# Alineación con la demanda
La forma en que los usuarios y las aplicaciones consumen las cargas de trabajo y otros recursos puede ayudarle a identificar las mejoras necesarias para alcanzar sus objetivos de sostenibilidad. Escale la infraestructura para adaptarla continuamente a la demanda y compruebe que solo utiliza los recursos mínimos necesarios para prestar asistencia a sus 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 activos que no se usan. Proporcione a los miembros de su equipo dispositivos que satisfagan sus necesidades con un impacto mínimo en la sostenibilidad.
**Topics**
+ [SUS02-BP01 Escalado de la infraestructura de la carga de trabajo dinámicamente](sus_sus_user_a2.md)
+ [SUS02-BP02 Alineación de los SLA con los objetivos de sostenibilidad](sus_sus_user_a3.md)
+ [SUS02-BP03 Detención de la creación y el mantenimiento de los recursos no utilizados](sus_sus_user_a4.md)
+ [SUS02-BP04 Optimización de la ubicación geográfica de las cargas de trabajo en función de sus requisitos de red](sus_sus_user_a5.md)
+ [SUS02-BP05 Optimización de los recursos de los miembros del equipo para las actividades efectuadas](sus_sus_user_a6.md)
+ [SUS02-BP06 Implementación del almacenamiento en búfer o la limitación para aplanar la curva de demanda](sus_sus_user_a7.md)
# SUS02-BP01 Escalado de la infraestructura de la carga de trabajo dinámicamente
Utilice la elasticidad de la nube y escale su infraestructura de forma dinámica para adaptar la oferta de recursos en la nube a la demanda y evitar un exceso de capacidad en su carga de trabajo.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ No escalar la infraestructura con la carga de usuarios.
+ Escalar la infraestructura manualmente todo el tiempo.
+ Dejar 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 ayuda a adaptar de manera eficiente el suministro de recursos de la nube a la demanda y a evitar el exceso de aprovisionamiento de la capacidad. Puede aprovechar la elasticidad de la nube para escalar automáticamente la capacidad durante y después de los picos de demanda para asegurarse de que solo utiliza el número correcto de recursos necesarios para satisfacer los requisitos empresariales.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** medio
## Guía para la implementación
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. La correspondencia óptima entre la oferta y la demanda ofrece el menor impacto medioambiental para una carga de trabajo.
La demanda puede ser fija o variable, lo que requiere métricas y automatización para garantizar que la administración no resulte difícil. Las aplicaciones pueden escalarse o desescalarse verticalmente mediante la modificación del tamaño de la instancia, escalarse o desescalarse horizontalmente mediante la modificación del número de instancias, o una combinación de ambas.
Puede usar distintos enfoques para hacer que el suministro de recursos coincida con la demanda.
+ **Enfoque de seguimiento de objetivos:** supervise la métrica de escalado y aumente o reduzca de forma automática la capacidad en función de sus necesidades.
+ **Escalado predictivo:** reduzca horizontalmente de antemano según las tendencias diarias y semanales previstas.
+ **Enfoque basado en la programación:** establezca su propia programación de escalado según los cambios de carga predecibles.
+ **Escalado de servicios:** elija servicios (como los servicios sin servidor) que se escalen de forma nativa por diseño o que incluyan el escalado automático como característica.
Identifique los periodos de uso reducido o inexistente y escale los recursos en consonancia para eliminar el exceso de capacidad y mejorar la eficiencia.
## Pasos 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. AWS proporciona una serie de mecanismos de escalado automático para garantizar que las cargas de trabajo puedan reducirse verticalmente de forma rápida y sencilla durante los periodos con poca carga de usuarios. A continuación, se presentan algunos ejemplos de mecanismos de escalado automático:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/sus_sus_user_a2.html)
+ Normalmente, se habla del escalado en relación con los servicios de computación, como las instancias de Amazon EC2 o las funciones de AWS Lambda. Considere la posibilidad de configurar servicios no computacionales, como las unidades de capacidad de lectura y escritura de [Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/) o las particiones de [Amazon Kinesis Data Streams](https://aws.amazon.com/kinesis/data-streams/), para satisfacer la demanda.
