# PERF 2: ¿Cómo selecciona su solución de computación?
La solución de computación óptima para cada carga de trabajo depende del diseño de las aplicaciones, de los patrones de uso y de las opciones de configuración. Las arquitecturas pueden usar diferentes soluciones de informática para varios componentes y habilitar diferentes funciones que mejoren el rendimiento. Seleccione las soluciones de informática incorrectas para una arquitectura puede disminuir la eficiencia del rendimiento.
**Topics**
+ [PERF02-BP01 Evaluar las opciones de computación disponibles](perf_select_compute_evaluate_options.md)
+ [PERF02-BP02 Comprender las opciones de configuración informática disponibles](perf_select_compute_config_options.md)
+ [PERF02-BP03 Recopilar métricas relacionadas con la computación](perf_select_compute_collect_metrics.md)
+ [PERF02-BP04 Determinar la configuración necesaria mediante el dimensionamiento correcto](perf_select_compute_right_sizing.md)
+ [PERF02-BP05 Usar la elasticidad de recursos disponible](perf_select_compute_elasticity.md)
+ [PERF02-BP06 Volver a evaluar las necesidades informáticas según las métricas](perf_select_compute_use_metrics.md)
# PERF02-BP01 Evaluar las opciones de computación disponibles
Entienda cómo su carga de trabajo puede beneficiarse del uso de diferentes opciones de computación, como instancias, contenedores y funciones.
**Resultado deseado:** al conocer todas las opciones de computación disponibles, será consciente de las oportunidades de aumentar el rendimiento, reducir los costes de infraestructura innecesarios y disminuir el esfuerzo operativo necesario para mantener su carga de trabajo. También puede acelerar el tiempo de comercialización al desplegar nuevos servicios y características.
**Patrones de uso no recomendados comunes:**
+ En una carga de trabajo posterior a la migración, se utiliza la misma solución de computación que se utilizaba localmente.
+ Falta de conocimiento de las soluciones de computación en la nube y de cómo esas soluciones podrían mejorar su rendimiento de computación.
+ Sobredimensionar una solución de computación existente para cumplir los requisitos de escalado o rendimiento, cuando una solución de computación alternativa se ajustaría a las características de su carga de trabajo con mayor precisión.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** Al identificar los requisitos de computación y evaluar las soluciones de computación disponibles, las partes interesadas de la empresa y los equipos de ingeniería comprenderán los beneficios y las limitaciones de utilizar la solución de computación seleccionada. La solución de computación seleccionada debe ajustarse a los criterios de rendimiento de la carga de trabajo. Los criterios clave incluyen las necesidades de procesamiento, los patrones de tráfico, los patrones de acceso a los datos, las necesidades de escalado y los requisitos de latencia.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Alto
## Guía para la implementación
Comprenda las soluciones de virtualización, creación de contenedores y administración que pueden beneficiar a su carga de trabajo y satisfacer sus requisitos de rendimiento. Una carga de trabajo puede contener varios tipos de soluciones de computación. Cada solución de computación tiene características diferentes. En función de los requisitos de escalado y computación de su carga de trabajo, se puede seleccionar y configurar una solución de computación que satisfaga sus necesidades. El arquitecto de la nube debe conocer las ventajas y desventajas de las instancias, los contenedores y las funciones. Los siguientes pasos le ayudarán a seleccionar su solución de computación para que se ajuste a las características de su carga de trabajo y a sus requisitos de rendimiento.
| **Tipo** | **Servidor** | **Contenedores** | **Función** |
| --- | --- | --- | --- |
| Servicio de AWS | Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) | Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) | AWS Lambda |
| Características clave | Tiene una opción dedicada a los requisitos de licencia de hardware, opciones de ubicación y una gran selección de diferentes familias de instancias basadas en métricas de computación | Fácil despliegue, entornos coherentes, se ejecuta sobre instancias EC2, escalable | Tiempo de ejecución breve (15 minutos como máximo), la memoria y la CPU máximas no son tan elevadas como las de otros servicios, capa de hardware administrada, escala a millones de solicitudes simultáneas |
| Casos de uso comunes | Migraciones mediante «lift-and-shift», aplicación monolítica, entornos híbridos, aplicaciones empresariales | Microservicios, entornos híbridos | Microservicios, aplicaciones basadas en eventos |
**Pasos de implementación:**
1. Seleccione la ubicación de donde debe encontrarse la solución de computación mediante la evaluación de [PERF05-BP06 Elegir la ubicación de la carga de trabajo en función de los requisitos de la red](perf_select_network_location.md). Esta ubicación limitará los tipos de solución de computación a su disposición.
