# PERF 2. Como selecionar e usar recursos computacionais em sua workload?
A opção ideal de computação para uma workload específica pode variar de acordo com o design, os padrões de uso e as definições de configuração da aplicação. As arquiteturas podem usar diferentes opções de computação para vários componentes e permitir diferentes recursos para aprimorar a performance. A seleção da opção de computação incorreta para uma arquitetura pode levar a uma menor eficiência de performance.
**Topics**
+ [
# PERF02-BP01 Selecionar as melhores opções de computação para as workloads
](perf_compute_hardware_select_best_compute_options.md)
+ [
# PERF02-BP02 Entender a configuração e os recursos de computação disponíveis
](perf_compute_hardware_understand_compute_configuration_features.md)
+ [
# PERF02-BP03 Coletar métricas relacionadas à computação
](perf_compute_hardware_collect_compute_related_metrics.md)
+ [
# PERF02-BP04 Configurar e dimensionar corretamente os recursos de computação
](perf_compute_hardware_configure_and_right_size_compute_resources.md)
+ [
# PERF02-BP05 Dimensionar recursos de computação dinamicamente
](perf_compute_hardware_scale_compute_resources_dynamically.md)
+ [
# PERF02-BP06 Usar aceleradores de computação baseados em hardware otimizados
](perf_compute_hardware_compute_accelerators.md)
# PERF02-BP01 Selecionar as melhores opções de computação para as workloads
Selecionar a opção de computação mais adequada para suas workloads permite melhorar a performance, reduzir os custos desnecessários de infraestrutura e reduzir os esforços operacionais necessários para mantê-las.
**Práticas comuns que devem ser evitadas:**
+ A mesma opção de computação utilizada on-premises é usada.
+ Você não tem conhecimento das opções, dos atributos e das soluções de computação em nuvem e de como essas soluções podem melhorar a performance computacional.
+ Uma opção de computação existente é provisionada de forma excessiva para atender aos requisitos de ajuste de escala ou performance quando uma opção alternativa de computação se alinharia às características da workload com mais precisão.
**Benefícios de implementar esta prática recomendada:** ao identificar os requisitos de computação e avaliar as opções disponíveis, você pode tornar a workload mais eficiente em termos de recursos.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Alto
## Orientação para implementação
Para otimizar as workloads na nuvem quanto à eficiência de performance, é importante selecionar as opções de computação mais apropriadas para seu caso de uso e requisitos de performance. A AWS fornece uma variedade de opções de computação que atendem a diferentes workloads na nuvem. Por exemplo, você pode usar o [Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/ec2/) para iniciar e gerenciar servidores virtuais, o [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/?icmpid=docs_homepage_featuredsvcs) para executar código sem precisar provisionar ou gerenciar servidores, o [Amazon ECS](https://aws.amazon.com/ecs/) ou o [Amazon EKS](https://aws.amazon.com/eks/) para executar e gerenciar contêineres ou o [AWS Batch](https://aws.amazon.com/batch/) para processar grandes volumes de dados em paralelo. Com base em sua escala e necessidades de computação, você deve escolher e configurar a solução ideal para sua situação. Você também pode considerar o uso de vários tipos de soluções de computação em uma única workload, pois cada uma tem suas próprias vantagens e desvantagens.
As etapas a seguir orientam você na seleção das opções de computação certas para atender às características da workload e aos requisitos de performance.
## Etapas de implementação
+ Entenda os requisitos de computação das workloads. Os principais requisitos a serem considerados incluem necessidades de processamento, padrões de tráfego, padrões de acesso a dados, necessidades de ajuste de escala e requisitos de latência.
