SUS03-BP02 使用率が低い、またはまったく使用しないワークロードのコンポーネントを削除またはリファクタリングする
未使用のコンポーネントや不要になったコンポーネントを削除し、使用率の低いコンポーネントはリファクタリングして、ワークロードの無駄を最小化します。
一般的なアンチパターン:
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ワークロードの個別のコンポーネントの使用率レベルを定期的に確認していない。
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AWS Compute Optimizer
のような AWS サイズ最適化ツールからのレコメンデーションを確認し分析しない。
このベストプラクティスを活用するメリット: 未使用のコンポーネントを削除すると、無駄が最小化され、クラウドワークロード全体の効率が向上します。
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
ワークロードを見直して、アイドルや未使用のコンポーネントを特定します。これは、需要の変化や新しいクラウドサービスのリリースに伴う、反復的な改善プロセスです。例えば、AWS Lambda 関数の実行時間が大幅に低下した場合は、メモリーサイズを小さくする指標になり得ます。また、AWS で新しいサービスや機能がリリースされると、ワークロードに最適なサービスやアーキテクチャが変化する可能性があります。
ワークロードのアクティビティを継続的にモニターして、個別のコンポーネントの使用率レベルを改善する機会を見逃さないようにします。アイドルのコンポーネントを削除しアクティビティのサイズ最適化を行って、最小限のクラウドリソースでビジネス要件を満たすようにします。
実装手順
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ワークロードの重要なコンポーネントの使用率メトリクス (Amazon CloudWatch メトリクスの CPU 使用率、メモリ使用率、ネットワークスループットなど) をモニターし、キャプチャします。
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安定したワークロードの場合は、AWS Compute Optimizer
などの AWS サイズ最適化ツールを定期的に確認して、アイドル、未使用、または使用率の低いコンポーネントを特定します。 -
一次的なワークロードについては、使用率メトリクスを評価して、アイドル、未使用、または使用率の低いコンポーネントを特定します。
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不要になったコンポーネントや関連アセット (Amazon ECR イメージなど) を廃止します。
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使用率の低いコンポーネントをリファクタリングまたは他のリソースと統合して、使用効率を改善します。例えば、使用率の低い個別のインスタンスでデータベースを実行するのではなく、単体の Amazon RDS
データベースインスタンスに複数の小さなデータベースをプロビジョニングできます。
リソース
関連するドキュメント:
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Automated Cleanup of Unused Images in Amazon ECR
(Amazon ECR における未使用画像の自動クリーンアップ)
関連する例:
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Well-Architected Lab - Rightsizing with AWS Compute Optimizer
(Well-Architected ラボ - Compute Optimizer を使用したサイズ最適化) -
Well-Architected Lab - Optimize Hardware Patterns and Observe Sustainability KPIs
(Well-Architected ラボ - ハードウェアパターンの最適化と持続可能性 KPI の観察)