Principes de conception - AWS Well-Architected Framework

Principes de conception

Il existe cinq principes de conception pour l'efficacité des performances dans le cloud :

  • Démocratiser les technologies avancées : simplifiez la mise en œuvre de technologies avancées pour votre équipe en déléguant des tâches complexes à votre fournisseur de cloud. Plutôt que de demander à votre équipe informatique de s'informer sur l'hébergement et l'exploitation de nouvelles technologies, envisagez de consommer les technologie en tant que service. Par exemple, les bases de données NoSQL, le transcodage multimédia et le machine learning sont trois technologies qui requièrent des compétences spécialisées. Dans le cloud, ces technologies deviennent des services que votre équipe peut consommer, ce qui lui permet de se dédier au développement de produits plutôt qu'à l'allocation et à la gestion des ressources.

  • Une portée mondiale en quelques minutes : le déploiement de votre charge de travail dans plusieurs régions AWS du monde vous permet d'offrir une latence plus faible et une meilleure expérience à vos clients, à un coût réduit.

  • Utilisation d'architectures sans serveur : les architectures sans serveur vous évitent d'exécuter et de gérer des serveurs physiques pour les activités traditionnelles de calcul. Par exemple, les services de stockage sans serveur peuvent agir comme des sites Web statiques (éliminant le besoin de serveurs Web), et les services d'événements peuvent héberger du code. Ainsi, vous supprimez la charge opérationnelle de gestion des serveurs physiques et réduisez les coûts des transactions, car les services gérés fonctionnent à l'échelle du cloud.

  • Expérimentation plus fréquente : avec des ressources virtuelles et automatisables, vous pouvez rapidement exécuter des tests comparatifs à l'aide de différents types d'instances, de stockages ou de configurations.

  • Tenir compte de la « sympathie mécanique » : comprenez comment les services cloud sont consommés et utilisez toujours l'approche technologique qui correspond le mieux à vos objectifs de charges de travail. Par exemple, tenez compte des modèles d'accès aux données lorsque vous sélectionnez les approches de stockage ou de base de données.