概要
以前は AWS Perspective と呼ばれていたソリューションです。
例えば、「AWS でシステムを構築したけれど、アーキテクチャ図を手動で更新するのは大変・・・自動で更新したい !」ときにご活用いただけます。Workload Discovery on AWS はAWS アカウントのリソースをアーキテクチャ図に落としてくれます。リソースの構成図を作成してくれます。
登録したいアカウントとregionを指定するためのcsvファイルを作成しておく
参考:
ここを参考に、インポートしたいregionを指定したCSVファイルをローカルPC内に作成する。文字コードUTF8で作成する事。

作成したCSVファイルをアップロードしてアカウントとregionを登録する
下記ウェブサイトのImportをクリックする。

。

先ほど作成したcsvファイルをアップロードする

IMPORTをクリックしてCSVファイルを登録する。

インストールの為のCloudformation templateを取得する
以下のダイアログが表示されるので、
Global ResourcesとRegional Resourcesの2つをクリックする。

以下の2つのcloudformation-templateファイルがローカルPCにダウンロードされる。
global-resource.template
regional-resource.template
Cloudformationを起動してインストールする
次に上記2つのcloudformation-templateファイルを使ってCloudformationを起動する。
個々にCloudformationを起動する。

2つのCloudformationが成功した後、
WorkloadDiscoveryのAccountsを見る。
Resourceが最初はNot Discoveredだったのが、時間経過とともにリソース数が増えていく。

WorkloadDiscoveryを閲覧できるユーザを登録する
WorkloadDiscoveryを作成したregionのAmazon Cognitoに、WorkloadDiscoveryのユーザープールが作成されている。
そのユーザープールにユーザ登録する。

登録すると登録先のメールアドレスにメールが送られてくる。メールにはURLとIDとパスワードが記載されている。そのURLにログインする。
これでWorkload Discoveryを使用できます。