# SUS 2 Come si allineano le risorse cloud alla domanda?
Il modo in cui gli utenti e le applicazioni utilizzano i carichi di lavoro e altre risorse può aiutarti a identificare i miglioramenti da implementare per realizzare gli obiettivi di sostenibilità. Dimensiona l'infrastruttura in modo che sia costantemente adatta alla domanda e verifica di usare solo le risorse minime necessarie per supportare gli utenti. Allinea i livelli di servizio alle esigenze dei clienti. Colloca le risorse in modo da limitare la rete necessaria per il loro consumo da parte di utenti e applicazioni. Rimuovi gli asset inutilizzati. Offri ai membri del team dispositivi in grado di soddisfarne le esigenze con un impatto minimo in termini di sostenibilità.
**Topics**
+ [SUS02-BP01 Scala dinamicamente l'infrastruttura dei carichi di lavoro](sus_sus_user_a2.md)
+ [SUS02-BP02 Allineamento degli SLA agli obiettivi di sostenibilità](sus_sus_user_a3.md)
+ [SUS02-BP03 Interruzione della creazione e della manutenzione di risorse inutilizzate](sus_sus_user_a4.md)
+ [SUS02-BP04 Ottimizzazione del posizionamento geografico dei carichi di lavoro in base ai requisiti di rete](sus_sus_user_a5.md)
+ [SUS02-BP05 Ottimizzazione delle risorse dei membri del team in base alle attività eseguite](sus_sus_user_a6.md)
+ [SUS02-BP06 Implementazione del buffering o della limitazione (della larghezza di banda della rete) per ridurre la curva della domanda](sus_sus_user_a7.md)
# SUS02-BP01 Scala dinamicamente l'infrastruttura dei carichi di lavoro
Usa l'elasticità del cloud e dimensiona la tua infrastruttura in modo dinamico per rispondere alla richiesta di fornitura di risorse cloud ed evitare capacità sovra-assegnate nel tuo carico di lavoro.
**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 derivanti dall'applicazione di questa best practice:** la configurazione e il test dell'elasticità dei carichi di lavoro aiuta ad abbiinare correttamente richiesta e fornitura di risorse cloud e a evitare capacità sovra-assegnate. Puoi sfruttare i vantaggi dell'elasticità nel cloud per dimensionare automaticamente la capacità durante e dopo i picchi di richiesta ed essere sicuro di utilizzare solo il numero esatto di risorse necessario per soddisfare le esigenze aziendali.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all'implementazione
Il cloud offre la flessibilità necessaria per espandere o ridurre le risorse in modo dinamico attraverso una serie di meccanismi per soddisfare i cambiamenti della domanda. La corrispondenza ottimale tra offerta e domanda consente l'impatto ambientale più basso per un carico di lavoro.
La domanda può essere fissa o variabile e richiede parametri e automazione, allo scopo di garantire che la gestione non diventi particolarmente onerosa. Le applicazioni possono essere dimensionate verticalmente (verso l'alto o verso il basso) modificando la dimensione dell'istanza, orizzontalmente (aumentando o diminuendo) modificando il numero di istanze o tramite una combinazione delle due opzioni.
Puoi adottare varie strategie di approccio per associare l'offerta di risorse alla domanda.
+ **Approccio di monitoraggio del target:** monitora il parametro di dimensionamento e aumenta o diminuisci automaticamente la capacità in base alle esigenze.
+ **Dimensionamento predittivo:** dimensiona l'anticipazione di tendenze giornaliere e settimanali.
+ **Approccio basato sulla pianificazione:** imposta la tua pianificazione di dimensionamento in base a modifiche di carico prevedibili.
+ **Dimensionamento dei servizi:** scegli i servizi (come il serverless) che usano il dimensionamento in modo nativo per impostazione predefinita o che forniscono il dimensionamento automatico come funzionalità.
Identifica i periodi di utilizzo assente o ridotto e dimensiona le risorse per evitare capacità in eccesso e migliorare il livello di efficienza.