+ Saiba mais sobre os diferentes [serviços de computação da AWS](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/compute-services.html) para sua workload. Para obter mais informações, consulte [PERF01-BP01 Conhecer e compreender os serviços e recursos de nuvem disponíveis](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md). Veja algumas das principais opções de computação da AWS, as características e casos de uso comuns:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/wellarchitected/latest/framework/perf_compute_hardware_select_best_compute_options.html)
+ Avalie o custo (como cobrança por hora ou transferência de dados) e as despesas gerais de gerenciamento (como aplicação de patches e ajuste de escala) associados a cada opção de computação.
+ Faça experimentos e análises comparativas em um ambiente de não produção para identificar qual opção de computação pode atender melhor às necessidades da workload.
+ Depois de experimentar e identificar sua nova solução de computação, planeje a migração e valide as métricas de performance.
+ Use ferramentas de monitoramento da AWS, como o [Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html), e serviços de otimização, como o [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/), para otimizar constantemente a computação com base em padrões de uso real.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computação em nuvem com a AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [Tipos de instância do Amazon EC](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Contêineres do Amazon EKS: nós de processamento do Amazon EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected)
+ [Contêineres do Amazon ECS: instâncias de contêiner do Amazon ECS ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected)
+ [Funções: configuração da função do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration)
+ [Recomendações 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)
+ [Recomendações para 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:**
+ [AWS re:Invent 2023: AWS Graviton: a melhor performance de preços para suas workloads da AWS](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2023: Novos recursos de IA generativa do Amazon Elastic Compute Cloud no AMS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023: Novidades do Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023: Economias inteligentes: estratégias de otimização de custos no Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021: Habilitar o Amazon Elastic Compute Cloud da próxima geração: mergulho profundo no Nitro System](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019: Otimizar a performance e os custos para sua computação na AWS](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [AWS re:Invent 2019: Fundamentos da Amazon Elastic Compute Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [AWS re:Invent 2022: Implantar modelos de ML para inferência com alta performance e baixo custo](https://www.youtube.com/watch?v=4FqHt5bmS2o)
+ [AWS re:Invent 2019: Otimizar a performance e os custos para sua computação na AWS](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Fundamentos do Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Implemente modelos de ML para inferência com alta performance e baixo custo](https://www.youtube.com/watch?v=4FqHt5bmS2o)
**Exemplos relacionados:**
+ [Migrar aplicações Web para contêineres](https://application-migration-with-aws.workshop.aws/en/container-migration.html)
+ [Executar uma aplicação Hello World sem servidor](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/run-serverless-code/)
+ [Workshop do Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
+ [Workshop do Amazon EC2](https://ec2spotworkshops.com/)
+ [Workloads eficientes e resilientes com o Amazon Elastic Compute Cloud Auto Scaling](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/20c57d32-162e-4ad5-86a6-dff1f8de4b3c/en-US)
+ [Migrar para o AWS Graviton com serviços de contêiner](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/dcab7555-32fc-42d2-97e5-2b7a35cd008f/en-US/)
# PERF02-BP02 Entender a configuração e os recursos de computação disponíveis
Entenda as opções de configuração e os recursos disponíveis para seu serviço de computação a fim de ajudar a provisionar a quantidade certa de recursos e melhorar a eficiência de performance.
**Práticas comuns que devem ser evitadas:**
+ Não avaliar as opções de computação ou as famílias de instâncias disponíveis em relação às características da workload.
+ Provisionar recursos de computação em excesso para atender aos requisitos de pico de demanda.
**Benefícios de implementar esta prática recomendada:** familiarizar-se com os atributos e as configurações de computação da AWS a fim de poder usar uma solução de computação otimizada para atender às características e às necessidades da workload.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
Cada solução de computação tem configurações e recursos exclusivos disponíveis para acomodar diferentes características e requisitos das workloads. Saiba como essas opções complementam sua workload e determine quais opções de configuração são melhores para 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. Se a 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 descobrir se sua opção de computação atual é adequada para as workloads de uma perspectiva de CPU e memória.
## Etapas de implementação
+ Entenda os requisitos da workload (como necessidade de CPU, memória e latência).
