第2回 雲勉LT大会 コスト最適化のサイクルを回す クラウド時代のコスト最適化戦略

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1. 第2回 雲勉LT⼤会 コスト最適化のサイクルを回す クラウド時代のコスト最適化戦略
2. Who AM I 2 名前 ︓Keita Higaki (X : @keitah0322 がっきー） 所属 ︓Iret,Inc 部署 ︓カスタマー⽀援事業部 役職 ︓テクニカルアカウントマネージャー グループリーダー 賞 ︓2023 Japan AWS Top Engineers ︓2024 Japan AWS Top Engineers ︓Google Partner Top Engineer 2024 得意領域 ︓Serverless Architechture
3. はじめに 3
4. 4 クラウド利⽤料の削減余地 クラウドを既に利⽤しているお客様において平均 30%(*1) のコスト削減の余 地があると⾔われています。 (*1) 出典 : 2021 Flexera State of the Cloud Report, N=750 70% 効率的な クラウド⽀出 30% 過剰⽀出 4
5. 5 コスト視点で実際に起きてること • オンプレと変わらないクラウド利⽤ • 従量課⾦に対する⾒積もりが出来ない • 為替で⾟い
6. 6 私たちのコスト最適化への取り組み
7. 7 コスト最適化⽀援プログラム お客様⾃らが継続的なコストの削減を⾏うことを⽬的に、 クラウド環境を可視化しコスト構造を分析 ・削減評価したうえで、今後の費⽤⽀出の計画・予測を⽀援しています。これらを通してクラウド利⽤ における財務 管理を強化し、向こう3年のクラウド利⽤計画の⽴案まで実施しています。 可視化 計画・予測 最適化 • クイックウィン最適化 • アーキテクチャ最適化 FinOpsの実践 持続的最適化サイクルの実現 • クラウド使⽤量予測 • 予算策定
8. 可視化 〜QuickSight 8 まず可視化すること ⽉額利⽤料推移 RI による⽉別削減額推移 サービス別利⽤推移 8 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
9. 参考 QuickSight構成図 9
10. 可視化 レポーティング 10 削減可能性の評価を加えたレポーティング → モチベーションが⼤事
11. コスト最適化の⼿法の検討 11 コスト最適化⼿法はクイックウイン最適化と、クラウドネイティブ化のための アーキテクチャ最適化の 2 つに⼤別できます。 クイックウイン最適化 需要に応じた 適切なストレージ スケジューリング の再選定 適切なインスタンス 未使⽤リソース停⽌ の再選定 による規模の縮⼩ アーキテク チャ最適化 5 クラウド ネイティブ化 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. １ ２ ３ ４ 5
12. 最適化 クイックウィン 12 リソース使⽤率とワークロードの特性からインスタンス(サイズ、ファミリ、世代 /AMD/Graviton 、リージョン ) と購⼊オプションを再選定 m4.4xlarge (Linux) m4.xlarge (Linux) サイジング / ファミリ変更 最新世代 /AMD/Graviton へ変更 リージョン変更 インスタンス再選定 購⼊オプション変更 ソリューション 稼働時間に応じてオンデマンド、 RI/Savings Plans 、スポットへ 変更 オンデマンド RI/ Savings Plans スポット Tokyo t2.large (Linux) $0.1216/h t3a.large (Linux) $0.0979/h m5.large (Linux) $0.124/h m5.large (Linux) $0.096/h Virginia ⎫ 12 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⎫ Cost Explorer を⽤い た RI/Savings Plans の推奨やカバー率・利 ⽤率から特定 Compute Optimizer による機械学習を使⽤ してワークロードから 最適なインスタンス・ EBS 推奨
13. 最適化 稼働に合わせたリソースの使⽤ 13 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 25 従来の使⽤ 容量 容量 ニーズ ニーズに応じた リソース適応 時間 AWS Instance Scheduler の デプロイによるスケジュール調整 Auto Scaling を⽤いたインスタンス 未使⽤時にインスタンスを停⽌し、需要に応じてリソースを適⽤的に変動させることで不必要な稼働を抑えたい。 実際ここは⾮常にしんどい。 稼働⽇ の⾃動増減 稼働リソース量 ︓稼働インスタンス ︓需要 未使⽤リソース削減
