# Modelli di comportamento degli utenti
**Topics**
+ [SUS 2 In che modo sfrutti i modelli di comportamento degli utenti per sostenere i tuoi obiettivi di sostenibilità?](w2aac19c15b7b5.md)
# SUS 2 In che modo sfrutti i modelli di comportamento degli utenti per sostenere i tuoi obiettivi di sostenibilità?
Il modo in cui gli utenti utilizzano i tuoi carichi di lavoro e altre risorse può aiutarti a identificare i miglioramenti da implementare per raggiungere gli obiettivi di sostenibilità. Dimensiona l'infrastruttura in modo che si adegui continuamente al carico degli utenti e implementa solo le risorse minime richieste per supportare gli utenti. Allinea i livelli di servizio alle esigenze dei clienti. Posiziona le risorse in modo da limitare la rete richiesta per il consumo da parte degli utenti. Elimina risorse esistenti non utilizzate. Identifica le risorse create non utilizzate e smetti di generarle. Offri ai membri del tuo team dispositivi in grado di soddisfare le loro esigenze con un impatto ridotto in termini di sostenibilità.
Best practice:
# SUS02-BP01 Dimensionamento dell'infrastruttura in base al carico degli utenti
Identifica i periodi di utilizzo assente o ridotto e riduci le risorse per evitare capacità in eccesso e migliorare il livello di efficienza.
**Anti-pattern comuni:**
+ Mancato dimensionamento dell'infrastruttura in base al carico degli utenti.
+ Costante dimensionamento manuale dell'infrastruttura.
+ Dopo un evento di dimensionamento, lasci una capacità aumentata anziché ridurre il dimensionamento.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** la configurazione e il testing dell'elasticità del carico di lavoro ti consentirà di ridurre l'impatto ambientale del carico di lavoro, risparmiare denaro e mantenere i benchmark prestazionali. Puoi sfruttare i vantaggi dell'elasticità nel cloud per dimensionare automaticamente la capacità durante o dopo i picchi dei carichi degli utenti per essere sicuro di utilizzare solo il numero esatto di risorse e soddisfare le esigenze dei clienti.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all'implementazione
+ L'elasticità corrisponde all'offerta di risorse disponibili rispetto alla relativa domanda. Istanze, container e funzioni forniscono tutti meccanismi di elasticità, in combinazione con il ridimensionamento automatico o sotto forma di funzionalità del servizio. Utilizza l'elasticità nell'architettura in uso per assicurarti di ridurre il dimensionamento del carico di lavoro in modo semplice e rapido durante un periodo di basso carico degli utenti:
+ Utilizza [Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html) per verificare che sia disponibile il numero corretto di istanze Amazon EC2 per gestire il carico degli utenti dell'applicazione.
+ Utilizza [Application Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/what-is-application-auto-scaling.html) per dimensionare automaticamente le risorse per servizi AWS diversi da Amazon EC2, ad esempio funzioni Lambda o servizi Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS).
+ Utilizza [Kubernetes Cluster Autoscaler](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/) per dimensionare automaticamente i cluster Kubernetes su AWS.
+ Verifica che le metriche per il dimensionamento verticale o orizzontale siano convalidate in base al tipo di carico di lavoro implementato. Se distribuisci un'applicazione di transcodifica video, è previsto il 100% di utilizzo della CPU e non deve essere il parametro principale. Puoi utilizzare una [metrica personalizzata](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) (ad esempio, l'utilizzo della memoria) per la policy di dimensionamento, se necessario. Per scegliere la metrica corretta, consulta le linee guida seguenti per Amazon EC2:
+ La metrica deve essere una metrica di utilizzo valida e descrivere il livello di impiego di un'istanza.
+ Il valore della metrica deve aumentare o diminuire proporzionalmente in base al numero di istanze nel gruppo con Auto Scaling.
+ Utilizza il [dimensionamento dinamico](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scale-based-on-demand.html) invece del [dimensionamento manuale](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-manual-scaling.html) per il gruppo con Auto Scaling in uso. È consigliabile utilizzare le [policy di dimensionamento del monitoraggio degli obiettivi](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html) nel dimensionamento dinamico.
