PERF 2: Como você seleciona sua solução de computação?

A solução de computação ideal para uma carga de trabalho varia conforme o design do aplicativo, os padrões de uso e as definições de configuração. As arquiteturas podem usar diferentes soluções de computação para vários componentes e podem habilitar diferentes recursos para melhorar a performance. Selecionar a solução de computação incorreta para uma arquitetura pode levar a uma menor eficiência de performance.

Recursos

Amazon EC2 foundations (CMP211-R2)
Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive into the Nitro system
Deliver high performance ML inference with AWS Inferentia (CMP324-R1)
Optimize performance and cost for your AWS compute (CMP323-R1)
Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1)
Cloud Compute with AWS
EC2 Instance Types
Processor State Control for Your EC2 Instance
EKS Containers: EKS Worker Nodes
ECS Containers: Amazon ECS Container Instances
Functions: Lambda Function Configuration

Melhores práticas:

• Avalie as opções de computação disponíveis: Entenda as características de performance das opções relacionadas a computação disponíveis. Saiba como instâncias, contêineres e funções funcionam, e quais vantagens ou desvantagens elas agregam à sua carga de trabalho.

• Compreenda as opções de configuração de computação disponíveis: Compreenda como diferentes opções complementam sua carga de trabalho e que opções de configuração são melhores para seu sistema. Exemplos dessas opções incluem família de instâncias, tamanhos, recursos (GPU, E/S), tamanhos de função, instâncias de contêiner e modelo de um ou vários locatários.

• Colete métricas relacionadas à computação: Uma das melhores maneiras de entender a performance de seus sistemas de computação é registrar e acompanhar a verdadeira utilização de vários recursos. Esses dados podem ser usados para fazer determinações mais precisas sobre os requisitos de recursos.

• Determine a configuração necessária realizando o dimensionamento correto: Analise as várias características de performance de sua carga de trabalho e como elas se relacionam a uso de memória, rede e CPU. Use esses dados para escolher os recursos mais adequados ao perfil da sua carga de trabalho. Por exemplo, a melhor maneira de atender a uma carga de trabalho com uso intenso de memória, como um banco de dados, pode ser usando a família r de instâncias. No entanto, uma carga de trabalho com intermitência pode se beneficiar mais de um sistema de contêiner elástico.

• Use a elasticidade de recursos disponível: A nuvem fornece a flexibilidade de expandir ou reduzir seus recursos dinamicamente por meio de diversos mecanismos para atender a mudanças na demanda. Combinada com métricas relacionadas à computação, uma carga de trabalho pode responder automaticamente a mudanças e utilizar um conjunto ideal de recursos para atingir sua meta.

• Reavalie as necessidades de computação conforme as métricas: Use as métricas no nível do sistema para identificar o comportamento e os requisitos de sua carga de trabalho ao longo do tempo. Avalie as necessidades de sua carga de trabalho, comparando os recursos disponíveis com esses requisitos, e faça alterações em seu ambiente de computação para melhor atender ao perfil de sua carga de trabalho. Por exemplo, ao longo do tempo, pode-se observar que um sistema consome mais memória do que inicialmente previsto, assim, a adoção de uma família ou tamanho de instância diferente pode melhorar tanto a performance quanto a eficiência.

Plano de melhoria

Avalie as opções de computação disponíveis

Considere as opções de computação: Decida que opção de computação atende às suas necessidades. De uma perspectiva de performance, as instâncias podem ser usadas para aplicativos de execução longa, em especial aqueles com estado e ciclos de computação de execução longa; as funções podem ser usadas para aplicativos sem estado e iniciados por evento que precisam de tempos de resposta rápidos; e os contêineres permitem que você use de modo eficiente os recursos de uma instância.
Cloud Compute with AWS

Defina os requisitos de performance da computação: Identifique as métricas de performance da computação relevantes para sua carga de trabalho e implemente seus requisitos usando uma abordagem impulsionada por dados que envolve testes comparativos ou testes de carga de trabalho. Use esses dados para identificar em que ponto sua solução de computação é restrita e examinar as opções de configuração que possam melhorar a solução.

Compreenda as opções de configuração de computação disponíveis

Conheça as opções de configuração disponíveis: Para a opção de computação selecionada, use as opções de configuração disponíveis para otimizar conforme seus requisitos de performance.Utilize o AWS Nitro System para viabilizar o consumo total dos recursos de computação e memória do hardware do host. Nitro Cards dedicados proporcionam redes e EBS de alta velocidade, e aceleração de E/S.
AWS Nitro System

Colete métricas relacionadas à computação

Colete métricas relacionadas à computação: O Amazon CloudWatch pode coletar métricas entre recursos computacionais em seu ambiente. Use uma combinação do CloudWatch e outras ferramentas de gravação de métrica para acompanhar as métricas no nível do sistema em sua carga de trabalho. Registre dados como níveis de uso da CPU, memória, E/S de disco e rede para obter uma percepção sobre os níveis de utilização ou os gargalos. Esses dados são cruciais para entender a performance da carga de trabalho e a eficiência com que ela está usando os recurso. Use essas métricas como parte de uma abordagem impulsionada por dados para ajustar e otimizar ativamente os recursos de sua carga de trabalho.
Amazon CloudWatch

Determine a configuração necessária realizando o dimensionamento correto

Modifique a configuração da carga de trabalho dimensionando corretamente: Para otimizar a performance e a eficiência geral, determine de quais recursos sua carga de trabalho precisa. Escolha instâncias com otimização de memória para sistemas que exigem mais memória que a CPU ou instâncias com otimização de computação para componentes que realizam processamento de dados que não consome muita memória. O dimensionamento correto habilita sua carga de trabalho a operar da melhor maneira possível enquanto consome apenas os recursos necessários

Use a elasticidade de recursos disponível

Aproveite a elasticidade: A elasticidade corresponde à oferta de recursos que você tem face à demanda por estes recursos. Instâncias, contêineres e funções oferecem mecanismos para elasticidade, seja em combinação com a escalabilidade automática ou como um recurso do serviço. Use a elasticidade em sua arquitetura para garantir que haja capacidade suficiente para atender aos requisitos de performance em todas as escalas de uso. Certifique-se de que as métricas para aumentar ou reduzir recursos elásticos sejam validadas em relação ao tipo de carga de trabalho que está sendo implantada. Se você estiver implantando um aplicativo de transcodificação de vídeo, é esperado o uso de 100% de CPU, não devendo ser sua métrica principal. Como alternativa, você pode medir em relação ao comprimento da fila de trabalhos de transcodificação aguardando para escalar seus tipos de instância. É necessário garantir que as implantações de carga de trabalho possam lidar com eventos de expansão e redução da escala. Reduzir os componentes da carga de trabalho com segurança é tão essencial quanto aumentar a escala de recursos quando a demanda exige. Crie cenários de teste para eventos de redução da escala a fim de garantir que a carga de trabalho se comporte conforme o esperado.

Reavalie as necessidades de computação conforme as métricas

Use uma abordagem impulsionada por dados para otimizar os recursos: Para obter a máxima performance e eficiência, use os dados coletados ao longo do tempo a partir de sua carga de trabalho para ajustar e otimizar seus recursos. Analise as tendências no uso dos recursos atuais da sua carga de trabalho e determine em que você pode fazer alterações para atender melhor às necessidades da sua carga de trabalho. A performance do sistema cai quando os recursos estão sendo comprometidos excessivamente, já a subutilização de recursos leva a um uso menos eficiente e maiores custos dos mesmos.