediakan ketika salah satu fitur lisensi saat ini tidak digunakan. CloudWatch Application Insights menganalisis `mssql_enterprise_features_used` metrik untuk mengidentifikasi ini. Jika lisensi Anda disediakan secara berlebihan, Anda dapat mempertimbangkan untuk menurunkan versi lisensi Microsoft SQL Server Anda. Jika Anda memenuhi persyaratan kelayakan tertentu, Anda dapat menurunkan versi dari edisi SQL Server Enterprise ke edisi Standar SQL Server, atau edisi Pengembang jika itu adalah beban kerja non-produksi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menurunkan versi edisi Microsoft SQL Server](https://docs.aws.amazon.com//sql-server-ec2/latest/userguide/downgrade-sql-server-on-ec2) di Panduan Pengguna *Microsoft SQL Server di Amazon EC2*. |
| `InvalidCloudwatchApplicationInsights` | Eksportir backend CloudWatch Application Insights Anda tidak dikonfigurasi dengan benar. Untuk informasi selengkapnya tentang cara mengonfigurasi Wawasan CloudWatch Aplikasi, lihat [Menyiapkan Wawasan CloudWatch Aplikasi Amazon untuk pemantauan](https://docs.aws.amazon.com//AmazonCloudWatch/latest/monitoring/appinsights-setting-up) di * CloudWatch Panduan Pengguna Amazon*. |
| `CloudwatchApplicationInsightsError` | Anda telah mengonfigurasi CloudWatch Application Insights tetapi belum mengidentifikasi jumlah fitur edisi Enterprise yang digunakan. Diperlukan beberapa jam untuk mengidentifikasi fitur-fiturnya. Jika fitur tidak diidentifikasi setelah beberapa jam, hubungi Dukungan. |
## Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan
Kolom **Estimasi Penghematan Bulanan (Sesuai Permintaan)** mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan setelah Anda menurunkan versi edisi lisensi berdasarkan rekomendasi Compute Optimizer. Untuk menghitung ini, Compute Optimizer mengalikan penghematan per jam dengan perkiraan jam berjalan bulanan.
Kolom **Peluang Tabungan (%)** mencantumkan perbedaan persentase antara lisensi server Microsoft SQL Anda saat ini dan lisensi yang direkomendasikan Compute Optimizer. Perhitungan tabungan Bring Your Own License (BYOL) didasarkan pada harga lisensi. Perhitungan tabungan Termasuk Lisensi didasarkan pada harga Sesuai Permintaan.
**penting**
Data peluang penghematan mengharuskan Anda ikut serta dalam Cost Explorer, serta mengaktifkan **Menerima rekomendasi sumber daya Amazon EC2** di halaman preferensi Cost Explorer. Itu menciptakan koneksi antara Cost Explorer dan Compute Optimizer. Dengan koneksi ini, Cost Explorer menghasilkan perkiraan penghematan dengan mempertimbangkan harga sumber daya yang ada, harga sumber daya yang direkomendasikan, dan data penggunaan historis. Perkiraan tabungan bulanan mencerminkan proyeksi penghematan dolar yang terkait dengan masing-masing rekomendasi yang dihasilkan. *Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html) dan [Mengoptimalkan biaya Anda dengan Rightsizing Rekomendasi](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-rightsizing.html) di Panduan Pengguna Manajemen Biaya.*
## Tipe beban kerja yang disimpulkan
Kolom **tipe beban kerja yang disimpulkan** pada halaman **rekomendasi instans EC2** mencantumkan aplikasi yang mungkin berjalan pada instance seperti yang disimpulkan oleh Compute Optimizer. Kolom ini melakukan ini dengan menganalisis atribut instance Anda. Atribut ini termasuk nama instance, tag, dan konfigurasi. Compute Optimizer saat ini dapat menyimpulkan jika instans Anda menjalankan Amazon EMR,Apache Cassandra,,,,,,,Apache Hadoop, Memcached atau. NGINX PostgreSQL Redis Kafka SQLServer Dengan menyimpulkan aplikasi yang berjalan pada instans Anda, Compute Optimizer dapat mengidentifikasi upaya untuk memigrasikan beban kerja Anda dari tipe instans berbasis x86 ke tipe instance berbasis. Arm AWS Graviton Untuk informasi lebih lanjut, lihat [Upaya migrasi](view-ec2-recommendations.md#ec2-migration-effort) di bagian selanjutnya dari panduan ini.
**catatan**
Anda tidak dapat menyimpulkan SQLServer aplikasi di Timur Tengah (Bahrain), Afrika (Cape Town), Asia Pasifik (Hong Kong), Eropa (Milan), dan Asia Pasifik (Jakarta).
## Bandingkan edisi lisensi saat ini dengan edisi lisensi yang direkomendasikan
Pada halaman **Detail lisensi**, bandingkan konfigurasi edisi lisensi Anda saat ini dengan edisi lisensi yang direkomendasikan Compute Optimizer. Tabel berikut memberikan deskripsi untuk setiap bagian kolom di konsol.
| Kolom | Deskripsi |
| --- | --- |
| Edisi lisensi | Edisi lisensi saat ini dan edisi lisensi yang direkomendasikan. Misalnya, Enterprise, Standard, dan Free. |
| Harga Instans Sesuai Permintaan | Harga instans On-Demand saat ini dan yang direkomendasikan. |
| Harga BYOL (setiap jam) | Saat ini dan yang direkomendasikan Bawa lisensi Anda sendiri (BYOL) harga per jam. |
| Perkiraan penghematan bulanan | Perkiraan penghematan biaya bulanan setelah Anda menurunkan versi edisi lisensi berdasarkan rekomendasi Compute Optimizer. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#license-savings-calculation). |
| Peluang penghematan (%) | Perbedaan persentase antara lisensi server Microsoft SQL Anda saat ini dan lisensi yang direkomendasikan Compute Optimizer. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#license-savings-calculation). |
| Inti instans | Jumlah inti fisik saat ini dan yang direkomendasikan untuk sebuah instance. Jumlah inti instans digunakan dalam perhitungan lisensi. |
## Grafik pemanfaatan
Halaman **detail Lisensi** menampilkan pemanfaatan sumber daya saat ini dari lisensi perangkat lunak komersial saat ini. Grafik hanya menampilkan jumlah fitur editon Enterprise yang digunakan data selama periode analisis.
Anda dapat mengubah grafik untuk menampilkan data selama 24 jam terakhir, tiga hari, satu minggu, atau dua minggu.
# Mengakses rekomendasi dan detail lisensi perangkat lunak komersial
Anda dapat menggunakan salah satu prosedur berikut untuk mengakses **Rekomendasi untuk lisensi perangkat lunak komersial** atau halaman **detail Lisensi** di AWS Konsol.
Pada halaman **Rekomendasi untuk lisensi perangkat lunak komersial**, Anda dapat melihat rekomendasi untuk lisensi Anda saat ini. Pada halaman **Detail lisensi**, Anda dapat melihat detail rekomendasi lisensi tertentu.
