# PERF 2 Como você seleciona sua solução de computação?
A solução de computação ideal para uma carga de trabalho varia conforme o design do aplicativo, os padrões de uso e as definições de configuração. As arquiteturas podem usar diferentes soluções de computação para vários componentes e podem habilitar diferentes recursos para melhorar a performance. Selecionar a solução de computação incorreta para uma arquitetura pode levar a uma menor eficiência de performance.
**Topics**
+ [PERF02-BP01 Avaliar as opções de computação disponíveis](perf_select_compute_evaluate_options.md)
+ [PERF02-BP02 Compreender as opções de configuração de computação disponíveis](perf_select_compute_config_options.md)
+ [PERF02-BP03 Coletar métricas relacionadas à computação](perf_select_compute_collect_metrics.md)
+ [PERF02-BP04 Determinar a configuração necessária com o dimensionamento correto](perf_select_compute_right_sizing.md)
+ [PERF02-BP05 Usar a elasticidade dos recursos disponíveis](perf_select_compute_elasticity.md)
+ [PERF02-BP06 Reavaliar as necessidades de computação com base em métricas](perf_select_compute_use_metrics.md)
# PERF02-BP01 Avaliar as opções de computação disponíveis
Compreenda como a workload pode se beneficiar do uso de diferentes opções de computação, como instâncias, contêineres e funções.
**Resultado desejado:** Ao compreender todas as opções de computação disponíveis, você conhecerá oportunidades para aumentar a performance, reduzir custos desnecessários de infraestrutura e diminuir o esforço necessário para manter a workload. Você também pode acelerar seu tempo de entrada no mercado ao implantar novos serviços e recursos.
**Antipadrões comuns:**
+ Em uma workload de pós-migração, usar a mesma solução de computação que foi usada on-premises.
+ Falta de conhecimento das soluções de computação de nuvem e como essas soluções podem melhorar a performance da computação.
+ Superdimensionar uma solução de computação existente para atender aos requisitos de escalabilidade ou de performance, quando uma solução de computação alternativa se alinharia com as características da sua workload de forma mais exata.
**Benefícios do estabelecimento desta prática recomendada:** Ao identificar os requisitos de computação e avaliar as soluções de computação disponíveis, as partes interessadas e as equipes de engenharia da empresa compreenderão os benefícios e as limitações de usar a solução de computação selecionada. A solução de computação selecionada deve se ajustar aos critérios de performance da workload. Os principais critérios incluem as necessidades de processamento, os padrões do tráfego, os padrões de acesso aos dados e as necessidades de escalabilidade e de latência.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não for estabelecida:** Alto
## Orientações para a implementação
Compreenda as soluções de virtualização, conteinerização e gerenciamento que podem beneficiar sua workload e atender aos requisitos de performance. Uma workload pode conter vários tipos de soluções de computação. Cada solução de computação tem características diferentes. Com base na escala da sua workload e nos requisitos de computação, uma solução de computação pode ser selecionada e configurada para atender às suas necessidades. O arquiteto de nuvem deve aprender as vantagens e as desvantagens de instâncias, contêineres e funções. As seguintes etapas ajudarão você a selecionar a solução de computação que corresponda às características de sua workload e requisitos de performance.
| **Tipo** | **Servidor** | **Contêineres** | **Função** |
| --- | --- | --- | --- |
| Serviço da AWS | Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) | Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) | AWS Lambda |
| Características principais | Tem opção dedicada para requisitos de licenças de hardware, opções de posicionamento e uma grande seleção de diferentes famílias de instâncias com base em métricas de computação | Implantação fácil, ambientes consistentes, execuções em instâncias do EC2, escalável | Tempo limite curto (15 minutos ou menos), memória e CPU máximas não são tão altas quanto para outros serviços, camada de hardware gerenciada, escala para milhões de solicitação simultâneas |
| Casos de uso comuns | Migrações do tipo mover sem alterações (lift-and-shift), aplicações monolíticas, ambientes híbridos, aplicações empresariais | Microsserviços, ambientes híbridos, | Microsserviços, aplicações orientadas por eventos |
**Etapas da implementação:**
1. Para selecionar o local em que a solução de computação deve residir, avalie a [PERF05-BP06 Escolher o local da sua workload com base nos requisitos de rede](perf_select_network_location.md). O local limitará os tipos de solução de computação disponíveis para você.
1. Identifique o tipo de solução de computação que funciona com os requisitos de local e das aplicações
1. [https://aws.amazon.com/ec2/](https://aws.amazon.com/ec2/) instâncias de servidor virtual são fornecidas em uma grande variedade de famílias e de tamanhos diferentes. Elas oferecem uma grande variedade de capacidades, como unidades de estado sólido (SSDs) e unidades de processamento gráfico (GPUs). As instâncias do EC2 oferecem a maior flexibilidade de opções de instâncias. Ao iniciar uma instância do EC2, o tipo de instância especificado determina o hardware da instância. Cada tipo de instância oferece diferentes capacidades de computação, memória e armazenamento. Os tipos de instância são agrupados em famílias de instância conforme essas capacidades. Os casos de uso típicos incluem: execução de aplicações empresariais, computação de alta performance (HPC), treinamento e implantação de aplicações de machine learning e execução de aplicações nativas de nuvem.
1. [https://aws.amazon.com/ecs/](https://aws.amazon.com/ecs/) é um serviço totalmente gerenciado de orquestração de contêineres que permite executar e gerenciar automaticamente contêineres em um cluster de instâncias do EC2 ou instâncias de tecnologia sem servidor usando o AWS Fargate. É possível usar o Amazon ECS com outros serviços, como o Amazon Route 53, o Secrets Manager, o AWS Identity and Access Management (IAM), e o Amazon CloudWatch. O Amazon ECS é recomendado quando sua aplicação é conteinerizada e a equipe de engenharia prefere contêineres do Docker.
1. [https://aws.amazon.com/eks/](https://aws.amazon.com/eks/) é um serviço gerenciado do Kubernetes. É possível optar por executar os clusters do EKS usando o AWS Fargate, eliminando a necessidade de provisionar e de gerenciar servidores. O gerenciamento do Amazon EKS é simplificado devido às integrações com os serviços da AWS, como o Amazon CloudWatch, os grupos do Auto Scaling, o AWS Identity and Access Management (IAM) e a Amazon Virtual Private Cloud (VPC). Ao usar contêineres, use métricas de computação para selecionar o tipo ideal para a sua workload, de forma semelhante a como você usa métricas de computação para selecionar seus tipos de instância do EC2 ou do AWS Fargate. O Amazon EKS é recomendado quando sua aplicação é conteinerizada e a equipe de engenharia prefere contêineres do Kubernetes em vez dos contêineres do Docker.
1. Você pode usar o [https://aws.amazon.com/lambda/](https://aws.amazon.com/lambda/) para executar código compatível com as opções permitidas de tempo de execução, memória e CPU. Basta fazer upload do seu código, e o AWS Lambda gerenciará tudo o que for necessário para executar e ajustar a escala desse código. É possível configurar o código para ser acionado automaticamente em outros serviços da AWS ou chamado diretamente. O Lambda é recomendado para execuções curtas, arquiteturas de microsserviço desenvolvidas para a nuvem.
1. Depois de experimentar a nova solução de computação, planeje a migração e valide as métricas de performance. Esse é um processo contínuo, consulte a [PERF02-BP04 Determinar a configuração necessária com o dimensionamento correto](perf_select_compute_right_sizing.md).
