Flexera の 2025 年のクラウド現状レポートによると、組織はクラウド支出の 30 ~ 40% を遊休リソース、過大リソース、または十分に活用されていないリソースに無駄にしていることがわかりました。 AWS に月額 10,000 ドルを費やす企業の場合、月額 3,000 ~ 4,000 ドルが直接無駄になることになります。クラウドのコストの最適化は、手を抜くことではありません。支出を実際の使用状況に合わせて調整し、適切な価格モデルを選択し、価値を提供しないリソースを排除することが重要です。
Flexera の 2025 年のクラウド現状レポートによると、組織はクラウド支出の 30 ~ 40% を遊休リソース、過大リソース、または十分に活用されていないリソースに無駄にしていることがわかりました。 AWS に月額 10,000 ドルを費やす企業の場合、月額 3,000 ~ 4,000 ドルが直接無駄になることになります。クラウドのコストの最適化は、手を抜くことではありません。支出を実際の使用状況に合わせて調整し、適切な価格モデルを選択し、価値を提供しないリソースを排除することが重要です。
重要なポイント
- インスタンス タイプを実際の CPU およびメモリ使用率パターンに一致させることで、適切なサイジングだけでも通常 20 ~ 30% を節約できます
- リザーブドインスタンスと節約プランにより、1 ~ 3 年の契約で予測可能なワークロードのコンピューティング コストを 30 ~ 60% 削減します
- ストレージ階層化により、アクセス頻度の低いデータをより安価な階層に自動的に移動することで、ストレージ コストを 70% 削減できます。
- データ転送コストはクラウド料金の隠れた驚き -- クロスリージョンとインターネット下りを削減するアーキテクチャ上の決定により、大幅な節約が可能
クラウドマネーの行き先
クラウドの料金構成を理解することが、最適化への第一歩です。ほとんどの組織の支出は予測可能なパターンに従います。
| カテゴリー | 典型的なシェア | 最適化の可能性 |
|---|---|---|
| コンピューティング (EC2、Lambda、ECS) | 40-50% | 高 -- 適切なサイジング、予約済みインスタンス、スポット |
| ストレージ (S3、EBS、RDS ストレージ) | 15-25% | 高 -- 階層化、ライフサイクル ポリシー、クリーンアップ |
| データベース (RDS、DynamoDB、ElastiCache) | 10-20% | 中 -- 適切なサイズの予約済みインスタンス |
| データ転送 (送信、リージョン間) | 5-15% | 中 -- CDN、アーキテクチャの最適化 |
| その他(ロードバランサ、DNS、監視) | 5-10% | 低額 -- 固定費がほとんど |
コスト配分タグ
最適化する前に、可視性が必要です。すべてのリソースに次のタグを付けます。
- 環境 -- 本番、ステージング、開発
- チーム -- リソースを所有するチーム
- アプリケーション -- どのアプリケーションまたはサービスが使用するか
- コスト センター -- チャージバックまたはショーバック レポート用
タグがないと、「本番チェックアウト サービスの費用はいくらですか?」などの基本的な質問に答えることができません。または「どのチームの開発環境が最も高価ですか?」
コンピューティング リソースの適切なサイジング
適切なサイジングとは、インスタンス タイプを実際のワークロード要件に一致させることを意味します。エンジニアはピーク負荷に備えてプロビジョニングを行い、選択を再考することがないため、ほとんどのインスタンスは大きすぎます。
適切なサイズを設定する方法
- 使用率データを収集 -- CPU、メモリ、ネットワーク、ディスク I/O を少なくとも 2 週間監視します (毎週のパターンをキャプチャするには 30 日間が理想的です)。
- 無駄を特定する -- CPU 使用率が常に 20% 未満、メモリ使用率が 40% 未満のインスタンスはサイズが大きすぎます。
- 適切なファミリーを選択してください -- CPU バウンド向けにはコンピューティング最適化 (c シリーズ)、キャッシュ/データベース向けにはメモリ最適化 (r シリーズ)、バランスの取れたワークロード向けには汎用 (m シリーズ)
- 段階的にサイズをダウン -- 一度に 1 サイズを削除し、パフォーマンスへの影響を監視します
使用状況に応じた適切なサイジングの推奨事項
| 平均CPU | 平均メモリ | 推薦 | 予想される節約額 |
|---|---|---|---|
| 10%未満 | 30%未満 | 2 サイズ縮小または統合 | 60-75% |
| 10-30% | 30-50% | 1 サイズダウン | 30-50% |
| 30-60% | 50-70% | 現在のサイズは適切です | 0% |
| 60-80% | 70-85% | ヘッドルームを考慮してサイズアップを検討する | -20% (安定性のためのコスト増加) |
| 80%以上 | 85%以上 | すぐにサイズを拡大するか、水平方向に拡大縮小します。 | 対処しなければ機能停止のリスク |