1. Identifique el tipo de solución de computación que funciona con el requisito de ubicación y los requisitos de la aplicación
1. [https://aws.amazon.com/ec2/](https://aws.amazon.com/ec2/) Las instancias de servidor virtual se presentan en una amplia variedad de familias y tamaños diferentes. Ofrecen una amplia variedad de capacidades, incluidas unidades de estado sólido (SSD) y unidades de procesamiento gráfico (GPU). Las instancias EC2 ofrecen la mayor flexibilidad en la elección de instancias. Cuando lanza una instancia EC2, el tipo de instancia que especifique determina el hardware de su instancia. Cada tipo de instancia ofrece diferentes capacidades informáticas, de memoria y de almacenamiento. Los tipos de instancia se agrupan en familias de instancias basadas en dichas capacidades. Los casos de uso típicos incluyen: ejecución de aplicaciones empresariales, computación de alto rendimiento (HPC), entrenamiento y despliegue de aplicaciones de machine learning y ejecución de aplicaciones nativas en la nube.
1. [https://aws.amazon.com/ecs/](https://aws.amazon.com/ecs/) es un servicio completamente administrado de orquestación de contenedores que le permite ejecutar y administrar automáticamente contenedores en un clúster de instancias EC2 o instancias sin servidor mediante AWS Fargate. Puede utilizar Amazon ECS con otros servicios como Amazon Route 53, Secrets Manager, AWS Identity and Access Management (IAM) y Amazon CloudWatch. Se recomienda Amazon ECS si su aplicación está en contenedores y su equipo de ingeniería prefiere los contenedores Docker.
1. [https://aws.amazon.com/eks/](https://aws.amazon.com/eks/) es un servicio Kubernetes completamente administrado. Puede optar por ejecutar sus clústeres EKS mediante AWS Fargate, lo que elimina la necesidad de aprovisionar y administrar servidores. La administración de Amazon EKS se simplifica gracias a las integraciones con servicios de AWS como Amazon CloudWatch, grupos de escalado automático, AWS Identity and Access Management (IAM) y Amazon Virtual Private Cloud (VPC). Al usar contenedores, debe utilizar las métricas de computación para seleccionar el tipo óptimo para su carga de trabajo, de forma similar a como utiliza las métricas de computación para seleccionar sus tipos de instancias EC2 o AWS Fargate. Se recomienda Amazon EKS si su aplicación está en contenedores y su equipo de ingeniería prefiere Kubernetes a los contenedores Docker.
1. Puede usar [https://aws.amazon.com/lambda/](https://aws.amazon.com/lambda/) para ejecutar el código que admite las opciones de tiempo de ejecución, memoria y CPU permitidas. Simplemente suba el código y AWS Lambda administrará todo lo necesario para ejecutar y escalar ese código. Puede configurar el código para que se desencadene automáticamente desde otros servicios de AWS o llamarlo directamente. Se recomienda Lambda para arquitecturas de microservicios de corta duración desarrolladas para la nube.
1. Una vez que haya experimentado con su nueva solución de computación, planifique su migración y valide sus métricas de rendimiento. Es un proceso continuo; consulte [PERF02-BP04 Determinar la configuración necesaria mediante el dimensionamiento correcto](perf_select_compute_right_sizing.md).
