# COST 6 In che modo raggiungi gli obiettivi di costo quando selezioni il tipo, le dimensioni e il numero delle risorse?
Assicurati di scegliere la dimensione e il numero delle risorse appropriati per l'attività in questione. Selezionando il tipo, le dimensioni e il numero più convenienti, riduci al minimo gli sprechi.
**Topics**
+ [COST06-BP01 Esecuzione della modellazione dei costi](cost_type_size_number_resources_cost_modeling.md)
+ [COST06-BP02 Selezione di tipo, dimensione e numero di risorse sulla base dei dati](cost_type_size_number_resources_data.md)
+ [COST06-BP03 Selezione automatica del tipo e della dimensione della risorsa in base ai parametri](cost_type_size_number_resources_metrics.md)
# COST06-BP01 Esecuzione della modellazione dei costi
Identifica i requisiti dell'organizzazione ed esegui la modellizzazione dei costi del carico di lavoro e di ciascuno dei suoi componenti. Esegui attività di analisi comparativa per il carico di lavoro in base ai diversi carichi previsti e confronta i costi. L'impegno di modellazione deve riflettere il potenziale risultato. Ad esempio, il tempo speso dovrebbe essere proporzionale al costo dei componenti.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Alto
## Guida all'implementazione
esegui la modellazione dei costi per il tuo carico di lavoro e ciascuno dei suoi componenti per stabilire il giusto equilibrio tra le risorse e la dimensione appropriata per ogni risorsa sulla base di un determinato livello di prestazioni. Esegui attività di analisi comparativa per il carico di lavoro in base ai diversi carichi previsti e confronta i costi. L'impegno di modellazione deve riflettere il potenziale risultato. Ad esempio, il tempo speso dovrebbe essere proporzionale al costo dei componenti o ai risparmi previsti. Per le best practice fai riferimento alla sezione *Revisione* del [Whitepaper sul principio dell'efficienza delle prestazioni](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/review.html).
[AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) è in grado di supportare la modellazione dei costi per l'esecuzione di carichi di lavoro. Fornisce consigli di dimensionamento appropriato per le risorse di calcolo in base a una valutazione cronologica dell'utilizzo. Questa è la fonte di dati ideale per le risorse di calcolo perché è un servizio gratuito e utilizza il machine learning per generare più raccomandazioni a seconda dei livelli di rischio. Puoi anche utilizzare [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) e [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) con log personalizzati come fonti di dati per operazioni di dimensionamento appropriato per altri servizi e componenti del carico di lavoro.
Di seguito sono riportate le raccomandazioni per i parametri e i dati di modellazione dei costi:
+ Il monitoraggio deve corrispondere in modo preciso all'esperienza degli utenti finali. Seleziona la granularità corretta per un dato periodo di tempo e scegli in modo ponderato il 99° percentile o quello massimo invece del valore medio.
+ Seleziona la granularità corretta per il periodo di analisi richiesto per coprire tutti i cicli del carico di lavoro. Ad esempio, se esegui un'analisi di due settimane, potresti ignorare un ciclo mensile di utilizzo elevato, e questo potrebbe causare un provisioning insufficiente.
**Passaggi dell'implementazione **
+ ** Esegui la modellazione dei costi: **Implementa il carico di lavoro o una proof of concept in un account separato con i tipi di risorse e le dimensioni specifiche da testare. Esegui il carico di lavoro con i dati di test e registra i risultati di output, insieme ai dati relativi ai costi per il tempo in cui è stato eseguito il test. Quindi, reimplementa il carico di lavoro o modifica i tipi e le dimensioni delle risorse ed esegui nuovamente il test.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Funzionalità di Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Ottimizzazione dei costi: dimensionamento appropriato di Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
# COST06-BP02 Selezione di tipo, dimensione e numero di risorse sulla base dei dati
Seleziona la dimensione o il tipo di risorsa in base ai dati relativi al carico di lavoro e alle caratteristiche delle risorse come, ad esempio, elaborazione, memoria, throughput o scrittura intensiva. Questa selezione è tipicamente effettuata utilizzando una versione precedente (on-premise) del carico di lavoro, utilizzando la documentazione o altre fonti di informazione sul carico di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Medio
## Guida all'implementazione
Seleziona la dimensione o il tipo di risorsa in base al carico di lavoro e alle caratteristiche delle risorse come, ad esempio, elaborazione, memoria, throughput o scrittura intensiva. Questa selezione è tipicamente effettuata ricorrendo alla modellazione dei costi, utilizzando una versione precedente del carico di lavoro (ad esempio una versione on-premise), utilizzando la documentazione o altre fonti di informazione sul carico di lavoro (come whitepaper e soluzioni pubblicate).
