Hai, semuanya, dan selamat datang kembali.
Sekarang, dalam video hari ini, kita akan membahas tentang dasar-dasar layanan Compute Optimizer.
Sekarang, di sebagian besar organisasi yang berbasis pada delapan tabel atau pada kenyataannya lingkungan cloud
apa pun, salah satu tantangan utama terkait dengan penyediaan yang berlebihan.
Jadi, Anda biasanya akan melihat bahwa dua instance yang mudah tidak berukuran dengan benar ketika pengembang meluncurkan instance
yang mudah untuk lingkungan pengujiannya sendiri, dia mungkin meluncurkan instance yang mudah dengan RAM
delapan GB dan seterusnya, yang tidak selalu diperlukan.
Jadi ini adalah salah satu masalah yang umum terjadi dan ini pada akhir bulan menyebabkan tagihan yang besar.
Jadi salah satu pertanyaan yang muncul adalah karena AS meluncurkan begitu banyak layanan, apakah ada alat
khusus atau apakah ada layanan khusus yang dapat memeriksa tentang hal ini atau provisioning atau mungkin aktivitas terkait
provisioning dan dapat memberikan laporan yang baik?
Jadi, di sinilah layanan Compute Optimizer berperan dalam gambaran umum tingkat tinggi, layanan Compute
Optimizer, layanan ini merekomendasikan sumber daya yang optimal untuk lingkungan Anda dan pada kenyataannya dapat mengurangi
biaya dan meningkatkan kinerja.
Jadi, bagaimana cara merekomendasikan sumber daya yang optimal?
Hal ini dilakukan dengan menggunakan mesin, belajar untuk menganalisis matriks pemanfaatan historis.
Sebagai contoh, jika Anda melihat tangkapan layar khusus ini, Anda memiliki 13 instance EC2 di
mana 30% di antaranya berada di bawah ketentuan, 61% di atas ketentuan, dan 7% dioptimalkan.
Dan itu juga akan memberi Anda yang mana yang berada di bawah ketentuan atau ketentuan sehingga Anda dapat melanjutkan dan mengukurnya
dengan tepat.
Bersamaan dengan itu, pengoptimal komputasi, juga memberikan rekomendasi terkait jenis instance yang optimal.
Sebagai contoh, Anda melihat bahwa semua contoh ini melebihi ketentuan.
Ini menunjukkan jenis instance saat ini dan juga menunjukkan kepada Anda jenis instance yang direkomendasikan.
Jadi untuk AC pertama ke instance dari C lima titik garis miring, direkomendasikan PT tiga titik besar
dan juga ada manfaat biaya yang signifikan dari migrasi ke jenis instance yang direkomendasikan.
Dan pada kenyataannya, hal ini sangat bermanfaat bagi organisasi.
Poin penting berikutnya terkait dengan jenis sumber daya yang didukung.
Kita telah melihat bahwa Compute Optimizer memang memberikan rekomendasi terkait dengan dua contoh EC.
Selain itu, ini juga memberikan rekomendasi yang berkaitan dengan grup penskalaan otomatis,
volume EBS, layanan X pada Farragut serta fungsi Lambda.
Sekarang, sebelum kita melangkah lebih jauh, mari kita lihat sekilas tentang layanan Compute Optimizer.
Jadi saat ini saya menggunakan layanan Compute Optimizer.
Sekali lagi, karena ini adalah akun uji coba, Anda tidak memiliki terlalu banyak data yang diisi di sini,
tetapi ini menunjukkan kepada Anda peluang penghematan dalam persentase dan juga angka absolut.
Dan seperti yang sedang kita bahas, ini menunjukkan kepada Anda contoh di bawah penyediaan, contoh optimasi, dan kelebihan penyediaan.
Contoh yang saya miliki adalah mengoptimalkan pada tahap ini.
Bersamaan dengan itu, seperti yang sedang kita bahas, ini mendukung dua penskalaan otomatis ESI, Lambda EBS volume X Service sesuai target
dan pada tahap selanjutnya lebih banyak sumber daya yang akan didukung sebagai bagian dari Pengoptimalisasi Komputasi.
Sekarang salah satu pertanyaan yang muncul adalah bagaimana layanan Compute Optimizer mengetahui apakah instance
EC2 dioptimalkan atau over provision atau under provision?
