# PERF 2. Bagaimana cara memilih dan menggunakan sumber daya komputasi dalam beban kerja Anda?
Pilihan komputasi yang optimal untuk beban kerja tertentu bervariasi berdasarkan desain aplikasi, pola penggunaan, dan pengaturan konfigurasi. Arsitektur dapat menggunakan pilihan komputasi yang berbeda untuk berbagai komponen, dan memungkinkan fitur yang berbeda untuk meningkatkan kinerja. Memilih pilihan komputasi yang salah untuk arsitektur dapat menyebabkan efisiensi kinerja menjadi lebih rendah.
**Topics**
+ [
# PERF02-BP01 Memilih opsi komputasi terbaik untuk beban kerja Anda
](perf_compute_hardware_select_best_compute_options.md)
+ [
# PERF02-BP02 Memahami konfigurasi dan fitur komputasi yang tersedia
](perf_compute_hardware_understand_compute_configuration_features.md)
+ [
# PERF02-BP03 Kumpulkan metrik terkait komputasi
](perf_compute_hardware_collect_compute_related_metrics.md)
+ [
# PERF02-BP04 Mengonfigurasi dan menyesuaikan ukuran yang tepat untuk sumber daya komputasi
](perf_compute_hardware_configure_and_right_size_compute_resources.md)
+ [
# PERF02-BP05 Menskalakan sumber daya komputasi Anda secara dinamis
](perf_compute_hardware_scale_compute_resources_dynamically.md)
+ [
# PERF02-BP06 Menggunakan akselerator komputasi berbasis perangkat keras yang dioptimalkan
](perf_compute_hardware_compute_accelerators.md)
# PERF02-BP01 Memilih opsi komputasi terbaik untuk beban kerja Anda
Dengan memilih opsi komputasi yang paling tepat untuk beban kerja, Anda dapat meningkatkan kinerja, mengurangi biaya infrastruktur yang tidak perlu, dan menurunkan upaya operasional yang diperlukan untuk memelihara beban kerja Anda.
**Anti-pola umum:**
+ Anda menggunakan opsi komputasi yang sama yang digunakan secara on-premise.
+ Anda tidak mengetahui opsi, fitur, dan solusi komputasi cloud, dan bagaimana solusi tersebut dapat meningkatkan kinerja komputasi Anda.
+ Anda melakukan pengadaan opsi komputasi yang berlebihan untuk memenuhi persyaratan penskalaan atau kinerja ketika ada opsi komputasi lain yang lebih sesuai dengan karakteristik beban kerja Anda.
**Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Dengan mengidentifikasi persyaratan komputasi dan mengevaluasi opsi-opsi yang tersedia, Anda dapat membuat beban kerja Anda lebih hemat sumber daya.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Tinggi
## Panduan implementasi
Untuk mengoptimalkan beban kerja cloud Anda demi efisiensi kinerja, penting bagi Anda untuk memilih opsi komputasi yang paling sesuai dengan kasus penggunaan dan persyaratan kinerja Anda. AWS menyediakan berbagai opsi komputasi yang sesuai untuk berbagai beban kerja di cloud. Misalnya, Anda dapat menggunakan [Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/ec2/) untuk meluncurkan dan mengelola server virtual, [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/?icmpid=docs_homepage_featuredsvcs) untuk menjalankan kode tanpa harus menyediakan atau mengelola server, [Amazon ECS](https://aws.amazon.com/ecs/) atau [Amazon EKS](https://aws.amazon.com/eks/) untuk menjalankan dan mengelola kontainer, atau [AWS Batch](https://aws.amazon.com/batch/) untuk memproses volume data yang besar secara paralel. Berdasarkan skala dan kebutuhan komputasi Anda, Anda harus memilih dan mengonfigurasi solusi komputasi yang optimal untuk situasi Anda. Anda juga dapat mempertimbangkan untuk menggunakan beberapa jenis solusi komputasi dalam satu beban kerja, karena masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri.
Langkah-langkah berikut ini memandu Anda dalam memilih opsi komputasi yang tepat agar sesuai dengan karakteristik beban kerja dan persyaratan kinerja Anda.
## Langkah-langkah implementasi
+ Pahami persyaratan komputasi beban kerja Anda. Persyaratan utama yang harus dipertimbangkan antara lain kebutuhan pemrosesan, pola lalu lintas, pola akses data, kebutuhan penskalaan, dan persyaratan latensi.
