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# Visualización de recomendaciones del grupo de escalado automático de EC2
AWS Compute Optimizer genera recomendaciones de tipos de instancia para los grupos de Amazon EC2 Auto Scaling. Las recomendaciones para sus grupos de Auto Scaling de EC2 se muestran en las siguientes páginas de AWS Compute Optimizer la consola.
+ **Recomendaciones grupales de Auto Scaling de EC2**
Esta página muestra cada uno de sus grupos actuales de Auto Scaling de EC2, sus clasificaciones de búsqueda, los tipos de instancias actuales, el precio por hora actual de la opción de compra seleccionada y la configuración actual. La recomendación principal de Compute Optimizer aparece junto a cada uno de sus grupos de Auto Scaling de EC2 e incluye el tipo de instancia recomendado, el precio por hora de la opción de compra seleccionada y la diferencia de precio entre los tipos de instancia actuales y la recomendación. Utilice la página de recomendaciones para comparar los tipos de instancias actuales de sus grupos de Auto Scaling de EC2 con nuestra recomendación principal, que puede ayudarle a decidir si debe aumentar o reducir el tamaño de sus instancias.
+ **Detalles del grupo Auto Scaling de EC2**
Según el grupo específico de Auto Scaling de EC2, esta página le proporciona recomendaciones de ajuste de tamaño y and/or recomendaciones para escalar en un grupo inactivo. Enumera las especificaciones de cada recomendación de ajuste de tamaño, como el riesgo de rendimiento y los precios por hora de la opción de compra seleccionada. La página de detalles también muestra gráficos de métricas de utilización que se pueden utilizar para comparar el grupo Auto Scaling actual de EC2 con las métricas de utilización proyectadas para las opciones de recomendación.
Las recomendaciones se actualizan a diario. Se generan mediante el análisis de las especificaciones y las métricas de utilización del grupo actual de Auto Scaling de EC2 durante el período retrospectivo predeterminado de 14 días o un período retrospectivo de 32 días. Puede ampliar el período retrospectivo a 93 días si habilita las métricas de infraestructura mejoradas. Para obtener más información, consulte [Métricas de infraestructura mejorada](enhanced-infrastructure-metrics.md), [Preferencias de recomendación de redimensionamiento](rightsizing-preferences.md) y [Métricas analizadas por AWS Compute Optimizer](metrics.md).
Tenga en cuenta que Compute Optimizer genera recomendaciones para los grupos de Auto Scaling de EC2 que cumplen un conjunto específico de requisitos, las recomendaciones pueden tardar hasta 24 horas en generarse y se deben acumular suficientes datos métricos. Para obtener más información, consulte [Requisitos de recursos](requirements.md).
**importante**
Si habilitas Cost Optimization Hub en AWS Cost Explorer, Compute Optimizer utiliza los datos del Cost Optimizer Hub, que incluyen tus descuentos de precios específicos, para generar tus recomendaciones. Si el Centro de optimización de costos no está habilitado, Compute Optimizer usa los datos de Cost Explorer y la información de precios bajo demanda para generar sus recomendaciones. Para obtener más información, consulte [Habilitar Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html) y [Centro de optimización de costos](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html) en la *Guía del usuario de AWS Cost Management *.
**Topics**
+ [Cómo se genera una recomendación grupal de Auto Scaling de EC2](#asg-recommendations-generate)
+ [Clasificaciones de resultados](#asg-recommendations-findings)
+ [Estrategia de asignación](#asg-recommendations-allocation)
+ [Ahorro mensual estimado y oportunidad de ahorro](#asg-savings-calculation)
+ [Idle](#asg-recommendations-idle)
+ [AWS Recomendaciones de instancias basadas en Graviton](#asg-graviton-recommendations)
+ [Tipos de carga de trabajo inferido](#asg-inferred-workload-types)
+ [Esfuerzo migratorio](#asg-migration-effort)
+ [Riesgo de rendimiento](#asg-performance-risk)
+ [Gráficos de utilización](#asg-utilization-graphs)
+ [Acceso a las recomendaciones y detalles del grupo EC2 Auto Scaling](asg-view-recommendations.md)
## Cómo se genera una recomendación grupal de Auto Scaling de EC2
AWS Compute Optimizer genera recomendaciones para los grupos de Auto Scaling de EC2 mediante un proceso de evaluación de tres pasos diseñado para optimizar los costes y el rendimiento:
1. **Evaluación de si un grupo de Auto Scaling de EC2 está inactivo**
Compute Optimizer evalúa si su grupo de Auto Scaling de EC2 está inactivo analizando sus patrones de utilización de recursos durante el período retrospectivo. Si todas las instancias de un grupo de Auto Scaling de EC2 cumplen los criterios de inactividad, Compute Optimizer detecta que el grupo está inactivo y calcula los posibles ahorros de escalado en el grupo inactivo. Para obtener más información, consulte [Criterios de inactividad por recurso](view-idle-recommendations.md#idle-criteria).
