Firma chce obniżyć koszty konteneryzowanych obciążeń ML działających na instancjach EC2, Lambda i klastrze ECS. EC2 i ECS używają woluminów EBS do przechowywania predykcji i artefaktów. Inżynier ML musi zidentyfikować niewykorzystane zasoby i uzyskać rekomendacje dotyczące redukcji kosztów przy minimalnym wysiłku programistycznym. Którą opcję powinien wybrać?

AWS Compute Optimizer to usługa, która analizuje dane dotyczące wykorzystania zasobów (CPU, pamięć, sieć, I/O dysku) i rekomenduje optymalne typy instancji EC2, woluminy EBS, funkcje Lambda oraz usługi ECS, aby obniżyć koszty i poprawić wydajność. Działa automatycznie i wymaga minimalnego wysiłku programistycznego, co czyni ją idealnym rozwiązaniem dla tego scenariusza. Pisanie niestandardowego kodu do analizy wykorzystania jest czasochłonne i wymaga ciągłej konserwacji. Tagi alokacji kosztów pomagają w rozliczaniu, ale nie identyfikują niewykorzystanych zasobów ani nie dostarczają rekomendacji optymalizacyjnych. Sprawdzanie historii CloudTrail dostarcza informacji o utworzeniu zasobów, ale nie o ich bieżącym wykorzystaniu ani nieefektywności.