SUS05-BP01 ニーズに合わせて最小限のハードウェアを使用する
ワークロードには最小限のハードウェアを使用し、ビジネスニーズを効率的に満たします。
一般的なアンチパターン:
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リソースの使用率をモニターしていない。
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アーキテクチャに使用率が低いリソースがある。
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静的ハードウェアの使用率を見直してサイズを変更するかどうかを判断していない。
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ビジネス KPI に基づいたコンピューティングインフラストラクチャのハードウェア使用率目標を設定していない。
このベストプラクティスを活用するメリット: クラウドリソースのサイズを最適化すると、環境に対するワークロードの影響を削減し、費用を節約して、パフォーマンスベンチマークを維持できます。
このベストプラクティスが確立されていない場合のリスクレベル: ミディアム
実装のガイダンス
ワークロードに必要なハードウェアの総数を適切に選択して、全体の効率を改善します。AWS クラウドは、AWS Auto Scaling
実装手順
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ニーズに最適なインスタンスタイプを選択します。
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ワークロードの変動に合わせて少しずつスケールします。
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複数のコンピューティング購入オプションを使用して、インスタンスの柔軟性、スケーラビリティ、コスト節約のバランスを取ります。
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オンデマンドインスタンスは、インスタンスタイプ、ロケーション、処理時間に柔軟性がないワークロードで、新規かつステートフルな、スパイクが発生するワークロードに最適です。
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スポットインスタンスは、耐障害性が高く、柔軟性があるアプリケーションにおいて、他のオプションを補完する優れた方法です。
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自分のニーズ (AZ、リージョン、インスタンスファミリー、インスタンスタイプ) が変化した場合に柔軟に対応できる安定した状態のワークロードには、Compute Savings Plans
を活用します。
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さまざまなインスタンスやアベイラビリティーゾーンを使用して、アプリケーションの可用性を最大化し、可能なときは余剰キャパシティを活用します。
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AWS ツールの適切なサイズのレコメンデーションを使用して、ワークロードを調整します。
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容量の一時的な削減ができるようにサービスレベルアグリーメント (SLA) を交渉すると同時に、オートメーションを使用して代替リソースをデプロイします。
リソース
関連するドキュメント:
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Optimizing your AWS Infrastructure for Sustainability, Part I: Compute
(サステナビリティのための AWS インフラストラクチャの最適化、パート I : コンピューティング) -
Attribute based Instance Type Selection for Auto Scaling for Amazon EC2 Fleet
(EC2 フリート向け Auto Scaling 用の属性ベースのインスタンスタイプの選択) -
Operating Lambda: Performance optimization
(Lambda の操作: パフォーマンス最適化 – パート 2)
関連動画:
関連する例:
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Well-Architected Lab - Rightsizing with AWS Compute Optimizer and Memory Utilization Enabled (Level 200)
(Well-Architected ラボ - AWS Compute Optimizer およびメモリ使用率の有効化によるサイズ最適化 (レベル 200))
