第17章
コンピューティングのコスト最適化 — Savings Plans・Spot・Fargate
約3分
学習者Savings Plans、Reserved Instances、Spot Instancesは、全部安くする仕組みに見えます。
コンピューティングコストは、利用時間、インスタンスタイプ、購入方式、スケーリング設定で大きく変わります。SAA-C03では、Savings Plans、Reserved Instances、Spot Instances、Auto Scaling、Lambdaの判断が出ます。
購入方式の使い分け
| 方式 | 向いている用途 |
|---|---|
| On-Demand | 短期、予測不能、検証 |
| Savings Plans | 継続利用するコンピューティング全般 |
| Reserved Instances | 特定のRDSやEC2利用が安定している場合 |
| Spot Instances | 中断可能なバッチ、分散処理 |
常時稼働の本番EC2やFargate、Lambda利用がある程度読めるならSavings Plansを検討します。中断されてもよい処理ならSpot Instancesが候補です。
Auto Scalingで無駄を減らす
Auto Scalingは可用性だけでなくコスト最適化にも効きます。負荷が低い時間帯に台数を減らせるためです。
設計ポイント:
- 最小台数が過剰ではないか
- スケールアウト条件が遅すぎないか
- スケールイン条件が厳しすぎないか
- 予測可能な負荷にはScheduled Scalingを使えるか
サーバーレスとコンテナ
LambdaやFargateは、サーバー管理を減らせる一方、使い方によっては高くなることもあります。
| 要件 | コスト観点 |
|---|---|
| 短時間で不定期な処理 | Lambdaが有利になりやすい |
| 常時高負荷の処理 | EC2やECS on EC2が有利な場合がある |
| 運用負荷を下げたい | Fargateが候補 |
実務では、料金だけでなく運用コストも含めて判断します。
まとめ
コンピューティングコストは、利用パターンに合わせて購入方式と実行基盤を選ぶことで下げられます。
- 常時利用にはSavings PlansやReserved Instances
- 中断可能な処理にはSpot Instances
- 負荷変動にはAuto Scaling
- 短時間イベント処理にはLambda
- 権限・監視・運用工数もコストとして考える
次の章では、RDS、Aurora、DynamoDB、ElastiCacheのコスト最適化を扱います。
AWSクイズに挑戦するこの章で学んだAWSの知識を、4択クイズでアウトプットして定着させよう