+ Verifique que las métricas para escalar o reducir verticalmente se validan con respecto al tipo de carga de trabajo que se está implementando. Si está implementando una aplicación de transcodificación de vídeo, se espera un uso del 100 % de la CPU y no debería ser su métrica principal. Si es necesario, puede utilizar una [métrica personalizada](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) (como el uso de la memoria) para su política de escalado. 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 escalado automático.
+ Utilice el [escalado dinámico](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scale-based-on-demand.html) en lugar del [escalado manual](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-manual-scaling.html) para su grupo de escalado automático. También le recomendamos que utilice [políticas de escalado de seguimiento objetivo](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html) en su escalado dinámico.
+ Verifique que las implementaciones de la carga de trabajo puedan manejar los eventos de escalado y desescalado horizontales. Cree escenarios de prueba para los eventos de escalado con el fin de verificar que la carga de trabajo se comporta del modo previsto y no afecta a la experiencia del usuario (como la pérdida de sesiones persistentes). Puede utilizar el [historial de actividad](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-verify-scaling-activity.html) para verificar una actividad de escalado para un grupo de escalado automático.
+ Evalúe los patrones predecibles de su carga de trabajo y escale de forma proactiva para anticiparse a los cambios previstos y planeados en la demanda. Con el escalado predictivo, puede eliminar la necesidad de aprovisionar capacidad en exceso. Para más información, consulte [Predictive Scaling with Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/).
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Getting Started with Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Predictive Scaling for EC2, Powered by Machine Learning](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](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)
+ [Monitoreo de la carga de base de datos con Performance Insights 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](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/)
+ [Introducing Karpenter - An Open-Source, High-Performance Kubernetes Cluster Autoscaler](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/)
+ [Deep Dive on Amazon ECS Cluster Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/containers/deep-dive-on-amazon-ecs-cluster-auto-scaling/)
**Videos relacionados:**
+ [AWS re:Invent 2023 - Scaling on AWS for the first 10 million users ](https://www.youtube.com/watch?v=JzuNJ8OUht0)
+ [AWS re:Invent 2023 - Sustainable architecture: Past, present, and future ](https://www.youtube.com/watch?v=2xpUQ-Q4QcM)
+ [AWS re:Invent 2022 - Build a cost-, energy-, and resource-efficient compute environment](https://www.youtube.com/watch?v=8zsC5e1eLCg)
+ [AWS re:Invent 2022 - Scaling containers from one user to millions ](https://www.youtube.com/watch?v=hItHqzKoBk0)
+ [AWS re:Invent 2.023 - Scaling FM inference to hundreds of models with Amazon SageMaker AI ](https://www.youtube.com/watch?v=6xENDvgnMCs)
+ [AWS re:Invent 2023 - Harness the power of Karpenter to scale, optimize & upgrade Kubernetes ](https://www.youtube.com/watch?v=lkg_9ETHeks)
**Ejemplos relacionados:**
+ [ Autoscaling ](https://www.eksworkshop.com/docs/autoscaling/)
# SUS02-BP02 Alineación de los SLA con los objetivos de sostenibilidad
Revise y optimice los acuerdos de nivel de servicio (SLA) de la carga de trabajo en función de sus objetivos de sostenibilidad a fin de minimizar los recursos necesarios para admitir la carga de trabajo sin dejar de satisfacer las necesidades empresariales.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Los SLA de carga de trabajo se desconocen o son ambiguos.
+ Define su SLA solo para la disponibilidad y el rendimiento.
+ Utiliza el mismo patrón de diseño (como la arquitectura Multi-AZ) para todas sus cargas de trabajo.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** la alineación de los SLA con los objetivos de sostenibilidad conlleva un uso óptimo de los recursos, al tiempo que se satisfacen las necesidades empresariales.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** bajo
## Guía para la implementación
Los SLA definen el nivel de servicio que se espera de una carga de trabajo en la nube, como el tiempo de respuesta, la disponibilidad y la retención de datos. Influyen en la arquitectura, el uso de recursos y el impacto medioambiental de una carga de trabajo en la nube. Con una cadencia regular, revise los SLA y haga concesiones para reducir significativamente el uso de recursos a cambio de disminuciones aceptables en los niveles de servicio.