## Passaggi dell'implementazione
+ L'elasticità corrisponde all'offerta di risorse disponibili rispetto alla relativa domanda. Istanze, container e funzioni offrono meccanismi di elasticità, sia insieme al dimensionamento automatico sia come funzionalità del servizio. AWS offre una gamma di meccanismi di dimensionamento automatico per avere la certezza che i carichi di lavoro possano essere ridotti facilmente e velocemente nei periodi di basso carico di utenti. Ecco alcuni esempi di meccanismi di dimensionamento automatico:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/2023-04-10/framework/sus_sus_user_a2.html)
+ Si parla spesso di dimensionamento con servizi di elaborazione come le istanze Amazon EC2 o le funzioni AWS Lambda. Considera la configurazione di servizi non di elaborazione come unità di capacità di lettura e scrittura [Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/) o partizioni [Amazon Kinesis Data Streams](https://aws.amazon.com/kinesis/data-streams/) per rispondere alle richieste.
+ 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. Se necessario, puoi usare una [metrica personalizzata](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) (come l'uso della memoria) per la tua politica di dimensionamento. 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.
+ Usa 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 tuo gruppo Auto Scaling. Ti consigliamo anche di usare [politiche di dimensionamento del monitoraggio degli obiettivi](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html) nel tuo dimensionamento dinamico.
+ Verifica che le implementazioni dei carichi di lavoro siano in grado di gestire eventi di dimensionamento orizzontale. Crea scenari di test per eventi di dimensionamento orizzontale per verificare che il carico di lavoro si comporti secondo le aspettative e che non incida sull'esperienza utente (come nel caso della perdita di sessioni permanenti). Puoi usare la [Cronologia delle attività](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-verify-scaling-activity.html) per verificare un'attività di dimensionamento per un gruppo 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. Con il dimensionamento predittivo puoi eliminare la necessità di offrire capacità in eccedenza. Per maggiori dettagli consulta [Dimensionamento predittivo con Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/).
## 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/Amazon/latest/monitoring/WhatIs.html)
+ [Monitoraggio del carico del database con Performance Insights su Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
+ [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/)
+ [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/)
+ [Deep Dive su Amazon ECS Cluster Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/containers/deep-dive-on-amazon-ecs-cluster-auto-scaling/)
**Video correlati:**
+ [Sviluppa un ambiente di calcolo efficiente dal punto di vista dei costi, delle energie e delle risorse](https://www.youtube.com/watch?v=8zsC5e1eLCg)
+ [Calcolo migliore, più veloce, più economico: ottimizzazione dei costi di Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
**Esempi correlati:**
+ [Laboratorio: esempi di gruppi Amazon EC2 Auto Scaling](https://github.com/aws-samples/amazon-ec2-auto-scaling-group-examples)
+ [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
Rivedi e ottimizza gli Accordi sul livello di servizio (SLA) del carico di lavoro in base ai tuoi obiettivi di sostenibilità per ridurre la quantità di risorse richieste per supportare il carico di lavoro e continuare a soddisfare le esigenze aziendali.
**Anti-pattern comuni:**
+ Gli SLA dei carichi di lavoro sono sconosciuti o ambigui.
+ Definisci il tuo SLA solo per disponibilità e performance.
+ Usi lo stello modello di progettazione (come l'architettura multi-AZ) per tutti i carichi di lavoro.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** allineare gli SLA agli obiettivi di sostenibilità porta a un utilizzo ottimale delle risorse e, al contempo, a una conciliazione con le esigenze aziendali.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** basso
## Guida all'implementazione
Gli SLA definiscono il livello di servizio che ci si aspetta da un carico di lavoro cloud, come ad esempio i tempi di risposta, la disponibilità e la conservazione dei dati. Essi influenzano l'architettura, l'utilizzo delle risorse e l'impatto ambientale di un carico di lavoro nel cloud. Con cadenza regolare, rivedi gli SLA e accetta dei compromessi che riducano l'utilizzo di risorse in modo significativo in cambio di una diminuzione accettabile dei livelli di servizio.
**Passaggi dell'implementazione**
+ Definisci o riprogetta SLA che supportano i tuoi obiettivi di sostenibilità e, al tempo stesso, soddisfano gli altri requisiti aziendali, senza 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.
