Computer und Hardware - AWS Well-Architected Framework

Computer und Hardware

Die optimale Datenverarbeitungsoption für eine bestimmte Workload kann sich je nach Anwendungsdesign, Nutzungsmustern und Konfigurationseinstellungen unterscheiden. Architekturen können verschiedene Datenverarbeitungsoptionen für verschiedene Komponenten verwenden und verschiedene Funktionen zur Verbesserung der Leistung bieten. Die Wahl der falschen Datenverarbeitungslösung für eine Architektur kann die Leistungseffizienz schmälern.

In AWS gibt es drei Arten der Datenverarbeitung: Instances, Container und Funktionen:

  • Instances sind virtualisierte Server, deren Funktionen mit einer Schaltfläche oder einem API-Aufruf geändert werden können. Da Ressourcenentscheidungen in der Cloud flexibel sind, können Sie mit verschiedenen Servertypen experimentieren. AWS bietet diese virtuellen Server-Instances in unterschiedlichen Varianten und Größen mit einer umfassenden Auswahl an Optionen, einschließlich Solid-State-Laufwerken (SSDs) und Grafikprozessoren (GPUs).

  • Container dienen zur Virtualisierung des Betriebssystems. Sie können damit eine Anwendung und deren Abhängigkeiten in von der Ressource isolierten Prozessen ausführen. AWS Fargate bietet Serverless-Datenverarbeitung für Container. Amazon EC2 kann verwendet werden, wenn Sie Kontrolle über die Installation, Konfiguration und Verwaltung Ihrer Datenverarbeitungsumgebung benötigen. Zudem können Sie aus mehreren Plattformen zur Container-Orchestrierung auswählen: Amazon Elastic Container Service (ECS) oder Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS).

  • Funktionen abstrahieren die Ausführungsumgebung vom anzuwendenden Code. AWS Lambda ermöglicht es Ihnen beispielsweise, Code auszuführen, ohne eine Instance auszuführen.

In der folgenden Frage geht es um Überlegungen zur Leistungseffizienz.

LEIST 2: Wie wählen und nutzen Sie Computing-Ressourcen für Ihre Workload?
Welche Datenverarbeitungslösung für eine Workload effizienter ist, ist vom Anwendungsdesign sowie von Nutzungsmustern und Konfigurationseinstellungen abhängig. Architekturen können unterschiedliche Datenverarbeitungslösungen für verschiedene Komponenten verwenden und unterschiedliche Funktionen zur Leistungsverbesserung bieten. Die Wahl der falschen Datenverarbeitungslösung für eine Architektur kann die Leistungseffizienz schmälern.