### Pasos para la implementación
+ **Comprensión de los objetivos de sostenibilidad:** identifique los objetivos de sostenibilidad de su organización, como la reducción de emisiones de carbono o la mejora del uso de los recursos.
+ **Revisión de los SLA:** evalúe sus SLA para determinar si cumplen con los requisitos de su empresa. Si está superando los SLA, lleve a cabo una revisión adicional.
+ **Comprensión de las compensaciones:** comprenda cuáles son las compensaciones de la complejidad de su carga de trabajo (como el alto volumen de usuarios simultáneos), el rendimiento (como la latencia) y el impacto en la sostenibilidad (como los recursos necesarios). Por lo general, priorizar dos de los factores se produce a expensas del tercero.
+ **Ajuste de los SLA:** ajuste los SLA para hacer que las compensaciones disminuyan de forma considerable las repercusiones en la sostenibilidad a cambio de reducciones aceptables en los niveles de servicio.
+ **Sostenibilidad y fiabilidad:** las cargas de trabajo de alta disponibilidad tienden a consumir más recursos.
+ **Sostenibilidad y rendimiento:** el uso de más recursos para aumentar el rendimiento podría tener un mayor impacto medioambiental.
+ **Sostenibilidad y seguridad:** las cargas de trabajo excesivamente seguras podrían tener un mayor impacto medioambiental.
+ **Definición de los SLA de sostenibilidad si es posible:** incluya los SLA de sostenibilidad en su carga de trabajo. Por ejemplo, defina un nivel de uso mínimo como un SLA de sostenibilidad para sus instancias de computación.
+ **Uso de patrones de diseño eficaces:** use patrones de diseño, como microservicios en AWS, 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 no críticas.
+ **Comunicación y establecimiento de responsabilidades:** comparta los SLA con todas las partes interesadas pertinentes, incluidos su equipo de desarrollo y los clientes. Utilice los informes para hacer un seguimiento de los SLA y supervisarlos. Asigne responsabilidades para cumplir con los objetivos de sostenibilidad de los SLA.
+ **Uso de incentivos y recompensas:** utilice incentivos y recompensas para lograr o superar los SLA que están en consonancia con los objetivos de sostenibilidad.
+ **Revisión e iteración:** revise y ajuste periódicamente los SLA para asegurarse de que estén en consonancia con los objetivos de sostenibilidad y rendimiento en constante cambio.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [ Understand resiliency patterns and trade-offs to architect efficiently in the cloud ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/understand-resiliency-patterns-and-trade-offs-to-architect-efficiently-in-the-cloud/)
+ [Importance of Service Level Agreement for SaaS Providers](https://aws.amazon.com/blogs/apn/importance-of-service-level-agreement-for-saas-providers/)
**Videos relacionados:**
+ [AWS re:Invent 2023 - Capacity, availability, cost efficiency: Pick three ](https://www.youtube.com/watch?v=E0dYLPXrX_w)
+ [AWS re:Invent 2023 - Sustainable architecture: Past, present, and future ](https://www.youtube.com/watch?v=2xpUQ-Q4QcM)
+ [AWS re:Invent 2023 - Advanced integration patterns & trade-offs for loosely coupled systems ](https://www.youtube.com/watch?v=FGKGdUiZKto)
+ [AWS re:Invent 2022 - Delivering sustainable, high-performing architectures ](https://www.youtube.com/watch?v=FBc9hXQfat0)
+ [AWS re:Invent 2022 - Build a cost-, energy-, and resource-efficient compute environment ](https://www.youtube.com/watch?v=8zsC5e1eLCg)
# SUS02-BP03 Detención de la creación y el mantenimiento de los recursos no utilizados
Retire los activos no utilizados de su carga de trabajo para reducir el número de recursos en la nube necesarios para atender su demanda y minimizar los residuos.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ No analiza su aplicación en busca de activos redundantes o que ya no son necesarios.
