PERF02-BP01 Prüfen von verfügbaren Datenverarbeitungsoptionen - AWS Well-Architected Framework
ImplementierungsleitfadenRessourcen

PERF02-BP01 Prüfen von verfügbaren Datenverarbeitungsoptionen

Erfahren Sie, wie Ihre Workload vom Einsatz unterschiedlicher Datenverarbeitungsoptionen wie Instances, Container und Funktionen profitieren kann.

Gewünschtes Ergebnis: Indem Sie alle verfügbaren Datenverarbeitungsoptionen verstehen, erkennen Sie die Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung, zum Verringern von unnötigen Infrastrukturkosten und zum Reduzieren des Aufwands, um Ihre Workload zu verwalten. Zudem können Sie durch Bereitstellung neuer Services und Funktionen Markteinführungen beschleunigen.

Gängige Antimuster:

  • Verwenden der gleichen Datenverarbeitungslösung bei einer Post-Migration-Workload, die On-Premises eingesetzt wurde.

  • Fehlendes Bewusstsein für Cloud-Datenverarbeitungslösungen und wie diese Lösungen Ihre Datenverarbeitungsleistung verbessern können.

  • Überdimensionieren einer bestehenden Datenverarbeitungslösung, um Skalierungs- oder Leistungsanforderungen zu erfüllen, wenn eine alternative Datenverarbeitungslösung Ihren Workload-Merkmalen besser entsprechen würde.

Vorteile der Einführung dieser bewährten Methode: Indem Sie die Datenverarbeitungsanforderungen ermitteln und die verfügbaren Datenverarbeitungslösungen evaluieren, verstehen Business-Stakeholder und Entwicklungsteams die Vorteile und Einschränkungen der ausgewählten Datenverarbeitungslösung. Die ausgewählte Datenverarbeitungslösung sollte den Kriterien für die Workload-Leistung entsprechen. Wesentliche Kriterien umfassen Anforderungen an Datenverarbeitung, Datenverkehrsmuster, Datenzugriffsmuster, Skalierung und Latenz.

Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird: Hoch

Implementierungsleitfaden

Machen Sie sich mit den Lösungen zur Virtualisierung, Containerisierung und Verwaltung vertraut, von denen Ihre Workload profitieren kann und die Ihren Leistungsanforderungen entsprechen. Eine Workload kann unterschiedliche Arten von Datenverarbeitungslösungen enthalten. Jede Datenverarbeitungslösung zeichnet sich durch andere Eigenschaften aus. Basierend auf der Skala Ihrer Workload und Ihrer Datenverarbeitungsanforderungen kann eine Datenverarbeitungslösung ausgewählt und für Ihre Bedürfnisse konfiguriert werden. Der Cloud-Architekt sollte die Vorteile und Nachteile von Instances, Containern und Funktionen kennenlernen. Die folgenden Schritte helfen Ihnen beim Auswählen Ihrer Datenverarbeitungslösung, die Ihren Workload-Eigenschaften und Leistungsanforderungen entspricht.

Typ Server Container Funktion
AWS-Service Virtuelle Server-Instances in der Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) AWS Lambda
Schlüsselmerkmale Es gibt eine dedizierte Option für die Anforderungen an Hardwarelizenzen, Platzierungsoptionen und eine große Auswahl von unterschiedlichen Instance-Familien basierend auf Datenverarbeitungsmetriken Einfache Bereitstellung, konsistente Umgebungen, wird auf EC2-Instances ausgeführt, ist skalierbar Kurze Laufzeit (15 Minuten oder kürzer), der maximale Arbeitsspeicher und die CPU sind nicht so hoch wie bei anderen Services, verwaltete Hardwareebene, skaliert auf Millionen gleichzeitiger Anforderungen
Gängige Anwendungsfälle Lift-and-Shift-Migrationen, monolithische Anwendung, hybride Umgebungen, Enterprise-Anwendungen Microservices, Hybrid-Umgebungen Microservices, ereignisgesteuerte Anwendungen

Implementierungsschritte:

  1. Wählen Sie den Ort aus, an dem sich die Datenverarbeitungslösung befinden soll, indem Sie PERF05-BP06 Auswählen des Workload-Standortes entsprechend den Netzwerkanforderungenevaluieren. Dieser Standort schränkt die für Sie verfügbaren Arten von Rechenlösungen ein.

