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Azure 上可持续工作负载的应用程序平台注意事项
设计和构建可持续工作负载需要了解部署应用程序的平台。 查看本部分中的注意事项和建议，了解如何围绕可持续性做出更明智的平台相关决策。
重要
本文是 Azure Well-Architected可持续工作负载 系列的一部分。 如果不熟悉本系列，建议从 什么是可持续工作负载开始？
平台和服务更新
使平台和服务保持最新，以利用最新的性能改进和能源优化。
定期查看平台和服务更新
平台更新使你能够使用最新的功能和特性来帮助提高效率。 在过时的软件上运行可能会导致运行欠佳的工作负载，并出现不必要的性能问题。 一般情况下，新软件往往效率更高。
绿色软件基金会的对齐方式： 能源效率
建议：
- 升级到更新、更高效的服务，因为服务可用。
- 考虑向后兼容性和硬件可重用性。 如果硬件或 OS 不受支持，升级可能不是最有效的解决方案。
- 利用Azure 自动化更新管理来确保将软件更新部署到 Azure VM。
区域差异
Microsoft Azure 数据中心在地理上分布在全球，并使用不同的能源提供动力。 在何处部署工作负载时做出决策可能会显著影响解决方案产生的排放。
详细了解 Azure 从数据中心到云的可持续性。 请参阅 Microsoft 数据中心可持续发展事实数据表中的特定于区域的可持续性信息。
部署到低碳区域
了解哪些 Azure 区域的碳足迹比其他区域低，以便就工作负载处理数据的位置和方式做出更明智的决策。
绿色软件基金会的对齐方式： 碳效率
建议：
- 使用更少的碳，因为部署工作负载的数据中心更有可能由可再生能源和低碳能源提供支持。
- 请考虑以下潜在的权衡：
- 转向低碳区域所付出的努力和时间。
- 在数据中心之间迁移数据可能没有碳效率。
- 考虑新区域的成本，包括可能更昂贵的低碳区域。
- 如果工作负载对延迟敏感，则迁移到碳较低的区域可能不是一种选择。
当碳强度较低时进行处理
地球上的一些地区比其他地区的碳含量更高。 因此，必须考虑工作负载的部署位置，并将其与其他业务要求相结合。
建议：
- 如果有可用的数据，在知道能源组合主要来自可再生能源时，请考虑优化工作负载。
- 如果应用程序 () 允许，请考虑在能源条件发生变化时动态移动工作负载。
- 例如，当可再生能源处于高峰期时，在夜间运行特定工作负载可能更有益。
选择靠近客户的数据中心
将云工作负载部署到数据中心非常简单。 但是，请考虑数据中心与客户之间的距离。 如果数据中心与使用者的距离较大，则网络遍历会增加。
绿色软件基金会的对齐方式： 能源效率
建议：
- 考虑部署到靠近使用者的数据中心。
在低碳强度期间运行批处理工作负载
主动设计工作负载的批处理有助于在低碳期间安排密集工作。
绿色软件基金会协调： 碳意识
建议：
- 如果有可用的数据，请规划部署，以最大程度地提高在低碳强度期间运行 批处理工作负载 的计算利用率。
- 潜在的权衡可能包括转向低碳区域所花费的努力和时间。 此外，在数据中心之间迁移数据可能并不节能，新区域（包括低碳区域）的成本可能更高。
现代化
选择如何操作工作负载时，请考虑这些平台设计决策。 利用 Azure 中的托管服务和高度优化的平台有助于构建云原生应用程序，这些应用程序本质上有助于改善可持续性状况。
容器化工作负载（如果适用）
考虑容器化工作负载的选项，以减少不必要的资源分配并更好地利用已部署的资源。
绿色软件基础对齐： 硬件效率
建议：
- 将应用部署为容器允许对 VM 进行装箱和获取更多资源，最终减少对主机 OS 上的库重复的需求。
- 消除了管理整个 VM 的开销，并允许为每个物理计算机部署更多应用。 容器化还优化了服务器利用率，提高了服务可靠性，降低了运营成本。 所需的服务器更少，可以更好地利用现有服务器。
- 请考虑以下权衡：只有在利用率较高时，容器化的好处才会实现。 此外，为少量容器预配业务流程协调程序（例如 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 或 Azure Red Had OpenShift (ARO) ）可能会导致总体排放增加。
评估迁移到 PaaS 和无服务器工作负载
与其他选项相比，托管服务经过高度优化，可在更高效的硬件上运行，从而降低碳影响。
建议：
- 使用完全托管且固有优化的平台生成云原生应用，而无需管理基础结构。 该平台处理缩放、可用性和性能，最终优化硬件效率。
- 查看 平台即服务 (PaaS) 工作负载的设计原则。
尽可能使用现成 VM
考虑 Azure 数据中心中未使用的容量。 利用其他浪费的容量（价格大幅降低），工作负载有助于实现更可持续的平台设计。
绿色软件基础对齐： 硬件效率
建议：
正确调整大小
确保工作负载使用所有分配的资源有助于提供更具可持续性的工作负载。 超大的服务是导致碳排放量增加的常见原因。
关闭非工作时间的工作负载
运行空闲的工作负载会浪费能源，并增加碳排放量。
建议：
- 开发和测试工作负载应在不使用时关闭或缩小。 与其让他们运行，不如考虑在正常营业时间外关闭它们。
- 详细了解如何在 非工作时间启动/停止 VM。
利用自动缩放和突发功能
超大型计算工作负载的情况并不少见，其中大部分容量从未被利用，最终导致能源浪费。
绿色软件基础对齐： 硬件效率
建议：
- 查看 Azure 工作负载 的自动缩放 指南。
- 查看 B 系列可突发虚拟机大小。
- 请注意，它可能需要优化，以防止在高需求短暂突发期间进行不必要的缩放，而不是静态增加需求。
- 将应用程序体系结构视为缩放注意事项的一部分。 例如， 逻辑组件应独立缩放 以满足该组件的需求，而不是在只有一部分组件需要缩放时缩放整个应用程序。
满足可伸缩性需求
考虑平台以及它是否满足解决方案的可伸缩性需求。 例如，使用专用分配预配资源可能会导致计算资源未使用或未充分利用。
示例：
- 通过App 服务计划预配Azure 应用服务环境 (ASE) 可能会导致预配计算，无论是否使用。
- 如果未充分利用 Azure API 管理高级层而不是消耗层，则会导致未使用的资源。
绿色软件基础对齐： 硬件效率
建议：
- 查看有关可伸缩性的平台设计决策，并确保工作负载尽可能多地利用预配的资源。
- 请考虑此权衡：某些服务需要更高的层来访问某些特性和功能，而不考虑资源利用率。
- 请考虑并尽可能首选允许动态层缩放的服务。
评估基于 Ampere Altra Arm 的处理器以用于虚拟机
基于 Arm 的 VM 是一种经济高效且节能的选项，不会损害所需的性能。
绿色软件基金会的对齐方式： 能源效率
建议：
- 评估基于 Ampere Altra Arm 的 VM 是否适合工作负荷。
- 详细了解 Azure 上使用基于 Ampere Altra Arm 的处理器的 Azure 虚拟机。
删除僵尸工作负载
请考虑发现未使用的工作负载和资源，以及订阅中是否有任何孤立资源。
建议：
- 如果不再需要任何孤立的工作负载或资源，请将其删除。
后续步骤
查看部署和测试的设计注意事项。