+ No elimina los activos que son redundantes o que ya no son necesarios.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** la eliminación de los activos no utilizados libera recursos y mejora la eficiencia general de la carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** bajo
## Guía para la implementación
Los activos no utilizados consumen recursos de la nube, como espacio de almacenamiento y potencia de computación. Con la identificación y eliminación de estos activos, podrá liberar estos recursos, lo que dará lugar a una arquitectura en la nube más eficiente. Lleve a cabo análisis periódicos en los activos de aplicaciones (como los informes precompilados, los conjuntos de datos y las imágenes estáticas) y los patrones de acceso a los activos para identificar cualquier tipo de redundancia, infrautilización y los posibles objetivos de retirada. Elimine esos activos redundantes para reducir el consumo de recursos en su carga de trabajo.
### Pasos para la implementación
+ **Inventario:** lleve a cabo un inventario exhaustivo para identificar todos los activos de su carga de trabajo.
+ **Análisis del uso:** utilice herramientas de supervisión continua para identificar los activos estáticos que ya no sean necesarios.
+ **Eliminación de los activos que no se usan:** elabore un plan para eliminar los activos que ya no sean necesarios.
+ Antes de eliminar un activo, evalúe el impacto de su eliminación en la arquitectura.
+ Consolide los recursos generados superpuestos para eliminar el procesamiento redundante.
+ Actualice las aplicaciones para que dejen de producir y almacenar activos que no sean necesarios.
+ **Comunicación con terceros:** indique a terceros que dejen de producir y almacenar activos administrados en su nombre que ya no sean necesarios. Solicite la consolidación de los activos redundantes.
+ **Uso de políticas de ciclo de vida:** utilice políticas de ciclo de vida para eliminar automáticamente los activos no utilizados.
+ Puede usar [Amazon S3 Lifecycle](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html) para administrar los objetos a lo largo de su ciclo de vida.
+ Puede utilizar [Amazon Data Lifecycle Manager](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/snapshot-lifecycle.html) para automatizar la creación, conservación y eliminación de instantáneas de Amazon EBS y las AMI basadas en Amazon EBS.
+ **Revisión y optimización:** revise periódicamente la carga de trabajo para identificar y eliminar los activos no utilizados.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Optimizing your AWS Infrastructure for Sustainability, Part II: Storage](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-ii-storage/)
+ [ How do I terminate active resources that I no longer need on my Cuenta de AWS? ](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/terminate-resources-account-closure/)
**Videos relacionados:**
+ [AWS re:Invent 2023 - Sustainable architecture: Past, present, and future ](https://www.youtube.com/watch?v=2xpUQ-Q4QcM)
+ [AWS re:Invent 2022 - Preserving and maximizing the value of digital media assets using Amazon S3 ](https://www.youtube.com/watch?v=8OI0Uu-YvD8)
+ [AWS re:Invent 2023 - Optimize costs in your multi-account environments ](https://www.youtube.com/watch?v=ie_Mqb-eC4A)
# SUS02-BP04 Optimización de la ubicación geográfica de las cargas de trabajo en función de sus requisitos de red
Seleccione para su carga de trabajo una ubicación y unos servicios en la nube que acorten la distancia que debe recorrer el tráfico de red y reduzcan el total de recursos de red necesarios para admitir su carga de trabajo.
** Patrones comunes de uso no recomendados: **
+ Selecciona la región de la carga de trabajo en función de la propia ubicación.
+ Consolida todos los recursos de la carga de trabajo en una ubicación geográfica.
+ Todo el tráfico fluye a través de sus centros de datos existentes.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** colocar una carga de trabajo cerca de sus usuarios permite obtener 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
La infraestructura de Nube de AWS se crea en torno a opciones de ubicación como regiones, zonas de disponibilidad, grupos de ubicaciones y ubicaciones periféricas como [AWS Outposts](https://docs.aws.amazon.com/outposts/latest/userguide/what-is-outposts.html) y [zonas locales de AWS](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/localzones/). Estas opciones de ubicación son las responsables de mantener la conectividad entre los componentes de las aplicaciones, los servicios en la nube, las redes periféricas y los centros de datos en las instalaciones.
