# SUS05-BP02 Menggunakan jenis instans dengan dampak paling sedikit
<a name="sus_sus_hardware_a3"></a>

Terus pantau dan gunakan jenis instans baru untuk memanfaatkan peningkatan penghematan energi.

 **Antipola umum:** 
+  Anda hanya menggunakan satu kelompok instans. 
+  Anda hanya menggunakan instans x86. 
+  Anda menentukan satu jenis instans dalam konfigurasi Amazon EC2 Auto Scaling Anda. 
+  Anda menggunakan instans AWS dengan cara yang tidak dirancang untuk instans tersebut (misalnya, Anda menggunakan instans komputasi yang dioptimalkan untuk beban kerja intensif memori). 
+  Anda tidak mengevaluasi jenis instans baru secara teratur. 
+  Anda tidak melihat rekomendasi dari AWS alat penyesuaian ukuran seperti [AWS Compute Optimizer.](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) 

 **Manfaat menjalankan praktik terbaik ini:** Dengan memanfaatkan instans hemat energi dan berukuran tepat, Anda dapat sangat mengurangi dampak lingkungan dan biaya beban kerja Anda. 

 **Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak dijalankan:** Sedang 

## Panduan implementasi
<a name="implementation-guidance"></a>

 Menggunakan instans yang efisien di beban kerja cloud sangat penting untuk menurunkan penggunaan sumber daya dan menghemat biaya. Terus pantau rilis instans jenis baru dan manfaatkan peningkatan penghematan energi, termasuk jenis instans yang dirancang untuk mendukung beban kerja spesifik seperti pelatihan dan inferensi machine learning, serta transkode video. 

## Langkah implementasi
<a name="implementation-steps"></a>
+  **Pelajari dan jelajahi jenis-jenis instans:** Temukan jenis instans yang dapat mengurangi dampak beban kerja Anda terhadap lingkungan. 
  +  Berlangganan [Yang Baru dengan AWS](https://aws.amazon.com/new/) untuk terus mendapatkan informasi terbaru terkait teknologi dan instans AWS terbaru. 
  +  Pelajari tentang jenis instans AWS yang berbeda-beda. 
  +  Pelajari tentang instans berbasis Graviton AWS yang menawarkan performa terbaik per watt penggunaan energi di Amazon EC2 dengan menonton [ re:Invent 2020 - Memahami instans Amazon EC2 yang didukung prosesor Graviton2 AWS](https://www.youtube.com/watch?v=NLysl0QvqXU) dan [Memahami instans Graviton3 AWS dan C7g Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents). 
+  **Gunakan jenis instans dengan dampak paling kecil:** Rencanakan dan transisikan beban kerja Anda ke jenis instans dengan dampak paling kecil. 
  +  Tentukan proses untuk mengevaluasi fitur atau instans baru untuk beban kerja Anda. Manfaatkan ketangkasan di cloud untuk menguji dengan cepat bagaimana jenis instans baru dapat meningkatkan pelestarian lingkungan beban kerja Anda. Gunakan metrik proksi untuk mengukur berapa banyak sumber daya yang Anda perlukan untuk menyelesaikan satu unit pekerjaan. 
  +  Jika memungkinkan, ubah beban kerja menjadi menggunakan jumlah vCPU yang berbeda dan jumlah memori yang berbeda guna memaksimalkan pilihan jenis instans. 
  +  Pertimbangkan untuk mengalihkan beban kerja Anda ke instans berbasis Graviton guna meningkatkan efisiensi performa beban kerja Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang memindahkan beban kerja ke AWS Graviton, lihat [Mulai Cepat AWS Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/fast-start/) dan [Pertimbangan saat memindahkan beban kerja ke instans Amazon Elastic Compute Cloud berbasis AWS Graviton](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md). 
  +  Pertimbangkan untuk memilih opsi Graviton AWS dalam penggunaan layanan terkelola [AWS Anda.](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/managed_services.md) 
  +  Migrasikan beban kerja ke Wilayah yang menawarkan instans dengan dampak paling sedikit terhadap pelestarian lingkungan dan masih memenuhi kebutuhan bisnis Anda. 
  +  Untuk beban kerja machine learning, manfaatkan perangkat keras yang dibuat khusus untuk beban kerja Anda, seperti [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/), dan [Amazon EC2 DL1.](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/) Instans AWS Inferentia seperti Inf2 menawarkan kinerja per watt hingga 50% lebih baik daripada instans berbasis Amazon EC2 yang setara. 
  +  Gunakan [Amazon SageMaker AI Inference Recommender](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-recommender.html) untuk menyesuaikan ukuran titik akhir inferensi ML. 
  +  Untuk beban kerja yang berfluktuasi (beban kerja yang jarang memerlukan kapasitas tambahan), gunakan [instans performa yang dapat melonjak.](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances.html) 
  +  Untuk beban kerja yang toleransi terhadap kesalahan dan stateless, gunakan [Instans Spot Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html) guna meningkatkan pemanfaatan cloud secara keseluruhan, serta mengurangi dampak sumber daya yang tidak digunakan terhadap pelestarian lingkungan. 
+ **Operasikan dan optimalkan:** Operasikan dan optimalkan instans beban kerja Anda.
  +  Untuk beban kerja sementara, evaluasi [metrik Amazon CloudWatch instans](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html#ec2-cloudwatch-metrics) seperti `Pemanfaatan CPU` untuk mengidentifikasi apakah instans tidak aktif atau jarang digunakan. 
  +  Untuk beban kerja stabil, periksa alat penyesuaian ukuran AWS seperti [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) secara berkala untuk mengidentifikasi peluang guna mengoptimalkan dan menyesuaikan ukuran instans dengan tepat. 
    + [Well-Architected Lab: Rekomendasi Penyesuaian Ukuran ](https://wellarchitectedlabs.com/cost/100_labs/100_aws_resource_optimization/)
    + [Well-Architected Lab - Penyesuaian Ukuran dengan Compute Optimizer ](https://wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/)
    + [ Well-Architected Lab - Optimisasi Pola Perangkat Keras dan Pengamatan KPI Pelestarian Lingkungan ](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/200_labs/200_optimize_hardware_patterns_observe_sustainability_kpis/)

