PERF02-BP02 Compréhension des configurations et des fonctionnalités de calcul disponibles - AWS Well-Architected Framework
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PERF02-BP02 Compréhension des configurations et des fonctionnalités de calcul disponibles

Découvrez les options et les fonctionnalités de configuration disponibles pour votre service de calcul qui vous aideront à allouer la quantité de ressources appropriée et à améliorer l’efficacité des performances.

Anti-modèles courants :

  • Vous ne comparez pas les options de calcul ni les familles d’instances disponibles avec les caractéristiques de la charge de travail.

  • Vous surprovisionnez les ressources de calcul pour répondre aux pics de demande.

Avantages liés au respect de cette bonne pratique : familiarisez-vous avec les fonctionnalités et les configurations de calcul d’AWS pour pouvoir utiliser une solution de calcul optimisée qui répond aux caractéristiques et aux besoins de votre charge de travail.

Niveau d’exposition au risque si cette bonne pratique n’est pas respectée : moyen

Directives d’implémentation

Chaque solution de calcul dispose de configurations et de fonctionnalités uniques pour prendre en charge différentes caractéristiques et exigences de charge de travail. Découvrez comment ces options soutiennent votre charge de travail et déterminez celles qui sont optimales pour votre système. Parmi ces options, citons, par exemple la famille d’instances, les tailles, les fonctionnalités (GPU, E/S), la capacité de débordement (bursting), les délais d’attente, les tailles de fonction, les instances de conteneur et la simultanéité. Si votre charge de travail utilise la même option de calcul depuis plus de quatre semaines et que vous prévoyez que les caractéristiques resteront les mêmes à l’avenir, vous pouvez utiliser Compute Optimizer AWS pour déterminer si votre option de calcul actuelle est adaptée aux charges de travail du point de vue du processeur et de la mémoire.

Étapes d’implémentation

  • Comprenez les exigences de la charge de travail (comme les besoins en UC, la mémoire et la latence).

  • Consultez la documentation AWS et les bonnes pratiques pour en savoir plus sur les options de configuration recommandées qui peuvent vous aider à améliorer vos performances de calcul. Voici quelques options de configuration clés à prendre en compte :

    Option de configuration Exemples
    Type d’instance

    • Les instances optimisées pour le calcul sont idéales pour les charges de travail qui exigent un ratio processeur virtuel/mémoire plus élevé. 

    • Les instances à mémoire optimisée offrent de grandes quantités de mémoire pour soutenir les charges de travail gourmandes en mémoire.

    • Les instances optimisées pour le stockage sont conçues pour les charges de travail nécessitant un accès séquentiel élevé en lecture et en écriture (IOPS) au stockage local.

    Modèle de tarification

    • Les instances à la demande vous permettent d’utiliser la capacité de calcul à l’heure ou à la seconde, sans engagement à long terme. Ces instances sont idéales pour dépasser les besoins de base en matière de performances.

    • Les Savings Plans permettent de réaliser des économies importantes par rapport aux instances à la demande, en échange d’un engagement à utiliser une quantité spécifique de puissance de calcul pour une période d’un ou de trois ans.

    • Les instances Spot vous permettent de tirer parti de la capacité d’instance inutilisée à un prix réduit pour vos charges de travail sans état et tolérantes aux pannes. 

    Amazon EC2 Auto Scaling Utilisez la configuration Amazon EC2 Auto Scaling pour faire correspondre les ressources de calcul aux modèles de trafic.
    Dimensionnement

    • Utilisez Compute Optimizer pour obtenir des recommandations basées sur le machine learning sur la configuration de calcul qui correspond le mieux à vos caractéristiques de calcul.

    • Utilisez AWS Lambda Power Tuning pour sélectionner la meilleure configuration pour votre fonction Lambda.

    Accélérateurs de calcul matériels

    • Les instances de calcul accéléré exécutent des fonctions telles que le traitement graphique ou la recherche de modèles de données plus efficacement que les alternatives basées sur le processeur.

    • Pour les charges de travail de machine learning, tirez parti d’un matériel conçu spécialement pour votre charge de travail, par exemple AWS Trainium, AWS Inferentia et Amazon EC2 DL1

Ressources

Documents connexes:

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