  2. Identifizieren Sie die Art der Datenverarbeitungslösung, die am besten mit den Anforderungen an den Standort und die Anwendung funktioniert. 

    1. Virtuelle Server-Instances in der Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) sind in vielen unterschiedlichen Familien und Größen verfügbar. Sie bieten eine Vielzahl von Optionen wie Solid-State-Laufwerken (SSDs) und Grafikprozessoren (Graphics Processing Units, GPUs). EC2-Instances bieten bei der Auswahl von Instances die größte Flexibilität. Wenn Sie eine EC2-Instance starten, wird anhand des von Ihnen festgelegten Instance-Typs die Hardware für Ihre Instance ermittelt. Jeder Instance-Typ umfasst andere Datenverarbeitungs-, Arbeitsspeicher- und Speicheroptionen. Instance-Typen werden anhand dieser Optionen in Instance-Familien gruppiert. Typische Anwendungsfälle umfassen: das Ausführen von Enterprise-Anwendungen, High Performance Computing (HPC), das Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Anwendungen und das Ausführen von cloudnativen Anwendungen.

    2. Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) ist ein vollständig verwalteter Service zur Container-Orchestrierung, mit dem Sie Container in einem Cluster aus EC2-Instances oder Serverless-Instances mit AWS Fargate automatisch ausführen und verwalten können. Sie können Amazon ECS zusammen mit anderen Services wie Amazon Route 53, Secrets Manager, AWS Identity and Access Management (IAM) und Amazon CloudWatch verwenden. Amazon ECS ist empfehlenswert, wenn Ihre Anwendung containerisiert ist und Ihr Entwicklungsteam Docker-Container bevorzugt.

    3. Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) ist ein vollständig verwalteter Kubernetes-Service. Sie können Ihre EKS-Cluster mit AWS Fargate ausführen, sodass keine Server mehr bereitgestellt und verwaltet werden müssen. Die Verwaltung von Amazon EKS wird durch Integrationen mit AWS-Services wie Amazon CloudWatch, Auto-Scaling-Gruppen, AWS Identity and Access Management (IAM) und Amazon Virtual Private Cloud (VPC) vereinfacht. Wenn Sie Container einsetzen, müssen Sie Datenverarbeitungsmetriken verwenden, um den optimalen Typ für Ihre Workload zu ermitteln, ähnlich wie Sie Ihre Datenverarbeitungsmetriken verwenden, um Ihre EC2- oder AWS Fargate-Instance-Typen auszuwählen. Amazon EKS wird empfohlen, wenn Ihre Anwendung containerisiert ist und Ihr Entwicklungsteam Kubernetes-Container gegenüber Docker-Containern bevorzugt.

    4. Sie können AWS Lambda verwenden, um Code auszuführen, der die erlaubte Laufzeit, den Speicher und die CPU-Optionen unterstützt. Laden Sie einfach Ihren Code hoch und AWS Lambda verwaltet alles, was zum Ausführen und Skalieren des Codes erforderlich ist. Ihr Code kann automatisch über andere AWS-Services ausgelöst werden oder Sie können ihn direkt aufrufen. Lambda wird für kurz ausgeführte Microservice-Architekturen empfohlen, die für die Cloud entwickelt wurden. 

  3. Nachdem Sie mit Ihrer neuen Datenverarbeitungslösung experimentiert haben, planen Sie Ihre Migration und überprüfen Sie Ihre Leistungsmetriken. Dies ist ein kontinuierlicher Prozess, siehe PERF02-BP04 Bestimmen der erforderlichen Konfiguration durch Dimensionierenevaluieren.

Grad des Aufwands für den Implementierungsplan: Wenn eine Workload von einer Datenverarbeitungslösung zu einer anderen verschoben wird, stellt dies möglicherweise einen mittleren Grad des Aufwands beim Faktorwechsel der Anwendung dar.  

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