1. **Evaluación de la escalabilidad de un grupo de Auto Scaling de EC2**
Compute Optimizer evalúa la configuración de la capacidad de la instancia y las políticas de escalado para determinar si su grupo de EC2 Auto Scaling se utiliza para mantener un grupo fijo de instancias (sin políticas de escalado o políticas de escalado deshabilitadas), escalar dinámicamente para satisfacer sus demandas de carga de trabajo (mediante políticas de seguimiento de objetivos, escalado predictivo, escalado simple o escalado escalonado basadas en el uso de la CPU) o seguir un cronograma fijo de eventos de escalado (con políticas de escalado programadas).
1. **Identificar las oportunidades de dimensionamiento adecuadas**
Compute Optimizer analiza la utilización de los recursos y la configuración actual de su grupo de Auto Scaling de EC2, incluida la configuración de la estrategia de asignación, las políticas de escalado, los tipos de instancias, los precios y la capacidad de las instancias para encontrar las oportunidades de ajuste de tamaño adecuadas.
+ Para los grupos de Auto Scaling de EC2 que mantienen un grupo fijo de instancias, Compute Optimizer recomienda tipos de instancias que cumplan con los requisitos de carga de trabajo y, al mismo tiempo, mantengan el recuento de instancias actual. Esto puede mejorar el rendimiento de la carga de trabajo y ahorrar costes.
+ Para los grupos de Auto Scaling de EC2 que escalan dinámicamente en función de la demanda, Compute Optimizer recomienda actualizarlos a generaciones de instancias más recientes, lo que puede generar mayores ahorros. Si las métricas de memoria están habilitadas, también pueden sugerir oportunidades de reducir el tamaño de la memoria para ahorrar más.
+ Para los grupos de Auto Scaling de EC2 que siguen un programa fijo de eventos de escalado, Compute Optimizer recomienda tipos de instancias que pueden proporcionar mayores ahorros y, al mismo tiempo, cumplir con los requisitos de carga de trabajo de recursos en función de la capacidad escalada programada. Esto garantiza que las recomendaciones se ajusten a las estrategias de escalado y a las demandas de carga de trabajo específicas de cada grupo.
**nota**
Para corregir las recomendaciones de tamaño, Compute Optimizer no proporciona recomendaciones para modificar la política de escalado o la configuración de capacidad de las instancias.
## Clasificaciones de resultados
La columna **Resultados** de la página de recomendaciones de **grupos de Auto Scaling de EC2** proporciona un resumen del rendimiento de cada uno de los grupos de Auto Scaling de EC2 durante el período retrospectivo.
Las siguientes clasificaciones de hallazgos se aplican a los grupos de Auto Scaling de EC2.
| Clasificación | Description (Descripción) |
| --- | --- |
| No optimizado | Los grupos de Auto Scaling de EC2 que mantienen un grupo fijo de instancias se consideran no optimizados cuando el grupo está sobredimensionado o ejecuta cargas de trabajo que podrían provocar problemas de rendimiento. Los grupos de Auto Scaling de EC2 que escalan dinámicamente o siguen un programa fijo de eventos de escalado no se consideran optimizados cuando hay otros tipos de instancias que pueden satisfacer la demanda a un costo menor. |
| Optimizado | Un grupo de Auto Scaling de EC2 se considera optimizado cuando todas las especificaciones del grupo, como la CPU, la memoria y la red, cumplen los requisitos de rendimiento de la carga de trabajo. Para los grupos optimizados, Compute Optimizer puede recomendar un tipo de instancia de nueva generación. |
## Estrategia de asignación
Las columnas de estrategia de asignación de las páginas de recomendaciones y detalles de los grupos de Auto Scaling de EC2 muestran la estrategia de asignación actual y recomendada para el grupo de EC2 Auto Scaling. La estrategia de asignación define el orden en el que el grupo de escalado automático de EC2 despliega sus tipos de instancias mixtas. Compute Optimizer puede encontrar una de las siguientes estrategias de asignación:
+ **Priorizado**: el grupo de escalado automático de EC2 prioriza los tipos de instancia en función del orden que haya indicado en los requisitos de tipo de instancia.
