AWS Compute Optimizer – 기계 학습 기반 사용자 맞춤형 클라우드 자원 최적화 서비스 출시
AWS Compute Optimizer – 기계 학습 기반 사용자 맞춤형 클라우드 자원 최적화 서비스 출시 Amazon EC2 인스턴스 유형에 대해 자주 받는 질문 중 하나는”애플리케이션에 적합한 인스턴스 유형을 어떻게 선택할 수 있습니까?”라는 것입니다. 올바른 인스턴스 유형을 선택하는 것은 예상되는 일상적인 변수를 고려하여 애플리케이션 성능 특성을 파악하고 이러한 특성에 맞는 인스턴스 유형을 선택해야 합니다. 그런 다음, 주요 지표를 모니터링하여 올바르게 선택했는지 확인하고 시간을 두고 반복적으로 인스턴스 유형을 조정해 애플리케이션의 비용 대 성능 비율에 가장 적합한 인스턴스 유형을 찾아야 합니다. 리소스를 초과 프로비저닝하면 인프라 비용이 너무 많이 발생하고 적게 프로비저닝하면 애플리케이션 성능이 저하되어 고객 경험에 영향을 줄 수 있습니다. AWS는 올해 초에 Cost Explorer – Rightsizing Recommendations를 출시했습니다. 이 서비스는 동일 패밀리 내에서 다운사이징하여 비용을 절감할 수 있는 사용률이 낮은 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스를 식별하는 데 도움을 줍니다. AWS는 훌륭한 피드백을 받았으며 고객은 동일한 인스턴스 패밀리 내에서 다운사이징을 넘어 더 많은 권장 [ more… ]