# COST 6. Como atingir as metas de custo ao selecionar tamanho, número e tipo de recurso?
Escolha o tamanho e o número de recursos apropriados para a tarefa em mãos. Ao selecionar o tipo, tamanho e número mais econômicos, você minimiza o desperdício.
**Topics**
+ [
# COST06-BP01 Realizar modelagem de custos
](cost_type_size_number_resources_cost_modeling.md)
+ [
# COST06-BP02 Selecionar o tipo, o tamanho e o número do recurso com base nos dados
](cost_type_size_number_resources_data.md)
+ [
# COST06-BP03 Selecionar o tipo, tamanho e número do recurso automaticamente com base nas métricas
](cost_type_size_number_resources_metrics.md)
+ [
# COST06-BP04 Considerar o uso de recursos compartilhados
](cost_type_size_number_resources_shared.md)
# COST06-BP01 Realizar modelagem de custos
Identifique os requisitos da organização (como as necessidades de negócios e os compromissos existentes) e realize a modelagem dos custos (custos gerais) da workload e de cada um de seus componentes. Realize atividades de referência para a workload sob diferentes cargas previstas e compare os custos. O esforço de modelagem deve refletir o benefício potencial. Por exemplo, o tempo gasto é proporcional ao custo do componente.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Alto
## Orientação para implementação
Execute a modelagem de custos para sua workload e cada um de seus componentes para entender o equilíbrio entre recursos e encontrar o tamanho correto para cada recurso na workload, considerando um nível específico de performance. O entendimento das considerações de custo pode embasar seu processo de tomada de decisão e caso de negócios organizacional ao avaliar os resultados da realização de valor para a implantação planejada da workload.
Realize atividades de referência para a workload sob diferentes cargas previstas e compare os custos. A iniciativa de modelagem deve refletir o benefício em potencial. Por exemplo, o tempo gasto é proporcional ao custo do componente ou à economia prevista. Para obter as práticas recomendadas, consulte a seção [Revisão do pilar Eficiência de performance do AWS Well-Architected Framework](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/review.html).
Por exemplo, para criar modelagem de custos para uma workload que consiste em recursos de computação, o [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) pode ajudar na modelagem de custos para workloads em execução. Ele fornece recomendações de dimensionamento correto para recursos de computação com base no uso histórico. Implante os CloudWatch Agents nas instâncias do Amazon EC2 para coletar métricas de memória que ajudam você com recomendações mais precisas no AWS Compute Optimizer. Essa é a fonte de dados ideal para recursos de computação, pois é um serviço gratuito e utiliza machine learning para fazer várias recomendações, dependendo dos níveis de risco.
Há [vários serviços](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html) que você pode usar com logs personalizados como fontes de dados para operações de dimensionamento correto para outros serviços e componentes da workload, como [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/), [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) e [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html). O AWS Trusted Advisor verifica os recursos e indica quais estão sendo pouco utilizado, o que pode ajudar você a dimensionar corretamente seus recursos e criar modelagem de custos.
Veja a seguir as recomendações para dados e métricas de modelagem de custos:
+ O monitoramento deve refletir com precisão a experiência do usuário. Selecione a granularidade correta para o período e escolha com cuidado o máximo ou o 99º percentil, em vez da média.
+ Selecione a granularidade correta para o período de análise necessário para cobrir todos os ciclos de workload. Por exemplo, se uma análise de duas semanas for realizada, talvez você esteja deixando passar um ciclo de alta utilização, o que pode levar a subprovisionamento.
+ Escolha os serviços da AWS certos para sua workload planejada considerando seus compromissos existentes, modelos de preço selecionados para outras workloads e a capacidade de inovar com maior rapidez e concentrar-se em seu valor comercial principal.