+ Analise a documentação e as práticas recomendadas da AWS para saber mais sobre as opções de configuração indicadas que podem ajudar a melhorar a performance da computação. Aqui estão algumas das principais opções de configuração a serem consideradas:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/wellarchitected/latest/framework/perf_compute_hardware_understand_compute_configuration_features.html)
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computação em nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [Tipos de instância do Amazon EC](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected)
+ [Controle do estado do processador para sua instância do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected)
+ [Contêineres do Amazon EKS: nós de processamento do Amazon EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected)
+ [Contêineres do Amazon ECS: instâncias de contêiner do Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected)
+ [Funções: configuração da função do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration)
**Vídeos relacionados:**
+ [AWS re:Invent 2023: AWS Graviton: a melhor performance de preço para suas workloads da AWS](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023: Novos recursos de IA generativa do Amazon EC2 no Console de gerenciamento da AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023: Novidades do Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023: Economias inteligentes: estratégias de otimização de custos com o Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021: Capacitar o Amazon EC2 da próxima geração: mergulho profundo no Nitro System](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019: Fundamentos do Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [AWS re:Invent 2022: Otimizar o Amazon EKS para performance e custo na AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5B4-s_ivn1o)
**Exemplos relacionados:**
+ [Código de demonstração do Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
+ [Workshop sobre instâncias spot do Amazon EC2](https://ec2spotworkshops.com/)
+ [Workloads eficientes e resilientes com o Amazon EC2 AWS Auto Scaling](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/20c57d32-162e-4ad5-86a6-dff1f8de4b3c/en-US)
+ [Workshop de desenvolvedores para Graviton](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/dcab7555-32fc-42d2-97e5-2b7a35cd008f/en-US/)
+ [Dia de imersão em workloads da AWS para Microsoft](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/d6c7ecdc-c75f-4ad1-910f-fdd994cc4aed/en-US)
+ [Dia de imersão em workloads da AWS para Linux](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/a8e9c6a6-0ba9-48a7-a90d-378a440ab8ba/en-US)
+ [Código de demonstração do AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
+ [Workshop do Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
# PERF02-BP03 Coletar métricas relacionadas à computação
Registre e acompanhe métricas relacionadas à computação para entender melhor a performance dos seus recursos e melhorar sua performance e utilização.
**Práticas comuns que devem ser evitadas:**
+ Você só usa a pesquisa manual de arquivos de log para métricas.
+ Você só usa as métricas padrão registradas pelo software de monitoramento.
+ Você só revisa as métricas quando há um problema.
**Benefícios de implementar esta prática recomendada:** a coleta de métricas relacionadas à performance ajudará você a alinhar a performance da aplicação aos requisitos empresariais para garantir que você atenda às necessidades da workload. Isso também pode ajudar a melhorar constantemente a performance e a utilização dos recursos na workload.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Alto
## Orientação para implementação
As workloads na nuvem podem gerar grandes volumes de dados, como métricas, logs e eventos. Na Nuvem AWS, coletar métricas é uma etapa essencial para melhorar a segurança, a eficiência de custos, a performance e a sustentabilidade. A AWS oferece uma ampla variedade de métricas relacionadas à performance usando serviços de monitoramento, por exemplo, o [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/), para fornecer insights valiosos. Métricas como utilização de CPU, utilização de memória, E/S de disco e entrada e saída da rede podem fornecer informações sobre os níveis de utilização ou gargalos de performance. Use essas métricas como parte de uma abordagem impulsionada por dados para ajustar e otimizar ativamente os recursos de sua workload. Em um caso ideal, você deve coletar todas as métricas relacionadas aos recursos de computação em uma única plataforma com políticas de retenção implementadas para apoiar as metas operacionais e de custo.
## Etapas de implementação
+ Identifique quais métricas relacionadas à performance são relevantes para a workload. Você deve coletar métricas sobre a utilização de recursos e a forma como a workload na nuvem está operando (como tempo de resposta e throughput).
