クラウド コンピューティングは、企業の規模拡大と革新の方法に革命をもたらしましたが、コスト管理が 1 つの障害となっています。Precedence Research によると、クラウド コンピューティングの市場規模は 2030 年に 1.6 兆ドルに拡大すると予想されており、多くの組織がクラウド コンピューティングに移行するにつれて、コストの最適化を優先する必要が生じています。  このガイドでは、実際のケーススタディを使用して、クラウド コストの最適化に向けた効果の高い実用的なヒントに焦点を当てます。このガイドでは Amazon Web Services (AWS) クラウド プロバイダーを参照しますが、他の主要なクラウド プロバイダーにも同じヒントを適用するには、下の表に従ってください。開発者、アーキテクト、またはクラウド実践者にとって、これらの手順は簡単に従うことができ、コストの削減に役立ちます。  1. EC2インスタンスの適正サイズ なぜ重要なのか:  EC2 のインスタンスの過剰プロビジョニングは、クラウド コストの非効率性を引き起こす最も一般的な理由の 1 つです。多くの組織はリソースの使用率を過大評価する傾向があり、その結果、未使用のコンピューティングと高額な請求に悩まされることになります。 行動計画:  •  使用してインスタンス全体の CPU、メモリ、ディスクの使用状況を分析し、最適なインスタンスタイプにサイズ変更するための推奨事項を提供します。 AWS Compute Optimizer を  • 定期的に需要が急増するワークロードの場合は、  に切り替えます。 T3 などのバースト可能なインスタンス  •  推奨事項を CI/CD パイプラインに統合することで、適切なサイズ設定を自動化します。 Compute Optimizer の コード例:   aws ec2 modify-instance-attribute --instance-id instance-id --instance-type "{"Value": "t3.medium"}" ケーススタディ: ヘルスケア テクノロジー企業である は、Compute Optimizer の分析情報に基づいて EC2 インスタンスを適正サイズ化し、クラウド支出を 33% 削減しました。また、突然のピークが発生するワークロード用に T3 インスタンスをデプロイし、アイドル時のコンピューティング コストをそれに応じて削減することができました。 Innovaccer 続きを読む 2. 柔軟なワークロードのためにスポットインスタンスを活用する なぜ重要なのか: スポットインスタンスを使用すると、AWS で利用可能な余剰コンピューティング能力を活用し、オンデマンドインスタンスの価格を最大 90% 節約できます。これは、バッチ処理、継続的インテグレーション、継続的デプロイメント、ビッグデータなどの柔軟でステートレスなフォールトトレラントなワークロードに最適です。 行動計画:  • ETL プロセス、ビデオ レンダリング、テスト ベッドなどの割り込みが許容されるワークロードを特定します。  • 活用して、スポットインスタンスとオンデマンドインスタンスをシームレスにバランスさせ、信頼性を高めます。 混合インスタンスポリシーを備えた EC2 Auto Scaling を  •  使用してスポット価格を監視し、最大価格しきい値を設定します。 AWS スポットインスタンスアドバイザーを コード例:   { "LaunchTemplate": { "LaunchTemplateId": "lt-0abcd1234efgh5678", “version”: “1” }, "InstanceCount": 5, "Type": "request", "InstanceInterruptionBehavior": "terminate" } ケーススタディ: 分析ワークロードにスポットインスタンスを活用し、AWS Graviton プロセッサでの手頃な価格のコンピューティングに移行することで、2022 年にクラウド料金を 20% 削減しました。 。 ナショナルオーストラリア銀行 (NAB) は、 詳細はこちら  3. リソーススケジュールの自動化 なぜ重要なのか: 開発環境やステージング環境などのリソースは、誰もアクセスしていないときでも 24 時間 365 日稼働しています。営業時間外にこれらのリソースを自動的にオフにできれば、多大なコストを節約できます。 行動計画:  •  を使用して、事前に設定された時間枠内でリソースを開始および停止するスケジュール自動化を構築します。 AWS Instance Scheduler  •  のソリューションを作成し、ワークロードまたは休日カレンダーに基づいてスケジュールを動的に更新します。 Lambda コード例:   { "InstanceId": "i-0abcd1234efgh5678", "Schedule": "office-hours" } ケーススタディ: 物流会社  AWS Instance Scheduler を使用してリソースを自動的にシャットダウンすることで、非本番環境で 40%、本番環境で 15% のコスト削減を実現しました。  Archway は、 詳細はこちら 4. S3 ストレージコストを最適化する なぜ重要なのか:  AWS S3 は驚くほど柔軟ですが、すべてのデータをデフォルトのストレージ クラスに保存すると、コストが大幅に増加します。アクセス頻度に応じてストレージ クラスを適切に最適化することが、コスト削減の鍵となります。 行動計画:  • アクセスパターンが予測できないオブジェクトに対して オンにします。 S3 Intelligent-Tiering を  •  を構成して、30 ～ 60 日後にデータを Glacier に自動的に転送し、長期保存できるようにします。 S3 ライフサイクル ポリシー  •  を使用してバケットの使用状況を分析し、コスト削減の機会を迅速に特定します。 S3 ストレージ レンズ コード例:   { "Rules": [ { "ID": "MoveToGlacier", "Prefix": "", "Status": "Enabled", "Transitions": [ { "Days": 30, "StorageClass": "GLACIER" } ] } ] } ケーススタディ:   アクセス頻度の低いデータを S3 Glacier に移行することで AWS S3 の使用を最適化し、ストレージ コストを 27% 削減しました。 Airbnb は、 詳細はこちら 5. リザーブドインスタンスとSavings Plansを活用する なぜ重要なのか: 予測可能なワークロードの場合、リザーブドインスタンス (RI) と Savings Plans はオンデマンド料金に比べて最大 72% の節約を実現します。 行動計画:  • 定常状態のワークロードを分析し、1 年または 3 年の をコミットします。 