Graviton (ARM) インスタンス
AWS Graviton インスタンス (t4g、m7g、c7g、r7g) は、同等の x86 インスタンスよりもコストが 20% 低く、パフォーマンスが最大 40% 向上しています。ほとんどの Node.js、Python、およびコンテナ化されたワークロードは、変更せずに ARM 上で実行されます。 Graviton インスタンスでアプリケーションをテストします。大規模であれば 20% のコスト削減が大幅に高まります。
リザーブドインスタンスと Savings Plan
オンデマンド価格は、クラウド コンピューティングを使用する最も高価な方法です。予測可能なワークロードの場合、コミットメントベースの価格設定により 30 ~ 60% の割引が提供されます。
価格モデルの比較
| モデル | 割引 | コミットメント | 柔軟性 | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|
| オンデマンド | 0% (ベースライン) | なし | 完全な柔軟性 | 一時的なワークロード、テスト |
| Savings Plan (コンピューティング) | 30-50% | 1 年または 3 年 | 任意のインスタンスのタイプ、サイズ、リージョン、OS | 一般的なコンピューティングのコミットメント |
| 貯蓄プラン (EC2) | 35-55% | 1 年または 3 年 | 特定のインスタンス ファミリー、柔軟なサイズ | 既知のワークロード ファミリ |
| リザーブドインスタンス | 30-60% | 1 年または 3 年 | 特定のインスタンス タイプ、柔軟性が低い | 安定した予測可能なデータベース |
| スポットインスタンス | 60-90% | なし (中断可能) | 節約効果は最大、信頼性は最低 | バッチ処理、CI/CD、開発/テスト |
貯蓄計画戦略
Savings Plan は、ほとんどの組織にとって最適なデフォルトの選択肢です。リザーブドインスタンスよりも柔軟性が高く、大幅な割引が提供されます。
実装アプローチ:
- ベースライン使用量を分析 -- 24 時間年中無休で稼働する最小のコンピューティング支出 (実稼働サーバー、データベース) を決定します。ここはあなたのコミットメントフロアです。
- 1 年間の契約から始めます -- 3 年間よりもリスクが低く、それでも大幅な節約 (30 ~ 40%)
- 柔軟性を高めるためにコンピューティング節約プランを使用します -- インスタンス ファミリ、サイズ、リージョン、さらにはサービス (EC2、Fargate、Lambda) 全体に適用されます。
- ベースラインの 60 ~ 70% をコミットメントでカバーします -- 最適化と変更のための余裕を残します
- 四半期ごとに確認 -- ワークロードの進化に応じて対象範囲を調整する
非クリティカルなワークロードのスポット インスタンス
スポット インスタンスは、AWS の予備容量を 60 ~ 90% 割引で使用しますが、2 分前の通知で中断される場合があります。以下の用途に最適です。
- CI/CD パイプライン -- 中断を許容し、自動的に再起動するサーバーを構築します。
- バッチ処理 -- 進行状況をチェックポイントして再開するデータ処理ジョブ
- 開発環境 -- 中断された場合に再作成できる開発サーバー
- 負荷テスト -- 負荷テスト中に一時的に実行されるテスト エージェント
次の用途にはスポットを使用しないでください。 運用 Web サーバー (オンデマンド フォールバックによる自動スケーリングの背後にある場合を除く)、データベース、または中断を許容できないワークロード。
ストレージコストの最適化
データはめったに削除されないため、ストレージ コストは静かに蓄積されます。ストレージ層とライフサイクル ポリシーを積極的に最適化することで、ストレージの支出を 50 ~ 70% 削減できます。
S3 ストレージ クラス
| ストレージクラス | コスト (GB あたり/月) | アクセスコスト | 取得時間 | 使用例 |
|---|---|---|---|---|
| S3 スタンダード | $0.023 | 低い | インスタント | 頻繁にアクセスされるデータ |
| S3 インテリジェント階層化 | $0.023 (自動階層化) | なし | インスタント | 未知のアクセス パターン |
| S3 標準-IA | $0.0125 | リクエストごとに高い | インスタント | 月ごとのアクセスパターン |
| S3 氷河インスタント | $0.004 | リクエストごとに高い | インスタント | 四半期ごとのアクセス |
| S3 グレイシャー フレキシブル | $0.0036 | 取得ごと | 数分から数時間 | 年間アクセス、コンプライアンス |
| S3 グレイシャー ディープ アーカイブ | $0.00099 | 取得ごと | 12~48時間 | 長期のコンプライアンス アーカイブ |
S3 ライフサイクル ポリシー
ライフサイクル ルールを使用してストレージ階層化を自動化します。
