# PERF 2 Bagaimana cara memilih solusi komputasi Anda?
Solusi komputasi optimal untuk beban kerja bervariasi berdasarkan desain aplikasi, pola penggunaan, dan pengaturan konfigurasi. Arsitektur dapat menggunakan solusi komputasi yang berlainan untuk berbagai komponen, dan memampukan fitur yang berlainan meningkatkan performa. Memilih solusi komputasi yang salah untuk arsitektur dapat mengakibatkan efisiensi performa yang lebih rendah.
**Topics**
+ [PERF02-BP01 Mengevaluasi opsi komputasi yang tersedia](perf_select_compute_evaluate_options.md)
+ [PERF02-BP02 Memahami opsi konfigurasi komputasi yang tersedia](perf_select_compute_config_options.md)
+ [PERF02-BP03 Mengumpulkan komputasi metrik terkait](perf_select_compute_collect_metrics.md)
+ [PERF02-BP04 Menentukan konfigurasi yang diperlukan dengan menyesuaikan ukuran](perf_select_compute_right_sizing.md)
+ [PERF02-BP05 Menggunakan elastisitas sumber daya yang tersedia](perf_select_compute_elasticity.md)
+ [PERF02-BP06 Mengevaluasi ulang kebutuhan komputasi berdasarkan metrik](perf_select_compute_use_metrics.md)
# PERF02-BP01 Mengevaluasi opsi komputasi yang tersedia
Ketahui bagaimana beban kerja Anda bisa mendapatkan manfaat dari penggunaan berbagai opsi komputasi, seperti instans, kontainer, dan fungsi.
**Hasil yang diinginkan:** Dengan memahami semua opsi komputasi yang tersedia, Anda akan dapat mendeteksi peluang untuk meningkatkan kinerja, mengurangi biaya infrastruktur yang tidak perlu, dan memperkecil upaya operasional yang diperlukan untuk memelihara beban kerja. Anda juga dapat meningkatkan kecepatan masuk pasar saat melakukan deployment layanan dan fitur baru.
**Antipola umum:**
+ Di beban kerja pascamigrasi, menggunakan solusi komputasi yang sama dengan yang digunakan pada on-premise.
+ Tidak mengetahui solusi komputasi cloud dan bagaimana solusi tersebut dapat meningkatkan kinerja komputasi Anda.
+ Menetapkan ukuran solusi komputasi secara berlebihan untuk memenuhi persyaratan penskalaan atau kinerja ketika ada solusi komputasi lain yang lebih sesuai dengan karakteristik beban kerja Anda.
**Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Dengan mengidentifikasi persyaratan komputasi dan mengevaluasi solusi komputasi yang tersedia, pemangku kepentingan bisnis dan tim rekayasa akan mengetahui manfaat dan batasan penggunaan solusi komputasi yang dipilih. Solusi komputasi yang dipilih akan memenuhi kriteria kinerja beban kerja. Kriteria utama termasuk kebutuhan pemrosesan, pola lalu lintas, pola akses data, kebutuhan penskalaan, dan persyaratan latensi.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Tinggi
## Panduan implementasi
Ketahui solusi virtualisasi, kontainerisasi, dan manajemen yang dapat memberikan manfaat untuk beban kerja Anda dan memenuhi persyaratan kinerja. Satu beban kerja dapat berisi banyak jenis solusi komputasi. Setiap solusi komputasi memiliki karakteristik unik. Solusi komputasi dapat dipilih dan dikonfigurasi untuk memenuhi kebutuhan Anda berdasarkan persyaratan komputasi dan beban kerja Anda. Arsitek cloud harus memahami keuntungan dan kerugian instans, kontainer, serta fungsi. Langkah-langkah berikut akan membantu Anda dalam memilih solusi komputasi yang sesuai dengan karakteristik beban kerja dan persyaratan kinerja Anda.
| **Tipe** | **Server** | **Kontainer** | **Fungsi** |
| --- | --- | --- | --- |
| Layanan AWS | Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) | Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) | AWS Lambda |
| Karakteristik Utama | Memiliki opsi khusus untuk persyaratan lisensi perangkat lunak, Opsi Penempatan, dan banyak pilihan berbagai keluarga instans berdasarkan metrik komputasi | Deployment mudah, lingkungan konsisten, berjalan di instans EC2, dapat diskalakan | Waktu proses pendek (15 menit atau kurang), CPU dan memori maksimalnya tidak setinggi layanan lain, lapisan perangkat keras terkelola, menskalakan hingga jutaan permintaan secara bersamaan |
| Kasus penggunaan umum | Migrasi angkat dan geser, aplikasi monolitik, lingkungan hybrid, aplikasi perusahaan | Layanan mikro, lingkungan hybrid, | Layanan mikro, aplikasi yang didorong peristiwa |
**Langkah Implementasi:**
1. Pilih lokasi penempatan solusi komputasi dengan evaluasi [PERF05-BP06 Memilih lokasi beban kerja Anda berdasarkan kebutuhan jaringan](perf_select_network_location.md). Lokasi ini akan membatasi jenis solusi komputasi yang dapat Anda gunakan.