**Nivel de esfuerzo para el plan de implementación:** Si una carga de trabajo se desplaza de una solución de computación a otra, podría haber un nivel de esfuerzo *moderado* implicado en la refactorización de la aplicación.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computación en la nube con AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [Tipos de instancias EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Control de los estados del procesador de la instancia EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected)
+ [Contenedores de EKS: nodos de trabajo de EKS ](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected)
+ [Contenedores de Amazon ECS: instancias de contenedor de Amazon ECS ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected)
+ [Funciones: configuración de funciones de Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration)
+ [Recomendaciones de contenedores](https://aws.amazon.com/prescriptive-guidance/?apg-all-cards.sort-by=item.additionalFields.sortText&apg-all-cards.sort-order=desc&awsf.apg-new-filter=*all&awsf.apg-content-type-filter=*all&awsf.apg-code-filter=*all&awsf.apg-category-filter=categories%23containers&awsf.apg-rtype-filter=*all&awsf.apg-isv-filter=*all&awsf.apg-product-filter=*all&awsf.apg-env-filter=*all)
+ [Recomendaciones de sistemas sin servidor](https://aws.amazon.com/prescriptive-guidance/?apg-all-cards.sort-by=item.additionalFields.sortText&apg-all-cards.sort-order=desc&awsf.apg-new-filter=*all&awsf.apg-content-type-filter=*all&awsf.apg-code-filter=*all&awsf.apg-category-filter=categories%23serverless&awsf.apg-rtype-filter=*all&awsf.apg-isv-filter=*all&awsf.apg-product-filter=*all&awsf.apg-env-filter=*all)
**Vídeos relacionados:**
+ [How to choose compute option for startups (Cómo elegir la opción de computación para las empresas emergentes)](https://aws.amazon.com/startups/start-building/how-to-choose-compute-option/)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (Optimizar el rendimiento y el coste de la computación de AWS) (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Amazon EC2 foundations (Fundamentos de Amazon EC2) (CMP211-R2) ](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0&ref=wellarchitected)
+ [Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive into the Nitro system (Impulso de Amazon EC2 de nueva generación: profundización en el sistema Nitro) ](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4&ref=wellarchitected)
+ [Deliver high performance ML inference with AWS Inferentia (Ofrecer inferencia de ML de alto rendimiento con AWS Inferentia) (CMP324-R1) ](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk&ref=wellarchitected)
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (Computación mejor, más rápida y más barata: Optimización de costes de Amazon EC2) (CMP202-R1) ](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw&ref=wellarchitected)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Migración de la aplicación web a contenedores](https://application-migration-with-aws.workshop.aws/en/container-migration.html)
+ [Ejecutar un programa «Hello, World\$1» sin servidor](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/run-serverless-code/)
# PERF02-BP02 Comprender las opciones de configuración informática disponibles
Cada solución de computación tiene opciones y configuraciones disponibles para admitir las características de su carga de trabajo. Obtenga información sobre cómo complementan su carga de trabajo las diversas opciones y qué opciones de configuración son mejores para su aplicación. Algunos ejemplos de estas opciones son la familia de instancias, los tamaños, las características (GPU, E/S), la ampliación, los tiempos de espera, los tamaños de función, las instancias de contenedor y la simultaneidad.
**Resultado deseado:** las características de la carga de trabajo, como la CPU, la memoria, el rendimiento de la red, la GPU, las IOPS, los patrones de tráfico y los patrones de acceso a los datos, se documentan y se utilizan para configurar la solución de computación de forma que se ajuste a las características de la carga de trabajo. Cada una de estas métricas, además de las específicas de su carga de trabajo, se registran, se supervisan y, a continuación, se utilizan para optimizar la configuración de la computación para satisfacer mejor los requisitos.
**Patrones de uso no recomendados comunes:**
+ Se utiliza la misma solución de computación que se utilizaba localmente.
+ No revisar las opciones de computación o la familia de instancias para que se ajusten a las características de la carga de trabajo.
+ Sobredimensionamiento de la computación para garantizar la capacidad de ampliación.
+ Utiliza varias plataformas de administración de la computación para la misma carga de trabajo.
** Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** Familiarícese con las ofertas de computación de AWS para poder determinar la solución correcta para cada una de sus cargas de trabajo. Después de haber seleccionado las ofertas de computación para su carga de trabajo, puede experimentar rápidamente con ellas para determinar lo bien que satisfacen sus necesidades de carga de trabajo. Una solución de computación optimizada para satisfacer las características de su carga de trabajo aumentará su rendimiento, reducirá su coste y aumentará su fiabilidad.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Alto
## Guía para la implementación
Si su carga de trabajo ha estado utilizando la misma opción de computación durante más de cuatro semanas y prevé que las características seguirán siendo las mismas en el futuro, puede utilizar [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) para ofrecerle una recomendación basada en sus características de computación. Si AWS Compute Optimizer no es posible debido a la falta de métricas, [un tipo de instancia no admitido](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/requirements.html#requirements-ec2-instances) o un cambio previsible en sus características, debe entonces predecir sus métricas a partir de pruebas de carga y experimentación.
**Pasos de implementación:**
1. ¿Realiza la ejecución en instancias EC2 o contenedores con el tipo de lanzamiento EC2?
1. ¿Su carga de trabajo puede utilizar las GPU para aumentar el rendimiento?