+ Verifica che le implementazioni dei carichi di lavoro siano in grado di gestire eventi di dimensionamento verticale/orizzontale. Crea scenari di test per eventi di ridimensionamento per garantire che il carico di lavoro si comporti come previsto. Puoi utilizzare la **cronologia delle attività** per testare e verificare un'attività di dimensionamento per un gruppo con Auto Scaling.
+ Analizza il tuo carico di lavoro per individuare modelli prevedibili e dimensionare le tue risorse in modo proattivo, anticipando variazioni nella domanda previste e pianificate. Utilizza il [dimensionamento predittivo con Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/) per eliminare la necessità di sottoporre la capacità a eccessive prove.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Nozioni di base su Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Dimensionamento predittivo per EC2, alimentato dal machine learning](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-predictive-scaling-for-ec2-powered-by-machine-learning/)
+ [Analizza il comportamento degli utenti tramite Amazon OpenSearch Service, Amazon Data Firehose e Kibana](https://aws.amazon.com/blogs/database/analyze-user-behavior-using-amazon-elasticsearch-service-amazon-kinesis-data-firehose-and-kibana/)
+ [Che cos'è Amazon CloudWatch?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [Che cos'è AWS X-Ray?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Log di flusso VPC](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/flow-logs.html)
+ [Monitoraggio del carico del database con Performance Insights su Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
+ [Introducing Native Support for Predictive Scaling with Amazon EC2 Auto Scaling (Introduzione al supporto nativo per il dimensionamento predittivo con Amazon EC2 Auto Scaling)](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/)
+ [How to create an Amazon EC2 Auto Scaling policy based on a memory utilization metric (Linux) (Come creare una policy an Amazon EC2 Auto Scaling basata sulla metrica di utilizzo della memoria [Linux])](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/)
+ [Introducing Karpenter - An Open-Source, High-Performance Kubernetes Cluster Autoscaler (Introduzione a Karpenter - Kubernetes Cluster Autoscaler, uno strumento open source a elevate prestazioni)](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/)
**Video correlati:**
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (Calcolo migliore, più veloce, più economico: ottimizzazione dei costi di Amazon EC2) (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
**Esempi correlati:**
+ Lab: Amazon EC2 Auto Scaling Group Examples (Laboratorio: Esempi di gruppi Amazon EC2 Auto Scaling)
+ [Lab: Implement Autoscaling with Karpenter (Laboratorio: Implementazione del dimensionamento automatico con Karpenter)](https://www.eksworkshop.com/beginner/085_scaling_karpenter/)
# SUS02-BP02 Allineamento degli SLA agli obiettivi di sostenibilità
Definisci e aggiorna gli Accordi sul Livello di Servizio (SLA), come la disponibilità o i periodi di conservazione dei dati, per ridurre il numero di risorse richieste a supporto dei carichi di lavoro, senza per questo venire meno ai requisiti di business.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Basso
## Guida all'implementazione
+ Definisci SLA che supportano i tuoi obiettivi di sostenibilità e, al tempo stesso, soddisfano gli altri requisiti aziendali.
+ Ridefinisci gli SLA per soddisfare i requisiti di business e non per superarli.
+ Accetta dei compromessi che riducano l'impatto in termini di sostenibilità in modo significativo in cambio di una diminuzione accettabile dei livelli di servizio.
