使用精簡化推薦最佳化您的費用 - AWS 成本管理
開始使用精簡化推薦使用您的精簡化推薦CSV 詳細資訊了解您的精簡化推薦計算

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。

使用精簡化推薦最佳化您的費用

Cost Explorer 中的精簡化推薦功能有助於透過縮減或終止 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 中的執行個體，以找出節省成本的機會。精簡化推薦會分析 Amazon EC2 資源和用量，以顯示可降低花費的機會。您可以在單一檢視中查看成員帳戶中所有使用率不足的 Amazon EC2 執行個體，以立即確認可節省多少。確認建議後，您可以在 Amazon EC2 主控台上採取動作。

注意

我們建議您使用成本最佳化中樞來找出成本最佳化的機會。如需完整詳細資訊，請參閱成本最佳化中樞

主題

開始使用精簡化推薦

您可以在 Cost Explorer 主控台上存取您的保留建議和以資源為基礎的建議。啟用此功能後，最多可能需要 24 小時才能產生您的建議。

若要存取精簡化推薦

  1. 登入AWS Management Console並開啟AWS成本管理主控台，網址為 https://console.aws.amazon.com/cost-management/home。

  2. 在導覽窗格中，選擇 Rightsizing recommendations (精簡化建議)。

若要啟用精簡化推薦

  1. 開啟 AWS 成本管理 (https://console.aws.amazon.com/cost-management/home)。

  2. 在導覽窗格中，選擇偏好設定。

  3. 在 Recommendations (建議) 區段中，選擇 Receive Amazon EC2 resource recommendations (接收 Amazon EC2 資源建議)。

  4. 選擇 Save preferences (儲存喜好設定)。

注意

只有一般或管理帳戶可以啟用精簡化建議。啟用此功能之後，成員帳戶和管理帳戶皆可存取精簡化建議，除非管理帳戶在 settings (設定) 頁面上指定禁止成員帳戶存取。

若要改善建議品質，AWS 可能使用您公布的使用量指標，像是磁碟或記憶體使用量，來改善建議模組和演算法。AWS 使用指標進行模組訓練前，所有指標皆經過匿名和彙總處理。如果您想要退出此體驗並要求拒絕儲存和使用您的指標供模組改善，請聯繫 AWS Support。如需詳細資訊，請參閱 AWS服務條款。

使用您的精簡化推薦

您可以在精簡化推薦中查看下列高層級的關鍵效能指標 (KPIs)：

  • Optimization opportunities (優化機會)：根據您的資源和用量可使用的建議數量

  • Estimated monthly savings (每月預估節省)：每個關聯的提供建議加總為整個月預計的節省

  • Estimated savings (%) (預估節省 (%))：直接與執行個體相關的成本 (隨需) 與建議清單中執行個體關聯的可節省費用

若要篩選精簡化建議

  1. 開啟 AWS 成本管理 (https://console.aws.amazon.com/cost-management/home)。

  2. 在左導覽窗格中，選擇 Rightsizing recommendations (精簡化建議)。

  3. 在 Rightsizing Recommendations (精簡化建議) 頁面的頂部，透過選取任何或所有下列核取方塊來篩選您的建議：

    • 閒置執行個體 (建議終止)

    • 使用率不足的執行個體

    • 包括 Savings Plans 和預留執行個體 (在建議節省計算中考慮現有 Savings Plans 或 RI 涵蓋範圍的選項)

    • 產生建議 (在執行個體系列中或跨多個執行個體系列產生建議的選項)

  4. 在 Findings (發現結果) 資料表上方，使用搜尋列並依下列參數進行篩選：

    • 帳戶 ID (管理帳戶可用的選項)

