# 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)