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COST09-BP01 ワークロードの需要を分析する
ワークロードの需要を経時的に分析します。分析が季節的傾向を考慮し、ワークロードのライフタイム全体にわたる動作条件を正確に反映したものであることを確認します。分析を行う際には、費やされた時間がワークロードのコストに比例しているなどの潜在的利益を織り込む必要があります。
このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル: 高
実装のガイダンス
クラウドコンピューティングのワークロード需要を分析するには、クラウド環境で開始されるコンピューティングタスクのパターンと特性を理解する必要があります。この分析により、ユーザーはリソース割り当てを最適化し、コストを管理し、パフォーマンスが必要なレベルを満たしていることを確認することができます。
ワークロードの要件を把握します。組織の要件に、リクエストに対するワークロードの応答時間を含める必要があります。応答時間は、需要が管理されているかどうか、または需要を満たすためにリソースの供給を変更する必要があるかどうかを判断するために使用できます。
分析には、需要の予測可能性と再現性、需要の変化率、需要の変化量を含める必要があります。処理や祝祭日のピークなど end-of-month、季節的な差異を組み込むのに十分な期間にわたって分析を実行します。
分析作業では、スケーリングの実装による潜在的な利点が反映されるようにします。コンポーネントの予想される合計コスト、ワークロードのライフタイムにおける使用量の増減およびコストの増減に注目します。
クラウドコンピューティングのワークロード需要分析を行う際に考慮すべき重要な点は、次のとおりです。
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リソース使用率とパフォーマンスメトリクス : AWS リソースの経時的な使用状況を分析します。ピーク時とオフピーク時の使用パターンを特定して、リソースの割り当てとスケーリング戦略を最適化します。応答時間、レイテンシー、スループット、エラー率などのパフォーマンスメトリクスをモニタリングします。これらのメトリクスは、クラウドインフラストラクチャの全体的な状態と効率を評価するのに役立ちます。
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ユーザーとアプリケーションのスケーリング動作: ユーザーの行動と、その行動がワークロードの需要にどのように影響するかを理解します。ユーザートラフィックのパターンを調べることは、コンテンツの配信とアプリケーションの応答性を向上させるうえで役立ちます。需要の増加に伴ってワークロードがどのようにスケールするかを分析します。ロードの変動に対応するために、自動スケーリングパラメータが適切かつ効果的に設定されているかどうかを判断します。
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ワークロードのタイプ: バッチ処理、リアルタイムデータ処理、ウェブアプリケーション、データベース、機械学習など、クラウドで実行されているさまざまなタイプのワークロードを特定します。ワークロードのタイプごとに、リソース要件とパフォーマンスプロファイルが異なる場合があります。
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サービスレベルアグリーメント (SLAs）: 実際のパフォーマンスを と比較SLAsし、コンプライアンスを確保し、改善が必要な分野を特定します。
Amazon CloudWatch
AWS Trusted Advisor
最後に、 AWS Cost and Usage Report （CUR) ファイルまたはアプリケーションログで AWS Cost Explorer
全体的には、包括的なワークロード需要分析により、組織はリソースのプロビジョニング、スケーリング、最適化について情報に基づいた意思決定が可能になり、パフォーマンス、コスト効率、ユーザー満足度の向上につながります。
実装手順
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既存のワークロードデータを分析する: 既存のワークロード、以前のバージョンのワークロード、または予測された使用パターンのデータを分析します。Amazon CloudWatch、ログファイル、モニタリングデータを使用して、ワークロードがどのように使用されたかを把握します。ワークロードのフルサイクルを分析し、 イベント end-of-yearや イベントなどの end-of-month季節的な変更に関するデータを収集します。分析に反映される労力は、ワークロードの特性を反映する必要があります。最大の労力は、需要に最も大きな変化がある価値の高いワークロードに割り当てられる必要があります。需要の変化が最小である低価値のワークロードには、最小の労力を割り当てる必要があります。
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外部の影響を予測する: 組織全体において、ワークロードの需要に影響を与え、または変化させる可能性のあるチームメンバーとミーティングを行います。一般的なチームは販売、マーケティング、ビジネス開発です。当該メンバーと協力して、業務のサイクルや、ワークロードの需要を変化させるイベントがあるかどうかを把握します。このデータを使用してワークロードの需要を予測します。
リソース
関連ドキュメント:
関連動画:
関連する例:
