Компания хочет снизить затраты на контейнерные рабочие нагрузки машинного обучения, работающие на инстансах EC2, Lambda и кластере ECS. EC2 и ECS используют тома EBS для хранения прогнозов и артефактов. Инженер машинного обучения должен выявить недоиспользуемые ресурсы и получить рекомендации по снижению затрат с минимальными усилиями на разработку. Какой вариант он должен выбрать?

AWS Compute Optimizer — это сервис, который анализирует метрики использования ваших ресурсов AWS, таких как инстансы EC2, тома EBS, функции Lambda и сервисы ECS, и предоставляет рекомендации по оптимизации производительности и снижению затрат. Он автоматически выявляет недоиспользуемые или переиспользуемые ресурсы, что соответствует цели минимизации усилий по разработке. Самостоятельный анализ использования памяти и ЦП (первый вариант) требует значительных усилий по разработке и поддержке. Применение тегов распределения затрат (второй вариант) помогает отслеживать расходы, но не дает рекомендаций по оптимизации. Проверка истории CloudTrail (третий вариант) полезна для аудита, но не для выявления недоиспользованных ресурсов и рекомендаций по их оптимизации.