COST09-BP03 リソースを動的に供給する - AWS Well-Architected Framework
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COST09-BP03 リソースを動的に供給する

リソースを計画的なやり方でプロビジョニングします。これは、自動スケーリングなどの需要ベース、または需要が予測可能でリソースが時間に基づいて提供される時間ベースで行います。これらの手法を使用すると、過剰プロビジョニングやプロビジョニング不足を最小限に抑えることができます。

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: 低

実装のガイダンス

AWS のお客様がアプリケーションに利用できるリソースを増やし、需要に合わせてリソースを供給する方法はいくつかあります。これらのオプションの 1 つは、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) および Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) インスタンスの起動と停止を自動化する AWS インスタンススケジューラを使用することです。もう 1 つのオプションは AWS Auto Scaling を使用することです。この方法では、アプリケーションやサービスの需要に基づいてコンピューティングリソースを自動的にスケーリングできます。需要に応じてリソースを供給することで、使用したリソースに対してのみ支払いを行い、必要なときにリソースを起動してコストを削減し、必要でないときにリソースを終了することができます。

AWS での Instance Scheduler を使用すると、Amazon EC2 インスタンスや Amazon RDS インスタンスを決まった時間に停止および開始するように設定できます。これにより、例えばユーザーが毎朝 8 時に Amazon EC2 インスタンスにアクセスし、夜 6 時以降は必要としないなど、一貫した時間パターンがある同一リソースの需要に応えることができます。この解決方法では、リソースを使用しないときは停止し、必要なときに開始することで、運用コストを削減できます。

AWS Instance Scheduler を使用したコスト最適化を示す図。

AWS Instance Scheduler によるコストの最適化。

また、AWS Systems Manager クイックセットアップを使用してシンプルなユーザーインターフェイス (UI) を使用して、アカウントやリージョン全体で Amazon EC2 インスタンスのスケジュールを簡単に設定できます。AWS Instance Scheduler を使用して Amazon EC2 または Amazon RDS インスタンスをスケジュールでき、既存のインスタンスを停止および起動できます。ただし、Auto Scaling グループ (ASG) の一部であるインスタンスや、Amazon Redshift や Amazon OpenSearch Service などのサービスを管理しているインスタンスは、停止および開始できません。Auto Scaling グループにはグループ内のインスタンス対して独自のスケジュールがあり、これらのインスタンスが作成されます。

AWS Auto Scaling により、変化する需要に対応するためにキャパシティを調整して、最低限のコストで安定かつ予測可能なパフォーマンスを維持できます。これは、Amazon EC2 インスタンス、スポットフリート、Amazon ECS、Amazon DynamoDB、Amazon Aurora と統合されたアプリケーションのキャパシティを拡張するためのフルマネージド型の無料サービスです。Auto Scaling では、リソースの自動検出によってワークロード内の設定可能なリソースを検出できます。また、パフォーマンス、コスト、または両者のバランスを最適化するためのスケーリング戦略が組み込まれており、予測スケーリングによって定期的に発生する急増に対応することができます。

Auto Scaling グループをスケーリングするには、複数のスケーリングオプションを使用できます。

  • 常に現在のインスタンスレベルを維持

  • 手動スケーリング

  • スケジュールに基づくスケーリング

  • 需要に応じたスケーリング

  • 予測スケーリングを使用する

Auto Scaling ポリシーは異なり、動的スケーリングポリシーとスケジュールスケーリングポリシーに分類できます。動的ポリシーには、手動または動的スケーリング、スケジュールスケーリングまたは予測スケーリングがあります。スケーリングポリシーは、動的スケーリング、スケジュールスケーリング、予測スケーリングに使用できます。また、 Amazon CloudWatch のメトリクスとアラームを使用して、ワークロードのスケーリングイベントをトリガーできます。最新の機能や改善点にアクセスできる 起動テンプレートを使用することをお勧めします。起動設定を使用する場合、すべての Auto Scaling 機能が利用できるわけではありません。例えば、スポットインスタンスとオンデマンドインスタンスの両方を起動する、または複数のインスタンスタイプを指定する Auto Scaling グループを作成することはできません。これらの機能を設定するには、起動テンプレートを使用する必要があります。起動テンプレートを使用するときは、それぞれバージョンを作成することをお勧めします。起動テンプレートのバージョニングにより、すべてのパラメータのサブセットを作成できます。その後、それを再利用して同じ起動テンプレートの他のバージョンを作成できます。