+ Pelajari tentang berbagai [layanan komputasi AWS](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/compute-services.html) untuk beban kerja Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [PERF01-BP01 Mempelajari dan memahami layanan serta fitur cloud yang tersedia](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md). Berikut adalah beberapa opsi komputasi AWS utama, karakteristiknya, dan kasus penggunaan umumnya:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/wellarchitected/latest/framework/perf_compute_hardware_select_best_compute_options.html)
+ Lakukan evaluasi biaya (seperti biaya per jam atau transfer data) dan overhead manajemen (seperti patching dan penskalaan) yang terkait dengan setiap opsi komputasi.
+ Lakukan uji coba dan uji tolok ukur di lingkungan nonproduksi untuk mengidentifikasi opsi komputasi mana yang paling sesuai dengan kebutuhan beban kerja Anda.
+ Setelah menguji coba dan mengidentifikasi solusi komputasi baru Anda, rencanakan migrasi dan validasikan metrik kinerja Anda.
+ Gunakan alat-alat pemantauan AWS seperti [Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html) dan layanan-layanan pengoptimalan seperti [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) untuk selalu mengoptimalkan komputasi Anda berdasarkan pola penggunaan dunia nyata secara terus-menerus.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Komputasi Cloud dengan AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [Jenis Instans Amazon EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Kontainer Amazon EKS: Simpul Pekerja Amazon 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:**
+ [AWS re:Invent 2023 - AWS Graviton: Performa harga terbaik untuk beban kerja AWS Anda](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2023 - Kemampuan AI generatif Amazon Elastic Compute Cloud baru di AMS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023 - Apa yang baru dengan Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 - Penghematan cerdas: Strategi optimalisasi Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021 - Mendukung Amazon Elastic Compute Cloud generasi berikutnya: Memahami lebih dalam Sistem Nitro](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019 - Mengoptimalkan performa dan biaya untuk komputasi AWS Anda](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [AWS re:Invent 2019 - Pondasi Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [AWS re:Invent 2022 - Melakukan deployment model ML untuk inferensi dengan performa tinggi dan biaya rendah](https://www.youtube.com/watch?v=4FqHt5bmS2o)
+ [AWS re:Invent 2019 - Mengoptimalkan performa dan biaya untuk komputasi AWS Anda ](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Landasan Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Melakukan deployment model ML untuk inferensi dengan performa tinggi dan biaya rendah](https://www.youtube.com/watch?v=4FqHt5bmS2o)
**Contoh terkait:**
+ [Memigrasikan Aplikasi web ke kontainer](https://application-migration-with-aws.workshop.aws/en/container-migration.html)
+ [Menjalankan Hello World Nirserver](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/run-serverless-code/)
+ [Lokakarya Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
+ [Lokakarya Amazon EC2](https://ec2spotworkshops.com/)
+ [Beban Kerja yang Efisien dan Tangguh dengan Amazon Elastic Compute Cloud Auto Scaling](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/20c57d32-162e-4ad5-86a6-dff1f8de4b3c/en-US)
+ [Bermigrasi ke AWS Graviton dengan Layanan Kontainer](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/dcab7555-32fc-42d2-97e5-2b7a35cd008f/en-US/)
# PERF02-BP02 Memahami konfigurasi dan fitur komputasi yang tersedia
Pahami opsi dan fitur konfigurasi yang tersedia bagi layanan komputasi Anda untuk membantu Anda menyediakan jumlah sumber daya yang tepat dan meningkatkan efisiensi kinerja.
**Anti-pola umum:**
+ Anda tidak mengevaluasi opsi komputasi atau keluarga instans yang tersedia berdasarkan karakteristik beban kerja.
+ Anda menyediakan sumber daya komputasi secara berlebihan untuk memenuhi persyaratan-persyaratan saat permintaan puncak.
** Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Pahami fitur dan konfigurasi komputasi AWS sehingga Anda dapat menggunakan solusi komputasi yang dioptimalkan untuk memenuhi karakteristik dan kebutuhan beban kerja Anda.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Sedang
## Panduan implementasi
Setiap solusi komputasi memiliki konfigurasi dan fitur unik yang tersedia untuk mendukung berbagai karakteristik dan persyaratan beban kerja. Pelajari bagaimana opsi-opsi tersebut melengkapi beban kerja Anda, dan tentukan opsi konfigurasi seperti apa yang terbaik untuk aplikasi Anda. Contoh dari opsi tersebut meliputi keluarga instans, ukuran, fitur (GPU, I/O), lonjakan, waktu habis, ukuran fungsi, instans kontainer, dan konkurensi. 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, maka Anda dapat menggunakan [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) untuk mengetahui apakah opsi komputasi Anda yang sekarang cocok untuk beban kerja dari perspektif CPU dan memori.
