ハードウェアとサービス
ハードウェア管理のプラクティスを変更することで、ワークロードの持続可能性に対する影響を軽減する機会を探します。プロビジョンおよびデプロイする必要があるハードウェア数を最小化し、個別のワークロードにおいて最も効率のいいハードウェアとサービスを選択します。
以下の質問は、持続可能性に関する考慮事項に焦点を当てています。
SUS 5: アーキテクチャでクラウドのハードウェアとサービスをどのように選択して、持続可能性目標を達成しますか? |
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ハードウェア管理のプラクティスを変更することで、ワークロードの持続可能性に対する影響を軽減する機会を探します。プロビジョンおよびデプロイする必要があるハードウェア数を最小化し、個別のワークロードにおいて最も効率のいいハードウェアとサービスを選択します。 |
最小量のハードウェアを使用してニーズを満たす: クラウドの能力を使用して、ワークロードの実装を頻繁に変更できます。ニーズの変化に応じて、デプロイされたコンポーネントを更新します。
影響が最も少ないインスタンスタイプを使用する: 新しいインスタンスタイプのリリースを継続的にモニタリングし、エネルギー効率の改善を活用します。例えば、機械学習のトレーニングや推論、ビデオのトランスコーディングなど、特定のワークロードをサポートするように設計されたインスタンスタイプなどです。
マネージドサービスを使用する: マネージドサービスは、平均使用率を高く保つ責任と、デプロイされたハードウェアの持続可能性に対する最適化の責任を AWS に移します。マネージドサービスを使用して、サービスの持続可能性に対する影響を、そのサービスのすべてのテナント間に分散し、お客様単体の関与を軽減します。
GPU の使用を最適化する: グラフィック処理ユニット (GPU) は高い電力消費のソースになることがあります。GPU ワークロードの種類は多く、レンダリング、トランスコーディング、機械学習トレーニング、モデリングなどさまざまです。GPU インスタンスは必要な時間だけ実行し、必要がないときはオートメーションで廃棄して、消費されるリソースを最小化します。