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Hardware und Services
Suchen Sie nach Möglichkeiten, die Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit Ihrer Workloads durch Änderungen der Methoden für die Hardwareverwaltung zu reduzieren. Minimieren Sie den Umfang der für die Bereitstellung erforderlichen Hardware und wählen Sie die jeweils effizienteste Hardware und den effizientesten Service für die jeweilige Workload aus.
In den folgenden Fragen geht es um diese Überlegungen zur Nachhaltigkeit:
| SUS5: Wie wählen und nutzen Sie Cloud-Hardware und -Services in Ihrer Architektur, um Ihre Nachhaltigkeitsziele zu unterstützen? |
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Suchen Sie nach Möglichkeiten, die Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit Ihrer Workloads durch Änderungen der Methoden für die Hardwareverwaltung zu reduzieren. Minimieren Sie den Umfang der für die Bereitstellung erforderlichen Hardware und wählen Sie die jeweils effizienteste Hardware und den effizientesten Service für die jeweilige Workload aus. |
Verwenden der geringstmöglichen Menge an Hardware zur Erfüllung Ihrer Anforderungen: Mit den Möglichkeiten der Cloud können Sie häufige Änderungen für Ihre Workload-Implementierungen ausführen. Aktualisieren Sie bereitgestellte Komponenten, wenn sich Ihre Anforderungen ändern.
Verwendung von Instance-Typen mit den geringsten Auswirkungen: Überwachen Sie kontinuierlich die Einführung neuer Instance-Typen und nutzen Sie Verbesserungen bei der Energieeffizienz, einschließlich Instance-Typen, die zur Unterstützung spezifischer Workloads bestimmt sind, wie z. B. Machine-Learning-Trainings und -Inferenzen und Videotranskodierung.
Nutzen Sie Managed Services: Managed Services verlagern die Verantwortung für die Aufrechterhaltung einer hohen durchschnittlichen Auslastung und die Nachhaltigkeitsoptimierung der eingesetzten Hardware auf AWS. Mit verwalteten Services können Sie die nachhaltigkeitsbezogenen Auswirkungen des Service über alle Mandanten des Service verteilen und so Ihren Beitrag verringern.
Optimieren Sie Ihre Nutzung vonGPUs: Grafikprozessoren (GPUs) können einen hohen Stromverbrauch verursachen, und viele GPU Workloads sind sehr variabel, wie z. B. Rendern, Transcodieren sowie Training und Modellierung für maschinelles Lernen. Führen Sie GPUs Instanzen nur für die benötigte Zeit aus und nehmen Sie sie automatisiert außer Betrieb, wenn sie nicht benötigt werden, um den Ressourcenverbrauch zu minimieren.
