COST 6: コストターゲットに合わせて、リソースタイプ、リソースサイズ、およびリソース数を選択するには、どうすればよいですか?

対象タスクについて適切なリソースサイズおよびリソース数を選択していることを確認します。最もコスト効率の高いタイプ、サイズ、数を選択することで、無駄を最小限に抑えます。

リソース

Cost Optimization: EC2 Right Sizing
Amazon CloudWatch features
AWS Auto Scaling

ベストプラクティス:

• コストモデリングの実行: 組織の要件を特定し、ワークロードとその各コンポーネントのコストモデリングを実行します。さまざまな予測負荷におけるワークロードのベンチマークアクティビティを実行し、コストを比較します。モデリングを行う際には、費やされた時間がコンポーネントのコストに比例しているなどの潜在的利益を織り込む必要があります。

• データに基づいてリソースのタイプやサイズを選択する: ワークロードに関するデータとリソースの特性に基づいて、リソースのサイズやタイプを選択します。コンピューティング、メモリ、スループット、書き込み頻度などについて検討します。この選択は通常、前のバージョンのワークロード (オンプレミスバージョンなど)、ドキュメント、ワークロードに関する他の情報ソースを用いて行います。

• メトリクスに基づいて自動的にリソースタイプとサイズを選択する: 現在実行しているワークロードからのメトリクスを用いて、コストを最適化する適切なサイズやタイプを選択します。Amazon EC2、Amazon DynamoDB、Amazon EBS (PIOPS)、Amazon RDS、Amazon EMR、ネットワークなどのサービスに、適切なスループット、サイジング、ストレージをプロビジョニングします。これは、自動スケーリングなどのフィードバックループまたはワークロードのカスタムコードで行うことができます。

改善計画

コストモデリングの実行

コストモデリングを実行します。: ワークロードまたは概念実証を、テストする特定のリソースタイプとサイズを持つ別のアカウントにデプロイします。テストデータを使用してワークロードを実行し、出力結果のほか、テスト実行時のコストデータを記録します。次に、ワークロードを再デプロイするか、リソースタイプとサイズを変更して、テストを再実行します。

データに基づいてリソースのタイプやサイズを選択する

データに基づいてリソースを選択する : コストモデリングデータを使用して、予想されるワークロードの使用レベルを選択し、指定したリソースタイプとサイズを選択します。

メトリクスに基づいて自動的にリソースタイプとサイズを選択する

ワークロードメトリクスを設定する : ワークロードの主要メトリクスをキャプチャしていることを確認します。これらのメトリクスは、ワークロード出力などのカスタマーエクスペリエンスに関する示唆を提供し、CPU やメモリの使用状況などのリソースのタイプとサイズの違いに合わせて調整されます。
CloudWatch Getting Set Up
CloudWatch Publishing Custom Metrics

適切なサイズのレコメンデーションを表示する: AWS Compute Optimizer の適切なサイズのレコメンデーションを使用して、ワークロードを調整します。
AWS Compute Optimizer

メトリクスに基づいて自動的にリソースタイプとサイズを選択する: ワークロードメトリクスを使用して、ワークロードリソースを手動または自動的に選択します。AWS Auto Scaling を設定したり、アプリケーション内でコードを実装したりすると、頻繁な変更が要求される場合に必要となる労力を減らすことができるほか、手動プロセスより早く変更を実装できる可能性もあります。
Getting Started with Amazon EC2 Auto Scaling
Launch an EC2 Instance Using the SDK