# 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ことで、ワークロードによる環境への影響を減らし、費用を節約して、パフォーマンス基準を維持することができます。
**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:** 中
## 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 クラウドでは、[AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/) などさまざまなメカニズムによって、リソースの数を必要に応じて柔軟に拡張または縮小することができ、需要の変化に対応することができます。また、リソースの変更を最小限の労力で実行できる [API と 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 ツールが提供する適切なサイジング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**
+ **インスタンスタイプを選択する:** ニーズに最適なインスタンスタイプを選びます。Amazon Elastic Compute Cloud インスタンスの選び方や、属性ベースのインスタンスの選択といったメカニズムの使用方法については、以下を参照してください。
+ [ワークロードに適した 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 Fleet 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 グループを作成する](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html)
+ **スケールする:** 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する:** 複数のコンピューティング購入オプションを使用することで、インスタンスの柔軟性、スケーラビリティ、コスト削減の間のバランスを取ります。
+ [Amazon EC2 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やロケーション、処理時間の柔軟性が低い、ステートフルでスパイクが発生しやすい新規のワークロードに最適です。
+ [Amazon EC2 スポットインスタンス](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html)は、耐障害性と柔軟性を備えたアプリケーションに関して、他の方法を補完する優れた方法です。
+ 定常状態のワークロードには、[Compute Savings Plans](https://aws.amazon.com/savingsplans/compute-pricing/) を活用すれば、ニーズの変化 (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など) に柔軟に対応できます。
+ **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する:** 多様なインスタンスやアベイラビリティーゾーンを使用することで、アプリケーションの可用性を最大化し余剰のキャパシティを活用することができます。
+ **インスタンスを適切なサイズに設定する:** AWS ツールの適切なサイジング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。詳細については、「[Optimizing your cost with Rightsizing Recommendations](https://docs.aws.amazon.com/latest/userguide/ce-rightsizing.html)」と「[適切なサイジング: ワークロードに適したインスタンスのプロビジョニング](https://docs.aws.amazon.com/latest/cost-optimization-right-sizing/cost-optimization-right-sizing.html)」を参照してください。
+ 適切なサイジングの機会を特定するには、AWS Cost Explorer の適切なサイジングのレコメンデーション、または [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) を使用します。
+ **サービスレベルアグリーメント (SLA) を見直す:** 容量を一時的に減らせるように SLA を見直すと同時に、オートメーションを使用して代替のリソースをデプロイします。
## リソース
**関連ドキュメント:**
+ [持続可能な AWS インフラストラクチャの最適化、第一部:コンピュート編](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/)
+ [新機能 — EC2 Auto Scaling と 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://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/)
+ [AWS Compute Optimizer のドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/index.html)
+ [Operating Lambda: パフォーマンスの最適化 – Part 2](https://aws.amazon.com/blogs/compute/operating-lambda-performance-optimization-part-2/)
+ [Auto Scaling ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/index.html)
**関連動画:**
+ [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 Elastic Compute Cloud cost-optimization strategies](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2022 - Optimizing Amazon Elastic Kubernetes Service for performance and cost on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5B4-s_ivn1o)
+ [AWS re:Invent 2023 - Sustainable compute: reducing costs and carbon emissions with AWS](https://www.youtube.com/watch?v=0Bl1SDU2HxI)