+ [Métricas padrão do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html)
+ [Métricas padrão do Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/cloudwatch-metrics.html)
+ [Métricas padrão do Amazon EKS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/implementing-logging-monitoring-cloudwatch/kubernetes-eks-metrics.html)
+ [Métricas padrão do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-access-metrics.html)
+ [Métricas de memória e disco do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/mon-scripts.html)
+ Escolha e configure a solução certa de registro e monitoramento para a workload.
+ [Observabilidade nativa da AWS](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/aws-native)
+ [AWS Distro para OpenTelemetry](https://aws.amazon.com/otel/)
+ [Amazon Managed Service for Prometheus](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/prometheus-data-source.html)
+ Defina o filtro e a agregação necessários para as métricas com base nos requisitos da workload.
+ [Quantificar méticas de aplicações personalizadas com o Amazon CloudWatch Logs e filtros métricos](https://aws.amazon.com/blogs/mt/quantify-custom-application-metrics-with-amazon-cloudwatch-logs-and-metric-filters/)
+ [Coletar métricas personalizadas com a marcação com tags estratégica do Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/blogs/infrastructure-and-automation/collect-custom-metrics-with-amazon-cloudwatch-strategic-tagging/)
+ Configure políticas de retenção de dados para que as métricas correspondam às metas operacionais e de segurança.
+ [Retenção de dados padrão para métricas do CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#AWS_resource_.26_custom_metrics_monitoring)
+ [Retenção de dados padrão para CloudWatch Logs](https://aws.amazon.com/cloudwatch/faqs/#Log_management)
+ Se necessário, crie alarmes e notificações para as métricas a fim de ajudar a reagir proativamente a problemas relacionados à performance.
+ [Criar alarmes para métricas personalizadas usando a detecção de anomalias do Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/create-alarms-for-custom-metrics-using-amazon-cloudwatch-anomaly-detection.html)
+ [Criar métricas e alarmes para páginas da Web específicas com o Amazon CloudWatch RUM](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-metrics-and-alarms-for-specific-web-pages-amazon-cloudwatch-rum/)
+ Use a automação para implantar os agentes de agregação de métricas e logs.
+ [Automação do AWS Systems Manager](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html?ref=wellarchitected)
+ [Coletor do OpenTelemetry](https://aws-otel.github.io/docs/getting-started/collector)
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Monitoramento e observabilidade](https://aws.amazon.com/cloudops/monitoring-and-observability/)
+ [Práticas recomendadas: implementar a observabilidade com a AWS](https://aws.amazon.com/blogs/mt/best-practices-implementing-observability-with-aws/)
+ [Documentação do Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/cloudwatch/index.html?ref=wellarchitected)
+ [Coletar métricas e logs de instâncias do Amazon EC2 e 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 AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-logs.html?ref=wellarchitected)
+ [Usar o 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: 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)
+ [Monitorar o Amazon EKS no AWS Fargate](https://aws.amazon.com/blogs/containers/monitoring-amazon-eks-on-aws-fargate-using-prometheus-and-grafana/)
**Vídeos relacionados:**
+ [AWS re:Invent 2023 [LANÇAMENTO]: Monitoramento de aplicações para workloads modernas](https://www.youtube.com/watch?v=T2TovTLje8w)
+ [AWS re:Invent 2023: Como implementar a observabilidade de aplicações](https://www.youtube.com/watch?v=IcTcwUSwIs4)
+ [AWS re:Invent 2023: Criar uma estratégia efetiva de observabilidade](https://www.youtube.com/watch?v=7PQv9eYCJW8)
+ [AWS re:Invent 2023: Observabilidade direta com o AWS Distro para OpenTelemetry](https://www.youtube.com/watch?v=S4GfA2R0N_A)
+ [Gerenciamento da performance de aplicações na AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5T4stR-HFas&ref=wellarchitected)
**Exemplos relacionados:**
+ [Dia de imersão em workloads da AWS para Linux - Amazon CloudWatch](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/a8e9c6a6-0ba9-48a7-a90d-378a440ab8ba/en-US/300-cloudwatch)
+ [Monitorar clusters e contêineres do Amazon ECS](https://ecsworkshop.com/monitoring/)
+ [Monitorar com painéis do Amazon CloudWatch](https://catalog.workshops.aws/well-architected-performance-efficiency/en-US/3-monitoring/monitoring-with-cloudwatch-dashboards)
+ [Workshop do Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
# PERF02-BP04 Configurar e dimensionar corretamente os recursos de computação
Configure e dimensione corretamente os recursos de computação para atender aos requisitos de performance das workloads e evitar que recursos sejam subutilizados ou usados em excesso.
