# PERF02-BP06 Avaliar continuamente as necessidades de computação com base em métricas
Use uma abordagem orientada por dados para avaliar e otimizar continuamente os recursos de computação para a workload ao longo do tempo.
**Resultado desejado:** use as métricas no nível do sistema para identificar o comportamento e os requisitos da workload ao longo do tempo. Avalie as demandas da workload com relação aos recursos disponíveis com base nos dados coletados e faça alterações no ambiente de computação para corresponder melhor ao perfil da workload. Por exemplo, pode-se observar que, ao longo do tempo, uma workload consome mais memória do que inicialmente especificado; assim, a adoção de uma família ou tamanho de instância diferente pode melhorar tanto o desempenho quanto a eficiência.
**Antipadrões comuns:**
+ Monitorar as métricas no nível do sistema para obter informações da workload e não reavaliar as necessidades de computação.
+ Arquitetar as necessidades de computação para os requisitos de pico da workload.
+ Superdimensionar a solução de computação existente para atender aos requisitos de escalabilidade ou de desempenho, quando passar para uma solução de computação alternativa corresponderia de forma mais eficiente às características da workload.
**Benefícios do estabelecimento dessa prática recomendada:** recursos de computação otimizados com base em dados reais e o equilíbrio desejado de custo e desempenho.
**Nível de exposição a riscos quando esta prática recomendada não é estabelecida:** baixo
## Orientações para a implementação
Use uma abordagem orientada por dados para otimizar os recursos de computação com base no comportamento observado da workload. Para obter o máximo desempenho e eficiência, use os dados coletados ao longo do tempo da workload para ajustar e otimizar os recursos continuamente. 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. Quando os recursos são comprometidos em excesso, o desempenho do sistema é prejudicado e quando os recursos não são usados adequadamente, o sistema opera de forma menos eficiente e com um custo maior.
Para otimizar a performance e a utilização de recursos, você precisa de uma visão operacional unificada, dados granulares em tempo real e uma referência histórica. Você pode criar painéis automáticos para visualizar esses dados e obter informações operacionais e de utilização.
**Etapas da implementação**
1. Colete métricas relacionadas à computação ao longo do tempo.
1. Compare as métricas da workload com relação aos recursos disponíveis na solução de computação selecionada.
1. Determine as mudanças de configuração exigidas dimensionando corretamente a solução existente ou avaliando soluções de computação alternativas.
## Recursos
**Práticas recomendadas relacionadas:**
+ [PERF02-BP01 Avaliar as opções de computação disponíveis](perf_select_compute_evaluate_options.md)
+ [PERF02-BP02 Compreender as opções de configuração de computação disponíveis](perf_select_compute_config_options.md)
+ [PERF02-BP03 Coletar métricas relacionadas à computação](perf_select_compute_collect_metrics.md)
+ [PERF02-BP04 Determinar a configuração necessária com o dimensionamento correto](perf_select_compute_right_sizing.md)
**Documentos relacionados:**
+ [Cloud Compute with AWS ](https://aws.amazon.com/products/compute/?ref=wellarchitected)(Computação em nuvem com a AWS)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Tipos de instância do EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Contêineres do Amazon ECS: instâncias de contêiner do Amazon ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Contêineres do Amazon EKS: nós de processamento do Amazon EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [ Melhores práticas para trabalhar com funções do AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
**Vídeos relacionados:**
+ [Amazon EC2 foundations (CMP211-R2)](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0) (Fundamentos do Amazon EC2 (CMP211-R2))
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2 (CMP202-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw) (Computação melhor, mais rápida e mais barata: otimização de custos com o Amazon EC2)
+ [Deliver high performance ML inference with AWS Inferentia (CMP324-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=17r1EapAxpk) (Entregar inferência de ML de alto desempenho com o AWS Inferentia (CMP324-R1))
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute (CMP323-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg) (Otimizar o desempenho e os custos da computação da AWS (CMP323-R1))
+ [Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive into the Nitro system](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4) (Potencialização do Amazon EC2 de última geração: aprofundamento no sistema Nitro)
+ [ Selecting and optimizing Amazon EC2 instances ](https://www.youtube.com/watch?v=Vz0HZ6hlpgM)(Selecionar e otimizar instâncias do Amazon EC2)
**Exemplos relacionados:**
+ [Rightsizing with Compute Optimizer and Memory utilization enabled](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/) (Dimensionamento correto com o Compute Optimizer e utilização da memória ativada)
+ [Código para demonstração do AWS Compute Optimizer](https://github.com/awslabs/ec2-spot-labs/tree/master/aws-compute-optimizer)