Analice los patrones de acceso a la red en su carga de trabajo para identificar cómo utilizar estas opciones de ubicación en la nube y reducir la distancia que debe recorrer el tráfico de red.
## Pasos para la implementación
+ Analice los patrones de acceso a la red en su carga de trabajo para identificar cómo utilizan los usuarios su aplicación.
+ Utilice herramientas de supervisión, como [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) y [AWS CloudTrail](https://aws.amazon.com/cloudtrail/), para recopilar datos sobre las actividades de la red.
+ Analice los datos para identificar el patrón de acceso a la red.
+ Seleccione las regiones para la implementación de la carga de trabajo en función de los siguientes elementos clave:
+ **Su objetivo de sostenibilidad:** tal como se explica en [Selección de regiones](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/region-selection.html).
+ **Ubicación de los datos:** en el caso de las aplicaciones con gran cantidad de datos (como macrodatos y machine learning), el código de la aplicación debe ejecutarse lo más cerca posible de los datos.
+ **Ubicación de los usuarios:** para las aplicaciones orientadas al usuario, elija una región (o regiones) cercana a los usuarios de su carga de trabajo.
+ **Otras restricciones**: tenga en cuenta las limitaciones, como el costo y el cumplimiento, tal y como se explica en [What to Consider when Selecting a Region for your Workloads](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/what-to-consider-when-selecting-a-region-for-your-workloads/).
+ Utilice almacenamiento en caché local o [soluciones de almacenamiento en caché de AWS](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/) para los activos de uso frecuente con el fin de mejorar el rendimiento, reducir el movimiento de datos y disminuir el impacto medioambiental.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/sus_sus_user_a5.html)
+ Utilice servicios que puedan ayudarle a ejecutar el código más cerca de los usuarios de su carga de trabajo:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/sus_sus_user_a5.html)
+ Use la agrupación de conexiones para permitir reutilizar 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:**
+ [Optimizing your AWS Infrastructure for Sustainability, Part III: Networking](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/)
+ [Infraestructura global de AWS](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/)
+ [AWS Local Zones and AWS Outposts, choosing the right technology for your edge workload ](https://aws.amazon.com/blogs/compute/aws-local-zones-and-aws-outposts-choosing-the-right-technology-for-your-edge-workload/)
+ [ Grupos de ubicación ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/placement-groups.html)
+ [Zonas locales de AWS](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/localzones/)
+ [AWS Outposts](https://aws.amazon.com/outposts/)
**Videos relacionados:**
+ [Demystifying data transfer on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=-MqXgzw1IGA)
+ [ Scaling network performance on next-gen Amazon EC2 instances ](https://www.youtube.com/watch?v=jNYpWa7gf1A)
+ [AWS Local Zones Explainer Video ](https://www.youtube.com/watch?v=JHt-D4_zh7w)
+ [AWS Outposts: Overview and How it Works ](https://www.youtube.com/watch?v=ppG2FFB0mMQ)
+ [AWS re:Invent 2023 - A migration strategy for edge and on-premises workloads ](https://www.youtube.com/watch?v=4wUXzYNLvTw)
+ [AWS re:Invent 2021 - AWS Outposts: Bringing the AWS experience on premises ](https://www.youtube.com/watch?v=FxVF6A22498)
+ [AWS re:Invent 2020 - AWS Wavelength: Run apps with ultra-low latency at 5G edge ](https://www.youtube.com/watch?v=AQ-GbAFDvpM)
+ [AWS re:Invent 2022 - AWS Local Zones: Building applications for a distributed edge ](https://www.youtube.com/watch?v=bDnh_d-slhw)
+ [AWS re:Invent 2021 - Building low-latency websites with Amazon CloudFront ](https://www.youtube.com/watch?v=9npcOZ1PP_c)
+ [AWS re:Invent 2022 - Improve performance and availability with AWS Global Accelerator](https://www.youtube.com/watch?v=s5sjsdDC0Lg)
+ [AWS re:Invent 2022 - Build your global wide area network using AWS](https://www.youtube.com/watch?v=flBieylTwvI)
+ [AWS re:Invent 2020: Global traffic management with Amazon Route 53 ](https://www.youtube.com/watch?v=E33dA6n9O7I)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Talleres de redes de AWS](https://catalog.workshops.aws/networking/en-US)
+ [ Architecting for sustainability - Minimize data movement across networks ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/7c4f8394-8081-4737-aa1b-6ae811d46e0a/en-US)
# SUS02-BP05 Optimización de los recursos de los miembros del equipo para las actividades efectuadas
Optimice los recursos proporcionados a los miembros del equipo para minimizar el impacto en la sostenibilidad medioambiental a la vez que se cubren sus necesidades.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Ignora el impacto de los dispositivos utilizados por los miembros de su equipo en la eficacia global de su aplicación en la nube.