+ **Precio más bajo**: el grupo de escalado automático de EC2 implementa automáticamente los tipos de instancia de precio más bajo en cada zona de disponibilidad en función del precio bajo demanda actual.
+ **Sin estrategia de asignación**: no ha definido una estrategia de asignación para el grupo de escalado automático de EC2.
+ **No aplicable**: una estrategia de asignación no es aplicable a un grupo de escalado automático de EC2 con un único tipo de instancia.
Compute Optimizer recomienda usar una estrategia de asignación **priorizada** y priorizar nuestros tipos de instancias recomendados por encima de los tipos de instancias actuales dentro de tus requisitos de tipo de instancia. Dar prioridad a la recomendación de Compute Optimizer permite al grupo de escalado automático de EC2 implementar tipos de instancia que optimizan el costo y el rendimiento. También le recomendamos que mantenga los tipos de instancia actuales en los requisitos de tipo de instancia para asegurarse de que hay capacidad suficiente para admitir las cargas de trabajo.
Puede actualizar sus grupos de Auto Scaling de EC2 con nuestros tipos de instancias recomendados mediante una actualización de instancias. Para obtener más información, consulte [Utilizar una actualización de instancias para actualizar las instancias de un grupo de Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/ec2/userguide/asg-instance-refresh.html) en la guía del usuario de *Auto Scaling de Amazon EC2*.
Para obtener más información sobre las estrategias de asignación, consulte [Estrategias de asignación para varios tipos de instancias](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/ec2/userguide/allocation-strategies.html#on-demand-allocation-strategy) en la guía del usuario de *Amazon EC2 Auto* Scaling.
## Ahorro mensual estimado y oportunidad de ahorro
**Ahorros mensuales estimados (después de los descuentos)**
En esta columna se enumeran los ahorros mensuales estimados para el grupo Auto Scaling de EC2 si hubiera utilizado los tipos de instancias recomendados durante el período retrospectivo. Después de ahorrar con descuento, considere cualquier modelo de precios de Reserved Instances o Savings Plans que esté activo en sus cuentas. Para recibir recomendaciones con descuentos de Savings Plans e instancias reservadas, es necesario activar la preferencia del modo de estimación de ahorros. Para obtener más información, consulte [Modo de estimación de ahorros](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
**nota**
Si no activa la preferencia del modo de estimación de ahorros, en esta columna se muestra la información de precios por defecto bajo demanda.
**Ahorros mensuales estimados (bajo demanda)**
En esta columna se enumeran los ahorros mensuales aproximados para el grupo EC2 Auto Scaling si hubiera utilizado la recomendación de Compute Optimizer durante el período retrospectivo y la hubiera comprado con los precios de las instancias bajo demanda.
**Oportunidad de ahorro (%)**
Esta columna muestra el porcentaje de ahorro mensual estimado del coste mensual actual que puede ahorrar si adopta los tipos de instancias recomendados para su grupo de Auto Scaling de EC2. Si el modo de estimación de ahorros está activado, Compute Optimizer analiza todos los modelos de precios de Reserved Instances o Savings Plans que estén activos en tus cuentas para generar el porcentaje de oportunidad de ahorro. Si el modo de estimación de ahorros no está activado, Compute Optimizer solo usa la información de los precios bajo demanda. Para obtener más información, consulte [Modo de estimación de ahorros](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode).
### Cálculo de ahorro mensual estimado
Para cada recomendación, calculamos el costo de utilizar una nueva instancia usando el tipo de instancia recomendado. Los ahorros mensuales estimados se calculan en función del número de horas de ejecución de las instancias actuales del grupo Auto Scaling de EC2 y de la diferencia en las tasas entre el tipo de instancia actual y el tipo de instancia recomendado. Los ahorros mensuales estimados para los grupos de Auto Scaling de EC2 que se muestran en el panel de control de Compute Optimizer son una suma de los ahorros mensuales estimados para todas las instancias sobreaprovisionadas en los grupos de Auto Scaling de EC2, en la cuenta.
