# COST 6 ¿Cómo cumple los objetivos de costos cuando selecciona el tipo, el tamaño y el número de recursos?
Asegúrese de elegir el tamaño y el número de recurso apropiados para la tarea en cuestión. Al seleccionar el tipo, el tamaño y el número más rentables, minimiza el desperdicio.
**Topics**
+ [COST06-BP01 Realizar modelado de costos](cost_type_size_number_resources_cost_modeling.md)
+ [COST06-BP02 Selección del tipo, tamaño y número de recursos en función de los datos](cost_type_size_number_resources_data.md)
+ [COST06-BP03 Seleccionar tipo, tamaño y número de recurso automáticamente en función de las métricas](cost_type_size_number_resources_metrics.md)
# COST06-BP01 Realizar modelado de costos
Identifique los requisitos de la organización y realice un modelado de costos de la carga de trabajo y de cada uno de sus componentes. Realice actividades de referencia para la carga de trabajo bajo diferentes cargas previstas y compare los costos. El esfuerzo para realizar modelados debería reflejar el resultado potencial. Por ejemplo, el tiempo dedicado debe ser proporcional al costo del componente.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Alto
## Guía para la implementación
Realice modelados de costos para la carga de trabajo y cada uno de sus componentes para comprender el equilibrio entre los recursos. Busque el tamaño adecuado para cada recurso de la carga de trabajo según un nivel determinado de rendimiento. Realice actividades de referencia para la carga de trabajo bajo diferentes cargas previstas y compare los costos. El esfuerzo de modelado debe reflejar los posibles beneficios; por ejemplo, el tiempo empleado es proporcional al costo de los componentes o al ahorro previsto. Para ver las prácticas recomendadas, consulte la sección *Efectúe la revisión.* del documento técnico [Pilar de eficiencia del rendimiento](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/review.html).
[AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) puede ayudarle a crear modelos de costos para las cargas de trabajo en ejecución. Proporciona recomendaciones de tamaño ideal para los recursos de computación sobre la base del uso histórico. Se trata del origen de datos ideal para los recursos de computación porque es un servicio gratuito y utiliza el machine learning para realizar numerosas recomendaciones en función de los niveles de riesgo. También puede utilizar [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) y [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) con registros personalizados como orígenes de datos para operaciones de tamaño correcto para otros servicios y componentes de la carga de trabajo.
Estas son recomendaciones de datos y métricas de modelado de costos:
+ El monitoreo debe reflejar con precisión la experiencia del usuario final. Seleccione la granularidad correcta del periodo y elija cuidadosamente el percentil 99 o el percentil máximo en lugar del promedio.
+ Seleccione la granularidad correcta para el periodo de análisis requerido para abarcar cualquier ciclo de carga de trabajo. Por ejemplo, si se lleva a cabo un análisis de dos semanas, es posible que esté pasando por alto un ciclo mensual de alta utilización, lo que podría generar un aprovisionamiento insuficiente.
**Pasos para la aplicación **
+ ** Realizar un modelado de costos: **despliegue la carga de trabajo o una prueba de concepto en una cuenta separada con los tipos y tamaños de recurso específicos de la prueba. Ejecute la carga de trabajo con los datos de la prueba y registre los resultados de la salida, junto con los datos de costo del momento en que se ejecutó la prueba. A continuación, vuelva a desplegar la carga de trabajo o cambie los tipos y tamaños de recurso y vuelva a ejecutar la prueba.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Características de Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Optimización de costes con recomendaciones de redimensionamiento de Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
# COST06-BP02 Selección del tipo, tamaño y número de recursos en función de los datos
Seleccione el tamaño o el tipo de recurso basándose en los datos sobre las características de la carga de trabajo y de los recursos. Por ejemplo, computación, memoria, rendimiento o uso intensivo de escritura. Esta selección se realiza normalmente mediante una versión anterior (local) de la carga de trabajo, mediante la documentación o mediante otros orígenes de información sobre la carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
Seleccione el tamaño o el tipo de recurso en función de las características de la carga de trabajo y de los recursos, por ejemplo, computación, memoria, rendimiento o uso intensivo de escritura. Esta selección se realiza normalmente mediante el modelado de costes, una versión anterior de la carga de trabajo (como una versión local), el uso de documentación o la utilización de otros orígenes de información sobre la carga de trabajo (documentos técnicos, soluciones publicadas).
**Pasos para la aplicación**
+ **Seleccione los recursos en función de los datos:** Con sus datos de modelado de costes, seleccione el nivel de uso previsto de la carga de trabajo y, a continuación, seleccione el tipo y el tamaño de los recursos especificados.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Características de Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Cost Optimization: EC2 Right Sizing](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
# COST06-BP03 Seleccionar tipo, tamaño y número de recurso automáticamente en función de las métricas
Use métricas de la carga de trabajo actual para seleccionar el tamaño y tipo correcto para optimizar el costo. Aprovisione de forma adecuada el rendimiento, el tamaño y el almacenamiento de los servicios tales como Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Amazon DynamoDB, Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) (PIOPS), Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), Amazon EMR y la red. Esto puede hacerse con un bucle de retroalimentación, como el escalado automático o mediante un código personalizado en la carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Bajo
## Guía para la implementación
Cree un bucle de retroalimentación dentro de la carga de trabajo que use métricas activas de la carga de trabajo para realizar cambios en dicha carga de trabajo. Puede usar un servicio administrado como [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)que puede configurar para realizar operaciones de ajuste correcto del tamaño para usted. AWS también proporciona [API, SDK y](https://aws.amazon.com/developer/tools/)funciones que permiten modificar los recursos con un mínimo esfuerzo. Puede programar una carga de trabajo para que detenga y arranque una instancia Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) para poder realizar un cambio en el tamaño o el tipo de instancia. Esto permite obtener el tamaño adecuado y, además, permite eliminar casi todo el costo operativo necesario para realizar el cambio.
Algunos servicios de AWS tienen una selección de tipo o tamaño automática, como [Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/). Amazon S3 Intelligent-Tiering elimina automáticamente los datos entre dos niveles de acceso (el acceso frecuente y el poco frecuente) en función de sus patrones de uso.
**Pasos para la aplicación**
+ ** Configurar las métricas de las cargas de trabajo: **asegúrese de capturar las métricas clave para la carga de trabajo. Estas métricas son indicativas de la experiencia del cliente, como el resultado de la carga de trabajo, y alinean las diferencias que hay entre los tipos y los tamaños de los recursos, como la CPU y el uso de memoria.
+ ** Consultar las recomendaciones de tamaño adecuado: **use las recomendaciones de tamaño adecuado de AWS Compute Optimizer para adaptar su carga de trabajo.
+ ** Seleccionar el tipo y el tamaño de los recursos automáticamente según las métricas: **use las métricas de la carga de trabajo y seleccione sus recursos de la carga de trabajo de forma manual o automática. Configurar AWS Auto Scaling o implementar el código en su aplicación puede reducir el esfuerzo necesario si deben realizarse cambios frecuentes, y así podrá implementar cambios potenciales antes que con el proceso manual.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Características de Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Configuración inicial de CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/GettingSetup.html)
+ [Publicación de métricas personalizadas de CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html)
+ [Optimización de costes con recomendaciones de redimensionamiento de Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
+ [Introducción a Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Amazon S3 Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/)
+ [Lanzamiento de una instancia EC2 mediante el SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/v2/developer-guide/run-instance.html)