AWS Auto Scaling を使用するか、 AWS API または SDK を使用してコードにスケーリングを組み込むことができます。これにより、環境を手動変更していた運用コストがなくなり、その結果、全体的なワークロードコストが削減され、変更をより迅速に実行できるようになります。またこれにより、いつでもワークロードのリソースを需要に合わせて調達できます。ベストプラクティスに従って組織に動的にリソースを供給するには、AWS クラウド の水平スケーリングおよび垂直スケーリングと、Amazon EC2 インスタンスで実行されるアプリケーションの特性を理解する必要があります。このベストプラクティスに従うには、クラウド財務管理チームとテクニカルチームが協働することをお勧めします。

Elastic Load Balancing (Elastic Load Balancing) は、複数のリソースに需要を分散することで、スケーリングを支援します。ASG と Elastic Load Balancing を使用する、トラフィックを最適にルーティングして受信リクエストを管理し、Auto Scaling グループ内の 1 つのインスタンスに負荷がかかりすぎないようにすることができます。リクエストは、キャパシティや使用率を考慮せずに、ラウンドロビン方式でターゲットグループのすべてのターゲットに分散されます。

一般的な Amazon EC2 メトリクスは、CPU 使用率、ネットワークスループット、Elastic Load Balancing で確認されたリクエストとレスポンスのレイテンシーなどの標準メトリクスです。可能な場合は、カスタマーエクスペリエンスの指標となるメトリクスを使用する必要があります。このメトリクスは一般には、ワークロード内のアプリケーションコードから生成されるカスタムメトリクスです。このドキュメントでは、需要を動的に満たす方法を詳しく説明するために、Auto Scaling を需要ベースの供給モデルと時間ベースの供給モデルの 2 つのカテゴリに分類し、それぞれについて詳しく説明します。

需要ベースの供給: クラウドの伸縮性を活用して、ほぼリアルタイムの需要状況に応じて、変化する需要に対応するリソースを供給できます。需要ベースの供給の場合、API やサービス機能を活用すると、アーキテクチャ内のクラウドリソースの量をプログラムで変更できます。これにより、アーキテクチャ内のコンポーネントの規模を変えたり、需要が急増したときにリソースの数を増加させてパフォーマンスを維持したり、需要が後退したときにキャパシティを減少させてコストを節減させたりできます。

シンプル/ステップスケーリングやターゲットトラッキングなどの需要ベースのスケーリングポリシーを説明する図。

需要ベースの動的スケーリングポリシー

  • シンプル/ステップスケーリング: メトリクスをモニタリングし、カスタマーが手動で定義したステップに従ってインスタンスを追加/削除します。

  • ターゲット追跡: サーモスタットのような制御メカニズムで、インスタンスを自動的に追加または削除して、メトリクスをカスタマー定義の目標に維持します。

需要ベースのアプローチで設計する場合、主に 2 つの点を考慮する必要があります。第 1 に、新しいリソースをどれだけ早くプロビジョニングする必要があるかを理解することです。第 2 に、需要と供給の差異が変動することを理解することです。需要の変動ペースに対処できるようにしておくだけでなく、リソースの不具合にも備えておく必要があります。

時間ベースの供給: 時間ベースのアプローチでは、リソースのキャパシティを予測可能な需要、または時間ごとに明確に定義された需要に合わせます。このアプローチは、通常、リソースの使用率に依存せず、リソースが必要な特定の時間にそのリソースを確保します。また、起動手順、およびシステムや一貫性のチェックにより、遅延なくリソースを提供できます。時間ベースのアプローチでは、繁忙期に追加のリソースを投入したり、キャパシティを拡大したりできます。

