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持続可能性の柱
持続可能性の柱は、クラウドワークロードの実行による環境への影響を最小限に抑えることに焦点を当てています。 持続可能性の柱には、以下の主要な重点分野が含まれています。
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影響を理解する
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持続可能性の目標
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リソースを最小限に抑えるための使用の最大化
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より効率的な新しいハードウェアおよびソフトウェア製品の予測および採用
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マネージドサービスの使用
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ダウンストリームへの影響の軽減
このガイドでは、影響の理解に焦点を当てています。その他の持続可能性設計原則の詳細については、AWS 「 Well-Architected フレームワーク」を参照してください。
ユーザーによる選択と要件は、環境に影響を及ぼします。ワークロードの持続可能性を高めるには、以下を実行します。
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炭素強度が低い AWS リージョン ものを選択します。
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稼働時間と耐久性を最大化するのではなく、実際のワークロードのニーズを反映するようにリソースのサイズを設定します。
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データモデルを最適化し、コンピューティングリソースの使用を最大化します。
次のセクションでは、ワークロード設計と継続的な運用における環境への影響を軽減するために採用できるプラクティスについて説明します。
AWS リージョン 選択
一部の AWS リージョン は Amazon 再生可能エネルギープロジェクトの近くにあるか、グリッドの公開された炭素強度が他のグリッドよりも低い場所にあります。持続可能性の目標と
ユーザー動作パターンに基づくリソース消費
ユーザーのトラフィックと動作に合わせて使用量を適切なサイズにすることで、 AWS が環境に与える影響を最小限に抑えることができます。ソリューションを設計するときは、次のベストプラクティスを考慮してください。
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CPUUtilizationや などの Amazon CloudWatch メトリクスをモニタリングMemoryUtilizationして、需要が最も高いタイミングと最も低いタイミングを判断します。その間は、インスタンスリソースのサイズが正しいことを確認してください。 -
サービスレベル契約を、ビジネス継続性の目標だけでなく持続可能性の目標に合わせることを検討してください。マルチリージョンディザスタリカバリ、高可用性、長期バックアップ保持などの要件を緩和することで、これらの目標を達成するために必要なリソースの量を減らすことができます。非本番環境と非ミッションクリティカルなワークロードは、要件を削減する機会を提供します。
ソフトウェア開発とアーキテクチャパターンを最適化する
無駄を防ぐには、データモデルとクエリを最適化します。コンピューティングリソースを共有して、Timestream for InfluxDB インスタンスで使用できるすべてのリソースを使用します。以下のベストプラクティスを実装することをお勧めします。
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Timestream for InfluxDB スタックを共有して、可能な限りリソースの使用を改善するよう、デベロッパーチームを奨励します。
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リソースの使用を最大化し、アイドル時間を最小限に抑えるパターンを実装します。パターンの例には、並列スレッドを使用してデータをロードし、レコードをまとめてより大きなトランザクションにバッチ処理することが含まれます。
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クエリと InfluxDB データモデルを最適化して、結果の計算に必要なリソースを最小限に抑えます。
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InfluxDB タスク
を使用してデータを事前に集約し、視覚化またはダッシュボード作成のために異なるユーザーによる同じ raw データのスキャンを減らします。 -
Timestream for InfluxDB 環境を最新の状態に保ちます。最新バージョンの Timestream for InfluxDB は、Graviton などの最新の EC2 インスタンスをより効率的にサポートします。最新の DB バージョンには、クエリの最適化の改善と、クエリの計算に必要なリソースの量を減らすバグ修正も含まれています。