**Práticas comuns que devem ser evitadas:**
+ Ignorar os requisitos de performance das workloads, o que ocasiona recursos computacionais superprovisionados ou subprovisionados.
+ Você escolhe somente a maior ou a menor instância disponível para todas as workloads.
+ Você usa apenas uma família de instâncias para facilitar o gerenciamento.
+ Você ignora as recomendações do AWS Cost Explorer ou do Compute Optimizer para o dimensionamento correto.
+ Você não reavalia a workload quanto à adequação dos novos tipos de instância.
+ Você certifica apenas um pequeno número de configurações de instâncias para sua organização.
**Benefícios de implementar esta prática recomendada:** o dimensionamento correto dos recursos computacionais garante a operação ideal na nuvem, evitando o provisionamento excessivo e o subprovisionamento de recursos. O dimensionamento adequado dos recursos de computação normalmente resulta em melhor performance e melhor experiência do cliente, além de reduzir custos.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
O dimensionamento correto permite que as organizações operem a infraestrutura de nuvem de forma eficiente e econômica ao mesmo tempo que atendem às suas necessidades comerciais. O provisionamento excessivo de recursos na nuvem pode gerar custos extras, enquanto o provisionamento insuficiente pode resultar em baixa performance e em uma experiência negativa para o cliente. A AWS fornece ferramentas como [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) e [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/) que usam dados históricos para fornecer recomendações para dimensionar corretamente seus recursos computacionais.
### Etapas de implementação
+ Escolha um tipo de instância que melhor atenda às suas necessidades:
+ [Como faço para escolher o tipo de instância do Amazon EC2 apropriado para minha workload?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Seleção de tipo de instância baseada em atributos para o Amazon EC2 Fleet](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-fleet-attribute-based-instance-type-selection.html)
+ [Criar um grupo do Auto Scaling usando seleção de tipo de instância baseada em atributos](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html)
+ [Otimizar seus custos de computação do Kubernetes com a consolidação do Karpenter](https://aws.amazon.com/blogs/containers/optimizing-your-kubernetes-compute-costs-with-karpenter-consolidation/)
+ Analise as várias características de performance da sua workload e como elas se relacionam a uso de memória, rede e CPU. Use esses dados para escolher os recursos que melhor correspondam ao perfil e às metas de performance da workload.
+ Monitore o uso de recursos usando ferramentas de monitoramento da AWS, como o Amazon CloudWatch.
+ Selecione a configuração correta para os recursos computacionais.
+ Para workloads efêmeras, avalie as [métricas da instância do Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/viewing_metrics_with_cloudwatch.html), como `CPUUtilization`, para identificar se a instância está subutilizada ou superutilizada.
+ Para workloads estáveis, verifique as ferramentas de dimensionamento correto da AWS, como AWS Compute Optimizer e AWS Trusted Advisor em intervalos regulares para identificar oportunidades de otimizar e dimensionar corretamente o recurso de computação.
+ Teste as alterações na configuração em um ambiente de não produção antes de implementá-las em um ambiente ativo.