スケジュールスケーリングや予測スケーリングなど、時間ベースのスケーリングポリシーを説明する図。

時間ベースのスケーリングポリシー

スケジュールされたまたは予測される Auto Scaling を使用して、時間ベースのアプローチを実装できます。営業開始時など、特定の時間にワークロードをスケールアウトまたはスケールインするようにスケジュールできるため、ユーザーがアクセスしたときや需要が増加したときにリソースを利用可能にしておくことができます。予測スケーリングでは、パターンを使用してスケールアウトします。一方スケジュールに基づくスケーリングでは、事前に定義された時間を使用してスケールアウトします。属性ベースの インスタンスタイプの選択 (ABS) 戦略を Auto Scaling グループで使用することもできます。これにより、インスタンスの要件を vCPU、メモリ、ストレージなどの属性のセットとして表現できます。これにより、新しい世代のインスタンスタイプがリリースされると自動的に使用し、さらに Amazon EC2 スポットインスタンスでより広い範囲のキャパシティにアクセスできます。Amazon EC2 フリートと Amazon EC2 Auto Scaling が指定した属性に適合するインスタンスを選択して起動するため、手動でインスタンスタイプを選択する必要がなくなります。

また、 AWS API や SDK および AWS CloudFormation を使用すると、必要に応じて自動的にプロビジョニングしたり、環境全体を削除したりできます。このアプローチは、所定の営業時間や一定期間にのみ実行される開発環境またはテスト環境に適しています。API を使用した環境内のリソースサイズのスケーリング (垂直スケーリング) にも対応しています。例えば、インスタンスのサイズやクラスを変更して、本番稼働ワークロードをスケールアップできます。これを行うには、インスタンスを停止・起動して、別のインスタンスのサイズやクラスを選択します。この手法は、使用中にサイズの拡大、パフォーマンス (IOPS) の調整、ボリュームタイプの変更が可能な Amazon EBS Elastic Volumes などのリソースにも適用できます。

時間ベースのアプローチを設計する際は、主に 2 つの点を考慮する必要があります。1 つ目は使用パターンの一貫性についてであり、 第 2 に、パターンを変更した場合の影響です。 予測精度は、ワークロードをモニタリングし、ビジネスインテリジェンスを使用することで高めることができます。使用パターンに大幅な変更がある場合は、時間を調整して予測対象範囲に収まるようにします。

実装手順

  • スケジュールされたスケーリングを設定: 需要の変化を予測できるため、時間ベースのスケーリングは適切な数のリソースを適時に提供できます。また、リソースの作成と設定が、需要の変化に対応するのに十分ではない場合にも役立ちます。ワークロード分析を活用して、AWS Auto Scaling を使用してスケジュールに基づくスケーリングを設定します。時間ベースのスケジューリングを設定するには、予測スケーリングまたはスケジュールに基づくスケーリングを使用し、予想される、または予測可能な負荷の変化に合わせて、事前に Auto Scaling グループの Amazon EC2 インスタンス数を増やすことができます。

  • 予測スケーリングの設定: 予測スケーリングを使用すると、トラフィックフローの日次および週次パターンに先立って、Auto Scaling グループ内の Amazon EC2 インスタンス数を増やすことができます。定期的にトラフィックのスパイクがあり、アプリケーションの起動に時間がかかる場合は、予測スケーリングの使用を考慮すべきです。予測スケーリングを使用すると、見積もられた負荷の前にキャパシティを初期化できるため、性質上後手に回る動的スケーリング単体と比較して、より迅速にスケールできます。例えば、ユーザーが始業時間とともにワークロードの仕様を開始し、終業時間後は使用しない場合、予測スケーリングを使用すれば、始業時間前にキャパシティを追加できるため、トラフィックの変化に反応する動的スケーリングで生じる遅延を排除できます。

  • 動的自動スケーリングの設定: アクティブなワークロードメトリクスに基づいてスケーリングを設定するには、Auto Scaling を使用してください。分析を使用して、正しいリソースレベルで起動するように Auto Scaling を設定し、ワークロードが要求された時間内にスケールすることを検証します。1 つの Auto Scaling グループ内でオンデマンドインスタンスとスポットインスタンスのフリートを起動し、自動的にスケールできます。スポットインスタンスの利用による割引に加え、リザーブドインスタンスや Savings Plans を利用して、通常のオンデマンドインスタンスの価格から割引を受けることができます。これらの要素をすべて組み合わせることで、Amazon EC2 インスタンスのコスト削減を最適化し、アプリケーションに必要なスケールとパフォーマンスを実現できます。

リソース

関連するドキュメント:

関連動画:

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