PERF02-BP01 ワークロードに最適なコンピューティングオプションを選択する - パフォーマンス効率の柱
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PERF02-BP01 ワークロードに最適なコンピューティングオプションを選択する

ワークロードに最適なコンピューティングオプションを選択することで、パフォーマンスを高め、不要なインフラストラクチャコストを削減し、ワークロードを維持するために必要な運用工数を軽減できます。

一般的なアンチパターン:

  • オンプレミスで使用されていたものと同じコンピューティングオプションを使用している。

  • クラウドコンピューティングのオプション、機能、ソリューション、およびそうしたソリューションがコンピューティング性能の向上にどのように役立つかについての認識が足りない。

  • ワークロードの特性により的確に適合する代替のコンピューティングオプションがあるにもかかわらず、スケーリングやパフォーマンスの要件を満たすために既存のコンピューティングオプション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確立するメリット: コンピューティング要件を特定し、利用可能なオプションに照らし合わせて評価することで、ワークロードのリソース効率を高めることができます。

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: 高

実装のガイダンス

クラウドワークロードを最適化してパフォーマンスを効率化するには、ユースケースとパフォーマンス要件に最適なコンピューティングオプションを選択することが重要です。AWS では、クラウド内のさまざまなワークロードに対応するさまざまなコンピューティングオプションを用意しています。例えば、Amazon EC2 を使用して仮想サーバーを起動して管理する、AWS Lambda を使用してサーバーのプロビジョニングや管理を行うことなくコードを実行する、Amazon ECS や Amazon EKS を使用してコンテナを実行して管理する、AWS Batch を使用して大量のデータを並列処理するといったことが可能です。スケールとコンピューティングニーズを基に、状況に最適なコンピューティングソリューションを選んで構成する必要があります。また、コンピューティングソリューションにもそれぞれ利点と欠点があるため、1 つのワークロードで複数のタイプを使用することも検討できます。

次の手順では、ワークロードの特性とパフォーマンス要件に合わせて適切なコンピューティングオプションを選択する方法を説明します。

実装手順

  • ワークロードのコンピューティング要件を把握します。主な要件には、処理ニーズ、トラフィックパターン、データアクセスパターン、スケーリングの必要性、レイテンシー要件があります。

  • AWS 上のワークロードで使用できるさまざまなコンピューティングオプションについて学びます (概要については、「PERF01-BP01 利用可能なクラウドサービスと機能について学び、理解する」を参照してください)。AWS の主要なコンピューティングオプション、その特徴、一般的な使用例は次のとおりです。

    AWS service Key characteristics Common use cases
    Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Has dedicated option for hardware, license requirements, large selection of different instance families, processor types and compute accelerators Lift and shift migrations, monolithic application, hybrid environments, enterprise applications
    Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)  Easy deployment, consistent environments, scalable Microservices, hybrid environments
    AWS Lambda  サーバーレスコンピューティング service that runs code in response to events and automatically manages the underlying compute resources. Microservices, event-driven applications
    AWS Batch Efficiently and dynamically provisions and scales Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), and AWS Fargate compute resources, with an option to use On-Demand or Spot Instances based on your job requirements HPC, train ML models
    Amazon Lightsail Preconfigured Linux and Windows application for running small workloads Simple web applications, custom website

  • 各コンピューティングオプションに関連するコスト (時間単位の料金やデータ転送など) と管理諸経費 (パッチ適用やスケーリングなど) を評価します。

  • 非運用環境で実験とベンチマーキングを行い、どのコンピューティングオプションがワークロード要件に最も適しているかを特定します。

  • 実験を通じて新しいコンピューティングソリューションを特定したら、移行を計画し、パフォーマンスメトリクスを検証します。

  • AWS が提供する Amazon CloudWatch などのモニタリングツールや AWS Compute Optimizer などの最適化サービスを使用して、実際の使用パターンに基づいてコンピューティングリソースを継続的に最適化します。

リソース

関連するドキュメント:

関連動画:

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