# PERF02-BP02 利用可能なコンピューティング設定と機能について理解する
<a name="perf_compute_hardware_understand_compute_configuration_features"></a>

 コンピューティングサービスで利用できる設定オプションと機能を理解しておくと、適切な量のリソースをプロビジョニングしてパフォーマンス効率を向上させることができます。

 **一般的なアンチパターン:** 
+  コンピューティングオプションや利用可能なインスタンスファミリーをワークロードの特性に照らして評価しない。
+  ピーク需要の要件を満たすために、コンピューティングリソースを過剰にプロビジョニングしている。

**このベストプラクティスを活用するメリット:** AWS のコンピューティングの機能と設定に精通していれば、ワークロードの特性とニーズに合わせて最適化されたコンピューティングソリューションを使用できます。

 **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:** 中 

## 実装のガイダンス
<a name="implementation-guidance"></a>

 各コンピューティングソリューションは、さまざまなワークロードの特性と要件に対応するために、それぞれ異なる設定や機能を備えています。こうしたオプションがワークロードをどのように補完するかを理解し、アプリケーションにどの設定オプションが最適か判断します。これらのオプションの例には、インスタンスのファミリー、サイズ、機能 (GPU、I/O)、バースト、タイムアウト、関数サイズ、コンテナインスタンス、並行性などがあります。ワークロードで同じコンピューティングオプションを 4 週間以上使用しており、その特性が今後も変わらないと予想される場合は、[AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) を使用して、現在のコンピューティングオプションがワークロードに適しているかどうかを、CPU とメモリの観点から確認できます。

## 実装手順
<a name="implementation-steps"></a>
+  ワークロード要件 (CPU ニーズ、メモリ、レイテンシーなど) を把握します。
+  AWS ドキュメントとベストプラクティスで、コンピューティングパフォーマンスの向上に役立つ推奨構成オプションについて確認します。考慮すべき主な設定オプションは次のとおりです。


<table>
<thead>
  <tr><th> 設定オプション </th><th> 例 </th></tr>
</thead>
<tbody>
  <tr><td> インスタンスタイプ </td><td> <ul><li>  <a href="https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&amp;sc_channel=ps&amp;sc_campaign=acquisition&amp;sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&amp;s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&amp;ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&amp;s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Compute_Optimized">コンピューティング最適化</a>インスタンスは、高い vCPU 対メモリ比を必要とするワークロードに最適です。   </li><li>  <a href="https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&amp;sc_channel=ps&amp;sc_campaign=acquisition&amp;sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&amp;s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&amp;ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&amp;s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Memory_Optimized">メモリ最適化</a>インスタンスは大量のメモリを提供し、メモリを集中的に使用するワークロードをサポートします。 </li><li>  <a href="https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/?trk=36c6da98-7b20-48fa-8225-4784bced9843&amp;sc_channel=ps&amp;sc_campaign=acquisition&amp;sc_medium=ACQ-P|PS-GO|Brand|Desktop|SU|Compute|EC2|US|EN|Text&amp;s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types&amp;ef_id=CjwKCAjwiuuRBhBvEiwAFXKaNNRXM5FrnFg5H8RGQ4bQKuUuK1rYWmU2iH-5H3VZPqEheB-pEm-GNBoCdD0QAvD_BwE:G:s&amp;s_kwcid=AL!4422!3!536392622533!e!!g!!ec2%20instance%20types#Storage_Optimized">ストレージ最適化</a>インスタンスは、ローカルストレージへの高いシーケンシャルな読み書きアクセス (IOPS) を必要とするワークロード向けに設計されています。 </li></ul> </td></tr>
  <tr><td> 料金モデル </td><td> <ul><li>  <a href="https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/">オンデマンドインスタンス</a>では、1 時間または 1 秒単位でコンピューティング性能を利用でき、長期的な契約は必要ありません。このインスタンスは、パフォーマンスのベースラインを超えるようなバースト的なニーズに適しています。 </li><li>  <a href="https://aws.amazon.com/savingsplans/">Savings Plans</a> を使用すると、1 年または 3 年の単位で一定量のコンピューティング容量を確約することで、オンデマンドインスタンスと比較して大幅にコストを削減できます。 </li><li>  <a href="https://aws.amazon.com/ec2/spot/">スポットインスタンス</a>では、ステートレスで耐障害性のあるワークロードで、未使用のインスタンス容量を割引価格で利用できます。   </li></ul> </td></tr>
  <tr><td>Auto Scaling</td><td> <a href="https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/bestpracticesguide/capacity-autoscaling.html">自動スケーリング</a>設定を使用して、コンピューティングリソースをトラフィックパターンに一致させます。</td></tr>
  <tr><td> サイジング </td><td> <ul><li>  <a href="https://aws.amazon.com/compute-optimizer/">Compute Optimizer</a> を使用すると、機械学習によって、コンピューティング特性に最適なコンピューティング設定についての推奨事項が提示されます。 </li><li>  <a href="https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/operatorguide/profile-functions.html">AWS Lambda Power Tuning</a> を使用して、Lambda 関数に最適な設定を選択します。 </li></ul> </td></tr>
  <tr><td> ハードウェアベースのコンピューティングアクセラレーター </td><td> <ul><li>  <a href="https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html">拘束コンピューティングインスタンス</a>は、CPU ベースの代替インスタンスよりも効率的にグラフィック処理やデータパターンマッチングなどの機能を実行できます。 </li><li>  機械学習のワークロードには、<a href="https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/">AWS Trainium</a>、<a href="https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/">AWS Inferentia</a>、<a href="https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/">Amazon EC2 DL1</a> などのワークロード専用ハードウェアを活用してください。 </li></ul> </td></tr>
</tbody>
</table>