**Etapas de implementação**
+ **Faça a modelagem de custos para recursos:** implante a workload ou uma prova de conceito em uma conta separada com os tipos e tamanhos de recursos específicos a serem testados. Execute a workload com os dados de teste e registre os resultados de saída, bem como os dados de custo da hora em que o teste foi executado. Depois, reimplante a workload ou altere os tipos e tamanhos de recursos e execute novamente o teste. Inclua taxas de licença para todos os produtos que você pode usar com esses recursos e custos de operações estimados (mão de obra ou engenharia) para implantar e gerenciar esses recursos ao criar a modelagem de custo. Considere a modelagem de custo para um período (por hora, diária, anual ou três anos).
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Identificar oportunidades para dimensionar corretamente](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html)
+ [Recursos do Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Otimização de custos: dimensionamento correto do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Calculadora de preços da AWS](https://calculator.aws/#/)
**Exemplos relacionados:**
+ [Executar uma modelagem de custos baseada em dados](https://aws.amazon.com/blogs/mt/how-to-use-aws-well-architected-with-aws-trusted-advisor-to-achieve-data-driven-cost-optimization/)
+ [Estime o custo das configurações de recursos da AWS planejados](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/estimating-aws-resource-costs/)
+ [Escolher as ferramentas da AWS certas](https://www.learnaws.org/2019/09/27/choose-right-aws-tools/)
# COST06-BP02 Selecionar o tipo, o tamanho e o número do recurso com base nos dados
Selecione o tamanho ou tipo do recurso com base nos dados sobre a workload e nas características do recurso. Por exemplo, computação, memória, throughput ou gravação intensiva. Essa seleção geralmente é feita usando uma versão anterior (on-premises) da workload, a documentação ou outras fontes de informações sobre a workload.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
O Amazon EC2 fornece uma ampla seleção de tipos de instância com diferentes níveis de capacidade de CPU, memória, armazenamento e rede para atender a diferentes casos de uso. Esses tipos de instância dispõem de diferentes combinações de capacidade de CPU, memória, armazenamento e rede, oferecendo versatilidade ao selecionar a combinação certa de recursos para os projetos. Eles são disponibilizados em vários tamanhos para que seja possível ajustar os recursos com base nas demandas da workload. Para determinar o tipo de instância necessário, reúna os detalhes dos requisitos do sistema da aplicação ou do software a ser executado na instância. Esses detalhes devem incluir:
+ Sistema operacional
+ Número de núcleos de CPU
+ Núcleos de GPU
+ Quantidade de memória do sistema (RAM)
+ Tipo e espaço de armazenamento
+ Requisito de largura de banda da rede
Identifique a finalidade dos requisitos de computação e a instância necessária e conheça as várias famílias de instâncias do Amazon EC2. A Amazon oferece as seguintes famílias de tipos de instância:
+ Finalidade geral
+ Otimizadas para computação
+ Otimizadas para memória
+ Otimizada para armazenamento
+ Computação acelerada
+ Otimizadas para HPC
Para uma compreensão mais profunda dos propósitos específicos e dos casos de uso que uma família de instâncias específica do Amazon EC2 pode atender, consulte [Tipos de instância da AWS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html).
A coleta dos requisitos do sistema é essencial para selecionar a família e o tipo de instância específicos que melhor atendem às suas necessidades. Os nomes dos tipos de instância são compostos do nome da família e do tamanho da instância. Por exemplo, a instância t2.micro é da família T2 e é de tamanho micro.
Selecione o tamanho ou o tipo de recurso com base na workload e nas características do recurso (por exemplo, computação, memória, throughput ou gravação intensiva). Essa seleção geralmente é feita usando a modelagem de custos, uma versão anterior da workload (como uma versão on-premises), a documentação ou outras fontes de informações sobre a workload (whitepapers ou soluções publicadas). O uso de calculadoras de preços ou de ferramentas de gerenciamento de custos da AWS pode ajudar a tomar decisões fundamentadas sobre tipos, tamanhos e configurações de instância.