1. [Las instancias de computación acelerada](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Accelerated_Computing) son instancias basadas en GPU que proporcionan el mayor rendimiento para el entrenamiento de machine learning, la inferencia y la computación de alto rendimiento.
1. ¿Su carga de trabajo ejecuta aplicaciones de inferencia de machine learning?
1. [AWS Inferentia (Inf1):](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/inf1/) las instancias Inf1 se crean para admitir aplicaciones de inferencia de machine learning. Con las instancias Inf1, los clientes pueden ejecutar aplicaciones de inferencia de machine learning a gran escala, como el reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural, personalización y detección de fraude. Puede crear un modelo en uno de los marcos populares de machine learning, como TensorFlow, PyTorch o MXNet y utilizar instancias de GPU, para entrenar su modelo. Después de que su modelo de machine learning se haya entrenado para satisfacer sus necesidades, puede desplegar el modelo en instancias Inf1 mediante [AWS Neuron](https://aws.amazon.com/machine-learning/neuron/), un kit de desarrollo de software (SDK) especializado que consiste en un compilador, un módulo de tiempo de ejecución y herramientas de perfilado que optimizan el rendimiento de la inferencia de machine learning de los chips Inferentia.
1. ¿Su carga de trabajo se integra con el hardware de bajo nivel para mejorar el rendimiento?
1. [Matrices de puertas programables en campo (FPGA):](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/f1/) con FPGA, puede optimizar las cargas de trabajo mediante la ejecución personalizada y acelerada por hardware de las cargas de trabajo más exigentes. Puede definir sus algoritmos utilizando lenguajes de programación generales compatibles como C o Go, o bien lenguajes orientados a hardware como Verilog o VHDL.
1. ¿Tiene al menos cuatro semanas de métricas y puede predecir que su patrón de tráfico y sus métricas se mantendrán más o menos igual en el futuro?
1. Uso [Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) para obtener una recomendación de machine learning sobre qué configuración de computación se ajusta mejor a sus características de computación.
1. ¿El rendimiento de su carga de trabajo está limitado por las métricas de CPU?
1. [Las instancias optimizadas para la computación](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Compute_Optimized) son ideales para las cargas de trabajo que requieren procesadores de alto rendimiento.
1. ¿El rendimiento de su carga de trabajo está limitado por las métricas de memoria?
1. [Las instancias optimizadas para memoria](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Memory_Optimized) ofrecen grandes cantidades de memoria para admitir cargas de trabajo que hacen un uso intensivo de la memoria.
1. ¿El rendimiento de su carga de trabajo está limitado por IOPS?
1. [Las instancias optimizadas para almacenamiento](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Storage_Optimized) están diseñadas para cargas de trabajo que requieren un alto acceso secuencial de lectura y escritura (IOPS) al almacenamiento local.
1. ¿Las características de su carga de trabajo representan una necesidad equilibrada en todas las métricas?
1. ¿La CPU de su carga de trabajo necesita ampliares para hacer frente a los picos de tráfico?
1. [Las instancias de rendimiento ampliable](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Instance_Features) son similares a las instancias optimizadas para computación, salvo que ofrecen la posibilidad de ampliar la base de referencia de CPU fija identificada en una instancia optimizada para la computación.
1. [Las instancias de uso general](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#General_Purpose) proporcionan un equilibrio de todas las características para admitir diversas cargas de trabajo.
1. ¿Su instancia de computación se ejecuta en Linux y está limitada por el rendimiento de la red en la tarjeta de interfaz de red?
1. Efectúe la revisión. [la pregunta de rendimiento 5, práctica recomendada 2: Evaluar las características de las redes disponibles](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/network-architecture-selection.html) para encontrar el tipo y la familia de instancias adecuados para satisfacer sus necesidades de rendimiento.
1. ¿Su carga de trabajo necesita instancias coherentes y predecibles en una zona de disponibilidad específica a la que pueda comprometerse durante un año?
1. [Instancias reservadas](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/) confirma las reservas de capacidad en una zona de disponibilidad específica. Las instancias reservadas son ideales para la potencia de computación requerida en una zona de disponibilidad específica.
1. ¿Su carga de trabajo tiene licencias que requieren un hardware dedicado?
1. [Hosts dedicados](https://aws.amazon.com/ec2/dedicated-hosts/) admiten las licencias de software existentes y le ayudan a cumplir los requisitos de cumplimiento.