+ **Sostenibilità e affidabilità:** i carichi di lavoro altamente disponibili tendono a consumare più risorse.
+ **Sostenibilità e performance:** l'uso di una maggiore quantità di risorse per aumentare le performance potrebbe avere un impatto ambientale più significativo.
+ **Sostenibilità e sicurezza:** carichi di lavoro con una sicurezza eccessiva potrebbero avere un impatto maggiore sull'ambiente.
+ Usa modelli di progettazione come [microservizi su AWS](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/microservices-on-aws/microservices-on-aws.html) 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) di 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:**
+ [ Offrire architetture sostenibili e ad alte prestazioni ](https://www.youtube.com/watch?v=FBc9hXQfat0)
+ [Sviluppa un ambiente di calcolo efficiente dal punto di vista dei costi, delle energie e delle risorse](https://www.youtube.com/watch?v=8zsC5e1eLCg)
# SUS02-BP03 Interruzione della creazione e della manutenzione di risorse inutilizzate
Disattiva le risorse non utilizzate nel tuo carico di lavoro per ridurre il numero di risorse cloud richieste per supportare la domanda e per ridurre gli sprechi.
**Anti-pattern comuni:**
+ Non analizzi la tua applicazione per individuare le risorse ridondanti o non più necessarie.
+ Non rimuovi le risorse ridondanti o non più necessarie.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** se si eliminano le risorse non utilizzate si libera capacità e si migliora l'efficienza generale del carico di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** basso
## Guida all'implementazione
Le capacità inutilizzate consumano risorse cloud come spazio di archiviazione e potenza di elaborazione. Individuando ed eliminando queste risorse, puoi liberare capacità e ottenere un'architettura cloud più efficiente. Analizza le risorse delle applicazioni con regolarità (come report precompilati, set di dati, immagini statiche e modelli di accesso alle risorse) per identificare ridondanze, sottoutilizzi e obiettivi potenziali di disattivazione. Elimina le risorse ridondanti per ridurre gli sprechi nel tuo carico di lavoro.
**Passaggi dell'implementazione**
+ Usa strumenti di monitoraggio per identificare risorse statiche non più necessarie.
+ Prima di rimuovere qualsiasi risorsa, valuta l'impatto della rimozione sull'architettura.
+ Sviluppa un piano e rimuovi le risorse che non sono più necessarie.
+ Analizza le risorse generate in sovrapposizione per rimuovere le elaborazioni ridondanti.
+ Aggiorna le tue applicazioni per smettere di produrre e archiviare risorse che non sono più necessarie.
+ 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.
+ Esamina con regolarità il tuo carico di lavoro per individuare e rimuovere risorse non utilizzate.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [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/)
+ [ Come posso terminare risorse attive che non mi servono più sul mio Account AWS? ](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/terminate-resources-account-closure/)
**Video correlati:**
+ [ Come posso verificare la presenza di risorse attive che non mi servono più sul mio Account AWS? ](https://www.youtube.com/watch?v=pqg9AqESRlg)
# SUS02-BP04 Ottimizzazione del posizionamento geografico dei carichi di lavoro in base ai requisiti di rete
Seleziona le sedi cloud e i servizi per il carico di lavoro 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.
+ Consolidamento di tutte le risorse del carico di lavoro in un'unica posizione geografica.
+ Tutto il traffico passa attraverso i data center esistenti.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** il posizionamento di un carico di lavoro in prossimità dei relativi utenti garantisce la latenza più bassa e la contemporanea riduzione del trasferimento dei dati nella rete e dell'impatto ambientale.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all'implementazione
L'infrastruttura Cloud AWS viene definita con opzioni diverse relative alle sedi, come Regioni, zone di disponibilità, gruppi di posizionamento e posizioni edge come [AWS Outposts](https://docs.aws.amazon.com/outposts/latest/userguide/what-is-outposts.html) e [zone locali AWS](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/localzones/). Queste opzioni relative alle sedi sono responsabili della gestione della connettività tra i componenti delle applicazioni, i servizi cloud, le reti edge e i data center on-premise.
