Bonjour, tout le monde, et bienvenue à nouveau.
Dans la vidéo d'aujourd'hui, nous allons aborder les principes de base d'un service Compute Optimizer.
Maintenant, dans la plupart des organisations qui sont basées sur huit tables ou en fait n'importe quel environnement
en nuage, l'un des principaux défis est lié au surdimensionnement.
Vous constaterez donc généralement que les instances easy two ne sont pas dimensionnées correctement lorsqu'un développeur lance
une instance easy to pour son propre environnement de test, il peut lancer une instance easy to avec huit Go de
RAM et ainsi de suite, ce qui n'est pas toujours nécessaire.
C'est donc l'un des problèmes les plus courants, qui se traduit par une facture salée à la fin du mois.
L'une des questions qui se posent est la suivante : étant donné que les États-Unis lancent de nombreux
services, existe-t-il un outil ou un service spécifique capable de vérifier cette activité ou celle liée au
provisionnement et de nous fournir un bon rapport ?
C'est là que le service Compute Optimizer entre en jeu. D'un point de vue général, le service Compute
Optimizer recommande les ressources optimales pour votre environnement, ce qui peut en fait réduire vos coûts et améliorer
les performances.
Alors comment recommande-t-il les ressources optimales ?
Il le fait en utilisant la machine, l'apprentissage pour analyser la matrice historique d'utilisation.
Par exemple, si vous regardez cette capture d'écran spécifique, vous avez 13 instances EC2 parmi
lesquelles 30% sont sous provisionnées, 61% sont sur provisionnées et 7% sont optimisées.
Il vous indiquera également ceux qui sont sous provision ou provisionnés, afin que vous puissiez les dimensionner
en conséquence.
En plus de cela, l'optimiseur de calcul fournit également une recommandation relative aux types d'instances optimales.
Par exemple, vous voyez que toutes ces instances sont sur provisionnées.
Il montre le type d'instance actuel et il vous montre également quels sont les types d'instance recommandés.
Ainsi, pour le premier AC à l'instance de C five dot slash, il recommande PT three dot large et il y a également
un avantage significatif en termes de coût de la migration vers le type d'instance recommandé.
Et en fait, cela est très bénéfique pour les organisations.
Le point important suivant est lié aux types de ressources pris en charge.
Nous avons vu que le Compute Optimizer fournit des recommandations relatives aux deux instances EC.
En outre, il donne également des recommandations concernant les groupes de mise à l'échelle automatique,
les volumes EBS, le service X sur un Farragut ainsi que les fonctions Lambda.
Avant de poursuivre, jetons un coup d'œil au service Compute Optimizer.
Je suis donc actuellement dans le service Compute Optimizer.
Encore une fois, comme il s'agit d'un compte test, vous n'avez pas beaucoup de données qui sont remplies ici,
mais cela vous montre les possibilités d'économies en pourcentage ainsi que les chiffres absolus.
Et comme nous en discutons, il vous montre l'instance under provision, l'instance optimisée et over provision.
L'instance que j'ai est optimisée à ce stade.
En outre, comme nous l'avons dit, il prend en charge la mise à l'échelle automatique d'ESI two, les volumes Lambda EBS X Service
on target et, ultérieurement, d'autres ressources seront prises en charge dans le cadre du Compute Optimizer.
L'une des questions qui se posent est la suivante : comment le service Compute Optimizer sait-il si les instances
EC2 sont optimisées ou si elles sont sur- ou sous-approvisionnées ?
L'un des aspects importants est qu'il utilise la matrice de surveillance des nuages comme base de la recommandation.
Maintenant, lorsque nous parlons de la matrice de surveillance du cloud, par défaut vous avez la matrice comme l'utilisation
du CPU, le réseau IO du disque, IO et ainsi de suite.
Alors laissez-moi aussi vous montrer rapidement ceci.
Donc, lorsque nous parlons de cette instance EC2, si nous allons à la surveillance, il y a certaines matrices que vous
voyez ici.
Vous avez l'utilisation du CPU, vous avez la matrice liée au réseau, la matrice liée au disque et ainsi de suite.
Toutes ces matrices sont donc prises en compte.
En outre, si vous souhaitez que l'optimiseur de calcul prenne en compte la matrice au niveau du système
d'exploitation, comme la quantité de mémoire utilisée, vous devez alors installer l'agent cloud sur votre
instance EC2 qui peut publier l'ensemble de la matrice.
Généralement dans les environnements de production.
La matrice d'utilisation de la mémoire est très importante.
C'est donc un élément dont il faut tenir compte.
En outre, vous devez également prendre note d'une matrice d'infrastructure améliorée, qui est très importante pour
les environnements de production.
Ainsi, d'un point de vue général, la matrice d'infrastructure améliorée est une fonction payante de l'optimiseur de calcul
qui s'applique spécifiquement aux ressources des instances EC2.
Ainsi, l'un des avantages qu'il procure est qu'il étend la période de recul de l'analyse de la matrice d'utilisation
jusqu'à trois mois, soit 93 jours par rapport à la période de 14 jours.
Ainsi, puisque cette période est plus longue, elle donne un historique plus long de la métrique d'utilisation pour que l'analyse globale puisse
avoir lieu.
Comme il s'agit d'une fonctionnalité payante par défaut, elle est généralement désactivée.
Cependant, si vous le souhaitez, vous pouvez l'activer.
Donc, en fait, laissez-moi aussi vous montrer rapidement que j'ai une instance facile à utiliser qui est disponible pour cette instance
facile à utiliser spécifique.
Il donne une certaine recommandation liée au type d'instance et à la différence de prix qu'il
y aurait à changer.
En dehors de cela, la partie importante ici est la matrice d'infrastructure améliorée.
Si vous le souhaitez, vous pouvez l'activer pour que la période de référence soit plus longue et
que vous puissiez obtenir une meilleure recommandation.
Le dernier point important est lié aux recommandations en matière d'exportation.
Ainsi, toutes les recommandations que vous voyez dans la console GI au niveau de l'instance dans le cas où vous le souhaitez,
vous pouvez également les exporter vers le seau S3 afin que vous puissiez aller de l'avant et enregistrer les détails au fil du temps et vous pouvez
également le partager avec d'autres.
Ces ensembles de recommandations sont donc exportés dans un fichier CSV et leurs métadonnées dans un fichier JSON au niveau S3.
Ainsi, si vous regardez la capture d'écran, le type de ressource de l'instance EC two est également exporté vers un seau S3
spécifique.
Laissez-moi aussi vous montrer rapidement.
Donc, si vous regardez les exportations ici à ce stade, le type de ressource de l'instance EC two, les détails
associés à cela sont exportés vers le seau S3 de destination.
Donc si je l'ouvre rapidement, ça me montre le fichier CSV ici.
Au cas où je le téléchargerais, ouvrons-le et c'est là que tous les détails relatifs à l'instance ESI two
sont enregistrés.
Vous voyez que tous les détails sont présents sur cette grille.
J'espère qu'avec cette vue d'ensemble de haut niveau, vous avez compris les bases du service Compute Optimizer et que
vous pouvez conclure la vidéo d'aujourd'hui.