継続的なリソースの適正化とコスト削減のための AWS Compute Optimizer の活用

AWS Compute Optimizerを活用した継続的なサイジング適正化とコスト削減

Amazon Web Services (AWS) のダイナミックな環境において、コンピューティングリソースをワークロードの要件に完全に一致させることは常に課題です。過剰なプロビジョニングは不要なクラウド支出につながり、不十分なプロビジョニングはアプリケーションのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを低下させます。効率を最大化し、運用コストを最小限に抑えるためには、サイジングの適正化（right-sizing）の実践が不可欠です。

AWS Compute Optimizer (ACO) は、この課題に正面から取り組む、機械学習を活用した重要なサービスです。リソースの利用状況メトリクスと構成データを経時的に分析し、理想的なリソースサイジングのための実用的な推奨事項を提供します。本ガイドでは、Amazon EC2インスタンス、EBSボリューム、およびAWS Lambda関数全体で継続的な最適化を効果的に実現するためにACOのインサイトをどのように活用し、散発的な見直しをプロアクティブなコスト管理戦略へと変えるかを探ります。

AWS Compute Optimizerの理解

AWS Compute Optimizerは、リソースの過去の利用状況メトリクス（通常、直近14日間に収集されたもの）を分析することによって推奨事項を提供します。AWSの利用パターンに基づいてトレーニングされた高度な機械学習アルゴリズムを活用し、過剰プロビジョニングされている（無駄につながる）リソース、または不十分なプロビジョニングである（パフォーマンスのボトルネックにつながる）リソースを特定します。

ACOは、CPU使用率、メモリ使用量（適切なCloudWatchエージェントがインストールされている場合）、ネットワークスループット、ディスクI/Oなど、いくつかの要因を評価し、コスト効率とパフォーマンスの両方を優先する推奨事項を生成します。

ACOが提供する主要メトリクス

最適化の所見 (Optimization Findings): リソースのカテゴリ分類（例：過剰プロビジョニング、不十分なプロビジョニング、最適化済み）。
推定月間節約額 (Estimated Monthly Savings): 推奨事項を実施した場合の予想されるコスト削減額。
パフォーマンスリスク (Performance Risk): 推奨事項の実施がワークロードのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性を示す、低、中、高の評価。
推奨されるオプション (Recommended Options): 特定の代替リソース構成（例：インスタンスタイプ、メモリ設定、EBSボリューム仕様）。

注記: Compute Optimizerは無料のサービスです。他の有料サービスの潜在的な節約とパフォーマンス改善を特定することによってのみ価値を生み出します。

Amazon EC2インスタンスのサイジング適正化

EC2インスタンスは、クラウドコンピューティングコストの最大の単一要因となることがよくあります。ACOは、スタンドアロンインスタンスとAuto Scaling Group (ASG) 内のインスタンスに対して、カスタマイズされた推奨事項を提供します。

過剰・不十分プロビジョニングされているインスタンスの特定

ACOは分析に基づいてEC2インスタンスを分類します。

過剰プロビジョニング (Over-provisioned): 一貫して低いCPU使用率とメモリ使用量を示すインスタンス。ACOは、より小さく安価なインスタンスタイプへの移行（例：m5.largeからt3.mediumへの切り替え）を推奨します。
不十分なプロビジョニング (Under-provisioned): 一貫して高い使用率を示し、多くの場合CPU使用率が100%に達するインスタンス。ACOは、アプリケーションの応答性を向上させるために、より大きく堅牢なインスタンスタイプへの移行（例：c5.xlargeからc5.2xlargeへの切り替え）を推奨します。

EC2のサイジング適正化の推奨事項の実施

変更の実施には、特に本番ワークロードの場合、慎重な計画が必要です。インスタンスタイプの変更プロセスには、通常、インスタンスの停止、変更、および再起動が含まれます。

例：CLIを使用した過剰プロビジョニングされたインスタンスの変更

ACOがインスタンスをm5.largeからt3.largeにサイズダウンすることを推奨する場合、手順は次のとおりです。

インスタンスの停止:
bash aws ec2 stop-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0
インスタンスタイプの変更:
bash aws ec2 modify-instance-attribute --instance-id i-1234567890abcdef0 --instance-type "{'Value': 't3.large'}"
インスタンスの開始:
bash aws ec2 start-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0

ベストプラクティス: これらの変更は必ずトラフィックの少ない時間帯に実行し、新しいサイズがパフォーマンスの低下なしにピークロードを処理できることを確認するために、実施後24〜48時間はインスタンスメトリクス（CPU、レイテンシ、アプリケーションログ）を注意深く監視してください。

Amazon EBSボリュームの最適化

Compute Optimizerは、EC2インスタンスにアタッチされているElastic Block Store (EBS) ボリュームに対しても推奨事項を拡張します。ここでの最適化は、最新のボリュームタイプを推奨したり、IOPS/スループット設定を調整したりすることにより、コストあたりのパフォーマンスを最大化することに焦点を当てています。

移行の推奨事項

最も一般的で重要な最適化は、古いボリュームタイプ、特にgp2を新しいgp3ボリュームタイプに移行することです。

ボリュームタイプ	利点
`gp2`	パフォーマンスがサイズに直接連動。高いIOPSにはコストが高くなりがち。
`gp3`	基本パフォーマンスがサイズから切り離されている。IOPS/スループットを独立して調整でき、大幅なコスト削減につながることが多い。