## Sumber daya
<a name="resources"></a>

 **Dokumen terkait:** 
+  [Mengoptimalkan Infrastruktur AWS untuk Pelestarian Lingkungan, Bagian I: Komputasi](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/) 
+  [AWS Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/) 
+  [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/) 
+  [Armada Reservasi Kapasitas Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/cr-fleets.html) 
+  [Armada Spot Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/spot-fleet.html) 
+  [Fungsi: Konfigurasi Fungsi Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration) 
+ [ Pemilihan jenis instans berdasarkan atribut untuk Armada Amazon EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [Membangun Aplikasi yang Berkelanjutan, Efisien, dan Dioptimalkan untuk Biaya di AWS](https://aws.amazon.com/blogs/compute/building-sustainable-efficient-and-cost-optimized-applications-on-aws/)
+ [Bagaimana Dasbor Pelestarian Lingkungan Contino Membantu Pelanggan Mengoptimalkan Jejak Karbon Mereka](https://aws.amazon.com/blogs/apn/how-the-contino-sustainability-dashboard-helps-customers-optimize-their-carbon-footprint/)

 **Video terkait:** 
+  [AWS re:Invent 2023 - AWS Graviton: The best price performance for your AWS workloads](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4) 
+  [AWS re:Invent 2023 - New Amazon Elastic Compute Cloud generative AI capabilities in Konsol Manajemen AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA) 
+  [AWS re:Invent 2023 = What's new with Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g) 
+  [AWS re:Invent 2023 - Smart savings: Amazon Elastic Compute Cloud cost-optimization strategies](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0) 
+  [AWS re:Invent 2021 - Deep dive into AWS Graviton3 and Amazon EC2 C7g instances](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents) 
+ [AWS re:Invent 2022 - Build a cost-, energy-, and resource-efficient compute environment ](https://www.youtube.com/watch?v=8zsC5e1eLCg)

 **Contoh terkait:** 
+ [ Solusi: Panduan untuk Mengoptimalkan Beban Kerja Deep Learning untuk Pelestarian Lingkungan di AWS](https://aws.amazon.com/solutions/guidance/optimizing-deep-learning-workloads-for-sustainability-on-aws/)
+ [Memigrasikan Basis Data Amazon Relational Database Service ke Graviton](https://catalog.workshops.aws/well-architected-sustainability/en-US/4-hardware-and-services/migrate-rds-to-graviton)