    • 區域

    • 成本分配標籤

若要檢視精簡化推薦的詳細資訊

  1. 開啟 AWS 成本管理 (https://console.aws.amazon.com/cost-management/home)。

  2. 在左導覽窗格中，選擇 Rightsizing recommendations (精簡化推薦)。

  3. 選擇 View (檢視)。

    每個建議右邊的 View (檢視) 按鈕會開啟一個視窗，提供執行個體和建議動作的詳細資訊。

若要以 CSV 格式下載您的建議

  1. 選擇 Launch Cost Explorer (成本總管)。

  2. 在左側導覽窗格中，選擇 Recommendations (建議)。

  3. 選取 Download CSV (下載 CSV)。

對於 CSV 檔案欄的定義，請參閱 CSV 詳細資訊。

使用 CloudWatch 指標增強建議

如果您啟用 Amazon CloudWatch 代理程式，我們可以檢查您的記憶體使用率。

若要啟用記憶體使用率，請參閱安裝 CloudWatch 代理程式。

重要

建立 CloudWatch 組態檔時，請為收集的測量結果使用預設命名空間和預設名稱。

針對 InstanceID (InstanceID)，選擇 append_Dimension。不要在個別記憶體或磁碟指標新增其他維度。目前不會檢查磁碟使用率。

對於 Linux 執行個體：選擇 mem_used_percent 作為要收集的 CloudWatch 代理程式指標。對於 Windows 執行個體：選擇 "% Committed Bytes In Use"。

如需 CloudWatch 代理程式的詳細資訊，請參閱 Amazon 使用者指南中的使用代 CloudWatch 理程式從 Amazon EC2 執行個體和現場部署伺服器收集 CloudWatch 指標和日誌。

CSV 詳細資訊

下列清單是從 Rightsizing Recommendations (精簡化推薦) 頁面下載 CSV 格式的欄位資訊。如果有多個精簡化選項可用則欄位會重複。欄位也包含所有相關的成本分配標籤。

  • Account ID (帳戶 ID)：指建議依據的執行個體所擁有的 AWS 帳戶 ID。

  • Account Name (帳戶名稱)：指建議依據的執行個體所擁有帳戶的名稱。

  • Instance ID (執行個體 ID)：執行個體唯一的識別碼。

  • Instance Name (執行個體名稱)：您已指定給執行個體的名稱。

  • Instance Type (執行個體類型)：原始執行個體的執行個體系列和大小。

  • Instance Name (執行個體名稱)：您已指定給執行個體的名稱。如果您尚未指定執行個體名稱，則此欄位會顯示為空白。

  • OS (作業系統)：目前執行個體的作業系統平台。

  • Region (區域)：執行個體執行的 AWS 區域。

  • Running Hours (執行時數)：過去 14 天中執行個體總共的執行時數。

  • RI Hours (RI 時數)：回顧期間內由 AWS 保留所涵蓋的子執行總時數。

  • OD Hours (OD 時數)：回顧期間內隨需的子執行總時數。

  • SP Hours (SP 時數)：回顧期間內 Savings Plans 涵蓋的執行時數總計子集。

  • CPU Utilization (CPU 使用率)：回顧期間內執行個體的最大 CPU 使用率。

  • 記憶體使用率 — 執行個體在回顧期間 (如果 Amazon CloudWatch 代理程式提供) 的最大記憶體使用率。

  • 磁碟使用率 — 執行個體在回顧期間的最大磁碟使用率 (如果 CloudWatch 代理程式提供的話，目前不支援)。

  • Network Capacity (網路容量)：目前執行個體每秒鐘最大網路輸入/輸出作業容量。這不是測量執行個體實際使用或效能，僅為容量。這在建議中不考慮。

  • EBS Read Throughput (EBS 讀取輸送量)：每秒讀取操作的最多次數。

  • EBS Write Throughput (EBS 寫入輸送量)：每秒寫入操作的最多次數。

  • EBS Read Bandwidth (EBS 讀取頻寬)：每秒讀取最大容量 (KiB)。

  • EBS Write Bandwidth (EBS 寫入頻寬)：每秒寫入最大容量 (KiB)。

  • Recommended Action (建議動作)：建議的動作，無論是修改或終止執行個體。

  • Recommended Instance Type 1 (建議執行個體類型 1)：執行個體系列和建議的執行個體類型大小。針對終止建議，使欄位為空白。

  • Recommended Instance Type 1 Estimated Saving (建議執行個體類型 1 預估節省)：根據建議動作、執行個體類型、相關費率，以及目前預留執行個體 (RI) 產品組合的預計節省量。