14. 最適化 購⼊戦略 14 Savings Plans/RI は、稼働が固定 / 本番環境 / 需要が安定なワークロードに対して利⽤ ⎫ 1/3 年の契約コミットメントであり、オンデマンドと ⽐較して最⼤で 72% 削減可能 オンデマンドは、新規 / ⾮本番環境 / 需要予測が困 難なワークロードに対して利⽤ ⎫ 秒単位で利⽤量に応じて課⾦ ワークロードの特性に応じて購⼊オプションを適切に組み合わせて利⽤すること が肝要。 スポットは、フォールトトレラント（障害に強い） ・柔軟・ステートレスなワークロードに対して利⽤ ⎫ 利⽤されていない AWS のリソースを利⽤することでオン デマンドと⽐較して最⼤で 90% 削減可能 14 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
15. 最適化 購⼊戦略 15 参考︓購⼊オプションのパターン スポット オンデマンド SP/RI スポット オンデマンド SP/RI スポット オンデマンド SP/RI スポット オンデマンド SP/RI 15 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. データ分析 社内 IT 新規アプリケーション開発 開発 / テスト環境
16. 使わないリソースは削除する 16 AWS Trusted Advisor を利⽤して未使⽤リソースを特定。 ⎫ Trusted Advisor を⽤いた未使⽤ リソースの削除 ⎫ Cost Explorer を⽤いたアイドル 状態の EC2 インスタンスを特定 NW ⎫ ⎫ 未接続の Elastic IP アイドル / 未接続ロードバランサー ストレージ ⎫ 未接続 EBS インスタンス ⎫ アイドル状態の EC2 、 RDS 、 Redshift 未使⽤リソースのターンオフ ソリューション 16 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
17. 計画と予測 17 クラウド利⽤の計画・予測を⾏い、単価 (Unit Economics) を導⼊し持続的なコスト最適化を トラッキングすることが肝要。 現時点 単価 (cost/transaction) 利⽤料⾦ 時間 利⽤料⾦予測イメージ ソリューション ⎫ Amazon Forecast を⽤いた機械学習 による利⽤料⾦の予測 ⎫ AWS Cost Explorer による予測 ⎫ AWS Budgets を⽤いた設定した予算 と利⽤料⾦の予測 将来予測 17 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
18. アーキテクチャ最適化 18
19. 19 最適化 アーキテクチャ最適化 ELB EC2 RDS standby API Gateway Lambda Cloud Front ⎫ マイクロサービ ス単位の DB 利 ⽤による保守性 向上 ⎫ サーバーレスの 利⽤によりビジ ネスロジックに 集中可 EC2 Aurora RDS S3 DynamoDB S3 19 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. サーバレス / マネージドサービスを利⽤することに保守性向上とビジネスロジックに集中が 可能となることから開発速度の向上が⾒込めます。 ただし、リプレイスに⼯数がかかるので、トレードオフとなります。 静的コンテンツ 動的アプリケーション
20. 持続的コスト最適化を図るには 20
21. 持続的なサイクル コスト分析専⾨チームの必要性 21 クラウドネイティブ化を推進していくためには、IT と財務チームが⼀体となることが必要。 SCM 運⽤ オンプレミス時代の組織像 クラウド時代の組織像 IT と財務が分離されていることにより、調達 から本番環境へのデプロイまでに⻑期間有する IT と財務が⼀体となることによって、迅速な デプロイ・運⽤を⾏い最適化を実施 承認 調達 構築 要求 IT 調達 運⽤ 最適化 デプロイ IT 財務 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
22. 私たちの⽬指すところまとめ 22 ワークロードを考慮し個別の最適化が必要な領域と、 RI/SP など全体最適化を狙うべき領域 それぞれに対するプロセスを構築することを⽬指しています。 項⽬ CCoE などによる 全体最適化 プロジェクトチームなどによる 個別最適化 プロセス ⎫ ⎫ 共有リソースの按分ルールの設定 / 運⽤ 利⽤者共通の KPI 設定・管理 ⎫ ⎫ 共有リソースの利⽤費⽤管理 インフラコストにシステムが提供する価値を ⼊れ込んだ KPI の定義と測定 アカウント分割 / タグ付け ⎫ ⎫ アカウント分割 / タグ付けルールの策定 ア カウント統合によるボリュームディスカウン ト ⎫ ⎫ アカウント管理 タグ付け実⾏ インスタンス選定 ⎫ 使⽤するインスタンスタイプやサービスの共 通化 ⎫ インスタンスのサイズや稼働調整などシステ ムの最適化 購⼊オプション ⎫ RI/SP の共有による割引プログラムの効率 的な活⽤ ⎫ 個別での RI/SP 購⼊ アーキテクチャ ⎫ リファレンスアーキテクチャ策定 ⎫ アーキテクチャー最適化 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
23. 23 ご清聴ありがとうございます。