Analizza i modelli di accesso alla rete nel tuo carico di lavoro per stabilire come usare queste opzioni relative alle sedi cloud e ridurre la distanza che il traffico di rete deve percorrere.
## Passaggi dell'implementazione
+ Analizza i modelli di accesso alla rete nel tuo carico di lavoro per capire come gli utenti usano la tua applicazione.
+ Usa strumenti di monitoraggio, come [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) e [AWS CloudTrail](https://aws.amazon.com/cloudtrail/), per raccogliere dati sulle attività di rete.
+ Analizza i dati per identificare il modello di accesso alla rete.
+ 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 o più Regioni vicine agli utenti del carico di lavoro.
+ **Altri vincoli:** considera vincoli quali la sicurezza e la conformità, come illustrato nel post relativo agli [elementi da 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 la memorizzazione nella cache locale o [soluzioni di memorizzazione nella cache AWS](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/) per gli asset di frequente utilizzo per migliorare le prestazioni, ridurre lo spostamento dei dati e minimizzare l'impatto ambientale.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/2023-04-10/framework/sus_sus_user_a5.html)
+ Utilizza servizi in grado di supportarti nell'esecuzione del codice in posizioni più vicine agli utenti del carico di lavoro:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/2023-04-10/framework/sus_sus_user_a5.html)
+ 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/)
**Video correlati:**
+ [Demystifying data transfer on AWS (Demistificazione del trasferimento dei dati su AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=-MqXgzw1IGA)
+ [ Dimensionamento delle prestazioni di rete sulle istanze Amazon EC2 di nuova generazione ](https://www.youtube.com/watch?v=jNYpWa7gf1A)
**Esempi correlati:**
+ [AWS Networking Workshops (Workshop di rete AWS)](https://catalog.workshops.aws/networking/en-US)
+ [ Progettazione di architetture per la sostenibilità: riduzione al minimo dello spostamento dei dati tra reti ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/7c4f8394-8081-4737-aa1b-6ae811d46e0a/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 ambientale e supportare al tempo stesso le loro esigenze.
**Anti-pattern comuni:**
+ Ignori l'impatto dei dispositivi utilizzati dai membri del tuo team sull'efficienza complessiva della tua applicazione cloud.
+ Gestisci e aggiorni manualmente le risorse utilizzate dai membri del tuo team.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** se si ottimizzano le risorse dei membri del team si migliora l'efficienza generale delle applicazioni abilitate al cloud.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** basso
## Guida all'implementazione
Identifica le risorse che i membri del tuo team usano per accedere ai tuoi servizi, il loro ciclo di vita atteso e l'impatto finanziario e di sostenibilità. Implementa strategie per ottimizzare queste risorse. Esegui ad esempio operazioni complesse, come rendering e compilazione, su infrastrutture scalabili altamente utilizzate, invece che su sistemi per utenti singoli, sottoutilizzati e con un alto dispendio energetico.
**Passaggi dell'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 per sfruttare la sua elasticità.
+ 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.
+ [AWS Systems Manager Fleet Manager](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/fleet.html) è un'esperienza di interfaccia utente (UI) unificata che ti aiuta a gestire da remoto i tuoi nodi in esecuzione su AWS oppure on-premise.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Che cos'è Amazon WorkSpaces?](https://docs.aws.amazon.com/workspaces/latest/adminguide/amazon-workspaces.html)
+ [ Cost Optimizer per Amazon WorkSpaces ](https://docs.aws.amazon.com/solutions/latest/cost-optimizer-for-workspaces/overview.html)
+ [Documentazione su Amazon AppStream 2.0](https://docs.aws.amazon.com/appstream2/)
+ [NICE DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/)
**Video correlati:**
+ [Gestire i costi per Amazon WorkSpaces su AWS](https://www.youtube.com/watch?v=0MoY31hZQuE)
# SUS02-BP06 Implementazione del buffering o della limitazione (della larghezza di banda della rete) per ridurre la curva della domanda
Il buffering e la limitazione (della larghezza di banda della rete) riducono la curva delle richieste e la capacità fornita tramite provisioning per il tuo carico di lavoro.