## Prosedur
### Mengakses halaman rekomendasi lisensi perangkat lunak komersial
**Untuk mengakses halaman rekomendasi lisensi perangkat lunak komersial**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **Lisensi** di panel navigasi.
1. (Opsional) Anda juga dapat mengakses rekomendasi lisensi dari halaman EC2 instans. Untuk melakukan ini, pertama pilih Filter dengan satu atau lebih properti. Dari daftar tarik-turun yang muncul, pilih properti **Jenis beban kerja yang disimpulkan dan kemudian pilih nilai Jenis beban kerja** yang **disimpulkan = SQL Server**.
**catatan**
Lisensi saat ini yang tercantum berasal dari Wilayah AWS yang saat ini dipilih, di akun yang dipilih.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut pada rekomendasi untuk halaman lisensi perangkat lunak komersial:
+ Filter rekomendasi berdasarkan Wilayah AWS, Temuan, atau Menemukan alasan. Untuk melakukan ini, pertama pilih kotak teks **Filter dengan satu atau beberapa properti**. Kemudian, pilih properti dan nilai dalam daftar dropdown yang muncul.
+ Filter rekomendasi Anda berdasarkan tag. Untuk melakukan ini, pilih **tombol Tag** **atau kotak teks Nilai tag**. Kemudian, masukkan kunci atau nilai yang ingin Anda filter dengan rekomendasi lisensi Anda.
Misalnya, untuk menemukan semua rekomendasi yang memiliki tag dengan kunci `Owner` dan nilai`TeamA`, tentukan `tag:Owner` nama filter dan `TeamA` untuk nilai filter.
+ Lihat rekomendasi untuk fungsi di akun lain. Untuk melakukan ini, pilih **Akun**, lalu pilih ID akun yang berbeda.
**catatan**
Jika Anda masuk ke akun manajemen organisasi dan akses tepercaya dengan Compute Optimizer diaktifkan, Anda dapat melihat rekomendasi untuk sumber daya di akun lain. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat [Akun yang didukung oleh Compute Optimizer](getting-started.md#supported-accounts) dan [Akses tepercaya untuk AWS Organizations](security-iam.md#trusted-service-access).
+ Hapus filter yang dipilih. Untuk melakukan ini, pilih **Hapus filter** di sebelah filter.
### Mengakses halaman detail lisensi perangkat lunak komersial
**Untuk mengakses halaman detail lisensi perangkat lunak komersial**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **Lisensi** di panel navigasi.
1. Pilih **ID Instance** yang ingin Anda lihat informasi rinci.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut pada halaman detail:
+ Pada grafik pemanfaatan, Anda dapat mengarahkan kursor ke grafik untuk melihat nilai yang tepat pada tanggal tertentu selama periode analisis.
+ Untuk mengubah rentang waktu grafik, pilih **Rentang Waktu**, lalu pilih **24 jam terakhir**, **3 hari terakhir**, **minggu terakhir**, atau **2 minggu terakhir**.
Memilih rentang waktu yang lebih pendek menampilkan titik data pada perincian yang lebih tinggi, yang memberikan tingkat detail yang lebih tinggi.
+ Untuk mengubah nilai statistik grafik, pilih **Statistik**, lalu pilih **Rata-rata** atau **Maksimum**.
# Melihat rekomendasi basis data Aurora dan RDS
Compute Optimizer menghasilkan instans DB, penyimpanan instans RDS DB, dan rekomendasi penyimpanan klaster Aurora DB untuk RDS untuk MySQL, RDS untuk PostgreSQL, dan database Amazon Aurora. Rekomendasi ini ditampilkan pada **Rekomendasi untuk database Aurora dan RDS dan halaman detail database** **Aurora dan RDS** dari konsol Compute Optimizer. Kedua halaman ini dibagi menjadi dua tab terpisah: **Instance** dan **Storage**.
+ **Rekomendasi untuk halaman database Aurora dan RDS**
**Contoh**
Tab ini menampilkan setiap instans Aurora dan RDS DB Anda saat ini, menemukan klasifikasi, menemukan alasan, jenis instans saat ini, perkiraan penghematan, dan peluang penghematan. Rekomendasi teratas dari Compute Optimizer tercantum di sebelah setiap instans Anda. Rekomendasi ini mencakup jenis instans yang direkomendasikan, harga Sesuai Permintaan, dan perbedaan harga antara instans Anda saat ini. Gunakan halaman rekomendasi untuk membandingkan instans Anda saat ini dengan rekomendasi teratas. Melakukan hal ini dapat membantu Anda memutuskan apakah Anda ingin meningkatkan atau mengurangi instance Anda.
**Penyimpanan**
Tab ini menampilkan setiap volume penyimpanan instans RDS Anda saat ini dan konfigurasi penyimpanan cluster Aurora DB, menemukan klasifikasi, jenis penyimpanan saat ini, dan harga saat ini. Rekomendasi teratas dari Compute Optimizer tercantum di samping setiap volume atau cluster Anda. Untuk penyimpanan instans RDS DB, ini mencakup jenis volume yang disarankan, IOPS yang direkomendasikan, harga rekomendasi, dan perbedaan harga antara volume Anda saat ini dan rekomendasi. Untuk cluster Aurora DB, ini mencakup jenis penyimpanan yang direkomendasikan, perkiraan biaya cluster (misalnya, penyimpanan, dan I/O), dan potensi penghematan. Anda dapat menggunakan halaman rekomendasi untuk membandingkan konfigurasi penyimpanan Anda saat ini dengan rekomendasi teratas mereka, yang dapat membantu Anda memutuskan apakah Anda harus mengubah jenis penyimpanan Anda.
Untuk informasi selengkapnya tentang cara melihat rekomendasi basis data Aurora dan RDS Anda, lihat. [Mengakses rekomendasi dan detail database Aurora dan RDS](rds-view-recommendations.md)
+ **Halaman detail database Aurora dan RDS**
**Contoh**
Tab ini menampilkan rekomendasi pengoptimalan untuk instans RDS DB tertentu atau instans Aurora DB. Ini mencantumkan spesifikasi untuk setiap rekomendasi termasuk risiko kinerja, perbedaan harga, dan harga Sesuai Permintaan.
**Penyimpanan**
Tab ini menampilkan rekomendasi pengoptimalan untuk penyimpanan instans RDS DB atau penyimpanan cluster Aurora DB. Untuk penyimpanan instans RDS DB, ini mencantumkan spesifikasi untuk setiap rekomendasi termasuk penyimpanan yang dialokasikan, IOPS yang disediakan, throughput, dan perbedaan harga penyimpanan. Untuk cluster Aurora DB, ini menunjukkan rekomendasi jenis penyimpanan dengan perkiraan biaya yang dipecah berdasarkan instans, penyimpanan, dan I/O komponen, bersama dengan informasi variabilitas I/O biaya ketika metrik infrastruktur yang ditingkatkan diaktifkan.
