ec2-rightsizing-optimizer

通过结构化的利用率驱动决策框架，为成本优化对 EC2 实例进行合理调整——收集 14-30 天的 CloudWatch 利用率数据（包括 CPUUtilization、NetworkIn/Out、DiskReadOps/WriteOps，以及需要 CloudWatch Agent 的负载关键指标 MemoryUtilization），结合 Compute Optimizer 的建议（已优化、配置不足、过度配置、数据不足）并进行置信度筛选，应用合理调整决策矩阵（CPU < 30% 且内存 < 50% → 降配；CPU > 70% 持续或内存 > 80% → 升配；网络密集型 → 启用增强型网络或选择更大实例；突发性能 t 系列 → 检查 CPU 积分余额），根据工作负载特征选择实例族（通用型 m7i/m6i、计算优化型 c7i/c7a、内存优化型 r7i/r7a/x2idn、存储优化型 i4i/im4gn、GPU 型 g5/p5），评估 Graviton (ARM) 迁移机会（价格性能提升高达 40%），并推荐定价模型优化方案（按需实例 → 针对稳定负载采用 1/3 年预留实例，节省 30-72% 成本；计算/实例节省计划用于……）

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