本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 檢視 EC2 Auto Scaling 群組建議
<a name="view-asg-recommendations"></a>

AWS Compute Optimizer 會為 Amazon EC2 Auto Scaling 群組產生執行個體類型建議。EC2 Auto Scaling 群組的建議會顯示在 AWS Compute Optimizer 主控台的下列頁面上。
+ **EC2 Auto Scaling 群組建議**

  此頁面列出您目前的每個 EC2 Auto Scaling 群組、其調查結果分類、目前執行個體類型、所選購買選項的目前每小時價格，以及目前的組態。每個 EC2 Auto Scaling 群組旁都會列出 Compute Optimizer 的最佳建議，其中包含建議的執行個體類型、所選購買選項的每小時價格，以及目前執行個體類型和建議之間的價格差異。使用建議頁面，將 EC2 Auto Scaling 群組的目前執行個體類型與我們的最佳建議進行比較，這可協助您決定是否應該調整或縮減執行個體的大小。
+ **EC2 Auto Scaling 群組詳細資訊**

  視特定 EC2 Auto Scaling 群組而定，此頁面為您提供在閒置群組中擴展的建議和/或建議。它列出了每個權利調整建議的規格，例如所選購買選項的效能風險和每小時價格。詳細資訊頁面也會顯示使用率指標圖表，可用來比較目前的 EC2 Auto Scaling 群組與建議選項的預計使用率指標 （含）。

建議會每天重新整理。它們是透過分析目前 EC2 Auto Scaling 群組在預設回顧期間 14 天或 32 天回顧期間的規格和使用率指標來產生。如果您啟用增強型基礎設施指標，您可以將回顧期間延長至 93 天。如需詳細資訊，請參閱[增強型基礎設施指標](enhanced-infrastructure-metrics.md)、[最適化調整建議偏好設定](rightsizing-preferences.md)及[由 分析的指標 AWS Compute Optimizer](metrics.md)。

請記住，Compute Optimizer 會針對符合特定要求集的 EC2 Auto Scaling 群組產生建議、產生建議最多可能需要 24 小時，而且必須累積足夠的指標資料。如需詳細資訊，請參閱[資源需求](requirements.md)。

**重要**  
如果您在 中啟用 Cost Optimization Hub AWS Cost Explorer，Compute Optimizer 會使用 Cost Optimization Hub 資料來產生您的建議，其中包括您的特定定價折扣。如果未啟用 Cost Optimization Hub，Compute Optimizer 會使用 Cost Explorer 資料和隨需定價資訊來產生您的建議。如需詳細資訊，請參閱*AWS Cost Management 《 使用者指南*》中的[啟用 Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html) 和 [ Cost Optimization Hub](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html)。

**Topics**
+ [如何產生 EC2 Auto Scaling 群組建議](#asg-recommendations-generate)
+ [尋找分類](#asg-recommendations-findings)
+ [分配策略](#asg-recommendations-allocation)
+ [預估每月節省和節省的機會](#asg-savings-calculation)
+ [閒置](#asg-recommendations-idle)
+ [AWS Graviton 型執行個體建議](#asg-graviton-recommendations)
+ [推斷的工作負載類型](#asg-inferred-workload-types)
+ [移轉工作量](#asg-migration-effort)
+ [效能風險](#asg-performance-risk)
+ [使用率圖](#asg-utilization-graphs)
+ [存取 EC2 Auto Scaling 群組建議和詳細資訊](asg-view-recommendations.md)

## 如何產生 EC2 Auto Scaling 群組建議
<a name="asg-recommendations-generate"></a>

AWS Compute Optimizer 使用旨在最佳化成本和效能的三步驟評估程序，為 EC2 Auto Scaling 群組產生建議：

1. **評估 EC2 Auto Scaling 群組是否閒置**

   Compute Optimizer 透過分析其在回顧期間的資源使用率模式，評估您的 EC2 Auto Scaling 群組是否閒置。如果 EC2 Auto Scaling 群組中的所有執行個體都符合閒置條件，則 Compute Optimizer 會發現您的群組處於閒置狀態，並預估閒置群組中擴展的潛在節省成本。如需詳細資訊，請參閱[每個資源的閒置條件](view-idle-recommendations.md#idle-criteria)。