### Etapas de implementação
+ **Selecione recursos com base em dados:** use seus dados de modelagem de custos para selecionar o nível de uso previsto da workload e escolha o tipo e o tamanho do recurso especificado. Com base nos dados da modelagem de custos, determine o número de CPUs virtuais, a memória total (GiB), o volume de armazenamento de instâncias local (GB), os volumes do Amazon EBS e o nível de performance da rede, levando em consideração a taxa de transferência de dados necessária para a instância. Sempre faça seleções com base em análise detalhada e em dados precisos para otimizar a performance e, ao mesmo tempo, gerenciar os custos de forma eficiente.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Tipos de instância](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Recursos do Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Otimização de custos: dimensionamento correto do EC2](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Selecionar a instância certa do Amazon EC2 para suas workloads](https://www.youtube.com/watch?v=q5Dn9gcmpJg)
+ [Dimensionar seus serviços da maneira certa](https://youtu.be/wcp1inFS78A)
**Exemplos relacionados:**
+ [Agora é mais fácil descobrir e comparar os tipos de instância do Amazon EC2](https://aws.amazon.com/blogs/compute/it-just-got-easier-to-discover-and-compare-ec2-instance-types/)
# COST06-BP03 Selecionar o tipo, tamanho e número do recurso automaticamente com base nas métricas
Use métricas da workload em execução no momento para selecionar o tamanho e o tipo certos para otimizar o custo. Provisione adequadamente o throughput, o dimensionamento e o armazenamento para serviços de computação, armazenamento, dados e rede. Isso pode ser feito com um ciclo de comentários, como ajuste de escala automático ou por código personalizado na workload.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Baixo
## Orientação para implementação
Crie um loop de comentários dentro da workload que usa métricas ativas da workload em execução para fazer alterações nessa workload. É possível usar um serviço gerenciado, por exemplo, o [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/), configurado por você para realizar as operações de dimensionamento certas. A AWS também fornece [APIs, SDKs](https://aws.amazon.com/developer/tools/) e funcionalidades que permitem que os recursos sejam modificados com o mínimo esforço. Você pode programar uma workload para interromper e iniciar uma instância do Amazon EC2 para permitir uma alteração de tamanho ou tipo de instância. Isso fornece os benefícios do dimensionamento correto e, ao mesmo tempo, remove quase todo o custo operacional necessário para fazer a alteração.
Alguns serviços da AWS têm seleção automática de tipo ou tamanho, como o [Amazon Simple Storage Service Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/). O Amazon S3 Intelligent-Tiering move automaticamente seus dados entre dois níveis de acesso: acesso frequente e acesso infrequente, com base em seus padrões de uso.
**Etapas de implementação**
+ **Aumente sua observabilidade configurando as métricas da workload: capture as principais métricas** da workload. Essas métricas fornecem uma indicação da experiência do cliente, como a saída da workload, e se alinham às diferenças entre tipos e tamanhos de recursos, como uso de CPU e memória. Para recursos de computação, analise os dados de performance para dimensionar corretamente suas instâncias do Amazon EC2. Identifique instâncias ociosas e instâncias subutilizadas. As principais métricas a serem observadas são o uso da CPU e a utilização da memória (por exemplo, 40% de utilização da CPU em 90% do tempo, conforme explicado em [Dimensionamento correto com o AWS Compute Optimizer e utilização de memória habilitada](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)). Identifique instâncias com uso máximo de CPU e utilização de memória inferior a 40% em um período de quatro semanas. Essas são as instâncias que devem ser dimensionadas corretamente para reduzir os custos. Para recursos de armazenamento como o Amazon S3, você pode usar a [Lente de Armazenamento do Amazon S3](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/), que permite ver 28 métricas em várias categorias no nível do bucket e 14 dias de dados históricos no painel por padrão. Você pode filtrar seu painel da Lente de Armazenamento do Amazon S3 por resumo e otimização de custos ou eventos para analisar métricas específicas.