**Anti-pattern comuni:**
+ Elabori immediatamente le richieste del client, anche se non è necessario.
+ Non analizzi i requisiti relativi alle richieste dei clienti.
**Vantaggi dell'azione di questa best practice:** ridurre la curva della domanda per diminuire la capacità richiesta fornita tramite provisioning per il carico di lavoro. Ridurre la capacità fornita tramite provisioning significa ridurre il consumo di energia e contenere l'impatto ambientale.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** basso
Diminuire la curva della domanda del carico di lavoro può aiutarti a ridurre la capacità fornita tramite provisioning di un carico di lavoro, oltre al suo impatto sull'ambiente. Supponiamo che un carico di lavoro abbia la curva della domanda mostrata nella figura qui sotto. Questo carico di lavoro presenta due picchi e per gestire tali picchi viene eseguito il provisioning della capacità di risorse mostrata dalla linea arancione. Le risorse e l'energia utilizzate per questo carico di lavoro non sono indicate nell'area sotto la curva della domanda, ma nell'area sotto la linea della capacità fornita, poiché per gestire questi due picchi è necessario eseguire il provisioning di tale capacità.
![\[Forma d'onda della capacità fornita tramite provisioning con due picchi distinti che richiedono una capacità elevata.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/2023-04-10/framework/images/provisioned-capacity-1.png)
Puoi usare il buffering o la limitazione (della larghezza di banda della rete) per modificare la curva della domanda e appianare i picchi, con conseguente diminuzione della capacità fornita tramite provisioning e consumo inferiore di energia. Implementa la limitazione (della larghezza di banda della rete) quando i client eseguono nuovi tentativi. Implementa il buffering per archiviare la richiesta e rinviare l'elaborazione a un secondo momento.
![\[Diagramma a onda che mostra un carico di lavoro con picchi smussati, creato tramite il buffering o la limitazione (della larghezza di banda della rete).\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/2023-04-10/framework/images/provisioned-capacity-2.png)
**Passaggi dell'implementazione**
+ Analizza le richieste del client per stabilire come rispondere. Le domande da considerare includono:
+ Questa richiesta può essere elaborata in modo asincrono?
+ Il client ha la possibilità di ripetere i tentativi?
+ Se il client ha la possibilità di ripetere i tentativi puoi implementare la limitazione (della larghezza di banda della rete), che indica alla sorgente che, se non è in grado di soddisfare la richiesta all'ora corrente, dovrebbe riprovare più tardi.
+ Puoi usare [Amazon API Gateway](https://aws.amazon.com/api-gateway/) per implementare la limitazione (della larghezza di banda della rete).
+ Per i client che non possono eseguire altri tentativi, è necessario implementare un buffer per ridurre i picchi della curva della domanda. Il buffering rinvia l'elaborazione delle richieste, consentendo alle applicazioni eseguite a velocità diverse di comunicare in modo efficace. Un approccio basato sul buffering impiega una coda o un flusso per l'accettazione dei messaggi dai produttori. I messaggi vengono letti ed elaborati dai consumatori e ciò consente ai messaggi di essere eseguiti alla velocità che soddisfa i requisiti aziendali del consumatore stesso.
+ [Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)](https://aws.amazon.com/sqs/) è un servizio gestito che offre code che consentono a un singolo consumatore di leggere singoli messaggi.
+ [Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/kinesis/) offre un flusso che consente a più consumatori di leggere gli stessi messaggi.
+ Analizza la domanda complessiva, la velocità di modifica e il tempo di risposta richiesto per determinare le dimensioni del throttling o del buffer richiesto.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [ Nozioni di base su Amazon SQS ](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-getting-started.html)
+ [ Integrazione dell'applicazione con code e messaggi ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/application-integration-using-queues-and-messages/)
**Video correlati:**
+ [ Scegliere il servizio di messaggistica corretto per l'app distribuita ](https://www.youtube.com/watch?v=4-JmX6MIDDI)