COST05-BP03 各コンポーネントを徹底的に分析する - コスト最適化の柱
実装のガイダンスリソース

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COST05-BP03 各コンポーネントを徹底的に分析する

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。のマネージドサービスは、OS のパッチ適用やアップグレードなど、サービスの維持に伴う運用上および管理上の負担 AWS を取り除き、イノベーションとビジネスに集中できるようにします。

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 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かかる時間を短縮したい場合がありますAWS Elastic Beanstalk。

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 または AWS APIs と AWS Managed Services を使用して の属性を変更SDKsして、リソースのニーズを需要の変化に合わせて調整できます。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 リソースに複数のインスタンスをパックして、高密度の使用量をアクティブ化することもできます。例えば、1 つの Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) データベースインスタンスに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。使用量が増えると、スナップショットと復元プロセスを使用して、いずれかのデータベースを専用の 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。サービスの変更に必要な継続的な労力は、Amazon などのシステムおよびモニタリングツールとSDKs統合された APIs および を使用することで、実質的にゼロに削減できます CloudWatch。

Amazon RDS、Amazon Redshift 、および Amazon ElastiCache は、マネージドデータベースサービスを提供します。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、企業の顧客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 は、自動化を備えたエンタープライズクラウド運用モデルを使用して、組織の要件を満たすこと、クラウドへの移行を高速化すること、継続的な管理コストを削減することを可能にします。

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の比較： 管理するリソースの運用コストを考慮し、 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されているデータベースを確認し、Amazon RDSオプション ( AWS マネージドサービス) または Amazon と Amazon で Apache Spark を実行するEMR場合を比較しますEC2。セルフマネージド型ワークロードから AWS フルマネージド型ワークロードに移行する場合は、オプションを慎重に調査してください。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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