# SUS05-BP01 ニーズに合わせて最小限のハードウェアを使用する
ワークロードには最小限のハードウェアを使用し、ビジネスニーズを効率的に満たします。
**一般的なアンチパターン:**
+ リソースの使用率をモニターしていない。
+ アーキテクチャに使用率が低いリソースがある。
+ 静的ハードウェアの使用率を見直してサイズを変更するかどうかを判断していない。
+ ビジネス KPI に基づいたコンピューティングインフラストラクチャのハードウェア使用率目標を設定していない。
**このベストプラクティスを活用するメリット:** クラウドリソースのサイズを最適化すると、環境に対するワークロードの影響を削減し、費用を節約して、パフォーマンスベンチマークを維持できます。
**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
ワークロードに必要なハードウェアの総数を適切に選択して、全体の効率を改善します。AWS クラウドは、[AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/) などのさまざまなメカニズムを通じて、リソース数を動的に拡張または縮小する柔軟性を提供し、需要の変化に対応します。AWS には、最低限の労力でリソースを変更できる [API や SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/) も用意されています。これらの機能を使用して、ワークロードの実装を頻繁に変更できます。さらに AWS ツールが提供するサイズ最適化のガイドラインを使用して、クラウドリソースを効率的に運用し、ビジネスニーズを満たすことができます。
**実装手順**
+ ニーズに最適なインスタンスタイプを選択します。
+ [ワークロードに適切な Amazon EC2 インスタンスタイプを選択する方法を教えてください。](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [ Amazon EC2 フリートの属性ベースのインスタンスタイプの選択](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [属性ベースのインスタンスタイプの選択を使用して Auto Scaling グループを作成します。](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html)
+ ワークロードの変動に合わせて少しずつスケールします。
+ 複数のコンピューティング購入オプションを使用して、インスタンスの柔軟性、スケーラビリティ、コスト節約のバランスを取ります。
+ [オンデマンドインスタンス](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-on-demand-instances.html)は、インスタンスタイプ、ロケーション、処理時間に柔軟性がないワークロードで、新規かつステートフルな、スパイクが発生するワークロードに最適です。
+ [スポットインスタンス](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html)は、耐障害性が高く、柔軟性があるアプリケーションにおいて、他のオプションを補完する優れた方法です。
+ 自分のニーズ (AZ、リージョン、インスタンスファミリー、インスタンスタイプ) が変化した場合に柔軟に対応できる安定した状態のワークロードには、[Compute Savings Plans](https://aws.amazon.com/savingsplans/compute-pricing/) を活用します。
+ さまざまなインスタンスやアベイラビリティーゾーンを使用して、アプリケーションの可用性を最大化し、可能なときは余剰キャパシティを活用します。
+ AWS ツールの適切なサイズのレコメンデーションを使用して、ワークロードを調整します。
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/)
+ 容量の一時的な削減ができるようにサービスレベルアグリーメント (SLA) を交渉すると同時に、オートメーションを使用して代替リソースをデプロイします。
## リソース
**関連するドキュメント:**
+ [Optimizing your AWS Infrastructure for Sustainability, Part I: Compute ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/)(サステナビリティのための AWS インフラストラクチャの最適化、パート I : コンピューティング)
+ [ Attribute based Instance Type Selection for Auto Scaling for Amazon EC2 Fleet ](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/)(EC2 フリート向け Auto Scaling 用の属性ベースのインスタンスタイプの選択)
+ [AWS Compute Optimizer ドキュメント ](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/index.html)
+ [Operating Lambda: Performance optimization](https://aws.amazon.com/blogs/compute/operating-lambda-performance-optimization-part-2/) (Lambda の操作: パフォーマンス最適化 – パート 2)
+ [Auto Scaling のドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/index.html)
**関連動画:**
+ [Build a cost-, energy-, and resource-efficient compute environment (コスト面、エネルギー面、リソース面で効率的なコンピューティング環境の構築)](https://www.youtube.com/watch?v=8zsC5e1eLCg)
**関連する例:**
+ [ Well-Architected Lab - Rightsizing with AWS Compute Optimizer and Memory Utilization Enabled (Level 200) ](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)(Well-Architected ラボ - AWS Compute Optimizer およびメモリ使用率の有効化によるサイズ最適化 (レベル 200))