# Patrones de comportamiento de los usuarios
**Topics**
+ [SUS 2 ¿Cómo puede sacar partido de los patrones de comportamiento de los usuarios para respaldar sus objetivos de sostenibilidad?](w2aac19c15b7b5.md)
# SUS 2 ¿Cómo puede sacar partido de los patrones de comportamiento de los usuarios para respaldar sus objetivos de sostenibilidad?
La forma en que los usuarios consumen sus cargas de trabajo y otros recursos puede ayudarle a identificar las mejoras necesarias para alcanzar sus objetivos de sostenibilidad. Escale la infraestructura para que se ajuste a la carga del usuario de forma continua y asegúrese de que solo se implementen los recursos mínimos necesarios para respaldar a los usuarios. Alinee los niveles de servicio con las necesidades de los clientes. Posicione los recursos de forma que se limite el uso de red necesario para que los usuarios puedan consumirlos. Elimine los recursos existentes que no se utilicen. Identifique los recursos creados que no se utilicen y detenga su generación. Proporcione a los miembros de su equipo dispositivos que satisfagan sus necesidades con un impacto mínimo en la sostenibilidad.
Prácticas recomendadas:
# SUS02-BP01: Escalado de la infraestructura con la carga del usuario
Identifique los períodos de uso reducido o inexistente y reduzca verticalmente los recursos en consonancia para eliminar el exceso de capacidad y mejorar la eficiencia.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ No se escala la infraestructura con la carga de usuarios.
+ La infraestructura se escala manualmente todo el tiempo.
+ Deja la capacidad aumentada después de un evento de ajuste de escala en lugar de volver a desescalar verticalmente.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** Configurar y probar la elasticidad de la carga de trabajo ayudará a reducir el impacto medioambiental de la carga de trabajo, a ahorrar dinero y a mantener las referencias de rendimiento. Puede aprovechar la elasticidad de la nube para escalar automáticamente la capacidad durante y después de los picos de carga de los usuarios para asegurarse de que solo utiliza el número exacto de recursos necesarios para satisfacer las necesidades de sus clientes.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Medio
## Guía para la implementación
+ La elasticidad hace coincidir la oferta de los recursos que tiene con la demanda de esos recursos. Las instancias, los contenedores y las funciones proporcionan mecanismos de elasticidad, ya sea en combinación con el escalado automático o como características del servicio. Utilice la elasticidad en su arquitectura para garantizar que la carga de trabajo pueda reducirse de forma rápida y sencilla durante el período de baja carga de usuarios:
+ Utilice [Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html) para verificar que tiene el número correcto de instancias de Amazon EC2 disponibles para gestionar la carga de usuarios de su aplicación.
+ Utilice [Application Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/what-is-application-auto-scaling.html) para escalar automáticamente los recursos de servicios de AWS individuales más allá de Amazon EC2, como funciones de Lambda o servicios de Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS).
+ Utilice [Cluster Autoscaler de Kubernetes](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/) para escalar automáticamente clústeres de Kubernetes en AWS.
+ Verifique que las métricas para escalar o desescalar verticalmente se validan con respecto al tipo de carga de trabajo que se está desplegando. Si está desplegando una aplicación de transcodificación de vídeo, se espera una utilización del 100 % de la CPU y no debería ser su métrica principal. Puede usar una [métrica personalizada](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) (como la utilización de la memoria) para su política de escalado si es necesario. Para elegir las métricas adecuadas, tenga en cuenta las siguientes directrices para Amazon EC2:
+ La métrica debe ser una métrica de utilización válida y describir el grado de ocupación de una instancia.
+ El valor de la métrica debe aumentar o disminuir proporcionalmente al número de instancias del grupo de Auto Scaling.
+ Utilice [escalado dinámico](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scale-based-on-demand.html) en vez del [escalado manual](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-manual-scaling.html) para su grupo de Auto Scaling. También le recomendamos que utilice [políticas de escalado de seguimiento de destino](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html) en su escalado dinámico.