+ Reavalie constantemente novas ofertas de computação e compare-as com as necessidades da workload.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computação na nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Tipos de instância do Amazon EC](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Contêineres do Amazon ECS: instâncias de contêiner do Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Contêineres do Amazon EKS: nós de processamento do Amazon EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Funções: configuração da função do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Controle do estado do processo para sua instância do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Fundamentos do Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [AWS re:Invent 2023: AWS Graviton: a melhor performance de preço para suas workloads da AWS](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023: Novos recursos de IA generativa do Amazon EC2 no Console de gerenciamento da AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023: Novidades do Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023: Economias inteligentes: estratégias de otimização de custos com o Amazon EC](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021: Capacitar o Amazon EC2 da próxima geração: mergulho profundo no Nitro System](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019: Fundamentos do Amazon EC](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
**Exemplos relacionados:**
+ [Código de demonstração do AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)
+ [Workshop do Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
+ [Recomendações de dimensionamento correto](https://catalog.workshops.aws/well-architected-cost-optimization/en-US/3-cost-effective-resources/40-rightsizing-recommendations-100)
# PERF02-BP05 Dimensionar recursos de computação dinamicamente
Use a elasticidade da nuvem para aumentar ou diminuir os recursos de computação dinamicamente a fim de atender às suas necessidades e evitar provisionamento excessivo ou insuficiente da capacidade para a workload.
**Práticas comuns que devem ser evitadas:**
+ Reagir a alarmes aumentando a capacidade manualmente.
+ Usar as mesmas diretrizes de dimensionamento (geralmente infraestrutura estática) do ambiente on-premises.
+ Manter a capacidade aumentada após um evento de ajuste de escala, em vez de reduzi-la novamente.
**Benefícios de implementar esta prática recomendada:** configurar e testar a elasticidade dos recursos computacionais pode ajudar você a economizar dinheiro, manter os benchmarks de performance e melhorar a confiabilidade à medida que o tráfego muda.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Alto
## Orientação para implementação
A AWS oferece a flexibilidade de aumentar ou diminuir seus recursos dinamicamente por meio de uma variedade de mecanismos de ajuste de escala a fim de atender às mudanças na demanda. Combinado com métricas relacionadas à computação, um ajuste de escala dinâmico permite que as workloads respondam automaticamente às mudanças e usem o conjunto ideal de recursos computacionais para atingir sua meta.
Você pode usar diversas abordagens diferentes para corresponder a oferta de recursos com a demanda.
+ **Abordagem de monitoramento de meta**: monitore a métrica de ajuste de escala e aumente ou diminua automaticamente a capacidade conforme necessário.
+ **Ajuste de escala preditivo:** aumente ou reduza a escala em antecipação às tendências diárias e semanais.
+ **Abordagem baseada em cronograma:** defina seu próprio cronograma de ajuste de escala de acordo com as mudanças de carga previsíveis.
+ **Ajuste de escala de serviços**: escolha serviços (como de tecnologia sem servidor) que sejam escalados automaticamente de acordo com o projeto.
É necessário garantir que as implantações de workload possam lidar com eventos de expansão e redução da escala.
### Etapas de implementação
+ Instâncias, contêineres e funções de computação oferecem mecanismos para elasticidade, seja em combinação com o ajuste de escala automático ou como um recurso do serviço. Veja alguns exemplos de mecanismos de ajuste de escala automático:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/wellarchitected/latest/framework/perf_compute_hardware_scale_compute_resources_dynamically.html)
+ O ajuste de escala geralmente é discutido em relação a serviços de computação, como instâncias do Amazon EC2 ou funções do AWS Lambda. Não se esqueça de considerar também a configuração de serviços não computacionais, como [AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/auto-scaling.html), para atender à demanda.
+ Verifique se as métricas de ajuste de escala correspondem às características da 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. Use a profundidade da fila de trabalhos de transcodificação. Você pode usar uma [métrica personalizada](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) para sua política de ajuste de escala, 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 e diminuir em proporção ao número das instâncias no grupo do Auto Scaling.