1. ¿Su solución de computación se amplía y requiere un procesamiento síncrono?
1. [Las instancias bajo demanda](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/) le permiten utilizar la capacidad de computación por horas o por segundos sin compromiso a largo plazo. Estas instancias son adecuadas para la ampliación por encima de las necesidades de la base de referencia de rendimiento.
1. ¿Su solución de computación no tiene estado, tiene tolerancia a los errores y es asíncrona?
1. [Instancias de spot](https://aws.amazon.com/ec2/spot/) le permiten aprovechar la capacidad de instancia no utilizada para sus cargas de trabajo sin estado y tolerantes a errores.
1. ¿Ejecuta contenedores en [Fargate](https://aws.amazon.com/fargate/)?
1. ¿El rendimiento de su tarea está limitado por la memoria o la CPU?
1. Use el [tamaño de tarea](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/bestpracticesguide/capacity-tasksize.html) para ajustar su memoria o CPU.
1. ¿Se está viendo afectado su rendimiento por las ampliaciones de los patrones de tráfico?
1. Use la configuración de [Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/bestpracticesguide/capacity-autoscaling.html) para establecer la correspondencia con los patrones de tráfico.
1. ¿Su solución de computación está en [Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/gettingstarted-features.html)?
1. ¿Tiene al menos cuatro semanas de métricas y puede predecir que su patrón de tráfico y sus métricas se mantendrán más o menos igual en el futuro?
1. Uso [Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) para obtener una recomendación de machine learning sobre qué configuración de computación se ajusta mejor a sus características de computación.
1. ¿No tiene suficientes métricas para utilizar AWS Compute Optimizer?
1. Si no tiene métricas disponibles para usar Compute Optimizer, utilice [Ajuste de potencia de AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/operatorguide/profile-functions.html) para seleccionar la mejor configuración.
1. ¿El rendimiento de su función está limitado por la memoria o la CPU?
1. Configure su [memoria de Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-function-common.html#configuration-memory-console) para cumplir las métricas de necesidades de rendimiento.
1. ¿Se agota el tiempo de ejecución de su función al ejecutarse?
1. Cambie la [configuración de tiempo de espera](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-function-common.html)
1. ¿El rendimiento de sus funciones está limitado por las ampliaciones de actividad y la simultaneidad?
1. Configure las [opciones de simultaneidad](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-concurrency.html) para cumplir los requisitos de rendimiento.
1. ¿Su función se ejecuta de forma asíncrona y se producen errores en los reintentos?
1. Configure la duración máxima del evento y el límite máximo de reintentos en las opciones [de configuración asíncrona](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/invocation-async.html) .
## Nivel de esfuerzo para el plan de implementación:
Para establecer esta práctica recomendada, debe conocer sus características y métricas de computación actuales. Reunir esas métricas, establecer una línea de referencia y luego usar esas métricas para identificar la opción de computación ideal es un nivel de esfuerzo de *bajo* to *moderado* . La mejor forma de validarlo es mediante pruebas de carga y experimentación.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computación en la nube con AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Tipos de instancias EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Control de los estados del procesador de la instancia EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected)
+ [Contenedores de EKS: nodos de trabajo de EKS ](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected)
+ [Contenedores de Amazon ECS: instancias de contenedor de Amazon ECS ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected)
+ [Funciones: configuración de funciones de Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration)
**Vídeos relacionados:**
+ [Amazon EC2 foundations (Fundamentos de Amazon EC2) (CMP211-R2) ](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0&ref=wellarchitected)
+ [Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive into the Nitro system (Impulso de Amazon EC2 de nueva generación: profundización en el sistema Nitro) ](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4&ref=wellarchitected)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (Optimizar el rendimiento y el coste de la computación de AWS) (CMP323-R1) ](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg&ref=wellarchitected)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Redimensionamiento con Compute Optimizer y utilización de la memoria habilitada](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [Código de demostración de AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
# PERF02-BP03 Recopilar métricas relacionadas con la computación
Para entender el rendimiento de sus recursos de computación, debe registrar y hacer un seguimiento de la utilización de varios sistemas. Estos datos pueden utilizarse para determinar con mayor precisión las requisitos de recursos.