## Langkah-langkah implementasi
+ Pahami persyaratan beban kerja (seperti kebutuhan CPU, memori, dan latensi).
+ Tinjau dokumentasi dan praktik terbaik AWS untuk mempelajari rekomendasi opsi konfigurasi yang dapat membantu Anda meningkatkan kinerja komputasi. Berikut adalah beberapa opsi konfigurasi utama yang perlu Anda pertimbangkan:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/wellarchitected/latest/framework/perf_compute_hardware_understand_compute_configuration_features.html)
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Komputasi Cloud dengan AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [Jenis Instans Amazon EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Kontrol Status Prosesor untuk Instans Amazon EC2 Anda ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected)
+ [Kontainer Amazon EKS: Simpul Pekerja Amazon 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:**
+ [AWS re:Invent 2023 – AWS Graviton: Performa harga terbaik untuk beban kerja AWS Anda](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023 – Kemampuan AI generatif Amazon EC2 baru di Konsol Manajemen AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023 – Yang baru dengan Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 – Penghematan cerdas: Strategi optimalisasi biaya Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021 – Mendukung Amazon EC2 generasi berikutnya: Memahami lebih dalam Sistem Nitro](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019 – Landasan Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [AWS re:Invent 2022 – Mengoptimalkan Amazon EKS untuk kinerja dan biaya di AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5B4-s_ivn1o)
**Contoh terkait:**
+ [Kode demo Pengoptimal Komputasi](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
+ [Lokakarya instans spot Amazon EC2](https://ec2spotworkshops.com/)
+ [Beban Kerja yang Efisien dan Tangguh dengan Amazon EC2 AWS Auto Scaling](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/20c57d32-162e-4ad5-86a6-dff1f8de4b3c/en-US)
+ [Lokakarya pengembang Graviton](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/dcab7555-32fc-42d2-97e5-2b7a35cd008f/en-US/)
+ [Hari imersi beban kerja AWS for Microsoft](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/d6c7ecdc-c75f-4ad1-910f-fdd994cc4aed/en-US)
+ [Hari imersi beban kerja AWS for Linux](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/a8e9c6a6-0ba9-48a7-a90d-378a440ab8ba/en-US)
+ [Kode AWS Compute Optimizer Demo ](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
+ [Lokakarya Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
# PERF02-BP03 Kumpulkan metrik terkait komputasi
Rekam dan lacak metrik-metrik terkait komputasi untuk lebih memahami kinerja sumber daya komputasi Anda dan meningkatkan kinerja serta pemanfaatannya.
**Anti-pola umum:**
+ Anda hanya menggunakan pencarian file log manual untuk mencari metrik.
+ Anda hanya menggunakan metrik-metrik default yang dicatat oleh perangkat lunak pemantauan Anda.
+ Anda hanya meninjau metrik-metrik tersebut ketika terdapat masalah.
**Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Mengumpulkan metrik terkait kinerja akan membantu Anda menyelaraskan kinerja aplikasi dengan persyaratan bisnis untuk memastikan Anda memenuhi kebutuhan beban kerja Anda. Ini juga dapat membantu Anda untuk terus meningkatkan kinerja dan pemanfaatan sumber daya dalam beban kerja Anda.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Tinggi
## Panduan implementasi
Beban kerja dapat menghasilkan data dalam jumlah besar seperti metrik, log, dan peristiwa. Dalam hal ini AWS Cloud, mengumpulkan metrik merupakan langkah penting untuk meningkatkan keamanan, efisiensi biaya, kinerja, dan keberlanjutan. AWS menyediakan berbagai metrik terkait kinerja menggunakan layanan pemantauan seperti [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) untuk memberi Anda wawasan berharga. Metrik seperti CPU pemanfaatan, pemanfaatan memori, disk I/O, dan inbound dan outbound jaringan dapat memberikan wawasan tentang tingkat pemanfaatan atau kemacetan kinerja. Gunakan metrik-metrik tersebut sebagai bagian dari pendekatan berdasarkan data yang digunakan untuk mengatur dan mengoptimalkan sumber daya beban kerja Anda. Dalam kasus yang ideal, Anda harus mengumpulkan semua metrik yang terkait dengan sumber daya komputasi Anda dalam satu platform dengan kebijakan retensi yang diterapkan untuk mendukung tujuan-tujuan biaya dan operasional.