+ Certifique-se de usar o [ajuste de escala dinâmico](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scale-based-on-demand.html) em vez do [ajuste de escala manual](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-manual-scaling.html) para seu grupo do Auto Scaling. Também recomendamos usar [políticas de ajuste de escala de rastreamento de metas](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html) em seu ajuste de escala dinâmico.
+ Verifique se as implantações da workload podem lidar com os dois eventos de ajuste de escala (aumento e redução). Como exemplo, você pode usar o [Histórico de atividades](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-verify-scaling-activity.html) para verificar uma atividade de ajuste de escala em um grupo do Auto Scaling.
+ Avalie sua workload em relação a padrões previsíveis e, ao antecipar alterações previstas e planejadas na demanda, ajuste a escala proativamente. Com o ajuste de escala preditivo, é possível eliminar a necessidade de superprovisionar a capacidade. Para obter mais informações, consulte [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/).
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Computação na nuvem com a AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Tipos de instância do Amazon EC](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Contêineres do Amazon ECS: instâncias de contêiner do Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Contêineres do Amazon EKS: nós de processamento do Amazon EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Funções: configuração da função do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Controle do estado do processo para sua instância do Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
+ [Mergulho profundo no ajuste de escala automático de clusters do Amazon ECS](https://aws.amazon.com/blogs/containers/deep-dive-on-amazon-ecs-cluster-auto-scaling/)
+ [Introdução ao 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:**
+ [AWS re:Invent 2023: AWS Graviton: a melhor performance de preço para suas workloads da AWS](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4)
+ [AWS re:Invent 2023: Novos recursos de IA generativa no Amazon EC2 no console de gerenciamento da AWS](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA)
+ [AWS re:Invent 2023: Novidades do Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g)
+ [AWS re:Invent 2023: Economias inteligentes: estratégias de otimização de custos com o Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0)
+ [AWS re:Invent 2021: Capacitar o Amazon EC2 da próxima geração: mergulho profundo no Nitro System](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU)
+ [AWS re:Invent 2019: Fundamentos do Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
**Exemplos relacionados:**
+ [Exemplos de grupos do Amazon EC2 Auto Scaling](https://github.com/aws-samples/amazon-ec2-auto-scaling-group-examples)
+ [Workshop do Amazon EKS](https://www.eksworkshop.com/)
+ [Escalar suas workloads do Amazon EKS executando-as em IPv6](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/3b06259f-8e17-4f2f-811a-75c9b06a2807/en-US)
# PERF02-BP06 Usar aceleradores de computação baseados em hardware otimizados
Use aceleradores de hardware para executar determinadas funções com mais eficiência do que as alternativas baseadas em CPU.
**Práticas comuns que devem ser evitadas:**
+ Em sua workload, você não compara uma instância de uso geral com uma instância criada para um propósito específico capaz de oferecer maior performance e menor custo.
+ Você está usando aceleradores de computação baseados em hardware para tarefas que podem ser eficientes com o uso de alternativas baseadas em CPU.
+ Você não está monitorando o uso da GPU.
**Benefícios de implementar esta prática recomendada:** ao usar aceleradores baseados em hardware, como unidades de processamento gráfico (GPUs) e matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs), você pode executar determinadas funções de processamento com mais eficiência.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** Médio
## Orientação para implementação
As instâncias com computação acelerada fornecem acesso a aceleradores de computação baseados em hardware, como GPUs e FPGAs. Esses aceleradores de hardware executam certas funções, como processamento gráfico ou correspondência de padrões de dados, com mais eficiência do que alternativas baseadas em CPU. Muitas workloads aceleradas, como renderização, transcodificação e machine learning, são altamente variáveis em termos de uso de recursos. Execute esse hardware apenas pelo tempo necessário e desative-o com automação quando não precisar mais dele para melhorar a eficiência da performance geral.
