# Padrões de comportamento do usuário
**Topics**
+ [SUS 2 Como você pode utilizar favoravelmente os padrões de comportamento do usuário para apoiar suas metas de sustentabilidade?](w2aac19c15b7b5.md)
# SUS 2 Como você pode utilizar favoravelmente os padrões de comportamento do usuário para apoiar suas metas de sustentabilidade?
A maneira como os usuários consomem suas workloads e outros recursos pode ajudar você a identificar melhorias para atingir as metas de sustentabilidade. Escale a infraestrutura de tal forma que ela sempre corresponda à carga de usuários e implante apenas os recursos mínimos necessários para oferecer suporte aos usuários. Alinhe os níveis de serviço às necessidades do cliente. Posicione os recursos de maneira a limitar a rede necessária para que eles sejam consumidos pelos usuários. Remova ativos que não sejam utilizados. Identifique ativos criados que não são utilizados e pare de gerá-los. Forneça aos membros da sua equipe dispositivos compatíveis com suas necessidades e com impacto de sustentabilidade reduzido.
Práticas recomendadas:
# SUS02-BP01 Escalar a infraestrutura com a carga dos usuários
Identifique períodos de baixa utilização ou sem utilização e reduza a escala dos recursos verticalmente para eliminar a capacidade em excesso e melhorar a eficiência.
**Antipadrões comuns:**
+ Você não dimensiona sua infraestrutura de acordo com a carga de usuários.
+ Você dimensiona sua infraestrutura manualmente o tempo todo.
+ Você deixa a capacidade aumentada após um evento de escalabilidade, em vez de reduzir novamente.
**Benefícios do estabelecimento desta prática recomendada:** A configuração e os testes da elasticidade da workload ajudam a reduzir o impacto ambiental da workload, economizar dinheiro e manter as referências da performance. Você pode aproveitar a elasticidade na nuvem para dimensionar automaticamente a capacidade durante e depois de picos de carga dos usuários para garantir que esteja usando apenas o número exato de recursos necessários para atender às necessidades dos clientes.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação de implementação
+ A elasticidade corresponde à oferta de recursos que você tem face à demanda por estes recursos. Instâncias, contêineres e funções oferecem mecanismos para elasticidade, seja em combinação com a escalabilidade automática ou como um recurso do serviço. Use elasticidade em sua arquitetura para garantir que a workload possa reduzir a escala verticalmente com rapidez e facilidade durante o período de baixa carga de usuários:
+ Uso [Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html) para verificar se você tem o número correto de instâncias do Amazon EC2 disponíveis para processar a carga da aplicação.
+ Uso [Application Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/application/userguide/what-is-application-auto-scaling.html) para dimensionar automaticamente os recursos para serviços individuais da AWS além do Amazon EC2, como funções do Lambda ou serviços do Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS).
+ Uso [o dimensionador automático de cluster do Kubernetes](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/) para dimensionar automaticamente os clusters do Kubernetes na AWS.
+ Verifique se as métricas para aumentar ou reduzir a escala verticalmente são validadas em relação ao tipo de workload que está sendo implantada. Se você estiver implantando uma aplicação de transcodificação de vídeo, espera-se que a utilização da CPU seja de 100%, e essa não deve ser sua métrica principal. Você pode usar uma [métrica personalizada](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) (como utilização de memória) para a política de escalabilidade, se necessário. Para escolher as métricas certas, considere a seguinte orientação para o Amazon EC2:
+ A métrica deve ser uma métrica de utilização válida e descrever o quanto uma instância está ocupada.
+ O valor da métrica deve aumentar ou diminuir proporcionalmente com o número de instâncias no grupo do Auto Scaling.
+ Uso [a escalabilidade dinâmica](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scale-based-on-demand.html) em vez de [escalabilidade manual](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-manual-scaling.html) para seu grupo do Auto Scaling. Também recomendamos que você use [políticas de escalabilidade de monitoramento do objetivo](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html) em sua escalabilidade dinâmica.
+ Verifique se as implantações de workload podem lidar com eventos de aumento e redução vertical da escala. Crie cenários de teste para eventos de redução da escala a fim de garantir que a carga de trabalho se comporte conforme o esperado. Você pode usar o **histórico de atividades** para testar e verificar uma atividade de escalabilidade para um grupo do Auto Scaling.