## Langkah-langkah implementasi
+ Identifikasi metrik-metrik terkait kinerja apa saja yang relevan dengan beban kerja Anda. Anda harus mengumpulkan metrik seputar pemanfaatan sumber daya dan cara beban kerja cloud Anda beroperasi (seperti waktu respons dan throughput).
+ [Metrik EC2 default Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html)
+ [Metrik ECS default Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/cloudwatch-metrics.html)
+ [Metrik EKS default Amazon](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/implementing-logging-monitoring-cloudwatch/kubernetes-eks-metrics.html)
+ [Metrik default Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-access-metrics.html)
+ [EC2Memori Amazon dan metrik disk](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/mon-scripts.html)
+ Pilih dan siapkan solusi pembuatan log dan pemantauan yang tepat untuk beban kerja Anda.
+ [Observabilitas native AWS](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/aws-native)
+ [AWS Distro untuk OpenTelemetry](https://aws.amazon.com/otel/)
+ [Layanan Terkelola Amazon untuk Prometheus](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/prometheus-data-source.html)
+ Tentukan filter dan agregasi yang diperlukan untuk metrik-metrik tersebut berdasarkan persyaratan beban kerja Anda.
+ [Mengukur metrik aplikasi kustom dengan Amazon CloudWatch Logs dan filter metrik](https://aws.amazon.com/blogs/mt/quantify-custom-application-metrics-with-amazon-cloudwatch-logs-and-metric-filters/)
+ [Kumpulkan metrik khusus dengan penandaan CloudWatch strategis Amazon](https://aws.amazon.com/blogs/infrastructure-and-automation/collect-custom-metrics-with-amazon-cloudwatch-strategic-tagging/)
+ Konfigurasikan kebijakan-kebijakan retensi data untuk metrik Anda agar sesuai dengan tujuan-tujuan keamanan dan operasional Anda.
+ [Retensi data default untuk CloudWatch metrik](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring)
+ [Penyimpanan data default untuk CloudWatch Log](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management)
+ Jika diperlukan, buatlah alarm dan notifikasi untuk metrik Anda agar membantu Anda dalam merespons masalah terkait kinerja secara proaktif.
+ [Buat alarm untuk metrik kustom menggunakan deteksi anomali Amazon CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/create-alarms-for-custom-metrics-using-amazon-cloudwatch-anomaly-detection.html)
+ [Buat metrik dan alarm untuk halaman web tertentu dengan Amazon CloudWatch RUM](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-metrics-and-alarms-for-specific-web-pages-amazon-cloudwatch-rum/)
+ Gunakan otomatisasi untuk melakukan deployment agen agregasi log dan metrik Anda.
+ [AWS Systems Manager otomatisasi](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html?ref=wellarchitected)
+ [OpenTelemetryKolektor](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector)
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Pemantauan dan observabilitas](https://aws.amazon.com/cloudops/monitoring-and-observability/)
+ [Praktik terbaik: menerapkan observabilitas dengan AWS](https://aws.amazon.com/blogs/mt/best-practices-implementing-observability-with-aws/)
+ [ CloudWatch Dokumentasi Amazon](https://docs.aws.amazon.com/cloudwatch/index.html?ref=wellarchitected)
+ [Kumpulkan metrik dan log dari EC2 instans Amazon dan server lokal dengan Agen CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Install-CloudWatch-Agent.html?ref=wellarchitected)
+ [Mengakses CloudWatch Log Amazon untuk AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Menggunakan CloudWatch Log dengan instance kontainer](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Menerbitkan 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)
+ [AWS Layanan yang Mempublikasikan CloudWatch Metrik](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CW_Support_For_AWS.html?ref=wellarchitected)
+ [Memantau Amazon EKS di AWS Fargate](https://aws.amazon.com/blogs/containers/monitoring-amazon-eks-on-aws-fargate-using-prometheus-and-grafana/)
**Video terkait:**
+ [AWS RE: invent 2023 - [LAUNCH] Pemantauan aplikasi untuk beban kerja modern](https://www.youtube.com/watch?v=T2TovTLje8w)
+ [AWS re:invent 2023 - Menerapkan observabilitas aplikasi](https://www.youtube.com/watch?v=IcTcwUSwIs4)
+ [AWS re:invent 2023 — Membangun strategi observabilitas yang efektif](https://www.youtube.com/watch?v=7PQv9eYCJW8)
+ [AWS Re:invent 2023 - Observabilitas mulus dengan Distro untuk AWS OpenTelemetry](https://www.youtube.com/watch?v=S4GfA2R0N_A)
+ [Manajemen Kinerja Aplikasi pada AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5T4stR-HFas&ref=wellarchitected)
**Contoh terkait:**
+ [AWS untuk Hari Perendaman Beban Kerja Linux- Amazon CloudWatch](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/a8e9c6a6-0ba9-48a7-a90d-378a440ab8ba/en-US/300-cloudwatch)
+ [Memantau ECS cluster dan kontainer Amazon](https://ecsworkshop.com/monitoring/)
+ [Pemantauan dengan CloudWatch dasbor Amazon](https://catalog.workshops.aws/well-architected-performance-efficiency/en-US/3-monitoring/monitoring-with-cloudwatch-dashboards)
+ [EKSLokakarya Amazon](https://www.eksworkshop.com/)
# PERF02-BP04 Mengonfigurasi dan menyesuaikan ukuran yang tepat untuk sumber daya komputasi
Konfigurasikan dan tentukan ukuran yang tepat untuk sumber daya agar sesuai dengan persyaratan-persyaratan kinerja beban kerja Anda dan hindari sumber daya dengan pemanfaatan yang terlalu rendah atau terlalu tinggi.
