# PERF02-BP02 了解可用的计算配置和功能
<a name="perf_compute_hardware_understand_compute_configuration_features"></a>

 了解计算服务的可用配置选项和功能，帮助预置适量的资源并提高性能效率。

 **常见反模式：**
+  没有依据工作负载特征评估计算方案或可用的实例系列。
+  过度预置计算资源来满足高峰需求。

**建立此最佳实践的好处：**熟悉 AWS 计算功能和配置，以便使用经过优化的计算解决方案，满足工作负载特征和需求。

 **在未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级：**中 

## 实施指导
<a name="implementation-guidance"></a>

 每种计算解决方案都有独特的配置和功能，可支持不同的工作负载特征和需求。了解这些方案如何完善工作负载，并确定哪些配置选项最适合您的应用程序。这些选项的示例包括实例系列、规模、功能（GPU、I/O）、突增、超时、函数大小、容器实例和并发。如果工作负载已经使用同一计算方案超过四周，并且预计这些特征在未来将保持不变，则可以使用 [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) 从 CPU 和内存角度查明当前计算方案是否适合工作负载。

## 实施步骤
<a name="implementation-steps"></a>
+  了解工作负载要求（如 CPU 需求、内存和延迟）。
+  查看 AWS 文档和最佳实践，了解有助于提高计算性能的推荐配置选项。以下是一些需要考虑的关键配置选项：


<table>
<thead>
  <tr><th> 配置选项 </th><th> 示例 </th></tr>
</thead>
<tbody>
  <tr><td> 实例类型 </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">计算优化型</a>实例非常适合需要较高 vCPU 与内存比的工作负载。   </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">内存优化型</a>实例提供大量内存来支持内存密集型工作负载。 </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">存储优化型</a>实例专为需要对本地存储进行大量顺序读写访问（IOPS）的工作负载而设计。 </li></ul> </td></tr>
  <tr><td> 定价模式 </td><td> <ul><li>  <a href="https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/">按需型实例</a>允许按小时或按秒使用计算容量，而无需做出长期承诺。这些实例非常适合超出性能基准需求的突增情况。 </li><li>  相比按需型实例，<a href="https://aws.amazon.com/savingsplans/">节省计划</a>能够节省大量成本，从而换取在一年或三年内使用特定数量计算能力的承诺。 </li><li>  <a href="https://aws.amazon.com/ec2/spot/">竞价型实例</a>允许以折扣价将未使用的实例容量用于无状态的容错工作负载。   </li></ul> </td></tr>
  <tr><td>Auto Scaling</td><td> 使用<a href="https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/bestpracticesguide/capacity-autoscaling.html">自动扩缩</a>配置来让计算资源与流量模式相匹配。</td></tr>
  <tr><td> 调整大小 </td><td> <ul><li>  借助 <a href="https://aws.amazon.com/compute-optimizer/">Compute Optimizer</a>，可以就哪种计算配置最符合计算特征，获得基于机器学习的建议。 </li><li>  使用 <a href="https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/operatorguide/profile-functions.html">AWS Lambda Power Tuning</a> 为 Lambda 函数选择最佳配置。 </li></ul> </td></tr>
  <tr><td> 基于硬件的计算加速器 </td><td> <ul><li>  与基于 CPU 的替代方案相比，<a href="https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/accelerated-computing-instances.html">加速型计算实例</a>执行图形处理或数据模式匹配等功能的效率更高。 </li><li>  对于机器学习工作负载，请利用特定于工作负载的专用硬件，例如 <a href="https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/">AWS Trainium</a>、<a href="https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/">AWS Inferentia</a> 和 <a href="https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/dl1/">Amazon EC2 DL1</a>  </li></ul> </td></tr>
</tbody>
</table>


## 资源
<a name="resources"></a>

 **相关文档：**
+  [使用 AWS 进行云计算](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected) 
+  [Amazon EC2 实例类型](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html?ref=wellarchitected) 
+  [Amazon EC2 实例的处理器状态控制](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html?ref=wellarchitected) 
+  [Amazon EKS 容器：Amazon EKS Worker 节点](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html?ref=wellarchitected) 
+  [Amazon ECS 容器：Amazon ECS 容器实例](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html?ref=wellarchitected) 
+  [函数：Lambda 函数配置](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html?ref=wellarchitected#function-configuration) 

 **相关视频：**
+  [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 管理控制台](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) 

 **相关示例：**
+  [Compute Optimizer 演示代码](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer) 
+  [Amazon EC2 竞价型实例讲习会](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 开发人员讲习会](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 演示代码](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer) 
+  [Amazon EKS 讲习会](https://www.eksworkshop.com/)