

# PERF01-BP07 使用数据驱动的方法进行架构选择
<a name="perf_architecture_use_data_driven_approach"></a>

 为架构选择确定清晰的数据驱动方法，确保使用合适的云服务和配置来满足您的特定业务需求。 

 **常见反模式：** 
+  您认为当前的架构是静态的，将来不会更新。 
+  您选择架构时是基于猜测和假设。 
+  您不断对架构进行更改，而不提供理由。 

 **建立此最佳实践的好处：** 通过使用明确定义的方法来选择架构，您可以通过分析数据来优化工作负载设计，从而在未来做出明智的决策。 

 **未建立这种最佳实践的情况下暴露的风险等级：** 中 

## 实施指导
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 利用内部经验和云知识或外部资源（如已发布的使用场景或白皮书）来选择架构中的资源和服务。应该有一个明确定义的流程，该流程支持对可能会用于工作负载的不同服务进行试验和基准测试。 

 关键工作负载的待办事项不仅应包括用户案例（提供与业务和用户相关的功能），还应包括技术案例（创建工作负载的架构跑道）。该跑道依托于技术和新服务领域新的改进，并根据数据和适当的理由应用这些改进。这可以确保架构经得起未来考验，不会停滞不前。 

### 实施步骤
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+  与主要利益相关者一起确定工作负载要求，包括性能、可用性和成本方面的考量。考虑诸如用户数量和工作负载使用模式之类的因素。 
+  创建架构跑道或技术待办事项，统筹确定它们与功能型待办事项的优先级。 
+  评估和评测不同的云服务（有关详细信息，请参阅 [PERF01-BP01 了解并掌握可用的云服务和功能](perf_architecture_understand_cloud_services_and_features.md)）。 
+  探索满足性能要求的不同架构模式，如微服务或无服务器（有关详细信息，请参阅 [PERF01-BP02 使用云提供商或合适的合作伙伴提供的指导来了解架构模式和最佳实践](perf_architecture_guidance_architecture_patterns_best_practices.md)）。 
+  咨询其他团队，查阅架构图和资源，例如 AWS Solution Architect、 [AWS Architecture Center](https://aws.amazon.com/architecture/)和 [AWS Partner Network](https://aws.amazon.com/partners/)，从而为工作负载选择合适的架构。 
+  定义吞吐量和响应时间等性能指标，以便于您评估工作负载的性能。 
+  进行试验并使用定义的指标来验证所选架构的性能。 
+  持续监控并根据需要进行调整，从而使架构保持最佳性能。 
+  记录所选架构和决策，作为将来更新和学习的参考。 
+  根据经验、新技术以及可表明当前方法需要进行更改或存在问题的指标，不断审查和更新架构选择方法。 

## 资源
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 **相关文档：** 
+  [AWS 解决方案库](https://aws.amazon.com/solutions/) 
+  [AWS Knowledge Center](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/) 

 **相关视频：** 
+  [This is my Architecture](https://aws.amazon.com/architecture/this-is-my-architecture/) 

 **相关示例：** 
+  [AWS 示例](https://github.com/aws-samples) 
+  [AWS 开发工具包示例](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) 