Software y arquitectura - Marco de AWS Well-Architected

Software y arquitectura

Implemente patrones que permitan suavizar la carga y mantener un uso elevado consistente de los recursos implementados para minimizar los recursos consumidos. Puede haber componentes que queden inactivos debido a la falta de uso relacionada con los cambios en el comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo. Revise los patrones y la arquitectura para consolidar los componentes infrautilizados a fin de incrementar el uso general. Retire los componentes que ya no son necesarios. Analice el rendimiento de los componentes de su carga de trabajo y optimice aquellos que consumen la mayor cantidad de recursos. Tenga en cuenta los dispositivos que usan los clientes para acceder a sus servicios e implemente patrones para minimizar la necesidad de llevar a cabo actualizaciones de los dispositivos.

La siguiente pregunta se centra en estas consideraciones de sostenibilidad:

SUS 3: ¿Cómo puede sacar partido de los patrones de software y de arquitectura para respaldar sus objetivos de sostenibilidad?

Implemente patrones que permitan suavizar la carga y mantener un uso elevado consistente de los recursos implementados para minimizar los recursos consumidos. Puede haber componentes que queden inactivos debido a la falta de uso relacionada con los cambios en el comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo. Revise los patrones y la arquitectura para consolidar los componentes infrautilizados a fin de incrementar el uso general. Retire los componentes que ya no son necesarios. Analice el rendimiento de los componentes de su carga de trabajo y optimice aquellos que consumen la mayor cantidad de recursos. Tenga en cuenta los dispositivos que usan los clientes para acceder a sus servicios e implemente patrones para minimizar la necesidad de llevar a cabo actualizaciones de los dispositivos.

Optimización del software y la arquitectura para los trabajos asíncronos y programados: use arquitecturas y diseños de software eficaces para minimizar el promedio de recursos necesarios por unidad de trabajo. Implemente mecanismos que deriven en un uso equilibrado de los componentes para reducir el número de recursos inactivos entre tareas y minimizar el impacto de los picos de carga.

Eliminación o refactorización de los componentes de cargas de trabajo con uso reducido o nulo: supervise la actividad de la carga de trabajo para identificar posibles cambios en el uso de los componentes individuales a lo largo del tiempo. Elimine los componentes que ya no se usan ni se necesitan y refactorice aquellos con un uso reducido para limitar los recursos desperdiciados.

Optimización de las áreas de código que consumen más tiempo o recursos: supervise la actividad de la carga de trabajo para identificar los componentes de aplicaciones que consumen la mayor cantidad de recursos. Optimización del código que se ejecuta en estos componentes para minimizar el uso de los recursos y, a la vez, maximizar el rendimiento.

Optimización del impacto en los dispositivos y equipos de los clientes: analice los dispositivos y equipos que usan los clientes para consumir sus servicios, el ciclo de vida que se espera que tengan y el impacto económico y en la sostenibilidad que supondría reemplazar esos componentes. Implemente patrones de software y arquitecturas que reduzcan al mínimo la necesidad de que los clientes tengan que reemplazar los dispositivos y actualizar los equipos. Por ejemplo, implemente características nuevas que usen código compatible con versiones de sistemas operativos y hardware anteriores o administre el tamaño de las cargas para que no superen la capacidad de almacenamiento del dispositivo de destino.

Uso de patrones y arquitecturas de software que admitan de manera más eficaz los patrones de almacenamiento y acceso a los datos: comprenda cómo se utilizan los datos dentro de la carga de trabajo, cómo los consumen los usuarios y cómo se transfieren y almacenan. Seleccione las tecnologías adecuadas para minimizar los requisitos de almacenamiento y procesamiento de los datos.