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。

# 在 Fargate 建議上檢視 Amazon ECS 服務
<a name="view-ecs-recommendations"></a>

AWS Compute Optimizer 在 Fargate 上產生 Amazon ECS 服務的建議。這些建議會顯示在 Compute Optimizer 主控台的以下頁面中。

**Fargate 上 Amazon ECS 服務的建議**頁面會列出每個 ECS 服務的下列資訊：
+ 尋找分類
+ 問題清單原因
+ 預估每月節省
+ 節省機會
+ 目前效能風險

Compute Optimizer 的建議會列在每個 Amazon ECS 服務旁。提供的資訊包括 Amazon ECS 服務中建議的 CPU 和記憶體大小、所選購買選項的每小時價格，以及您目前 Amazon ECS 服務與具有 Compute Optimizer 建議組態之服務之間的價格差異。此資訊可協助您決定在 Fargate 上調整或縮減 Amazon ECS 服務的大小。如需如何在 Fargate 上檢視 Amazon ECS 服務建議的詳細資訊，請參閱 [存取 ECS 服務建議和詳細資訊](ecs-view-recommendations.md)。

**注意**  
建議每天重新整理，最多可能需要 24 小時才能產生。請記住，Compute Optimizer 在過去 14 天內需要 24 小時的指標，才能在 Fargate 上產生 Amazon ECS 服務的建議。如需詳細資訊，請參閱[Fargate 上 Amazon ECS 服務的需求](requirements.md#requirements-ecs-fargate)。

**Amazon ECS 服務詳細資訊**頁面提供 Amazon ECS 服務的下列資訊：
+ 您目前的 Amazon ECS 服務任務大小設定和 Compute Optimizer 建議的任務大小設定。使用 資料表來比較您目前的任務設定，例如 CPU 大小、記憶體大小和定價詳細資訊，以及 Compute Optimizer 建議。
+ 您目前的容器大小設定和 Compute Optimizer 建議的容器大小設定。使用 資料表來比較您目前的容器設定，例如 CPU 大小、記憶體大小和預留記憶體，並提供 Compute Optimizer 建議。
+ 使用使用使用率圖表，將您目前的 Amazon ECS 服務 CPU 和記憶體使用率指標與 Compute Optimizer 的建議進行比較。圖表會以視覺化方式顯示這些建議的影響。

如需如何在 Fargate 上檢視 Amazon ECS 服務詳細資訊的詳細資訊，請參閱 [存取 ECS 服務詳細資訊頁面](ecs-view-recommendations.md#ecs-viewing-details)。

**Topics**
+ [尋找分類](#ecs-recommendations-findings)
+ [問題清單原因](#ecs-finding-reasons)
+ [預估每月節省和節省的機會](#ecs-savings-calculation)
+ [目前效能風險](#ecs-current-performance-risk)
+ [比較目前設定與建議的任務大小](#ecs-task-table)
+ [比較目前設定與建議的容器大小](#ecs-container-table)
+ [使用率圖](#ecs-utilization-graphs)
+ [存取 ECS 服務建議和詳細資訊](ecs-view-recommendations.md)

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

**Fargate 上 Amazon ECS 服務建議**頁面上**的調查結果**欄提供分析期間每個服務執行方式的摘要。

下列調查結果分類適用於 Fargate 上的 Amazon ECS 服務。


| 分類 | Description | 
| --- | --- | 
|  佈建不足  |  當 Compute Optimizer 偵測到記憶體或 CPU 不足時，Amazon ECS 服務會被視為佈建不足。Compute Optimizer 會顯示 **CPU 佈建不足**或**記憶體佈建不足**的問題清單原因。佈建不足的 Amazon ECS 服務可能會導致應用程式效能不佳。  | 
|  過度佈建  |  當 Compute Optimizer 偵測到記憶體或 CPU 過多時，Amazon ECS 服務會被視為過度佈建。Compute Optimizer 會顯示 **CPU 過度佈建**或**記憶體過度佈建**的問題清單原因。過度佈建的 Amazon ECS 服務可能會導致額外的基礎設施成本。  | 
|  最佳化  |  當 Amazon ECS 服務的 CPU 和記憶體都符合工作負載的效能需求時，該服務會被視為最佳化。  | 