**Anti-pola umum:**
+ Anda mengabaikan persyaratan kinerja beban kerja yang mengakibatkan sumber daya komputasi mengalami pemanfaatan yang terlalu rendah atau terlalu tinggi.
+ Anda hanya memilih instans terbesar atau terkecil untuk semua beban kerja.
+ Anda hanya menggunakan satu keluarga instans untuk kemudahan manajemen.
+ Anda mengabaikan rekomendasi dari AWS Cost Explorer atau Pengoptimal Komputasi untuk penentuan ukuran yang tepat.
+ Anda tidak mengevaluasi ulang beban kerja untuk memeriksa kesesuaian tipe instans baru.
+ Anda hanya mengesahkan sejumlah kecil konfigurasi instans untuk organisasi Anda.
**Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Penyesuaian ukuran yang tepat untuk sumber daya komputasi akan memastikan pengoperasian yang optimal di cloud dengan menghindari penyediaan sumber daya yang terlalu banyak dan terlalu sedikit. Penyesuaian ukuran sumber daya komputasi secara tepat biasanya menghasilkan kinerja yang lebih baik dan pengalaman pelanggan yang ditingkatkan, sekaligus juga dapat menurunkan biaya.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Sedang
## Panduan implementasi
Penentuan ukuran yang tepat memungkinkan organisasi untuk mengoperasikan infrastruktur cloud mereka dengan cara yang efisien dan hemat biaya sambil menangani kebutuhan-kebutuhan bisnis mereka. Penyediaan sumber daya cloud yang berlebihan dapat menyebabkan timbulnya biaya tambahan, sementara penyediaan yang kurang dapat mengakibatkan kinerja yang buruk dan pengalaman pelanggan yang negatif. AWS menyediakan alat-alat seperti [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) dan [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/) yang menggunakan data historis untuk memberikan rekomendasi untuk menentukan ukuran yang tepat untuk sumber daya komputasi Anda.
### Langkah-langkah implementasi
+ Pilih tipe instans yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda:
+ [Bagaimana cara memilih jenis instans Amazon EC2 yang tepat untuk beban kerja saya?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Pemilihan jenis instans berbasis atribut untuk Amazon EC2 Fleet](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [Membuat grup Auto Scaling dengan menggunakan pemilihan jenis instans berdasarkan atribut](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html)
+ [Mengoptimalkan biaya komputasi Kubernetes Anda dengan konsolidasi Karpenter](https://aws.amazon.com/blogs/containers/optimizing-your-kubernetes-compute-costs-with-karpenter-consolidation/)
+ Lakukan analisis terhadap 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 dan tujuan-tujuan kinerja Anda.
+ Pantau penggunaan sumber daya Anda dengan menggunakan alat-alat pemantauan AWS seperti Amazon CloudWatch.
+ Pilih konfigurasi yang tepat untuk sumber daya komputasi.
+ Untuk beban kerja sementara, lakukan evaluasi terhadap [metrik instans Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html) seperti `CPUUtilization` untuk mengidentifikasi apakah instans tersebut pemanfaatannya terlalu rendah atau terlalu tinggi.
+ Untuk beban kerja stabil, periksa alat-alat penyesuaian ukuran AWS seperti AWS Compute Optimizer dan AWS Trusted Advisor secara berkala untuk mengidentifikasi peluang untuk mengoptimalkan dan menyesuaikan ukuran sumber daya komputasi dengan tepat.