1. **評估 EC2 Auto Scaling 群組的可擴展性**

   Compute Optimizer 會評估執行個體容量設定和擴展政策，以判斷您的 EC2 Auto Scaling 群組是否用於維護固定的執行個體集區 （沒有擴展政策或已停用的擴展政策）、動態擴展以符合工作負載需求 （根據 CPU 使用率使用目標追蹤、預測擴展、簡單擴展或步進擴展政策），或遵循固定的擴展事件排程 （使用排程擴展政策）。

1. **識別將機會權化**

   Compute Optimizer 會分析 EC2 Auto Scaling 群組的資源使用率和目前組態，包括配置策略設定、擴展政策、執行個體類型、定價和執行個體容量，以尋找適當的權利調整機會。
   + 對於維護固定執行個體集區的 EC2 Auto Scaling 群組，Compute Optimizer 建議符合工作負載需求的執行個體類型，同時維護目前的執行個體計數。這可以改善工作負載效能，並節省成本。
   + 對於根據需求動態擴展的 EC2 Auto Scaling 群組，Compute Optimizer 建議升級至較新一代的執行個體，以節省更多成本。如果啟用記憶體指標，也可以建議縮減記憶體大小，以節省更多成本。
   + 對於遵循固定擴展事件排程的 EC2 Auto Scaling 群組，Compute Optimizer 建議執行個體類型，在根據排程擴展容量滿足資源工作負載需求的同時，可以節省更多成本。這可確保建議符合每個群組的特定擴展策略和工作負載需求。

**注意**  
對於授權建議，Compute Optimizer 不提供修改擴展政策或執行個體容量設定的建議。

## 尋找分類
<a name="asg-recommendations-findings"></a>

**EC2 Auto Scaling 群組建議**頁面上的**調查結果**欄提供回顧期間每個 EC2 Auto Scaling 群組執行方式的摘要。

下列調查結果分類適用於 EC2 Auto Scaling 群組。


| 分類 | Description | 
| --- | --- | 
| 未最佳化 | 維護固定執行個體集區的 EC2 Auto Scaling 群組在群組過大或執行中的工作負載可能導致效能問題時，會被視為未最佳化。<br />當有其他執行個體類型能以較低的成本滿足需求時，會將動態擴展或遵循固定擴展事件排程的 EC2 Auto Scaling 群組視為未最佳化。 | 
| 最佳化 | 當您群組的所有規格，例如 CPU、記憶體和網路，符合工作負載的效能需求時，EC2 Auto Scaling 群組會被視為最佳化。對於最佳化群組，Compute Optimizer 可能會建議新一代執行個體類型。 | 

## 分配策略
<a name="asg-recommendations-allocation"></a>

EC2 Auto Scaling 群組建議和詳細資訊頁面上的配置策略欄會顯示 EC2 Auto Scaling 群組目前和建議的配置策略。配置策略會設定 EC2 Auto Scaling 群組部署其混合執行個體類型的順序。Compute Optimizer 可以找到下列其中一個配置策略：
+ **依優先順序** — EC2 Auto Scaling 群組會依據您在執行個體類型需求中列出的順序，為執行個體類型排出優先順序。
+ **最低價格** — EC2 Auto Scaling 群組會依據目前的隨需價格，自動在每個可用區域中部署最低價位的執行個體類型。
+ **無配置策略** — 您尚未替 EC2 Auto Scaling 群組設定配置策略。
+ **不適用** — 配置策略不適用於具有單一執行個體類型的 EC2 Auto Scaling 群組。

Compute Optimizer 建議使用**優先順序分配**策略，並在執行個體類型需求中，將建議的執行個體類型優先於您目前的執行個體類型。將 Compute Optimizer 的建議項目設定為最優先，使您的 EC2 Auto Scaling 群組能夠部署可最佳化成本和效能的執行個體類型。我們也建議您將目前的執行個體類型保留在您的執行個體類型需求內，以確保有足夠的容量支援工作負載。

您可以使用執行個體重新整理，以建議的執行個體類型更新您的 EC2 Auto Scaling 群組。如需詳細資訊，請參閱《Amazon EC2 [ Auto Scaling 使用者指南》中的使用執行個體重新整理來更新 Auto Scaling 群組中的執行個體](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/ec2/userguide/asg-instance-refresh.html)。 *Amazon EC2 Auto Scaling* 

如需配置策略的詳細資訊，請參閱《*Amazon EC2 Auto Scaling *使用者指南》中的[多個執行個體類型的配置策略](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/ec2/userguide/allocation-strategies.html#on-demand-allocation-strategy)。

