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# Analise os recursos do aplicativo Managed Service for Apache Flink
Esta seção descreve os recursos do sistema que seu aplicativo usa. Entender como o Managed Service for Apache Flink provisiona e usa recursos ajudará você a projetar, criar e manter um Managed Service estável e com desempenho para o aplicativo Apache Flink.
## Recursos do aplicativo Managed Service for Apache Flink
O Managed Service for Apache Flink é um AWS serviço que cria um ambiente para hospedar seu aplicativo Apache Flink. O serviço Managed Service for Apache Flink fornece recursos usando unidades chamadas **Kinesis Processing** Units (). KPUs
Uma KPU representa os seguintes recursos do sistema:
+ Um Núcleo de CPU
+ 4 GB de memória, dos quais um GB é memória nativa e três GB são memória heap
+ 50 GB de espaço em disco
KPUs execute aplicativos em unidades de execução distintas chamadas **tarefas** e **subtarefas**. Você pode pensar em uma subtarefa como o equivalente a um thread.
O número de KPUs disponíveis para um aplicativo é igual à `Parallelism` configuração do aplicativo, dividido pela `ParallelismPerKPU` configuração do aplicativo.
Para obter mais informações sobre paralelismo de aplicativo, consulte [Implemente a escalabilidade de aplicativos](how-scaling.md).
## Recursos do aplicativo Apache Flink
O ambiente Apache Flink aloca recursos para seu aplicativo usando unidades chamadas **slots de tarefas**. Quando o Managed Service for Apache Flink aloca recursos para seu aplicativo, ele atribui um ou mais slots de tarefas do Apache Flink a uma única KPU. O número de slots atribuídos a uma única KPU é igual à configuração `ParallelismPerKPU` do seu aplicativo. Para obter mais informações sobre slots de tarefas, consulte [ Programação de trabalho](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/internals/job_scheduling/) na documentação do Apache Flink.
### Paralelismo do operador
Você pode definir o número máximo de subtarefas que um operador pode usar. Esse valor é chamado de **Paralelismo do operador**. Por padrão, o paralelismo de cada operador em seu aplicativo é igual ao paralelismo do aplicativo. Isso significa que, por padrão, cada operador em seu aplicativo pode usar todas as subtarefas disponíveis no aplicativo, se necessário.
Você pode definir o paralelismo dos operadores em seu aplicativo usando o método `setParallelism`. Usando esse método, você pode controlar o número de subtarefas que cada operador pode usar ao mesmo tempo.
Para obter mais informações sobre operadores, consulte [ Operadores](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/dev/datastream/operators/overview/) na documentação do Apache Flink.
### Encadeamento de operadores
Normalmente, cada operador usa uma subtarefa separada para executar, mas se vários operadores sempre forem executados em sequência, o runtime poderá atribuir todos à mesma tarefa. Esse processo é chamado de **Encadeamento de operadores**.
Vários operadores sequenciais podem ser encadeados em uma única tarefa se todos operarem com os mesmos dados. A seguir encontram-se alguns dos critérios necessários para que isso ocorra:
+ Os operadores fazem um encaminhamento simples de 1 para 1.
+ Todos os operadores têm o mesmo paralelismo de operadores.
Quando seu aplicativo encadeia operadores em uma única subtarefa, ele conserva os recursos do sistema, porque o serviço não precisa realizar operações de rede e alocar subtarefas para cada operador. Para determinar se seu aplicativo está usando o encadeamento de operadores, veja o gráfico de tarefas no console do Managed Service for Apache Flink. Cada vértice no aplicativo representa um ou mais operadores. O gráfico mostra operadores que foram encadeados como um único vértice.