+ Uji perubahan konfigurasi di lingkungan non-produksi sebelum diimplementasikan di lingkungan langsung.
+ Lakukan evaluasi ulang secara terus-menerus terhadap penawaran komputasi baru dan bandingkan dengan kebutuhan-kebutuhan beban kerja Anda.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Komputasi Cloud dengan AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Jenis Instans Amazon EC](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Kontainer Amazon ECS: Instans Kontainer Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Kontainer Amazon EKS: Simpul Pekerja Amazon 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 Amazon EC2 Anda](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Video terkait:**
+ [Landasan Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [AWS re:Invent 2023 – AWS Graviton: Performa harga terbaik untuk beban kerja AWS Anda](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023 – Kemampuan AI generatif Amazon EC2 baru di Konsol Manajemen AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023 – Apa yang baru dengan Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 – Penghematan cerdas: Strategi optimalisasi biaya Amazon EC](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021 – Mendukung Amazon EC2 generasi berikutnya: Memahami lebih dalam Sistem Nitro](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019 – Landasan Amazon EC](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
**Contoh terkait:**
+ [Kode AWS Compute Optimizer Demo ](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
+ [Lokakarya Amazon EKS ](https://www.eksworkshop.com/)
+ [Rekomendasi penyesuaian ukuran](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/40-rightsizing-recommendations-100)
# PERF02-BP05 Menskalakan sumber daya komputasi Anda secara dinamis
Gunakan elastisitas cloud untuk menaikkan atau menurunkan skala sumber daya komputasi Anda secara dinamis agar sesuai dengan kebutuhan Anda dan hindari kapasitas penyediaan yang terlalu tinggi atau terlalu rendah untuk beban kerja Anda.
**Anti-pola umum:**
+ Anda bereaksi pada alarm-alarm dengan meningkatkan kapasitas secara manual.
+ Anda menggunakan pedoman penyesuaian ukuran yang sama (umumnya infrastruktur statis) seperti yang digunakan di on-premise.
+ Anda membiarkan peningkatan kapasitas setelah terjadi peristiwa penskalaan, bukannya menurunkan kembali skala.
**Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Mengonfigurasi dan menguji elastisitas sumber daya komputasi dapat membantu Anda menghemat dana, mempertahankan tolok ukur kinerja, dan meningkatkan keandalan saat lalu lintas berubah.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Tinggi
## Panduan implementasi
AWS memberikan fleksibilitas untuk menaikkan atau menurunkan skala sumber daya Anda secara dinamis melalui berbagai mekanisme penskalaan untuk memenuhi perubahan-perubahan permintaan. Digabungkan dengan metrik-metrik yang terkait dengan komputasi, penskalaan dinamis akan memungkinkan beban kerja untuk merespons perubahan secara otomatis dan menggunakan rangkaian optimal sumber daya komputasi untuk mencapai tujuannya.
Anda dapat menggunakan sejumlah pendekatan yang berbeda untuk menyesuaikan pasokan sumber daya dengan permintaan.
+ **Pendekatan pelacakan sasaran**: Pantau metrik penskalaan Anda dan tingkatkan atau turunkan kapasitas secara otomatis sesuai kebutuhan.
+ **Penskalaan prediktif**: Lakukan pengurangan skala (scale in) dalam mengantisipasi tren harian dan mingguan.
+ **Pendekatan berbasis jadwal**: Tetapkan jadwal penskalaan Anda sendiri sesuai dengan perubahan-perubahan beban yang dapat diprediksi.
+ **Penskalaan layanan**: Pilihlah layanan-layanan (seperti nirserver) yang secara otomatis menskalakan sesuai rancangan.
Anda harus memastikan bahwa deployment beban kerja tersebut dapat menangani peristiwa kenaikan (scale-up) dan penurunan skala (scale-down).
### Langkah-langkah implementasi
+ Instans, kontainer, dan fungsi komputasi menyediakan mekanisme bagi elastisitas, baik dengan dikombinasikan bersama penskalaan otomatis atau sebagai sebuah fitur layanan. Berikut beberapa contoh mekanisme penskalaan otomatis:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/wellarchitected/latest/framework/perf_compute_hardware_scale_compute_resources_dynamically.html)
+ Penskalaan sering kali dibahas terkait dengan layanan-layanan komputasi seperti Instans Amazon EC2 atau fungsi AWS Lambda. Pastikan juga untuk mempertimbangkan konfigurasi layanan non-komputasi seperti [AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/auto-scaling.html) untuk mengimbangi permintaan.