### Etapas de implementação
+ Identifique quais [instâncias com computação acelerada](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html) podem atender às suas necessidades.
+ Para workloads de machine learning, utilize hardware específico para sua workload, como [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/), [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/) e [Amazon EC2 DL1](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/). AWS Instâncias do Inferentia, como instâncias Inf2, [oferecem performance até 50% melhor por watt em relação a instâncias comparáveis do Amazon EC2](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/).
+ Colete métricas de uso para as instâncias com computação acelerada. Por exemplo, você pode usar o agente do CloudWatch para coletar métricas como `utilization_gpu` e `utilization_memory` e para suas GPUs, conforme mostrado em [Coletar métricas de GPU NVIDIA com o Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Agent-NVIDIA-GPU.html).
+ Otimize o código, a operação de rede e as configurações dos aceleradores de hardware para garantir que o hardware subjacente seja totalmente utilizado.
+ [Otimizar as configurações da GPU](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/optimize_gpu.html)
+ [Monitoramento e otimização da GPU na AMI de aprendizado profundo](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-gpu.html)
+ [Otimizar a E/S para ajuste de performance da GPU de treinamento de aprendizado profundo no Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimizing-i-o-for-gpu-performance-tuning-of-deep-learning-training-in-amazon-sagemaker/)
+ Use as mais recentes bibliotecas de alta performance e drivers de GPU.
+ Use automação para liberar instâncias de GPU quando não estiverem em uso.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Trabalhar com GPUs no Amazon Elastic Container Service](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ecs-gpu.html)
+ [Instâncias de GPU](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html#gpu-instances)
+ [Instâncias com AWS Trainium](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html#aws-trainium-instances)
+ [Instâncias com o AWS Inferentia](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html#aws-inferentia-instances)
+ [Vamos arquitetar\$1 Como arquitetar com chips e aceleradores personalizados](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-custom-chips-and-accelerators/)
+ [Computação acelerada](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/#Accelerated_Computing)
+ [Instâncias VT1 do Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/vt1/)
+ [Como faço para escolher o tipo de instância do Amazon EC2 apropriado para minha workload?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-instance-choose-type-for-workload/)
+ [Escolher o melhor acelerador de IA e compilação de modelos para inferência de visão computacional com o Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/choose-the-best-ai-accelerator-and-model-compilation-for-computer-vision-inference-with-amazon-sagemaker/)
**Vídeos relacionados:**
+ AWS re:Invent 2021: [Como selecionar instâncias de GPU do Amazon Elastic Compute Cloud para aprendizado profundo](https://www.youtube.com/watch?v=4bVrIbgGWEA&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022 [NOVO LANÇAMENTO\$1]: Introdução as instâncias Inf2 do Amazon EC2 baseadas no AWS Inferentia2](https://www.youtube.com/watch?v=jpqiG02Y2H4&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022: Acelerar o aprendizado profundo e inovar com mais rapidez com o AWS Trainium](https://www.youtube.com/watch?v=YRqvfNwqUIA&ab_channel=AWSEvents)
+ [AWS re:Invent 2022: Aprendizado profundo na AWS com a NVIDIA: do treinamento à implantação](https://www.youtube.com/watch?v=l8AFfaCkp0E&ab_channel=AWSEvents)
**Exemplos relacionados:**
+ [Amazon SageMaker AI e NVIDIA GPU Cloud (NGC)](https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-nvidia-ngc-examples)
+ [Usar o SageMaker AI com Trainium e Inferentia para workloads otimizadas de treinamento e de inferência em aprendizado profundo](https://github.com/aws-samples/sagemaker-trainium-inferentia)
+ [Otimizar modelos de PLN com instâncias Inf1 do Amazon Elastic Compute Cloud no Amazon SageMaker AI](https://github.com/aws-samples/aws-inferentia-huggingface-workshop)