## Idle
La columna **Inactivo** de la página de recomendaciones de **grupos de Auto Scaling de EC2** muestra si su grupo de EC2 Auto Scaling está inactivo o no.
**Criterios de inactividad para los grupos de Auto Scaling de EC2**: el grupo no tiene instancias con un uso máximo de CPU superior al 5% o un MB/day 5% de uso de la red durante el período retrospectivo de 14 días.
**Criterios de inactividad para los grupos de Auto Scaling de EC2 que utilizan tipos de instancias G o P**: si las instancias del grupo cumplen los siguientes criterios durante el período retrospectivo de 14 días:
+ La GPU no funciona de forma activa durante más del 99% del período retrospectivo
+ El codificador de GPU no se usa durante el 99 % o más del tiempo de ejecución de la instancia
+ El uso de memoria de la GPU a nivel de instancia es inferior al 5%
+ La utilización máxima de la CPU es inferior al 5 %
+ La utilización de la red es inferior a 5 MB/día
## AWS Recomendaciones de instancias basadas en Graviton
Al consultar las recomendaciones grupales de Auto Scaling de EC2, puede ver el impacto en el precio y el rendimiento de ejecutar su carga de trabajo en instancias basadas AWS en Graviton. Para ello, elija **Graviton (aws-arm64)** en el menú desplegable **Preferencia de arquitectura de CPU**. De lo contrario, selecciona **Actual** para ver las recomendaciones basadas en el mismo proveedor de CPU y la misma arquitectura que la instancia actual.
**nota**
Las columnas **Precio actual**, **Precio recomendado**, **Diferencia de precio**, **Diferencia de precio (%)** y **Ahorro mensual estimado** se actualizan para ofrecer una comparación de precios entre el tipo de instancia actual y el tipo de instancia de la preferencia de arquitectura de CPU seleccionada. Por ejemplo, si elige **Graviton (aws-arm64)**, se comparan los precios entre el tipo de instancia actual y el tipo de instancia basada en Graviton recomendado.
## Tipos de carga de trabajo inferido
La columna **Tipos de carga de trabajo inferidos** de la página de recomendaciones de **grupos de Auto Scaling de EC2** muestra las aplicaciones que podrían estar ejecutándose en instancias del grupo Auto Scaling de EC2, según lo deducido por Compute Optimizer. Para ello, analiza los atributos de las instancias del grupo Auto Scaling de EC2, como el nombre de la instancia, las etiquetas y la configuración. Compute Optimizer actualmente puede deducir si tus instancias ejecutan Amazon EMR, Apache Cassandra, Apache Hadoop, Memcached, NGINX, PostgreSQL, Redis, Kafka o. SQLServer Al deducir las aplicaciones que se ejecutan en tus instancias, Compute Optimizer puede identificar el esfuerzo por migrar tus cargas de trabajo de tipos de instancias basadas en x86 a tipos de instancias Graviton basadas en ARM. AWS Para obtener más información, consulte [Esfuerzo migratorio](#asg-migration-effort).
**nota**
No se puede deducir la SQLServer aplicación en las regiones de Oriente Medio (Baréin), África (Ciudad del Cabo), Asia Pacífico (Hong Kong), Europa (Milán) y Asia Pacífico (Yakarta).
## Esfuerzo migratorio
La columna **Esfuerzo de migración** de las páginas de recomendaciones de **grupos de Auto Scaling** de **EC2 y de detalles de los grupos de Auto Scaling** de EC2 muestra el nivel de esfuerzo que podría ser necesario para migrar del tipo de instancia actual al tipo de instancia recomendado. A continuación, se muestran ejemplos de los diferentes niveles de esfuerzo de migración.
+ **Muy bajo**: el tipo de instancia recomendado tiene la misma arquitectura de CPU que el tipo de instancia actual.
+ **Bajo**: Amazon EMR es el tipo de carga de trabajo inferida y se recomienda un tipo de instancia AWS Graviton
+ **Medio**: no se puede deducir un tipo de carga de trabajo, pero se recomienda un tipo de instancia de AWS Graviton.
+ **Alto**: el tipo de instancia recomendado tiene una arquitectura de CPU diferente a la del tipo de instancia actual y la carga de trabajo no tiene una versión compatible conocida con la arquitectura de CPU recomendada.
