Hola a todos y bienvenidos de nuevo.
Ahora, en el video de hoy, vamos a discutir acerca de los fundamentos de un servicio Compute Optimizer.
Ahora bien, en la mayoría de las organizaciones que se basan en ocho mesas o, de hecho, en cualquier entorno de nube, uno
de los principales retos está relacionado con el exceso de aprovisionamiento.
Así que generalmente verás que las instancias easy two no están dimensionadas correctamente cuando un desarrollador lanza
una instancia easy to para su propio entorno de pruebas, podría lanzar una instancia easy to con ocho GB
de RAM y así sucesivamente, lo que no siempre es necesario.
Así que este es uno de los problemas más comunes y esto a final de mes conduce a una gran factura.
Una de las preguntas que se plantean es si, dado que los EE.UU. están lanzando tantos servicios,
existe alguna herramienta o servicio específico que pueda comprobar la actividad relacionada con el aprovisionamiento
y proporcionarnos un buen informe.
Así que aquí es donde el servicio Compute Optimizer entra en escena en una visión general de alto nivel,
el servicio Compute Optimizer, recomienda los recursos óptimos para su entorno y que de hecho puede reducir su costo
y mejorar el rendimiento.
Entonces, ¿cómo recomienda los recursos óptimos?
Lo hace utilizando la máquina, aprendiendo a analizar la matriz de utilización histórica.
Por ejemplo, si nos fijamos en esta captura de pantalla específica, tiene 13 instancias EC2 entre las
que el 30% están subprovisionadas, el 61% están sobreprovisionadas y el 7% están optimizadas.
Y también te dirá cuáles de ellos están bajo provisión o provisión para que puedas seguir adelante y dimensionarlos
en consecuencia.
Junto con eso, el optimizador de cómputo, también proporciona una recomendación relacionada con los tipos de instancia óptimos.
Por ejemplo, se ve que todas estas instancias están por encima de la provisión.
Muestra el tipo de instancia actual y también muestra cuáles son los tipos de instancia recomendados.
Así, para la primera AC a instancia de C cinco puntos barra oblicua, se recomienda PT tres puntos grande
y también hay un beneficio de coste significativo de migrar al tipo de instancia recomendado.
Y de hecho esto es muy beneficioso para las organizaciones.
El siguiente punto importante está relacionado con los tipos de recursos admitidos.
Hemos visto que el Optimizador Computacional sí proporciona recomendaciones relacionadas con las dos instancias de la CE.
Aparte de eso, también da recomendaciones relacionadas con los grupos de autoescalado, los volúmenes
EBS, el servicio X en un Farragut, así como funciones Lambda.
Antes de continuar, echemos un vistazo al servicio Compute Optimizer.
Actualmente estoy en el servicio Compute Optimizer.
Una vez más, dado que se trata de una cuenta de prueba, no hay demasiados datos aquí, pero
muestra la oportunidad de ahorro en porcentaje, así como los números absolutos.
Y como estamos discutiendo, te muestra la instancia de subprovisión, la instancia de optimización y la sobreprovisión.
La instancia que tengo es optimizar en esta etapa.
Junto con eso, como estamos discutiendo, es compatible con ESI dos escalado automático, Lambda EBS volúmenes X Servicio
en el objetivo y en una etapa posterior más de los recursos serán compatibles como parte de la Compute Optimizer.
Ahora una de las preguntas que surge es ¿cómo sabe el servicio Compute Optimizer si las instancias
EC2 se optimizan o es sobre provisión o sub provisión?
Una de las partes importantes es que utiliza la matriz de vigilancia de la nube como base de la recomendación.
Ahora, cuando hablamos de la matriz de vigilancia de la nube, por defecto tiene la matriz como la utilización de la
CPU, la red de disco IO, IO y así sucesivamente.
Así que permítanme también rápidamente mostrarles esto.
Así que cuando hablamos de esta instancia EC2, si vamos a la supervisión, hay cierta matriz que se ve
por aquí.
Tienes la utilización de la CPU, tienes la matriz relacionada con la red, la matriz relacionada con el disco y así sucesivamente.
Así que se tienen en cuenta todas estas matrices.
Aparte de eso, si desea que el optimizador de computación tenga en cuenta la matriz de nivel de sistema operativo,
como la cantidad de memoria que se ha utilizado, entonces en tal caso es necesario instalar el agente de la nube
en su instancia EC2 que puede publicar el conjunto de matriz.
Generalmente en entornos de producción.
La matriz de uso de memoria es muy importante.
Así que esto es algo de lo que hay que tomar nota.
Aparte de eso, también hay que tener en cuenta una matriz de infraestructura mejorada, que es bastante importante
para los entornos de producción.
En resumen, la matriz de infraestructura mejorada es una función de pago del optimizador informático que
se aplica específicamente a los recursos de instancia EC2.
Una de las ventajas que ofrece es que amplía el periodo de retrospectiva del análisis de la matriz de utilización
hasta tres meses, lo que supone 93 días frente al periodo de 14 días.
Por lo tanto, al aumentar este periodo, se obtiene un historial más largo de la métrica de utilización para realizar el análisis
general.
Por lo tanto, dado que se trata de una función de pago por defecto, generalmente la verás desactivada.
No obstante, si lo desea, puede activarlo.
Así que, de hecho, permítanme mostrarles rápidamente que tengo una instancia fácil de usar que está disponible para esta instancia
fácil de usar específica.
Nos da una determinada recomendación relacionada con el tipo de instancia y la diferencia de precio
que supondría el cambio.
Aparte de eso, lo importante aquí es la matriz de infraestructuras mejorada.
Así que en caso de que lo desee, puede seguir adelante y habilitarlo para que el período de revisión general
sea mucho más grande y pueda darle una mejor recomendación.
El último punto importante está relacionado con las recomendaciones para la exportación.
Así que todas las recomendaciones que se ven desde la consola de IG en el nivel de instancia en caso de
que si lo desea, también puede exportarlos al cubo de S3 para que pueda seguir adelante y registrar los detalles en el tiempo y
también se puede compartir con los demás.
Así, este conjunto de recomendaciones se exportan en un archivo CSV y sus metadatos en un archivo JSON a nivel S3.
Así que si nos fijamos en la captura de pantalla, también el tipo de recurso de EC dos instancia se exporta a un cubo de S3
específico.
Permítanme también mostrarles rápidamente.
Así que si nos fijamos en las exportaciones aquí en esta etapa, el tipo de recurso de la instancia de CE dos,
los detalles asociados con esto se exporta al cubo de S3 de destino.
Así que si abro esto rápidamente, me muestra el archivo CSV por aquí.
Así que en caso de que si lo descargo, vamos a abrir esto y aquí es donde todos los detalles relacionados con la ESI dos instancia
son de registro.
Ya ves que todos los detalles están presentes aquí en la cuadrícula.
Así que espero que con esta visión general de alto nivel, hayas entendido los fundamentos del servicio Compute Optimizer
y con esto concluiremos el vídeo de hoy.