# Software und Architektur
**Topics**
+ [SUS 3 Wie können Sie Software- und Architekturmuster zur Unterstützung Ihrer Nachhaltigkeitsziele nutzen?](sus-03.md)
# SUS 3 Wie können Sie Software- und Architekturmuster zur Unterstützung Ihrer Nachhaltigkeitsziele nutzen?
Implementieren Sie Muster für den Lastausgleich und die Wahrung einer konsistent hohen Nutzung der bereitgestellten Ressourcen, um die Zahl der genutzten Ressourcen zu minimieren. Komponenten werden möglicherweise aufgrund von Änderungen des Benutzerverhaltens über die Zeit nicht mehr genutzt. Prüfen Sie Muster und Architekturen, um nicht ausreichend genutzte Komponenten zu konsolidieren und so die Nutzung insgesamt zu erhöhen. Nehmen Sie Komponenten außer Betrieb, die nicht mehr benötigt werden. Identifizieren Sie die Leistung Ihrer Workload-Komponenten und optimieren Sie die Komponenten, die die meisten Ressourcen verbrauchen. Achten Sie auf die Geräte, mit denen Ihre Kunden auf Ihre Services zugreifen, und implementieren Sie Muster, um den Bedarf für Geräte-Upgrades zu minimieren.
**Topics**
+ [SUS03-BP01 Optimieren von Software und Architektur für asynchrone und geplante Aufträge](sus_sus_software_a2.md)
+ [SUS03-BP02 Entfernen oder Refaktorisieren von Workload-Komponenten mit geringer oder keiner Nutzung](sus_sus_software_a3.md)
+ [SUS03-BP03 Optimieren von Codebereichen, die die meiste Zeit oder die meisten Ressourcen verbrauchen](sus_sus_software_a4.md)
+ [SUS03-BP04 Optimieren der Auswirkungen auf Geräte und Ausrüstung von Kunden](sus_sus_software_a5.md)
+ [SUS03-BP05 Verwenden von Softwaremustern und Architekturen, die Datenzugriffs- und Speichermuster optimal unterstützen](sus_sus_software_a6.md)
# SUS03-BP01 Optimieren von Software und Architektur für asynchrone und geplante Aufträge
Verwenden Sie effiziente Software- und Architekturmuster wie warteschlangenbasierte Systeme, um eine durchgängig hohe Auslastung von bereitgestellten Ressourcen zu erzielen.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie stellen zu viele Ressourcen im Cloud-Workload bereit, um auf unerwartete Nachfragesteigerungen reagieren zu können.
+ In Ihrer Architektur werden Absender und Empfänger von asynchronen Nachrichten nicht durch eine Messaging-Komponente entkoppelt.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:**
+ Durch effiziente Software- und Architekturmuster werden ungenutzte Ressourcen in Ihrem Workload minimiert und die allgemeine Effizienz gesteigert.
+ Sie können die Verarbeitung unabhängig vom Empfang asynchroner Nachrichten skalieren.
+ Durch eine Messaging-Komponente gelten weniger strenge Verfügbarkeitsanforderungen, die mit weniger Ressourcen erfüllt werden können.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Verwenden Sie effiziente Architekturmuster wie eine [ereignisgesteuerte Architektur](https://aws.amazon.com/event-driven-architecture/), die zu einer gleichmäßigen Nutzung der Komponenten führen und die Überbereitstellung in Ihrem Workload minimieren. Durch die Verwendung effizienter Architekturmuster werden ungenutzte Ressourcen, die aufgrund von Änderungen der Nachfrage im Laufe der Zeit nicht genutzt werden, minimiert.
Analysieren Sie die Anforderungen Ihrer Workload-Komponenten und führen Sie Architekturmuster ein, mit denen die allgemeine Auslastung der Ressourcen gesteigert wird. Nehmen Sie Komponenten außer Betrieb, die nicht mehr benötigt werden.
**Implementierungsschritte**
+ Analysieren Sie die Nachfrage für Ihren Workload, um zu bestimmen, wie diese erfüllt werden kann.
