# PERF02-BP06 지표를 기준으로 컴퓨팅 요구 사항 재평가
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 시스템 수준 지표를 사용하여 시간별 워크로드 동작 및 요구 사항을 파악합니다. 사용 가능한 리소스를 이러한 요구 사항과 비교해 워크로드 요구를 평가한 다음, 워크로드 프로필에 가장 적합하도록 컴퓨팅 환경을 변경합니다. 예를 들어 시스템을 계속 사용하다 보면 초기 예상보다 메모리가 더 많이 사용될 수 있습니다. 이 경우 다른 인스턴스 패밀리나 크기로 전환하면 성능과 효율성이 모두 개선될 수 있습니다. 

 **일반적인 안티 패턴:** 
+  시스템 수준 지표만 모니터링하여 워크로드에 대한 인스턴스를 얻습니다. 
+  피크 워크로드 요구 사항에 따라 컴퓨팅 요구 사항을 설계합니다. 
+  워크로드 특성에 맞는 새로운 컴퓨팅 솔루션으로 전환하는 경우 확장 또는 성능 요구 사항에 부응하도록 컴퓨팅 솔루션 규모를 키울 수 있습니다. 

 **이 모범 사례 수립의 이점:** 성능 및 리소스 사용률을 최적화하려면 통합된 운영 보기, 세분화된 실시간 데이터 및 기간별 참조가 필요합니다. 자동 대시보드를 생성하여 이 데이터를 시각화하고 지표 산술을 수행하여 운영 및 사용률에 관한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 

 **이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 낮음 

## 구현 가이드
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 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 리소스 최적화: 성능 및 효율성을 극대화하려면 워크로드에서 시간대별로 수집된 데이터를 사용하여 리소스를 튜닝하고 최적화합니다. 워크로드의 현재 리소스 사용량 추세를 파악하고, 워크로드의 요구에 더 적합하게 리소스 사용 방식을 변경할 수 있는 영역을 확인합니다. 리소스가 너무 많이 커밋되면 시스템 성능이 저하되고, 너무 적게 커밋되면 리소스 사용 효율성이 낮아지고 비용은 높아집니다. 

## 리소스
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 **관련 문서:** 
+  [AWS로 클라우드 컴퓨팅 ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected) 
+  [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) 
+  [AWS로 클라우드 컴퓨팅](https://aws.amazon.com/products/compute/) 
+  [EC2 인스턴스 유형](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html) 
+  [ECS 컨테이너: Amazon ECS 컨테이너 인스턴스](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html) 
+  [EKS 컨테이너: EKS 워커 노드](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html) 
+  [함수: Lambda 함수 구성](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration) 
+  [EC2 인스턴스에 대한 프로세서 상태 제어](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html) 

 **관련 동영상:** 
+  [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) 

 **관련 예시:** 
+  [Compute Optimizer 및 메모리 활용 지원을 통해 적절한 규모 결정](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/) 
+  [AWS Compute Optimizer 데모 코드](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)