リザーブドインスタンス  • インスタンス ファミリとリージョンの柔軟性が必要な場合に を配置します。 Compute Savings Plans  •  を通じて使用状況を追跡し、完全なコミットメント ROI を実現します。 AWS Cost Explorer ケーススタディ: 通信会社である 、貯蓄プランを自動化し、2022 年に実効貯蓄率を 22% 増加させ、年間の増分コストを 11 万ドル削減しました。 Hiya は 詳細を読む 6. データ転送コストを最適化する なぜ重要なのか: データ転送は、特にワークロードでリージョン間のトラフィックやコンテンツ配信が必要な場合、あらゆるワークロードにとって急激に増加するコストです。 行動計画:  •  を活用して、頻繁にアクセスされるデータを顧客の近くで提供し、送信コストを削減します。 AWS CloudFront  • 同じリージョン内でリソースを集約し、リージョン間の転送料金を最小限に抑えます。  •  と による使用状況モニタリングを活用します。 AWS Cost Explorer AWS Billing Dashboard ケーススタディ:    CloudFront と効率的なネットワーク戦略を活用してクラウド インフラストラクチャを最適化し、コンピューティング コストとデータ転送コストの両方を 46% 削減しました。 Canva は、 詳細はこちら 7. サーバーレスアーキテクチャを採用する なぜ重要なのか:  AWS Lambda のようなサーバーレス プラットフォームでは、使用したコンピューティング時間に対してのみ料金を支払うため、アイドル時の関連コストを削減できます。 行動計画:  • モノリシックアプリケーションをイベント駆動型の にリファクタリングします。 AWS Lambda 関数  •  を使用してメモリサイズと実行時間の最適化を実行します。 AWS Lambda Power Tuning コード例:   import boto3 lambda_client = boto3.client('lambda') response = lambda_client.update_function_configuration( FunctionName='MyFunction', MemorySize=128 ) ケーススタディ:  2022 年に自動販売機テレメトリ サービスを AWS Lambda に移行することで、運用オーバーヘッドを 65% 削減しました。 。 コカ・コーラは、 詳細はこちらをご覧ください  8. AWS 予算による監視とコスト管理 なぜ重要なのか: 消費された AWS リソースを可視化できなければ、簡単に予算オーバーしてしまいます。AWS 予算とコスト異常検出は、アラートとともに実用的な洞察を提供します。 行動計画:  • 特定のサービスまたはチームの予算を設定し、 経由で通知を構成します。 電子メールまたは SNS  •  使用して、異常な支出パターンを自動的にフラグ付けします。 AWS コスト異常検出を コード例:   { "Budget": { "BudgetLimit": { "Amount": 1000, "Unit": "USD" }, "Notification": { "ComparisonOperator": "GREATER_THAN", "Threshold": 80, "Subscribers": [ { "SubscriptionType": "EMAIL", "Address": "developer@example.com" } ] } } } ケーススタディ: ゲーム会社 、AWS Budgets を使用して支出を監視し、未使用のリソースへの支出を制御することで、年間数百万ドルを節約しています。 Zynga は 詳細はこちら コスト削減を実現する他の主要クラウドプロバイダー このガイドは主に に焦点を当てていますが、これらのコスト削減のヒントは   などの他の主要なクラウド プロバイダーにも適用されます。ほとんどのクラウド プロバイダーは、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、および監視サービスを提供しています。 Amazon Web Services (AWS) Microsoft Azure、 Google Cloud Platform (GCP) 以下は、AWS サービスを GCP および Azure の同様のサービスにマッピングした参照表です。これにより、前述のヒントや提案を GCP および Azure に簡単に適用できます。 機能/サービス アマゾン アズール Google クラウド (GCP) ストレージの最適化 S3 ライフサイクル ポリシー、インテリジェント階層化 Azure Blob ストレージ ライフサイクル管理 クラウド ストレージ ライフサイクル ポリシー アーカイブストレージ S3 氷河 Azure BLOB アーカイブ層 クラウドストレージアーカイブ コンピューティングの最適化 EC2 インスタンス、スポットインスタンス Azure 仮想マシン、スポット VM  Compute Engine、プリエンプティブル VM 適正サイズのツール AWS コンピューティング オプティマイザー Azureアドバイザー GCP レコメンダー サーバーレスコンピューティング AWS ラムダ Azure 関数 クラウド機能 自動スケーリング オートスケーリンググループ 仮想マシンスケールセット オートスケーラー 監視とアラート CloudWatch、コストエクスプローラー Azure モニター、Azure コスト管理 クラウド監視、課金アラート 予約価格 リザーブドインスタンス、Savings Plans 予約済み仮想マシン 確約利用割引 データ転送の最適化 クラウドフロント アズールフロントドア クラウド CDN スポット価格管理 スポットインスタンスアドバイザー Azure スポット アドバイザー プリエンプティブ VM レコメンダー 予算管理 AWS 予算、異常検出 Azure 予算 予算とコストアラート 結論 重要なのは、単にコストを削減するのではなく、効率性と責任のある環境を確立することです。これらの効果の高い戦略を実装することで、パフォーマンスを低下させることなく AWS コストを大幅に削減できる方法をご覧ください。 基本から始めましょう。EC2 インスタンスのサイズを適正化したり、リソースのスケジュールを自動化したり、スポットインスタンス、サーバーレス コンピューティング、Savings Plans を使用して高度なテクニックまで取り組みを拡大します。 特定のワークロードや課題を念頭に置いている場合は、クラウドの請求を抑えるためのカスタマイズされたソリューションをもう少し詳しく見てみましょう。

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