评估具体改进

了解您的工作负载为完成一个工作单元而预置的资源。评估潜在的改进，并估计其潜在影响、实施成本和相关风险。

要衡量一段时间内的改进情况，首先要了解您在 AWS 中预置了哪些资源，以及这些资源的使用情况。

从全面了解您的 AWS 使用情况开始，并使用 AWS 成本和使用情况报告来帮助识别热点。使用此 AWS 示例代码 在 Amazon Athena 的帮助下查看和分析您的报告。

代理指标

在评估具体变更时，您还必须评估哪些指标最能量化该变更对关联资源的影响。这些指标称为 代理指标。选择最能反映您正在评估的改进类型的代理指标，以及改进所针对的资源。这些指标可能会随着时间的推移而变化。

为支持您的工作负载而预置的资源包括计算、存储和网络资源。使用代理指标评估预置的资源，以了解这些资源的使用情况。

使用代理指标来衡量为实现业务成果而预置的资源。

资源	代理指标示例	改进目标
计算	vCPU 分钟数	最大限度地利用预置资源
存储	预置容量（GB）	减少预置总量
网络	传输的流量（GB）或传输的数据包数	减少传输总量和传输距离

业务指标

选择业务指标来量化业务成果的实现情况。业务指标应反映工作负载提供的价值，例如，同时活跃的用户数、处理的 API 调用数量或完成的事务数。这些指标可能会随着时间的推移而变化。在评估基于财务的业务指标时要谨慎，因为交易价值的不一致会使比较无效。

关键性能指标

使用以下公式，将预置资源除以实现的业务成果，以确定每个工作单元的预置资源。

KPI 公式

将每个工作单元的资源用作您的 KPI。基于预置的资源建立基线，作为比较的基础。

资源	KPI 示例	改进目标
计算	每个事务的 vCPU 分钟数	最大限度地利用预置资源
存储	每个事务的 GB	减少预置总量
网络	每个事务传输的数据量（GB）或每个事务传输的数据包数	减少传输总量和传输距离

估算改进

估算改进，即减少的预置资源数量（如代理指标所示）和相对于每个工作单元的预置资源基线的变化百分比。

资源	KPI 示例	改进目标
计算	每个事务的 vCPU 分钟数减少百分比	实现利用率最大化
存储	每个事务数据量（GB）减少百分比	减少预置总量
网络	每个事务传输的数据量（GB）减少百分比或每个事务传输的数据包数减少百分比	减少传输总量和传输距离

评估改进

根据预期的净收益评估潜在的改进。评估实施和维护的时间、成本和工作量级别，以及意外影响等业务风险。

有针对性的改进通常意味着在所消耗资源类型之间进行权衡。例如，为了减少计算消耗，您可以存储结果，或者为了限制传输的数据，您可以在将结果发送到客户端之前处理数据。稍后将详细讨论这些 权衡 。

在评估工作负载的风险时包括非功能性要求，包括安全性、可靠性、性能效率、成本优化以及改进对工作负载运行能力的影响。

将此步骤应用于 示例场景，您使用以下结果评估目标改进：

最佳实践	有针对性的改进	潜在	成本	风险
使用最少的硬件来满足您的需求	实施预测性扩展以减少低利用率时段	中	低	低
使用最能支持您的数据访问和存储模式的技术	实施更有效的压缩机制以减少总存储量和实现时间	高	低	低

实施预测性调度可减少未充分利用或未使用的实例所消耗的 vCPU 小时数，相比现有扩展机制可提供适度的效益，估计可减少 11% 的资源消耗。所涉及的成本很低，包括云资源的配置和 Amazon EC2 Auto Scaling 的预测性扩展操作。当响应超出预测的需求而被动地执行横向扩展时，风险是性能会受限。

实施更有效的压缩将产生重大影响，大幅减少所有原始图像和经过处理的图像的文件大小，估计生产中的存储需求减少 25%。实施新算法是一种低工作量的替换方案，涉及的风险很小。