Las cargas de trabajo pueden generar grandes volúmenes de datos como métricas, registros y eventos. Determine si su actual servicio de almacenamiento, supervisión y observabilidad puede administrar los datos generados. Identifique qué métricas reflejan la utilización de los recursos y pueden recopilarse, agregarse y correlacionarse en una única plataforma. Esas métricas deben representar todos sus recursos de carga de trabajo, aplicaciones y servicios, para que pueda obtener fácilmente una visibilidad de todo el sistema e identificar rápidamente las oportunidades y los problemas de mejora del rendimiento.
**Resultado deseado:** todas las métricas relacionadas con los recursos relacionados con la computación se identifican, recopilan, agregan y correlacionan en una única plataforma con retención implementada para respaldar los costes y los objetivos operativos.
**Patrones de uso no recomendados comunes:**
+ Solo se utiliza la búsqueda manual de métricas en los archivos de registro.
+ Solo se publican las métricas en las herramientas internas.
+ Solo se utilizan las métricas por defecto registradas por el software de supervisión seleccionado.
+ Solo se revisan las métricas cuando hay un problema.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** para supervisar el rendimiento de las cargas de trabajo, debe registrar múltiples métricas de rendimiento durante un período de tiempo. Estas métricas le permiten detectar anomalías en el rendimiento. También le ayudarán a medir el rendimiento con respecto a las métricas empresariales para asegurarse de que satisface sus necesidades de carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Alto
## Guía para la implementación
Identifique, recopile, agregue y correlacione las métricas relacionadas con la computación. El uso de un servicio como Amazon CloudWatch, puede acelerar la implementación y facilitar su mantenimiento. Además de las métricas predeterminadas registradas, identifique y haga un seguimiento de las métricas adicionales en el nivel del sistema en su carga de trabajo. Registre datos como las métricas de utilización de la CPU, memoria, E/S del disco y red para conocer los niveles de utilización y los cuellos de botella. Estos datos son cruciales para entender el rendimiento de la carga de trabajo y cómo se utiliza la solución de computación. Utilice estas métricas como parte de un enfoque basado en datos para ajustar y optimizar activamente los recursos de su carga de trabajo.
**Pasos de implementación:**
1. ¿Qué métricas de solución de computación son importantes para hacer un seguimiento?
1. [Métricas predeterminadas de EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html)
1. [Métricas predeterminadas de Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/cloudwatch-metrics.html)
1. [Métricas predeterminadas de EKS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/implementing-logging-monitoring-cloudwatch/kubernetes-eks-metrics.html)
1. [Métricas predeterminadas de Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-access-metrics.html)
1. [Métricas de memoria y disco de EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/mon-scripts.html)
1. ¿Dispongo actualmente de una solución de registro y supervisión aprobada?
1. [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/)
1. [AWS Distro for OpenTelemetry](https://aws.amazon.com/otel/)
1. [Amazon Managed Service for Prometheus](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/prometheus-data-source.html)
1. ¿He identificado y configurado mis políticas de retención de datos para que se ajusten a mis objetivos de seguridad y operativos?
1. [Retención de datos predeterminada para métricas de CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring)
1. [Retención de datos predeterminada para CloudWatch Logs](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management)
1. ¿Cómo despliega sus agentes de agregación de métricas y registros?
1. [Automatización de AWS Systems Manager](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html?ref=wellarchitected)
1. [OpenTelemetry Collector](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector)
**Nivel de esfuerzo para el plan de implementación: **hay un nivel *medio* de esfuerzo para identificar, hacer un seguimiento, recopilar, agregar y correlacionar las métricas de todos los recursos de computación.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Documentación de Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/cloudwatch/index.html?ref=wellarchitected)
+ [Recopilación de métricas y registros de instancias Amazon EC2 y en los servidores locales con el agente de CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Install-CloudWatch-Agent.html?ref=wellarchitected)
+ [Acceso a Amazon CloudWatch Logs para AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Uso de CloudWatch Logs con instancias de contenedor](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Publique métricas personalizadas](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html?ref=wellarchitected)
+ [AWS Answers: registro centralizado](https://aws.amazon.com/answers/logging/centralized-logging/?ref=wellarchitected)
+ [Servicios de AWS que publican métricas de CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CW_Support_For_AWS.html?ref=wellarchitected)
+ [Supervisión de Amazon EKS en AWS Fargate](https://aws.amazon.com/blogs/containers/monitoring-amazon-eks-on-aws-fargate-using-prometheus-and-grafana/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Application Performance Management on AWS (Administración del rendimiento de las aplicaciones en AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=5T4stR-HFas&ref=wellarchitected)
+ [Diseñe un plan de monitoreo](https://www.youtube.com/watch?v=OMmiGETJpfU&ref=wellarchitected)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Nivel 100: supervisión con paneles de CloudWatch](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_with_cloudwatch_dashboards/)
+ [Nivel 100: supervisión de una instancia EC2 de Windows con paneles de CloudWatch](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_windows_ec2_cloudwatch/)
+ [Nivel 100: supervisión de una instancia EC2 de Amazon Linux con paneles de CloudWatch](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_linux_ec2_cloudwatch/)
# PERF02-BP04 Determinar la configuración necesaria mediante el dimensionamiento correcto
Analice las distintas características de rendimiento de su carga de trabajo y la relación que tienen con el uso de memoria, redes y CPU. Use estos datos para elegir recursos que encajen bien con el perfil de su carga de trabajo. Por ejemplo, una carga de trabajo que requiera mucha memoria, como una base de datos, podría beneficiarse más de la familia de instancias r. Sin embargo, una carga de trabajo en ráfaga puede beneficiarse más de un sistema de contenedores elásticos.
