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EC2インスタンスタイプの最適化で実現するAWS大幅コスト削減

AWS

AWSインフラ系エンジニアの皆様、EC2インスタンスタイプの最適化についてご存知ですか?ECイン2スタンスタイプは、アプリケーションの要件に応じて選択することが重要です。適切なインスタンスタイプを選ぶことで、パフォーマンスを最大化し、同時にコストを削減することが可能です。本記事では、EC2インスタンスタイプの選び方や最適化の方法について詳しく解説します。さあ、最適なインスタンスタイプを選ぶためのポイントを見ていきましょう。

EC2インスタンスとは

EC2インスタンスは、Amazon Web Services(以下、AWS)が提供する仮想サーバーのことです。EC2インスタンスは、需要に応じてスケーラブルに起動・停止することができ、様々なアプリケーションの実行に使用されます。

インスタンスタイプとは

インスタンスタイプは、EC2インスタンスの特性を定義したものであり、CPU、メモリ、ストレージなどのリソースの割り当てが異なります。インスタンスタイプは、アプリケーションの要件に合わせて選択することが重要です。

分類特徴代表的なファミリー主な用途
汎用インスタンスバランスの取れたコンピューティング、メモリ、ネットワークリソースを提供T、M、A幅広い用途(Webサーバー、アプリケーションサーバーなど)
コンピューティング最適化インスタンス高性能プロセッサを搭載し、計算集約型のワークロードに適C高性能コンピューティング(HPC)、バッチ処理、ゲームサーバー
メモリ最適化インスタンス大規模なメモリ内データベースやメモリ集約型アプリケーションに適R、X、Zインメモリデータベース、リアルタイムビッグデータ分析
ストレージ最適化インスタンス高速なローカルストレージを提供し、I/O集約型のワークロードに適I、D、Hデータウェアハウス、分散ファイルシステム、ログ処理
高速コンピューティングインスタンスGPUやFPGAを搭載し、機械学習や科学計算などに適P、G、F、Inf機械学習、ディープラーニング、科学シミュレーション
インスタンスタイプの分類

EC2インスタンスタイプの最適化で実現する大幅コスト削減

インスタンスタイプの選択によるコスト削減

AWSのEC2では、さまざまなインスタンスタイプが用意されていますが、適切なインスタンスタイプを選択することで、大幅なコスト削減が可能です。例えば、CPUを多く使用するワークロードにはコンピュート最適化インスタンスタイプ、メモリを多く使用するワークロードにはメモリ最適化インスタンスタイプを選ぶことで、それぞれのニーズに合わせた性能とコスト効率を実現することができます。

プログラムの種類推奨インスタンスタイプ理由
機械学習/ディープラーニングP3、P4、G4、G5高性能GPU(NVIDIA V100、A100)を搭載し、大規模なデータ処理と高速な計算が可能
ウェブサーバーT3、T4gバースト可能なCPU性能を提供し、コスト効率が高い
データベースR5、R6g大容量メモリを搭載し、データベースのパフォーマンスを最適化
高性能コンピューティング(HPC)C5、C6g高性能CPUを搭載し、計算集約型のワークロードに最適
データウェアハウスI3、I4i高速なローカルNVMeストレージを提供し、I/O集約型のワークロードに適
バッチ処理M5、M6gバランスの取れたリソースを提供し、汎用的なバッチ処理に適
画像処理G4、G5GPUを搭載し、画像処理やレンダリングに最適
リアルタイム分析R5、R6g大容量メモリを活用し、リアルタイムデータ分析に適
ゲームサーバーC5、C6g高性能CPUを提供し、低レイテンシが求められるゲームサーバーに適
ストレージ最適化D2、H1大容量ストレージを提供し、データ集約型アプリケーションに適
コンテナオーケストレーションM5、M6gバランスの取れたリソースを提供し、KubernetesやECSに適
サーバーレスアーキテクチャLambdaサーバーレスで自動スケーリングし、コスト効率が高い
データ解析R5、R6g大容量メモリを活用し、データ解析に適
テキスト解析P3、P4高性能GPUを搭載し、自然言語処理に適
プログラムの種類とそれに適したインスタンスタイプの例

スポットインスタンスの活用

スポットインスタンスは、AWSの未使用のリソースを利用して割引価格でインスタンスを利用することができる仕組みです。通常のオンデマンドインスタンスと比べると、最大で90%以上のコスト削減が可能です。ただし、スポットインスタンスは予告なしに利用停止される可能性があるため、耐障害性の高いアプリケーションや、フレキシブルなワークロードに適しています。
スポットインスタンス起動時に処理内容やインプットデータの規模によって起動するインスタンスタイプの最適化を行うことで、過去にコストを50%程度削減した事例もあります。