## 預估每月節省和節省的機會
<a name="asg-savings-calculation"></a>

**預計每月節省 (折扣後)**

如果您在回顧期間使用建議的執行個體類型 (EC2 Auto Scaling 群組的估計每月節省成本。折扣節省之後，請考慮您帳戶中作用中的任何預留執行個體或 Savings Plans 定價模型。若要接收 Savings Plans 和預留執行個體折扣的建議，需要啟用節省估算模式偏好設定。如需詳細資訊，請參閱[節省估算模式](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode)。

**注意**  
如果您未啟用節省估算模式偏好設定，此欄會顯示預設的隨需定價資訊。

**預計每月節省 (隨需)**

如果您在回顧期間使用過 Compute Optimizer 的建議，並根據隨需執行個體定價購買，則此欄列出了 EC2 Auto Scaling 群組的每月成本節省成本。

**節省機會 (%)**

此欄列出目前每月成本的預估每月節省百分比，您可以透過為 EC2 Auto Scaling 群組採用建議的執行個體類型 (EC2 Auto Scaling) 來節省成本。如果已啟用節省估算模式，Compute Optimizer 會分析您帳戶中作用中的任何預留執行個體或 Savings Plans 定價模型，以產生節省機會百分比。如果節省估算模式未啟用，則 Compute Optimizer 只會使用隨需定價資訊。如需詳細資訊，請參閱[節省估算模式](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode)。

### 預估每月節省金額計算
<a name="asg-estimated-monthly-savings-calculation"></a>

對於每個建議，我們會計算使用建議執行個體類型操作新執行個體的成本。預估每月節省成本是根據 EC2 Auto Scaling 群組中目前執行個體的執行時數，以及目前執行個體類型與建議執行個體類型之間的速率差異來計算。運算最佳化工具儀表板上顯示的 EC2 Auto Scaling 群組每月預估節省成本，是 EC2 Auto Scaling 群組中所有過度佈建執行個體每月預估節省成本的總和。

## 閒置
<a name="asg-recommendations-idle"></a>

**EC2 Auto Scaling 群組建議**頁面上的**閒置**資料欄會顯示您的 EC2 Auto Scaling 群組是否處於閒置狀態。

**EC2 Auto Scaling 群組的閒置條件** — 此群組在 14 天回顧期間沒有具有超過 5% 尖峰 CPU 使用率或 5 MB/天網路使用率的執行個體。

**使用 G 或 P 執行個體類型的 EC2 Auto Scaling 群組閒置條件** — 如果群組的執行個體在 14 天的回顧期間符合下列條件：
+ GPU 在回顧期間的 99% 以上都無法主動運作
+ GPU 編碼器的使用時間未達執行個體執行時期的 99% 或更長時間
+ 執行個體層級的 GPU 記憶體用量低於 5% 
+ CPU 最大使用率未達 5%
+ 網路使用率小於 5 MB/天

## AWS Graviton 型執行個體建議
<a name="asg-graviton-recommendations"></a>

檢視 EC2 Auto Scaling 群組建議時，您可以檢視在 Graviton AWS 型執行個體上執行工作負載的價格和效能影響。若要這樣做，請在 **CPU 架構偏好設定**下拉式清單中選擇 **Graviton (aws-arm64)**。否則，請選擇**目前**以檢視以與目前執行個體相同的 CPU 廠商和架構為基礎的建議。

**注意**  
**目前價格**、**建議價格**、**價格差異**、**價格差異 (%)** 和**預估每月節省**資料欄已更新，以提供目前執行個體類型與所選 CPU 架構偏好設定的執行個體類型之間的價格比較。例如，如果您選擇 **Graviton (aws-arm64)**，則會在目前執行個體類型和建議的 Graviton 型執行個體類型之間比較價格。

## 推斷的工作負載類型
<a name="asg-inferred-workload-types"></a>

 **EC2 Auto Scaling ****群組建議頁面上的推斷工作負載類型**欄列出可能由 Compute Optimizer 推斷在 EC2 Auto Scaling 群組中執行個體上執行的應用程式。它透過分析 EC2 Auto Scaling 群組中執行個體的屬性來執行此操作，例如執行個體名稱、標籤和組態。如果您的執行個體正在執行 Amazon EMR、Apache Cassandra、Apache Hadoop、Memcached、NGINX、PostgreSQL、Redis、Kafka 或 SQLServer，則 Compute Optimizer 目前可推論。透過推斷執行個體上執行的應用程式，Compute Optimizer 能夠識別將工作負載從 x86 型執行個體類型遷移至 Arm 型 AWS Graviton 執行個體類型的工作。如需詳細資訊，請參閱[移轉工作量](#asg-migration-effort)。