+ Usa modelli di progettazione che danno la priorità a funzioni strategiche per la tua azienda e consentono livelli di servizio inferiori (in tema di obiettivi per tempi di risposta o di ripristino) per funzioni non critiche.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Contratti sul livello di servizio (SLA) AWS](https://aws.amazon.com/legal/service-level-agreements/?aws-sla-cards.sort-by=item.additionalFields.serviceNameLower&aws-sla-cards.sort-order=asc&awsf.tech-category-filter=*all)
+ [L’importanza del contratto sul livello di servizi (SLA) per i provider SaaS](https://aws.amazon.com/blogs/apn/importance-of-service-level-agreement-for-saas-providers/)
**Video correlati:**
+ [Building Sustainably on AWS (Creare sostenibilità su AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
# SUS02-BP03 Interruzione della creazione e della manutenzione di risorse inutilizzate
Analizza le risorse delle applicazioni (come report precompilati, set di dati e immagini statiche) e i modelli di accesso alle risorse per identificare ridondanze, sottoutilizzi e obiettivi potenziali di disattivazione. Consolida le risorse generate con contenuti ridondanti (come, ad esempio, report mensili con set di dati e output comuni o in sovrapposizione) per eliminare le risorse utilizzate per la duplicazione degli output. Disattiva le risorse non utilizzate (come, ad esempio, immagini di prodotto non più in vendita) per liberare le risorse usate e ridurre il numero di risorse sfruttate per supportare il carico di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Basso
## Guida all'implementazione
+ Gestisci le risorse statiche ed elimina quelle che non sono più considerate necessarie.
+ Gestisci le risorse generate, interrompi la loro generazione ed elimina le risorse che non sono più necessarie.
+ Analizza le risorse generate in sovrapposizione per rimuovere le elaborazioni ridondanti.
+ Istruisci le terze parti affinché smettano di produrre e di archiviare per tuo conto risorse gestite non più necessarie.
+ Istruisci le terze parti e invitale a consolidare le risorse ridondanti prodotte per tuo conto.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Optimizing your AWS Infrastructure for Sustainability, Part II: Storage (Ottimizzazione dell'infrastruttura AWS per la sostenibilità, Parte II: Achiviazione)](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-ii-storage/)
**Video correlati:**
+ [Building Sustainably on AWS (Creare sostenibilità su AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
# SUS02-BP04 Ottimizzazione del posizionamento geografico dei carichi di lavoro in base alle posizioni degli utenti
Analizza i modelli di accesso alla rete per capire da quali aree geografiche si connettono i tuoi clienti. Seleziona le Regioni e i servizi per ridurre la distanza che il traffico di rete deve percorrere e diminuire così le risorse totali di rete richieste per supportare il carico di lavoro.
** Anti-pattern comuni: **
+ Selezione della regione del carico di lavoro in base alla propria collocazione.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** il posizionamento di un carico di lavoro in prossimità dei relativi clienti garantisce la latenza più bassa e la contemporanea riduzione dello trasferimento dei dati nella rete e dell'impatto ambientale.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all'implementazione
+ Seleziona le regioni appropriate per l'implementazione del carico di lavoro in base ai seguenti elementi chiave:
+ **Obiettivo di sostenibilità definito:** come illustrato in [Selezione delle regioni](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/region-selection.html).
+ **Ubicazione dei dati:** Per le applicazioni a uso intensivo di dati, ad esempio applicazioni di big data e machine learning, il codice dell'applicazione deve essere eseguito il più vicino possibile ai dati.
+ **Ubicazione degli utenti:** per le applicazioni per gli utenti, scegli una regione vicina alla base di clientela del carico di lavoro.
+ **Altri vincoli:** considera vincoli quali la sicurezza e la conformità, come illustrato in [Cosa considerare quando si seleziona una Regione per i propri carichi di lavoro](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/what-to-consider-when-selecting-a-region-for-your-workloads/).
+ Utilizza [Zone locali AWS](https://aws.amazon.com/global-infrastructure/localzones/) per eseguire carichi di lavoro quali, ad esempio, applicazioni di rendering video e applicazioni desktop virtuale a uso intensivo di grafica. Le zone locali consentono di sfruttare i vantaggi derivanti dalla disponibilità di risorse di calcolo e archiviazione più vicine agli utenti finali.
+ Utilizza la memorizzazione nella cache locale o [soluzioni di memorizzazione nella cache AWS](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/) per le risorse di frequente utilizzo per migliorare le prestazioni, ridurre lo spostamento dei dati e minimizzare l'impatto ambientale.
+ Utilizza [Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/) per memorizzare nella cache contenuti statici come immagini, script e video, nonché contenuti dinamici come risposte API o applicazioni Web.