1. Identifikasikan jenis solusi komputasi yang sesuai dengan persyaratan lokasi dan aplikasi. Instans server virtual
1. [https://aws.amazon.com/ec2/](https://aws.amazon.com/ec2/) tersedia dalam beragam variasi yang terdiri dari berbagai kelompok dan ukuran. Instans ini menawarkan berbagai macam kemampuan, termasuk solid state drive (SSD) dan unit pemrosesan grafis (GPU). Instans EC2 memberikan fleksibilitas tinggi dalam pemilihan instans. Saat Anda meluncurkan instans EC2, jenis instans yang Anda pilih menentukan perangkat keras instans Anda. Setiap jenis instans memiliki kemampuan komputasi, memori, dan penyimpanan yang berbeda-beda. Jenis instans dikelompokkan ke dalam keluarga instans berdasarkan kemampuan tersebut. Kasus penggunaan umum meliputi: menjalankan aplikasi perusahaan, komputasi performa tinggi (HPC), pelatihan dan deployment aplikasi machine learning, serta menjalankan aplikasi cloud-native.
1. [https://aws.amazon.com/ecs/](https://aws.amazon.com/ecs/) adalah layanan orkestrasi kontainer yang terkelola sepenuhnya yang dapat Anda gunakan untuk secara otomatis menjalankan dan mengelola kontainer di klaster instans EC2 atau instans nirserver menggunakan AWS Fargate. Anda dapat menggunakan Amazon ECS dengan aplikasi lainnya, seperti Amazon Route 53, Secrets Manager, AWS Identity and Access Management (IAM), dan Amazon CloudWatch. Sebaiknya gunakan Amazon ECS jika aplikasi Anda dikontainerisasi dan tim rekayasa lebih menyukai kontainer Docker.
1. [https://aws.amazon.com/eks/](https://aws.amazon.com/eks/) adalah layanan Kubernetes yang sepenuhnya terkelola. Anda dapat menjalankan klaster EKS menggunakan AWS Fargate, sehingga tidak perlu menyediakan dan mengelola server. Pengelolaan Amazon EKS menjadi lebih mudah dengan integrasi Layanan AWS, seperti Amazon CloudWatch, Grup Auto Scaling, AWS Identity and Access Management (IAM), dan Amazon Virtual Private Cloud (VPC). Saat menggunakan kontainer, Anda harus menggunakan metrik komputasi untuk memilih jenis beban kerja yang optimal, sama seperti penggunaan metrik komputasi untuk memilih jenis instans EC2 atau AWS Fargate. Sebaiknya gunakan Amazon EKS jika aplikasi Anda dikontainerisasi atau tim rekayasa Anda lebih menyukai kontainer Docker dibanding Kubernetes.
1. Anda dapat menggunakan [https://aws.amazon.com/lambda/](https://aws.amazon.com/lambda/) untuk menjalankan kode yang mendukung opsi waktu proses, memori, dan CPU. Cukup unggah kode Anda, dan AWS Lambda akan mengurus segala yang diperlukan untuk menjalankan dan menskalakan kode tersebut. Anda dapat mengatur kode agar dapat dipicu secara otomatis dari layanan AWS lainnya atau memanggilnya secara langsung. Lambda direkomendasikan untuk arsitek layanan mikro dengan waktu proses pendek yang dikembangkan untuk cloud.
1. Setelah mencoba opsi komputasi baru, rencanakan migrasi dan validasikan metrik kinerja Anda. Ini adalah proses berkelanjutan, lihat [PERF02-BP04 Menentukan konfigurasi yang diperlukan dengan menyesuaikan ukuran](perf_select_compute_right_sizing.md).
