# SUS03-BP02 使用率が低い、またはまったく使用しないワークロードのコンポーネントを削除またはリファクタリングする
未使用のコンポーネントや不要になったコンポーネントを削除し、使用率の低いコンポーネントはリファクタリングして、ワークロードの無駄を最小化します。
**一般的なアンチパターン:**
+ ワークロードの個別のコンポーネントの使用率レベルを定期的に確認していない。
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) のような AWS サイズ最適化ツールからのレコメンデーションを確認し分析しない。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** 未使用のコンポーネントを削除すると、無駄が最小化され、クラウドワークロード全体の効率が向上します。
**このベストプラクティスが確立されていない場合のリスクレベル:** ミディアム
## 実装のガイダンス
ワークロードを見直して、アイドルや未使用のコンポーネントを特定します。これは、需要の変化や新しいクラウドサービスのリリースに伴う、反復的な改善プロセスです。例えば、[AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/) 関数の実行時間が大幅に低下した場合は、メモリーサイズを小さくする指標になり得ます。また、AWS で新しいサービスや機能がリリースされると、ワークロードに最適なサービスやアーキテクチャが変化する可能性があります。
ワークロードのアクティビティを継続的にモニターして、個別のコンポーネントの使用率レベルを改善する機会を見逃さないようにします。アイドルのコンポーネントを削除しアクティビティのサイズ最適化を行って、最小限のクラウドリソースでビジネス要件を満たすようにします。
**実装手順**
+ ワークロードの重要なコンポーネントの使用率メトリクス ([Amazon CloudWatch メトリクス](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html)の CPU 使用率、メモリ使用率、ネットワークスループットなど) をモニターし、キャプチャします。
+ 安定したワークロードの場合は、[AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) などの AWS サイズ最適化ツールを定期的に確認して、アイドル、未使用、または使用率の低いコンポーネントを特定します。
+ 一次的なワークロードについては、使用率メトリクスを評価して、アイドル、未使用、または使用率の低いコンポーネントを特定します。
+ 不要になったコンポーネントや関連アセット (Amazon ECR イメージなど) を廃止します。
+ 使用率の低いコンポーネントをリファクタリングまたは他のリソースと統合して、使用効率を改善します。例えば、使用率の低い個別のインスタンスでデータベースを実行するのではなく、単体の [Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/) データベースインスタンスに複数の小さなデータベースをプロビジョニングできます。
+ [作業の単位を完了するためにワークロードによってプロビジョニングされたリソース](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/evaluate-specific-improvements.html)を理解します。
## リソース
**関連するドキュメント:**
+ [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/)
+ [Amazon CloudWatch とは](https://docs.aws.amazon.com/Amazon/latest/monitoring/WhatIs.html)
+ [Automated Cleanup of Unused Images in Amazon ECR](https://aws.amazon.com/blogs/compute/automated-cleanup-of-unused-images-in-amazon-ecr/) (Amazon ECR における未使用画像の自動クリーンアップ)
**関連する例:**
+ [ Well-Architected Lab - Rightsizing with AWS Compute Optimizer](https://wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/)(Well-Architected ラボ - Compute Optimizer を使用したサイズ最適化)
+ [ Well-Architected Lab - Optimize Hardware Patterns and Observe Sustainability KPIs ](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/200_labs/200_optimize_hardware_patterns_observe_sustainability_kpis/)(Well-Architected ラボ - ハードウェアパターンの最適化と持続可能性 KPI の観察)