Kedua halaman detail menampilkan grafik metrik pemanfaatan yang dapat Anda gunakan untuk membandingkan instance atau penyimpanan saat ini dengan metrik pemanfaatan yang diproyeksikan untuk opsi rekomendasi. Grafik dapat membantu Anda untuk lebih memahami dampak dari rekomendasi ini.
Untuk informasi selengkapnya tentang cara melihat detail database Aurora dan RDS Anda, lihat. [Mengakses halaman detail database Aurora dan RDS](rds-view-recommendations.md#rds-viewing-details)
Rekomendasi disegarkan setiap hari dan dapat memakan waktu hingga 12 jam untuk menghasilkan. Perlu diingat bahwa Compute Optimizer memerlukan setidaknya 30 jam metrik Amazon untuk menghasilkan rekomendasi untuk CloudWatch instans Amazon RDS DB. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Persyaratan sumber daya](requirements.md).
**Topics**
+ [Klasifikasi temuan](#rds-recommendations-findings)
+ [Alasan temuan](#rds-finding-reasons)
+ [AWS Rekomendasi contoh berbasis graviton](#rds-graviton-recommendations)
+ [Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan](#rds-savings-calculation)
+ [Risiko performa](#rds-performance-risk)
+ [Grafik perbandingan](#rds-utilization-graphs)
+ [Mengakses rekomendasi dan detail database Aurora dan RDS](rds-view-recommendations.md)
## Klasifikasi temuan
Kolom **Finding** pada halaman **database Rekomendasi untuk Aurora dan RDS** memberikan ringkasan tentang bagaimana instans Amazon Aurora dan RDS DB Anda, penyimpanan instans RDS DB, dan cluster Aurora DB dilakukan selama periode lookback.
------
#### [ Aurora and RDS DB instances ]
Klasifikasi temuan berikut berlaku untuk instans DB.
| Klasifikasi | Deskripsi |
| --- | --- |
| Kekurangan penyediaan | Ketika Compute Optimizer mendeteksi bahwa tidak ada cukup CPU, memori, bandwidth jaringan, EBS IOPS, atau throughput EBS, instans RDS DB dianggap kurang disediakan. ****Compute Optimizer menampilkan alasan penemuan, **seperti CPU** yang kurang disediakan, **Memori yang kurang disediakan, EBS IOPS kurang disediakan,** dan bandwidth Jaringan yang kurang disediakan.**** Instans RDS DB yang kurang disediakan dapat mengakibatkan kinerja aplikasi yang buruk. |
| Kelebihan penyediaan | Ketika Compute Optimizer mendeteksi bahwa ada CPU yang berlebihan, EBS IOPS, bandwidth jaringan, atau throughput EBS, instans RDS DB dianggap terlalu banyak disediakan. ****Compute Optimizer menampilkan alasan penemuan, **seperti CPU** yang disediakan secara berlebihan, penyediaan berlebihan **EBS IOPS, kelebihan bandwidth jaringan, dan throughput EBS** yang disediakan secara berlebihan.**** Instans RDS DB yang disediakan secara berlebihan dapat mengakibatkan biaya infrastruktur tambahan. |
| Dioptimalkan | Ketika spesifikasi instans RDS DB Anda memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda, instans RDS DB dianggap dioptimalkan. Untuk instans yang dioptimalkan, Compute Optimizer mungkin merekomendasikan kelas instans DB generasi baru atau versi engine baru tersedia. |
------
#### [ RDS DB instance storage ]
Klasifikasi temuan berikut berlaku untuk penyimpanan RDS DB.
| Klasifikasi | Deskripsi |
| --- | --- |
| Kekurangan penyediaan | Ketika Compute Optimizer mendeteksi bahwa tidak ada cukup penyimpanan yang dialokasikan atau throughput EBS, volume penyimpanan RDS dianggap kurang disediakan. **Compute Optimizer menampilkan alasan temuan **penyimpanan yang dialokasikan volume EBS yang kurang disediakan atau throughput volume EBS yang kurang disediakan**.** Volume penyimpanan instans RDS DB yang kurang disediakan dapat mengakibatkan kinerja aplikasi yang buruk. |
| Kelebihan penyediaan | Ketika Compute Optimizer mendeteksi bahwa ada throughput IOPS atau EBS yang berlebihan, volume penyimpanan instans RDS DB dianggap terlalu banyak disediakan. **Compute Optimizer menampilkan alasan temuan **IOPS volume EBS yang disediakan berlebihan atau throughput volume EBS** yang disediakan secara berlebihan.** Volume penyimpanan instans DB yang disediakan secara berlebihan dapat mengakibatkan biaya infrastruktur tambahan. |
| Dioptimalkan | Ketika spesifikasi volume penyimpanan instans RDS DB Anda memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda, penyimpanan dianggap dioptimalkan. Untuk penyimpanan instans DB yang dioptimalkan, Compute Optimizer mungkin merekomendasikan jenis penyimpanan generasi baru. |
Untuk informasi selengkapnya tentang instans RDS DB di bawah dan yang disediakan secara berlebihan, lihat di topik. [Alasan temuan](#rds-finding-reasons) [Melihat rekomendasi basis data Aurora dan RDS](#view-rds-recommendations)
------
#### [ Aurora DB clusters ]
Klasifikasi temuan berikut berlaku untuk cluster Aurora DB.
| Klasifikasi | Deskripsi |
| --- | --- |
| Dioptimalkan | Compute Optimizer menemukan konfigurasi penyimpanan cluster Aurora DB Anda dioptimalkan dari perspektif biaya. |
| Tidak dioptimalkan | Compute Optimizer menemukan potensi penghematan biaya jika Anda mengalihkan cluster Aurora DB Anda dari penyimpanan Standar Aurora ke penyimpanan Aurora I/O-Optimized. Compute Optimizer menampilkan alasan temuan **DBClusterStorageSavingsAvailable**kapan Aurora I/O-Optimized diidentifikasi sebagai opsi teratas. |
Untuk informasi selengkapnya tentang cluster Amazon Aurora DB, lihat penyimpanan Amazon Aurora di [Panduan Pengguna Amazon Aurora untuk](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.Overview.StorageReliability.html) *Aurora*.
------
## Alasan temuan
Kolom **Finding reasons** pada halaman **Recommendations for RDS DB instans** dan **RDS DB instans RDS** menunjukkan spesifikasi temuan Compute Optimizer untuk instans Amazon Aurora dan RDS DB, penyimpanan instans RDS DB, dan cluster Aurora DB.