*Para obtener más información sobre la migración de tipos de instancias basadas en x86 a instancias AWS Graviton basadas en ARM, consulte [Consideraciones al realizar la transición de cargas de trabajo a instancias Amazon EC2 AWS basadas en Graviton2 en Graviton](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md) Getting Started.AWS GitHub*
## Riesgo de rendimiento
Las columnas de riesgo de rendimiento de la página de detalles de los **grupos de Auto Scaling** de **EC2 y la página de recomendaciones de los grupos de Auto Scaling** de EC2 definen la probabilidad de que los tipos de instancia actuales y recomendados que se ejecutan en su grupo de EC2 Auto Scaling no cumplan sus requisitos de carga de trabajo. Compute Optimizer calcula una puntuación de riesgo de rendimiento individual para cada especificación del grupo Auto Scaling de EC2, que incluye CPU, memoria, rendimiento de EBS, IOPS de EBS, rendimiento de disco, IOPS de disco, rendimiento de red y PPS de red. El riesgo de rendimiento del grupo Auto Scaling de EC2 actual y recomendado se calcula como la puntuación máxima de riesgo de rendimiento en todas las especificaciones de recursos analizadas.
Los valores van desde muy bajo, bajo, medio, alto y muy alto. Un riesgo de rendimiento muy bajo significa que se prevé que los tipos de instancia siempre proporcionen la capacidad suficiente. Cuanto mayor sea el riesgo de rendimiento, deberá validar si los tipos de instancias que se ejecutan en su grupo de Auto Scaling de EC2 cumplen los requisitos de rendimiento de su carga de trabajo antes de migrar el recurso. Decida si desea optimizar para mejora del rendimiento, para reducción de costos o para una combinación de ambos. Para obtener más información, consulte [Cambiar el tipo de instancia](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-instance-resize.html) en la *Guía del usuario de Amazon Elastic Compute Cloud*.
**nota**
En la API Compute Optimizer, el riesgo de rendimiento AWS Command Line Interface (AWS CLI) y AWS SDKs se mide en una escala de `0` (muy bajo) a `4` (muy alto).
## Gráficos de utilización
La página de detalles del **grupo Auto Scaling de EC2** muestra gráficos de métricas de utilización para las instancias actuales del grupo. Los gráficos muestran los datos del período de análisis. Compute Optimizer utiliza el punto de utilización máximo en cada intervalo de tiempo de cinco minutos para generar recomendaciones grupales de Auto Scaling de EC2.
Puede cambiar los gráficos para mostrar los datos de las últimas 24 horas, tres días, una semana o dos semanas. Si activa la [característica de pago con métricas de infraestructura mejorada](enhanced-infrastructure-metrics.md), podrás ver los datos de los últimos tres meses.
En la página de detalles se muestran los siguientes gráficos de utilización:
| Nombre del gráfico | Description (Descripción) |
| --- | --- |
| Utilización media de la CPU (porcentaje) | El porcentaje promedio de unidades informáticas de EC2 asignadas que utilizan las instancias del grupo Auto Scaling de EC2. |
| Entrada media de red (MIB/segundo) | El número de mebibytes (MiB) por segundo recibidos en todas las interfaces de red por las instancias del grupo Auto Scaling de EC2. |
| Salida media de red (MIB/segundo) | El número de mebibytes (MiB) por segundo que las instancias del grupo Auto Scaling de EC2 envían a todas las interfaces de red. |
| Capacidad de la instancia | Es el número de instancias en ejecución con un grupo de Auto Scaling de EC2 en un momento dado. |
# Acceso a las recomendaciones y detalles del grupo EC2 Auto Scaling
Puede usar uno de los siguientes procedimientos para acceder a las páginas de **recomendaciones de grupos de EC2 Auto Scaling** o a las páginas de **detalles de los grupos de EC2 Auto Scaling** en la AWS consola.
En la página de **recomendaciones de grupos de EC2 Auto Scaling**, puede ver las recomendaciones de sus grupos de EC2 Auto Scaling actuales. En la página **EC2 Detalles del grupo de escalado automático** puede ver los detalles de un grupo específico y sus recomendaciones.
## Procedimientos
### Acceder a la página de recomendaciones grupales de EC2 Auto Scaling
**Para acceder a la página de recomendaciones grupales de EC2 Auto Scaling**
1. Abre la consola de Compute Optimizer en. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. En el panel de navegación, elija **EC2 Grupos de Auto Scaling**.
