AWS Compute Optimizer

1. サービス概要¶

AWS Compute Optimizer は、AWS リソースの使用状況を分析し、最適なリソース構成を推奨するサービスである。
ユーザーは、EC2 インスタンス、Auto Scaling グループ、EBS ボリューム、AWS Lambda 関数などのリソースの利用状況を分析し、パフォーマンスを維持しながらコストを削減するための推奨事項を得ることができる。
Compute Optimizer は、機械学習を利用して、リソースの過剰プロビジョニングやリソース不足を特定し、より効率的なリソース利用を支援する。

主なユースケースとして、

EC2 インスタンスのサイズ最適化
Auto Scaling グループの構成最適化
EBS ボリュームのタイプ最適化
Lambda 関数のメモリ最適化
リソースのコスト削減
パフォーマンス向上

などが挙げられる。
AWS Compute Optimizer は、これらのユースケースに対応するための様々な機能と、AWS の他のサービスとの統合を提供する。

2. 主な特徴と機能¶

2.1 リソース使用状況の分析¶

Compute Optimizer は、EC2 インスタンス、Auto Scaling グループ、EBS ボリューム、Lambda 関数などの AWS リソースの使用状況データを収集し、分析する。
CPU 使用率、メモリ使用率、ディスク I/O などのメトリクスに基づいて、リソースのパフォーマンスを評価する。

2.2 推奨事項の生成¶

分析結果に基づいて、最適なリソース構成を推奨する。
例えば、EC2 インスタンスのサイズ変更、Auto Scaling グループの構成調整、EBS ボリュームのタイプ変更などを提案する。

2.3 コストとパフォーマンスの最適化¶

推奨事項は、コスト削減とパフォーマンス向上を両立するように設計されている。
Compute Optimizer は、リソースの過剰プロビジョニングを避け、リソース不足を解消することで、コストとパフォーマンスを最適化する。

2.4 機械学習ベースの分析¶

Compute Optimizer は、機械学習を利用して、リソースの使用状況を分析する。
これにより、より正確で適切な推奨事項を提供できる。

2.5 エクスポート機能¶

推奨事項や分析結果を CSV 形式でエクスポートできる。
エクスポートしたデータは、他のツールで分析したり、チームで共有したりできる。

2.6 拡張性と統合性¶

AWS Compute Optimizer は、AWS Organizations と統合し、組織全体のリソース使用状況を分析できる。
また、API を利用して、推奨事項の取得を自動化することもできる。

2.7 ダッシュボード¶

Compute Optimizer は、推奨事項を一覧表示するダッシュボードを提供する。
ダッシュボードでは、推奨事項の状態や重要度などを確認できる。

3. アーキテクチャおよび技術要素¶

ユーザーは、AWS マネジメントコンソールまたは API を通じて、AWS Compute Optimizer にアクセス。
Compute Optimizer は、AWS の各サービスからリソースの使用状況データを収集。
収集したデータに基づいて、機械学習モデルを利用して分析。
分析結果に基づいて、最適なリソース構成を推奨。
ユーザーは、推奨事項を確認し、リソース構成を調整。

AWS Compute Optimizer は、AWS のインフラ上に構築されており、高い可用性とスケーラビリティを提供する。
リソース使用状況データの収集や分析は AWS が行うため、ユーザーはインフラの管理を行う必要はない。

4. セキュリティと認証・認可¶

AWS Compute Optimizer は、AWS のセキュリティモデルに準拠しており、リソース使用状況データのセキュリティを確保するために、以下の機能を提供する:

IAM 統合: AWS Identity and Access Management (IAM) を利用して、Compute Optimizer へのアクセスを制御する。
データ暗号化: 使用状況データは転送中および保存時に暗号化される。
アクセス制御: IAM ポリシーを通じて、ユーザーやグループごとに、Compute Optimizer の操作権限を詳細に制御できる。
監査ログ: CloudTrail を通じて、Compute Optimizer の利用状況を監査できる。

