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# Fargate 上の Amazon ECS サービスのレコメンデーションの表示
<a name="view-ecs-recommendations"></a>

AWS Compute Optimizer は、Fargate で Amazon ECS サービスのレコメンデーションを生成します。これらのレコメンデーションは、Compute Optimizer コンソールの以下のページにそれぞれ表示されます。

**Fargate の Amazon ECS サービスに関するレコメンデーション** ページには、ご利用の ECS サービスごとに以下の情報が記載されています。
+ 結果の分類
+ 検出結果の理由
+ 月間削減額の見積り
+ 節約の機会
+ 現在のパフォーマンスリスク

Compute Optimizer からのレコメンデーションは、各 Amazon ECS サービスの横に一覧表示されます。表示される情報には、Amazon ECS サービス内の CPU とメモリの推奨サイズ、選択した購入オプションの時間単価、現在の Amazon ECS サービスと Compute Optimizer の推奨設定のサービスとの価格差が含まれます。この情報は、Fargate で Amazon ECS サービスを拡大するか縮小するかを判断するのに役立ちます。Fargate で Amazon ECS サービスのレコメンデーションを表示する方法の詳細については、「[ECS サービスのレコメンデーションと詳細へのアクセス](ecs-view-recommendations.md)」を参照してください。

**注記**  
レコメンデーションは毎日更新され、生成までに最大 24 時間かかることがあります。Compute Optimizer が Fargate での Amazon ECS サービスのレコメンデーションを生成するには、過去 14 日間に 24 時間分のメトリクスを必要とすることに注意してください。詳細については、「[[Fargate の Amazon ECS サービスの要件]](requirements.md#requirements-ecs-fargate)」を参照してください。

**Amazon ECS サービスの詳細**ページには、Amazon ECS サービスに関する以下の情報が表示されます。
+ 現在の Amazon ECS サービスのタスクサイズ設定と Compute Optimizer が推奨するタスクサイズ設定。この表を使用して、CPU サイズ、メモリサイズ、料金の詳細などの現在のタスク設定を Compute Optimizer のレコメンデーションと比較してください。
+ 現在のコンテナサイズ設定と Compute Optimizer が推奨するコンテナサイズ設定。この表を使用して、CPU サイズ、メモリサイズ、予約メモリなどの現在のコンテナ設定を Compute Optimizer のレコメンデーションと比較してください。
+ 使用率グラフを使用して、現在の Amazon ECS サービスの CPU とメモリの使用率メトリクスを Compute Optimizer の推奨と比較します。グラフは、これらのレコメンデーションの影響を視覚的に示しています。

Fargate の Amazon ECS サービスの詳細表示については、「[ECS サービスの詳細ページへのアクセス](ecs-view-recommendations.md#ecs-viewing-details)」を参照してください。

**Topics**
+ [結果の分類](#ecs-recommendations-findings)
+ [検出結果の理由](#ecs-finding-reasons)
+ [月間節約額と節約の機会](#ecs-savings-calculation)
+ [現在のパフォーマンスリスク](#ecs-current-performance-risk)
+ [現在の設定を推奨タスクサイズと比較してください。](#ecs-task-table)
+ [現在の設定を推奨コンテナサイズと比較してください。](#ecs-container-table)
+ [使用率グラフ](#ecs-utilization-graphs)
+ [ECS サービスのレコメンデーションと詳細へのアクセス](ecs-view-recommendations.md)

## 結果の分類
<a name="ecs-recommendations-findings"></a>

**Fargate ページの Amazon ECS サービスのレコメンデーション**の**検出結果** 列には、分析期間中に各サービスがどのように実行されたかの概要が表示されます。

Fargate の Amazon ECS サービスには、次の結果の分類が適用されます。


| 分類 | 説明 | 
| --- | --- | 
|  プロビジョニング不足  |  Compute Optimizer が十分なメモリまたは CPU がないことを検出すると、Amazon ECS サービスはプロビジョニングが不十分であると見なされます。**Compute Optimizer は **CPU プロビジョニング不足、またはメモリのプロビジョニング不足、またはメモリのプロビジョニング不足**** Amazon ECS サービスのプロビジョニングが不十分だと、アプリケーションのパフォーマンスが低下する可能性があります。  | 
|  過剰なプロビジョニング  |  Compute Optimizer が過剰なメモリまたは CPU の使用を検出すると、Amazon ECS サービスは過剰にプロビジョニングされていると見なされます。Compute Optimizer は、**CPU の過剰プロビジョニング**、または**メモリの過剰プロビジョニング**の検出結果の理由を表示します。Amazon ECS サービスが過剰にプロビジョニングされると、追加のインフラストラクチャコストが発生する可能性があります。  | 
|  最適化済み  |  Amazon ECS サービスの CPU とメモリの両方がワークロードのパフォーマンス要件を満たしている場合、サービスは最適化されていると見なされます。  | 