------
#### [ Aurora and RDS DB instances ]
Alasan temuan berikut berlaku untuk instans RDS DB:
| Alasan temuan | Deskripsi |
| --- | --- |
| CPU yang disediakan secara berlebihan | Konfigurasi CPU instans DB dapat diperkecil dan juga memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `CPUUtilization` metrik instance saat ini selama periode lookback. |
| CPU kurang disediakan | Konfigurasi CPU instans DB tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja CPU yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `CPUUtilization` metrik instance saat ini selama periode lookback. |
| Memori kekurangan penyediaan | Konfigurasi memori instans DB tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan tidak ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja memori yang lebih baik. Untuk instans RDS MySQL dan RDS PostgreSQL DB, ini diidentifikasi dengan menganalisis dan `os.swap.in` metrik `os.swap.out` instans saat ini jika Amazon RDS Performance Insights diaktifkan. *Untuk mengaktifkan Performance Insights untuk Aurora, lihat Mengaktifkan [dan menonaktifkan Performance Insights untuk Aurora di Panduan Pengguna Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com//AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Enabling.html).* Untuk instans Aurora DB, ini diidentifikasi dengan menganalisis `os.memory.outOfMemoryKillCount` metrik instans saat ini jika Amazon RDS Performance Insights diaktifkan. Untuk instans Aurora MySQL DB, Compute Optimizer juga menganalisis metrik status kesehatan memori Aurora. *Untuk mengaktifkan Performance Insights untuk Aurora, lihat Mengaktifkan [dan menonaktifkan Performance Insights untuk Aurora di Panduan Pengguna Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com//AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Enabling.html).* |
| Throughput EBS disediakan secara berlebihan | Konfigurasi throughput EBS instans DB dapat diperkecil dan juga memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `VolumeReadBytes` dan `VolumeWriteBytes` metrik volume EBS yang melekat pada instance saat ini selama periode lookback. |
| Throughput EBS kurang disediakan | Konfigurasi throughput EBS instans DB tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja throughput EBS yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `VolumeReadBytes` dan `VolumeWriteBytes` metrik volume EBS yang dilampirkan ke instance saat ini selama periode lookback. |
| EBS IOPS disediakan secara berlebihan | Konfigurasi EBS IOPS instans DB dapat diperkecil dan juga memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `VolumeReadOps` dan `VolumeWriteOps` metrik volume EBS yang dilampirkan ke instance saat ini selama periode lookback. |
| EBS IOPS kurang disediakan | Konfigurasi EBS IOPS instans DB tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja throughput EBS yang lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `VolumeReadOps` dan `VolumeWriteOps` metrik volume EBS yang dilampirkan ke instance saat ini selama periode lookback. |
| Bandwidth jaringan disediakan secara berlebihan | Konfigurasi bandwidth jaringan instans DB dapat diperkecil sambil tetap memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Untuk instance RDS MySQL dan RDS PostgreSQL DB, ini diidentifikasi dengan `NetworkIn` menganalisis dan metrik instance saat ini selama periode lookback. `NetworkOut ` |
| Bandwidth jaringan kurang disediakan | Konfigurasi bandwidth jaringan instans DB tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja bandwidth jaringan yang lebih baik. Untuk instance RDS MySQL dan RDS PostgreSQL DB, ini diidentifikasi dengan `NetworkIn` menganalisis dan metrik instance saat ini selama periode lookback. `NetworkOut` Untuk instans Aurora DB, ini diidentifikasi dengan menganalisis `NetworkThroughput` dan `StorageNetworkThroughput` metrik instance saat ini selama periode lookback. |
| Penyimpanan instans membaca IOPS kurang disediakan | Batas IOPS baca penyimpanan instans DB tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja yang lebih baik. Untuk instance Aurora DB, ini diidentifikasi dengan menganalisis `ReadIOPSEphemeralStorage` metrik selama periode lookback. |
| Penyimpanan instans menulis IOPS kurang disediakan | Batas IOPS penulisan penyimpanan instans DB tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis instans alternatif yang memberikan kinerja yang lebih baik. Untuk instance Aurora DB, ini diidentifikasi dengan menganalisis `WriteIOPSEphemeralStorage` metrik selama periode lookback. |
| Penulis cluster DB kurang disediakan | Ini menunjukkan bahwa Compute Optimizer telah menyinkronkan rekomendasi untuk replika baca instance Aurora DB ini dengan penulis cluster DB karena memiliki tingkat promosi < atau = ke 1. Compute Optimizer melakukan ini untuk membantu Anda mempertahankan kapasitas failover Anda. |
| Kelas instans DB generasi baru tersedia | Jika instans DB saat ini adalah jenis instans generasi sebelumnya, Compute Optimizer menghasilkan alasan temuan ini untuk menunjukkan bahwa ada jenis instans DB generasi baru yang tersedia. Kami mendorong Anda untuk menggunakan jenis instans generasi saat ini untuk mendapatkan kinerja terbaik. |
| Versi mesin baru tersedia | Jika versi mesin saat ini tidak digunakan lagi, Compute Optimizer menghasilkan alasan temuan ini untuk menunjukkan bahwa ada versi mesin baru yang tersedia. |
------
#### [ RDS DB instance storage ]
Alasan temuan berikut berlaku untuk penyimpanan instans RDS DB.
| Alasan temuan | Deskripsi |
| --- | --- |
| Penyimpanan yang dialokasikan volume EBS kurang disediakan | Jumlah volume EBS yang dialokasikan ruang penyimpanan yang terpasang pada instans DB tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis volume alternatif yang memberikan kinerja penyimpanan yang dialokasikan lebih baik. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `VolumeReadOps` dan `VolumeWriteOps` metrik volume EBS yang dilampirkan ke instance saat ini selama periode lookback. |
| Volume EBS IOPS disediakan secara berlebihan | Konfigurasi IOPS volume EBS yang terpasang pada instans DB dapat diperkecil dan juga memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. Ini diidentifikasi dengan menganalisis `VolumeReadBytes` dan `VolumeWriteBytes` metrik volume EBS yang dilampirkan ke instance saat ini selama periode lookback. |
| Throughput volume EBS kurang disediakan | Ukuran throughput volume EBS yang terpasang pada instans DB tidak memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda dan ada jenis volume alternatif yang memberikan kinerja throughput volume yang lebih baik. |
| Throughput volume EBS disediakan secara berlebihan | Throughput volume EBS yang terpasang pada instans DB dapat diperkecil dan juga memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda. |
| Jenis penyimpanan generasi baru tersedia | Jika penyimpanan instans DB saat ini adalah jenis penyimpanan generasi sebelumnya, Compute Optimizer menghasilkan alasan temuan ini untuk menunjukkan bahwa ada jenis penyimpanan generasi baru yang tersedia. Kami mendorong Anda untuk menggunakan jenis penyimpanan generasi saat ini untuk mendapatkan kinerja terbaik. |
------
#### [ Aurora DB clusters ]
Alasan temuan berikut berlaku untuk cluster Aurora DB.
