# PERF 2. In che modo selezioni e utilizzi le risorse di elaborazione nel tuo carico di lavoro?
La soluzione ottimale in termini di calcolo per un determinato carico di lavoro potrebbe variare in base alla progettazione dell'applicazione, ai modelli di utilizzo e alle impostazioni di configurazione. Le architetture possono utilizzare diverse soluzioni di calcolo per vari componenti e impiegare funzionalità diverse per migliorare le prestazioni. Selezionare la soluzione di calcolo sbagliata per un'architettura può ridurre l'efficienza delle prestazioni.
**Topics**
+ [
# PERF02-BP01 Selezione delle migliori opzioni di elaborazione per il carico di lavoro
](perf_compute_hardware_select_best_compute_options.md)
+ [
# PERF02-BP02 Identificazione delle funzionalità e configurazione di calcolo disponibili
](perf_compute_hardware_understand_compute_configuration_features.md)
+ [
# PERF02-BP03 Raccogli metriche relative al calcolo
](perf_compute_hardware_collect_compute_related_metrics.md)
+ [
# PERF02-BP04 Configurazione e dimensionamento corretto delle risorse di elaborazione
](perf_compute_hardware_configure_and_right_size_compute_resources.md)
+ [
# PERF02-BP05 Dimensionamento dinamico delle risorse di elaborazione
](perf_compute_hardware_scale_compute_resources_dynamically.md)
+ [
# PERF02-BP06 Uso di acceleratori di elaborazione ottimizzati basati su hardware
](perf_compute_hardware_compute_accelerators.md)
# PERF02-BP01 Selezione delle migliori opzioni di elaborazione per il carico di lavoro
La selezione dell'opzione di elaborazione più appropriata per il carico di lavoro consente di migliorare le prestazioni, ridurre i costi non necessari dell'infrastruttura e diminuire le attività operative richieste per mantenere il carico di lavoro.
**Anti-pattern comuni:**
+ Si utilizza la stessa opzione di elaborazione utilizzata on-premises.
+ Non si conoscono le opzioni, le funzionalità e le soluzioni di cloud computing e come queste migliorino le prestazioni di elaborazione.
+ Si effettua il provisioning eccessivo dell'opzione di elaborazione per soddisfare i requisiti di dimensionamento o prestazioni, quando il passaggio a una nuova opzione di elaborazione soddisferebbe le caratteristiche del carico di lavoro in modo più preciso.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** identificando i requisiti di elaborazione e valutando le opzioni disponibili è possibile rendere il carico di lavoro più efficiente in termini di risorse.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** elevato
## Guida all’implementazione
Per ottimizzare i carichi di lavoro cloud e ottenere prestazioni efficienti, è importante selezionare le opzioni di elaborazione più appropriate per il tuo caso d'uso e i requisiti di prestazioni. AWS offre una varietà di opzioni di elaborazione che soddisfano diversi carichi di lavoro nel cloud. Ad esempio, è possibile utilizzare [Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/ec2/) per avviare e gestire server virtuali, [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/?icmpid=docs_homepage_featuredsvcs) per eseguire codice senza dover allocare o gestire server, [Amazon ECS](https://aws.amazon.com/ecs/) o [Amazon EKS](https://aws.amazon.com/eks/) per eseguire e gestire container o [AWS Batch](https://aws.amazon.com/batch/) per elaborare grandi volumi di dati in parallelo. In base alle tue esigenze di dimensionamento ed elaborazione, scegli e configura la soluzione di elaborazione ottimale per la tua situazione. Puoi anche prendere in considerazione l'utilizzo di più tipi di soluzioni di elaborazione in un unico carico di lavoro in quanto ognuna ha i suoi vantaggi e svantaggi.
I passaggi seguenti ti guidano nella selezione delle opzioni di elaborazione giuste per soddisfare le caratteristiche del carico di lavoro e i requisiti prestazionali.
## Passaggi dell'implementazione
+ Comprendi i requisiti di elaborazione del tuo carico di lavoro. I requisiti essenziali da considerare includono le esigenze di elaborazione, gli schemi di traffico, gli schemi di accesso ai dati, le esigenze di dimensionamento e i requisiti di latenza.
