Pilar de sostenibilidad

El pilar de sostenibilidad del AWS Well-Architected Framework se centra en minimizar los impactos ambientales de la ejecución de cargas de trabajo en la nube. Los temas clave incluyen un modelo de responsabilidad compartida para la sostenibilidad, comprender el impacto y maximizar el uso para minimizar los recursos necesarios y reducir los impactos posteriores.

El pilar de la sostenibilidad contiene las siguientes áreas de enfoque clave:

• ¿Su impacto

• Objetivos de sostenibilidad

• Uso maximizado

• Anticipar y adoptar ofertas de hardware y software nuevas y más eficientes

• Uso de servicios gestionados

• Reducción del impacto descendente

Esta guía se centra en su impacto. Para obtener más información sobre los demás principios de diseño de sostenibilidad, consulte el AWS Well-Architected Framework.

Sus elecciones y requisitos tienen un impacto en el medio ambiente. Si puede elegir Regiones de AWS que tengan una menor intensidad de carbono y si sus requisitos reflejan las necesidades reales de carga de trabajo en lugar de limitarse a maximizar el tiempo de actividad y la durabilidad, la sostenibilidad de la carga de trabajo aumenta. En las siguientes secciones, se analizan las mejores prácticas y las consideraciones bien pensadas que, si se adoptan en el diseño de la carga de trabajo y en las operaciones en curso, tendrán un impacto medioambiental positivo.

Selección de regiones de AWS

Algunos Regiones de AWS están cerca de los proyectos de energía renovable de Amazon o ubicados donde la red tiene una intensidad de carbono publicada inferior a la de otros. Considera el impacto en la sostenibilidad de las regiones que podrían ser viables para tu carga de trabajo y compara tu lista con las regiones en las que Neptune está disponible.

El consumo se basa en los patrones de comportamiento de los usuarios

Ajustar el consumo al tráfico y al comportamiento de los usuarios ayuda a AWS minimizar el impacto de los servicios en el medio ambiente. Tenga en cuenta las siguientes prácticas recomendadas al diseñar la solución:

• Supervise CloudWatch las métricas de Amazon CPUUtilizationMainRequestQueuePendingRequests, por ejemplo, y TotalRequestsPerSec determine cuándo su demanda es mayor o menor, y asegúrese de que los recursos de su clúster tengan el tamaño adecuado en esos momentos.

• Automatice la interrupción de los entornos que no son de producción durante las horas en que no se utilizan. Para obtener más información, consulte la entrada del blog Automatice la detención y el inicio de los recursos del entorno de Amazon Neptune mediante etiquetas de recursos.

• Si sus patrones de tráfico varían con frecuencia y de forma impredecible, considere la posibilidad de utilizar instancias Neptune Serverless que se amplíen o disminuyan según la demanda, en lugar de utilizar una instancia aprovisionada para los picos de tráfico.

• Considere la posibilidad de alinear sus acuerdos de nivel de servicio con los objetivos de sostenibilidad, además de con los objetivos de continuidad empresarial. Reducir los requisitos, como la recuperación ante desastres en varias regiones, la alta disponibilidad o la retención de copias de seguridad a largo plazo, especialmente para los entornos que no son de producción o las cargas de trabajo que no son esenciales para la misión, puede reducir la cantidad de recursos necesarios para cumplir esos objetivos.

Optimice los patrones de arquitectura y desarrollo de software

Para evitar el desperdicio, optimice sus modelos y consultas, y comparta los recursos de cómputo para utilizar todos los recursos disponibles en las instancias y los clústeres de Neptune. Entre las prácticas recomendadas específicas se incluyen las siguientes:

• Haga que los desarrolladores compartan las instancias de Neptune y las instancias de aplicación de Jupyter Notebook en lugar de que cada uno cree las suyas propias. Proporcione a cada desarrollador su propia partición lógica en un único clúster de Neptune mediante el uso de estrategias de particionamiento multiusuario y cree carpetas de bloc de notas independientes para cada desarrollador en una sola instancia de Jupyter.

• Implemente patrones que maximicen el uso de los recursos y minimicen el tiempo de inactividad, como subprocesos paralelos para cargar datos y agrupar registros en lotes en una transacción más grande.

• Optimice sus consultas y su modelo gráfico para minimizar los recursos necesarios para calcular los resultados.

• Para los resultados de las consultas de Gremlin, utilice la función de caché de resultados para minimizar los recursos que se gastan en volver a calcular las consultas paginadas o que se repiten con frecuencia.

• Mantenga sus entornos de Neptune actualizados. Las versiones más recientes de Neptune admiten las EC2 instancias más recientes, como Graviton, que son más eficientes. También incluyen mejoras en la optimización de las consultas y correcciones de errores que reducen la cantidad de recursos necesarios para calcular las consultas.