**Nível de esforço para o plano de implementação:** Se uma workload estiver sendo movida de uma solução de computação para outra, poderá haver um nível *moderado* de esforço envolvido na refatoração da aplicação.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computação em nuvem com a AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [Tipos de instância do EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Controle do estado do processo para sua instância do EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected)
+ [Contêineres do EKS: nós de processamento do EKS ](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected)
+ [Contêineres do Amazon ECS: instâncias de contêineres do Amazon ECS ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected)
+ [Funções: configuração de funções do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration)
+ [Prescriptive Guidance for Containers (Orientações prescritivas para contêineres)](https://aws.amazon.com/prescriptive-guidance/?apg-all-cards.sort-by=item.additionalFields.sortText&apg-all-cards.sort-order=desc&awsf.apg-new-filter=*all&awsf.apg-content-type-filter=*all&awsf.apg-code-filter=*all&awsf.apg-category-filter=categories%23containers&awsf.apg-rtype-filter=*all&awsf.apg-isv-filter=*all&awsf.apg-product-filter=*all&awsf.apg-env-filter=*all)
+ [Prescriptive Guidance for Serverless (Orientações prescritivas para a tecnologia sem servidor)](https://aws.amazon.com/prescriptive-guidance/?apg-all-cards.sort-by=item.additionalFields.sortText&apg-all-cards.sort-order=desc&awsf.apg-new-filter=*all&awsf.apg-content-type-filter=*all&awsf.apg-code-filter=*all&awsf.apg-category-filter=categories%23serverless&awsf.apg-rtype-filter=*all&awsf.apg-isv-filter=*all&awsf.apg-product-filter=*all&awsf.apg-env-filter=*all)
**Vídeos relacionados:**
+ [Como escolher uma opção de computação para startups](https://aws.amazon.com/startups/start-building/how-to-choose-compute-option/)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (CMP323-R1) (Otimizar a performance e os custos de sua computação da AWS (CMP323-R1))](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Amazon EC2 foundations (CMP211-R2) ](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0&ref=wellarchitected)
+ [Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive into the Nitro system ](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4&ref=wellarchitected)
+ [Deliver high performance ML inference with AWS Inferentia (CMP324-R1) (Entregar inferência de ML de alta performance com o AWS Inferentia (CMP324-R1)) ](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk&ref=wellarchitected)
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1) (Computação melhor, mais rápida e com custo mais baixo: otimização de custos com o EC2 (CMP202-R1)) ](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw&ref=wellarchitected)
**Exemplos relacionados:**
+ [Migração de aplicações da web para contêineres](https://application-migration-with-aws.workshop.aws/en/container-migration.html)
+ [Executar uma aplicação Hello World de tecnologia sem servidor](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/run-serverless-code/)
# PERF02-BP02 Compreender as opções de configuração de computação disponíveis
Cada solução de computação tem opções e configurações disponíveis para oferecer suporte às características da sua workload. Saiba como várias opções complementam a workload, e quais opções de configuração são melhores para a sua aplicação. Exemplos dessas opções são famílias de instâncias, tamanhos, recursos (GPU, E/S), expansão, tempos limite, tamanhos de função, instâncias de contêineres e simultaneidade.
**Resultado desejado:** As características da workload, incluindo CPU, memória, throughput da rede, GPU, IOPs, padrões de tráfego e padrões de acesso aos dados, são documentadas e usadas para configurar a solução de computação que corresponda a essas características. Cada uma dessas métricas, além das métricas personalizadas específicas da sua workload, são registradas, monitoradas e usadas para otimizar a configuração da computação que melhor atenda às suas necessidades.
**Antipadrões comuns:**
+ Usar a mesma solução de computação que foi usada on-premises.
+ Não analisar as opções de computação ou as famílias de instâncias que atendam às características da workload.
+ Superdimensionar a computação para garantir a capacidade de expansão.
+ Você usa várias plataformas de gerenciamento de computação para a mesma carga de trabalho.
** Benefícios do estabelecimento desta prática recomendada:** Familiarize-se com as ofertas de computação da AWS para determinar a solução correta para cada uma das suas workloads. Depois de selecionar as ofertas de computação para a workload, é possível experimentá-las rapidamente para determinar se elas atendem às necessidades da sua workload. Uma solução de computação otimizada para atender às características da sua workload melhorará a sua performance, reduzirá os seus custos e aumentará a sua confiabilidade.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não é estabelecida:** Alto
## Orientações para a implementação
Se a sua workload estiver usando a mesma opção de computação há mais de quatro semanas, e se a previsão for de que as características permanecerão as mesmas no futuro, você poderá usar o [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) para obter uma recomendação com base nas características de sua computação. Se o AWS Compute Optimizer não for uma opção por causa da falta de métricas, [de um tipo de instância não compatível](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/requirements.html#requirements-ec2-instances) ou de uma alteração previsível em suas características, preveja suas métricas com base nos testes e experimentação de carga.
**Etapas da implementação:**
1. Você está executando em instâncias ou contêineres do EC2 com o tipo de execução do EC2?
1. Sua workload pode usar CPUs para melhorar a performance?
1. [Instâncias de computação acelerada](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Accelerated_Computing) são instâncias baseadas em GPU que fornecem a mais alta performance para treinamento de machine learning, inferência e computação de alta performance.