  • 建議的執行個體類型 1 預估的 CPU — 根據目前執行個體 CPU 的使用率和建議的執行個體規格而定，CPU 使用率的預估值。

  • Recommended Instance Type 1 Projected Memory (建議執行個體類型 1 預計記憶體)：依據目前執行個體記憶體和建議執行個體規格預計的記憶體使用率值。

  • Recommended Instance Type 1 Projected Disk (建議執行個體類型 1 預計磁碟)：依據目前執行個體磁碟使用率和建議的執行個體規格預計的磁碟使用率。

  • Recommended Instance Type 1 Network Capacity (建議執行個體類型 1 網路容量)：建議執行個體每秒鐘最大網路輸入/輸出作業容量。這不是測量執行個體實際使用或效能，僅為容量。這在建議中不考慮。

了解您的精簡化推薦計算

此部分提供精簡化推薦演算法中使用的節省費用計算概覽。

合併帳單系列

若要辨識合併帳單所有帳戶中的所有執行個體，精簡化推薦會查看過去 14 天各個帳戶的使用量。如果執行個體已停止或終止，我們將其從考量中移除。對於所有剩餘的執行個體，我們呼籲 CloudWatch 在過去 14 天內取得最高 CPU 使用率資料、記憶體使用率 (如果啟用)、網路輸入/輸出、本機磁碟輸入/輸出 (I/O)，以及連接 EBS 磁碟區的效能。這是為了產生保守的建議，而不是建議可能對應用程式效能造成不良的修改，或可能造成您預期外的效能影響。

決定執行個體為閒置、使用率不足或兩者皆非。

我們查看執行個體 CPU 過去 14 天的最大使用率，以製作下列評估：

  • Idle (閒置)：CPU 使用率位於或低於 1%。產生終止建議，並計算節省量。如需詳細資訊，請參閱 節省費用計算。

  • Underutilized (使用率不足)：如果 CPU 使用率上限超過 1%，且修改執行個體類型可節省成本，則會產生修改建議。

如果執行個體並非閒置或使用率不足，則不會產生任何建議。

產生修改建議

建議使用機器學習引擎來識別特定工作負載的最佳 Amazon EC2 執行個體類型。執行個體類型包括屬於 AWS Auto Scaling 群組的類型。

建議引擎會分析工作負載的組態和資源使用量，以識別數十個定義特性。例如，它可以判斷工作負載是否需要大量 CPU，或是否呈現每日模式。建議引擎會分析這些特性，並識別工作負載所需的硬體資源。

最後，總結工作負載如何在各種 Amazon EC2 執行個體上執行，為特定的工作負載建議最佳的 AWS 運算資源。

節省費用計算

我們首先檢查過去 14 天執行的執行個體，以確定是否由 RI 或 Savings Plans 部分或完全涵蓋，或是否正在執行隨需。另一項因素為 RI 是否可大小彈性。執行個體的執行費用算式是依據隨需時數和執行個體費率。

對於每個建議，我們計算費用來產生新的執行個體。如果新執行個體是在相同的執行個體系列中，我們假設大小彈性的 RI 會使用與先前執行個體相同的方式來涵蓋新執行個體。預估節省費用是依據隨需執行時數和不同的隨需費率來計算。如果 RI 的大小沒有彈性，或如果新執行個體是在不同的執行個體系列中，則會根據新執行個體在過去 14 天是否以隨需形式執行，來計算預估的節省費用。

Cost Explorer 只提供預估節省費用大於或等於 0 USD 的建議。這些建議是 Compute Optimizer 結果的子集。如需更多可能導致成本增加之以效能為基礎的建議，請參閱 Compute Optimizer。

無論是否考量 RI 或 Savings Plans 折扣，您皆可選擇檢視節省費用。預設情況下，建議會考量兩種折扣。這是考量到 RI 或 Savings Plans 折扣可能會造成某些建議顯示節省值為 0 USD。若要變更此選項，請參閱使用您的精簡化推薦。

注意

精簡化推薦不會擷取第二筆訂單的精簡化效果，像是 RI 時數的可用性和如何套用至其他執行個體。根據重新分配 RI 時數的潛在節省不包括在算式中。