ピークパフォーマンスに最適なEC2インスタンスサイズの選び方
Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスサイズを正しく選択することは、AWS上でスケーラブルで費用対効果が高く、高性能なアプリケーションをデプロイする上で最も重要な決定事項と言えるでしょう。小さすぎるインスタンスを選択すると、パフォーマンスのボトルネック、アプリケーションの遅延、ユーザーエクスペリエンスの低下につながります。逆に、過剰にプロビジョニングすると、クラウドの支出が無駄になります。この包括的なガイドでは、ワークロードの要件を分析し、それを最適なEC2インスタンスファミリーとサイズに正確に一致させるための体系的なプロセスを段階的に説明し、不必要な支出なしにピークパフォーマンスを達成できるようにします。
汎用からコンピューティング最適化、メモリ最適化まで、さまざまなインスタンスファミリーのニュアンスを理解することは、AWSでの効率的なクラウドリソース管理への第一歩です。
1. EC2インスタンスファミリーの理解
AWSは、CPU、メモリ、ストレージ、またはネットワークといった主要なリソース割り当てに基づいてEC2インスタンスをファミリーに分類しています。ワークロードの主要なリソース要件を適切なファミリーに一致させることが、ベースラインパフォーマンスにとって不可欠です。
A. 汎用インスタンス（M、Tファミリー）
これらのインスタンスは、コンピューティング、メモリ、ネットワークリソースのバランスを提供し、多くのWebサーバー、小規模から中規模のデータベース、開発環境に最適です。
- Mファミリー（例：
m6i、m7g）： バランスの取れたワークロードに対して、安定したスケーラブルなパフォーマンスを提供します。 - Tファミリー（例：
t3、t4g）： これらはバースト可能インスタンスです。CPUパフォーマンスのベースラインレベルを提供しますが、CPUクレジットを使用して、必要に応じてそのベースラインを超えてバーストすることができます。トラフィックパターンが変動するワークロード、例えば低トラフィックのWebアプリケーションや、持続的な高CPUを必要としないバックグラウンドサービスに最適です。
Tインスタンスのヒント： CPUクレジット残高を注意深く監視してください。インスタンスが継続的にクレジットを使い果たしている場合、パフォーマンスはベースラインレベルに制限されます。このような場合は、Mファミリーのインスタンスに移行する必要があります。
B. コンピューティング最適化インスタンス（Cファミリー）
アプリケーションがCPU集約型（例：高性能Webサーバー、バッチ処理、ビデオエンコーディング、科学モデリング）である場合、Cファミリー（c6i、c7g）は、コンピューティングパワーに対して最高の価格/パフォーマンス比を提供します。
C. メモリ最適化インスタンス（R、Xファミリー）
これらは、大規模なリレーショナルデータベース、インメモリキャッシュ（RedisやMemcachedなど）、高速な大規模データセットへのアクセスを必要とする高性能分析エンジンなど、メモリ集約型のタスク向けに設計されています。
- Rファミリー（例：
r6i、r7a）： メモリとvCPUの比率が高いです。
D. ストレージ最適化インスタンス（I、Dファミリー）
ローカルストレージ上の非常に大きなデータセットに対する非常に高いシーケンシャルな読み書きアクセスを必要とするワークロード（例：NoSQLデータベース（Cassandra、MongoDB）やデータウェアハウジングアプリケーション）に使用されます。
2. ワークロード要件の分析
選択したファミリー内で適切なサイズを選択するには、アプリケーションが実際に何を必要としているかを定量化する必要があります。これには通常、既存の環境での主要業績評価指標（KPI）の監視、または負荷テスト中の監視が含まれます。
A. CPU使用率分析
アプリケーションがCPUバウンドであるかどうかを判断します。持続的に高いCPU使用率（一貫して70〜80%以上）は、より多くの処理能力が必要であることを示します。バースト可能なワークロードの場合は、CPUクレジット使用量に対して平均CPU使用率を監視します。
実施すべきこと： 対象環境が（プライマリAPIゲートウェイのような）持続的なアプリケーションである場合、Tインスタンスを避け、MまたはCのような安定したファミリーを選択してください。
B. メモリ消費量（RAM）
メモリは、Javaアプリケーションや大規模キャッシュのようなアプリケーションのボトルネックとなることがよくあります。過剰なスワッピングやページング（ディスクスペースを仮想メモリとして使用すること）を観察した場合、インスタンスのメモリが不足しています。
主要メトリック： ピーク負荷時のアプリケーションによってアクティブに使用されているRAMの割合を測定します。メモリとvCPUの比率がデータベースやキャッシュソフトウェアのニーズ（例：メモリが最優先の場合はRファミリー）に合致するインスタンスを選択します。