+ Verwenden Sie für Anfragen oder Aufträge, für die keine synchronen Antworten erforderlich sind, warteschlangenbasierte Architekturen und Worker mit automatischer Skalierung, durch die die Auslastung maximiert wird. Hier finden Sie einige Beispiele für Situationen, in denen Sie eine warteschlangenbasierte Architektur in Erwägung ziehen sollten:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/wellarchitected/2023-04-10/framework/sus_sus_software_a2.html)
+ Verwenden Sie für Anfragen oder Aufträge, die jederzeit verarbeitet werden können, Planungsmechanismen zur Auftragsverarbeitung in Batches, um die Effizienz zu steigern. Hier sind einige Beispiele für Planungsmechanismen in AWS:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/wellarchitected/2023-04-10/framework/sus_sus_software_a2.html)
+ Wenn Sie Abfrage- und Webhook-Mechanismen in Ihrer Architektur verwenden, ersetzen Sie diese durch Ereignisse. Erstellen Sie mit [ereignisgesteuerten Architekturen](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/operatorguide/event-driven-architectures.html) hocheffiziente Workloads.
+ Nutzen Sie [Serverless on AWS](https://aws.amazon.com/serverless/), um eine übermäßige Bereitstellung in einer Infrastruktur zu eliminieren.
+ Wählen Sie die richtige Größe für Ihre Architektur, um zu vermeiden, dass ungenutzte Ressourcen auf Eingaben warten.
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Was ist Amazon Simple Queue Service?](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/welcome.html)
+ [Was ist Amazon MQ?](https://docs.aws.amazon.com/amazon-mq/latest/developer-guide/welcome.html)
+ [Scaling based on Amazon SQS](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-using-sqs-queue.html) (Skalierung auf Grundlage von Amazon SQS)
+ [Was ist AWS Step Functions?](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/welcome.html)
+ [Was ist AWS Lambda?](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html)
+ [Using AWS Lambda with Amazon SQS](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-sqs.html) (Verwenden von Lambda mit Amazon SQS)
+ [Was ist Amazon EventBridge?](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/what-is-amazon-eventbridge.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [Moving to event-driven architectures](https://www.youtube.com/watch?v=h46IquqjF3E) (Umstieg auf ereignisgesteuerte Architekturen)
# SUS03-BP02 Entfernen oder Refaktorisieren von Workload-Komponenten mit geringer oder keiner Nutzung
Entfernen Sie ungenutzte Komponenten, die nicht mehr benötigt werden, und refaktorisieren Sie Komponenten mit geringer Nutzung, um die Verschwendung von Ressourcen zu begrenzen.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie prüfen den Nutzungsgrad der einzelnen Komponenten Ihres Workloads nicht regelmäßig.
+ Sie prüfen und analysieren nicht die Empfehlungen von AWS-Dimensionierungstools wie etwa [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/).
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: ** Das Entfernen nicht genutzter Komponenten minimiert Ausschuss und verbessert die allgemeine Effizienz Ihres Workloads.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Prüfen Sie Ihren Workload, um nicht oder wenig genutzte Komponenten zu identifizieren. Dies ist ein sich wiederholender Verbesserungsprozess, der von Änderungen beim Bedarf oder der Einführung eines neuen Cloud-Services ausgelöst werden kann. Beispielsweise kann ein deutliches Zurückgehen der Ausführungszeit der [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/)-Funktion darauf hindeuten, dass die Speichergröße reduziert werden muss. Oder wenn AWS neue Services und Funktionen veröffentlicht, können sich die optimalen Services und die Architektur für Ihren Workload ändern.
Überwachen Sie kontinuierlich die Workload-Aktivität und suchen Sie nach Möglichkeiten zur Verbesserung des Nutzungsgrads einzelner Komponenten. Wenn Sie nicht genutzte Komponenten entfernen und Dimensionierungsaktivitäten durchführen, erreichen Sie Ihre geschäftlichen Ziele mit der geringstmöglichen Menge von Cloud-Ressourcen.
**Implementierungsschritte**
+ Überwachen und erfassen Sie die Nutzungsmetriken für kritische Komponenten Ihres Workloads (etwa CPU-Nutzung, Speichernutzung oder Netzwerkdurchsatz in [Amazon CloudWatch-Metriken](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html)).