+ Scopri i vari [servizi di elaborazione AWS](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/compute-services.html) per il tuo carico di lavoro. Per ulteriori informazioni, consulta [PERF01-BP01 Informazioni e identificazione dei servizi e delle funzionalità cloud disponibili](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md). Ecco alcune importanti opzioni di elaborazione AWS, le caratteristiche e i casi d'uso più comuni:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/latest/framework/perf_compute_hardware_select_best_compute_options.html)
+ Valuta i costi (come la tariffa oraria o il trasferimento dei dati) e il sovraccarico di gestione (come l'applicazione di patch e il dimensionamento) associati a ciascuna opzione di elaborazione.
+ Esegui esperimenti e benchmarking in un ambiente non di produzione per identificare quale opzione di elaborazione può soddisfare al meglio i requisiti del tuo carico di lavoro.
+ Dopo aver sperimentato e identificato la tua nuova soluzione di calcolo, pianifica la migrazione e convalida i parametri prestazionali.
+ Utilizza gli strumenti di monitoraggio AWS come [Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html) e i servizi di ottimizzazione come [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) per ottimizzare continuamente le risorse di elaborazione in base a modelli di utilizzo reali.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Elaborazione in cloud con AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [Tipi di istanza di Amazon EC](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon EKS Containers: Amazon EKS Worker Nodes ](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon ECS Containers: Amazon ECS Container Instances ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected)
+ [Funzioni: configurazione della funzione Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration)
+ [Prescriptive Guidance for Containers](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)
+ [Prescriptive Guidance for Serverless](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 correlati:**
+ [AWS re:Invent 2023 - AWS Graviton: The best price performance for your AWS workloads](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2023 - New Amazon Elastic Compute Cloud generative AI capabilities in AMS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023 - What's new with Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 - Smart savings: Amazon Elastic Compute Cloud cost-optimization strategies](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021 - Powering next-gen Amazon Elastic Compute Cloud: Deep dive on the Nitro System](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019 - Optimize performance and cost for your AWS compute](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [AWS re:Invent 2019 - Amazon Elastic Compute Cloud foundations](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [AWS re:Invent 2022 - Deploy ML models for inference at high performance and low cost](https://www.youtube.com/watch?v=4FqHt5bmS2o)
+ [AWS re:Invent 2019 - Optimize performance and cost for your AWS compute ](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Amazon EC2 foundations](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Deploy ML models for inference at high performance and low cost](https://www.youtube.com/watch?v=4FqHt5bmS2o)
**Esempi correlati:**
+ [Migrating the Web application to containers](https://application-migration-with-aws.workshop.aws/en/container-migration.html)
+ [Esecuzione di un "Hello, World\$1" serverless](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/run-serverless-code/)
+ [Workshop su Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
+ [Workshop su Amazon EC2](https://ec2spotworkshops.com/)
+ [Efficient and Resilient Workloads with Amazon Elastic Compute Cloud Auto Scaling](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/20c57d32-162e-4ad5-86a6-dff1f8de4b3c/en-US)
+ [Migrating to AWS Graviton with Container Services](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/dcab7555-32fc-42d2-97e5-2b7a35cd008f/en-US/)
# PERF02-BP02 Identificazione delle funzionalità e configurazione di calcolo disponibili
Comprendi le opzioni e le funzionalità di configurazione disponibili per il tuo servizio di calcolo in modo da fornire la giusta quantità di risorse e migliorare l’efficienza delle prestazioni.
**Anti-pattern comuni:**
+ Non valuti le opzioni di calcolo o le famiglie di istanze disponibili rispetto alle caratteristiche del carico di lavoro.
+ Esegui il provisioning eccessivo delle risorse di calcolo per soddisfare i requisiti di picco della domanda.