如需 Fargate 上佈建不足和過度佈建 Amazon ECS 服務的詳細資訊，請參閱 [在 Fargate 建議上檢視 Amazon ECS 服務](#view-ecs-recommendations)主題[問題清單原因](#ecs-finding-reasons)中的 。

## 問題清單原因
<a name="ecs-finding-reasons"></a>

**Fargate 上 Amazon ECS 服務建議頁面上**的**調查結果原因**欄顯示 Fargate 上 Amazon ECS 服務的哪些規格佈建不足或過度佈建。

下列調查結果原因適用於 Fargate 上的 Amazon ECS 服務。


| 問題清單原因 | Description | 
| --- | --- | 
|  CPU 過度佈建  |  ECS 服務 CPU 組態可以縮小規模，同時仍然符合工作負載的效能需求。這是透過在回顧期間分析目前服務的`CPUUtilization`指標來識別的。  | 
|  CPU 佈建不足  |  ECS 服務 CPU 組態可以調整大小，以增強工作負載的效能。這是透過在回顧期間分析目前服務的`CPUUtilization`指標來識別的。  | 
|  過度佈建的記憶體  |  ECS 服務記憶體組態可以縮減大小，同時仍然符合工作負載的效能需求。這是透過在回顧期間分析目前服務的`MemoryUtilization`指標來識別的。  | 
|  佈建不足的記憶體  |  ECS 服務記憶體組態可以調整大小，以增強工作負載的效能。這是透過在回顧期間分析目前服務的`MemoryUtilization`指標來識別的。  | 

如需這些指標的詳細資訊，請參閱《[Amazon ECS 使用者指南》中的 Amazon ECS CloudWatch 指標](https://docs.aws.amazon.com//AmazonECS/latest/userguide/cloudwatch-metrics.html)。 * AWS Fargate*

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

**預計每月節省 (折扣後)**

此欄列出您在將 Fargate 上的 Amazon ECS 服務組態調整為 Savings Plans 定價模型下建議組態之後，所經歷的大約每月成本節省。若要使用 Savings Plans 折扣接收建議，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折扣資訊。

**預計每月節省 (隨需)**

此欄列出在將 Fargate 上的 Amazon ECS 服務組態調整為隨需定價模型下的建議組態之後，您每月可節省的大約成本。

**節省機會 (%)**

此欄列出 Fargate 上目前 ECS 服務的價格與使用建議組態的服務價格之間的百分比差異。如果已啟用節省估算模式，Compute Optimizer 會分析 Savings Plans 定價折扣，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)。

**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)。

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

對於每個建議，Compute Optimizer 會使用建議的服務規格，計算在 Fargate 上操作新 Amazon ECS 服務的成本。預估每月節省成本是根據目前 Amazon ECS 服務的預估每月執行時間計算。節省的成本也取決於目前 Amazon ECS 服務與具有建議組態的服務之間的費率差異。

**注意**  
 若要計算 Fargate 上 Amazon ECS 服務的估計每月執行時間，Compute Optimizer 會分析過去 14 天的使用率資料。然後，Compute Optimizer 會使用分析結果來估計您的每月用量。

運算最佳化工具儀表板上顯示的 Amazon ECS 服務的預估每月節省成本，是帳戶中所有過度佈建服務的預估每月節省成本總和。

## 目前效能風險
<a name="ecs-current-performance-risk"></a>

**Fargate 上 Amazon ECS 服務建議頁面上的****目前效能風險**欄定義了每個目前 Amazon ECS 服務不符合工作負載資源需求的可能性。目前效能風險的值為極低、低、中和高。

極低的效能風險表示目前 Amazon ECS 服務預計會持續提供足夠的功能。高效能風險可能是因為高 CPU 或記憶體使用率。如果您的 Amazon ECS 服務一律以容量執行，則會增加服務受到較高延遲或較低效能影響的機會。Compute Optimizer 的建議可提供足夠的容量，讓您有效率地執行工作負載。

