某公司希望降低在 EC2 執行個體、Lambda 和 ECS 叢集上執行的容器化 ML 工作負載的成本。EC2 和 ECS 使用 EBS 儲存預測和成品。ML 工程師必須識別未充分利用的資源，並獲得建議以在最少的開發工作下降低成本。他們應該選擇哪個選項？

正確答案是執行 AWS Compute Optimizer 以識別效率低下的資源並接收節省成本的建議。AWS Compute Optimizer 是一項免費服務，可分析 AWS 資源的組態和利用率指標，並提供最佳化建議，以降低成本並提高效能，這符合題目中尋找未充分利用資源並獲得建議以降低成本的需求，且開發工作最少。 編寫自訂程式碼來分析每個執行個體的記憶體和 CPU 使用率雖然可行，但需要大量的開發工作，不符合「最少的開發工作」要求。將成本分配標籤應用於資源並在 AWS Billing and Cost Management 中啟用這些標籤有助於成本追蹤和歸因，但它本身不會識別未充分利用的資源或提供最佳化建議。檢查 AWS CloudTrail 事件歷史記錄可以查看資源的建立時間，但無法提供資源利用率的洞察或成本節約建議。