これらのセキュリティ対策により、リソース使用状況データへの不正アクセスを防止し、機密情報を保護できる。

5. 料金形態¶

AWS Compute Optimizer は、無料で利用できるサービスである。

ただし、Compute Optimizer で推奨されたリソース構成に変更を行う場合、変更後のリソースの利用料金が発生する。

6. よくあるアーキテクチャ・設計パターン¶

AWS Compute Optimizer は、様々な AWS 利用環境で利用できる。一般的なパターンは以下の通りである:

EC2 インスタンスのサイズ最適化: EC2 インスタンスの CPU、メモリ使用率を分析し、適切なインスタンスタイプを推奨。
Auto Scaling グループの構成最適化: Auto Scaling グループの最小、最大インスタンス数、スケールアウト/インポリシーを最適化。
EBS ボリュームのタイプ最適化: EBS ボリュームの I/O 性能を分析し、最適なボリュームタイプ（gp2, gp3, io1 など）を推奨。
Lambda 関数のメモリ最適化: Lambda 関数の実行時間とメモリ使用量を分析し、最適なメモリサイズを推奨。
リソースのコスト削減: リソースの過剰プロビジョニングを避け、適切なリソース構成を選択することで、コストを削減。
パフォーマンス向上: リソース不足を解消し、アプリケーションのパフォーマンスを向上。

7. 設定・デプロイ手順（ハンズオン例）¶

AWS マネジメントコンソールから AWS Compute Optimizer を開き、リソース分析を開始。
Compute Optimizer が生成した推奨事項を確認。
EC2 インスタンス、Auto Scaling グループ、EBS ボリューム、Lambda 関数などのリソースを推奨事項に基づいて調整。
調整後のリソースのパフォーマンスとコストを監視。

8. 試験で問われやすいポイント¶

8.1 リソース使用状況の分析¶

分析対象: EC2 インスタンス、Auto Scaling グループ、EBS ボリューム、Lambda 関数。
メトリクス: CPU 使用率、メモリ使用率、ディスク I/O など。
試験対策: 分析対象、利用メトリクスが問われる。

8.2 推奨事項の生成¶

内容: EC2 インスタンスのサイズ変更、Auto Scaling グループの構成調整、EBS ボリュームのタイプ変更など。
目的: コスト削減とパフォーマンス向上。
試験対策: 推奨事項の内容、利用ケースが問われる。

8.3 コストとパフォーマンスの最適化¶

目的: リソースの過剰プロビジョニングを避け、リソース不足を解消。
効果: コスト削減とパフォーマンス向上を両立。
試験対策: 最適化の目的、効果が問われる。

8.4 機械学習ベースの分析¶

利用技術: 機械学習。
目的: より正確で適切な推奨事項を提供。
試験対策: 機械学習の利用目的、メリットが問われる。

8.5 エクスポート機能¶

形式: CSV 形式。
利用: 他のツールで分析、チームで共有。
試験対策: エクスポート機能、利用方法が問われる。

8.6 料金体系¶

料金: AWS Compute Optimizer 自体は無料。
関連料金: 推奨事項に基づいてリソースを変更した場合、リソース利用料金が発生。
試験対策: 料金体系、関連サービスの料金が問われる。

8.7 類似・関連サービスとの比較¶

AWS Trusted Advisor: コスト削減、セキュリティ、パフォーマンスの改善に関する推奨事項を提供。Compute Optimizer はリソースの最適化に特化。

8.8 試験で頻出となる具体的な問われ方と答え¶

Q: AWS Compute Optimizer は何を提供するサービスか？
A: AWS リソースの使用状況を分析し、最適なリソース構成を推奨するサービスである。
Q: AWS Compute Optimizer は、どのようなリソースの推奨事項を生成するか？
A: EC2 インスタンス、Auto Scaling グループ、EBS ボリューム、Lambda 関数などのリソースの推奨事項を生成する。
Q: AWS Compute Optimizer の推奨事項は、どのような目的で設計されているか？
A: コスト削減とパフォーマンス向上を両立するように設計されている。
Q: AWS Compute Optimizer は何を利用して、リソースの使用状況を分析するか？
A: 機械学習を利用して分析する。
Q: AWS Compute Optimizer の料金は？
A: 無料で利用できる。