+ **Veja as recomendações de dimensionamento correto:** use as recomendações de dimensionamento correto no AWS Compute Optimizer e a ferramenta de dimensionamento correto do Amazon EC2 no console de gerenciamento de custos ou revise o dimencionamento correto dos recursos no AWS Trusted Advisor para fazer ajustes em sua workload. É importante usar as [ferramentas certas](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html) ao dimensionar corretamente diferentes recursos e seguir as [diretrizes](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html) de dimensionamento correto, seja uma instância do Amazon EC2, classes de armazenamento da AWS ou tipos de instância do Amazon RDS. Para recursos de armazenamento, é possível usar a Lente de Armazenamento do Amazon S3, que oferece visibilidade do uso de armazenamento de objetos e tendências de atividade, bem como faz recomendações acionáveis para otimizar custos e aplicar as práticas recomendadas de proteção de dados. Ao usar as recomendações contextuais que a [Lente de Armazenamento do Amazon S3](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/) obtém da análise de métricas em toda a sua organização, você pode tomar medidas imediatas para otimizar seu armazenamento.
+ **Selecione o tipo e o tamanho do recurso automaticamente com base em métricas:** usando as métricas de workload, selecione manual ou automaticamente os recursos da workload. Para recursos de computação, a configuração do AWS Auto Scaling ou a implementação de código dentro da aplicação pode reduzir o esforço necessário se alterações frequentes forem necessárias e, possivelmente, implementar alterações antes de um processo manual. Você pode iniciar e escalar automaticamente uma frota de instâncias sob demanda e instâncias spot em um único grupo do Auto Scaling. Além de receber descontos pelo uso de instâncias spot, você pode usar instâncias reservadas ou um Savings Plan para receber taxas de desconto da definição de preço normal de instância sob demanda. Todos esses fatores combinados ajudam você a otimizar sua redução de custos para instâncias do Amazon EC2 e determinar a escala e a performance desejadas para a aplicação. Você também pode usar uma estratégia de [seleção de tipo de instância baseada em atributos (ABS)](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html) em [grupos do Auto Scaling (ASG)](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html), que permite expressar seus requisitos de instância como um conjunto de atributos, como vCPU, memória e armazenamento. É possível usar automaticamente os tipos de instância de geração mais recente quando eles são lançados e acessar uma variedade mais ampla de capacidade com instâncias spot do Amazon EC2. O Amazon EC2 Fleet e o Amazon EC2 Auto Scaling selecionam e executam instâncias que se ajustam aos atributos especificados, eliminando a necessidade de escolher manualmente os tipos de instância. Para recursos de armazenamento, você pode usar os recursos [Amazon S3 Intelligent Tiering](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/intelligent-tiering/) e [Amazon EFS Infrequent Access](https://aws.amazon.com/efs/features/infrequent-access/), que permitem selecionar automaticamente classes de armazenamento que proporcionam economia automática de custos de armazenamento quando os padrões de acesso aos dados mudam, sem impacto na performance ou sobrecarga operacional.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Dimensionamento correto da AWS](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-optimization/right-sizing/)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Recursos do Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Configuração do CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/GettingSetup.html)
+ [Publicação de métricas personalizadas no CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html)
+ [Conceitos básicos do Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/)
+ [Amazon S3 Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/)
+ [Amazon EFS Infrequent Access](https://aws.amazon.com/efs/features/infrequent-access/)
+ [Iniciar uma instância do Amazon EC2 usando o SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/v2/developer-guide/run-instance.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Dimensionar seus serviços da maneira certa](https://www.youtube.com/watch?v=wcp1inFS78A)
**Exemplos relacionados:**
+ [Seleção de tipo de instância baseada em atributos para Auto Scaling para Amazon EC2 Fleet](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/)
+ [Otimizar o Amazon Elastic Container Service para custos usando ajuste de escala agendado](https://aws.amazon.com/blogs/containers/optimizing-amazon-elastic-container-service-for-cost-using-scheduled-scaling/)
+ [Ajuste de escala preditivo com o Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/)
+ [Otimizar custos e obter visibilidade do uso com a Lente de Armazenamento do Amazon S3](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/)
# COST06-BP04 Considerar o uso de recursos compartilhados
Para serviços já implantados no nível da organização para várias unidades de negócios, considere usar recursos compartilhados para aumentar a utilização e reduzir o custo total de propriedade (TCO). O uso de recursos compartilhados pode ser uma opção econômica para centralizar o gerenciamento e os custos ao usar soluções existentes, compartilhar componentes ou ambos. Gerencie funções comuns, como monitoramento, backups e conectividade, dentro dos limites de uma conta ou em uma conta dedicada. Também é possível reduzir os custos implementando padronização, reduzindo a ocorrência de duplicação e diminuindo a complexidade.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
Nas situações em que várias workloads desempenham a mesma função, use soluções existentes e componentes compartilhados para melhorar o gerenciamento e otimizar os custos. Considere usar os recursos existentes (especialmente os compartilhados), como servidores de banco de dados de não produção ou serviços de diretórios, para reduzir os custos de nuvem, seguindo as práticas recomendadas de segurança e as regulamentações organizacionais. Para otimizar a obtenção de valor e a eficiência, é fundamental alocar os custos de volta (usando showback e chargeback) às áreas pertinentes da empresa que geram consumo.