**Tingkat usaha untuk rencana implementasi:** Jika beban kerja dialihkan dari satu solusi komputasi ke yang lain, kemungkinan akan ada *tingkat usaha sedang* dalam memfaktor ulang aplikasi.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Komputasi Cloud dengan AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [Jenis Instans EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Kontrol Status Prosesor untuk Instans EC2 Anda ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected)
+ [Kontainer EKS: Simpul Pekerja EKS ](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected)
+ [Kontainer Amazon ECS: Instans Kontainer Amazon ECS ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected)
+ [Fungsi: Konfigurasi Fungsi Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration)
+ [Panduan Preskriptif untuk Kontainer](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)
+ [Panduan Preskriptif untuk Nirserver](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)
**Video terkait:**
+ [How to choose compute option for startups](https://aws.amazon.com/startups/start-building/how-to-choose-compute-option/)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Amazon EC2 foundations (CMP211-R2) ](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0&ref=wellarchitected)
+ [Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive into the Nitro system ](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4&ref=wellarchitected)
+ [Deliver high-performance ML inference with AWS Inferentia (CMP324-R1) ](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk&ref=wellarchitected)
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1) ](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw&ref=wellarchitected)
**Contoh terkait:**
+ [Memigrasikan aplikasi web ke kontainer](https://application-migration-with-aws.workshop.aws/en/container-migration.html)
+ [Jalankan Hello World Nirserver](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/run-serverless-code/)
# PERF02-BP02 Memahami opsi konfigurasi komputasi yang tersedia
Setiap solusi komputasi memiliki opsi dan konfigurasi yang tersedia untuk mendukung karakteristik beban kerja Anda. Pelajari bagaimana beragam opsi melengkapi beban kerja Anda, dan apa opsi konfigurasi yang terbaik untuk aplikasi Anda. Contoh dari opsi tersebut meliputi family instans, ukuran, fitur (GPU, I/O), lonjakan, waktu habis, ukuran fungsi, instans kontainer, dan konkurensi.
**Hasil yang diinginkan:** Karakteristik beban kerja yang mencakup CPU, memori, jaringan throughput, GPU, IOPS, pola lalu lintas, serta pola akses data, didokumentasikan dan digunakan untuk mengonfigurasi solusi komputasi untuk menyesuaikan karakteristik beban kerja. Setiap metrik tersebut serta metrik kustom khusus untuk beban kerja Anda direkam, dipantau, kemudian digunakan untuk mengoptimalkan konfigurasi komputasi guna memenuhi persyaratan.
**Antipola umum:**
+ Menggunakan solusi komputasi yang sama dengan yang digunakan on-premise.
+ Tidak meninjau opsi komputasi atau family instans untuk menyesuaikan karakteristik beban kerja.
+ Menetapkan ukuran yang berlebihan pada komputasi untuk memastikan kemampuan lonjakan.
+ Anda menggunakan beberapa platform manajemen komputasi untuk beban kerja yang sama.
** Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:** Kenali penawaran komputasi AWS sehingga Anda dapat menentukan solusi yang tepat untuk setiap beban kerja Anda. Setelah Anda memilih penawaran komputasi untuk beban kerja Anda, Anda bisa bereksperimen secara cepat dengan penawaran komputasi tersebut untuk menentukan apakah kebutuhan kerja Anda dapat dipenuhi dengan baik. Solusi komputasi yang dioptimalkan untuk memenuhi karakteristik beban kerja akan meningkatkan kinerja Anda, menurunkan biaya, dan meningkatkan keandalan Anda.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan:** Tinggi
## Panduan implementasi
Jika beban kerja Anda telah menggunakan opsi komputasi yang sama selama lebih dari empat pekan dan Anda mengantisipasi bahwa karakteristiknya akan tetap sama di masa depan, Anda dapat menggunakan [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) untuk mendapatkan rekomendasi berdasarkan karakteristik komputasi Anda. Jika AWS Compute Optimizer tidak menjadi opsi karena tidak adanya metrik, [jenis instans yang tidak didukung,](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/requirements.html#requirements-ec2-instances) atau perubahan yang dapat diperkirakan pada karakteristik Anda, maka Anda harus memprediksi metrik Anda berdasarkan pengujian beban dan eksperimen.
**Langkah Implementasi:**
1. Apakah Anda menjalankan instans EC2 atau kontainer dengan EC2 Launch Type?
1. Apakah beban kerja Anda dapat menggunakan GPU untuk meningkatkan kinerja?
1. [Instans Komputasi Terakselerasi](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) adalah instans berbasis GPU yang menyediakan kinerja tertinggi bagi pelatihan machine learning, inferensi, dan komputasi kinerja tinggi.
1. Apakah beban kerja Anda menjalankan aplikasi inferensi machine learning?
1. [AWS Inferentia (Inf1)](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/inf1/) — Instans Inf1 dibuat untuk mendukung aplikasi inferensi machine learning. Dengan menggunakan instans Inf1, pelanggan dapat menjalankan aplikasi inferensi machine learning berskala besar, seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, personalisasi, dan deteksi penipuan. Anda dapat membuat model pada salah satu kerangka kerja machine learning terkenal, seperti TensorFlow, PyTorch, atau MXNet serta menggunakan instans GPU, untuk melatih model Anda. Setelah model machine learning Anda terlatih untuk memenuhi persyaratan Anda, Anda bisa men-deploy model tersebut di instans Inf1 dengan menggunakan [AWS Neuron](https://aws.amazon.com/machine-learning/neuron/), kit pengembangan perangkat lunak (SDK) khusus yang terdiri dari pengompilasi, waktu proses, dan alat profiling yang mengoptimalkan kinerja inferensi machine learning chip Inferensi.