+ Verifique que los despliegues de la carga de trabajo puedan manejar los eventos de escalado y desescalado verticales. Cree escenarios de prueba para eventos de desescalado vertical para asegurarse de que la carga de trabajo se comporta como se espera. Puede utilizar **el historia de actividades** para probar y verificar una actividad de escalado para un grupo de Auto Scaling.
+ Evalúe los patrones predecibles de su carga de trabajo y escale de forma proactiva al anticiparse a los cambios previstos y planeados en la demanda. Utilice [el escalado predictivo con Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/) para eliminar la necesidad de superar la capacidad.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Getting Started with Amazon EC2 Auto Scaling (Introducción a Amazon EC2 Auto Scaling)](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Predictive Scaling for EC2, Powered by Machine Learning (Escalado predictivo para EC2, impulsado por el aprendizaje automático)](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-predictive-scaling-for-ec2-powered-by-machine-learning/)
+ [Analyze user behavior using Amazon OpenSearch Service, Amazon Data Firehose and Kibana (Análisis del comportamiento del usuario con Amazon OpenSearch Service, Amazon Data Firehose y Kibana)](https://aws.amazon.com/blogs/database/analyze-user-behavior-using-amazon-elasticsearch-service-amazon-kinesis-data-firehose-and-kibana/)
+ [¿Qué es Amazon CloudWatch?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [¿Qué es AWS X-Ray?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Registros de flujo de VPC](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/flow-logs.html)
+ [Supervisión de la carga de bases de datos con Información sobre rendimiento en Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
+ [Introducing Native Support for Predictive Scaling with Amazon EC2 Auto Scaling (Introducción a la compatibilidad nativa para escalado predictivo con Amazon EC2 Auto Scaling)](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/)
+ [How to create an Amazon EC2 Auto Scaling policy based on a memory utilization metric (Linux) (Cómo crear una política de Amazon EC2 Auto Scaling basada en una métrica de utilización de la memoria [Linux])](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/)
+ [Introducing Karpenter - An Open-Source, High-Performance Kubernetes Cluster Autoscaler (Presentación de Karpenter: Cluster Autoscaler de Kubernetes de código abierto y alto rendimiento)](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Una computación mejor, más rápida y más barata: Optimización de costes de Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
**Ejemplos relacionados:**
+ Lab: Amazon EC2 Auto Scaling Group Examples (Laboratorio: ejemplos de grupos de Amazon EC2 Auto Scaling)
+ [Lab: Implement Autoscaling with Karpenter (Laboratorio: Implementar escalado automático con Karpenter)](https://www.eksworkshop.com/beginner/085_scaling_karpenter/)
# SUS02-BP02: Alineación de los SLA con los objetivos de sostenibilidad
Defina y actualice los acuerdos de nivel de servicio (SLA), por ejemplo, para los períodos de retención de datos o la disponibilidad, con el fin de minimizar el número de recursos necesarios para respaldar la carga de trabajo sin por ello dejar de cumplir con los requisitos empresariales.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Bajo
## Guía para la implementación
+ Defina SLA que respalden sus objetivos de sostenibilidad y que, a la vez, cumplan sus requisitos empresariales.
+ Redefina los SLA de forma que cumplan los requisitos empresariales, pero que no los superen.
+ Haga concesiones para disminuir significativamente las repercusiones en la sostenibilidad a cambio de reducciones aceptables en los niveles de servicio.