1. Sua workload executa aplicações de inferência de machine learning?
1. [AWS Inferentia (Inf1)](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/inf1/) as instâncias do Inf1 são criadas para serem compatíveis com aplicações de inferência de machine learning. Ao usar instâncias do Inf1, os clientes podem executar aplicações de inferência de machine learning em grande escala, como reconhecimento de imagens, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, personalização e detecção de fraude. É possível criar um modelo em umas das principais frameworks de machine learning, como o TensorFlow, o PyTorch ou o MXNet, e usar instâncias de GPU para treinar o seu modelo. Depois que o modelo de machine learning for treinado para atender aos seus requisitos, você poderá implantá-lo em instâncias Inf1 usando o [AWS Neuron,](https://aws.amazon.com/machine-learning/neuron/)um kit de desenvolvimento de software (SDK) especializado que consiste em um compilador, um tempo de execução e de ferramentas de criação de perfil que otimizam a performance de inferência de machine learning de chips do Inferentia.
1. A sua workload se integra com hardware de baixo nível para melhorar a performance?
1. [Matrizes de porta programável no campo (FPGAs)](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/f1/) Usando FPGAs, é possível otimizar as workloads com a execução acelerada por hardware personalizada para as workloads mais exigentes. É possível definir seus algoritmos usando linguagens gerais de programação compatíveis como C ou Go, ou linguagens orientadas por hardware, como Verilog ou VHDL.
1. Você tem pelo menos quatro semanas de métricas e pode prever se o padrão e as métricas do tráfego permanecerão iguais no futuro?
1. Uso [Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) para obter uma recomendação de machine learning sobre a configuração de computação que corresponde melhor às características de sua computação.
1. A performance da sua workload é limitada pelas métricas de CPU?
1. [As instâncias otimizadas por computação](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Compute_Optimized) são ideais para as workloads que exigem processadores de alta performance.
1. A performance de sua workload é limitada pelas métricas de memória?
1. [As instâncias otimizadas por memória](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Memory_Optimized) entregam grandes quantidades de memória para oferecer suporte às workloads com consumo intenso de memória.
1. A performance de sua workload é limitada por IOPS?
1. [As instâncias otimizadas por armazenamento](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Storage_Optimized) são projetadas para workloads que exigem alta leitura sequencial e acesso de gravação (IOPS) no armazenamento local.
1. As características da sua workload representam uma necessidade balanceada entre todas as métricas?
1. A CPU da sua workload precisa de expansão para tratar picos no tráfego?
1. [As instâncias de performance expansível](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Instance_Features) são semelhantes às instâncias otimizadas para computação, com a exceção de que oferecem a capacidade de expandir além da linha de base fixa da CPU identificada em uma instância otimizada para computação.
1. [As instâncias de uso geral](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&sc_channel=ps&sc_campaign=acquisition&sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#General_Purpose) fornecem um equilíbrio de todas as características para compatibilidade com uma variedade de workloads.
1. Sua instância de computação é executada no Linux e é restringida pelo throughput da rede na placa de interface da rede?
1. Análise [Pergunta sobre performance 5, Prática recomendada 2: avaliar os recursos de rede disponíveis](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/network-architecture-selection.html) para encontrar o tipo e a família de instâncias certos para atender às suas necessidades de performance.
1. Sua workload precisa de instâncias consistentes e previsíveis em uma zona de disponibilidade específica que pode ser confirmada por um ano?
1. [Instâncias reservadas](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/) confirmam as reservas de capacidade em uma zona de disponibilidade específica. As instâncias reservadas são ideais para a capacidade de computação exigida em uma zona de disponibilidade específica.
1. Sua workload tem licenças que exigem hardware dedicado?
1. [Hosts dedicados](https://aws.amazon.com/ec2/dedicated-hosts/) são compatíveis com licenças de software e ajudam você a atender aos requisitos de conformidade.
1. Sua solução de computação se expande e exige processamento síncrono?
1. [Instâncias sob demanda](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/) permitem usar a capacidade de computação pela hora ou segundo sem uma confirmação de longo prazo. Essas instâncias são ideais para expansões acima das necessidades de performance da linha de base.
1. Sua solução de computação é sem estado, tolerante à falhas e assíncrona?
1. [Instâncias spot](https://aws.amazon.com/ec2/spot/) permitem aproveitar a capacidade de instâncias não utilizadas para workloads sem estado e tolerantes à falhas.
1. Você executa contêineres no [Fargate](https://aws.amazon.com/fargate/)?
1. A performance de suas tarefas é restringida pela memória ou pela CPU?
1. Use a ferramenta de recomendações do [Tamanho da tarefa](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/bestpracticesguide/capacity-tasksize.html) para ajustar a memória ou a CPU.