| Klasifikasi | Deskripsi |
| --- | --- |
| DBClusterStorageSavingsAvailable | Penghematan biaya potensial ditemukan dengan mengalihkan cluster Aurora DB Anda dari penyimpanan Standar Aurora ke Aurora I/O-Optimized storage. Your cluster's I/O usage pattern suggests that the predictable pricing model of Aurora I/O-Optimized would be more cost-effective than the variable I/O costs of Aurora Standard. This finding reason appears when I/O Dioptimalkan diidentifikasi sebagai opsi yang direkomendasikan teratas untuk klaster Anda. |
| DBClusterStorageOptionAvailable | Aurora I/O-Optimized was found to be a viable alternative storage option for your Aurora DB cluster. While your current storage configuration is considered optimized from a cost perspective, switching to Aurora I/O-Optimized could provide benefits such as more predictable monthly costs and simplified budgeting by eliminating variable I/O charges. This finding reason appears when I/O -Optimized ditampilkan sebagai opsi kedua yang direkomendasikan untuk cluster Anda. |
------
## AWS Rekomendasi contoh berbasis graviton
Saat melihat rekomendasi instans Amazon RDS DB, Anda dapat melihat dampak harga dan kinerja menjalankan beban kerja Anda pada instans berbasis AWS Graviton. **Untuk melakukannya, pilih **Graviton (aws-arm64)** di dropdown preferensi arsitektur CPU.** Jika tidak, pilih **Current** untuk melihat rekomendasi yang didasarkan pada vendor dan arsitektur CPU yang sama dengan instans RDS DB saat ini.
Kolom **Harga Saat Ini**, **Harga yang Direkomendasikan****, Perbedaan** **harga, Perbedaan harga (%)**, dan **Perkiraan tabungan bulanan** diperbarui untuk memberikan perbandingan harga antara jenis instans DB saat ini dan jenis instans dari preferensi arsitektur CPU yang dipilih. Misalnya, jika Anda memilih **Graviton (aws-arm64)**, harga dibandingkan antara jenis instans DB saat ini dan jenis instans berbasis Graviton yang direkomendasikan.
## Perkiraan tabungan bulanan dan peluang tabungan
**Perkiraan penghematan bulanan (setelah diskon)**
**Tab contoh**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda alami dengan memigrasikan beban kerja Anda dari instans DB saat ini atau mengetik ke jenis yang direkomendasikan di bawah model harga Instans Cadangan. Untuk menerima rekomendasi dengan diskon Instans Cadangan, aktifkan preferensi mode estimasi penghematan.
**Tab penyimpanan**
Kolom ini mencantumkan perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda alami dengan memigrasikan volume penyimpanan instans RDS DB dari spesifikasi saat ini ke spesifikasi yang disarankan dengan diskon tertentu. Untuk cluster Aurora DB, ini mewakili penghematan dari perubahan antara Aurora Standard dan biaya Aurora). I/O-Optimized storage types, considering all cost components (instance, storage, and I/O Untuk menerima rekomendasi dengan diskon khusus, aktifkan preferensi mode estimasi tabungan.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**catatan**
Jika Anda tidak mengaktifkan preferensi mode estimasi tabungan, kolom ini pada tab Instance dan Storage akan menampilkan informasi diskon harga On-Demand default.
**Perkiraan penghematan bulanan (Sesuai Permintaan)**
**Tab contoh**
Kolom ini berisi perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda dapatkan dengan memindahkan beban kerja Anda dari tipe instans DB saat ini ke tipe instans yang direkomendasikan berdasarkan model harga Sesuai Permintaan.
**Tab penyimpanan**
Kolom ini berisi perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda dapatkan dengan memindahkan volume penyimpanan instans DB RDS Anda dari spesifikasi saat ini ke spesifikasi yang direkomendasikan. Untuk cluster Aurora DB, ini termasuk perbedaan total biaya antara jenis penyimpanan Anda saat ini dan jenis penyimpanan yang direkomendasikan, dengan mempertimbangkan komponen instance, penyimpanan, dan I/O biaya.
**Peluang tabungan (%)**
Kolom ini berisi perbedaan persentase antara harga instans saat ini dan harga tipe instans DB yang direkomendasikan. Jika mode estimasi penghematan diaktifkan, Compute Optimizer menganalisis diskon harga Instans Terpesan untuk menghasilkan persentase peluang penghematan. Jika mode estimasi penghematan tidak diaktifkan, Compute Optimizer hanya menggunakan informasi harga Sesuai Permintaan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi penghematan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
Untuk rekomendasi penyimpanan klaster DB Aurora, ini berarti persentase perbedaan biaya total (instans, penyimpanan, dan I/O) antara tipe penyimpanan saat ini dan yang direkomendasikan.
**penting**
Jika Anda mengaktifkan Hub Pengoptimalan Biaya di AWS Cost Explorer, Compute Optimizer menggunakan data Hub Pengoptimalan Biaya, yang mencakup diskon harga spesifik Anda untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Jika Hub Pengoptimalan Biaya tidak diaktifkan, Compute Optimizer menggunakan data Cost Explorer dan informasi harga Sesuai Permintaan untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html) dan [Cost Optimization Hub](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html) di *Panduan AWS Cost Management Pengguna*.
### Perkiraan perhitungan tabungan bulanan
Untuk setiap rekomendasi, Compute Optimizer menghitung biaya untuk mengoperasikan instans atau penyimpanan RDS DB baru menggunakan spesifikasi yang direkomendasikan. Perkiraan penghematan bulanan dihitung berdasarkan jumlah jam berjalan untuk instans atau penyimpanan saat ini dan perbedaan tarif antara spesifikasi saat ini dan spesifikasi yang direkomendasikan. Perkiraan penghematan bulanan untuk instans dan penyimpanan RDS DB yang ditampilkan di dasbor Compute Optimizer adalah jumlah dari perkiraan penghematan bulanan untuk semua temuan yang disediakan secara berlebihan di akun.
## Risiko performa
Kolom risiko kinerja pada halaman **detail instans RDS DB** dan halaman **rekomendasi instans RDS DB** menentukan kemungkinan jenis instans saat ini dan yang direkomendasikan tidak memenuhi persyaratan beban kerja Anda. Compute Optimizer menghitung skor risiko kinerja individu untuk setiap spesifikasi instans saat ini dan yang direkomendasikan. Ini termasuk spesifikasi seperti CPU, EBS throughput, dan EBS IOPS. Risiko kinerja instans saat ini dan yang direkomendasikan dihitung sebagai skor risiko kinerja maksimum di seluruh spesifikasi sumber daya yang dianalisis.
Nilai berkisar dari sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Risiko kinerja yang sangat rendah berarti bahwa jenis instans diprediksi selalu memberikan kemampuan yang cukup. Semakin tinggi risiko kinerja berarti Anda harus memvalidasi apakah instans memenuhi persyaratan kinerja beban kerja Anda sebelum memigrasikan sumber daya Anda. Tentukan apakah akan mengoptimalkan peningkatan performa, pengurangan biaya, atau kombinasi kedua hal ini.
## Grafik perbandingan
Halaman **detail database Amazon RDS** menampilkan grafik metrik pemanfaatan untuk instans RDS DB saat ini dan yang direkomendasikan serta data penyimpanan untuk periode lookback. Compute Optimizer menggunakan titik pemanfaatan maksimum dalam setiap interval waktu 5 menit untuk menghasilkan instans RDS DB dan rekomendasi penyimpanan.
