# Il modello di responsabilità condivisa
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 La sostenibilità ambientale è una responsabilità condivisa tra i clienti e AWS. 
+  AWS è responsabile dell'ottimizzazione *del* cloud: offrire un'infrastruttura condivisa ed efficiente, amministrare correttamente l'acqua e sfruttare energia rinnovabile. 
+  I clienti sono responsabili della sostenibilità *nel* cloud: ottimizzano i carichi di lavoro e l'utilizzo delle risorse, oltre a ridurre al minimo la quantità di risorse richieste per la distribuzione per i carichi di lavoro. 

![\[Diagramma che mostra il modello di responsabilità condivisa di AWS.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/images/sustainability-in-the-cloud.jpeg)


## Sostenibilità del cloud
<a name="sustainability-of-the-cloud"></a>

 I provider cloud hanno un impatto inferiore in termini di emissioni e offrono una gestione dell'energia più efficiente rispetto alle alternative on-premises tradizionali, poiché investono in energia e tecnologie di raffreddamento efficienti, gestiscono gruppi di server validi dal punto di vista dell'energia e ottengono tassi di utilizzo dei server più elevati. I carichi di lavoro nel cloud riducono l'impatto sfruttando le risorse condivise, ad esempio reti, sistemi di alimentazione, raffreddamento e strutture fisiche. Puoi trasferire i tuoi carichi di lavoro nel cloud per avvalerti di tecnologie più efficienti non appena diventano disponibili e utilizzare servizi basati sul cloud per trasformare i tuoi carichi di lavoro per una migliore sostenibilità. 

### Risorse
<a name="resources"></a>
+  [The Carbon Reduction Opportunity of Moving to Amazon Web Services](https://sustainability.aboutamazon.com/carbon_reduction_aws.pdf) 
+  [AWS consente soluzioni di sostenibilità](https://aws.amazon.com/sustainability/) 

## Sostenibilità nel cloud
<a name="sustainability-in-the-cloud"></a>

 Sostenibilità nel cloud significa impegnarsi continuamente per ridurre principalmente il consumo di energia e garantire una maggiore efficienza di tutti i componenti di un carico di lavoro, ottenendo il massimo vantaggio dalle risorse allocate e riducendo al minimo le quantità richieste. Tale impegno va dalla selezione iniziale di un linguaggio di programmazione efficace, dall'adozione di algoritmi moderni e dall'uso di tecniche di archiviazione di dati efficienti alla distribuzione in infrastrutture di calcolo valide e correttamente dimensionate e alla riduzione dei requisiti per l'hardware degli utenti finali a potenza elevata.