1. Sua performance está sendo afetada por expansões do seu padrão de tráfego?
1. Use a ferramenta de recomendações do [Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/bestpracticesguide/capacity-autoscaling.html) configuração para corresponder seus padrões de tráfego.
1. Sua solução de computação é no [Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/gettingstarted-features.html)?
1. Você tem pelo menos quatro semanas de métricas e pode prever se o padrão e as métricas do tráfego permanecerão iguais no futuro?
1. Uso [Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) para obter uma recomendação de machine learning sobre a configuração de computação que corresponde melhor às características de sua computação.
1. Você não têm métricas suficientes para usar o AWS Compute Optimizer?
1. Se você não tiver métricas disponíveis para usar o Compute Optimizer, use o [Ajuste da potência do AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/operatorguide/profile-functions.html) para ajudar a selecionar a melhor configuração.
1. A performance da função é restringida pela memória ou pela CPU?
1. Configure a [memória do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-function-common.html#configuration-memory-console) para atender às suas métricas de necessidades de performance.
1. O tempo limite de sua função está se esgotando ao executar?
1. Altere as [configurações de tempo limite](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-function-common.html)
1. A performance de sua função é restringida pelas expansões de atividades e pela simultaneidade?
1. Defina as [configurações de simultaneidade](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-concurrency.html) para atender aos seus requisitos de performance.
1. Sua função é executada assincronamente e falha em novas tentativas?
1. Configure a idade máxima do evento e o limite máximo de novas tentativas nas [definições da configuração](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/invocation-async.html) assíncrona.
## Nível de esforço do plano de implementação:
Ao estabelecer esta prática recomendada, lembre-se das características e das métricas atuais da computação. A coleta dessas métricas, o estabelecimento de uma linha de base e o uso dessas métricas para identificar a opção ideal de computação é um nível de esforço *baixo* to *moderado* . Isso é melhor validade com testes de carga e experimentação.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computação em nuvem com a AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Tipos de instância do EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Controle do estado do processo para sua instância do EC2 ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected)
+ [Contêineres do EKS: nós de processamento do EKS ](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected)
+ [Contêineres do Amazon ECS: instâncias de contêineres do Amazon ECS ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected)
+ [Funções: configuração de funções do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration)
**Vídeos relacionados:**
+ [Amazon EC2 foundations (CMP211-R2) ](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0&ref=wellarchitected)
+ [Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive into the Nitro system ](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4&ref=wellarchitected)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (CMP323-R1) (Otimizar a performance e os custos de sua computação da AWS (CMP323-R1)) ](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg&ref=wellarchitected)
**Exemplos relacionados:**
+ [Rightsizing with Compute Optimizer and Memory utilization enabled (Dimensionamento correto com o AWS Compute Optimizer e utilização da memória ativada)](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [Código para demonstração do AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
# PERF02-BP03 Coletar métricas relacionadas à computação
Para entender a performance dos recursos de computação, registre e acompanhe a utilização de vários sistemas. Esses dados podem ser usados para fazer determinações mais precisas sobre os requisitos de recursos.
As workloads podem gerar grandes volumes de dados, como métricas, logs e eventos. Determine se o serviço de armazenamento, monitoramento e observação existente é capaz de gerenciar os dados gerados. Identifique quais métricas refletem a utilização de recursos e podem ser coletadas, agregadas e correlacionadas em uma única plataforma. Essas métricas devem representar todos os recursos de workload, aplicações e serviços, para que você possa visualizar facilmente todo o sistema e identificar oportunidades e problemas na melhoria de performance.
**Resultado desejado:** todas as métricas referentes aos recursos relacionados à computação são identificadas, coletadas, agregadas e correlacionadas em uma única plataforma com retenção implementada para oferecer suporte a metas operacionais e de custo.
**Antipadrões comuns:**
+ Você só usa a pesquisa manual de arquivos de log para métricas.
+ Você só publica métricas em ferramentas internas.
+ Você só usa as métricas padrão registradas pelo software de monitoramento selecionado.
+ Você só revisa as métricas quando há um problema.