Anda dapat mengubah grafik untuk menampilkan data selama 24 jam terakhir, tiga hari, satu minggu, atau dua minggu. Anda juga dapat mengubah statistik grafik antara rata-rata dan maksimum.
Grafik perbandingan berikut ditampilkan pada halaman detail database **Aurora dan RDS.**
------
#### [ RDS DB instances ]
Grafik berikut ditampilkan untuk instans RDS DB:
| Nama grafik | Deskripsi |
| --- | --- |
| Penggunaan CPU | Persentase unit komputasi yang dialokasikan yang digunakan pada instans DB. Metrik ini mengidentifikasi kekuatan pemrosesan yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi pada sebuah instance. |
| Koneksi database (hitungan) | Jumlah sesi klien yang terhubung ke instans DB. |
| Jaringan menerima throughput (MIB/detik) | Lalu lintas jaringan masuk (penerimaan) pada instans DB, termasuk lalu lintas basis data pelanggan dan lalu lintas Amazon RDS yang digunakan untuk pemantauan dan replikasi. |
| Throughput transmisi jaringan (MIB/detik) | Lalu lintas jaringan keluar (transmit) pada instans DB, termasuk lalu lintas basis data pelanggan dan lalu lintas Amazon RDS yang digunakan untuk pemantauan dan replikasi. |
| Operasi baca EBS (per detik) | Jumlah rata-rata I/O operasi membaca disk per detik. |
| Operasi tulis EBS (per detik) | Jumlah rata-rata I/O operasi penulisan disk per detik. |
| Throughput baca EBS (MIB/detik) | Jumlah byte rata-rata yang dibaca dari disk per detik. |
| EBS menulis throughput (MIB/detik) | Jumlah byte rata-rata yang ditulis dari disk per detik. |
| Saldo EBS IO (persen) | Persentase I/O kredit yang tersisa di bucket burst database RDS Anda. Metrik ini hanya tersedia untuk pemantauan dasar. |
| Saldo Byte EBS (persen) | Persentase kredit throughput yang tersisa di bucket lonjakan basis data RDS Anda. Metrik ini hanya tersedia untuk pemantauan dasar. |
| Ruang penyimpanan gratis | Jumlah ruang penyimpanan yang tersedia. |
| Beban DB | Tingkat aktivitas sesi dalam database Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pemuatan basis data](https://docs.aws.amazon.com//AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) di *Panduan Pengguna Amazon Relational Database Service*. |
| Tukar (KB) | Jumlah memori, dalam kilobyte, yang ditukar ke dalam dari disk. |
| Tukar keluar (KB) | Jumlah memori, dalam kilobyte, yang ditukar ke luar dari disk. |
**catatan**
Metrik **DB Load**, **Swap in (KB)**, dan **Swap out (KB)** hanya tersedia jika Anda mengaktifkan Amazon RDS Performance Insights. Untuk mengaktifkan Performance Insights untuk instans DB, lihat Mengaktifkan [dan menonaktifkan Performance Insights untuk Amazon RDS di Panduan Pengguna Layanan Amazon Relational](https://docs.aws.amazon.com//AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Enabling.html) Database *Service*.
------
#### [ Aurora DB instances ]
Grafik berikut ditampilkan untuk instans Aurora DB:
| Nama grafik | Deskripsi |
| --- | --- |
| Penggunaan CPU | Persentase CPU yang digunakan oleh instans DB Aurora. |
| Pemanfaatan memori | Persentase memori yang dialokasikan oleh aplikasi dan sistem operasi seperti yang digunakan. |
| Koneksi database (hitungan) | Jumlah sesi klien yang terhubung ke instans DB. |
| Jaringan menerima throughput (MIB/detik) | Jumlah hasil jaringan yang diterima dari klien oleh setiap instans di klaster DB Aurora . Throughput ini tidak mencakup lalu lintas jaringan di antara instans dalam klaster DB dan volume klaster Aurora. |
| Throughput transmisi jaringan (MIB/detik) | Jumlah throughput jaringan yang dikirim ke klien oleh setiap instans dalam klaster DB Aurora. Throughput ini tidak mencakup lalu lintas jaringan di antara instans dalam klaster DB dan volume klaster. |
| Throughput baca jaringan penyimpanan (MIB/detik) | Jumlah throughput jaringan yang diterima dari subsistem penyimpanan Aurora oleh setiap instans di klaster DB. |
| Throughput penulisan jaringan penyimpanan (MIB/detik) | Jumlah throughput jaringan yang dikirim ke subsistem penyimpanan Aurora oleh setiap instance di cluster Aurora DB. |
| Kondisi kesehatan memori Aurora | Menunjukkan kondisi kesehatan memori. Nilai yang `0` sama. `NORMAL` Nilai `10` sama`RESERVED`, yang berarti bahwa server mendekati tingkat kritis penggunaan memori. Metrik ini hanya berlaku untuk Aurora MySQL. |
| Jumlah memori Aurora dari kueri SQL yang ditolak | Jumlah total kueri ditolak sebagai bagian dari penghindaran out-of-memory (OOM). Metrik ini hanya berlaku untuk Aurora MySQL. |
| Jumlah memori Aurora koneksi ditutup | Jumlah total koneksi ditutup sebagai bagian dari penghindaran OOM. Metrik ini hanya berlaku untuk Aurora MySQL. |
| Jumlah kueri memori Aurora yang terbunuh | Jumlah total kueri berakhir sebagai bagian dari penghindaran OOM. Metrik ini hanya berlaku untuk Aurora MySQL. |
| Rasio hit cache buffer | Persentase permintaan yang dilayani oleh cache buffer. Grafik ini ditampilkan ketika tipe kelas instans Optimized Reads DB direkomendasikan sebagai opsi as untuk membantu Anda mengevaluasi apakah itu cocok untuk beban kerja Anda. |
| Baca penyimpanan ephermal IOPS | Jumlah rata-rata operasi membaca disk ke penyimpanan Ephemeral NVMe . Metrik ini berlaku untuk instance yang mendukung penyimpanan express () memori non-volatile yang terpasang secara lokal. NVMe |
| Tulis penyimpanan ephermal IOPS | Jumlah rata-rata operasi penulisan disk ke penyimpanan Ephemeral NVMe . Metrik ini berlaku untuk instance yang mendukung penyimpanan express () memori non-volatile yang terpasang secara lokal. NVMe |
| Baca IOPS | Jumlah rata-rata operasi pembacaan disk per detik. |
| IOPS Tulis | Jumlah catatan penulisan penyimpanan Aurora yang dihasilkan per detik. Metrik ini kurang lebih adalah jumlah catatan log yang dihasilkan oleh basis data. Metrik ini tidak sesuai dengan penulisan halaman 8K, dan tidak sesuai dengan paket jaringan yang dikirim. |
| Beban DB | Jumlah sesi aktif untuk database. Biasanya, Anda menginginkan data untuk jumlah rata-rata sesi aktif. Dalam Performance Insights, data ini ditanyakan sebagai db.load.avg. |
Untuk informasi selengkapnya, lihat [ CloudWatch metrik Amazon untuk Amazon](https://docs.aws.amazon.com//AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html) Aurora di Panduan Pengguna *Amazon Aurora*.