+ Pastikan bahwa metrik-metrik untuk penskalaan cocok dengan karakteristik beban kerja yang sedang di-deploy. Jika Anda men-deploy sebuah aplikasi transkode video, 100% pemanfaatan CPU adalah hal normal dan tidak boleh menjadi metrik primer Anda. Gunakan kedalaman antrean tugas transkode sebagai gantinya. Anda dapat menggunakan [metrik yang dikustom](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) untuk kebijakan penskalaan Anda, jika diperlukan. Untuk memilih metrik yang tepat, pertimbangkan panduan berikut untuk Amazon EC2:
+ Metrik tersebut harus merupakan metrik pemanfaatan yang valid dan mendeskripsikan tingkat kesibukan suatu instans.
+ Nilai metrik harus meningkatkan atau menurunkan jumlah instans secara proporsional dalam grup Auto Scaling.
+ Pastikan Anda menggunakan [penskalaan dinamis](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scale-based-on-demand.html) alih-alih [penskalaan manual](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-manual-scaling.html) untuk grup Auto Scaling Anda. Kami juga menyarankan agar Anda menggunakan [kebijakan penskalaan pelacakan target](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html) dalam penskalaan dinamis Anda.
+ Pastikan deployment beban kerja dapat menangani dua jenis peristiwa penskalaan (naik dan turun). Sebagai contoh, Anda dapat menggunakan [Riwayat aktivitas](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-verify-scaling-activity.html) untuk melakukan verifikasi terhadap aktivitas penskalaan untuk sebuah grup Auto Scaling.
+ Lakukan evaluasi terhadap beban kerja Anda untuk memeriksa pola-pola terprediksi dan secara proaktif skalakan saat Anda mengantisipasi perubahan permintaan yang terencana dan terprediksi. Dengan penskalaan prediktif, Anda dapat menghilangkan kebutuhan untuk menyediakan kapasitas secara berlebih. Untuk detail selengkapnya, silakan lihat [Penskalaan Prediktif dengan Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/).
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Komputasi Cloud dengan AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Jenis Instans Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Kontainer Amazon ECS: Instans Kontainer Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Kontainer Amazon EKS: Simpul Pekerja Amazon 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 Amazon EC2 Anda](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
+ [Memahami Lebih Dalam Penskalaan Otomatis Klaster Amazon ECS](https://aws.amazon.com/blogs/containers/deep-dive-on-amazon-ecs-cluster-auto-scaling/)
+ [Memperkenalkan Karpenter – Penskala Otomatis Klaster Kubernetes Sumber Terbuka dan Performa Tinggi](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/)
**Video terkait:**
+ [AWS re:Invent 2023 – AWS Graviton: Performa harga terbaik untuk beban kerja AWS Anda](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023 – Kemampuan AI generatif Amazon EC2 baru di Konsol Manajemen AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023 – Apa yang baru dengan Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 – Penghematan cerdas: Strategi optimalisasi biaya Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021 – Mendukung Amazon EC2 generasi berikutnya: Memahami lebih dalam Sistem Nitro](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019 – Landasan Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
**Contoh terkait:**
+ [Contoh Grup Amazon EC2 Auto Scaling](https://github.com/aws-samples/amazon-ec2-auto-scaling-group-examples)
+ [Lokakarya Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
+ [Menskalakan beban kerja Amazon EKS Anda dengan menjalankan di IPv6](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/3b06259f-8e17-4f2f-811a-75c9b06a2807/en-US)
# PERF02-BP06 Menggunakan akselerator komputasi berbasis perangkat keras yang dioptimalkan
Gunakan akselerator perangkat keras untuk melakukan fungsi-fungsi tertentu secara lebih efisien daripada menggunakan alternatif yang berbasis CPU.
**Anti-pola umum:**
+ Dalam beban kerja Anda, Anda belum melakukan uji tolok ukur instans tujuan umum dengan instans yang dibuat khusus yang dapat memberikan kinerja lebih tinggi dan biaya yang lebih rendah.
+ Anda menggunakan akselerator komputasi berbasis perangkat keras untuk tugas-tugas yang bisa lebih efisien jika menggunakan alternatif yang berbasis CPU.
+ Anda tidak memantau penggunaan GPU.
**Manfaat menerapkan praktik terbaik ini:** Dengan menggunakan akselerator berbasis perangkat keras, seperti unit pemrosesan grafis (GPU) dan field programmable gate array (FPGA), Anda dapat melakukan fungsi pemrosesan tertentu dengan lebih efisien.
**Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan:** Sedang
## Panduan implementasi
Instans komputasi terakselerasi menyediakan akses ke akselerator komputasi berbasis perangkat keras, misalnya GPU dan FPGA. Akselerator perangkat keras ini menjalankan fungsi-fungsi tertentu seperti pemrosesan grafis atau pencocokan pola data secara lebih efisien daripada alternatif yang berbasis CPU. Banyak beban kerja terakselerasi, seperti perenderan, transkode, dan machine learning, yang memiliki variabel tinggi sehubungan dengan penggunaan sumber daya. Jalankan perangkat keras ini hanya ketika diperlukan, dan non-aktifkan instans GPU secara otomatis saat tidak diperlukan untuk meningkatkan efisiensi kinerja secara keseluruhan.
### Langkah-langkah implementasi
+ Identifikasi [instans komputasi terakselerasi](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html) yang dapat memenuhi kebutuhan 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/). AWS Instans-instans Inferentia seperti instans Inf2 [menawarkan kinerja/watt hingga 50% lebih baik daripada instans Amazon EC2 yang setara](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/).
+ Kumpulkan metrik-metrik penggunaan untuk instans komputasi terakselerasi Anda. Misalnya, Anda dapat menggunakan agen CloudWatch untuk mengumpulkan metrik seperti metrik `utilization_gpu` dan `utilization_memory` untuk GPU Anda seperti yang ditunjukkan dalam [Mengumpulkan metrik GPU NVIDIA dengan Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Agent-NVIDIA-GPU.html).
+ Optimalkan kode, operasi jaringan, dan pengaturan akselerator perangkat keras untuk memastikan perangkat keras yang mendasarinya dimanfaatkan sepenuhnya.
+ [Mengoptimalkan pengaturan GPU](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/optimize_gpu.html)
+ [Pemantauan dan Pengoptimalan GPU dalam AMI Deep Learning](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-gpu.html)
+ [Mengoptimalkan I/O untuk penyetelan kinerja GPU pelatihan deep learning di Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-i-o-for-gpu-performance-tuning-of-deep-learning-training-in-amazon-sagemaker/)
+ Gunakan driver GPU dan pustaka berkinerja tinggi terbaru.
+ Gunakan otomatisasi untuk melepaskan instans GPU ketika tidak digunakan.
## Sumber daya
**Dokumen terkait:**
+ [Bekerja dengan GPU di Layanan Kontainer Elastis Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ecs-gpu.html)
+ [Instans GPU](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html#gpu-instances)
+ [Instans dengan AWS Trainium](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html#aws-trainium-instances)
+ [Instans dengan AWS Inferentia](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html#aws-inferentia-instances)
+ [Mari Merancang\$1 Merancang arsitektur dengan chip dan akselerator kustom](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-custom-chips-and-accelerators/)
+ [Komputasi yang Dipercepat](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/#Accelerated_Computing)
+ [Instans Amazon EC2 VT1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/)
+ [Bagaimana cara memilih jenis instans Amazon EC2 yang tepat untuk beban kerja saya?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Pilih akselerator AI dan kompilasi model terbaik untuk inferensi penglihatan komputer dengan Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/choose-the-best-ai-accelerator-and-model-compilation-for-computer-vision-inference-with-amazon-sagemaker/)
**Video terkait:**
+ AWS re:Invent 2021 - [Cara memilih instans GPU Amazon Elastic Compute Cloud untuk deep learning](https://www.youtube.com/watch?v=4bVrIbgGWEA&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022 - [PELUNCURAN BARU\$1] Memperkenalkan instans Amazon EC2 Inf2 berbasis AWS Inferensia2](https://www.youtube.com/watch?v=jpqiG02Y2H4&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022 - Mempercepat deep learning dan berinovasi lebih cepat dengan AWS Trainium](https://www.youtube.com/watch?v=YRqvfNwqUIA&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022 - Deep learning di AWS dengan NVIDIA: Dari pelatihan hingga deployment](https://www.youtube.com/watch?v=l8AFfaCkp0E&ab_channel=AWSEvents)
**Contoh terkait:**
+ [Amazon SageMaker AI dan NVIDIA GPU Cloud (NGC)](https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-nvidia-ngc-examples)
+ [Gunakan SageMaker AI dengan Trainium dan Inferentia untuk pelatihan deep learning yang dioptimalkan dan menyimpulkan beban kerja](https://github.com/aws-samples/sagemaker-trainium-inferentia)
+ [Mengoptimalkan model NLP dengan instans Amazon Elastic Compute Cloud Inf1 di Amazon SageMaker AI](https://github.com/aws-samples/aws-inferentia-huggingface-workshop)