**Benefícios do estabelecimento dessa prática recomendada:** para monitorar a performance das workloads, você precisa registrar várias métricas de performance ao longo de um período. Essas métricas permitem detectar anomalias na performance. Elas também ajudarão a avaliar a performance em relação às métricas de negócios para garantir que as necessidades da workload sejam atendidas.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não for estabelecida:** Alto
## Orientações para a implementação
Identifique, colete, agregue e correlacione métricas relacionadas à computação. Usar um serviço como o Amazon CloudWatch pode tornar a implementação mais rápida e fácil de manter. Além das métricas padrão registradas, identifique e acompanhe métricas adicionais em nível de sistema na workload. Registre dados como níveis de uso da CPU, memória, E/S de disco e métricas de entrada e saída de rede para obter uma percepção sobre os níveis de utilização ou os gargalos. Esses dados são cruciais para entender a performance da workload e como a solução de computação é utilizada. Use essas métricas como parte de uma abordagem impulsionada por dados para ajustar e otimizar ativamente os recursos de sua carga de trabalho.
**Etapas da implementação:**
1. Quais métricas de solução de computação são importantes de acompanhar?
1. [Métricas padrão do EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html)
1. [Métricas padrão do Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/cloudwatch-metrics.html)
1. [Métricas padrão do EKS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/implementing-logging-monitoring-cloudwatch/kubernetes-eks-metrics.html)
1. [Métricas padrão do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-access-metrics.html)
1. [Métricas de memória e de disco do EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/mon-scripts.html)
1. Tenho, atualmente, uma solução de registro em log e monitoramento aprovada?
1. [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/)
1. [AWS Distro for OpenTelemetry](https://aws.amazon.com/otel/)
1. [Amazon Managed Service for Prometheus](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/prometheus-data-source.html)
1. Identifiquei e configurei minhas políticas de retenção de dados para corresponder às minhas metas operacionais e de segurança?
1. [Retenção de dados padrão para métricas do CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring)
1. [Retenção de dados padrão para o CloudWatch Logs](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management)
1. Como você implanta agentes de agregação de métrica e log?
1. [AWS Systems Manager Automation](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html?ref=wellarchitected)
1. [OpenTelemetry Collector](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector)
**Nível de esforço para o plano de implementação: **Há um nível de esforço *médio* para identificar, rastrear, coletar, agregar e correlacionar métricas de todos os recursos de computação.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Documentação do Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/cloudwatch/index.html?ref=wellarchitected)
+ [Coletar métricas e logs das instâncias do Amazon EC2 e de servidores on-premises com o agente do CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Install-CloudWatch-Agent.html?ref=wellarchitected)
+ [Acessar o Amazon CloudWatch Logs para o AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Uso do CloudWatch Logs com instâncias de contêiner](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Publicar métricas personalizadas](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html?ref=wellarchitected)
+ [AWS Answers: registro em log centralizado](https://aws.amazon.com/answers/logging/centralized-logging/?ref=wellarchitected)
+ [Serviços da AWS que publicam métricas do CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CW_Support_For_AWS.html?ref=wellarchitected)
+ [Monitoramento do Amazon EKS no AWS Fargate](https://aws.amazon.com/blogs/containers/monitoring-amazon-eks-on-aws-fargate-using-prometheus-and-grafana/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Application Performance Management na AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5T4stR-HFas&ref=wellarchitected)
+ [Build a monitoring plan](https://www.youtube.com/watch?v=OMmiGETJpfU&ref=wellarchitected)
**Exemplos relacionados:**
+ [Nível 100: monitoramento com os painéis do CloudWatch](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_with_cloudwatch_dashboards/)
+ [Nível 100: monitoramento das instâncias do Windows do EC2 com os painéis do CloudWatch](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_windows_ec2_cloudwatch/)
+ [Nível 100: monitoramento de uma instância do Amazon Linux EC2 com os painéis do CloudWatch](https://wellarchitectedlabs.com/performance-efficiency/100_labs/100_monitoring_linux_ec2_cloudwatch/)
# PERF02-BP04 Determinar a configuração necessária com o dimensionamento correto
Analise as várias características de performance de sua carga de trabalho e como elas se relacionam a uso de memória, rede e CPU. Use esses dados para escolher os recursos mais adequados ao perfil da sua carga de trabalho. Por exemplo, a melhor maneira de atender a uma carga de trabalho com uso intenso de memória, como um banco de dados, pode ser usando a família r de instâncias. No entanto, uma carga de trabalho com intermitência pode se beneficiar mais de um sistema de contêiner elástico.
