Casi d'uso delle metriche di utilizzo dei servizi Amazon ECS - Amazon Elastic Container Service

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Casi d'uso delle metriche di utilizzo dei servizi Amazon ECS

L'elenco seguente fornisce informazioni su quando utilizzare i parametri di Amazon ECS.

  • Monitoraggio dell'utilizzo delle risorse: utilizza statistiche medie per monitorare i modelli di consumo di CPU e memoria, stabilire linee di base delle prestazioni e rilevare tendenze di graduale peggioramento delle prestazioni.

  • Ottimizzazione dei costi: utilizza le statistiche medie per monitorare l'utilizzo delle risorse, dimensionare correttamente i contenitori, regolare le prenotazioni in base ai modelli di utilizzo e implementare la scalabilità pianificata.

  • Analisi comparativa delle prestazioni: utilizza le statistiche medie per confrontare le metriche tra le revisioni dei servizi, stabilire le prestazioni KPIs e convalidare i miglioramenti di ottimizzazione.

  • Rilevamento delle risorse disponibili: utilizza le statistiche medie per identificare il fabbisogno minimo di risorse durante i periodi di inattività, impostare le prenotazioni appropriate e rilevare cali anomali.

  • Rilevamento delle anomalie: utilizza statistiche minime per individuare cali insoliti nell'utilizzo delle risorse che indicano potenziali problemi, come errori di inizializzazione o periodi di inattività imprevisti.

  • Perfezionamento delle politiche di scalabilità: utilizza statistiche minime per stabilire soglie di scalabilità ottimali basate sul minimo utilizzo possibile per prevenire un ridimensionamento aggressivo.

  • Pianificazione della capacità: utilizza il massimo delle statistiche per impostare le dimensioni appropriate delle attività e pianificare l'infrastruttura con margini di crescita sufficienti per i picchi di traffico.

  • Identificazione dei punti critici in termini di prestazioni: utilizza il massimo delle statistiche per rilevare i punti di saturazione delle risorse, identificare gli ostacoli e determinare quando aumentare le dimensioni delle attività.

  • Configurazione delle politiche di scalabilità: utilizza il massimo delle statistiche per impostare soglie di scalabilità orizzontale ottimali basate sui modelli di picco e configurare la capacità di burst.

  • Monitoraggio della conformità agli SLA: utilizza il massimo delle statistiche per tenere traccia dei tempi di risposta di picco e dei tassi di errore per garantire che le prestazioni del servizio soddisfino gli standard. SLAs

Informazioni sulle metriche correlate

Per informazioni su Container Insights, consulta i casi d'uso di Container Insights nella Guida CloudWatch per l'utente.