サードパーティのVMをGoogle Cloudに移行し、コストを最小限に抑えながら、一貫したワークロードに最適なCPU/メモリを決定します。

このアプローチは、オンプレミス環境を正確に再現し、実際のワークロード条件下でパフォーマンスを評価するため、最も効果的です。Monitoringエージェントは詳細なメトリクスを収集し、Rightsizing Recommendationsはこれらのデータに基づいて最適なCPU/メモリ構成を提案します。これにより、コストを最小限に抑えつつ、一貫したワークロードに最適なリソースを特定できます。 他の選択肢は不適切です。 最小のマシンタイプから始めて自動スケーリングする方法では、初期のパフォーマンスが最適でない可能性があり、適切なベースラインを見つけるまでに時間がかかります。 App Engine flexibleは特定のアプリケーションタイプには適していますが、サードパーティのVM全体の移行には汎用性が低く、VMの特性を直接引き継ぐのが難しい場合があります。 高トラフィックのロードテストは、通常のワークロードと異なる極端なシナリオをシミュレートするため、一貫したワークロードの最適なサイジングには適していません。