+ Avalie sua workload com relação a padrões previsíveis e, ao antecipar alterações previstas e planejadas na demanda, escale proativamente. Uso [escalabilidade preditiva com o Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/) para eliminar a necessidade de superprovisionar capacidade.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Conceitos básicos do Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Escalabilidade preditiva para o EC2 com Machine Learning](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-predictive-scaling-for-ec2-powered-by-machine-learning/)
+ [Analisar o comportamento dos usuários usando o Amazon OpenSearch Service, o Amazon Data Firehose e o Kibana](https://aws.amazon.com/blogs/database/analyze-user-behavior-using-amazon-elasticsearch-service-amazon-kinesis-data-firehose-and-kibana/)
+ [O que é o Amazon CloudWatch?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)
+ [O que é o AWS X-Ray?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Logs de fluxo da VPC](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/flow-logs.html)
+ [Monitorar a carga do banco de dados com o Performance Insights no Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
+ [Introdução de suporte nativo para escalabilidade preditiva com o Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/)
+ [Como criar uma política do Amazon EC2 Auto Scaling baseada em uma métrica de utilização de memória (Linux)](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/)
+ [Apresentando o Karpenter: um dimensionador automático de clusters do Kubernetes de código aberto e alta performance](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1) (Computação melhor, mais rápida e mais barata: otimização de custos com o Amazon EC2)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
**Exemplos relacionados:**
+ Laboratório: Exemplos de grupos do Amazon EC2 Auto Scaling
+ [Laboratório: Implementação de escalabilidade automática com o Karpenter](https://www.eksworkshop.com/beginner/085_scaling_karpenter/)
# SUS02-BP02 Alinhar os SLAs com as metas de sustentabilidade
Defina e atualize as metas dos Acordos de Nível de Serviço (SLAs), como períodos de disponibilidade ou de retenção de dados de modo a minimizar o número de recursos exigidos para comportar sua workload e, ao mesmo tempo, continuar atendendo aos requisitos empresariais.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não é estabelecida:** Baixo
## Orientações para a implementação
+ Defina SLAs que apoiem suas metas de sustentabilidade e, ao mesmo tempo, atendam aos seus requisitos empresariais.
+ Redefina os SLAs de tal modo que eles atendam aos requisitos empresariais, não que os exceda.
+ Faça compensações que reduzam significativamente os impactos na sustentabilidade em troca de reduções aceitáveis em níveis de serviço.
+ Use padrões de design que priorizem funções essenciais aos negócios e permita níveis de serviço mais baixos (como objetivos de tempo de resposta ou de tempo de recuperação) para funções não essenciais.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Acordos de Nível de Serviço (SLAs) da AWS](https://aws.amazon.com/legal/service-level-agreements/?aws-sla-cards.sort-by=item.additionalFields.serviceNameLower&aws-sla-cards.sort-order=asc&awsf.tech-category-filter=*all)
+ [Importance of Service Level Agreement for SaaS Providers](https://aws.amazon.com/blogs/apn/importance-of-service-level-agreement-for-saas-providers/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Building Sustainably on AWS (Criação de sustentabilidade na AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
# SUS02-BP03 Interromper a criação e a manutenção de ativos não utilizados
Analise os ativos de aplicações (como relatórios pré-compilados, conjuntos de dados e imagens estáticas) e os padrões de acesso aos ativos para identificar redundâncias, subutilização e possíveis alvos de desativação. Consolide ativos gerados com conteúdo redundante (por exemplo, relatórios mensais com saídas e conjuntos de dados que se sobreponham ou sejam comuns) para remover os recursos consumidos quando há duplicação de saídas. Desative ativos não utilizados (por exemplo, imagens de produtos que não são mais vendidos) para liberar os recursos consumidos e reduzir o número de recursos usados para comportar a workload.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não for estabelecida:** Baixo
## Orientações para a implementação
+ Gerencie ativos estáticos e remova ativos que não são mais necessários.
+ Gerencie ativos gerados e interrompa a geração e remova ativos que não são mais necessários.
+ Consolide ativos gerados sobrepostos para remover o processamento redundante.
+ Instrua terceiros a interromper a produção e o armazenamento de ativos gerenciados em seu nome que não sejam mais necessários.
+ Instrua terceiros a consolidar ativos redundantes produzidos em seu nome.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Optimizing your AWS Infrastructure for Sustainability, Part II: Storage (Otimizar a sua infraestrutura da AWS para sustentabilidade, Parte II: Armazenamento)](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-ii-storage/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Building Sustainably on AWS (Criação de sustentabilidade na AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
# SUS02-BP04 Otimizar a localização geográfica de workloads para locais dos usuários
Analise os padrões de acesso à rede para identificar de onde seus clientes estão se conectando geograficamente. Selecione regiões e serviços que reduzam a distância que o tráfego de rede deve percorrer para reduzir o total de recursos de rede necessários para comportar a workload.
** Antipadrões comuns: **
+ Selecione a região da workload com base em sua localização.
**Benefícios do estabelecimento desta prática recomendada:** Implantar uma workload perto dos clientes proporciona a latência mais baixa enquanto reduz a movimentação de dados pela rede e reduz o impacto ambiental.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação de implementação
+ Selecione as regiões para implantação da workload com base nos seguintes elementos fundamentais:
+ **Sua meta de sustentabilidade:** conforme explicado em [Seleção de região](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/region-selection.html).