**Passaggi dell'implementazione**
+ **Seleziona le risorse in base ai dati:** Utilizzando i dati di modellazione dei costi, seleziona il livello di utilizzo previsto del carico di lavoro, quindi seleziona il tipo e le dimensioni della risorsa specificata.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Funzionalità di Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Cost Optimization: EC2 Right Sizing](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
# COST06-BP03 Selezione automatica del tipo e della dimensione della risorsa in base ai parametri
Utilizza i parametri del carico di lavoro in esecuzione per selezionare la dimensione e il tipo giusti per ottimizzare i costi. Esegui il provisioning in modo appropriato di throughput, dimensione e spazio di archiviazione per servizi quali Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Amazon DynamoDB, Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) (PIOPS), Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), Amazon EMR e reti. Questa operazione può essere eseguita con un loop di feedback, ad esempio l'auto scaling o tramite codice personalizzato nel carico di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** Basso
## Guida all'implementazione
crea un ciclo di feedback all'interno del carico di lavoro che utilizza i parametri attivi del carico di lavoro in esecuzione per apportare modifiche a tale carico di lavoro. Puoi utilizzare un servizio gestito, ad esempio [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/), e configurarlo in modo che esegua per tuo conto le operazioni di dimensionamento corrette. AWS offre anche [API, SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/)e funzionalità che consentono alle risorse di essere modificate con il minimo sforzo. Puoi programmare un carico di lavoro per arrestare e avviare un'istanza Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) per consentire una modifica delle dimensioni o del tipo di istanza. Ciò offre i vantaggi del dimensionamento appropriato, eliminando al contempo quasi tutti i costi operativi necessari per apportare la modifica.
Alcuni servizi AWS integrano la selezione automatica del tipo o della dimensione, ad esempio [Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/). Basandosi sui modelli di utilizzo, Amazon S3 Intelligent-Tiering sposta automaticamente i dati tra due livelli di accesso: frequente e poco frequente.
**Passaggi dell'implementazione**
+ ** Configura i parametri del carico di lavoro: **Assicurati di acquisire i parametri chiave per il carico di lavoro. Questi parametri forniscono un'indicazione dell'esperienza del cliente, ad esempio l'output del carico di lavoro, e si allineano alle differenze tra tipi e dimensioni di risorse, come l'utilizzo di CPU e memoria.
+ ** Visualizza le raccomandazioni per il dimensionamento appropriato: **Utilizza le raccomandazioni per il dimensionamento appropriato in AWS Compute Optimizer per ottimizzare il carico di lavoro.
+ ** Seleziona automaticamente il tipo e la dimensione della risorsa in base ai parametri: **Utilizzando i parametri del carico di lavoro, seleziona manualmente o automaticamente le risorse del carico di lavoro. La configurazione di AWS Auto Scaling o l'implementazione di codice all'interno dell'applicazione può ridurre lo sforzo necessario in caso di modifiche frequenti e permettere di implementare potenzialmente eventuali modifiche più velocemente rispetto a un processo manuale.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Funzionalità di Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Configurazione di CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/GettingSetup.html)
+ [Pubblicazione di parametri personalizzati di CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html)
+ [Ottimizzazione dei costi: dimensionamento appropriato di Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
+ [Nozioni di base su Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Amazon S3 Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/)
+ [Avvia un'istanza EC2 utilizzando l'SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/v2/developer-guide/run-instance.html)