**Patrones de uso no recomendados comunes:**
+ Se elige la instancia más grande disponible para todas las cargas de trabajo.
+ Se estandarizan todos los tipos de instancias a un tipo para facilitar la gestión.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** estar familiarizado con las ofertas de computación de AWS le permite determinar la solución correcta para sus diversas cargas de trabajo. Una vez que haya seleccionado las distintas ofertas de computación para su carga de trabajo, tendrá la agilidad de experimentar rápidamente con esas ofertas de computación para determinar cuáles satisfacen las necesidades de su carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
Modificar la configuración de su carga de trabajo mediante el dimensionamiento adecuado: para optimizar tanto el rendimiento como la eficiencia general, determine qué recursos necesita su carga de trabajo. Elija instancias optimizadas para la memoria en los sistemas que requieren más memoria que CPU, e instancias optimizadas para la computación en los componentes que realizan un procesamiento de datos que no consume mucha memoria. Con las dimensiones correctas, su carga de trabajo ofrecerá el mejor rendimiento posible usando solo los recursos que necesite.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Computación en la nube con AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Tipos de instancias EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Contenedores de ECS: instancias de contenedor de Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Contenedores de EKS: nodos de trabajo de EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Funciones: configuración de funciones de Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Control de estado del procesador para su instancia EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Fundamentos de Amazon EC2 (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Computación mejor, más rápida y más barata: optimización de costes de Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [Ofrecer inferencia de ML de alto rendimiento con AWS Inferentia (CMP324-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Optimizar el rendimiento y el coste de la computación de AWS (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Impulso de Amazon EC2 de nueva generación: profundización en el sistema Nitro](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4)
+ [Cómo elegir la opción de computación para las empresas emergentes](https://aws.amazon.com/startups/start-building/how-to-choose-compute-option/)
+ [Optimizar el rendimiento y el coste de la computación de AWS (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Redimensionamiento con Compute Optimizer y utilización de la memoria habilitada](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [Código de demostración de AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
# PERF02-BP05 Usar la elasticidad de recursos disponible
La nube ofrece la flexibilidad de ampliar o reducir sus recursos de forma dinámica a través de diversos mecanismos para satisfacer los cambios en la demanda. En combinación con las métricas relacionadas con la informática, una carga de trabajo puede responder automáticamente a los cambios y usar el conjunto óptimo de recursos para alcanzar su objetivo.
Al hacer que la oferta coincida con la demanda de manera óptima, se obtiene el coste más bajo de una carga de trabajo, pero también debe crear un plan para tener una oferta suficiente que le permita contar con tiempo para el aprovisionamiento y los errores de recursos individuales. La demanda puede ser fija o variable, lo que requiere métricas y automatización para garantizar que la administración no se convierta en un coste molesto desproporcionadamente grande.
Con AWS, puede usar varios enfoques diferentes para hacer que la oferta coincida con la demanda. El documento técnico Pilar de optimización de costes describe cómo usar los siguientes enfoques sobre los costes:
+ Enfoque basado en la demanda
+ Enfoque basado en el búfer
+ Enfoque basado en el tiempo
Debe asegurarse de 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.
**Patrones de uso no recomendados comunes:**
+ Reacciona a las alarmas aumentando manualmente la capacidad.