**catatan**
Grafik **Beban DB** hanya tersedia jika Anda mengaktifkan Performance Insights untuk Aurora. *Untuk mengaktifkan Performance Insights untuk Aurora, lihat Mengaktifkan [dan menonaktifkan Performance Insights untuk Aurora di Panduan Pengguna Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com//AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Enabling.html).*
------
#### [ Aurora DB clusters ]
Grafik berikut ditampilkan untuk cluster Aurora DB:
| Nama grafik | Deskripsi |
| --- | --- |
| VolumeBytesUsed | Jumlah penyimpanan yang digunakan oleh cluster Aurora DB Anda. |
| VolumeReadIOPs | Jumlah I/O operasi baca yang ditagih dari volume cluster dalam interval 5 menit. |
| VolumeWriteIOPs | Jumlah I/O operasi tulis disk ke volume cluster, dilaporkan pada interval 5 menit. |
------
# Mengakses rekomendasi dan detail database Aurora dan RDS
Anda dapat menggunakan salah satu prosedur berikut untuk mengakses **rekomendasi database Aurora dan RDS atau halaman detail basis data** **Aurora dan RDS** di Konsol. AWS
Pada halaman **rekomendasi basis data Aurora dan RDS, Anda dapat melihat rekomendasi** untuk instans RDS DB Anda. Pada halaman **detail database Aurora dan RDS**, Anda dapat melihat detail instance atau penyimpanan tertentu dan rekomendasinya.
## Prosedur
### Mengakses halaman rekomendasi database Aurora dan RDS
**Untuk mengakses halaman rekomendasi basis data Aurora dan RDS**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **database Aurora dan RDS** di panel navigasi.
**catatan**
Instance saat ini yang terdaftar berasal dari Wilayah AWS yang saat ini dipilih, di akun yang dipilih.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut di halaman rekomendasi:
+ Lihat instans atau rekomendasi penyimpanan Anda dengan memilih tab **Instans** atau **Penyimpanan**.
+ Hanya di tab **Instance**, Anda dapat melihat dampak harga dan kinerja dari menjalankan beban kerja Anda pada instans berbasis AWS Graviton. Untuk melakukan ini, pilih **Graviton (aws-arm64) dalam daftar dropdown** preferensi arsitektur **CPU**. Jika tidak, opsi **Current** (default) menampilkan rekomendasi yang didasarkan pada vendor dan arsitektur CPU yang sama dengan instans RDS DB saat ini.
+ Filter contoh atau rekomendasi penyimpanan ke satu atau lebih. Wilayah AWS Untuk melakukan ini, masukkan nama Wilayah di kotak teks **Filter menurut satu properti atau beberapa**, atau pilih satu atau beberapa Wilayah dalam daftar drop-down yang muncul.
+ Filter instans atau rekomendasi penyimpanan Anda berdasarkan tag. Untuk melakukan ini, pertama-tama pilih **kunci Tag** **atau kotak teks nilai Tag**. Kemudian, masukkan kunci atau nilai yang ingin Anda filter rekomendasi instans RDS Anda.
Misalnya, untuk menemukan semua rekomendasi yang memiliki tag dengan kunci `Owner` dan nilai`TeamA`, tentukan `tag:Owner` nama filter dan `TeamA` untuk nilai filter.
+ Lihat contoh atau rekomendasi penyimpanan di akun lain. Untuk melakukan ini, pilih **Akun**, lalu pilih ID akun yang berbeda.
**catatan**
Jika Anda masuk ke akun manajemen organisasi dan akses tepercaya dengan Compute Optimizer diaktifkan, Anda dapat melihat rekomendasi untuk sumber daya di akun lain. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Akun yang didukung oleh Compute Optimizer](getting-started.md#supported-accounts) dan [Akses tepercaya untuk AWS Organizations](security-iam.md#trusted-service-access).
+ Hapus filter yang dipilih. Untuk melakukan ini, pilih **Hapus filter** di sebelah filter.
### Mengakses halaman detail database Aurora dan RDS
**Untuk mengakses halaman detail database Aurora dan RDS**
1. Buka konsol Compute Optimizer di. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. Pilih **database Aurora dan RDS** di panel navigasi.
1. Pilih klasifikasi temuan yang tercantum di sebelah instans RDS DB atau volume penyimpanan yang ingin Anda lihat.
1. Anda dapat melakukan tindakan berikut pada halaman detail:
+ Lihat instans atau rekomendasi penyimpanan Anda dengan memilih tab **Instans** atau **Penyimpanan**.
+ **Di tab **Instance** saja, Anda dapat melihat dampak harga dan kinerja menjalankan beban kerja Anda pada instance AWS berbasis Graviton, pilih **Graviton (aws-arm64) di** dropdown preferensi arsitektur CPU.** Jika tidak, opsi **Current** (default) menampilkan rekomendasi yang didasarkan pada vendor dan arsitektur CPU yang sama dengan instans RDS DB saat ini.
+ Pada grafik perbandingan, Anda dapat mengarahkan kursor ke grafik untuk melihat nilai yang tepat pada tanggal tertentu selama periode analisis.
+ Untuk mengubah rentang waktu grafik, pilih **Rentang Waktu**, lalu pilih **24 jam terakhir**, **3 hari terakhir**, **minggu terakhir**, atau **2 minggu terakhir**.
Memilih rentang waktu yang lebih pendek menampilkan titik data pada perincian yang lebih tinggi, yang memberikan tingkat detail yang lebih tinggi.
+ Untuk mengubah nilai statistik grafik, pilih **Statistik**, lalu pilih **Rata-rata** atau **Maksimum**.
Anda dapat menggunakan opsi ini untuk menentukan pemanfaatan khas beban kerja Anda dari waktu ke waktu. Untuk melihat nilai tertinggi yang diamati selama periode yang ditentukan, ubah pilihan ke **Maksimum**. Dengan cara ini, Anda dapat menentukan penggunaan instance puncak beban kerja Anda dari waktu ke waktu.
# Melihat rekomendasi sumber daya idle
Compute Optimizer membantu Anda mengidentifikasi sumber daya idle yang dapat dihapus atau dihentikan untuk mengurangi biaya cloud Anda. AWS [Rekomendasi idle dapat diakses melalui konsol Compute Optimizer dan set kami. APIs](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/APIReference/API_GetIdleRecommendations.html) Rekomendasi idle tersedia untuk AWS sumber daya yang didukung berikut:
+ EC2 Contoh Amazon
+ Grup EC2 Auto Scaling Amazon
+ Volume Amazon EBS
+ Layanan Amazon ECS di Fargate
+ Basis data Amazon Aurora dan RDS
+ Gerbang NAT Amazon
Rekomendasi disegarkan setiap hari. Rekomendasi ini dihasilkan dengan menganalisis spesifikasi dan metrik pemanfaatan AWS sumber daya Anda selama periode lookback. Periode lookback bergantung pada sumber daya yang didukung dan pengaturan preferensi rekomendasi Anda. Jika Anda tidak memiliki preferensi rekomednasi yang ditetapkan, kami menggunakan periode lookback default 14 hari. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kriteria idle per sumber daya](#idle-criteria).
