# PERF02-BP06 Rivalutazione delle esigenze di elaborazione sulla base dei parametri
Utilizza i parametri a livello di sistema per identificare il comportamento e i requisiti del tuo carico di lavoro nel tempo. Valuta le esigenze del tuo carico di lavoro confrontando le risorse disponibili con tali requisiti e apporta modifiche al tuo ambiente di elaborazione per soddisfare al meglio il profilo del carico di lavoro. Ad esempio, nel corso del tempo si potrebbe osservare che un sistema utilizza molta più memoria di quanto si pensasse inizialmente, e trasferirlo a una famiglia o una dimensione di istanze diversa potrebbe migliorarne sia le prestazioni sia l'efficienza.
**Anti-pattern comuni:**
+ Monitori solamente i parametri a livello di sistema per ottenere informazioni approfondite sul carico di lavoro.
+ Pianifichi le tue esigenze di calcolo in base ai requisiti di picco del carico di lavoro.
+ Dimensioni in eccesso la tua soluzione di calcolo per soddisfare i requisiti di dimensionamento o prestazioni quando il passaggio a una nuova soluzione di calcolo soddisferebbe le caratteristiche del tuo carico di lavoro
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** Per ottimizzare le prestazioni e l'utilizzo delle risorse, è necessario disporre di una vista operativa unificata, di dati granulari in tempo reale e di un riferimento storico. Puoi creare pannelli di controllo automatici per visualizzare questi dati ed eseguire calcoli matematici sui parametri per ottenere informazioni operative e di utilizzo.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Bassa
## Guida all'implementazione
Utilizzo di un approccio basato sui dati per ottimizzare le risorse: al fine di ottenere il massimo delle prestazioni e dell'efficienza, utilizza i dati raccolti nel tempo dal tuo carico di lavoro per mettere a punto e ottimizzare le risorse. Osserva le tendenze nell'utilizzo del tuo carico di lavoro delle risorse attuali e determina in che punto puoi effettuare cambiamenti per soddisfare al meglio le esigenze del tuo carico di lavoro. Quando le risorse sono sovra-impegnate, le prestazioni del sistema diminuiscono, sebbene il sottoutilizzo delle risorse le renda meno efficienti e i costi siano più elevati.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Elaborazione in cloud con AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Elaborazione in cloud con AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Tipi di istanze EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Container ECS: Istanze di container di Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Container EKS: nodi worker EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Funzioni: configurazione della funzione Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Controllo dello stato del processore per l'istanza EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Video correlati:**
+ [Amazon EC2 foundations (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [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)
+ [Distribuire le inferenze ML ad alte prestazioni con AWS Inferentia (CMP324-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Ottimizzare le prestazioni e i costi dell'elaborazione AWS (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)
**Esempi correlati:**
+ [Rightsizing with Compute Optimizer and Memory utilization enabled (Dimensionamento corretto con Compute Optimizer e l'utilizzo della memoria abilitati)](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [AWS Compute Optimizer Demo code (Codice dimostrativo di AWS Compute Optimizer)](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)