Fargate での Amazon ECS サービスのプロビジョニング不足と過剰プロビジョニングの詳細については、トピックのを参照してください。[検出結果の理由](#ecs-finding-reasons) [Fargate 上の Amazon ECS サービスのレコメンデーションの表示](#view-ecs-recommendations)

## 検出結果の理由
<a name="ecs-finding-reasons"></a>

「Fargate での **Amazon ECS サービスのレコメンデーション」ページの「**検索理由**」列には、Fargate** の Amazon ECS サービスのどの仕様がプロビジョニング不足か、過剰プロビジョニングかが示されています。

Fargate の Amazon ECS サービスには、次の検出結果の理由が当てはまります。


| 検出結果の理由 | 説明 | 
| --- | --- | 
|  CPU の過剰プロビジョニング  |  ECSサービスの CPU 設定は、ワークロードのパフォーマンス要件を満たしたまま、サイズダウンができます。これは、ルックバック期間中の現在のサービスの `CPUUtilization` メトリクスを分析することで特定されます。  | 
|  CPU のプロビジョニング不足  |  ECS サービスの CPU 設定は、ワークロードのパフォーマンスを向上させるためにサイズアップができます。これは、ルックバック期間中の現在のサービスの `CPUUtilization` メトリクスを分析することで特定されます。  | 
|  メモリの過剰プロビジョニング  |  ECS サービスのメモリ設定は、ワークロードのパフォーマンス要件を満たしながらサイズを縮小できます。これは、ルックバック期間中の現在のサービスの `MemoryUtilization` メトリクスを分析することで特定されます。  | 
|  メモリのプロビジョニング不足  |  ECS サービスメモリの設定は、ワークロードのパフォーマンスを向上させるためにサイズアップができます。これは、ルックバック期間中の現在のサービスの `MemoryUtilization` メトリクスを分析することで特定されます。  | 

これらのメトリクスの詳細については、*「 AWS FargateのAmazon ECS ユーザーガイド」* の [「Amazon ECS CloudWatch メトリクス」](https://docs.aws.amazon.com//AmazonECS/latest/userguide/cloudwatch-metrics.html)を参照してください。

## 月間節約額と節約の機会
<a name="ecs-savings-calculation"></a>

**推定月間節約額 (割引後)**

この列には、Fargate の Amazon ECS サービスの構成を、Savings Plans 料金モデルの推奨構成に合わせて調整した後に得られる月々のコスト削減の概算が表示されます。Savings Plans の割引を含む推奨事項を受け取るには、節約額見積もりモード設定を有効にする必要があります。詳細については、「[節約額見積もりモード](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode)」を参照してください。

**注記**  
節約額見積もりモード設定を有効にしないと、この列にはデフォルトのオンデマンド料金割引情報が表示されます。

**推定月間節約額 (オンデマンド)**

この列には、Fargate の Amazon ECS サービスの構成を、オンデマンド料金モデルの推奨構成に合わせて調整した後に得られる月々のコスト削減の概算が表示されます。

**節約の機会 (%)**

この列には、現在の ECS サービスの価格と、推奨設定によるサービスの価格との差がパーセンテージで表示されます。節約額見積もりモードが有効になっている場合は、Compute Optimizer によって Savings Plans の料金割引が分析され、節約の機会の割合が生成されます。節約額見積モードが有効になっていない場合は、Compute Optimizer によってオンデマンド料金の情報のみが使用されます。詳細については、「[節約額見積もりモード](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode)」を参照してください。