- 30 日後 -- Standard-IA (ほとんどアクセスされない最近のデータ) に移動します。
- 90 日後 -- Glacier Instant Retrieval に移行 (コンプライアンス、時折アクセス)
- 365 日後 -- Glacier Deep Archive に移動します (長期保存)
- 7 年後 -- 削除します (保持ポリシーで不要になった場合)
EBS ボリュームの最適化
EBS ボリュームは一般的な無駄の発生源です。
- 未接続ボリューム -- インスタンスが終了した後に残るボリューム。毎月、未接続のボリュームを検索して削除またはスナップショットを作成します。
- オーバープロビジョニングされた IOPS -- gp3 ボリュームには 3,000 IOPS ベースラインが含まれています。 10,000 IOPS 以上のプロビジョンド IOPS (io2) ボリュームのコストは大幅に高くなります。ほとんどのワークロードは gp3 で適切に実行されます。
- スナップショットのクリーンアップ -- 古い EBS スナップショットが蓄積されます。回復要件よりも古いスナップショットを削除します。
データ転送コストの削減
データ転送は、クラウドの請求書で最も予測不可能な項目です。トラフィック パターンを理解することで、予期せぬコストが発生するのを防ぎます。
データ転送料金の概要
| 転送タイプ | コスト |
|---|---|
| データ入力 (インターネットから AWS) | 無料 |
| データ出力 (AWS からインターネット) | $0.09/GB (最初の 10TB/月) |
| 地域間転送 | 0.01 ~ 0.02 ドル/GB |
| 同じリージョン、アリゾナ州を越えて | $0.01/GB |
| 同じアリゾナ州 | 無料 |
| CloudFront からインターネットへ | $0.085/GB (直接 EC2 エグレスよりも低い) |
転送コストを削減するアーキテクチャ上の決定
- 静的アセットには CDN を使用します -- CloudFront の下りは直接 EC2 下りよりも安価で、キャッシュにより総転送量が削減されます
- サービスを同じリージョンおよび AZ 内に維持します -- AZ 間のトラフィックは、おしゃべりなマイクロサービスの場合、すぐに増加します
- API レスポンスを圧縮 -- Brotli 圧縮により JSON ペイロードが 70 ~ 85% 削減され、データ転送コストが直接削減されます。
- VPC エンドポイントを使用 -- パブリック インターネットを経由せずに S3 やその他の AWS サービスにアクセスします (ゲートウェイ エンドポイントは無料)
- リージョン間のレプリケーションを最小限に抑える -- 災害復旧と遅延要件に必要なもののみをレプリケートします。
CDN コストの最適化
CloudFront の料金は、ボリュームが増えたり、継続的に使用したりすると下がります。トラフィックの多いサイトの場合は、CloudFront Security Savings Bundle を交渉してください (1 年間の契約で最大 30% 割引)。 CDN キャッシュのベスト プラクティスについては、キャッシュ戦略ガイド を参照してください。
データベースコストの最適化
多くの場合、データベース インスタンスは、クラウド請求書の単一項目の中で最も高価です。
RDS の最適化
- 運用データベースにはリザーブド インスタンスを使用 -- 1 年間の RI では 30 ~ 40%、3 年間の RI では 55 ~ 60% の節約
- CloudWatch メトリクスに基づく適切なサイズ -- CPU が平均 15%、メモリ使用率が 40% の場合、サイズをダウンします
- 変動するワークロードには Aurora Serverless v2 を使用します -- 0.5 ACU から 128 ACU まで自動的にスケーリングし、使用した容量に対してのみ支払います
- マネージド型とセルフホスト型を評価 -- RDS は、EC2 上のセルフマネージド型 PostgreSQL よりもコストが 30 ~ 50% 高くなりますが、パッチ適用、バックアップ、フェイルオーバーにかかるエンジニアリング時間を節約できます。
- 夜間に開発データベースを停止 -- Lambda 関数を使用して、営業時間外に RDS インスタンスを停止します (9 時から 5 時までのスケジュールで 65% を節約)
ElastiCache の最適化
- 実稼働 Redis/Valkey クラスターには予約ノードを使用します
- メモリ使用率に基づく適切なサイズ -- メモリ使用率が 30% のキャッシュ ノードはサイズが大きすぎます
- サーバーレス ElastiCache を使用して変動するワークロードに対応
大規模なインスタンスの必要性を減らすデータベース パフォーマンスの最適化については、データベース クエリ最適化ガイド を参照してください。
コストの監視とガバナンス
予算とアラート
予想される月間支出の 80%、100%、120% にアラートを設定して AWS 予算を設定します。環境 (本番、ステージング、開発) ごと、およびチームごとに個別の予算を作成します。財務部門だけでなく、担当チームにも警告してください。
