# PERF02-BP05 Dimensione recursos de computação dinamicamente
Use a elasticidade da nuvem para aumentar ou diminuir os recursos de computação dinamicamente a fim de atender às suas necessidades e evitar provisionamento excessivo ou insuficiente da capacidade para a workload.
**Antipadrões comuns:**
+ Você reage a alarmes aumentando a capacidade manualmente.
+ Você usa as mesmas diretrizes de dimensionamento (geralmente infraestrutura estática) do ambiente on-premises.
+ Você deixa a capacidade aumentada após um evento de escalabilidade, em vez de reduzir novamente.
**Benefícios de estabelecer esta prática recomendada:** Configurar e testar a elasticidade dos recursos computacionais pode ajudar você a economizar dinheiro, manter os benchmarks de performance e melhorar a confiabilidade à medida que o tráfego muda.
**Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida:** alto
## Orientação para implementação
A AWS oferece a flexibilidade de aumentar ou diminuir seus recursos dinamicamente por meio de uma variedade de mecanismos de ajuste de escala a fim de atender às mudanças na demanda. Combinado com métricas relacionadas à computação, um ajuste de escala dinâmico permite que as workloads respondam automaticamente às mudanças e usem o conjunto ideal de recursos computacionais para atingir sua meta.
Você pode usar diversas abordagens diferentes para corresponder a oferta de recursos com a demanda.
+ **Abordagem de monitoramento de meta**: monitore a métrica de ajuste de escala e aumente ou diminua automaticamente a capacidade conforme necessário.
+ **Ajuste de escala preditivo**: reduza a escala horizontalmente em antecipação às tendências diárias e semanais.
+ **Abordagem baseada em cronograma**: defina seu próprio cronograma de escalabilidade de acordo com as mudanças de carga previsíveis.
+ **Escalabilidade de serviços**: escolha serviços (como de tecnologia sem servidor) que sejam escalados automaticamente de acordo com o projeto.
É necessário garantir que as implantações de carga de trabalho possam lidar com eventos de expansão e redução da escala.
### Etapas da implementação
+ Instâncias, contêineres e funções de computação oferecem mecanismos para elasticidade, seja em combinação com o ajuste de escala automático ou como um recurso do serviço. Veja alguns exemplos de mecanismos de ajuste de escala automático:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_compute_hardware_scale_compute_resources_dynamically.html)
+ O ajuste de escala geralmente é discutido em relação a serviços de computação, como instâncias do Amazon EC2 ou funções do AWS Lambda. Não se esqueça de pensar também na configuração de serviços não computacionais, como [AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/auto-scaling.html) para atender à demanda.
+ Verifique se as métricas de ajuste de escala correspondem às características da workload que está sendo implantada. Se você estiver implantando uma aplicação de transcodificação de vídeo, espera-se que a utilização da CPU seja de 100%, e essa não deve ser sua métrica principal. Em vez disso, use a profundidade da fila de trabalhos de transcodificação. Você pode usar uma [métrica personalizada](https://aws.amazon.com/blogs/mt/create-amazon-ec2-auto-scaling-policy-memory-utilization-metric-linux/) para a política de escalabilidade, se necessário. Para escolher as métricas certas, considere a seguinte orientação para o Amazon EC2:
+ A métrica deve ser uma métrica de utilização válida e descrever o quanto uma instância está ocupada.
+ O valor da métrica deve aumentar ou diminuir proporcionalmente com o número de instâncias no grupo do Auto Scaling.
+ Use [a escalabilidade dinâmica](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scale-based-on-demand.html) em vez de [escalabilidade manual](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-manual-scaling.html) para seu grupo do Auto Scaling. Também recomendamos que você use [políticas de escalabilidade de monitoramento do objetivo](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-scaling-target-tracking.html) em sua escalabilidade dinâmica.
+ Verifique se as implantações da workload podem lidar com os dois eventos de ajuste de escala (aumento e redução). Por exemplo, você pode usar o [histórico de atividades](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-verify-scaling-activity.html) para verificar uma atividade de escalabilidade para um grupo do Auto Scaling.
+ Avalie sua workload com relação a padrões previsíveis e, ao antecipar alterações previstas e planejadas na demanda, escale proativamente. Com a escalabilidade preditiva, é possível eliminar a necessidade de superprovisionar a capacidade. Para obter mais detalhes, consulte [Ajuste de escala com o Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/).
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Cloud Compute with AWS](https://aws.amazon.com/products/compute/)
+ [Amazon EC2 Instance Types](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [Amazon ECS Containers: Amazon ECS Container Instances](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ECS_instances.html)
+ [Amazon EKS Containers: Amazon EKS Worker Nodes](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/worker.html)
+ [Funções: configuração de função do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html#function-configuration)
+ [Processor State Control for Your Amazon EC2 Instance](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/processor_state_control.html)
+ [Deep Dive on Amazon ECS Cluster Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/containers/deep-dive-on-amazon-ecs-cluster-auto-scaling/)
+ [Introducing Karpenter – An Open-Source High-Performance Kubernetes Cluster Autoscaler (Apresentação do Karpenter: um dimensionador automático de clusters do Kubernetes de código aberto e alto desempenho)](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-karpenter-an-open-source-high-performance-kubernetes-cluster-autoscaler/)
**Vídeos relacionados:**
+ [Amazon EC2 foundations](https://www.youtube.com/watch?v=kMMybKqC2Y0)
+ [Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2](https://www.youtube.com/watch?v=_dvh4P2FVbw)
+ [Optimize performance and cost for your AWS compute](https://www.youtube.com/watch?v=zt6jYJLK8sg)
+ [Powering next-gen Amazon EC2: Deep dive into the Nitro system](https://www.youtube.com/watch?v=rUY-00yFlE4)
+ [Criar um ambiente de computação eficiente em termos de custo, energia e recursos](https://www.youtube.com/watch?v=8zsC5e1eLCg)
**Exemplos relacionados:**
+ [Amazon EC2 Auto Scaling Group Examples](https://github.com/aws-samples/amazon-ec2-auto-scaling-group-examples)
+ [Implement Autoscaling with Karpenter](https://www.eksworkshop.com/beginner/085_scaling_karpenter/)