**注意**  
您無法在中東 （巴林）、非洲 （開普敦）、亞太區域 （香港）、歐洲 （米蘭） 和亞太區域 （雅加達） 區域推斷 SQLServer 應用程式。

## 移轉工作量
<a name="asg-migration-effort"></a>

**EC2 Auto Scaling 群組建議**和 **EC2 Auto Scaling 群組詳細資訊**頁面上的**遷移工作**量欄列出從目前執行個體類型遷移至建議執行個體類型所需的工作量。以下顯示不同遷移工作層級的範例。
+ **非常低** — 建議的執行個體類型具有與目前執行個體類型相同的 CPU 架構。
+ **低** — Amazon EMR 是推斷的工作負載類型，建議使用 AWS Graviton 執行個體類型
+ **中** — 無法推斷工作負載類型，但建議使用 AWS Graviton 執行個體類型。
+ **高** — 建議的執行個體類型與目前的執行個體類型具有不同的 CPU 架構，而且工作負載在建議的 CPU 架構上沒有已知的相容版本。

如需從 x86 型執行個體類型遷移至 Arm 型 AWS Graviton 執行個體類型的詳細資訊，請參閱 [AWS Graviton2 入門 GitHub 中的將工作負載轉換為 Graviton2 型 Amazon EC2 執行個體時的考量](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md)事項。 *AWS GitHub*

## 效能風險
<a name="asg-performance-risk"></a>

**EC2 Auto Scaling 群組詳細資訊**頁面和 **EC2 Auto Scaling 群組建議**頁面上的效能風險資料欄，定義 EC2 Auto Scaling 群組中執行目前和建議執行個體類型不符合工作負載需求的可能性。Compute Optimizer 會計算 EC2 Auto Scaling 群組每個規格的個別效能風險分數，包括 CPU、記憶體、EBS 輸送量、EBS IOPS、磁碟輸送量、磁碟 IOPS、網路輸送量和網路 PPS。目前和建議 EC2 Auto Scaling 群組的效能風險計算方式為分析資源規格的最大效能風險分數。

這些值的範圍從非常低、低、中、高和非常高。非常低的效能風險表示執行個體類型 （預計） 一律提供足夠的功能。較高的效能風險表示您應該先驗證 EC2 Auto Scaling 群組中執行的執行個體類型是否符合工作負載的效能需求，再遷移資源。決定是否要最佳化以改善效能、降低成本，或是結合這兩者。如需詳細資訊，請參閱《*Amazon Elastic Compute Cloud 使用者指南*》中的[變更執行個體類型](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-instance-resize.html)。

**注意**  
在 Compute Optimizer API、 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 和 AWS SDKs中，效能風險的測量範圍為 `0`（非常低） 到 `4`（非常高）。

## 使用率圖
<a name="asg-utilization-graphs"></a>

**EC2 Auto Scaling 群組詳細資訊**頁面會顯示群組中目前執行個體的使用率指標圖表。圖形會顯示分析期間的資料。Compute Optimizer 使用每五分鐘時間間隔內的最大使用率點來產生 EC2 Auto Scaling 群組建議。

您可以變更圖形以顯示過去 24 小時、三天、一週或兩週的資料。如果您啟用[增強型基礎設施指標付費功能](enhanced-infrastructure-metrics.md)，您可以檢視過去三個月的資料。

下列使用率圖表會顯示在詳細資訊頁面上：


| 圖形名稱 | Description | 
| --- | --- | 
| 平均 CPU 使用率 （百分比） | EC2 Auto Scaling 群組中執行個體使用的已配置 EC2 運算單位平均百分比。 | 
| 平均網路 (MiB/秒） | EC2 Auto Scaling 群組中執行個體在所有網路介面上每秒收到的 MB (MiB) 數。 | 
| 平均網路輸出 (MiB/秒） | EC2 Auto Scaling 群組中執行個體在所有網路界面上傳出的每秒 MB (MiB) 數。 | 
| 執行個體容量 |  這是在任何指定時間具有 EC2 Auto Scaling 群組的執行中執行個體數目。 |