AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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1. サービス概要

AWS Compute Optimizerは、機械学習を用いて過去の使用率メトリクスを分析し、AWSリソースの最適な構成を推奨するサービスです。過剰プロビジョニング（オーバープロビジョニング）や過少プロビジョニング（アンダープロビジョニング）を検出し、コスト削減とパフォーマンス向上の両立を支援します。

CloudWatchメトリクスを基に「ライトサイジング（適切なサイズ調整）」のレコメンデーションを提供します。

2. 主な特徴と機能

2.1 対応リソース

• EC2インスタンス: 最適なインスタンスタイプを推奨。
• Auto Scalingグループ: グループ内インスタンスの最適化。
• EBSボリューム: 最適なボリュームタイプ・サイズ・IOPSを推奨。
• Lambda関数: メモリ割り当ての最適化。
• ECS on Fargate: タスクのCPU/メモリ最適化。
• 商用ソフトウェアライセンス（一部）: ライセンス最適化の推奨。

2.2 機械学習ベースの分析

CloudWatchの使用率メトリクス（CPU・メモリ・ネットワーク・ディスク）を機械学習で分析し、各リソースを「最適化済み」「過剰」「過少」に分類。

2.3 拡張メトリクスとレコメンデーション

CloudWatchエージェントによるメモリ使用率の取り込みでより精度の高い推奨が可能。推奨ごとに予測されるコスト削減額・パフォーマンスリスクを提示。

3. アーキテクチャおよび技術要素

• オプトイン: アカウントまたはOrganizationsレベルでCompute Optimizerを有効化（オプトイン）。
• データソース: CloudWatchの過去メトリクス（デフォルト14日間、拡張で最大93日間の参照に対応）。
• Organizations連携: 組織全体のアカウントを横断して推奨を集約。

4. セキュリティと認証・認可

• IAM: Compute Optimizerへのアクセス・オプトインをIAMで制御。
• 読み取り専用: Compute Optimizerは推奨を提示するのみで、リソースを自動変更しない（実装は利用者が判断・実行）。

5. 料金形態

• 基本的なレコメンデーションは無料。
• 拡張インフラストラクチャメトリクス（長期メトリクス参照）等の一部機能は有料。

6. よくあるアーキテクチャ・設計パターン

• コスト最適化: 過剰プロビジョニングされたEC2/EBSを検出してライトサイジング→コスト削減。
• パフォーマンス改善: 過少プロビジョニングのリソースを検出して適切なサイズに引き上げ。
• Lambda最適化: メモリ割り当てを最適化して実行時間・コストのバランスを改善。
• 組織全体の最適化: Organizationsで全アカウントの推奨を集約して継続的に最適化。

7. 設定・デプロイ手順（ハンズオン例）

1. Compute Optimizerをオプトイン（有効化）。
2. 分析データが蓄積されるまで待機（メトリクス収集）。
3. ダッシュボードで「過剰」「過少」「最適化済み」のリソースを確認。
4. 推奨されたインスタンスタイプ・ボリューム・メモリ設定を確認して適用。
5. 必要に応じてCloudWatchエージェントでメモリメトリクスを取り込み精度を向上。

8. 試験で問われやすいポイント