+ Administra y actualiza manualmente los recursos que utilizan los miembros del equipo.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** la optimización de los recursos de los miembros del equipo mejora la eficiencia general de las aplicaciones basadas en la nube.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** bajo
## Guía para la implementación
Analice los dispositivos que usan los miembros de su equipo para consumir sus servicios, el ciclo de vida que se espera que tengan y el impacto económico y en la sostenibilidad. Implemente estrategias para optimizar estos recursos. Por ejemplo, lleve a cabo operaciones complejas (como la representación y la compilación) en escritorios en una infraestructura escalable con un uso intensivo, en lugar de hacerlo en sistemas de usuarios únicos de gran potencia infrautilizados.
### Pasos para la implementación
+ **Uso de estaciones de trabajo de bajo consumo energético:** proporcione a los miembros del equipo estaciones de trabajo y periféricos que ahorren energía. Utilice características de administración de energía eficiente (como el modo de bajo consumo) en estos dispositivos para reducir el consumo de energía.
+ **Uso de la virtualización:** use escritorios virtuales y streaming de aplicaciones para limitar los requisitos de dispositivos y actualizaciones.
+ **Fomento de la colaboración remota:** anime a los miembros del equipo a utilizar herramientas de colaboración remota, como, por ejemplo, [Amazon Chime](https://aws.amazon.com/chime/) o [AWS Wickr](https://aws.amazon.com/wickr/) para reducir la necesidad de viajar y las emisiones de carbono asociadas.
+ **Uso de software de bajo consumo energético:** proporcione a los miembros del equipo un software de bajo consumo energético mediante la eliminación y la desactivación de características y procesos innecesarios.
+ **Administración de los ciclos de vida:** 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. Mantenga y actualice periódicamente las estaciones de trabajo o el software para mantener y mejorar la eficiencia.
+ **Administración remota de dispositivos:** implemente la administración remota de los dispositivos para reducir la necesidad de hacer viajes de negocios.
+ [Administrador de flotas de AWS Systems Manager](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/fleet.html) es una experiencia de interfaz de usuario (IU) unificada que le ayuda a administrar de forma remota los nodos que se ejecutan en AWS o en un entorno en las instalaciones.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [What is Amazon WorkSpaces?](https://docs.aws.amazon.com/workspaces/latest/adminguide/amazon-workspaces.html)
+ [ Cost Optimizer for Amazon WorkSpaces ](https://docs.aws.amazon.com/solutions/latest/cost-optimizer-for-workspaces/overview.html)
+ [Documentación de Amazon AppStream 2.0](https://docs.aws.amazon.com/appstream2/)
+ [NICE DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/)
**Videos relacionados:**
+ [Managing cost for Amazon WorkSpaces on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=0MoY31hZQuE)
# SUS02-BP06 Implementación del almacenamiento en búfer o la limitación para aplanar la curva de demanda
El almacenamiento en búfer y la limitación aplanan la curva de demanda y reducen la capacidad aprovisionada necesaria para su carga de trabajo.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Procesa las solicitudes de los clientes inmediatamente cuando no es necesario.
