SOAモニタリング、ロギング、分析、修復、およびパフォーマンスの最適化
ある企業は、本番環境のEC2インスタンス上で稼働するアプリケーションのコスト最適化を検討しています。AWS Compute Optimizer のレポートによると、多くのインスタンスが過剰プロビジョニングされていますが、各インスタンスの実際のメモリ使用率データがないため、Compute Optimizer の推奨精度が低い状態です。最小限の運用負荷でCompute Optimizerの推奨精度を向上させる方法として最も適切なものはどれですか？
ASystems Manager Inventory を使用して各インスタンスのハードウェア情報を収集し、Compute Optimizerにカスタムメタデータとして送信する
Systems Manager Inventoryはソフトウェア/設定情報の収集用であり、Compute Optimizer推奨精度向上とは関係ありません。
BCloudWatch エージェントをSystems Manager Distributor でフリート全体に展開し、メモリ使用率メトリクスをCloudWatchに送信するよう設定する。Compute OptimizerはCloudWatchのメモリメトリクスを自動的に参照して推奨精度を向上させる
✓ 正解
Compute Optimizerは、EC2インスタンスのメモリ使用率メトリクスがCloudWatchに存在する場合、それを自動的に参照して推奨精度を向上させます。CloudWatchエージェントはメモリなどのカスタムメトリクスを収集でき、Systems Manager Distributorを使用することでフリート全体への展開を自動化できます。
CAWS Trusted Advisor のコスト最適化チェックを実行して過剰プロビジョニングされたインスタンスを特定し、推奨インスタンスタイプに手動で変更する
AWS Trusted AdvisorはCompute Optimizerと異なり推奨精度向上の仕組みがなく、推奨機能も異なります。
DEC2 インスタンスにAWS Systems Manager エージェント（SSM Agent）をインストールし、Session Manager 経由でメモリ使用率を定期的に確認してスプレッドシートに記録する
Session Managerでの手動確認は運用負荷が高くスケールしません。
解説
Compute Optimizerは、EC2インスタンスのメモリ使用率メトリクスがCloudWatchに存在する場合、それを自動的に参照して推奨精度を向上させます。CloudWatchエージェントはメモリなどのカスタムメトリクスを収集でき、Systems Manager Distributorを使用することでフリート全体への展開を自動化できます。
選択肢AのSystems Manager Inventoryはソフトウェア/設定情報の収集用であり、Compute Optimizer推奨精度向上とは関係ありません。
選択肢CのAWS Trusted AdvisorはCompute Optimizerと異なり推奨精度向上の仕組みがなく、推奨機能も異なります。
選択肢DのSession Managerでの手動確認は運用負荷が高くスケールしません。
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