+ 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 ahorrar dinero, mantener las referencias de rendimiento y mejorar la fiabilidad a medida que cambia el tráfico. La mayoría de las instancias que no son de producción deben detenerse cuando no se utilizan. Aunque es posible cerrar manualmente las instancias no utilizadas, esto es poco práctico a gran escala. También puede aprovechar la elasticidad basada en el volumen. Esta le permite optimizar el rendimiento y el coste aumentando automáticamente el número de instancias de computación durante los picos de demanda y reduciendo la capacidad cuando la demanda disminuye.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
Aprovechar la elasticidad: 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. Aproveche la elasticidad de su arquitectura para asegurarse de tener suficiente capacidad para atender los requisitos de rendimiento en todas las escalas de uso. Asegúrese de que las métricas para escalar o desescalar verticalmente los recursos elásticos 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. Como alternativa, puede medir la profundidad de la cola de trabajos de transcodificación en espera de escalar sus tipos de instancia. Asegúrese de que los despliegues de la carga de trabajo puedan manejar los eventos de escalado y desescalado verticales. Desescalar verticalmente los componentes de la carga de trabajo de forma segura es tan importante como escalar verticalmente los recursos cuando la demanda lo requiere. Cree escenarios de prueba para eventos de desescalado vertical para asegurarse de que la carga de trabajo se comporta como se espera.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computación en la nube con AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Nuevos tipos de instancias EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Contenedores de ECS: instancias de contenedor de Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Contenedores de EKS: nodos de trabajo de EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Funciones: configuración de funciones de Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Control de estado del procesador para su instancia de EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Fundamentos de Amazon EC2 (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Computación mejor, más rápida y barata: optimización de costes Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [Ofrecer inferencia de ML con rendimiento alto con AWS Inferentia (CMP324-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Optimiza el rendimiento y el coste de AWS Compute (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Impulsando la siguiente generación Amazon EC2: análisis profundo del sistema Nitro](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Ejemplos de grupos de Amazon EC2 Auto Scaling](https://github.com/aws-samples/amazon-ec2-auto-scaling-group-examples)
+ [Tutoriales de Amazon EFS](https://github.com/aws-samples/amazon-efs-tutorial)
# PERF02-BP06 Volver a evaluar las necesidades informáticas según las métricas
Use métricas en el nivel del sistema para identificar el comportamiento y los requisitos de su carga de trabajo a lo largo del tiempo. Evalúe las necesidades de su carga de trabajo comparando los recursos disponibles con esos requisitos y realice cambios en su entorno informático para adaptarlo mejor al perfil de su carga de trabajo. Por ejemplo, con el tiempo podría observar que el sistema exige más memoria de lo que pensaba, por lo que pasar a una familia o tamaño de instancia diferente podría mejorar tanto el rendimiento como la eficiencia.
**Antipatrones usuales:**
+ Solo supervisa las métricas de nivel de sistema para obtener información sobre la carga de trabajo.
+ Diseña sus necesidades informáticas para los requisitos de carga de trabajo máxima.
+ Sobredimensiona la solución informática para cumplir los requisitos de escalado o rendimiento cuando el cambio a una nueva solución informática se ajustaría a las características de su carga de trabajo
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** Para optimizar el rendimiento y la utilización de los recursos, se necesita una visión operativa unificada, datos granulares en tiempo real y una referencia histórica. Puede crear paneles automáticos para visualizar estos datos y realizar cálculos de métricas para obtener información operativa y de utilización.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Bajo
## Guía para la implementación
Usar un enfoque basado en los datos para optimizar recursos: para lograr el máximo rendimiento y eficiencia, utilice los datos obtenidos con el tiempo de su carga de trabajo para ajustar y optimizar sus recursos. Observe la cantidad de recursos actuales que tiende a usar su carga de trabajo y determine dónde puede hacer cambios para ajustarlos mejor a las necesidades de su carga de trabajo. Cuando se comprometen demasiados recursos, el rendimiento del sistema se degrada; además, la infrautilización de recursos reduce la eficiencia y aumenta el coste.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computación en la nube con AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Computación en la nube con AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Tipos de instancias EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Contenedores de ECS: instancias de contenedor de Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Contenedores de EKS: nodos de trabajo de EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Funciones: configuración de funciones de Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Control de estado del procesador para su instancia EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Amazon EC2 foundations (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [Deliver high performance ML inference with AWS Inferentia (CMP324-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive into the Nitro system](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Redimensionamiento con Compute Optimizer y utilización de la memoria habilitada](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [Código de demostración de AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)