1. Apakah beban kerja Anda berintegrasi dengan perangkat keras tingkat rendah untuk meningkatkan kinerja?
1. [Field Programmable Gate Arrays (FPGA)](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/f1/) — Menggunakan FPGA, Anda bisa mengoptimalkan beban kerja Anda dengan pelaksanaan yang dipercepat perangkat keras kustom untuk beban kerja Anda yang paling berat. Anda dapat menentukan algoritme dengan memanfaatkan bahasa pemrograman umum yang didukung seperti C atau Go, atau bahasa berorientasi perangkat keras seperti Verilog atau VHDL.
1. Apakah Anda memiliki metrik selama setidaknya empat pekan dan dapat memprediksi bahwa pola lalu lintas serta metrik Anda akan tetap sama di masa depan?
1. Gunakan [Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) untuk mendapatkan rekomendasi machine learning mengenai konfigurasi komputasi mana yang paling cocok dengan karakteristik komputasi Anda.
1. Apakah kinerja beban kerja Anda terkendala oleh metrik CPU?
1. [Instans komputasi yang dioptimalkan](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) ideal untuk beban kerja yang memerlukan prosesor kinerja tinggi.
1. Apakah kinerja beban kerja Anda terkendala oleh metrik memori?
1. [Instans memori yang dioptimalkan](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) mengirimkan sejumlah besar memori untuk mendukung beban kerja intensif memori.
1. Apakah kinerja beban kerja Anda terkendala oleh IOPS?
1. [Instans penyimpanan yang dioptimalkan](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) didesain untuk beban kerja yang memerlukan akses baca dan tulis sekuensial (IOPS) yang tinggi ke penyimpanan lokal.
1. Apakah karakteristik beban kerja Anda merepresentasikan kebutuhan seimbang di seluruh metrik?
1. Apakah CPU beban kerja Anda perlu melonjak untuk menangani peningkatan lalu lintas?
1. [Instans Kinerja yang Dapat Melonjak](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) serupa dengan instans Komputasi yang Dioptimalkan kecuali adaya penawaran kemampuan untuk melonjak melewati dasar CPU tetap yang teridentifikasi pada instans komputasi yang dioptimalkan.
1. [Instans Tujuan Umum](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) menyediakan keseimbangan semua karakteristik untuk mendukung beragam beban kerja.
1. Apakah instans komputasi Anda berjalan di Linux dan terkendala oleh throughput jaringan di kartu antarmuka jaringan?
1. Peninjauan [Pertanyaan Kinerja 5, Praktik Terbaik 2: Evaluasi fitur jaringan yang tersedia](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/network-architecture-selection.html) untuk menemukan jenis dan family instans yang tepat untuk memenuhi kebutuhan kinerja Anda.
1. Apakah beban kerja Anda memerlukan instans yang konsisten dan dapat diprediksi pada Zona Ketersediaan spesifik yang dapat Anda terapkan selama setahun?
1. [Instans Terpesan](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/) mengonfirmasi reservasi kapasitas pada Zona Ketersediaan tertentu. Instans Terpesan ideal untuk daya komputasi yang diperlukan di Zona Ketersediaan tertentu.
1. Apakah beban kerja Anda memiliki lisensi yang memerlukan perangkat keras khusus?
1. [Host Khusus](https://aws.amazon.com/ec2/dedicated-hosts/) mendukung lisensi perangkat lunak yang ada dan membantu Anda memenuhi persyaratan kepatuhan.
1. Apakah solusi komputasi Anda melonjak dan memerlukan pemrosesan sinkron?
1. [Instans Sesuai Permintaan](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/) memungkinkan Anda menggunakan kapasitas komputasi per jam atau per detik tanpa komitmen jangka panjang. Instans ini bagus untuk lonjakan di atas kebutuhan dasar kinerja.
1. Apakah solusi komputasi Anda stateless, toleran terhadap kesalahan, dan asinkron?
1. [Instans Spot](https://aws.amazon.com/ec2/spot/) memungkinkan Anda memanfaatkan kapasitas instans yang tidak terpakai untuk beban kerja stateless dan toleran terhadap kesalahan.
1. Apakah Anda menjalankan kontainer di [Fargate](https://aws.amazon.com/fargate/)?
1. Apakah kinerja tugas Anda terkendala oleh memori atau CPU?
1. Gunakan [Task Size](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/bestpracticesguide/capacity-tasksize.html) untuk menyesuaikan memori atau CPU Anda.
1. Apakah kinerja Anda terpengaruh oleh lonjakan pola lalu lintas?
1. Gunakan konfigurasi [Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/bestpracticesguide/capacity-autoscaling.html) untuk menyesuaikan pola lalu lintas Anda.
1. Apakah solusi komputasi Anda ada di [Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/gettingstarted-features.html)?
1. Apakah Anda memiliki metrik selama setidaknya empat pekan dan dapat memprediksi bahwa pola lalu lintas serta metrik Anda akan tetap sama di masa depan?