*Showback* refere-se a relatórios que dividem os custos da nuvem em categorias atribuíveis, como consumidores, unidades de negócios, contas contábeis gerais ou outras entidades responsáveis. O objetivo do showback é mostrar para as equipes, unidades de negócios ou indivíduos os respectivos custos de consumo de recursos da nuvem.
*Chargeback* significa alocar os gastos com serviços centrais às unidades de custo com base em uma estratégia adequada para um processo específico de gerenciamento financeiro. Para os clientes, o chargeback cobra o custo incorrido de uma conta de serviços compartilhados em diferentes categorias de custos financeiros adequadas para um processo de geração de relatórios de clientes. Ao estabelecer mecanismos de chargeback, você pode relatar os custos incorridos por diferentes unidades de negócios, produtos e equipes.
As workloads podem ser categorizadas como essenciais e não essenciais. Com base nessa classificação, use recursos compartilhados com configurações gerais para workloads menos essenciais. Para otimizar ainda mais os custos, reserve servidores dedicados exclusivamente para workloads essenciais. Compartilhe recursos ou provisione-os em várias contas para gerenciá-los de maneira eficiente. Mesmo em situações com ambientes distintos de desenvolvimento, teste e produção, o compartilhamento seguro é viável e não compromete a estrutura organizacional.
Para melhorar sua compreensão e otimizar os custos e o uso de aplicações em contêineres, utilize dados de alocação de custos divididos que ajudam a alocar os custos para entidades de negócios individuais com base na forma como a aplicação consome recursos compartilhados de computação e memória. Os dados de alocação de custos divididos ajudam você a obter showback e chargeback em nível de tarefa em workloads de contêiner executadas no Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) ou no Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS).
Para arquiteturas distribuídas, crie uma VPC de serviços compartilhados que forneça acesso centralizado aos serviços compartilhados exigidos pelas workloads em cada uma das VPCs. Esses serviços compartilhados podem incluir recursos como serviços de diretório ou endpoints da VPC. Para reduzir as despesas administrativas e os custos, compartilhe os recursos de um local central em vez de criá-los em cada VPC.
Ao usar recursos compartilhados, é possível economizar nos custos operacionais, maximizar a utilização dos recursos e melhorar a consistência. Em um design de várias contas, é posível hospedar alguns serviços da AWS centralmente e acessá-los usando várias aplicações e contas em um hub para reduzir os custos. É possível usar o [AWS Resource Access Manager (AWS RAM)](https://aws.amazon.com/ram/) para compartilhar outros recursos comuns, como [sub-redes de VPC e anexos do AWS Transit Gateway](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-vpc), [AWS Network Firewall](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-network-firewall) ou [pipelines do Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-sagemaker). Em um ambiente de várias contas, use o AWS RAM para criar um recurso uma vez e compartilhá-lo com outras contas.