+ Prüfen Sie für stabile Workloads regelmäßig AWS-Dimensionierungstools wie [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/), um nicht oder wenig genutzte Komponenten zu identifizieren.
+ Prüfen Sie für kurzzeitige Workloads die Nutzungsmetriken, um nicht oder wenig genutzte Komponenten zu identifizieren.
+ Nehmen Sie nicht mehr benötigte und dazugehörige Ressourcen (wie etwa Amazon ECR-Images) außer Betrieb.
+ Konsolidieren oder refaktorisieren Sie nicht ausreichend genutzte Ressourcen mit anderen Ressourcen, um die Nutzungseffizienz zu verbessern. Sie können beispielsweise mehrere kleine Datenbanken auf einer einzelnen [Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/)-Datenbank-Instance bereitstellen, anstatt Datenbanken auf einzelnen sehr wenig ausgenutzten Instances auszuführen.
+ Verstehen Sie die [Ressourcen, die Ihr Workload für die Durchführung einer Arbeitseinheit bereitstellt](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/evaluate-specific-improvements.html).
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/)
+ [Was ist Amazon CloudWatch?](https://docs.aws.amazon.com/Amazon/latest/monitoring/WhatIs.html)
+ [Automated Cleanup of Unused Images in Amazon ECR](https://aws.amazon.com/blogs/compute/automated-cleanup-of-unused-images-in-amazon-ecr/) (Automatische Bereinigung von nicht verwendeten Images in Amazon ECR)
**Zugehörige Beispiele:**
+ [ Well-Architected Lab – Dimensionierung mit AWS Compute Optimizer](https://wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/)
+ [ Well-Architected Lab – Optimieren von Hardwaremustern und Überwachen von KPIs zur Nachhaltigkeit ](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/200_labs/200_optimize_hardware_patterns_observe_sustainability_kpis/)
# SUS03-BP03 Optimieren von Codebereichen, die die meiste Zeit oder die meisten Ressourcen verbrauchen
Optimieren Sie den Code, der innerhalb der verschiedenen Komponenten Ihrer Architektur ausgeführt wird, um die Ressourcennutzung zu minimieren und die Leistung zu maximieren.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie versäumen die Optimierung Ihres Codes für die Ressourcennutzung.
+ Sie reagieren auf Leistungsprobleme normalerweise mit Erhöhung des Ressourceneinsatzes.
+ Ihr Code-Prüfungs- und -Entwicklungsprozess verfolgt keine Leistungsänderungen.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:** Effizienter Code minimiert den Ressourcenverbrauch und verbessert die Leistung.
**Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser Best Practice:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Es ist sehr wichtig, jeden funktionalen Bereich, einschließlich des Codes einer für die Cloud erstellten Anwendung, zu untersuchen, um ihre Ressourcennutzung und Leistung zu optimieren. Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihres Workloads in Build-Umgebungen und Produktionsbereichen und suchen Sie nach Möglichkeiten, Code-Snippets zu verbessern, die einen besonders hohen Ressourcenverbrauch haben. Führen Sie einen regelmäßigen Prüfungsprozess ein, um Fehler oder Anti-Muster in Ihrem Code zu identifizieren, die Ressourcen in ineffizienter Weise nutzen. Nutzen Sie einfache und effiziente Algorithmen, die dieselben Ergebnisse für Ihre Anwendungsfälle liefern.
## Implementierungsschritte
+ Führen Sie bei der Entwicklung Ihrer Workloads einen automatischen Code-Prüfungsprozess ein, um die Qualität zu verbessern sowie Fehler und Anti-Muster zu identifizieren.
+ [ Automatisieren von Codeüberprüfungen mit Amazon CodeGuru Reviewer ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/automate-code-reviews-with-amazon-codeguru-reviewer/)
+ [ Erkennen von Concurrency-Fehlern mit Amazon CodeGuru ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/detecting-concurrency-bugs-with-amazon-codeguru/)
+ [ Verbessern der Codequalität für Python-Anwendungen mit Amazon CodeGuru ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/raising-code-quality-for-python-applications-using-amazon-codeguru/)
+ Überwachen Sie bei der Ausführung Ihrer Workloads die Ressourcen, um Komponenten mit einem hohen Ressourcenbedarf pro Arbeitseinheit als Ziele für Code-Prüfungen zu identifizieren.
