cost-optimization

クラウドコスト最適化

AWS、Azure、GCP、OCI 全体でクラウドコストを最適化するための戦略とパターン。

目的

パフォーマンスと信頼性を維持しながらクラウド支出を削減するため、体系的なコスト最適化戦略を実装します。

使用する場面

• クラウド支出を削減する
• リソースを適正サイズにする
• コストガバナンスを実装する
• マルチクラウドのコストを最適化する
• 予算制約を満たす

コスト最適化フレームワーク

1. 可視化

• コスト配分タグを実装する
• クラウドコスト管理ツールを使用する
• 予算アラートを設定する
• コストダッシュボードを作成する

2. 適正サイズ化

• リソース使用率を分析する
• 過剰にプロビジョニングされたリソースを縮小する
• 自動スケーリングを使用する
• アイドル状態のリソースを削除する

3. 料金モデル

• リザーブドキャパシティを使用する
• スポット／プリエンプティブルインスタンスを活用する
• Savings Plans を実装する
• コミットメント利用割引を使用する

4. アーキテクチャの最適化

• マネージドサービスを使用する
• キャッシュを実装する
• データ転送を最適化する
• ライフサイクルポリシーを使用する

AWS のコスト最適化

リザーブドインスタンス

Savings: 30-72% vs On-Demand
Term: 1 or 3 years
Payment: All/Partial/No upfront
Flexibility: Standard or Convertible

Savings Plans

Compute Savings Plans: 66% savings
EC2 Instance Savings Plans: 72% savings
Applies to: EC2, Fargate, Lambda
Flexible across: Instance families, regions, OS

スポットインスタンス

Savings: Up to 90% vs On-Demand
Best for: Batch jobs, CI/CD, stateless workloads
Risk: 2-minute interruption notice
Strategy: Mix with On-Demand for resilience

S3 のコスト最適化

resource "aws_s3_bucket_lifecycle_configuration" "example" {
  bucket = aws_s3_bucket.example.id

  rule {
    id     = "transition-to-ia"
    status = "Enabled"

    transition {
      days          = 30
      storage_class = "STANDARD_IA"
    }

    transition {
      days          = 90
      storage_class = "GLACIER"
    }

    expiration {
      days = 365
    }
  }
}

Azure のコスト最適化

リザーブド VM インスタンス

• 1 年または 3 年の契約期間
• 最大 72% の節約
• 柔軟なサイズ変更
• 交換可能

Azure ハイブリッド特典

• 既存の Windows Server ライセンスを使用する
• RI と併用で最大 80% の節約
• Windows および SQL Server で利用可能

Azure Advisor の推奨事項

• VM を適正サイズにする
• 未使用のリソースを削除する
• リザーブドキャパシティを使用する
• ストレージを最適化する

GCP のコスト最適化

確約利用割引

• 1 年または 3 年のコミットメント
• 最大 57% の節約
• vCPU とメモリに適用
• リソースベースまたは支出ベース

継続利用割引

• 自動的な割引
• 稼働中のインスタンスで最大 30%
• コミットメント不要
• Compute Engine、GKE に適用

プリエンプティブル VM

• 最大 80% の節約
• 最大実行時間は 24 時間
• バッチワークロードに最適

OCI のコスト最適化

フレキシブルシェイプ

• OCPU とメモリを個別にスケールする
• インスタンスのサイズをワークロードの需要に合わせる
• 固定 VM シェイプによる容量の無駄を削減する

コミットメントと予算

• 予測可能な支出には年間コミットメントを使用する
• コンパートメントレベルの予算とアラートを設定する
• OCI Cost Analysis で月次予測を追跡する

プリエンプティブルキャパシティ

• バッチおよび一時的なワークロードにはプリエンプティブルインスタンスを使用する
• 中断耐性のある自動スケーリンググループを維持する
• 重要なサービスには標準キャパシティを混在させる

タグ付け戦略

AWS のタグ付け

locals {
  common_tags = {
    Environment = "production"
    Project     = "my-project"
    CostCenter  = "engineering"
    Owner       = "[email protected]"
    ManagedBy   = "terraform"
  }
}

resource "aws_instance" "example" {
  ami           = "ami-12345678"
  instance_type = "t3.medium"

  tags = merge(
    local.common_tags,
    {
      Name = "web-server"
    }
  )
}

参照: references/tagging-standards.md を参照してください

コスト監視

予算アラート

# AWS Budget
resource "aws_budgets_budget" "monthly" {
  name              = "monthly-budget"
  budget_type       = "COST"
  limit_amount      = "1000"
  limit_unit        = "USD"
  time_period_start = "2024-01-01_00:00"
  time_unit         = "MONTHLY"

  notification {
    comparison_operator        = "GREATER_THAN"
    threshold                  = 80
    threshold_type            = "PERCENTAGE"
    notification_type         = "ACTUAL"
    subscriber_email_addresses = ["[email protected]"]
  }
}

コスト異常検出

• AWS Cost Anomaly Detection
• Azure Cost Management アラート
• GCP 予算アラート
• OCI Budgets and Cost Analysis

アーキテクチャパターン

パターン 1: サーバーレスファースト

• イベント駆動には Lambda/Functions を使用する
• 実行時間のみ支払う
• 自動スケーリング込み
• アイドルコストなし

パターン 2: 適正サイズのデータベース

Development: t3.small RDS
Staging: t3.large RDS
Production: r6g.2xlarge RDS with read replicas

パターン 3: 多層ストレージ

Hot data: S3 Standard
Warm data: S3 Standard-IA (30 days)
Cold data: S3 Glacier (90 days)
Archive: S3 Deep Archive (365 days)

パターン 4: 自動スケーリング

resource "aws_autoscaling_policy" "scale_up" {
  name                   = "scale-up"
  scaling_adjustment     = 2
  adjustment_type        = "ChangeInCapacity"
  cooldown              = 300
  autoscaling_group_name = aws_autoscaling_group.main.name
}

resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "cpu_high" {
  alarm_name          = "cpu-high"
  comparison_operator = "GreaterThanThreshold"
  evaluation_periods  = "2"
  metric_name         = "CPUUtilization"
  namespace           = "AWS/EC2"
  period              = "60"
  statistic           = "Average"
  threshold           = "80"
  alarm_actions       = [aws_autoscaling_policy.scale_up.arn]
}

コスト最適化チェックリスト

• コスト配分タグを実装する
• 未使用のリソース（EBS、EIP、スナップショット）を削除する
• 使用率に基づいてインスタンスを適正サイズにする
• 安定したワークロードにはリザーブドキャパシティを使用する
• 自動スケーリングを実装する
• ストレージクラスを最適化する
• ライフサイクルポリシーを使用する
• コスト異常検出を有効化する
• 予算アラートを設定する
• 毎週コストを見直す
• スポット／プリエンプティブルインスタンスを使用する
• データ転送コストを最適化する
• キャッシュレイヤーを実装する
• マネージドサービスを使用する
• 継続的に監視および最適化する

ツール

• AWS: Cost Explorer、Cost Anomaly Detection、Compute Optimizer
• Azure: Cost Management、Advisor
• GCP: Cost Management、Recommender
• OCI: Cost Analysis、Budgets、Cloud Advisor
• マルチクラウド: CloudHealth、Cloudability、Kubecost

関連スキル

• terraform-module-library - リソースのプロビジョニング用
• multi-cloud-architecture - クラウド選定用