+ **A localização dos seus dados:** para aplicações com uso intenso de dados (como big data e machine learning), o código da aplicação deve ser executado o mais perto possível dos dados.
+ **A localização dos usuários:** para aplicações voltadas ao usuário, escolha uma região próxima da base de clientes da workload.
+ **Outras restrições:** leve em conta restrições como segurança e conformidade, conforme explicado em [O que considerar ao selecionar uma região para suas workloads](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/what-to-consider-when-selecting-a-region-for-your-workloads/).
+ Uso [zonas locais da AWS](https://aws.amazon.com/global-infrastructure/localzones/) para executar workloads como renderização de vídeo e aplicações de área de trabalho virtual com uso intenso de gráficos. As zonas locais permitem que você se beneficie de ter recursos de computação e armazenamento mais próximos dos usuários finais.
+ Use armazenamento em cache local ou [soluções de armazenamento em cache da AWS](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/) para recursos usados com frequência a fim de aumentar a performance, reduzir a movimentação de dados e reduzir o impacto ambiental.
+ Uso [Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/) para armazenar conteúdo estático em cache, como imagens, scripts e vídeos, bem como conteúdo dinâmico, como APIs ou aplicações Web.
+ Uso [Amazon ElastiCache](https://aws.amazon.com/elasticache/) para armazenar conteúdo em cache para aplicações Web.
+ Uso [DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/) para adicionar aceleração na memória às suas tabelas do DynamoDB.
+ Use serviços que podem ajudar você a executar código mais perto dos usuários da workload:
+ Uso [O Lambda@Edge](https://aws.amazon.com/lambda/edge/) para operações com uso computacional intenso que são executadas quando objetos não estão no cache.
+ Uso [funções do Amazon CloudFront](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/cloudfront-functions.html) para casos de uso simples como solicitações HTTP(s) ou manipulações de resposta que podem ser executadas por funções de curta duração.
+ Uso [AWS IoT Greengrass](https://aws.amazon.com/greengrass/) para executar computação local, mensagens e armazenamento de dados em cache para dispositivos conectados.
+ Use o agrupamento de conexões para permitir a reutilização de conexões e reduzir os recursos necessários.
+ Use datastores distribuídos que não dependem de conexões persistentes e atualizações síncronas para fins de consistência com o objetivo de atender a populações regionais.
+ Substitua a capacidade de rede estática pré-provisionada por capacidade dinâmica compartilhada e divida o impacto sobre a sustentabilidade da capacidade de rede com outros assinantes.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Otimizar a sua infraestrutura da AWS para sustentabilidade, Parte III: Redes](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-iii-networking/)
+ [Documentação do Amazon ElastiCache](https://docs.aws.amazon.com/elasticache/index.html)
+ [O que é o Amazon CloudFront?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/Introduction.html)
+ [Principais recursos do Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/features/)
+ [O Lambda@Edge](https://aws.amazon.com/lambda/edge/)
+ [Funções do CloudFront](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/cloudfront-functions.html)
+ [AWS IoT Greengrass](https://aws.amazon.com/greengrass/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Building Sustainably on AWS (Criação de sustentabilidade na AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)
**Exemplos relacionados:**
+ [Workshops de redes da AWS](https://catalog.workshops.aws/networking/en-US)
# SUS02-BP05 Otimizar os recursos dos membros da equipe para as atividades realizadas
Otimize os recursos fornecidos aos membros da equipe para minimizar o impacto sobre a sustentabilidade e, ao mesmo tempo, atender às suas necessidades. Por exemplo, realize operações complexas, como renderização e compilação, em desktops compartilhados na nuvem com alta utilização em vez de em sistemas de usuário único subutilizados com alto consumo de energia.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não for estabelecida:** Baixo
## Orientações para a implementação
+ Provisione estações de trabalho e outros dispositivos para alinhar a maneira como eles são usados.
+ Use desktops virtuais e a transmissão de aplicações para limitar os requisitos de upgrade e dispositivos.
+ Migre para a nuvem as tarefas do processador e as com uso intenso de memória.
+ Avalie o impacto de processos e sistemas no ciclo de vida de seus dispositivos e escolha soluções que minimizem o requisito de substituição de dispositivos e, ao mesmo tempo, atendam aos requisitos empresariais.
+ Implemente o gerenciamento remoto de dispositivos para reduzir as viagens de negócios.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [O que é o Amazon WorkSpaces?](https://docs.aws.amazon.com/workspaces/latest/adminguide/amazon-workspaces.html)
+ [Documentação do Amazon AppStream 2.0](https://docs.aws.amazon.com/appstream2/)
+ [NICE DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/)
+ [AWS Systems Manager Fleet Manager](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/fleet.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Building Sustainably on AWS (Criação de sustentabilidade na AWS)](https://www.youtube.com/watch?v=ARAitMSIxc8)