La página de recomendaciones muestra las especificaciones y las clasificaciones de búsqueda de sus grupos de EC2 Auto Scaling, junto con las especificaciones de los grupos recomendados. Los grupos de EC2 Auto Scaling actuales que aparecen en la lista son de la AWS región que está actualmente seleccionada, en la cuenta seleccionada.
1. Puede realizar las siguientes acciones en la página de recomendaciones:
+ Vea el impacto en el precio y el rendimiento de ejecutar su carga de trabajo en instancias basadas en AWS Graviton. Para ello, elija **Graviton (aws-arm64)** en la lista desplegable **Preferencia de arquitectura de CPU**. De lo contrario, la opción **Actual** (predeterminada) mostrará las recomendaciones basadas en el mismo proveedor de CPU y la misma arquitectura que la instancia actual.
+ Filtre las recomendaciones por Regiones de AWS hallazgos o motivos de búsqueda. Para ello, primero seleccione el cuadro de texto **Filtrar por una o más propiedades**. A continuación, elija la propiedad y un valor en la lista desplegable que aparece.
+ Consulte las recomendaciones de instancias en otra cuenta. Para ello, seleccione **Cuenta** y, a continuación, seleccione un identificador de cuenta diferente.
**nota**
Si ha iniciado sesión en una cuenta de administración de una organización y el acceso de confianza con Compute Optimizer está habilitado, puede ver las recomendaciones de recursos en otras cuentas. Para obtener más información, consulte [Cuentas compatibles con Compute Optimizer](getting-started.md#supported-accounts) y [Acceso confiable para AWS Organizations](security-iam.md#trusted-service-access).
+ Borre el filtro seleccionado. Para ello, seleccione **Borrar filtros** junto al filtro.
+ Acceda a la página de **detalles del grupo EC2 Auto Scaling** para ver un grupo de EC2 Auto Scaling específico. Para ello, elija la clasificación de resultado que aparece junto al grupo deseado.
### Acceder a la página de detalles del grupo EC2 Auto Scaling
**Para acceder a la página de detalles del grupo EC2 Auto Scaling**
1. Abre la consola de Compute Optimizer en. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/)
1. En el panel de navegación, elija **EC2 Grupos de Auto Scaling**.
1. Para ver los detalles de una recomendación, seleccione un grupo de EC2 Auto Scaling y elija **Ver detalles**. O bien, elija el enlace del grupo EC2 Auto Scaling.
La página de detalles muestra hasta tres recomendaciones de optimización para el grupo de EC2 Auto Scaling que elija. Enumera las especificaciones de las instancias actuales del grupo EC2 Auto Scaling, las especificaciones y los riesgos de rendimiento de las instancias recomendadas y los gráficos de métricas de utilización.
1. En la página de detalles podrá realizar las acciones siguientes:
+ Para ver el impacto en el precio y el rendimiento de ejecutar su carga de trabajo en instancias basadas en AWS Graviton, elija **Graviton (aws-arm64)** en el menú desplegable **Preferencias de arquitectura de CPU**. De lo contrario, la opción **Actual** (predeterminada) mostrará las recomendaciones basadas en el mismo proveedor de CPU y la misma arquitectura que la instancia actual.
+ Active la característica de pago métricas de infraestructura mejorada para extender el período retroactivo del análisis de métricas del grupo de Auto Scaling que está viendo hasta tres meses (en comparación con el período predeterminado de 14 días). Para obtener más información, consulte [Métricas de infraestructura mejorada](enhanced-infrastructure-metrics.md).
+ Los gráficos de las métricas de uso de la instancia actual se muestran en la parte inferior de la página. La línea azul continua es la utilización de las instancias actuales del grupo de Auto Scaling.
+ Para cambiar el intervalo de tiempo de los gráficos, elija **Intervalo de tiempo** y, a continuación, elija **Últimas 24 horas**, **Últimos 3 días**, **Última semana** o **Últimas 2 semanas**. Si activa la [preferencia de recomendación de métricas de infraestructura mejorada](enhanced-infrastructure-metrics.md), también puede elegir **Últimos 3 meses**. Al elegir un intervalo de tiempo más corto, se muestran los puntos de datos con una granularidad mayor, lo que proporciona un mayor nivel de detalle.