## 比較目前設定與建議的任務大小
<a name="ecs-task-table"></a>

在 **Amazon ECS 服務詳細資訊**頁面上，將目前的 Amazon ECS 服務任務大小與 Compute Optimizer 為您的資源建議的任務大小進行比較。資料表也提供 Amazon ECS 服務的節省和效能風險資訊。下表提供 主控台中每個資料欄區段的說明。


| 資料行 | Description | 
| --- | --- | 
|  CPU 大小  |  目前 Amazon ECS 服務任務的 CPU 大小，以及 Compute Optimizer 建議的 CPU 大小組態。  | 
|  記憶體大小  |  目前 Amazon ECS 服務任務的記憶體大小，以及 Compute Optimizer 建議的記憶體大小組態。  | 
|  定價詳情  |  Fargate 和 Compute Optimizer 建議組態上目前 Amazon ECS 服務的隨需價格。如需詳細資訊，請參閱 [AWS Fargate 定價](https://aws.amazon.com/../fargate/pricing/)。  | 
|  預估每月節省  |  將 Amazon ECS 服務的組態調整為 Compute Optimizer 建議的組態之後，可節省的每月成本。如需詳細資訊，請參閱[預估每月節省和節省的機會](#ecs-savings-calculation)。  | 
|  節省機會 (%)  |  目前 Amazon ECS 服務的價格與使用 Compute Optimizer 建議組態的服務價格之間的百分比差異。如需詳細資訊，請參閱[預估每月節省和節省的機會](#ecs-savings-calculation)。  | 
|  價格差異  |  Fargate 上目前 Amazon ECS 服務的公有定價與具有 Compute Optimizer 建議組態的服務之間的差異。如需詳細資訊，請參閱 [AWS Fargate 定價](https://aws.amazon.com/../fargate/pricing/)。  | 
|  效能風險  |  這會定義您目前的 Amazon ECS 服務和 Compute Optimizer 的建議不符合工作負載資源需求的可能性。效能風險的值非常低、低、中和高。如需詳細資訊，請參閱[目前效能風險](#ecs-current-performance-risk)。  | 
|  自動擴展組態  |  您目前 Amazon ECS 服務和 Compute Optimizer 建議任務大小的 Auto Scaling 組態。如果您的服務在 CPU 和記憶體上都有步進擴展政策或目標追蹤政策，則 Compute Optimizer 無法產生任何 Auto Scaling 建議。 如果目標追蹤政策僅位於服務的 CPU 上，則 Compute Optimizer 只會產生記憶體大小建議。或者，如果目標追蹤政策僅位於服務的記憶體上，則 Compute Optimizer 只會產生 CPU 大小建議。 如需步驟擴展和目標擴展政策的詳細資訊，請參閱《[Application Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-step-scaling-policies.html) 使用者指南》中的 Application Auto Scaling 的步驟[擴展政策和 Application Auto Scaling 的目標追蹤擴展政策](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/application/userguide/application-auto-scaling-target-tracking.html)。 * Auto Scaling *  | 

## 比較目前設定與建議的容器大小
<a name="ecs-container-table"></a>

在 **Amazon ECS 服務詳細資訊**頁面上，比較目前的 Amazon ECS 服務容器大小與建議的容器大小選項。此表格提供您目前和 Compute Optimizer 建議的 CPU 大小、記憶體大小和記憶體預留組態。Compute Optimizer 會產生與建議任務大小相容的容器層級建議。

**注意**  
Compute Optimizer 只會針對容器大小設定需要調整以符合 Amazon ECS 服務任務的情況，提供容器大小設定建議。例如，假設 Compute Optimizer 建議縮減任務大小。然後，Compute Optimizer 會提供容器層級設定建議，以確保任務大小和容器大小設定彼此相容。

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

**Amazon ECS 服務詳細資訊**頁面會在 Fargate 和 Compute Optimizer 建議上顯示 Amazon ECS 服務的使用率指標圖表。圖表會顯示分析期間的目前和建議的 CPU 和記憶體資料。Compute Optimizer 在每個一分鐘時間間隔內使用最大使用率點，在 Fargate 上產生建議 ECS 服務。

