Métriques analysées par AWS Compute Optimizer - AWS Compute Optimizer
Métriques de l'instance EC2Métriques du volume EBSMétriques de la fonction LambdaMétriques pour les services Amazon ECS sur FargateIndicateurs relatifs aux licences logicielles commerciales

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Métriques analysées par AWS Compute Optimizer

Une fois que vous vous êtes AWS Compute Optimizer inscrit, analyse les spécifications, telles que les vCPU, la mémoire ou le stockage, ainsi que les CloudWatch indicateurs de vos ressources en cours d'exécution au cours des 14 derniers jours. Si vous activez la préférence de recommandation des indicateurs d'infrastructure améliorés, AWS Compute Optimizer analyse vos ressources pendant 93 jours au maximum.

L'analyse peut prendre jusqu'à 24 heures. Lorsque l'analyse est terminée, les résultats sont affichés sur la page du tableau de bord de la console Compute Optimizer. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Affichage du tableau de bord AWS Compute Optimizer.

Note

  • Pour générer des recommandations pour les instances Amazon EC2, les groupes Auto Scaling, les volumes Amazon EBS, les fonctions Lambda et les licences logicielles commerciales, Compute Optimizer utilise le point d'utilisation maximal dans chaque intervalle de cinq minutes au cours de la période de rétrospective. Pour les services ECS basés sur les recommandations de Fargate, Compute Optimizer utilise le point d'utilisation maximal dans chaque intervalle de temps d'une minute.

  • AWS peut utiliser vos données d'utilisation pour améliorer la qualité globale des recommandations de Compute Optimizer. Pour arrêter AWS d'utiliser vos données d'utilisation, contactez AWS Support.

Métriques de l'instance EC2

Métriques analysées pour les instances EC2

Compute Optimizer analyse les CloudWatch indicateurs suivants de vos instances EC2, y compris les instances faisant partie des groupes Auto Scaling.

Métrique Description
CPUUtilization

Pourcentage d'unités de calcul EC2 allouées qui sont utilisées sur l'instance. Cette métrique identifie la puissance de traitement requise pour exécuter une application sur une instance.
MemoryUtilization

Pourcentage de mémoire utilisé pendant la période d'échantillonnage. Cette métrique identifie la mémoire requise pour exécuter une application sur une instance.

Les métriques d'utilisation de la mémoire sont analysées pour les ressources suivantes :
GPUUtilization

Pourcentage de GPU alloués actuellement utilisés sur l'instance.

Note

Pour permettre à Compute Optimizer d'analyser la métrique d'utilisation du GPU de vos instances, installez l' CloudWatch agent sur vos instances. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Activation de l'utilisation du GPU NVIDIA avec l' CloudWatch agent.
GPUMemoryUtilization

Pourcentage de la mémoire GPU totale actuellement utilisée sur l'instance.
NetworkIn

Le nombre d'octets reçus par l'instance sur toutes les interfaces réseau. Cette métrique identifie le volume du trafic réseau entrant vers une instance.
NetworkOut

Le nombre d'octets envoyés sur toutes les interfaces réseau par l'instance. Cette métrique identifie le volume du trafic réseau sortant d'une instance.
NetworkPacketsIn

Le nombre de paquets reçus par l'instance.
NetworkPacketsOut

Le nombre de paquets envoyés par l'instance.
DiskReadOps

Les opérations de lecture par seconde du volume de stockage de l'instance.
DiskWriteOps

Les opérations d'écriture par seconde du volume de stockage de l'instance.
DiskReadBytes

Les octets lus par seconde du volume de stockage de l'instance.
DiskWriteBytes

Octets d'écriture par seconde du volume de stockage de l'instance.
VolumeReadBytes

Octets lus par seconde des volumes EBS attachés à l'instance. Affiché comme KiBs dans la console.
VolumeWriteBytes

Octets d'écriture par seconde des volumes EBS attachés à l'instance. Affiché comme KiBs dans la console.
VolumeReadOps

Opérations de lecture par seconde des volumes EBS attachés à l'instance.
VolumeWriteOps

Opérations d'écriture par seconde sur les volumes EBS attachés à l'instance.