** Vantaggi dell’adozione di questa best practice:** acquisisci familiarità con le funzionalità e le configurazioni di calcolo di AWS in modo da poter utilizzare una soluzione di calcolo ottimizzata per soddisfare le caratteristiche e le esigenze del carico di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all’implementazione
Ogni soluzione di calcolo ha disponibili configurazioni e funzionalità specifiche per supportare caratteristiche e requisiti diversi del carico di lavoro. Scopri in che modo puoi completare al meglio il tuo carico di lavoro e quali opzioni di configurazione sono le migliori per la tua applicazione. Esempi di tali opzioni includono la famiglia di istanze, le dimensioni, le caratteristiche (GPU, I/O), il bursting, i timeout, le dimensioni delle funzioni, le istanze di container e la simultaneità. Se per il carico di lavoro è stata utilizzata la stessa opzione di calcolo per oltre quattro settimane e sai già che le caratteristiche resteranno uguali in futuro, puoi utilizzare [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) per scoprire se la tua attuale opzione di calcolo è adatta ai carichi di lavoro dal punto di vista della CPU e della memoria.
## Passaggi dell’implementazione
+ Comprendi i requisiti del carico di lavoro, come CPU, memoria e latenza.
+ Consulta la documentazione e le best practice AWS per scoprire le opzioni di configurazione consigliate che possono contribuire a migliorare le prestazioni di calcolo. Ecco alcune opzioni di configurazione chiave da considerare:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/latest/framework/perf_compute_hardware_understand_compute_configuration_features.html)
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Elaborazione in cloud con AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [Tipi di istanza di Amazon EC](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Processor State Control for Your Amazon EC2 Instance ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon EKS Containers: Amazon EKS Worker Nodes ](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected)
+ [Amazon ECS Containers: Amazon ECS Container Instances ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected)
+ [Funzioni: configurazione della funzione Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration)
**Video correlati:**
+ [AWS re:Invent 2023 – AWS Graviton: The best price performance for your AWS workloads](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023 – New Amazon EC2 generative AI capabilities in Console di gestione AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023 – What’s new with Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 – Smart savings: Amazon EC2 cost-optimization strategies](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021 – Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive on the Nitro System](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019 – Amazon EC2 foundations](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [AWS re:Invent 2022 – Optimizing Amazon EKS for performance and cost on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5B4-s_ivn1o)
**Esempi correlati:**
+ [Codice dimostrativo di Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
+ [Workshop relativo alle istanze spot Amazon EC2](https://ec2spotworkshops.com/)
+ [Efficient and Resilient Workloads with Amazon EC2 AWS Auto Scaling](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/20c57d32-162e-4ad5-86a6-dff1f8de4b3c/en-US)
+ [Workshop per sviluppatori Graviton](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/dcab7555-32fc-42d2-97e5-2b7a35cd008f/en-US/)
+ [AWS for Microsoft workloads immersion day](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/d6c7ecdc-c75f-4ad1-910f-fdd994cc4aed/en-US)
+ [AWS for Linux workloads immersion day](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/a8e9c6a6-0ba9-48a7-a90d-378a440ab8ba/en-US)
+ [Codice dimostrativo AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
+ [Workshop su Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
# PERF02-BP03 Raccogli metriche relative al calcolo
Registra e monitora i parametri relativi all'elaborazione per comprendere meglio le prestazioni delle tue risorse di elaborazione e migliorarne le prestazioni e l'utilizzo.
**Anti-pattern comuni:**
+ Utilizzi solo i file di log manuali per la ricerca dei parametri.
+ Utilizzi solo i parametri predefiniti registrati dal software di monitoraggio.
+ Revisione dei parametri solo quando c'è un problema.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** la raccolta dei parametri relativi alle prestazioni ti aiuta ad allineare le prestazioni delle applicazioni ai requisiti aziendali per garantire il rispetto delle esigenze dei carichi di lavoro. Può anche aiutarti a migliorare costantemente le prestazioni e l'utilizzo delle risorse del tuo carico di lavoro.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** elevato
## Guida all'implementazione
I carichi di lavoro del cloud possono generare grandi volumi di dati quali parametri, log ed eventi. Nel Cloud AWS, la raccolta delle metriche è un passaggio fondamentale per migliorare la sicurezza, l'efficienza dei costi, le prestazioni e la sostenibilità. AWS fornisce un'ampia gamma di metriche relative alle prestazioni utilizzando servizi di monitoraggio come [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) per fornirti informazioni preziose. Metriche come CPU l'utilizzo, l'utilizzo della memoria, l'I/O del disco e la rete in entrata e in uscita possono fornire informazioni sui livelli di utilizzo o sui colli di bottiglia delle prestazioni. Utilizza tali parametri come parte di un approccio basato sui dati per ottimizzare e ottimizzare le risorse del tuo carico di lavoro. L'ideale sarebbe raccogliere tutti i parametri relativi alle tue risorse di elaborazione in un'unica piattaforma con policy di conservazione implementate per supportare costi e obiettivi operativi.
