# SUS05-BP02 Usar tipos de instância com o mínimo de impacto
Monitore continuamente o lançamento de novos tipos de instância e aproveite as melhorias de eficiência de energia, incluindo os tipos de instância projetados para comportar workloads específicas, como treinamento de machine learning, inferência e transcodificação de vídeo.
**Antipadrões comuns:**
+ Você usa apenas uma família de instâncias.
+ Você usa apenas instâncias x86.
+ Você especifica um tipo de instância em sua configuração do Amazon EC2 Auto Scaling.
+ Você usa instâncias da AWS de um modo para o qual elas não foram projetadas (por exemplo, você usa instâncias otimizadas para computação em uma workload com uso intenso de memória).
+ Você não avalia os novos tipos de instância regularmente.
+ Você não verifica as recomendações de ferramentas de dimensionamento correta da AWS, como o [AWS Compute Optimizer.](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
**Benefícios do estabelecimento desta prática recomendada:** Ao usar instâncias com eficiência de energia e dimensionadas corretamente, você consegue reduzir ainda mais o impacto ambiental e o custo da workload.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Baixo
## Orientação de implementação
+ Conheça e explore os tipos de instância que podem reduzir o impacto ambiental de sua workload.
+ Inscreva-se nas [Novidades da AWS](https://aws.amazon.com/new/) para ficar por dentro das tecnologias e instâncias mais recentes da AWS.
+ Conheça os diversos tipos de instâncias da AWS.
+ Conheça as instâncias baseadas em AWS Graviton, que oferecem a melhor performance por watt de energia usada no Amazon EC2 assistindo aos vídeos [re:Invent 2020 - Deep dive on AWS Graviton2 processor-powered Amazon EC2 instances (re:Invent 2020 - aprofundamento em instâncias do Amazon EC2 alimentadas por processadores AWS Graviton2)](https://www.youtube.com/watch?v=NLysl0QvqXU) e [Deep dive into AWS Graviton3 and Amazon EC2 C7g instances (Aprofundamento em AWS Graviton3 e instâncias C7g do Amazon EC2)](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents).
+ Planeje e migre sua workload para tipos de instância com impacto mínimo.
+ Defina um processo para avaliar novos recursos ou instâncias para sua workload. Aproveite a agilidade da nuvem para testar rapidamente como novos tipos de instância podem melhorar a sustentabilidade ambiental de sua workload. Use métricas de proxy para mensurar quantos recursos são necessários para concluir uma unidade de trabalho.
+ Se possível, modifique sua workload para trabalhar com diferentes números de vCPUs e diferentes quantidades de memória para maximizar sua escolha de tipo de instância.
+ Considere migrar sua workload para instâncias baseadas em Graviton e melhorar a eficiência da performance da workload (consulte [AWS Graviton Fast Start](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/fast-start/) e [AWS Graviton2 para ISVs](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-graviton2-for-isv/welcome.html)). Tenha em mente as [considerações ao migrar workloads para instâncias do Amazon Elastic Compute Cloud baseadas em AWS Graviton.](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md)
+ Considere selecionar a opção AWS Graviton em seu uso de [serviços gerenciados da AWS.](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/managed_services.md)
+ Migre sua workload para regiões que ofereçam instâncias com o menor impacto na sustentabilidade e atendam aos seus requisitos de negócios.
+ Para workloads de machine learning, use instâncias do Amazon EC2 que se baseiam em chips personalizados do Amazon Machine Learning como [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/)e aos [Amazon EC2 DL1.](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/)
+ Uso [Amazon SageMaker AI Inference Recommender](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-recommender.html) para dimensionar endpoints de inferência de ML corretamente.
+ Para workloads com transcodificação de vídeo em tempo real, use [instâncias VT1 do Amazon EC2.](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/)
+ Para workloads com picos (workloads com requisitos infrequentes para capacidade adicional), use [instâncias de performance expansível.](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances.html)
+ Para workloads sem estado e tolerantes a falhas, use [Instâncias Spot do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html) para aumentar a utilização geral da nuvem e reduzir o impacto na sustentabilidade de recursos não utilizados.
+ Opere e otimize a instância de sua workload.
+ Para workloads efêmeras, avalie [métricas do Amazon CloudWatch para instâncias](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html#ec2-cloudwatch-metrics) , como `CPUUtilization` , a fim de identificar se a instância está ociosa ou é subutilizada.
+ Para workloads estáveis, verifique as ferramentas da AWS para dimensionamento correto, como o [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) , em intervalos regulares a fim de identificar oportunidades para otimizar e dimensionar instâncias corretamente.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Otimizar a sua infraestrutura da AWS para sustentabilidade, Parte I: Computação](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/)
+ [Processador AWS Graviton](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/)
+ [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/)
+ [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/)
+ [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/)
+ [Instâncias de performance expansível do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances.html)
+ [Frotas de reserva de capacidade do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/cr-fleets.html)
+ [Frota spot do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/spot-fleet.html)
+ [Instâncias Spot do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html)
+ [Instâncias VT1 do Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/)
+ [Tipos de instância do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Funções: configuração de função do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
**Vídeos relacionados:**
+ [Deep dive on AWS Graviton2 processor-powered Amazon EC2 instances (Aprofundamento em instâncias do Amazon EC2 alimentadas por processadores AWS Graviton2)](https://www.youtube.com/watch?v=NLysl0QvqXU)
+ [Deep dive into AWS Graviton3 and Amazon EC2 C7g instances (Aprofundamento em AWS Graviton3 e instâncias C7g do Amazon EC2)](https://www.youtube.com/watch?v=WDKwwFQKfSI&ab_channel=AWSEvents)
**Exemplos relacionados:**
+ [Laboratório: Recomendações de dimensionamento correto](https://wellarchitectedlabs.com/cost/100_labs/100_aws_resource_optimization/)
+ [Laboratório: Dimensionamento correto com o Compute Optimizer](https://wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/)
+ [Laboratório: Otimizar padrões de hardware e observar KPIs de sustentabilidade](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/200_labs/200_optimize_hardware_patterns_observe_sustainability_kpis/)