**重要**  
で Cost Optimization Hub を有効にすると AWS Cost Explorer、Compute Optimizer は特定の料金割引を含む Cost Optimization Hub データを使用してレコメンデーションを生成します。Cost Optimization Hub が有効になっていない場合、Compute Optimizer では Cost Explorer のデータとオンデマンド料金の情報を使用して推奨事項を生成します。詳細については、「*AWS Cost Management ユーザガイド*」の「[Cost Explorerを有効にする](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html)」と「[Cost Optimization Hub](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html)」を参照してください。

### 月間削減額の見積りの計算
<a name="ecs-estimated-monthly-savings-calculation"></a>

Compute Optimizer は、推奨されるサービス仕様を使用して、レコメンデーションごとに新しい Amazon ECS サービスを操作するためのコストを計算します。毎月の推論削減額は、現在の Amazon ECS サービスの推論月間実行時間に基づいて計算されます。削減額は、現在の Amazon ECS サービスと推奨設定のサービスの料金の差にも基づいています。

**注記**  
 Fargate での Amazon ECS サービスの推論月間実行時間を計算するために、Compute Optimizer は過去 14 日間の使用状況データを分析します。次に、Compute Optimizer は分析結果を使用して月次使用量を推論します。

Compute Optimizer ダッシュボードに表示されるAmazon ECSサービスの月額削減額の見積もりは、アカウント内のすべてのオーバープロビジョニングされたサービスで見積もられる月額削減額の合計です。

## 現在のパフォーマンスリスク
<a name="ecs-current-performance-risk"></a>

「**Fargate の Amazon ECS サービスのレコメンデーション」ページの**「**現在のパフォーマンスリスク**」列では、現在の各 Amazon ECS サービスがワークロードリソースのニーズを満たさない可能性を示しています。現在のパフォーマンスリスク値は、非常に低い、低い、普通、高いです。

パフォーマンスリスクが非常に低いということは、現在の Amazon ECS サービスが一貫して十分な機能を提供すると予測されることを意味します。CPU またはメモリの使用率が高いことがパフォーマンスのリスクが高い可能性があります。Amazon ECS サービスが常に大容量で動作している場合、サービスのレイテンシーが高くなったり、パフォーマンスが低下したりする可能性が高くなります。Compute Optimizer のレコメンデーションでは、ワークロードを効率的に実行するのに十分な容量を確保できます。

## 現在の設定を推奨タスクサイズと比較してください。
<a name="ecs-task-table"></a>

**Amazon ECS サービスの詳細**ページで、現在の Amazon ECS サービスタスクサイズを Compute Optimizer がリソースに対して推奨するタスクサイズと比較します。Amazon ECS サービスのコスト削減とパフォーマンスのリスク情報も表に記載されています。次の表では、コンソールの各列セクションについて説明します。


| 列 | [Description] (説明) | 
| --- | --- | 
|  CPU サイズ  |  現在の Amazon ECS サービスタスクの CPU サイズと、コンピュートオプティマイザーが推奨する CPU サイズ設定。  | 
|  メモリサイズ  |  現在の Amazon ECS サービスタスクのメモリサイズと Compute Optimizer が推奨するメモリサイズ設定。  | 
|  料金詳細  |  Fargate の Amazon ECS サービスと Compute Optimizer の推奨設定での現在の Amazon ECS サービスのオンデマンド料金です。詳細については、[AWS Fargateの料金](https://aws.amazon.com/../fargate/pricing/)を参照してください。  | 
|  月間削減額の見積り  |  Amazon ECS サービスの設定をコンピュートオプティマイザーの推奨設定に合わせて調整した後の月間おおよそのコスト削減額。詳細については、「[月間節約額と節約の機会](#ecs-savings-calculation)」を参照してください。  | 
|  節約の機会 (%)  |  現在の Amazon ECS サービスの価格と、Compute Optimizer の推奨設定によるサービスの価格との差のパーセンテージ。詳細については、「[月間節約額と節約の機会](#ecs-savings-calculation)」を参照してください。  | 
|  価格差  |  Fargate で現在提供されている Amazon ECS サービスの公開価格と、コンピュートオプティマイザーが推奨する設定を使用するサービスの公開価格との違い。詳細については、[AWS Fargate の料金](https://aws.amazon.com/../fargate/pricing/)を参照してください。  | 
|  パフォーマンスリスク  |  これにより、現在の Amazon ECS サービスと Compute Optimizer の推奨がワークロードリソースのニーズを満たさない可能性がどの程度高くなるかが決まります。パフォーマンスリスク値は、非常に低い、低い、普通、高いです。詳細については、「[現在のパフォーマンスリスク](#ecs-current-performance-risk)」を参照してください。  | 
|  Auto Scaling 設定  |  現在の Amazon ECS サービスのAuto Scaling 設定とコンピュートオプティマイザーの推奨タスクサイズ。サービスに CPU とメモリの両方に関するステップスケーリングポリシーまたはターゲット追跡ポリシーがある場合、Compute Optimizer は Auto Scaling のレコメンデーションを生成できません。 ターゲットトラッキングポリシーがサービスの CPU のみに適用される場合、Compute Optimizer は推奨メモリサイズのみを生成します。または、ターゲット追跡ポリシーがサービスのメモリにのみ適用される場合、Compute Optimizer は CPU サイズのレコメンデーションのみを生成します。 ステップ スケーリング ポリシーとターゲット スケーリング ポリシーの詳細については、*「Application Auto Scaling ユーザーガイド」*の[「Application Auto Scaling のステップ スケーリングポリシー」](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-step-scaling-policies.html)および[「Application Auto Scaling のターゲット追跡スケーリングポリシー」](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking.html)を参照してください。  | 