1. Gunakan [Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) untuk mendapatkan rekomendasi machine learning mengenai konfigurasi komputasi mana yang paling cocok dengan karakteristik komputasi Anda.
1. Apakah Anda tidak memiliki metrik yang cukup untuk menggunakan AWS Compute Optimizer?
1. Jika Anda tidak memiliki metrik yang tersedia untuk menggunakan Compute Optimizer, gunakan [AWS Lambda Power Tuning](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/operatorguide/profile-functions.html) untuk membantu memilih konfigurasi terbaik.
1. Apakah kinerja fungsi Anda terkendala oleh memori atau CPU?
1. Konfigurasikan [memori Lambda Anda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-function-common.html#configuration-memory-console) untuk memenuhi metrik kebutuhan kinerja Anda.
1. Apakah fungsi Anda mengalami waktu habis dalam pelaksanaannya?
1. Ubah [pengaturan waktu habis](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-function-common.html)
1. Apakah kinerja fungsi Anda terkendala oleh lonjakan aktivitas dan konkurensi?
1. Konfigurasikan [pengaturan konkurensi](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-concurrency.html) untuk memenuhi persyaratan kinerja Anda.
1. Apakah fungsi Anda berjalan dengan asinkron dan mengalami kegagalan pada percobaan ulang?
1. Konfigurasikan usia maksimum peristiwa dan batas percobaan ulang maksimum pada [pengaturan konfigurasi](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/invocation-async.html) asinkron.
## Tingkat upaya untuk rencana implementasi:
Untuk menerapkan praktik terbaik ini, Anda harus mengetahui metrik dan karakteristik komputasi Anda saat ini. Mengumpulkan metrik tersebut, membuat dasar acuan, kemudian menggunakan metrik tersebut untuk mengidentifikasi opsi komputasi yang ideal memiliki tingkat upaya *rendah* ke *kedang* . Hal ini divalidasi dengan eksperimen dan uji beban.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Komputasi Cloud dengan AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Jenis Instans EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Kontrol Status Prosesor untuk Instans EC2 Anda ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected)
+ [Kontainer EKS: Simpul Pekerja EKS ](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected)
+ [Kontainer Amazon ECS: Instans Kontainer Amazon ECS ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected)
+ [Fungsi: Konfigurasi Fungsi Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration)
**Video terkait:**
+ [Fondasi Amazon EC2 (CMP211-R2) ](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0&ref=wellarchitected)
+ [Memperkuat Amazon EC2 generasi berikutnya: Dalami sistem Nitro ](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4&ref=wellarchitected)
+ [Optimalkan performa dan biaya untuk komputasi AWS Anda (CMP323-R1) ](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg&ref=wellarchitected)
**Contoh terkait:**
+ [Betulkan ukuran dengan pengaktifan penggunaan Memori dan Compute Optimizer](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [Kode AWS Compute Optimizer Demo](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
# PERF02-BP03 Mengumpulkan komputasi metrik terkait
Untuk memahami bagaimana sumber daya komputasi Anda berjalan, Anda harus mencatat dan melacak penggunaan berbagai macam sistem. Data ini dapat digunakan untuk membuat penetapan yang lebih akurat tentang persyaratan sumber daya.
Beban kerja dapat menghasilkan volume data yang besar seperti metrik, log, dan kejadian. Lihat apakah layanan penyimpanan, pemantauan, dan observabilitas yang ada dapat mengelola data yang dihasilkan. Identifikasikan metrik mana yang menggambarkan pemanfaatan sumber daya dan dapat dikumpulkan, diagregasikan, serta dikorelasikan dalam satu lintas platform. Metrik tersebut harus mewakili semua sumber daya, aplikasi, dan layanan beban kerja Anda, agar Anda dapat memperoleh visibilitas seluruh sistem dan mengidentifikasi masalah serta peluang peningkatan kinerja dengan cepat.
**Hasil yang diinginkan:** Semua metrik yang berhubungan dengan sumber daya terkait komputasi diidentifikasi, dikumpulkan, diagregasikan, dan dikorelasikan dalam satu platform dengan retensi yang diimplementasikan untuk mendukung tujuan operasional dan biaya.
**Antipola umum:**
+ Anda hanya menggunakan pencarian file log manual untuk metrik.
+ Anda hanya memublikasikan metrik untuk alat internal.
+ Anda hanya menggunakan metrik default yang dicatat oleh perangkat lunak pemantauan Anda yang dipilih.
+ Anda hanya meninjau metrik ketika terdapat masalah.
**Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Untuk memantau kinerja beban kerja, Anda harus mencatat beberapa metrik kinerja secara berkala. Metrik ini memungkinkan Anda untuk mendeteksi anomali dalam kinerja. Metrik tersebut juga akan membantu mengukur kinerja metrik bisnis untuk memastikan bahwa Anda memenuhi kebutuhan beban kerja Anda.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Tinggi
## Panduan implementasi
Identifikasikan, kumpulkan, agregasikan, dan korelasikan metrik terkait komputasi. Menggunakan layanan seperti Amazon CloudWatch, dapat membuat implementasi lebih cepat dan memudahkan pemeliharaan. Selain metrik default dicatat, identifikasi dan lacak metrik tingkat sistem tambahan di dalam beban kerja Anda. Catat data seperti penggunaan CPU, memori, disk I/O, serta metrik masuk dan keluar jaringan untuk mendapatkan wawasan ke hambatan atau tingkat penggunaan. Data ini sangat penting untuk mengetahui bagaimana beban kerja berjalan dan solusi komputasi digunakan. Gunakan metrik ini sebagai bagian dari pendekatan berdasarkan data yang digunakan untuk mengatur dan mengoptimalkan sumber daya beban kerja Anda.
**Langkah Implementasi:**
1. Metrik solusi komputasi mana yang penting untuk dilacak?
1. [Metrik default EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html)
1. [Metrik default Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/cloudwatch-metrics.html)
1. [Metrik default EKS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/implementing-logging-monitoring-cloudwatch/kubernetes-eks-metrics.html)
1. [Metrik default Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-access-metrics.html)
1. [Metrik disk dan memori EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/mon-scripts.html)
1. Apakah saat ini saya memiliki solusi pemantauan dan pencatatan yang disetujui?
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. Apakah saya telah mengidentifikasi dan mengonfigurasikan kebijakan retensi data sesuai dengan tujuan operasional dan keamanan saya?
1. [Retensi data default untuk metrik CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring)
1. [Retensi data default untuk CloudWatch Logs](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management)
1. Bagaimana Anda melakukan deployment agen agregat log dan metrik Anda?
1. [AWS Systems Manager Automation](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)
**Tingkat upaya untuk Rencana Implementasi: **Tingkat upaya *sedang* digunakan untuk mengidentifikasi, melacak, mengumpulkan, mengagregatkan, dan mengorelasikan metrik dari semua sumber daya komputasi.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Dokumentasi Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/cloudwatch/index.html?ref=wellarchitected)
+ [Kumpulkan metrik dan log dari instans Amazon EC2 serta server on-premise dengan Agen CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Install-CloudWatch-Agent.html?ref=wellarchitected)
+ [Mengakses Amazon CloudWatch Logs untuk AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Menggunakan CloudWatch Logs dengan instans kontainer](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Publikasikan metrik kustom](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html?ref=wellarchitected)
+ [Jawaban AWS: Pencatatan Log Terpusat](https://aws.amazon.com/answers/logging/centralized-logging/?ref=wellarchitected)
+ [Layanan AWS yang Memublikasikan Metrik CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CW_Support_For_AWS.html?ref=wellarchitected)
+ [Memantau Amazon EKS pada AWS Fargate](https://aws.amazon.com/blogs/containers/monitoring-amazon-eks-on-aws-fargate-using-prometheus-and-grafana/)
**Video terkait:**
+ [Manajemen Kinerja Aplikasi di AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5T4stR-HFas&ref=wellarchitected)
+ [Buat Rencana Pemantauan](https://www.youtube.com/watch?v=OMmiGETJpfU&ref=wellarchitected)
**Contoh terkait:**
+ [Tingkat 100: Pemantauan dengan Dasbor CloudWatch](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_with_cloudwatch_dashboards/)
+ [Tingkat 100: Pemantauan instans Windows EC2 dengan Dasbor CloudWatch](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_windows_ec2_cloudwatch/)
+ [Tingkat 100: Pemantauan instans Amazon Linux EC2 dengan Dasbor CloudWatch](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_linux_ec2_cloudwatch/)
# PERF02-BP04 Menentukan konfigurasi yang diperlukan dengan menyesuaikan ukuran
Analisa berbagai karakteristik kinerja beban kerja Anda serta kaitannya dengan penggunaan memori, jaringan, dan CPU. Gunakan data ini untuk memilih sumber daya yang paling sesuai dengan profil beban kerja Anda. Contohnya, beban kerja yang memerlukan banyak memori, seperti basis data, paling tepat ditangani menggunakan instans kelompok r. Namun, lonjakan beban kerja dapat lebih menguntungkan jika menggunakan sistem kontainer elastis.
**Antipola umum:**
+ Anda memilih instans paling besar untuk semua beban kerja.
+ Anda menstandarkan semua jenis instans menjadi satu jenis untuk memudahkan pengelolaan.
**Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Memahami penawaran komputasi AWS dapat membantu Anda untuk menentukan solusi yang tepat untuk berbagai beban kerja. Setelah Anda memilih penawaran komputasi untuk beban kerja, Anda dapat segera mencoba penawaran komputasi tersebut untuk menentukan mana yang paling mampu memenuhi kebutuhan beban kerja Anda.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Sedang
## Panduan implementasi
Ubah konfigurasi beban kerja Anda dengan penyesuaian ukuran: Untuk mengoptimalkan kinerja dan efisiensi secara keseluruhan, tentukan sumber daya yang diperlukan oleh beban kerja Anda. Pilih instans dengan memori yang dioptimalkan untuk sistem yang memerlukan lebih banyak memori daripada CPU, atau instans dengan komputasi yang dioptimalkan untuk komponen yang melakukan pemrosesan data yang tidak memerlukan banyak memori. Penyesuaian ukuran membantu beban kerja Anda untuk bekerja sebaik mungkin menggunakan sumber daya yang diperlukan saja
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Komputasi Cloud dengan AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Jenis Instans EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Kontainer ECS: Instans Kontainer Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Kontainer EKS: Simpul Pekerja EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Fungsi: Konfigurasi Fungsi Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Kontrol Status Prosesor untuk Instans EC2 Anda](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Video terkait:**
+ [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)
+ [Menghadirkan inferensi ML dengan kinerja tinggi menggunakan AWS Inferentia (CMP324-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Mengoptimalkan kinerja dan biaya untuk komputasi AWS Anda (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)
+ [Cara memilih opsi komputasi untuk perusahaan rintisan](https://aws.amazon.com/startups/start-building/how-to-choose-compute-option/)
+ [Mengoptimalkan kinerja dan biaya untuk komputasi AWS Anda (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
**Contoh terkait:**
+ [Menyesuaikan ukuran dengan pengaktifan penggunaan Memori dan Compute Optimizer](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [Kode Demo AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
# PERF02-BP05 Menggunakan elastisitas sumber daya yang tersedia
Cloud menyediakan fleksibilitas untuk memperluas atau mengurangi sumber daya Anda secara dinamis melalui beragam mekanisme untuk memenuhi perubahan sesuai permintaan. Digabungkan dengan metrik yang terkait dengan komputasi, beban kerja dapat merespons secara otomatis dan menggunakan rangkaian optimal sumber daya untuk mencapai tujuannya.
Penyesuaian pasokan secara optimal dengan permintaan memberikan biaya terendah untuk beban kerja, tapi Anda juga harus merencanakan pasokan yang cukup untuk memungkinkan waktu penyediaan dan kegagalan sumber daya individu. Permintaan bisa tetap atau bervariasi, memerlukan metrik dan otomatisasi untuk memastikan manajemen tidak memberatkan dan menghabiskan biaya yang sangat banyak.
Dengan AWS, Anda dapat menggunakan sejumlah pendekatan yang berbeda untuk menyesuaikan pasokan dengan permintaan. Laporan resmi Pilar Optimasi Biaya menjelaskan cara menggunakan pendekatan untuk biaya berikut:
+ Pendekatan berbasis permintaan
+ Pendekatan berbasis buffer
+ Pendekatan berbasis waktu
Anda harus memastikan bahwa deployment beban kerja dapat menangani peristiwa kenaikan dan penurunan skala. Buat skenario pengujian untuk peristiwa penurunan skala untuk memastikan perilaku beban kerja sesuai dengan yang diharapkan.
**Antipola umum:**
+ Anda bereaksi pada alarm dengan meningkatkan kapasitas secara manual.
+ Anda membiarkan peningkatan kapasitas setelah peristiwa penskalaan, bukannya menurunkan kembali skala.
**Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:** Mengonfigurasi dan menguji elastisitas beban kerja akan membantu menghemat uang, mempertahankan tolok ukur kinerja, serta meningkatkan keandalan seiring perubahan lalu lintas. Sebagian besar instans non produksi harus dihentikan ketika sedang tidak digunakan. Meskipun memungkinkan untuk mematikan instans yang tidak digunakan, tindakan ini tidak praktis dalam skala yang lebih besar. Anda juga bisa memanfaatkan elastisitas berbasis volume, yang memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan kinerja dan biaya dengan meningkatkan secara otomatis sejumlah instans komputasi selama terjadi lonjakan permintaan dan mengurangi kapasitas ketika terjadi penurunan permintaan.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan:** Sedang
## Panduan implementasi
Manfaatkan elastisitas: Elastisitas menyesuaikan pasokan sumber daya yang Anda miliki dengan permintaan untuk sumber daya tersebut. Instans, kontainer, dan fungsi menyediakan mekanisme bagi elastisitas melalui kombinasi dengan penskalaan otomatis atau sebagai fitur layanan. Gunakan elastisitas pada arsitektur Anda untuk memastikan bahwa Anda memiliki kapasitas yang cukup untuk memenuhi persyaratan kinerja pada semua skala penggunaan. Pastikan bahwa metrik untuk kenaikan atau penurunan skala sumber daya elastis telah divalidasi terhadap jenis beban kerja yang di-deploy. Jika Anda men-deploy aplikasi transkode video, 100% pemanfaatan CPU adalah hal normal dan tidak boleh menjadi metrik primer Anda. Sebagai alternatif, Anda dapat mengukur kedalaman antrean tugas transkode yang menunggu untuk menskalakan jenis instans Anda. Pastikan deployment beban kerja dapat menangani peristiwa kenaikan dan penurunan skala. Menurunkan skala komponen beban kerja dengan aman sama pentingnya dengan menaikkan skala sumber daya ketika permintaan naik. Buat skenario pengujian untuk peristiwa penurunan skala untuk memastikan perilaku beban kerja sesuai dengan yang diharapkan.