Amazon Compute Optimizer推出了一项新功能，该功能可以让客户利用多个CPU架构来更轻松地优化其EC2实例。此功能已在由亚马逊云科技中国区域免费推出。Amazon Compute Optimizer使用机器学习来分析历史使用率指标，推荐最合适您工作负载的亚马逊云科技资源，以降低成本并提高性能。

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即日起，客户可以指定x86和Arm作为其AWS EC2实例类型建议的首选EC2实例架构。当客户同时指定两者时，Compute Optimizer会根据工作负载的最佳性价比建议，从基于x86和基于Amazon Graviton的实例类型中建议选择最多3个选项。

此外，Compute Optimizer现在提供迁移工作量等级，并且可以在为现有基于x86的实例建议Graviton实例选项时提供迁移指南。迁移工作量等级从非常低到高不等，反映了从当前实例类型迁移到推荐实例类型可能需要的工作量，具体取决于实例架构的差异以及工作负载是否与推荐的实例类型兼容。这使得Compute Optimizer客户能够找到可以为小型Graviton迁移工作量带来丰厚回报的工作负载。

Amazon Compute Optimizer可以根据您的使用率数据，帮助您为以下四种类型的亚马逊云科技资源选择最优配置：Amazon EC2实例、Amazon EBS卷、Amazon Lambda函数和Amazon Fargate 上的 Amazon ECS服务。

Amazon Compute Optimizer通过应用从Amazon自身运行多种工作负载的经验中汲取的知识，从而识别工作负载模式并推荐最佳亚马逊云科技资源。Compute Optimizer分析您的工作负载的配置和资源使用率，以识别数十种定义特征，例如，工作负载是否为CPU密集型，是否表现为每日变化模式，或者是否频繁访问本地存储。该服务拥有这些特征，并可识别工作负载要求的硬件资源。

Compute Optimizer可以推断工作负载在不同硬件平台（如Amazon EC2实例类型）上的表现或者使用不同的配置（如Amazon EBS卷IOPS设置、Amazon Lambda函数内存大小和Amazon Fargate vCPU上的 Amazon ECS服务以及内存大小）提供建议。

使用Amazon Compute Optimizer不会产生额外费用。首先，您可以在Compute Optimizer控制台中选择该服务。

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