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PERF02-BP06 Reavaliar as necessidades de computação com base em métricas - AWS Well-Architected Framework

PERF02-BP06 Reavaliar as necessidades de computação com base em métricas

Use as métricas no nível do sistema para identificar o comportamento e os requisitos de sua carga de trabalho ao longo do tempo. Avalie as necessidades de sua carga de trabalho, comparando os recursos disponíveis com esses requisitos, e faça alterações em seu ambiente de computação para melhor atender ao perfil de sua carga de trabalho. Por exemplo, ao longo do tempo, pode-se observar que um sistema consome mais memória do que inicialmente previsto, assim, a adoção de uma família ou tamanho de instância diferente pode melhorar tanto a performance quanto a eficiência.

Antipadrões comuns:

  • Você só monitora métricas no nível do sistema para obter informações sobre sua carga de trabalho.

  • Você arquiteta suas necessidades de computação para os requisitos de pico de carga de trabalho.

  • Você superdimensiona uma solução de computação para atender aos requisitos de escalabilidade de performance, quando uma nova solução de computação corresponderia às características da sua workload.

Benefícios do estabelecimento desta prática recomendada: Para otimizar a performance e a utilização de recursos, você precisa de uma visão operacional unificada, dados granulares em tempo real e uma referência histórica. Você pode criar painéis automáticos para visualizar esses dados e executar matemática de métricas para obter informações operacionais e de utilização.

Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não é estabelecida: Baixo

Orientações para a implementação

Usar uma abordagem direcionada a dados para otimizar os recursos: para obter a máxima performance e eficiência, use os dados coletados da workload ao longo do tempo para ajustar e otimizar seus recursos. Analise as tendências no uso dos recursos atuais da sua carga de trabalho e determine em que você pode fazer alterações para atender melhor às necessidades da sua carga de trabalho. A performance do sistema cai quando os recursos estão sendo comprometidos excessivamente, já a subutilização de recursos leva a um uso menos eficiente e maiores custos dos mesmos.

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