기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 지속 가능성 요소
<a name="sustainability"></a>

[지속 가능성 원칙](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/framework/sustainability.html)은 클라우드 워크로드 실행이 환경에 미치는 영향을 최소화하는 데 중점을 둡니다.  지속 가능성 원칙에는 다음과 같은 주요 핵심 영역이 포함됩니다.
+ 영향 이해
+ 지속 가능성 목표
+ 리소스 최소화를 위한 사용 극대화
+ 새롭고 보다 효율적인 하드웨어 및 소프트웨어 제품 예측 및 채택
+ 관리형 서비스 사용
+ 다운스트림 영향 감소

이 가이드는 영향을 이해하는 데 중점을 둡니다. 기타 지속 가능성 설계 원칙에 대한 자세한 내용은 [AWS Well-Architected 프레임워크](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/framework/sus-design-principles.html)를 참조하세요.

사용자의 선택 사항과 요구 사항은 환경에 영향을 미칩니다. 워크로드의 지속 가능성을 높이려면 다음을 수행합니다.
+ 탄소 강도 AWS 리전 가 낮은를 선택합니다.
+ 가동 시간과 내구성을 극대화하는 대신 실제 워크로드 요구 사항을 반영하도록 리소스 크기를 조정합니다.
+ 데이터 모델을 최적화하고 컴퓨팅 리소스 사용을 극대화합니다.

다음 섹션에서는 워크로드 설계 및 지속적인 운영에 환경에 미치는 영향을 줄이기 위해 채택할 수 있는 사례에 대해 설명합니다.

## AWS 리전 선택
<a name="region-selection"></a>

일부는 Amazon 재생 에너지 프로젝트 AWS 리전 근처에 있거나 그리드가 게시한 탄소 강도가 다른 그리드보다 낮은 위치에 있습니다. [지속 가능성 목표와](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/how-to-select-a-region-for-your-workload-based-on-sustainability-goals/) 워크로드 요구 사항에 따라 리전을 평가합니다. 그런 다음 [Timestream for InfluxDB를 사용할 수](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/timestream.html) 있는 리전과 실행 가능한 리전 목록을 상호 참조합니다.

## 사용자 행동 패턴에 대한 기본 리소스 소비
<a name="consumption"></a>

사용자의 트래픽 및 동작에 맞게 소비를 적정 규모로 조정하면 AWS 에서 환경에 미치는 서비스의 영향을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 솔루션을 설계할 때는 다음 모범 사례를 고려하세요.
+ `CPUUtilization` 및와 같은 Amazon CloudWatch 지표를 모니터링`MemoryUtilization`하여 수요가 가장 높고 가장 낮은 시기를 결정합니다. 해당 시간 동안 인스턴스 리소스의 크기가 적절한지 확인합니다.
+ 비즈니스 연속성 목표 외에도 서비스 수준 계약을 지속 가능성 목표에 맞게 조정하는 방법을 고려합니다. 다중 리전 재해 복구, 고가용성 또는 장기 백업 보존과 같은 요구 사항을 완화하면 이러한 목표를 달성하는 데 필요한 리소스의 양을 줄일 수 있습니다. 비프로덕션 환경과 중요하지 않은 워크로드는 요구 사항을 줄일 수 있는 기회를 제공합니다.

## 소프트웨어 개발 및 아키텍처 패턴 최적화
<a name="dev-arch-patterns"></a>

낭비를 방지하려면 데이터 모델과 쿼리를 최적화합니다. Timestream for InfluxDB 인스턴스에서 사용할 수 있는 모든 리소스를 사용할 수 있도록 컴퓨팅 리소스를 공유합니다. 다음 모범 사례를 구현하는 것이 좋습니다.
+ 가능하면 리소스를 더 잘 사용할 수 있도록 개발자 팀이 Timestream for InfluxDB 스택을 공유하도록 장려합니다.
+ 리소스 사용을 극대화하고 유휴 시간을 최소화하는 패턴을 구현합니다. 패턴 예제에는 병렬 스레드를 사용하여 데이터를 로드하고 레코드를 더 큰 트랜잭션으로 일괄 처리하는 것이 포함됩니다.
+ 쿼리 및 InfluxDB 데이터 모델을 최적화하여 결과를 계산하는 데 필요한 리소스를 최소화합니다.
+ [InfluxDB 작업을](https://docs.influxdata.com/influxdb/cloud/process-data/get-started/) 사용하여 데이터를 사전 집계하고 시각화 또는 대시보드를 위해 여러 사용자의 동일한 원시 데이터 스캔을 줄입니다.
+ Timestream for InfluxDB 환경을 최신 상태로 유지합니다. 최신 버전의 Timestream for InfluxDB는 더 효율적인 Graviton과 같은 최신 EC2 인스턴스를 지원합니다. 최신 DB 버전에는 쿼리를 계산하는 데 필요한 리소스 양을 줄이는 쿼리 최적화 개선 및 버그 수정도 포함되어 있습니다.