ACOは、観測された使用パターに基づいて、IOPSとスループット値の具体的な変更を推奨します。たとえば、月額10ドルのgp2ボリュームがあり、ACOが同じパフォーマンスを達成できるカスタムIOPSを持つより小さいgp3ボリュームが月額6ドルであると判断した場合、その所見を生成します。

実行可能なステップ：ボリュームの変更

EBSボリュームの変更（EC2インスタンスタイプの変更とは異なり）は、通常、ボリュームが使用中でも実行できますが、パフォーマンスへの影響を考慮する必要があります。

# 例: ボリュームをgp3に移行し、特定のIOPS/スループットを設定する
aws ec2 modify-volume \n    --volume-id vol-fedcba9876543210 \n    --volume-type gp3 \n    --iops 3000 \n    --throughput 125

AWS Lambda関数のサイジング適正化

サーバーレスワークロードの場合、Compute OptimizerはAWS Lambda関数に関する重要なインサイトを提供します。Lambdaでは、メモリ設定が関数に割り当てられるvCPUの量を決定します。Lambdaのサイジング適正化は、主にパフォーマンス目標を満たしつつ、最も低いメモリ構成を見つけることです。

メモリとCPUのトレードオフ

ACOは、さまざまなメモリ構成における関数の呼び出し期間を分析します。ある関数が1024MBのメモリを割り当てられていても、同じ許容時間内に完了するために実際に必要とするのは512MBだけかもしれません。メモリを削減すると、課金は（割り当てられたメモリ * 期間）に基づいて計算されるため、呼び出しあたりのコストが削減されます。

ACOは、レイテンシの大きな（あるいは全くない）増加なしにコスト削減につながる、メモリ設定の引き下げを伴う推奨事項を提供します。

Lambda関数の最適化の実施

Lambdaの最適化は簡単で、通常は関数の設定に単純な更新を行うだけで済みます。

例：Lambdaメモリ設定の更新

ACOが関数を2048MBから1024MBに移行することを推奨する場合：

aws lambda update-function-configuration \n    --function-name MyOptimizedFunction \n    --memory-size 1024

継続的最適化のワークフローへの統合

サイジングの適正化は一度限りの監査ではなく、継続的な規律であるべきです。Compute Optimizerは、そのAPIとAWS Organizationsとの統合を通じてこれを促進します。

1. 一元化された管理

AWS Organizationsを使用している場合は、Compute Optimizerの委任管理者アカウントを指定します。これにより、ACOはすべてのカウントを横断した統合された推奨事項を提供し、企業全体の潜在的な節約に関する全体像を提供できます。

2. 自動化と通知

Compute Optimizer APIを使用して、AWS CloudWatch EventsまたはLambdaと統合し、自動化されたワークフローを作成します。

スケジュールされたレポート: 最新の優先度の高い推奨事項（例：推定節約額が最も高いもの）を取得するための、毎日または毎週のトリガーを設定します。
アラート: ACOが特定の設定を持つリソース（例：パフォーマンスリスクの高い不十分プロビジョニングされたインスタンス）を特定した場合に、SNSを介してアラートをトリガーします。
半自動実装: 低リスクで高節約の推奨事項（EBS gp3移行など）については、Lambda関数を使用して変更リクエストを自動的に生成したり、必要なガバナンスのしきい値を満たした後、変更を直接適用したりします。

# boto3を使用した推奨事項を取得するための概念的なPythonスニペット
import boto3

aco_client = boto3.client('compute-optimizer')

response = aco_client.get_ec2_instance_recommendations(
    filters=[
        {'name': 'finding', 'values': ['Overprovisioned']}
    ]
)
# 推奨オプションを処理し、それに基づいてアクションを実行します...

Compute Optimizerを使用するためのベストプラクティス

エリア	ベストプラクティス
監視期間	推奨事項を信頼する前に、リソースが少なくとも14日間、通常の負荷の下で実行されていることを確認してください。
パフォーマンステスト	サイズダウンの推奨事項を実装した後、アプリケーションが要求されるSLO（サービスレベル目標）を維持していることを確認するために、必ず負荷テストを実行してください。
特殊なワークロード	ステートフルアプリケーション、データベース、またはACOがより小さいサイズを推奨する場合でも特定のインスタンスタイプや最小リソースを必要とする可能性のあるサードパーティライセンスサーバーには注意してください。
メモリメトリクス	EC2の場合、詳細なメモリ使用量データを収集するためにCloudWatchエージェントをインストールしてください。これがないと、ACOのサイジング適正化の推奨は主にCPUとネットワークに依存し、不完全になる可能性があります。
継続的なレビュー	ACOダッシュボードを生きている文書として扱います。ワークロードは絶えず変化するため、リソースサイジングの定期的な再評価が必要です。

結論

AWS Compute Optimizerは、複雑なリソース最適化のタスクを、実用的でデータ駆動型のプロセスに変えます。EC2インスタンス、EBSボリューム、およびLambda関数に対する推奨事項を体系的に適用し、サービスを継続的なレビューサイクルに統合することにより、組織はアプリケーションが最適なパフォーマンスを維持することを保証しつつ、大幅かつ持続可能なコスト削減を達成できます。ACOを活用することは、AWS上でのクラウド財務管理（FinOps）と運用の卓越性を習得するための基本的なステップです。