Pour plus d'informations sur les métriques d'instance, consultez Répertorier les CloudWatch métriques disponibles pour vos instances dans le guide de l'utilisateur d'Amazon Elastic Compute Cloud. Pour plus d'informations sur les métriques de volume EBS, consultez les CloudWatch métriques Amazon pour Amazon EBS dans le guide de l'utilisateur d'Amazon Elastic Compute Cloud.

Activation de l'utilisation de la mémoire avec l' CloudWatch agent

Pour que Compute Optimizer analyse la métrique d'utilisation de la mémoire de vos instances, installez l' CloudWatch agent sur vos instances. Permettre à Compute Optimizer d'analyser les données d'utilisation de la mémoire pour vos instances fournit une mesure supplémentaire des données qui améliore encore les recommandations de Compute Optimizer. Pour plus d'informations sur l'installation de l' CloudWatch agent, consultez la section Collecte de métriques et de journaux à partir d'instances Amazon EC2 et de serveurs sur site avec l' CloudWatch agent dans le guide de l'utilisateur Amazon CloudWatch.

Sur les instances Linux, Compute Optimizer analyse la mem_used_percent métrique dans l'espace de CWAgent noms ou la MemoryUtilization métrique existante dans l'espace de noms. System/Linux Sur les instances Windows, Compute Optimizer analyse la Available MBytes métrique dans l'CWAgentespace de noms. Si les Memory % Committed Bytes In Use métriques Available MBytes et sont configurées dans l'espace de CWAgent noms, Compute Optimizer les Available MBytes choisit comme métrique de mémoire principale pour générer des recommandations.

Note

  • Nous vous recommandons de configurer l'espace de CWAgent noms à utiliser Available MBytes comme métrique de mémoire pour les instances Windows.

  • Compute Optimizer prend également en charge les Available Bytes métriques Available KBytes et les priorise par rapport à la Memory % Committed Bytes In Use métrique lors de la génération de recommandations pour les instances Windows.

En outre, l'espace de noms doit contenir la InstanceId dimension. Si la InstanceId dimension est manquante ou si vous la remplacez par un nom de dimension personnalisé, Compute Optimizer ne peut pas collecter les données d'utilisation de la mémoire pour votre instance. Les espaces de noms et les dimensions sont définis dans le fichier de configuration de l' CloudWatch agent. Pour plus d'informations, consultez la section Création du fichier de configuration de l' CloudWatchagent dans le guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon.

Exemple : configuration de CloudWatch l'agent pour la collecte de mémoire


{
    "agent": {
        "metrics_collection_interval": 60,
        "run_as_user": "root"
    },
    "metrics": {
        "namespace": "CWAgent",
        "append_dimensions": {
            "InstanceId": "${aws:InstanceId}"
        },
        "metrics_collected": {
            "mem": {
                "measurement": [
                    "mem_used_percent"
                ],
                "metrics_collection_interval": 60
            }
        }
    }
}

Activation de l'utilisation du GPU NVIDIA avec l' CloudWatch agent

Pour permettre à Compute Optimizer d'analyser la métrique d'utilisation du GPU NVIDIA de vos instances, procédez comme suit :

  1. Installez l' CloudWatch agent sur vos instances. Pour plus d'informations, consultez la section Installation de l' CloudWatch agent dans le guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon.

  2. Autorisez l' CloudWatch agent à collecter les métriques du GPU NVIDIA. Pour plus d'informations, consultez la section Collecter les métriques du GPU NVIDIA dans le guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon.

Compute Optimizer analyse les indicateurs GPU NVIDIA suivants :

  • nvidia_smi_utilization_gpu

  • nvidia_smi_memory_used

  • nvidia_smi_encoder_stats_session_count

  • nvidia_smi_encoder_stats_average_fps

  • nvidia_smi_encoder_stats_average_latency

  • nvidia_smi_temperature_gpu

L'espace de noms doit contenir la InstanceId dimension et les index dimensions. Si les dimensions sont manquantes ou si vous les remplacez par un nom de dimension personnalisé, Compute Optimizer ne peut pas collecter les données d'utilisation du GPU pour votre instance. Les espaces de noms et les dimensions sont définis dans le fichier de configuration de l' CloudWatch agent. Pour plus d'informations, consultez la section Création du fichier de configuration de l' CloudWatchagent dans le guide de CloudWatch l'utilisateur Amazon.

