# PERF02-BP06 メトリクスに基づいてコンピューティングニーズを再評価する
システムレベルのメトリクスを使用して、ワークロードの経時的な動作と要件を特定します。利用可能なリソースとこれらの要件を比較することによってワークロードのニーズを評価し、ワークロードのプロファイルに最も良く一致するようにコンピューティング環境を変更します。たとえば、時間がたつにつれて、システムが当初の想定よりもメモリ集約型であることがわかる場合があります。このため、別のインスタンスファミリー、またはインスタンスサイズに移行することでパフォーマンスと効率性の両方が向上する可能性があります。
**一般的なアンチパターン:**
+ ワークロードに関する洞察を得るために、システムレベルのメトリクスのモニタリングのみを行う。
+ ピーク時のワークロード要件に合わせてコンピューティングニーズを設計する。
+ 新しいコンピューティングソリューションに移行する方がワークロードの特性に合っているにもかかわらず、スケーリングやパフォーマンスの要件を満たすためにコンピューティングソリューションのサイズを大きくしすぎる。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** パフォーマンスとリソース使用率を最適化するには、統合された運用ビュー、リアルタイムの詳細なデータ、履歴参照が必要です。自動ダッシュボードを作成してこのデータを視覚化し、メトリクスの計算を実行して運用と利用に関する洞察を得ることができます。
**このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 低
## 実装のガイダンス
データ駆動型のアプローチを使用してリソースを最適化する: パフォーマンスと効率性を最大限に高めるには、ワークロードから継続的に収集したデータを使用してリソースを調整および最適化します。ワークロードの現在のリソース使用状況におけるトレンドを調べて、ワークロードのニーズにより適合させるために変更を加えることができる場所を特定します。リソースが過剰に使用されると、システムのパフォーマンスが低下します。その一方で、リソースの使用率が低いと、リソースの使用効率が低下し、コストがより高くなります。
## リソース
**関連ドキュメント:**
+ [AWS を使用したクラウドコンピューティング ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [AWS を使用したクラウドコンピューティング](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [EC2 インスタンスタイプ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [ECS コンテナ: Amazon ECS コンテナインスタンス](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [EKS コンテナ: EKS ワーカーノード](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [関数: Lambda 関数の設定](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [EC2 インスタンスのプロセッサのステート制御](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**関連動画:**
+ [Amazon EC2 foundations (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [Deliver high performance ML inference with AWS Inferentia (CMP324-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (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)
**関連サンプル:**
+ [Rightsizing with Compute Optimizer and Memory utilization enabled](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [AWS Compute Optimizer デモコード](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)