AWS Compute Optimizer で実現するリソース最適化 - インスタンスのライトサイジング

Compute Optimizer による EC2、Lambda、EBS、ECS のリソース推奨と、コスト削減の実践手法を解説します。

Compute Optimizer の概要

この記事は約 3 分で読めます。 Compute Optimizer は CloudWatch メトリクスを ML で分析し、EC2、Lambda、EBS、ECS Fargate のリソースサイズを最適化する推奨を提供するサービスです。過剰にプロビジョニングされたリソースを検出し、コスト削減の機会を金額で提示します。推奨は現在のパフォーマンスを維持しながらコストを削減する方向で生成されます。

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推奨の活用

EC2 の推奨では、現在のインスタンスタイプと推奨タイプの比較、推定コスト削減額、パフォーマンスリスク (推奨タイプでパフォーマンスが不足するリスク) が提示されます。Graviton インスタンスへの移行推奨も含まれ、x86 から Arm への移行で最大 40% のコスト削減が期待できます。Lambda の推奨ではメモリサイズの最適化が提示され、過剰なメモリ割り当てを削減できます。拡張インフラストラクチャメトリクスを有効にすると、3 か月分のメトリクスデータに基づくより精度の高い推奨が生成されます。

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まとめ

Compute Optimizer は ML ベースのリソース最適化推奨で、パフォーマンスを維持しながらコストを削減するサービスです。定期的に推奨を確認し、段階的にリソースを最適化するプロセスを確立することが重要です。

AWS の優位点

  • EC2 インスタンスの CPU・メモリ使用率を ML で分析し、最適なインスタンスタイプとサイズを推奨する
  • Lambda 関数のメモリ設定を分析し、コストとパフォーマンスのバランスが最適なメモリサイズを推奨する
  • EBS ボリュームの IOPS とスループットの使用率を分析し、最適なボリュームタイプを推奨する
  • Graviton インスタンスへの移行推奨で、同等性能で最大 40% のコスト削減機会を提示する
  • Organizations 統合で組織全体の最適化機会を集約し、総コスト削減額を可視化できる

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