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Komputasi Cloud dengan AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Jenis Instans EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Kontainer ECS:Instans Kontainer Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Kontainer EKS: Simpul Pekerja EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Fungsi: Konfigurasi Fungsi Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Kontrol Status Prosesor untuk Instans EC2 Anda](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Video terkait:**
+ [Fondasi Amazon EC2 (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Komputasi yang lebih baik, lebih cepat, dan lebih murah: Pengoptimalan biaya Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [Menghadirkan inferensi ML kinerja tinggi dengan AWS Inferentia (CMP324-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Mengoptimalkan kinerja dan biaya untuk komputasi AWS Anda (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Mendukung Amazon EC2 generasi berikutnya: Dalami sistem Nitro](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4)
**Contoh terkait:**
+ [Contoh Grup Amazon EC2 Auto Scaling](https://github.com/aws-samples/amazon-ec2-auto-scaling-group-examples)
+ [Tutorial Amazon EFS](https://github.com/aws-samples/amazon-efs-tutorial)
# PERF02-BP06 Mengevaluasi ulang kebutuhan komputasi berdasarkan metrik
Gunakan metrik tingkat sistem untuk mengidentifikasi perilaku dan persyaratan beban kerja Anda seiring waktu. Evaluasi kebutuhan beban kerja Anda dengan membandingkan sumber daya yang tersedia dengan persyaratan tersebut dan lakukan perubahan pada lingkungan komputasi agar sesuai dengan profil beban kerja Anda. Misalnya, seiring waktu, sebuah sistem mungkin didapati membutuhkan memori yang lebih besar daripada perkiraan awal, sehingga beralih ke family atau ukuran instans lain dapat meningkatkan kinerja serta efisiensi.
**Antipola umum:**
+ Anda hanya memantau metrik tingkat sistem untuk mendapatkan wawasan tentang beban kerja Anda.
+ Anda merancang kebutuhan komputasi untuk persyaratan beban kerja puncak.
+ Anda menetapkan ukuran yang berlebihan untuk solusi komputasi agar memenuhi persyaratan penskalaan atau kinerja saat beralih ke solusi komputasi baru yang sesuai dengan karakteristik beban kerja Anda.
**Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:** Untuk mengoptimalkan kinerja dan pemanfaatan sumber daya, Anda memerlukan tampilan operasional terpadu, data terperinci waktu nyata, dan referensi historis. Anda dapat membuat dasbor otomatis untuk memvisualisasikan data ini dan menjalankan penghitungan metrik untuk mendapatkan wawasan pemanfaatan dan operasional.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan:** Rendah
## Panduan implementasi
Gunakan pendekatan yang didorong data untuk mengoptimalkan sumber daya: Untuk mencapai kinerja dan efisiensi maksimum, gunakan data yang dikumpulkan seiring waktu dari beban kerja Anda guna menyesuaikan dan mengoptimalkan sumber daya Anda. Lihat tren penggunaan sumber daya saat ini oleh beban kerja Anda dan tentukan di mana Anda dapat membuat perubahan agar lebih sesuai dengan kebutuhan beban kerja Anda. Ketika sumber daya dialokasikan secara berlebihan, kinerja sistem akan menurun, sedangkan pemanfaatan yang terlalu rendah mengakibatkan penggunaan sumber daya yang kurang efisien dan biaya yang lebih tinggi.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Komputasi Cloud dengan AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Komputasi Cloud dengan AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Jenis Instans EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Kontainer ECS: Instans Kontainer Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Kontainer EKS: Simpul Pekerja EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Fungsi: Konfigurasi Fungsi Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Kontrol Status Prosesor untuk Instans EC2 Anda](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Video terkait:**
+ [Fondasi Amazon EC2 (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Komputasi yang lebih baik, lebih cepat, dan lebih murah: Mengoptimalkan biaya Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [Memberikan inferensi ML kinerja tinggi dengan AWS Inferentia (CMP324-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Mengoptimalkan kinerja dan biaya untuk komputasi AWS Anda (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Memperkuat Amazon EC2 generasi berikutnya: Mendalami sistem Nitro](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4)
**Contoh terkait:**
+ [Menyesuaikan ukuran dengan pengaktifan penggunaan Memori dan Compute Optimizer](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [Kode Demo AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)