+ Use patrones de diseño que den prioridad a las funciones esenciales para el negocio y permitan unos niveles de servicio más bajos (como objetivos de tiempo de respuesta o de tiempo de recuperación) para las funciones que no sean esenciales.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Acuerdos de nivel de servicio (SLA) de AWS](https://aws.amazon.com/legal/service-level-agreements/?aws-sla-cards.sort-by=item.additionalFields.serviceNameLower&aws-sla-cards.sort-order=asc&awsf.tech-category-filter=*all)
+ [Importancia de los acuerdos de nivel de servicio para los proveedores de SaaS](https://aws.amazon.com/blogs/apn/importance-of-service-level-agreement-for-saas-providers/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Creación de forma sostenible en AWS](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
# SUS02-BP03: Detención de la creación y el mantenimiento de los recursos no utilizados
Analice los recursos de aplicaciones (como los informes precompilados, los conjuntos de datos y las imágenes estáticas) y los patrones de acceso a los recursos para identificar cualquier tipo de redundancia, infrautilización y los posibles objetivos de retirada. Consolide los recursos generados con contenido redundante (por ejemplo, informes mensuales con conjuntos de datos o resultados superpuestos o comunes) para eliminar los recursos consumidos cuando se duplican las salidas. Retire los recursos que no se utilicen (por ejemplo, imágenes de productos que ya no se venden) para liberar recursos consumidos y reducir el número de recursos que se usan para admitir la carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Bajo
## Guía para la implementación
+ Administre los recursos estáticos y elimine aquellos que ya no son necesarios.
+ Administre los recursos generados y deje de generar y elimine los recursos que ya no son necesarios.
+ Consolide los recursos generados superpuestos para eliminar el procesamiento redundante.
+ Indique a terceros que administren en su nombre recursos que ya no son necesarios que dejen de producirlos y almacenarlos.
+ Indique a terceros que consoliden los recursos redundantes producidos en su nombre.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Optimización de la infraestructura de AWS para la sostenibilidad, Parte II: almacenamiento](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-ii-storage/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Creación de forma sostenible en AWS](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
# SUS02-BP04 Optimizar la ubicación geográfica de las cargas de trabajo para las ubicaciones de los usuarios
Analice los patrones de acceso a la red para identificar la ubicación geográfica desde la que se conectan los clientes. Seleccione regiones y servicios que acorten la distancia que debe recorrer el tráfico de red a fin de reducir el total de recursos de red necesarios para admitir su carga de trabajo.
** Patrones comunes de uso no recomendados: **
+ Se selecciona la región de la carga de trabajo en función de la propia ubicación.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** Colocar una carga de trabajo cerca de sus clientes proporciona la menor latencia, al tiempo que disminuye el movimiento de datos a través de la red y reduce el impacto medioambiental.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Medio
## Guía para la implementación
+ Seleccione las regiones para el despliegue de la carga de trabajo en función de los siguientes elementos clave:
+ **Su objetivo de sostenibilidad:** como se explica en la [Selección de regiones](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/region-selection.html).
+ **Dónde se encuentran sus datos:** En el caso de las aplicaciones con gran cantidad de datos (como big data y machine learning), el código de la aplicación debe ejecutarse lo más cerca posible de los datos.
+ **Dónde se encuentran sus usuarios:** Para las aplicaciones orientadas al usuario, elija una región cercana a la base de clientes de su carga de trabajo.
+ **Otras restricciones:** Tenga en cuenta restricciones como la seguridad y el cumplimiento como se explica en [Qué tener en cuenta al seleccionar una región para las cargas de trabajo](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/what-to-consider-when-selecting-a-region-for-your-workloads/).
+ Utilice [Zonas locales de AWS](https://aws.amazon.com/global-infrastructure/localzones/) para ejecutar cargas de trabajo como el renderizado de vídeo y las aplicaciones de escritorio virtual de uso intensivo de gráficos. Las zonas locales le permiten beneficiarse de tener recursos de computación y almacenamiento más cerca de los usuarios finales.
+ Utilice almacenamiento en caché local o [Soluciones de almacenamiento en caché de AWS](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/) para los recursos de uso frecuente con el fin de mejorar el rendimiento, reducir el movimiento de datos y disminuir el impacto ambiental.