**Antipadrões comuns:**
+ Você escolhe a maior instância disponível para todas as cargas de trabalho.
+ Você padroniza todos os tipos de instâncias para um tipo a fim de facilitar o gerenciamento.
**Benefícios do estabelecimento desta prática recomendada:** A familiarização com as ofertas de computação da AWS permite determinar a solução correta para suas várias workloads. Depois de selecionar as várias ofertas de computação para a workload, você terá agilidade para experimentar rapidamente essas ofertas de computação e determinar quais atendem às necessidades da sua workload.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não é estabelecida:** Médio
## Orientações para a implementação
Modificar a configuração da sua workload por meio de dimensionamento correto: para otimizar a performance e a eficiência geral, determine de quais recursos sua workload precisa. Escolha instâncias com otimização de memória para sistemas que exigem mais memória que a CPU ou instâncias com otimização de computação para componentes que realizam processamento de dados que não consome muita memória. O dimensionamento correto habilita sua carga de trabalho a operar da melhor maneira possível enquanto consome apenas os recursos necessários
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Computação em nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Tipos de instância do EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Contêineres do ECS: instâncias de contêineres do Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Contêineres do EKS: nós de processamento do EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Funções: configuração de funções do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Controle do estado do processo para sua instância do EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Amazon EC2 foundations (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1) (Computação melhor, mais rápida e com custo mais baixo: Otimização de custos com o EC2 (CMP202-R1))](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [Deliver high performance ML inference with AWS Inferentia (CMP324-R1) (Entregar inferência de ML de alta performance com o AWS Inferentia (CMP324-R1))](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (CMP323-R1) (Otimizar a performance e os custos de sua computação da AWS (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)
+ [How to choose compute option for startups (Como escolher uma opção de computação para startups)](https://aws.amazon.com/startups/start-building/how-to-choose-compute-option/)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (CMP323-R1) (Otimizar a performance e os custos de sua computação da AWS (CMP323-R1))](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
**Exemplos relacionados:**
+ [Rightsizing with Compute Optimizer and Memory utilization enabled (Dimensionamento correto com o AWS Compute Optimizer e utilização da memória ativada)](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [Código para demonstração do AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
# PERF02-BP05 Usar a elasticidade dos recursos disponíveis
A nuvem fornece a flexibilidade de expandir ou reduzir seus recursos dinamicamente por meio de diversos mecanismos para atender a mudanças na demanda. Combinada com as métricas relacionadas à computação, uma workload pode responder automaticamente a mudanças e utilizar um conjunto ideal de recursos para atingir sua meta.
A combinação ideal entre oferta e demanda leva ao menor custo para uma carga de trabalho, mas você também precisa se planejar para que exista oferta suficiente a fim de permitir tempo de provisionamento e falhas de recursos individuais. A demanda pode ser fixa ou variável, exigindo métricas e automação para garantir que o gerenciamento não se torne um custo pesado e desproporcionalmente grande.
Na AWS, é possível usar várias abordagens diferentes para corresponder o suprimento com a demanda. O whitepaper Pilar Otimização de custos descreve como usar as seguintes abordagens de custo:
+ Abordagem baseada em demanda
+ Abordagem baseada em buffer
+ Abordagem baseada em tempo
É necessário garantir que as implantações de carga de trabalho possam lidar com eventos de expansão e redução 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.
**Antipadrões comuns:**
+ Reaja a alarmes aumentando a capacidade manualmente.