## Passaggi dell'implementazione
+ Identifica quali parametri relativi alle prestazioni sono rilevanti per il tuo carico di lavoro. Raccogli i parametri sull'utilizzo delle risorse e sul modo in cui opera il tuo carico di lavoro nel cloud (come il tempo di risposta e il throughput).
+ [Metriche EC2 predefinite di Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html)
+ [Metriche ECS predefinite di Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/cloudwatch-metrics.html)
+ [Metriche EKS predefinite di Amazon](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/implementing-logging-monitoring-cloudwatch/kubernetes-eks-metrics.html)
+ [Parametri predefiniti di Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-access-metrics.html)
+ [Parametri EC2 della memoria e del disco di Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/mon-scripts.html)
+ Scegli e configura la soluzione di registrazione e monitoraggio giusta per il tuo carico di lavoro.
+ [AWS native Observability](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/aws-native)
+ [AWS Distro per OpenTelemetry](https://aws.amazon.com/otel/)
+ [Amazon Managed Service per Prometheus](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/prometheus-data-source.html)
+ Definisci il filtro e l'aggregazione richiesti per i parametri in base ai requisiti del tuo carico di lavoro.
+ [Quantifica i parametri delle applicazioni personalizzate con Amazon CloudWatch Logs e filtri metrici](https://aws.amazon.com/blogs/mt/quantify-custom-application-metrics-with-amazon-cloudwatch-logs-and-metric-filters/)
+ [Raccogli metriche personalizzate con il tagging CloudWatch strategico di Amazon](https://aws.amazon.com/blogs/infrastructure-and-automation/collect-custom-metrics-with-amazon-cloudwatch-strategic-tagging/)
+ Configura le policy di conservazione dei dati per i parametri in modo che corrispondano ai tuoi obiettivi operativi e di sicurezza.
+ [Conservazione dei dati predefinita per le metriche CloudWatch ](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring)
+ [Conservazione dei dati predefinita per i registri CloudWatch ](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management)
+ Se necessario, crea allarmi e notifiche per i parametri in modo da rispondere in modo proattivo ai problemi relativi alle prestazioni.
+ [Crea allarmi per metriche personalizzate utilizzando il rilevamento delle anomalie di Amazon CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/create-alarms-for-custom-metrics-using-amazon-cloudwatch-anomaly-detection.html)
+ [Crea metriche e allarmi per pagine Web specifiche con Amazon CloudWatch RUM](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-metrics-and-alarms-for-specific-web-pages-amazon-cloudwatch-rum/)
+ Usa l'automazione per implementare gli agenti di aggregazione di parametri e log.