+ Utilice [Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/) para almacenar en caché el contenido estático como imágenes, scripts y vídeos, así como el contenido dinámico como respuestas de API y aplicaciones web.
+ Utilice [Amazon ElastiCache](https://aws.amazon.com/elasticache/) para almacenar en caché el contenido de las aplicaciones web.
+ Utilice [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/) para añadir aceleración en memoria a sus tablas de DynamoDB.
+ Utilice servicios que puedan ayudarle a ejecutar el código más cerca de los usuarios de su carga de trabajo:
+ Utilice [Lambda@Edge](https://aws.amazon.com/lambda/edge/) para las operaciones de computación pesadas que se ejecutan cuando los objetos no están en la memoria caché.
+ Utilice [Funciones de Amazon CloudFront](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/cloudfront-functions.html) para casos de uso sencillos como las manipulaciones de peticiones o respuestas HTTP(s) que pueden ejecutarse mediante funciones de corta duración.
+ Utilice [AWS IoT Greengrass](https://aws.amazon.com/greengrass/) para ejecutar la computación local, la mensajería y el almacenamiento en caché de datos para los dispositivos conectados.
+ Utilice la agrupación de conexiones para habilitar la reutilización de las conexiones y reducir la cantidad de recursos necesarios.
+ Use los almacenes de datos distribuidos que no se basen en conexiones persistentes y en actualizaciones sincrónicas por coherencia para atender a las poblaciones regionales.
+ Reemplace la capacidad de red estática preaprovisionada por capacidad dinámica compartida y comparta el impacto en la sostenibilidad de la capacidad de red con otros suscriptores.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Optimización de la infraestructura de AWS para la sostenibilidad, parte III: redes](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-iii-networking/)
+ [Documentación de Amazon ElastiCache](https://docs.aws.amazon.com/elasticache/index.html)
+ [¿Qué es Amazon CloudFront?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/Introduction.html)
+ [Características clave de Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/features/)
+ [Lambda@Edge](https://aws.amazon.com/lambda/edge/)
+ [Funciones de CloudFront](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/cloudfront-functions.html)
+ [AWS IoT Greengrass](https://aws.amazon.com/greengrass/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Creación de forma sostenible en AWS](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
**Ejemplos relacionados:**
+ [AWS Networking Workshops (Talleres de red de AWS)](https://catalog.workshops.aws/networking/en-US)
# SUS02-BP05: Optimización de los recursos de los miembros del equipo para las actividades realizadas
Optimice los recursos proporcionados a los miembros del equipo para minimizar el impacto en la sostenibilidad a la vez que se cubren sus necesidades. Por ejemplo, realice las operaciones complejas (como la representación y la compilación) en escritorios en la nube compartidos con un uso intensivo, en lugar de hacerlo en sistemas de usuarios únicos de gran potencia infrautilizados.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Bajo
## Guía para la implementación
+ Aprovisione las estaciones de trabajo y otros dispositivos para alinearlos con la forma en que se usan.
+ Use escritorios virtuales y streaming de aplicaciones para limitar los requisitos de dispositivos y actualizaciones.
+ Traslade a la nube las tareas con un uso intensivo del procesador o la memoria.
+ Evalúe el impacto de los procesos y los sistemas en el ciclo de vida de los dispositivos y seleccione aquellas soluciones que minimizan los requisitos para el reemplazo de dispositivos a la vez que satisfacen los requisitos empresariales.
+ Implemente la administración remota de los dispositivos para reducir la necesidad de realizar viajes de negocios.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [¿Qué es Amazon WorkSpaces?](https://docs.aws.amazon.com/workspaces/latest/adminguide/amazon-workspaces.html)
+ [Documentación de Amazon AppStream 2.0](https://docs.aws.amazon.com/appstream2/)
+ [NICE DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/)
+ [Administrador de flotas de AWS Systems Manager](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/fleet.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Creación de forma sostenible en AWS](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)