+ Utilizza [Amazon ElastiCache](https://aws.amazon.com/elasticache/) per memorizzare nella cache i contenuti per le applicazioni Web.
+ Utilizza [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/) per aggiungere accelerazione in memoria alle tabelle DynamoDB.
+ Utilizza servizi in grado di supportarti nell'esecuzione del codice in posizioni più vicine agli utenti del carico di lavoro:
+ Utilizza [Lambda@Edge](https://aws.amazon.com/lambda/edge/) per operazioni a uso intensivo di risorse di calcolo eseguite quando gli oggetti non si trovano nella cache.
+ Utilizza [Funzioni Amazon CloudFront](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/cloudfront-functions.html) per casi d'uso semplici, ad esempio manipolazioni di risposte o richieste HTTP(s) che possono essere eseguite da funzioni di breve durata.
+ Utilizza [AWS IoT Greengrass](https://aws.amazon.com/greengrass/) per eseguire la memorizzazione nella cache di risorse di calcolo, messaggistica e dati per i dispositivi connessi.
+ Utilizza il pooling delle connessioni per consentire il loro riutilizzo e ridurre le risorse richieste.
+ Utilizza archivi di dati distribuiti che non si affidano a connessioni persistenti e aggiornamenti sincroni per garantire coerenza e servire le popolazioni regionali.
+ Sostituisci la capacità di rete statica preassegnata con una capacità dinamica condivisa e condividi l'impatto in termini di sostenibilità della capacità di rete con altri sottoscrittori.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Optimizing your AWS Infrastructure for Sustainability, Part III: Networking (Ottimizzazione dell'infrastruttura AWS per la sostenibilità, parte III: reti)](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-iii-networking/)
+ [Documentazione su Amazon ElastiCache](https://docs.aws.amazon.com/elasticache/index.html)
+ [Che cos'è Amazon CloudFront?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/Introduction.html)
+ [Caratteristiche principali di Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/features/)
+ [Lambda@Edge](https://aws.amazon.com/lambda/edge/)
+ [CloudFront Functions (Funzioni CloudFront)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/cloudfront-functions.html)
+ [AWS IoT Greengrass](https://aws.amazon.com/greengrass/)
**Video correlati:**
+ [Building Sustainably on AWS (Creare sostenibilità su AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
**Esempi correlati:**
+ [AWS Networking Workshops (Workshop di rete AWS)](https://catalog.workshops.aws/networking/en-US)
# SUS02-BP05 Ottimizzazione delle risorse dei membri del team in base alle attività eseguite
Ottimizza le risorse fornite ai membri del team per ridurre al minimo l'impatto sulla sostenibilità e supportare al tempo stesso le loro esigenze. Esegui ad esempio operazioni complesse, come rendering e compilazione, su desktop cloud condivisi altamente utilizzati, invece che su sistemi per utenti singoli, sottoutilizzati e con un alto dispendio energetico.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Basso
## Guida all'implementazione
+ Effettua il provisioning di workstation e altri dispositivi in linea con il modo in cui vengono utilizzati.
+ Usa desktop virtuali e lo streaming di applicazioni per limitare gli aggiornamenti e i requisiti dei dispositivi.
+ Trasferisci i processori o le attività a uso intensivo della memoria nel cloud.
+ Valuta l'impatto di processi e sistemi sul ciclo di vita dei tuoi dispositivi e seleziona soluzioni che riducono al minimo i requisiti per la sostituzione dei dispositivi, pur continuando a soddisfare i requisiti di business.
+ Implementa la gestione remota dei dispositivi per ridurre gli spostamenti aziendali.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Che cos'è Amazon WorkSpaces?](https://docs.aws.amazon.com/workspaces/latest/adminguide/amazon-workspaces.html)
+ [Documentazione su Amazon AppStream 2.0](https://docs.aws.amazon.com/appstream2/)
+ [NICE DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/)
+ [Gestione dei gruppi di nodi AWS Systems Manager Manager](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/fleet.html)
**Video correlati:**
+ [Building Sustainably on AWS (Creare sostenibilità su AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)