+ Verwenden Sie einen Code-Profiler für Code-Prüfungen, um die Codebereiche als Optimierungsziele zu identifizieren, die die meiste Zeit oder die meisten Ressourcen verwenden.
+ [ Reduzieren des CO2-Fußabdrucks Ihrer Organisation mit Amazon CodeGuru Profiler ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/reducing-your-organizations-carbon-footprint-with-codeguru-profiler/)
+ [ Verständnis der Speichernutzung in Ihrer Java-Anwendung mit Amazon CodeGuru Profiler ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/understanding-memory-usage-in-your-java-application-with-amazon-codeguru-profiler/)
+ [ Verbessern des Kundenkomforts und Senken von Kosten mit Amazon CodeGuru Profiler ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/improving-customer-experience-and-reducing-cost-with-codeguru-profiler/)
+ Verwenden Sie das jeweils effizienteste Betriebssystem und die optimale Programmiersprache für den Workload. Weitere Informationen zu energieeffizienten Programmiersprachen (einschließlich Rust) finden Sie unter [Nachhaltigkeit mit Rust](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/sustainability-with-rust/).
+ Ersetzen Sie rechenintensive Algorithmen durch einfachere und effizientere Versionen, die dieselben Ergebnisse liefern.
+ Entfernen Sie unnötigen Code und überflüssige Formatierungen.
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Was ist Amazon CodeGuru Profiler?](https://docs.aws.amazon.com/codeguru/latest/profiler-ug/what-is-codeguru-profiler.html)
+ [FPGA-Instances](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/fpga-getting-started.html)
+ [Die AWS SDKs für die Entwicklung in AWS](https://aws.amazon.com/tools/)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Improve Code Efficiency Using Amazon CodeGuru Profiler (Verbessern der Code-Effizienz mit Amazon CodeGuru Profiler) ](https://www.youtube.com/watch?v=1pU4VddsBRw)
+ [ Automate Code Reviews and Application Performance Recommendations with Amazon CodeGuru (Automatisieren von Codeprüfungen und Empfehlungen zur Anwendungsleistung mit Amazon CodeGuru) ](https://www.youtube.com/watch?v=OD8H63C0E0I)
# SUS03-BP04 Optimieren der Auswirkungen auf Geräte und Ausrüstung von Kunden
Verstehen Sie die in Ihrer Architektur verwendeten Geräte und nutzen Sie Strategien, um ihre Nutzung zu reduzieren. Dies kann die Umweltauswirkungen Ihres Cloud-Workloads insgesamt verringern.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie ignorieren die Umweltauswirkungen der Geräte, die Ihre Kunden verwenden.
+ Sie verwalten und aktualisieren die von Kunden verwendeten Ressourcen manuell.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:** Die Implementierung von Softwaremustern und Funktionen, die für Kundengeräte optimiert sind, können die Umweltauswirkungen des Cloud-Workloads insgesamt verringern.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Die Implementierung für Kundengeräte optimierter Softwaremuster und Funktionen können die Umweltauswirkungen auf unterschiedliche Weise reduzieren:
+ Die Implementierung neuer abwärtskompatibler Funktionen kann die Anzahl der Hardwareaustauschvorgänge verringern.
+ Die Optimierung einer Anwendung, so dass sie effizient auf Geräten ausgeführt werden kann, kann bei der Reduzierung des Energieverbrauchs helfen und die Batterielaufzeit verlängern (falls Batterien zum Einsatz kommen).
+ Die Optimierung einer Anwendung für Geräte kann auch Datenübertragungen über das Netzwerk verringern.
Verstehen Sie die in Ihrer Architektur verwendeten Geräte, ihre erwartete Lebensdauer und die Auswirkungen des Austauschs dieser Komponenten. Implementieren Sie Softwaremuster und Funktionen, die dabei helfen, den Energieverbrauch von Geräten zu senken, und den Austausch von Geräten sowie manuelle Upgrades durch Kunden seltener erforderlich machen.
**Implementierungsschritte**
+ Inventarisieren Sie die in ihrer Architektur verwendeten Geräte. Dabei kann es sich um Mobilgeräte, Tablets, IOT-Geräte, Smart Light- oder auch Smartgeräte in einer Fabrik handeln.