プログラム/ユースケーススポットインスタンスの活用方法メリット
バッチ処理夜間や週末にスポットインスタンスを使用してバッチジョブを実行オンデマンドインスタンスと比較して最大90%のコスト削減が可能
画像/動画処理ユーザーからの画像解析依頼をキューに入れ、スポットインスタンスで処理処理需要の変動に柔軟に対応しつつ、コストを抑制
機械学習モデルのトレーニング大規模なデータセットを使用したモデルトレーニングをスポットインスタンスで実行高性能なGPUインスタンスを低コストで利用可能
ウェブクローリング大規模なウェブクローリングタスクをスポットインスタンスで分散実行並列処理による高速化と同時にコスト削減を実現
CI/CD パイプラインテストやビルドプロセスをスポットインスタンスで実行開発プロセスのコストを削減しつつ、スケーラビリティを確保
データ分析大規模なデータ分析ジョブをスポットインスタンスのクラスターで実行高性能な分析環境を低コストで構築可能
バックアップ/リストア定期的なバックアップやリストア処理をスポットインスタンスで実行運用コストを削減しつつ、大容量データの処理を効率化
レンダリング3DCGのレンダリングタスクをスポットインスタンスで分散処理高負荷な処理を低コストで実行可能
EC2スポットインスタンスの活用例

これらの例では、スポットインスタンスの特性(低コストだが中断の可能性がある)を活かし、柔軟性のあるワークロードや時間的制約の緩いタスクに適用することで、大幅なコスト削減と効率化を実現しています。ただし、スポットインスタンスの中断に対応できるようなアプリケーション設計や、適切なフォールバック戦略が必要です。

フリートとインスタンスの適切な組み合わせ

フリートは、異なるインスタンスタイプを組み合わせて利用することができる機能です。この機能を活用することで、複数のインスタンスタイプを組み合わせることで、より効率的なリソースの利用やコスト削減が可能です。例えば、一部のリソースがコンピュート最適化インスタンスタイプで必要な場合でも、他のリソースはメモリ最適化インスタンスタイプで利用することで、コストを抑えながら性能を確保することができます。

プログラム/ユースケース推奨インスタンスタイプフリート構成メリット
画像/動画処理G4、G5スポットインスタンス + オンデマンドインスタンス高性能GPUを低コストで利用し、処理需要の変動に柔軟に対応
機械学習モデルのトレーニングP3、P4スポットインスタンス + リザーブドインスタンス高性能GPUを低コストで利用し、長期的なトレーニングに最適
ウェブクローリングC5、C6gスポットインスタンス + オンデマンドインスタンス並列処理による高速化とコスト削減を実現
CI/CD パイプラインM5、M6gスポットインスタンス + オンデマンドインスタンス開発プロセスのコストを削減しつつ、スケーラビリティを確保
データ分析R5、R6gスポットインスタンス + リザーブドインスタンス大容量メモリを活用し、コスト効率の高い分析環境を提供
バッチ処理T3、T4gスポットインスタンス + オンデマンドインスタンス夜間や週末にコスト効率の高いバッチジョブを実行
バックアップ/リストアI3、I4iスポットインスタンス + オンデマンドインスタンス大容量データの処理を低コストで実行
レンダリングG4、G5スポットインスタンス + オンデマンドインスタンス高負荷なレンダリングタスクを低コストで実行
高性能コンピューティング(HPC)C5、C6gスポットインスタンス + リザーブドインスタンス計算集約型のワークロードを低コストで実行
EC2フリートとインスタンスの適切な組み合わせの活用例

以上のように、EC2インスタンスタイプの適切な選択やスポットインスタンスの活用、フリートの組み合わせなどによって、大幅なコスト削減を実現することができます。AWSインフラ系エンジニアの皆さんは、これらのニッチな知識を活用して、より効率的なインフラ構築を行ってみてください。

まとめ

今回の記事では、AWSインフラ系エンジニア向けにEC2インスタンスタイプの最適化についてご紹介しました。EC2インスタンスタイプの選択は、コスト削減やパフォーマンス向上に大いに役立つことがわかりました。さまざまなインスタンスタイプを試してみることで、お客様のニーズに合った最適なインスタンスを選択できるようになります。ぜひこの知識を活かして、より効率的なAWSインフラの構築に取り組んでください。それでは、今回の記事はここまでとさせていただきます。お読みいただき、ありがとうございました。

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