# PERF02-BP06 根據指標重新評估運算需求
使用系統層級指標來確定工作負載隨時間的行為和要求。透過將可用資源與這些需求進行比較來評估您的工作負載需求，並對運算環境進行變更，以達到最適合工作負載描述檔的狀態。例如，隨著時間的流逝，系統可能會比最初想像的要消耗更多的記憶體，因此轉換到不同的執行個體系列或大小，可以同時提高效能和效率。
**常用的反模式：**
+ 您只需監控系統層級指標，即可深入了解工作負載。
+ 您會架構運算需求，以滿足尖峰工作負載要求。
+ 當移至新的運算解決方案將符合您的工作負載特性時，您可以使運算解決方案變得更大以符合擴展或效能要求。
**建立此最佳實務的優勢：** 若要最佳化效能和資源利用率，您需要取得整合操作檢視、即時精細資料和歷史參考。您可以建立自動化儀表板來視覺化此資料，並執行指標運算來獲得操作和使用率的洞見。
**若未建立此最佳實務，暴露的風險等級為：** 低
## 實作指引
使用資料驅動的方法來優化資源：為了獲得最佳效能和效率，使用從工作負載中收集一段時間的資料來調整和優化資源。查看工作負載中當前資源的使用趨勢，並確定可以在何處進行變更以更好地滿足工作負載的需求。當資源過量使用時，系統效能會降低，而利用率不足則會導致資源使用效率低下和成本增加。
## 資源
**相關文件：**
+ [使用 AWS 進行雲端運算 ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [使用 AWS 進行雲端運算](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [EC2 執行個體類型](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [ECS 容器：Amazon ECS 容器執行個體](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [EKS 容器：EKS 工作節點](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [函數：Lambda 函數組態](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [EC2 執行個體的處理器狀態控制](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
**相關影片：**
+ [Amazon EC2 基礎 (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [更好、更快、更便宜的運算：成本優化 Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [使用 AWS Inferentia (CMP324-R1) 提供高效能 ML 推斷](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk)
+ [優化 AWS 運算的效能和成本 (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [支援下一代 Amazon EC2：深入探討 Nitro 系統](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4)
**相關範例：**
+ [在 Compute Optimizer 和記憶體使用率已啟用的情況下適當調整大小](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)
+ [AWS Compute Optimizer 示範程式碼](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)