+ [AWS Systems Manager automazione](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html?ref=wellarchitected)
+ [OpenTelemetryCollezionista](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector)
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Monitoraggio e osservabilità](https://aws.amazon.com/cloudops/monitoring-and-observability/)
+ [Migliori pratiche: implementazione dell'osservabilità con AWS](https://aws.amazon.com/blogs/mt/best-practices-implementing-observability-with-aws/)
+ [ CloudWatch Documentazione Amazon](https://docs.aws.amazon.com/cloudwatch/index.html?ref=wellarchitected)
+ [Raccogli metriche e log EC2 dalle istanze Amazon e dai server locali con l'agente CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Install-CloudWatch-Agent.html?ref=wellarchitected)
+ [Accesso ad Amazon CloudWatch Logs per AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Utilizzo dei CloudWatch log con istanze di container](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Publish custom metrics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html?ref=wellarchitected)
+ [AWS Answers: Centralized Logging](https://aws.amazon.com/answers/logging/centralized-logging/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Servizi che pubblicano metriche CloudWatch ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CW_Support_For_AWS.html?ref=wellarchitected)
+ [Monitoraggio di Amazon EKS su AWS Fargate](https://aws.amazon.com/blogs/containers/monitoring-amazon-eks-on-aws-fargate-using-prometheus-and-grafana/)
**Video correlati:**
+ [AWS re:Invent 2023 — [LAUNCH] Monitoraggio delle applicazioni per carichi di lavoro moderni](https://www.youtube.com/watch?v=T2TovTLje8w)
+ [AWS re:Invent 2023 — Implementazione dell'osservabilità delle applicazioni](https://www.youtube.com/watch?v=IcTcwUSwIs4)
+ [AWS re:Invent 2023 — Creazione di una strategia di osservabilità efficace](https://www.youtube.com/watch?v=7PQv9eYCJW8)
+ [AWS re:Invent 2023 — Osservabilità senza interruzioni con Distro per AWS OpenTelemetry](https://www.youtube.com/watch?v=S4GfA2R0N_A)
+ [Gestione delle prestazioni delle applicazioni su AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5T4stR-HFas&ref=wellarchitected)
**Esempi correlati:**
+ [AWS per Linux Workload Immersion Day- Amazon CloudWatch](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/a8e9c6a6-0ba9-48a7-a90d-378a440ab8ba/en-US/300-cloudwatch)
+ [Monitoraggio di ECS cluster e container Amazon](https://ecsworkshop.com/monitoring/)
+ [Monitoraggio con CloudWatch dashboard Amazon](https://catalog.workshops.aws/well-architected-performance-efficiency/en-US/3-monitoring/monitoring-with-cloudwatch-dashboards)
+ [EKSWorkshop Amazon](https://www.eksworkshop.com/)
# PERF02-BP04 Configurazione e dimensionamento corretto delle risorse di elaborazione
Configura e dimensiona correttamente le risorse di elaborazione per soddisfare i requisiti di prestazioni del carico di lavoro ed evitare un utilizzo insufficiente o eccessivo delle risorse.
**Anti-pattern comuni:**
+ Ignori i requisiti di prestazioni del carico di lavoro, con il risultato del provisioning eccessivo o insufficiente delle risorse di elaborazione.
+ Scegli semplicemente l’istanza più grande o più piccola disponibile per tutti i carichi di lavoro.
+ Usi una sola famiglia di istanze per semplificare la gestione.
+ Ignori i suggerimenti di AWS Cost Explorer o Compute Optimizer per il corretto dimensionamento.
+ Non rivaluti il carico di lavoro in base all’idoneità dei nuovi tipi di istanza.
+ Certifichi solo un numero limitato di configurazioni di istanza per l’organizzazione.
**Vantaggi dell’adozione di questa best practice** il corretto dimensionamento delle risorse di elaborazione garantisce un funzionamento ottimale nel cloud evitando il provisioning eccessivo o insufficiente delle risorse. Il corretto dimensionamento delle risorse di elaborazione comporta in genere prestazioni ottimali e una migliore esperienza cliente, riducendo al contempo i costi.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all’implementazione
Il dimensionamento corretto consente alle organizzazioni di gestire la propria infrastruttura cloud in modo efficiente ed economico, rispettando al contempo le esigenze aziendali. Il provisioning eccessivo di risorse cloud può tradursi in costi aggiuntivi, mentre il provisioning insufficiente può comportare prestazioni non soddisfacenti e un’esperienza negativa per il cliente. AWS offre strumenti come [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) e [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/) che sfruttano dati cronologici per fornire consigli sul corretto dimensionamento delle risorse di elaborazione.