## リソース
<a name="resources"></a>

 **関連ドキュメント:** 
+  [AWS を使用したクラウドコンピューティング](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected) 
+  [Amazon EC2 インスタンスタイプ](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected) 
+  [Amazon EC2 インスタンスのプロセッサ状態制御](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected) 
+  [Amazon EKS コンテナ: Amazon EKS ワーカーノード](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected) 
+  [Amazon ECS コンテナ: Amazon ECS コンテナインスタンス](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected) 
+  [関数: Lambda Function Configuration](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration) 

 **関連動画:** 
+  [AWS re:Invent 2023 – AWS Graviton: The best price performance for your AWS workloads](https://www.youtube.com/watch?v=T_hMIjKtSr4) 
+  [AWS re:Invent 2023 – New Amazon EC2 generative AI capabilities in AWS マネジメントコンソール](https://www.youtube.com/watch?v=sSpJ8tWCEiA) 
+  [AWS re:Invent 2023 – What's new with Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=mjHw_wgJJ5g) 
+  [AWS re:Invent 2023 – Smart savings: Amazon EC2 cost-optimization strategies](https://www.youtube.com/watch?v=_AHPbxzIGV0) 
+  [AWS re:Invent 2021 – Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive on the Nitro System](https://www.youtube.com/watch?v=2uc1vaEsPXU) 
+  [AWS re:Invent 2019 – Amazon EC2 foundations](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0) 
+  [AWS re:Invent 2022 – Optimizing Amazon EKS for performance and cost on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=5B4-s_ivn1o) 

 **関連する例:** 
+  [Compute Optimizer demo code](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer) 
+  [Amazon EC2 spot instances workshop](https://ec2spotworkshops.com/) 
+  [Efficient and Resilient Workloads with Amazon EC2 AWS Auto Scaling](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/20c57d32-162e-4ad5-86a6-dff1f8de4b3c/en-US) 
+  [Graviton developer workshop](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/dcab7555-32fc-42d2-97e5-2b7a35cd008f/en-US/) 
+  [AWS for Microsoft workloads immersion day](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/d6c7ecdc-c75f-4ad1-910f-fdd994cc4aed/en-US) 
+  [AWS for Linux workloads immersion day](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/a8e9c6a6-0ba9-48a7-a90d-378a440ab8ba/en-US) 
+  [AWS Compute Optimizer Demo code](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer) 
+  [Amazon EKS workshop](https://www.eksworkshop.com/)