C. ストレージとI/O要件
アプリケーションがディスクへの読み書きを頻繁に行う場合（例：トランザクションデータベース）、ローカルディスクサイズだけでなく、1秒あたりのI/O操作数（IOPS）とスループットに焦点を当てます。
- インスタンスストレージ（一時的）： 一部のインスタンス（Iファミリーなど）は、高性能なローカルNVMeストレージを提供します。これは一時的なデータに優れていますが、停止/終了時に失われます。
- Elastic Block Store（EBS）： 永続ストレージの場合は、インスタンスタイプが必要なEBSボリュームパフォーマンスティア（例：
gp3対io2Block Express）をサポートしていることを確認します。
D. ネットワーク帯域幅
大量のデータ転送を処理するアプリケーション（例：メディア処理、大規模データストリーミング）の場合、ネットワークスループットが重要になります。多くの最新インスタンスはEnhanced Networking（ENA）をサポートしていますが、達成可能な最大帯域幅はインスタンスサイズとともにスケールします。
- ヒント： 小規模なインスタンスではネットワーク帯域幅が制限されていることがよくあります。高スループットアプリケーションを扱う際は、必ずネットワークパフォーマンス仕様を確認してください。
3. サイジング戦略：テストから本番へ
サイジングプロセスは反復的であり、データに基づいて行うべきです。
ステップ1：小規模インスタンスでベースラインを確立する
小さく開始し、多くの場合、選択したファミリーのm6g.largeまたは同等のインスタンスから始めます。アプリケーションをデプロイし、予想されるピークトラフィックを模倣する標準化された負荷テストを実行します。
ステップ2：ボトルネックを特定し、垂直スケールする
CloudWatchメトリック（CPU使用率、メモリ使用率、ネットワーク送受信、ディスク読み書きIOPS）を使用して制約を見つけます。
| 発見されたボトルネック | 推奨されるアクション | 対象ファミリー/サイズ増加 |
|---|---|---|
| CPU使用率高 | より多くの処理能力が必要 | 次の大きいサイズまたはCファミリーインスタンスに移行します。 |
| メモリ使用率高 | より多くのRAMが必要 | 次のサイズアップ、Rファミリーインスタンスを検討します。 |
| EBSレイテンシ高 | ストレージが遅い | EBSボリュームパフォーマンスを向上させるか、ローカルストレージが必要な場合はIファミリーインスタンスに移行します。 |
ステップ3：垂直スケーリングの例
m6i.xlarge（4 vCPU、16 GiB RAM）から開始し、リソースが倍必要であると判断した場合：
- 垂直スケールアップ：
m6i.2xlarge（8 vCPU、32 GiB RAM）に移行します。 - 水平スケールアウト（ベストプラクティス）： ステートレスサービスを実行している場合、ロードバランシングを導入し、
m6i.xlargeインスタンスを2つデプロイするのが最適な方法であることが多く、冗長性とスケーラビリティを提供します。
垂直スケーリングに関する注意： 簡単ですが、アプリケーションが新しいリソースを均一に利用していない場合、はるかに大きいインスタンスサイズに移行すると、予期しないオーバーヘッドやリソースの不均衡が生じることがあります。大幅な垂直ジャンプの後には常にテストしてください。
4. AWS Gravitonプロセッサの活用
インスタンスを選択する際は、プロセッサアーキテクチャを検討してください。最新のAWS Gravitonプロセッサ（ARMアーキテクチャベースで、「g」サフィックス（例：m7g、c7g）で示される）は、ソフトウェアスタックがアーキテクチャをサポートしている限り、同等のIntel/AMDインスタンスと比較して、大幅に優れた価格/パフォーマンス比（最大40%向上）を提供することがよくあります。
アプリケーションスタック（OS、ランタイム、依存関係）が互換性がある場合、コスト最適化と高性能を両立させるためのデフォルトの出発点としてGravitonインスタンスを検討すべきです。
結論
最適なEC2インスタンスサイズを選択することは、経験的データに基づいた継続的な最適化プロセスです。まず、主要なリソースニーズ（CPU、メモリ、ストレージ）を適切なEC2ファミリーに合わせます。次に、負荷テスト中にCloudWatchのような監視ツールを使用して、そのファミリー内でピークパフォーマンス目標を達成するために必要な正確なサイズを経験的に決定します。過剰なプロビジョニングを避け、垂直および水平スケーリング戦略の両方を慎重にテストすることで、AWS上でアプリケーションが効率的かつ費用対効果高く実行されることを保証します。