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理論

AWSでのコスト管理

AWSを利用する際、コストの増加を防ぎ効率的にリソースを管理することが重要です。以下は、コスト管理に関連する重要なポイントです。

1. 未使用リソースの特定

  • 未使用リソースの例:
    • 停止されたが削除されていないEC2インスタンス。
    • 利用されていないElastic IPやスナップショット。
    • 過剰にプロビジョニングされたストレージやデータベース。
  • 対策方法:
    • AWS Trusted Advisorを利用して未使用リソースを特定。
    • 定期的にリソース使用状況を確認する。

2. コスト異常検出

  • AWS Cost Anomaly Detection:
    • 機械学習を活用して、コストの異常を検出するサービス。
    • 「Linked account」や「AWS services」などのモニタータイプを選択可能。
    • 異常検出時にSNS経由で通知を送信。
  • メリット:
    • 異常なコスト増加を早期に検出。
    • 対応が遅れるリスクを軽減。

3. コスト予測とアラート設定

  • AWS Cost Explorer:
    • 過去の利用状況やコストトレンドを分析。
    • コストの予測値を確認可能。
  • Amazon CloudWatchアラーム:
    • 月々の請求額やリソースの利用量に基づくアラームを設定。
    • 特定のしきい値を超えた場合に通知を受け取る。

4. 自動化の活用

  • インフラ管理ツール:
    • AWS CloudFormationやTerraformを活用し、リソースのライフサイクルを管理。
    • 不要なリソースを自動削除するスクリプトの導入。
  • タグ付けポリシー:
    • リソースに環境(例: テスト、プロダクション)や所有者を示すタグを付与。
    • タグベースで未使用リソースをフィルタリング。

5. サービスごとのコスト最適化

  • Amazon EC2:
    • 必要以上のインスタンスサイズやリージョン選択に注意。
    • スポットインスタンスやリザーブドインスタンスの利用。
  • Amazon S3:
    • データライフサイクルポリシーを設定して古いデータをアーカイブ。
  • AWS Lambda:
    • メモリ割り当てや実行時間を最適化。

6. ベストプラクティス

  • 定期的なコストレビュー:
    • 毎月のAWS請求書を確認し、不審な増加がないかチェック。
  • 権限の制限:
    • IAMポリシーを適切に設定し、不要なリソース作成を防止。
  • 運用チームへの通知:
    • コストの異常や未使用リソースの情報を即時共有。

これらの知識を活用することで、AWS環境のコストを効率的に管理し、無駄な支出を防ぐことが可能です。

実践

一問道場

質問 #447

ある会社が、AWS CloudFormation を使用して、AWS メンバーアカウント内のすべての新しいインフラストラクチャを作成しました。リソースはほとんど変更されず、予想される負荷に対して適切なサイズになっています。月々のAWS請求額は一貫しています。
時折、開発者がテスト目的で新しいリソースを作成し、テストが終了した後にそのリソースを削除するのを忘れることがあります。これらのテストのほとんどは数日間しか続かず、その後リソースは不要になります。
会社は未使用のリソースを見つけるプロセスを自動化したいと考えています。ソリューションアーキテクトは、AWS請求書の費用が増加しているかどうかを判断できるソリューションを設計する必要があります。このソリューションは、費用の増加を引き起こすリソースを特定し、自動的に会社の運用チームに通知する必要があります。
以下のどのソリューションがこれらの要件を満たしますか?
A.
  • 請求アラートを有効化します。
  • AWS Cost Explorer を使用して、過去1か月のコストを特定します。
  • 推定総額のAmazon CloudWatchアラームを作成します。
  • Cost Explorer で特定したコストより高いコストしきい値を指定します。
  • アラームのしきい値が超えた場合、運用チームに通知が届くよう設定します。
B.
  • 請求アラートを有効化します。
  • AWS Cost Explorer を使用して、過去3か月間の平均月額コストを特定します。
  • 推定総額のAmazon CloudWatchアラームを作成します。
  • Cost Explorer で特定したコストより高いコストしきい値を指定します。
  • アラームのしきい値が超えた場合、運用チームに通知が届くよう設定します。
C.
  • AWS Cost Anomaly Detection を使用して、モニタータイプ「Linked account」のコストモニターを作成します。
  • 毎日、AWSコストサマリーを運用チームに送信するサブスクリプションを作成します。
  • コストの変動に対するしきい値を指定します。
D.
  • AWS Cost Anomaly Detection を使用して、モニタータイプ「AWS services」のコストモニターを作成します。
  • 毎日、AWSコストサマリーを運用チームに送信するサブスクリプションを作成します。
  • コストの変動に対するしきい値を指定します。

解説

背景

  • 会社はAWS CloudFormationを使用してインフラを作成し、通常はリソースがほとんど変更されません。
  • 時々、開発者がテスト目的で一時的なリソースを作成し、削除を忘れることでコストが増加します。
  • 会社の目標は、未使用リソースの検出を自動化し、コストの増加を引き起こすリソースを特定して通知することです。

選択肢の比較

  1. A: 請求アラート + CloudWatch アラーム (過去1か月のデータ)
      • メリット:
        • 過去1か月のコストを基にしたシンプルなコスト監視。
        • CloudWatchアラームによる通知が可能。
      • デメリット:
        • 短期間の異常を検出するには不十分。
        • コストが増加した理由やリソースの特定が難しい。

  1. B: 請求アラート + CloudWatch アラーム (過去3か月のデータ)
      • メリット:
        • 過去3か月間の平均コストを基にしており、より長期的な傾向を把握可能。
        • CloudWatchアラームによる通知が可能。
      • デメリット:
        • 短期間の異常検出には不向き。
        • どのリソースが問題を引き起こしているかを特定できない。

  1. C: AWS Cost Anomaly Detection (Linked account)
      • メリット:
        • アカウント全体のコスト異常を短期間で検出できる。
        • 毎日の通知により運用チームが迅速に対応可能。
      • デメリット:
        • コスト異常の原因が特定のAWSサービスに関連する場合、その詳細な内訳を把握するには追加の手間が必要。

  1. D: AWS Cost Anomaly Detection (AWS services)
      • メリット:
        • 各AWSサービスごとのコスト異常を検出できる。
        • 問題を引き起こしている具体的なリソースを特定しやすい。
        • 毎日の通知で迅速に対応可能。
      • デメリット:
        • サービス単位のモニタリングに絞られるため、アカウント全体の大局的な異常検出には追加のモニターが必要かもしれない。

最適な選択肢: D

  • 「AWS services」モニターを使用することで、コスト異常を引き起こす具体的なAWSサービスを特定でき、未使用リソースの削除という課題に直接対応可能です。
  • このアプローチは、短期間のテストリソースが原因で生じるコスト増加の特定に最適です。

ソリューションの流れ

  1. Cost Anomaly Detection の設定
      • 「AWS services」モニタータイプを選択。
      • 運用チームに送信する通知のしきい値を設定。
  1. 通知の自動化
      • 毎日AWSコストサマリーを運用チームに送信するサブスクリプションを作成。
      • 異常が検出された場合、アラートを発生させる。
  1. 運用チームのアクション
      • 通知を受け取り、不要なリソースを特定して削除。

補足情報

  • AWS Cost Anomaly Detectionは機械学習を活用しており、コストの増加や異常を動的に検出できます。
  • この機能を使うことで、請求アラートやCloudWatchアラームと比較して、より洗練されたコスト管理が可能になります。
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