### Passaggi dell’implementazione
+ Scegli il tipo di istanza più adatto alle tue esigenze:
+ [Come faccio a scegliere il tipo di istanza Amazon EC2 appropriata per il mio carico di lavoro?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Selezione del tipo di istanza basata su attributi per Amazon EC2 Fleet](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [Create an Auto Scaling group using attribute-based instance type selection](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html)
+ [Optimizing your Kubernetes compute costs with Karpenter consolidation](https://aws.amazon.com/blogs/containers/optimizing-your-kubernetes-compute-costs-with-karpenter-consolidation/)
+ Analizza le varie caratteristiche di prestazione del tuo carico di lavoro e come queste sono correlate a memoria, rete e utilizzo della CPU. Utilizza questi dati per scegliere le risorse che meglio corrispondono al profilo del tuo carico di lavoro e agli obiettivi di prestazioni.
+ Monitora l’utilizzo delle risorse con gli strumenti di monitoraggio di AWS come Amazon CloudWatch.
+ Seleziona la configurazione corretta per la risorsa di elaborazione.
+ Per carichi di lavoro effimeri, valuta i [parametri dell’istanza di Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html), ad esempio `CPUUtilization`, per identificare se l’istanza è sovra o sottoutilizzata.
+ Per i carichi di lavoro stabili, esegui i controlli con gli strumenti di ridimensionamento corretto di AWS, come AWS Compute Optimizer e AWS Trusted Advisor a intervalli regolari per individuare le opportunità di ottimizzazione e ridimensionamento corretto della risorsa di elaborazione.
+ Esegui il test delle modifiche apportate alla configurazione in un ambiente non di produzione prima di implementarle in un ambiente live.
+ Rivaluta costantemente nuove offerte di elaborazione e confrontale con le esigenze del carico di lavoro.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Elaborazione in cloud con AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Tipi di istanza di Amazon EC](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Container Amazon ECS: istanze di container di Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Amazon EKS Container: nodi worker di Amazon 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 degli stati del processore dell’istanza Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Video correlati:**
+ [Amazon EC2 foundations](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [AWS re:Invent 2023 – AWS Graviton: The best price performance for your AWS workloads](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023 – New Amazon EC2 generative AI capabilities in Console di gestione AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023 – What’s new with Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 – Smart savings: Amazon EC2 cost-optimization strategies](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021 – Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive on the Nitro System](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019 – Amazon EC2 foundations](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
**Esempi correlati:**
+ [Codice dimostrativo AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
+ [Workshop su Amazon EKS ](https://www.eksworkshop.com/)
+ [Right-sizing recommendations](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/40-rightsizing-recommendations-100)
# PERF02-BP05 Dimensionamento dinamico delle risorse di elaborazione
Sfrutta l’elasticità del cloud per scalare dinamicamente le risorse di elaborazione per soddisfare le tue esigenze ed evitare un provisioning eccessivo o insufficiente per il tuo carico di lavoro.
**Anti-pattern comuni:**
+ Risposta agli allarmi aumentando manualmente la capacità.
+ Utilizzi le stesse linee guida per il dimensionamento (generalmente infrastruttura statica) di quelle on-premises.
+ Dopo un evento di dimensionamento, lasci una capacità aumentata anziché ridurre il dimensionamento.
**Vantaggi dell’adozione di questa best practice:** la configurazione e il test dell’elasticità delle risorse di elaborazione possono aiutarti a risparmiare denaro, mantenere i benchmark delle prestazioni e migliorare l’affidabilità al variare del traffico.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** elevato
## Guida all’implementazione
AWS offre la flessibilità necessaria per scalare le risorse in modo dinamico attraverso una varietà di meccanismi di dimensionamento per soddisfare le variazioni della domanda. In combinazione con i parametri relativi all’elaborazione, il dimensionamento dinamico consente ai carichi di lavoro di rispondere automaticamente alle modifiche e utilizzare il set ottimale di risorse di elaborazione per raggiungere l’obiettivo.
Puoi adottare varie strategie di approccio per associare l’offerta di risorse alla domanda.
+ **Approccio al tracciamento degli obiettivi:** monitora il parametro di dimensionamento e aumenta o diminuisci automaticamente la capacità in base alle esigenze.
+ **Dimensionamento predittivo**: procedi a ridurre orizzontalmente in previsione delle tendenze giornaliere e settimanali.
+ **Approccio basato sulla pianificazione**: imposta il tuo programma di dimensionamento in base alle variazioni di carico prevedibili.
