Évaluer des améliorations spécifiques - Pilier de durabilité

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Évaluer des améliorations spécifiques

Identifiez les ressources allouées par votre charge de travail pour mener à bien une unité de travail. Évaluez les améliorations potentielles et estimez leur impact potentiel, le coût de mise en œuvre et les risques associés.

Pour mesurer les améliorations au fil du temps, déterminez d'abord ce que vous avez provisionné AWS et comment ces ressources sont consommées.

Commencez par un aperçu complet de votre AWS utilisation, puis utilisez les rapports sur les AWS coûts et l'utilisation pour identifier les points chauds. Utilisez cet exemple de code AWS pour vous aider à consulter et à analyser votre rapport à l’aide d’Amazon Athena.

Métriques de proxy

Lorsque vous évaluez des modifications spécifiques, vous devez également évaluer les métriques qui quantifient le mieux l’effet de cette modification sur la ressource associée. Ces métriques sont appelées métriques proxy. Sélectionnez les métriques de proxy qui reflètent le mieux le type d’amélioration que vous évaluez et les ressources ciblées par l’amélioration. Ces métriques peuvent évoluer avec le temps.

Les ressources allouées pour soutenir votre charge de travail incluent les ressources de calcul, de stockage et de réseau. Évaluez les ressources allouées à l’aide de vos métriques de proxy pour déterminer comment ces ressources sont consommées.

Utilisez vos métriques de proxy afin de mesurer les ressources allouées pour atteindre les résultats commerciaux.

Ressource Exemple de métriques de proxy Objectifs d’amélioration
Calcul v CPU minutes Optimiser l’utilisation des ressources allouées
Stockage Go alloués Réduire les ressources totales allouées
Réseau Go transférés ou paquets transférés Réduire la distance transférée et le total de Go transférés

Métriques commerciales

Sélectionnez des métriques commerciales pour quantifier la réalisation des résultats commerciaux. Les indicateurs de votre activité doivent refléter la valeur fournie par votre charge de travail, par exemple le nombre d'utilisateurs actifs simultanés, les API appels traités ou le nombre de transactions effectuées. Elles peuvent évoluer avec le temps. Soyez prudent lors de l’évaluation des métriques commerciales basées sur les coûts, car l’incohérence de la valeur des transactions invalide les comparaisons.

Indicateurs de performance clés

À l’aide de la formule suivante, divisez les ressources allouées par les résultats commerciaux obtenus pour déterminer les ressources allouées par unité de travail.

Diagramme illustrant cette formule : ressources allouées par unité de travail = métrique de proxy pour la ressource allouée/métrique commerciale pour le résultat

KPIformule

Utilisez vos ressources par unité de travail comme les vôtresKPIs. Définissez des points de référence basés sur les ressources allouées comme base de comparaison.

Ressource Exemple KPIs Objectifs d’amélioration
Calcul v CPU minutes par transaction Optimiser l’utilisation des ressources allouées
Stockage Go par transaction Réduire les ressources totales allouées
Réseau Go transférés par transaction ou paquets transférés par transaction Réduire la distance transférée et le total de Go transférés

Estimer l’amélioration

Estimez l’amélioration en tant que réduction quantitative des ressources allouées (comme indiqué par vos métriques indirectes) et en pourcentage de variation par rapport aux ressources de base allouées par unité de travail.

Ressource Exemple KPIs Objectifs d’amélioration
Calcul % de réduction du nombre de vCPUs minutes par transaction Optimiser l’utilisation
Stockage % de réduction des Go par transaction Réduire les ressources totales allouées
Réseau % de réduction des Go transférés par transaction ou des paquets transférés par transaction Réduire la distance transférée et le total de Go transférés

Évaluer les améliorations

Évaluez les améliorations potentielles par rapport au bénéfice net attendu. Estimez le temps, le coût et le niveau d’effort de mise en œuvre et de maintenance, ainsi que les risques commerciaux tels que les impacts imprévus.

Les améliorations ciblées impliquent souvent des compromis entre les types de ressources consommées. Par exemple, pour réduire la consommation de calcul, vous pouvez stocker un résultat, ou pour limiter les données transférées, vous pouvez traiter les données avant d’envoyer le résultat à un client. Ces compromis sont abordés plus en détail ultérieurement.

Incluez les exigences non fonctionnelles lors de l’évaluation des risques pour votre charge de travail, y compris la sécurité, la fiabilité, l’efficacité des performances, l’optimisation des coûts et l’impact des améliorations sur votre capacité à exploiter votre charge de travail.

En appliquant cette étape au Exemple de scénario, vous évaluerez les améliorations cibles avec les résultats suivant :

Bonne pratique Amélioration ciblée Potential Coût Risque
Utiliser la quantité minimale de matériel pour répondre à vos besoins Mettre en œuvre la mise à l’échelle prédictive pour réduire les périodes de faible utilisation Moyen Faible Faible
Utilisez les technologies qui prennent le mieux en charge vos modèles d’accès aux données et de stockage Mettre en œuvre des mécanismes de compression plus efficaces pour réduire le stockage total et le temps nécessaire pour y parvenir Élevé Faible Faible

La mise en œuvre de la mise à l'échelle prédictive réduit les v CPU heures consommées par les instances sous-utilisées ou inutilisées, offrant ainsi des avantages modérés par rapport aux mécanismes de dimensionnement existants, avec une réduction estimée à 11 % des ressources consommées. Les coûts impliqués sont faibles et incluent la configuration des ressources du cloud et le fonctionnement du dimensionnement prédictif pour Amazon EC2 Auto Scaling. Le risque réside dans la limitation des performances lorsque la montée en puissance est effectuée de manière réactive en réponse à une demande dépassant les prévisions.

La mise en œuvre d’une compression plus efficace peut avoir un impact significatif avec des réductions importantes de la taille des fichiers sur toutes les images originales et les images manipulées, avec une réduction estimée de 25 % des besoins de stockage en production. La mise en œuvre du nouvel algorithme est une solution de substitution impliquant peu d’efforts et peu de risques.