COST05-BP03 各コンポーネントの詳細な分析を実行する - コスト最適化の柱
実装のガイダンスリソース

COST05-BP03 各コンポーネントの詳細な分析を実行する

各コンポーネントの、組織にかかる全体的なコストを調べます。運用および管理のコスト、特にクラウドプロバイダーが提供するマネージドサービスを使用するコストを考慮して、総保有コストを計算します。レビューを行う際には、潜在的利益 (分析に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) を織り込む必要があります。

このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル: 高

実装のガイダンス

時間短縮を検討して、チームが技術的な負債の返済、イノベーション、付加価値機能、ビジネスの差別化要素の構築に集中できるようにします。例えば、データベースをできるだけ迅速にオンプレミス環境からクラウドにリフトアンドシフト (リホストともいいます) して、後で最適化する必要がある場合です。AWS でマネージドサービスを利用して、ライセンスコストの排除または削減を模索することには、時間をかけるだけの価値があります。AWS のマネージドサービスによって、OS のパッチ適用やアップグレードなど、サービス維持に伴う運用上および管理上の負担が軽減されるため、イノベーションとビジネスに集中できます。

マネージドサービスはクラウド規模で運用されるため、トランザクションまたはサービス単位でコストを削減できます。アプリケーションのコアアーキテクチャを変更せずに、具体的なメリットを生み出すための潜在的最適化作業を行うことができます。例えば、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) などの Database as a Service プラットフォームに移行するか、アプリケーションを AWS Elastic Beanstalk などのフルマネージドプラットフォームに移行することで、データベースインスタンスの管理に要する時間を短縮したいと考えているとします。

通常、マネージドサービスは、十分なキャパシティを確保するために設定できる属性を備えています。この属性を設定およびモニタリングして、余剰キャパシティを最小限に抑え、パフォーマンスを最大化する必要があります。AWS Management Console や AWS API および SDK を使用して AWS Managed Services の属性を変更し、需要の変化に合わせてリソースのニーズを調整できます。例えば、Amazon EMR クラスター (または Amazon Redshift クラスター) のノード数を増減して、規模をスケールアウトまたはスケールインできます。

また、AWS リソースの複数のインスタンスを圧縮して、高密度での使用を有効にすることもできます。例えば、単一の Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) データベースインスタンスで、複数の小さなデータベースをプロビジョニングできます。使用量が増えたら、スナップショットや復元プロセスを使用して、そのデータベースの 1 つを専用の Amazon RDS データベースインスタンスに移行できます。

マネージドサービスでワークロードをプロビジョニングする際は、サービスキャパシティの調整要件を理解する必要があります。主な要件としては、時間、労力、通常のワークロードオペレーションへの影響などが一般には考えられます。プロビジョニングされたリソースでは変更が発生するまでの時間が許容され、このために必要なオーバーヘッドをプロビジョニングする必要があります。サービス変更に必要な継続的労力は、システムに統合する API と SDK や、Amazon CloudWatch などのモニタリングツールを使用することで、実質ゼロまで減らすことができます。

Amazon RDS、Amazon Redshift、Amazon ElastiCache はマネージドデータベースサービスを提供しています。Amazon Athena、Amazon EMR、および Amazon OpenSearch Service は、マネージド分析サービスを提供します。

AMS は、エンタープライズのお客様やパートナーに代わって AWS インフラストラクチャを運用するサービスです。コンプライアンスに準拠したセキュアな環境で、ワークロードをデプロイできます。AMS では、エンタープライズクラウド運用モデルとオートメーションを使用して、組織の要件を満たし、クラウド移行を高速化し、オンゴーイングの管理コストを削減できます。

実装手順

  • 徹底分析を実行する: コンポーネントリストを使用して、各コンポーネントを優先度が高いものから処理します。優先度がより高く、より多くのコストがかかるコンポーネントについては、追加の分析を実行し、利用可能なすべてのオプションとその長期的な影響を評価します。優先度の低いコンポーネントの場合、使用状況の変化によってコンポーネントの優先度が変更するかどうかを評価し、かける労力の適切性の分析を実行します。

  • マネージドリソースと非マネージドリソースを比較する: 管理するリソースの運用コストを考慮して、AWS マネージドリソースと比較します。例えば、Amazon EC2 インスタンスで実行しているデータベースをレビューし、Amazon RDS (AWS マネージドサービス) を使用した場合と比較したり、Amazon EMR を、Amazon EC2 で Apache Spark を実行する場合と比較したりします。セルフマネージドワークロードから AWS のフルマネージドワークロードに移行する際は、オプションを慎重に研究してください。考慮すべき最も重要な 3 つの要因は、使用するマネージドサービスのタイプ、データの移行に使用するプロセス、AWS 責任共有モデルの理解です。

リソース

関連ドキュメント:

関連動画:

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