Salah satu bagian penting di sini adalah penggunaan matriks cloud watch sebagai dasar rekomendasi.
Sekarang, ketika kita membahas tentang matriks cloud watch, secara default Anda memiliki matriks seperti pemanfaatan
CPU, jaringan IO disk, IO dan sebagainya.
Jadi, izinkan saya menunjukkannya kepada Anda dengan cepat.
Jadi, ketika kita membahas tentang contoh EC2 ini, jika kita pergi ke pemantauan, ada beberapa matriks yang Anda lihat
di sini.
Anda memiliki pemanfaatan CPU, Anda memiliki matriks terkait jaringan, matriks terkait disk, dan sebagainya.
Jadi, semua matriks ini diperhitungkan.
Selain itu, jika Anda ingin pengoptimal komputasi memperhitungkan matriks tingkat sistem operasi,
seperti berapa banyak memori yang telah digunakan, maka dalam hal ini Anda perlu menginstal agen cloud pada
instance EC2 Anda yang dapat mempublikasikan kumpulan matriks.
Umumnya di lingkungan produksi.
Matriks penggunaan memori adalah matriks yang sangat penting.
Jadi, ini adalah sesuatu yang harus Anda perhatikan.
Selain itu, Anda juga perlu mencatat matriks infrastruktur yang ditingkatkan, yang cukup penting
untuk lingkungan produksi.
Jadi, secara garis besar, matriks infrastruktur yang disempurnakan adalah fitur berbayar dari pengoptimal
komputasi yang berlaku khusus untuk sumber daya instance EC2.
Jadi, salah satu manfaat yang diberikannya adalah memperpanjang periode tinjauan ulang analisis matriks utilisasi
hingga tiga bulan, yaitu 93 hari dibandingkan dengan periode 14 hari.
Jadi, karena periode ini meningkat, ini memberikan sejarah metrik pemanfaatan yang lebih panjang untuk keseluruhan analisis yang
akan dilakukan.
Jadi, karena ini adalah fitur berbayar secara default, Anda biasanya akan melihatnya dinonaktifkan.
Namun demikian, jika Anda suka, Anda dapat langsung mengaktifkannya.
Jadi sebenarnya, izinkan saya menunjukkan kepada Anda bahwa saya memiliki satu contoh mudah yang tersedia untuk contoh
mudah yang spesifik ini.
Ini memberikan rekomendasi tertentu terkait dengan jenis instance dan seberapa besar perbedaan
harga jika kita beralih.
Selain itu, bagian yang penting di sini adalah matriks infrastruktur yang ditingkatkan.
Jadi, seandainya Anda suka, Anda bisa melanjutkan dan mengaktifkannya sehingga periode penelusuran kembali secara keseluruhan
jauh lebih besar dan dapat memberikan rekomendasi yang lebih baik.
Poin penting terakhir terkait dengan rekomendasi ekspor.
Jadi, semua rekomendasi yang Anda lihat dari konsol GI di tingkat instance jika Anda mau, Anda juga
dapat mengekspornya ke bucket S3 sehingga Anda dapat melanjutkan dan mencatat detailnya dari waktu ke waktu dan Anda juga
dapat membaginya dengan orang lain.
Jadi, kumpulan rekomendasi ini diekspor dalam file CSV dan metadatanya dalam file JSON di tingkat S3.
Jadi, jika Anda melihat tangkapan layar, tipe sumber daya EC two instance juga diekspor ke bucket S3
tertentu.
Izinkan saya menunjukkan kepada Anda dengan cepat.
Jadi, jika Anda melihat ke dalam ekspor di sini pada tahap ini, jenis sumber daya EC dua contoh,
detail yang terkait dengan ini diekspor ke bucket S3 tujuan.
Jadi, jika saya membukanya dengan cepat, maka akan muncul file CSV di sini.
Jadi, jika saya mengunduhnya, mari kita buka ini dan di sinilah semua detail yang terkait dengan dua contoh
ESI dicatat.
Anda bisa melihat semua detail yang ada di sini, dalam kisi-kisi.
Jadi saya harap dengan tinjauan umum tingkat tinggi ini, Anda memahami dasar-dasar layanan Compute Optimizer dan
dengan ini akan mengakhiri video hari ini.