**catatan**
Untuk volume EBS dan NAT Gateway, kami menganalisis status lampiran selama periode lookback 32 hari.
**Topics**
+ [Kriteria idle per sumber daya](#idle-criteria)
+ [Perkiraan penghematan bulanan](#idle-savings-calculation)
## Kriteria idle per sumber daya
Setiap sumber daya yang didukung yang memenuhi syarat untuk rekomendasi idle memiliki kriteria sendiri untuk ditemukan menganggur. Tabel berikut memecah kriteria idle untuk setiap sumber daya dan juga menyediakan tindakan yang direkomendasikan Compute Optimizer untuk sumber daya idle.
| Sumber daya | Metrik dianalisis | Kriteria menganggur | Tindakan yang disarankan |
| --- | --- | --- | --- |
| EC2 Contoh Amazon | Pemanfaatan CPU, IO jaringan, pemanfaatan GPU, penggunaan encoder GPU, dan penggunaan memori GPU | Pemanfaatan CPU puncak di bawah 5% dan jaringan I/O Anda kurang dari 5MB/hari selama periode lookback 14 hari. Tipe instans G atau P dianggap idle jika memenuhi kriteria berikut selama periode lookback 14 hari: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/compute-optimizer/latest/ug/view-idle-recommendations.html) | Verifikasi apakah Anda memerlukan contoh ini. Jika Anda tidak membutuhkannya, pertimbangkan untuk menghapus contoh ini. |
| EC2 Grup Auto Scaling | Pemanfaatan CPU, IO jaringan, pemanfaatan GPU, penggunaan encoder GPU, dan penggunaan memori GPU | Grup EC2 Auto Scaling tidak memiliki instance dengan lebih dari 5% penggunaan CPU puncak atau 5 penggunaan MB/day jaringan selama periode lookback 14 hari. EC2 Grup Auto Scaling yang menggunakan tipe instans G atau P dianggap tidak aktif jika instans memenuhi kriteria berikut selama periode lookback 14 hari: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/compute-optimizer/latest/ug/view-idle-recommendations.html) | Verifikasi apakah Anda memerlukan grup ini. Pertimbangkan untuk memperkecil grup ini menjadi satu contoh atau pertimbangkan untuk menghapusnya. |
| Volume Amazon EBS | Operasi Baca/Tulis dan status lampiran | Compute Optimizer dapat menemukan volume EBS menjadi idle atau tidak terpasang. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/compute-optimizer/latest/ug/view-idle-recommendations.html) | Verifikasi apakah Anda membutuhkan volume ini. Jika Anda tidak membutuhkannya, kami sarankan Anda membuat snapshot volume dan mempertimbangkan untuk menghapusnya. |
| Layanan Amazon ECS di Fargate | Pemanfaatan CPU dan pemanfaatan memori | Pemanfaatan CPU dan memori puncak di bawah 1% selama periode lookback 14 hari. | Verifikasi apakah aplikasi kontainer Anda berjalan seperti yang diharapkan. Jika aplikasi tidak berjalan, pertimbangkan untuk menghapus layanan ini. |
| Basis data Amazon Aurora dan RDS | Koneksi database, read/write IOPS, dan pemanfaatan CPU | **RDS untuk MySQL dan RDS untuk PostgreSQL** Instans DB bukan replika baca, dan tidak memiliki koneksi database, penggunaan CPU rendah, dan read/write aktivitas rendah selama periode lookback. **Aurora MySQL dan Aurora PostgreSQL** Instans DB bukan bagian dari cluster sekunder dalam Database Global Aurora, dan tidak memiliki koneksi database, penggunaan CPU rendah, dan read/write aktivitas rendah selama periode lookback. | Verifikasi apakah Anda memerlukan instans DB ini. Jika Anda tidak memerlukan instance ini untuk sementara, Anda dapat menghentikan instans RDS MySQL dan RDS PostgreSQL DB hingga 7 hari. Jika Anda tidak lagi membutuhkan instance ini, Anda dapat membuat snapshot DB dan menghapus instance. Untuk instance Aurora MySQL dan Aurora PostgreSQL yang menganggur, Anda juga dapat mengubah kelas instance DB menjadi db.serverless. |
| Gerbang NAT Amazon | Jumlah koneksi aktif, Paket masuk dari sumber, Paket masuk dari tujuan | NAT Gateway dalam keadaan tersedia, tidak terkait dengan Tabel AWS Rute apa pun, dan tidak memiliki koneksi aktif, tidak ada Paket dari sumber dan tujuan selama periode lookback. | Verifikasi apakah Anda memerlukan NAT Gateway ini. Periksa apakah itu bagian dari pengaturan pemulihan bencana atau berfungsi sebagai cadangan dalam arsitektur jaringan Anda. |
## Perkiraan penghematan bulanan
**Perkiraan penghematan bulanan (setelah diskon)**
Kolom ini berisi perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda peroleh dengan melakukan tindakan yang direkomendasikan oleh Compute Optimizer per sumber daya idle berdasarkan model harga yang didukung. Model harga yang didukung tergantung pada AWS sumber daya tertentu. Misalnya, EC2 instans mendukung diskon Savings Plans dan Reserved Instances tetapi layanan ECS hanya mendukung model penetapan harga Savings Plans. Untuk menerima rekomendasi dengan model harga yang didukung, preferensi mode estimasi penghematan perlu diaktifkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mode estimasi tabungan](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**catatan**
Jika Anda tidak mengaktifkan preferensi mode estimasi tabungan, kolom ini pada tab Instance dan Storage akan menampilkan informasi diskon harga On-Demand default.
**Perkiraan penghematan bulanan (Sesuai Permintaan)**
Kolom ini berisi perkiraan penghematan biaya bulanan yang Anda peroleh dengan melakukan tindakan yang direkomendasikan oleh Compute Optimizer per sumber daya idle berdasarkan model harga Sesuai Permintaan.
**penting**
Jika Anda mengaktifkan Hub Pengoptimalan Biaya di AWS Cost Explorer, Compute Optimizer menggunakan data Hub Pengoptimalan Biaya, yang mencakup diskon harga spesifik Anda, untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Jika Hub Pengoptimalan Biaya tidak diaktifkan, Compute Optimizer menggunakan data Cost Explorer dan informasi harga Sesuai Permintaan untuk menghasilkan rekomendasi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html) dan [Cost Optimization Hub](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html) di *Panduan AWS Cost Management Pengguna*.