+ **Scalabilità del servizio**: scegli i servizi (come quelli serverless) che si dimensionano automaticamente per progettazione.
Assicurati che le implementazioni dei carichi di lavoro siano in grado di gestire eventi che prevedono l’aumentare verticalmente e il ridurre verticalmente.
### Passaggi dell’implementazione
+ Istanze di elaborazione, container e funzioni forniscono tutti meccanismi di elasticità, in combinazione con il dimensionamento automatico o sotto forma di funzionalità del servizio. Ecco alcuni esempi di meccanismi di dimensionamento automatico:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/latest/framework/perf_compute_hardware_scale_compute_resources_dynamically.html)
+ Si parla spesso di dimensionamento con servizi di calcolo come le istanze Amazon EC2 o le funzioni AWS Lambda. Assicurati di considerare anche la configurazione di servizi non di calcolo come [AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/auto-scaling.html) per soddisfare la domanda.
+ Verifica che i parametri per il dimensionamento corrispondano alle caratteristiche del carico di lavoro da implementare. Se implementi un’applicazione di transcodifica video, è previsto il 100% di utilizzo della CPU e non deve essere il parametro principale. Utilizza la profondità della coda dei processi di transcodifica. Se necessario, puoi utilizzare una [metrica personalizzata](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) per la tua policy 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 del parametro deve aumentare e diminuire in proporzione al numero di istanze nel gruppo con scalabilità automatica.
+ Assicurati di utilizzare il [dimensionamento dinamico](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scale-based-on-demand.html) anziché il [dimensionamento manuale](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-manual-scaling.html) per il tuo gruppo Auto Scaling. 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 entrambi gli eventi di dimensionamento (aumento e riduzione). Ad esempio, puoi usare la [cronologia delle attività](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-verify-scaling-activity.html) per verificare le attività di ridimensionamento 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 ulteriori informazioni, 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:**
+ [Elaborazione in cloud con AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Tipi di istanza di Amazon EC](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Container Amazon ECS: istanze di container di Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Amazon EKS Container: nodi worker di Amazon 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 degli stati del processore dell'istanza Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
+ [Deep Dive on Amazon ECS Cluster Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/containers/deep-dive-on-amazon-ecs-cluster-auto-scaling/)
+ [Introducing Karpenter – An Open-Source High-Performance Kubernetes Cluster Autoscaler](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/)
**Video correlati:**
+ [AWS re:Invent 2023 – AWS Graviton: The best price performance for your AWS workloads](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023 – New Amazon EC2 generative AI capabilities in AWS Management Console](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023 – What’s new with Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023 – Smart savings: Amazon EC2 cost-optimization strategies](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021 – Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive on the Nitro System](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019 – Amazon EC2 foundations](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
**Esempi correlati:**
+ [Esempi di gruppo di Amazon EC2 Auto Scaling](https://github.com/aws-samples/amazon-ec2-auto-scaling-group-examples)
+ [Workshop su Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
+ [Scale your Amazon EKS workloads by running on IPv6](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/3b06259f-8e17-4f2f-811a-75c9b06a2807/en-US)
# PERF02-BP06 Uso di acceleratori di elaborazione ottimizzati basati su hardware
Usa gli acceleratori hardware per eseguire determinate funzioni in modo più efficiente rispetto alle alternative basate sulla CPU.
**Anti-pattern comuni:**
+ Nel carico di lavoro non hai confrontato un'istanza per uso generico con un'istanza dedicata in grado di offrire prestazioni più elevate e costi inferiori.
+ Usi gli acceleratori di calcolo basati su hardware per attività in cui sono più efficienti le alternative basate su CPU.
+ Utilizzo delle GPU non monitorato.
**Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** utilizzando gli acceleratori basati su hardware, come le unità di elaborazione grafica (GPU) e le serie di porte programmabili sul campo (FPGA), è possibile eseguire determinate funzioni di elaborazione in modo più efficiente.
**Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** medio
## Guida all’implementazione
Le istanze a calcolo accelerato forniscono l'accesso agli acceleratori di calcolo basati su hardware, come GPU e FPGA. Questi acceleratori hardware eseguono alcune funzioni, come l'elaborazione grafica o la rilevazione della corrispondenza dei modelli di dati, in modo più efficiente rispetto alle alternative basate su CPU. Molti carichi di lavoro accelerati, come il rendering grafico, la transcodifica e il machine learning, sono altamente variabili in termini di utilizzo di risorse. Esegui questo hardware solo per il tempo necessario e disattivalo con l'automazione quando non serve per migliorare l'efficienza complessiva delle prestazioni.
### Passaggi dell'implementazione
+ Identifica le [istanza a calcolo accelerato](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html) in grado di soddisfare i tuoi requisiti.
+ Per i carichi di lavoro di machine learning, sfrutta l'hardware specifico per il tuo carico di lavoro, come [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/) e [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/). AWS Le istanze Inferentia come le istanze Inf2 [offrono fino al 50% in più di prestazioni per watt rispetto alle istanze Amazon EC2 paragonabili](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/).
+ Raccogli i parametri di utilizzo delle istanze a calcolo accelerato. Ad esempio, puoi utilizzare l'agente CloudWatch per acquisire metriche quali `utilization_gpu` e `utilization_memory` per le tue GPU, come illustrato in [Collect NVIDIA GPU metrics with Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Agent-NVIDIA-GPU.html).
+ Ottimizza il codice, il funzionamento della rete e le impostazioni degli acceleratori hardware per garantire il pieno utilizzo dell'hardware sottostante.
+ [Ottimizza le impostazioni GPU](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/optimize_gpu.html)
+ [Monitoraggio e ottimizzazione delle GPU nell'AMI per il deep learning](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-gpu.html)
+ [Optimizing I/O for GPU performance tuning of deep learning training in Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-i-o-for-gpu-performance-tuning-of-deep-learning-training-in-amazon-sagemaker/)
+ Utilizza le librerie e i driver per GPU più recenti e performanti.
+ Utilizza l'automazione per rilasciare le istanze GPU non in uso.
## Risorse
**Documenti correlati:**
+ [Utilizzo di GPU su Amazon Elastic Container Service](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ecs-gpu.html)
+ [Istanze GPU](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html#gpu-instances)
+ [Istanze con AWS Trainium](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html#aws-trainium-instances)
+ [Istanze con AWS Inferentia](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html#aws-inferentia-instances)
+ [Let's Architect\$1 Architecting with custom chips and accelerators](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-custom-chips-and-accelerators/)
+ [Calcolo accelerato](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/#Accelerated_Computing)
+ [Amazon EC2 VT1 Instances](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/)
+ [Come faccio a scegliere il tipo di istanza Amazon EC2 appropriata per il mio carico di lavoro?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [ Choose the best AI accelerator and model compilation for computer vision inference with Amazon SageMaker ](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/choose-the-best-ai-accelerator-and-model-compilation-for-computer-vision-inference-with-amazon-sagemaker/)
**Video correlati:**
+ AWS re:Invent 2021 - [How to select Amazon Elastic Compute Cloud GPU instances for deep learning](https://www.youtube.com/watch?v=4bVrIbgGWEA&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022 - [NEW LAUNCH\$1] Introducing AWS Inferentia2-based Amazon EC2 Inf2 instances](https://www.youtube.com/watch?v=jpqiG02Y2H4&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022 - Accelerate deep learning and innovate faster with AWS Trainium](https://www.youtube.com/watch?v=YRqvfNwqUIA&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022 - Deep learning on AWS with NVIDIA: From training to deployment](https://www.youtube.com/watch?v=l8AFfaCkp0E&ab_channel=AWSEvents)
**Esempi correlati:**
+ [Amazon SageMaker and NVIDIA GPU Cloud (NGC)](https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-nvidia-ngc-examples)
+ [Use SageMaker with Trainium and Inferentia for optimized deep learning training and inferencing workloads](https://github.com/aws-samples/sagemaker-trainium-inferentia)
+ [Optimizing NLP models with Amazon Elastic Compute Cloud Inf1 instances in Amazon SageMaker](https://github.com/aws-samples/aws-inferentia-huggingface-workshop)