+ No analiza los requisitos de las solicitudes de los clientes.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** al aplanar la curva de demanda, se reduce la capacidad aprovisionada requerida para la carga de trabajo. La reducción de la capacidad aprovisionada implica un menor consumo de energía y un menor impacto medioambiental.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** bajo
## Guía para la implementación
El aplanamiento de la curva de demanda de la carga de trabajo puede ayudarle a reducir la capacidad aprovisionada para una carga de trabajo y a reducir su impacto medioambiental. Supongamos una carga de trabajo con la curva de demanda que se muestra en la siguiente figura. Esta carga de trabajo tiene dos picos y, para gestionarlos, se aprovisiona la capacidad de recursos que muestra la línea naranja. Los recursos y la energía utilizados para esta carga de trabajo no están indicados por el área situada debajo de la curva de demanda, sino por el área situada debajo de la línea de capacidad aprovisionada, ya que esta capacidad se necesita para gestionar esos dos picos.
![\[Forma de onda de la capacidad aprovisionada con dos picos distintos que requieren una elevada capacidad aprovisionada.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/images/provisioned-capacity-1.png)
Puede utilizar el almacenamiento en búfer o la limitación para modificar la curva de demanda y suavizar los picos, lo que significa menos capacidad aprovisionada y menos energía consumida. Implemente limitaciones cuando sus clientes puedan llevar a cabo reintentos. Implemente el almacenamiento en búfer para almacenar la solicitud y aplazar el procesamiento para más adelante.
![\[Diagrama de forma de onda que muestra una carga de trabajo con picos suavizados creados mediante el almacenamiento en búfer o la limitación.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/images/provisioned-capacity-2.png)
**Pasos para la implementación**
+ Analice las solicitudes de los clientes para determinar cómo responder a ellas. Entre las preguntas que hay que tener en cuenta se incluyen las siguientes:
+ ¿Puede procesarse esta solicitud de forma asíncrona?
+ ¿Tiene el cliente capacidad de reintentos?
+ Si el cliente tiene capacidad de reintentos, puede implementar la limitación, que le indica al origen que si no puede atender la solicitud en el momento actual debe intentarlo más tarde.
+ Puede utilizar [Amazon API Gateway](https://aws.amazon.com/api-gateway/) para implementar la limitación.
+ En el caso de los clientes que no pueden hacer reintentos, es necesario implementar un búfer para aplanar la curva de demanda. Un búfer aplaza el procesamiento de las solicitudes, por lo que permite a las aplicaciones que se ejecutan a diferentes ritmos comunicarse de forma efectiva. El enfoque basado en búfer utiliza una cola o una secuencia para aceptar mensajes de los productores. De este modo, los consumidores pueden leer y procesar los mensajes, lo que permite que dichos mensajes se ejecuten a la velocidad que cumpla con los requisitos empresariales de los consumidores.
+ [Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)](https://aws.amazon.com/sqs/) es un servicio gestionado que proporciona colas que permiten a un solo consumidor leer mensajes individuales.
+ [Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/kinesis/) ofrece una secuencia que permite que muchos consumidores lean los mismos mensajes.
+ Analice la demanda general, la tasa de cambio y el tiempo de respuesta requerido para dimensionar correctamente la limitación o el búfer requeridos.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [ Getting started with Amazon SQS ](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-getting-started.html)
+ [ Application integration Using Queues and Messages ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/application-integration-using-queues-and-messages/)
+ [Managing and monitoring API throttling in your workloads](https://aws.amazon.com/blogs/mt/managing-monitoring-api-throttling-in-workloads/)
+ [ Throttling a tiered, multi-tenant REST API at scale using API Gateway ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/throttling-a-tiered-multi-tenant-rest-api-at-scale-using-api-gateway-part-1/)
+ [ Application integration Using Queues and Messages ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/application-integration-using-queues-and-messages/)
**Videos relacionados:**
+ [AWS re:Invent 2022 - Application integration patterns for microservices ](https://www.youtube.com/watch?v=GoBOivyE7PY)
+ [AWS re:Invent 2023 - Smart savings: Amazon EC2 cost-optimization strategies ](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2023 - Advanced integration patterns & trade-offs for loosely coupled systems ](https://www.youtube.com/watch?v=FGKGdUiZKto)