實心藍線是您目前服務的使用率。如果您在分析期間使用建議，綠線是投影的上限值，而灰色線是投影的下限值。

**注意**  
Amazon ECS 服務的使用率值會根據 Fargate 使用的基礎設施而有所不同。Compute Optimizer 提供使用範圍，協助您考慮所有可能的作業條件。

您可以變更圖形以顯示過去 24 小時、3 天、1 週或 2 週的資料。您也可以在平均值和最大值之間變更圖形的統計資料。

下列使用率圖表會顯示在詳細資訊頁面上。


| 圖形名稱 | Description | 
| --- | --- | 
|  CPU 使用率 （百分比）  |  服務中使用的 CPU 容量百分比。 當套用建議的組態時，圖表會比較目前 Amazon ECS 服務的 CPU 使用率資料與 服務。如果您在分析期間將 CPU 設定為建議的設定，比較會顯示 CPU 使用率。此比較會顯示建議的 Amazon ECS 服務設定是否在工作負載的效能閾值內。  | 
|  記憶體使用率 （百分比）  |  服務中使用的記憶體百分比。 當套用建議的組態時，圖表會將目前 Amazon ECS 服務的記憶體使用率資料與 服務進行比較。如果您在分析期間將記憶體設定為建議的設定，比較會顯示記憶體使用率。此比較會顯示建議的 Amazon ECS 服務設定是否在工作負載的效能閾值內。  | 

# 存取 ECS 服務建議和詳細資訊
<a name="ecs-view-recommendations"></a>

您可以使用下列其中一個程序來存取 **Fargate 上的 Amazon ECS 服務建議**，或 AWS 主控台中的 **Amazon ECS 服務詳細資訊**頁面。

在 **Fargate 上 Amazon ECS 服務的建議**頁面上，您可以檢視目前服務的建議。在 **Amazon ECS 服務詳細資訊**頁面上，您可以檢視特定服務的詳細資訊及其建議。

## 程序
<a name="ecs-view-process"></a>

### 存取 ECS 服務建議頁面
<a name="ecs-viewing-recommendations-process"></a>

**存取 ECS 服務建議頁面**

1. 在 [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/) 開啟運算最佳化工具主控台。

1. 在導覽窗格中，選擇 **Fargate 上的 ECS 服務**。
**注意**  
列出的目前服務來自所選帳戶中目前選取的 AWS 區域 。

1. 您可以在建議頁面上執行下列動作：
   + 依 AWS 區域調查結果或調查結果原因篩選建議。若要執行此作業，請先選取**依一或多個屬性篩選**文字方塊。然後，在出現的下拉式清單中選擇 屬性和值。
   + 依標籤篩選您的建議。若要這樣做，請選取**標籤鍵**或**標籤值**文字方塊。然後，輸入您要篩選 ECS 服務建議的金鑰或值。

     例如，若要尋找具有索引鍵為 `Owner`且值為 之標籤的所有建議`TeamA`，請`tag:Owner`為篩選條件名稱指定 ，`TeamA`為篩選條件值指定 。
   + 檢視另一個帳戶中 服務的建議。若要執行此作業，請選擇**帳戶**，然後選取不同的帳戶 ID。
**注意**  
如果您已登入組織的管理帳戶，且已啟用 Compute Optimizer 的受信任存取，則可以檢視其他帳戶中資源的建議。如需詳細資訊，請參閱 [Compute Optimizer 支援的帳戶](getting-started.md#supported-accounts) 和 [的受信任存取 AWS Organizations](security-iam.md#trusted-service-access)。
   + 清除選取的篩選條件。若要這樣做，請選擇**篩選條件旁的清除**篩選條件。

### 存取 ECS 服務詳細資訊頁面
<a name="ecs-viewing-details"></a>

**存取 ECS 服務詳細資訊頁面**

1. 在 [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/) 開啟運算最佳化工具主控台。

1. 在導覽窗格中，選擇 **Fargate 上的 ECS 服務**。

1. 選取您要檢視詳細資訊的服務名稱。然後，選擇**檢視詳細資訊**。

1. 您可以在詳細資訊頁面上執行下列動作：
   + 在使用率圖表上，您可以將滑鼠游標暫留在圖表上，以查看分析期間特定日期的確切值。
   + 若要變更圖表的時間範圍，請選擇**時間範圍**，然後選擇**過去 24 小時**、**過去 3 天**、**上週**或**過去 2 週**。

     選擇較短的時間範圍會以更高的精細程度顯示資料點，從而提供更高層級的詳細資訊。
   + 若要變更圖形的統計資料值，請選擇**統計資料**，然後選擇**平均**或**最大值**。

     您可以使用此選項來判斷工作負載隨著時間的典型 Amazon ECS 服務使用率。若要檢視指定期間觀察到的最高值，請將選擇變更為**最大值**。如此一來，您就可以判斷工作負載隨著時間的尖峰服務用量。