As organizações devem marcar os custos compartilhados de forma eficaz e verificar se não há uma parte significativa de seus custos sem marcação ou sem alocação. Se você não alocar os custos compartilhados de forma eficaz e ninguém assumir a responsabilidade pelo gerenciamento dos custos compartilhados, os custos de nuvem compartilhada podem sair do controle. Você deve saber onde custos foram incorridos nos níveis de recurso, workload, equipe ou organização, pois esse conhecimento aprimora sua compreensão do valor fornecido no nível aplicável quando comparado aos resultados comerciais alcançados. Em última análise, as organizações se beneficiam de redução dos custos como resultado do compartilhamento da infraestrutura de nuvem. Incentive a alocação de custos em recursos de nuvem compartilhada para otimizar os gastos com a nuvem.
### Etapas de implementação
+ **Avalie os recursos existentes:** analise as workloads existentes que usam serviços semelhantes para sua workload. Dependendo dos componentes da workload, considere usar plataformas existentes se a lógica de negócios ou os requisitos técnicos permitirem.
+ **Use o compartilhamento de recursos no AWS RAM e restrinja adequadamente:** use o AWS RAM para compartilhar recursos com outras contas da AWS em sua organização. Ao compartilhar recursos, você não precisa duplicar recursos em várias contas, o que minimiza a carga operacional da manutenção de recursos. Esse processo também ajuda você a compartilhar com segurança os recursos criados com perfis e usuários em sua conta e em outras Contas da AWS.
+ **Marque recursos:** marque os recursos que são candidatos à geração de relatórios de custos e categorize-os dentro das categorias de custo. Ative essas tags de recursos relacionadas a custos para alocação de custos a fim de fornecer visibilidade do uso de recursos da AWS. Concentre-se em criar um nível adequado de granularidade com relação à visibilidade de custos e uso, além de incentivar comportamentos de consumo na nuvem por meio de relatórios de alocação de custos e rastreamento de KPIs.
## Recursos
**Práticas recomendadas relacionadas:**
+ [SEC03-BP08 Compartilhar recursos com segurança em sua organização ](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/security-pillar/sec_permissions_share_securely.html)
**Documentos relacionados:**
+ [O que é o AWS Resource Access Manager?](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/what-is.html)
+ [Serviços da AWS que podem ser usados com o AWS Organizations](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_integrate_services_list.html)
+ [Recursos compartilháveis da AWS](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html)
+ [Consultas do AWS Cost and Usage (CUR)](https://catalog.workshops.aws/cur-query-library/en-US)
**Vídeos relacionados:**
+ [AWS Resource Access Manager: controle de acesso granular com permissões gerenciadas](https://www.youtube.com/watch?v=X3HskbPqR2s)
+ [Como criar sua estratégia de alocação de custos da AWS](https://pages.awscloud.com/aws-cfm-talks-how-to-design-your-AWS-cost-allocation-strategy-01122022.html)
+ [Categorias de Custos da AWS](https://www.youtube.com/watch?v=84GYnBBM0Cg)
**Exemplos relacionados:**
+ [Chargeback de serviços compartilhados: um exemplo do AWS Transit Gateway](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/gs-chargeback-shared-services-an-aws-transit-gateway-example/)
+ [Como criar um modelo de chargeback/showback para Savings Plans usando o CUR](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/how-to-build-a-chargeback-showback-model-for-savings-plans-using-the-cur/)
+ [Usar o compartilhamento de VPC para uma arquitetura econômica de microsserviços de várias contas](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/using-vpc-sharing-for-a-cost-effective-multi-account-microservice-architecture/)
+ [Melhorar a visibilidade de custos do Amazon EKS com dados de alocação de custos divididos da AWS](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/improve-cost-visibility-of-amazon-eks-with-aws-split-cost-allocation-data/)
+ [Melhorar a visibilidade de custos do Amazon ECS e do AWS Batch com dados de alocação de custos divididos da AWS](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/la-improve-cost-visibility-of-containerized-applications-with-aws-split-cost-allocation-data-for-ecs-and-batch-jobs/)