## 現在の設定を推奨コンテナサイズと比較してください。
<a name="ecs-container-table"></a>

**Amazon ECS サービスの詳細**ページで、現在の Amazon ECS サービスコンテナサイズを推奨コンテナサイズオプションと比較します。この表は、現在の CPU サイズ、および Compute Optimizer が推奨する CPU サイズ、メモリサイズ、およびメモリ予約設定を示しています。Compute Optimizer は、推奨タスクサイズに対応するコンテナレベルのレコメンデーションを生成します。

**注記**  
Compute Optimizer は、Amazon ECS サービスタスクに合わせてコンテナサイズ設定を調整する必要がある場合にのみ、コンテナサイズ設定のレコメンデーションを提供します。たとえば、Compute Optimizer がタスクサイズの縮小を推奨しているとします。次に、Compute Optimizer はコンテナレベルの推奨設定を提供し、タスクサイズとコンテナサイズの設定が互いに互換性があることを確認します。

## 使用率グラフ
<a name="ecs-utilization-graphs"></a>

**Amazon ECS サービスの詳細** ページには、Fargate および Compute Optimizer のレコメンデーションに関する Amazon ECS サービスの使用率メトリックグラフが表示されます。グラフには、分析期間における現在の CPU とメモリの推奨データが表示されます。Compute Optimizer は、1分間の時間間隔内の最大使用率を使用して、Fargate上の推奨ECSサービスを生成します。

青色の実線は、現在のサービスの使用率です。分析期間中にレコメンデーションを使用した場合、緑の線は予測上限値、灰色の線は予測下限値です。

**注記**  
Amazon ECS サービスの使用率は、Fargate が使用するインフラストラクチャによって異なる場合があります。Compute Optimizer には、考えられるすべての動作条件を考慮するのに役立つ利用範囲が用意されています。

グラフを変更して、過去 24 時間、3 日、1 週間、または 2 週間のデータを表示できます。また、グラフの統計を平均と最大の間で変更することもできます。

詳細ページに、次の使用率グラフが表示されます。


| グラフ名 | 説明 | 
| --- | --- | 
|  CPU 使用率 (%)  |  サービスで使用されている CPU キャパシティのパーセンテージ。 このグラフは、推奨設定が適用されたときの現在の Amazon ECS サービスの CPU 使用率データをサービスと比較します。この比較では、分析期間中に CPU を推奨設定に設定した場合の CPU 使用率が示されます。この比較では、Amazon ECS サービスの推奨設定がワークロードのパフォーマンスしきい値の範囲内にあるかどうかが示されます。  | 
|  CPU 使用率 (%)  |  サービスで利用されるメモリの割合。 このグラフは、推奨設定が適用されたときの現在の Amazon ECS サービスのメモリ使用率データをサービスと比較します。この比較では、分析期間中にメモリの推奨設定にメモリを設定した場合のメモリ使用率が示されます。この比較では、Amazon ECS サービスの推奨設定がワークロードのパフォーマンスしきい値の範囲内にあるかどうかが示されます。  |