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