機械学習サイジングによるリソースの適正サイズ推奨

ア(誤り):Budgetsは予算追跡・アラート通知ツールである。 イ:AWS Compute Optimizerは、機械学習を活用して過去のワークロードメトリクスを分析し、EC2インスタンス、EBSボリューム、Lambda関数の「適正サイジング(Rightsizing)」推奨を提供し、コスト削減とパフォーマンス改善を両立させる。 ウ(誤り):Billing Conductorはチャージバックやカスタム請求ロジックを構成するツールである。 エ(誤り):Syntheticsは外形監視(Canary)ツールである。

機械学習を用いてCloudWatchの過去の利用率メトリクス(CPU、メモリ、ネットワーク使用量など)を自動分析し、EC2インスタンスやEBSボリュームの過剰プロビジョニング(オーバースペック)を解消するための最適なインスタンスタイプを推奨してくれるサービスを1つ選択してください。

出典AWS非公式・オリジナル問題
ア
AWS Budgets
イ
AWS Compute Optimizer
ウ
AWS Billing Conductor
エ
Amazon CloudWatch Synthetics