+ 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 fazer economia, manter as referências da performance e melhorar a confiabilidade à medida que o tráfego muda. A maior parte das instâncias que não são de produção deve ser interrompida quando não estiver em uso. Embora seja possível desligar manualmente instâncias não utilizadas, isso é impraticável em escalas maiores. Você também pode aproveitar a elasticidade baseada em volume, o que permite otimizar a performance e o custo, aumentando automaticamente o número de instâncias de computação durante picos de demanda e diminuindo a capacidade quando a demanda é reduzida.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não é estabelecida:** Médio
## Orientações para a implementação
Aproveitar a elasticidade: a elasticidade corresponde ao suprimento de recursos que você tem em relação à demanda por esses recursos. Instâncias, contêineres e funções oferecem mecanismos para elasticidade, seja em combinação com a escalabilidade automática ou como um recurso do serviço. Use a elasticidade em sua arquitetura para garantir que haja capacidade suficiente para atender aos requisitos de performance em todas as escalas de uso. Certifique-se de que as métricas para aumentar ou reduzir recursos elásticos sejam validadas em relação ao tipo de carga de trabalho 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. Como alternativa, você pode medir em relação ao comprimento da fila de trabalhos de transcodificação aguardando para escalar seus tipos de instância. É necessário garantir que as implantações de carga de trabalho possam lidar com eventos de expansão e redução da escala. Reduzir os componentes da carga de trabalho com segurança é tão essencial quanto aumentar a escala de recursos quando a demanda exige. Crie cenários de teste para eventos de redução da escala a fim de garantir que a carga de trabalho se comporte conforme o esperado.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computação em nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Tipos de instância do EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Contêineres do ECS: instâncias de contêineres do Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Contêineres do EKS: nós de processamento do EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Funções: configuração de funções do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Controle do estado do processo para sua instância do EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Amazon EC2 foundations (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1) (Computação melhor, mais rápida e com custo mais baixo: Otimização de custos com o EC2 (CMP202-R1))](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [Deliver high performance ML inference with AWS Inferentia (CMP324-R1) (Entregar inferência de ML de alta performance com o AWS Inferentia (CMP324-R1))](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (CMP323-R1) (Otimizar a performance e os custos de sua computação da AWS (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)
**Exemplos relacionados:**
+ [Exemplos de grupos do Amazon EC2 Auto Scaling](https://github.com/aws-samples/amazon-ec2-auto-scaling-group-examples)
+ [Tutoriais do Amazon EFS](https://github.com/aws-samples/amazon-efs-tutorial)
# PERF02-BP06 Reavaliar as necessidades de computação com base em métricas
Use as métricas no nível do sistema para identificar o comportamento e os requisitos de sua carga de trabalho ao longo do tempo. Avalie as necessidades de sua carga de trabalho, comparando os recursos disponíveis com esses requisitos, e faça alterações em seu ambiente de computação para melhor atender ao perfil de sua carga de trabalho. Por exemplo, ao longo do tempo, pode-se observar que um sistema consome mais memória do que inicialmente previsto, assim, a adoção de uma família ou tamanho de instância diferente pode melhorar tanto a performance quanto a eficiência.
**Antipadrões comuns:**
+ Você só monitora métricas no nível do sistema para obter informações sobre sua carga de trabalho.
+ Você arquiteta suas necessidades de computação para os requisitos de pico de carga de trabalho.
+ Você superdimensiona uma solução de computação para atender aos requisitos de escalabilidade de performance, quando uma nova solução de computação corresponderia às características da sua workload.
**Benefícios do estabelecimento desta prática recomendada:** Para otimizar a performance e a utilização de recursos, você precisa de uma visão operacional unificada, dados granulares em tempo real e uma referência histórica. Você pode criar painéis automáticos para visualizar esses dados e executar matemática de métricas para obter informações operacionais e de utilização.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não é estabelecida:** Baixo
## Orientações para a implementação
Usar uma abordagem direcionada a dados para otimizar os recursos: para obter a máxima performance e eficiência, use os dados coletados da workload ao longo do tempo para ajustar e otimizar seus recursos. Analise as tendências no uso dos recursos atuais da sua carga de trabalho e determine em que você pode fazer alterações para atender melhor às necessidades da sua carga de trabalho. A performance do sistema cai quando os recursos estão sendo comprometidos excessivamente, já a subutilização de recursos leva a um uso menos eficiente e maiores custos dos mesmos.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computação em nuvem com a AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Computação em nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Tipos de instância do EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Contêineres do ECS: instâncias de contêineres do Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Contêineres do EKS: nós de processamento do EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Funções: configuração de funções do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Controle do estado do processo para sua instância do EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Amazon EC2 foundations (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1) (Computação melhor, mais rápida e com custo mais baixo: Otimização de custos com o EC2 (CMP202-R1))](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [Deliver high performance ML inference with AWS Inferentia (CMP324-R1) (Entregar inferência de ML de alta performance com o AWS Inferentia (CMP324-R1))](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (CMP323-R1) (Otimizar a performance e os custos de sua computação da AWS (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)
**Exemplos relacionados:**
+ [Rightsizing with Compute Optimizer and Memory utilization enabled (Dimensionamento correto com o AWS Compute Optimizer e utilização da memória ativada)](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [Código para demonstração do AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)