Configuration de l'ingestion de métriques externes

Vous pouvez utiliser la fonction d'ingestion de métriques externes AWS Compute Optimizer pour configurer l'ingestion de métriques d'utilisation de la mémoire EC2 à partir de l'un des quatre produits d'observabilité :Datadog,Dynatrace, Instana et. New Relic Lorsque vous activez l'ingestion de métriques externes, Compute Optimizer analyse vos métriques d'utilisation de la mémoire EC2 externe en plus des données relatives au processeur, au disque, au réseau, aux E/S et au débit pour générer des recommandations de redimensionnement EC2. Ces recommandations peuvent vous permettre de réaliser des économies supplémentaires et d'améliorer les performances. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Ingestion de métriques externes.

Métriques du volume EBS

Compute Optimizer analyse les CloudWatch indicateurs suivants de vos volumes EBS.

Métrique Description
VolumeReadBytes

Octets lus par seconde du volume EBS.
VolumeWriteBytes

Les octets d'écriture par seconde du volume EBS.
VolumeReadOps

Opérations de lecture par seconde du volume EBS.
VolumeWriteOps

Opérations d'écriture par seconde sur le volume EBS.

Pour plus d'informations sur ces métriques, consultez les CloudWatch métriques Amazon pour Amazon EBS dans le guide de l'utilisateur d'Amazon Elastic Compute Cloud.

Métriques de la fonction Lambda

Compute Optimizer analyse les CloudWatch métriques suivantes de vos fonctions Lambda.

Métrique Description
Invocations

Le nombre de fois que votre code de fonction est exécuté, y compris les exécutions réussies et celles qui entraînent une erreur de fonction.
Duration

Durée pendant laquelle votre code de fonction passe à traiter un événement.
Errors

Le nombre d'appels qui ont entraîné une erreur de fonction. Les erreurs de fonction incluent les exceptions levées par votre code et par le runtime Lambda. L'environnement d'exécution renvoie des erreurs pour des problèmes tels que les expirations de délai et les erreurs de configuration.
Throttles

Le nombre de demandes d'invocation limitées.

Pour plus d'informations sur ces métriques, consultez la section Utilisation des métriques AWS Lambda fonctionnelles dans le Guide du AWS Lambda développeur.

Outre ces indicateurs, Compute Optimizer analyse l'utilisation de la mémoire par votre fonction pendant la période de rétrospective. Pour plus d'informations sur l'utilisation de la mémoire pour les fonctions Lambda, consultez Comprendre le AWS Lambda comportement à l'aide d'Amazon CloudWatch Logs Insights dans le blog AWS Management & Governance et Using Lambda Insights CloudWatch dans le manuel du développeur.AWS Lambda

Métriques pour les services Amazon ECS sur Fargate

Compute Optimizer analyse les indicateurs suivants et les indicateurs d'utilisation d' CloudWatch Amazon ECS de vos services Amazon ECS sur Fargate.

Métrique Description
CPUUtilization

Pourcentage de capacité du processeur utilisé dans le service.
MemoryUtilization

Pourcentage de mémoire utilisé dans le service.

Pour plus d'informations sur ces métriques, consultez les CloudWatch métriques Amazon ECS dans le guide de l'utilisateur Amazon ECS pour AWS Fargate.

Indicateurs relatifs aux licences logicielles commerciales

Compute Optimizer analyse les indicateurs suivants afin de générer des recommandations pour les licences logicielles commerciales.

mssql_enterprise_features_used— le nombre de fonctionnalités de l'édition Microsoft SQL Server Enterprise utilisées. Les fonctionnalités sont les suivantes :

  • Plus de 128 Go de mémoire pour l'extension du pool de mémoire tampon

  • Plus de 48 vCPU

  • Groupes de disponibilité Always On avec plus d'une base de données

  • Répliques de validation asynchrones

  • Répliques en lecture seule

  • Mise en miroir de bases de données asynchrone

  • tempdbles métadonnées optimisées pour la mémoire sont activées

  • Extensions R ou Python

  • eer-to-peer Réplication P

  • Resource Governor