+ Optimieren Sie die auf den Geräten ausgeführte Anwendung:
+ Verwenden Sie Strategien wie die Ausführung von Aufgaben im Hintergrund, um den Energieverbrauch zu verringern.
+ Berücksichtigen Sie beim Erstellen von Nutzlasten Netzwerkbandbreite und Latenz und implementieren Sie Funktionen, mit denen Ihre Anwendungen auch über Verbindungen mit geringer Bandbreite und hoher Latenz gut funktionieren.
+ Wandeln Sie Payloads und Dateien in von den Geräten benötigte optimierte Formate um. Sie können beispielsweise [Amazon Elastic Transcoder](https://docs.aws.amazon.com/elastic-transcoder/) oder [AWS Elemental MediaConvert](https://aws.amazon.com/mediaconvert/) verwenden, um große, qualitativ hochwertige Digitalmediendateien in Formate umzuwandeln, die Benutzer auf Mobilgeräten abspielen können.
+ Führen Sie rechenintensive Aktivitäten (z. B. das Rendern von Bildern) serverseitig aus oder nutzen Sie Anwendungs-Streaming, um den Benutzerkomfort auf älteren Geräten zu verbessern.
+ Segmentieren und paginieren Sie Ausgaben, besonders für interaktive Sitzungen, um Nutzlasten zu verwalten und lokale Speicheranforderungen zu begrenzen.
+ Verwenden Sie einen automatisierten Over-the-Air (OTA)-Mechanismus, um Aktualisierungen für ein oder mehrere Geräte bereitzustellen.
+ Mit einer [CI/CD-Pipeline](https://aws.amazon.com/blogs/mobile/build-a-cicd-pipeline-for-your-android-app-with-aws-services/) können Sie mobile Anwendungen aktualisieren.
+ Mit [AWS IoT Device Management](https://aws.amazon.com/iot-device-management/) können Sie verbundene Geräte in großem Umfang aus der Ferne verwalten.
+ Verwenden Sie zum Testen neuer Funktionen und Aktualisierungen verwaltete Gerätefarmen mit repräsentativen Sätzen von Hardwaregeräten, um den Umfang der unterstützten Geräte zu maximieren. Weitere Informationen finden Sie in [SUS06-BP04 Verwenden verwalteter Gerätefarmen für Tests](sus_sus_dev_a5.md).
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [What is AWS Device Farm?](https://docs.aws.amazon.com/devicefarm/latest/developerguide/welcome.html) (Was ist AWS Device Farm?)
+ [Amazon AppStream 2.0 Documentation](https://docs.aws.amazon.com/appstream2/) (Dokumentation zu Amazon AppStream 2.0)
+ [NICE DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/)
+ [ OTA-Tutorial zur Aktualisierung der Firmware auf Geräten mit FreeRTOS ](https://docs.aws.amazon.com/freertos/latest/userguide/dev-guide-ota-workflow.html)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Introduction to AWS Device Farm](https://www.youtube.com/watch?v=UiJo_PEZkD4)(Einführung in AWS Device Farm)
# SUS03-BP05 Verwenden von Softwaremustern und Architekturen, die Datenzugriffs- und Speichermuster optimal unterstützen
Identifizieren Sie, wie Daten in Ihrem Workload verwendet, von Benutzern genutzt, übertragen und gespeichert werden. Verwenden Sie Softwaremuster und Architekturen, die den Datenzugriff und die Speicherung optimal unterstützen, um die zur Unterstützung des Workloads erforderlichen Computing-, Netzwerk- und Speicherressourcen zu reduzieren.
**Typische Anti-Muster:**
+ Sie gehen davon aus, dass für alle Workloads ähnliche Datenspeicher- und Zugriffsmuster gelten.
+ Sie verwenden nur eine Speicherebene, vorausgesetzt, dass alle Workloads in diese Ebene passen.
+ Sie gehen davon aus, dass Datenzugriffsmuster im Laufe der Zeit konsistent bleiben.
+ Ihre Architektur unterstützt potenzielle hohe Bursts beim Datenzugriff, was dazu führt, dass die Ressourcen die meiste Zeit ungenutzt bleiben.
**Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode:** Die Auswahl und Optimierung Ihrer Architektur auf der Grundlage von Datenzugriffs- und Speichermustern hilft bei der Reduzierung der Entwicklungskomplexität und der Steigerung der allgemeinen Nutzung. Das Verständnis, wann globale Tabellen, Datenpartitionen und Caching verwendet werden sollen, hilft Ihnen dabei, den Betriebsaufwand zu verringern und basierend auf Ihren Workload-Anforderungen zu skalieren.
**Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Mittel
## Implementierungsleitfaden
Verwenden Sie Software- und Architekturmuster, die optimal zu den Eigenschaften Ihrer Daten und den Zugriffsmustern passen. Verwenden Sie etwa eine [moderne Datenarchitektur auf AWS](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/), die die Nutzung speziell erstellter Services ermöglicht, die für Ihre ganz speziellen Analyseanwendungsfälle optimiert sind. Diese Architekturmuster ermöglichen die effiziente Datenverarbeitung und verringern die Ressourcennutzung.
**Implementierungsschritte**
+ Analysieren Sie die Eigenschaften ihrer Daten und Ihre Zugriffsmuster, um die korrekte Konfiguration für Ihre Cloud-Ressourcen zu identifizieren. Zu den berücksichtigenden Schlüsselmerkmalen gehören:
+ **Datentyp:** strukturiert, semistrukturiert, unstrukturiert
+ **Datenwachstum:** begrenzt, unbegrenzt
+ **Lebensdauer von Daten:** anhaltend, flüchtig, vorübergehend
+ **Zugriffsmuster:** Lese- oder Schreibzugriff, Häufigkeit von Aktualisierungen, schwankend oder konsistent
+ Verwenden Sie Architekturmuster, die Datenzugriffs- und Speichermuster optimal unterstützen.
+ [ Let’s Architect\$1 Moderne Datenarchitekturen ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-modern-data-architectures/)
+ [ Datenbanken auf AWS: Das richtige Tool für jede Aufgabe ](https://www.youtube.com/watch?v=-pb-DkD6cWg)
+ Nutzen Sie Technologien, die nativ mit komprimierten Daten funktionieren.
+ Verwenden Sie zweckgerichtet erstellte [Analyseservices](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/?nc2=h_ql_prod_an_a) für die Datenverarbeitung in Ihrer Architektur.
+ Verwenden Sie die Datenbank-Engine, die das dominierende Abfragemuster jeweils am besten unterstützt. Verwalten Sie Ihre Datenbankindizes so, dass sie die effiziente Ausführung von Abfragen unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter [AWS-Datenbanken](https://aws.amazon.com/products/databases/).
+ Wählen Sie Netzwerkprotokolle aus, die die Menge der genutzten Netzwerkkapazitäten in Ihrer Architektur reduzieren.
## Ressourcen
**Zugehörige Dokumente:**
+ [Athena Compression Support file formats](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/compression-formats.html) (Athena-Komprimierungs-Support-Dateiformate)
+ [COPY aus spaltenbasierten Datenformaten mit Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/copy-usage_notes-copy-from-columnar.html)
+ [Converting Your Input Record Format in Firehose](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/record-format-conversion.html) (Umwandeln Ihres Eingabedatensatzformats in Firehose)
+ [Format Options for ETL Inputs and Outputs in AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format.html) (Formatierungsoptionen für ETL-Eingaben und -Ausgaben in AWS Glue)
+ [Improve query performance on Amazon Athena by Converting to Columnar Formats](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/convert-to-columnar.html) (Verbessern der Abfrageleistung in Amazon Athena durch Umwandlung in Spaltenformate)
+ [Laden komprimierter Datendateien aus Amazon S3 mit Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_loading-gzip-compressed-data-files-from-S3.html)
+ [Überwachung der DB-Last mit Performance Insights auf Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
+ [Überwachung der DB-Last mit Performance Insights auf Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
+ [ Amazon S3 Intelligent-Tiering storage class ](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/intelligent-tiering/) (Amazon S3-Intelligent-Tiering-Speicherklasse)
**Zugehörige Videos:**
+ [ Building modern data architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Uk2CqEt5f0o) (Erstellen von modernen Datenarchitekturen in AWS)