通常コストのレビュー
| ケイデンス | レビューの焦点 | 出席者 |
|---|---|---|
| 毎日 | 自動異常検出 (AWS コスト異常検出) | Slack への自動アラート |
| 毎週 | 上位 5 つのコスト変更、新しいリソース、アイドル状態のリソース | エンジニアリングリーダー |
| 月刊 | 完全なコストの内訳、節約プランの範囲、適切なサイジングの推奨事項 | エンジニアリング + ファイナンス |
| 季刊 | コスト効率のためのアーキテクチャの見直し、コミットメントの更新 | エンジニアリングのリーダーシップ |
コストを可視化するツール
| ツール | タイプ | 最適な用途 |
|---|---|---|
| AWS コストエクスプローラー | ネイティブ | 基本的なコスト分析、日次/月次傾向 |
| AWS コンピューティング オプティマイザー | ネイティブ | 使用率データを使用した適切なサイジングの推奨事項 |
| AWS 信頼できるアドバイザー | ネイティブ | アイドル状態のリソース、十分に活用されていないインスタンス |
| インフラコスト | オープンソース | デプロイ前のコードとしてのインフラストラクチャのコスト見積もり |
| ヴァンテージ | コマーシャル | マルチクラウドのコスト管理、チームレベルのレポート |
| クラウドヘルス | コマーシャル | エンタープライズコストガバナンス、リザーブドインスタンス管理 |
よくある質問
クラウド コストを 20% 削減する最も簡単な方法は何ですか?
コンピューティング インスタンスのサイズを適切に設定し、未使用のリソース (接続されていない EBS ボリューム、古いスナップショット、アイドル状態のロード バランサー、忘れられた開発環境) を削除します。ほとんどの組織は、最も明白な無駄に対処することで、1 日の午後で 20% の節約を達成できます。継続的に節約するには、自動スケーリングを実装し、ベースライン ワークロードの節約プランを購入します。
コストを節約するにはサーバーレス (Lambda) またはコンテナーを使用する必要がありますか?
サーバーレス (Lambda) は、1 か月あたりの呼び出し数が 100 万回未満の散発的なイベント駆動型のワークロードの場合には安価です。継続的に実行される持続的なワークロードの場合、コンテナー (ECS、EKS) の方が安価です。損益分岐点はさまざまですが、40 ~ 50% を超える時間で実行される Lambda 関数は通常、同等のコンテナよりもコストが高くなります。決定する前に呼び出しパターンを分析してください。
クラウドのコストが予想外に高くなるのを防ぐにはどうすればよいですか?
予算アラートを予想支出の 80% に設定します。自動スパイク検出のために AWS Cost Anomaly Detection を有効にします。 Infrastructure as Code (Terraform、CloudFormation) と Infracost を使用して、デプロイ前にコストを見積もります。すべてのリソースにコストタグを要求し、タグなしのリソースがアラートをトリガーするようにします。 IAM ポリシーを使用して、開発環境でのサイズ超過のインスタンスの作成をブロックします。
マルチクラウドは単一クラウドよりも費用がかかりますか?
マルチクラウドは、プロバイダー間のデータ転送、管理ツールの重複、エンジニアリングの複雑さにより、通常 20 ~ 40% 高価になります。マルチクラウドは、ビジネス要件 (ベンダー交渉の活用、規制上のデータ常駐、特定のサービスの可用性) で必要な場合にのみ使用してください。クラウド支出が月額 50,000 ドル未満のほとんどの企業にとって、優れたアーキテクチャを備えた単一クラウドの方がコスト効率が高くなります。
成長を続けるスタートアップ企業のコスト最適化にはどうすればよいですか?
3 つのことに焦点を当てます: (1) ベースライン (常に実行する最小値) に対して節約プランを使用する、(2) ベースラインを超えるものはすべて自動スケールする、(3) 営業時間外は非実稼働環境をシャットダウンします。初期段階で過剰な最適化を行わないでください。コストの最適化に費やされるエンジニアリング時間には機会費用がかかります。毎月のクラウド料金が 5,000 ドルを超えると、専用のコスト最適化作業の元が取れ始めます。
次は何ですか
コスト監査から始めます。Cost Explorer を有効にし、リソースにタグを付けて、請求書の上位 10 項目を特定します。明らかにサイズが大きすぎるインスタンスのサイズを適切に調整し、未使用のリソースを削除し、予算アラートを設定します。次に、ベースラインのコンピューティング ワークロードの節約計画を評価します。
パフォーマンス エンジニアリングの完全なコンテキストについては、ビジネス プラットフォームのスケーリング に関する柱ガイドを参照してください。コストの最適化によってパフォーマンスが損なわれないようにするには、監視と可観測性ガイド を読んで変更の影響を追跡してください。
ECOSIRE は、企業が AWS 上で Odoo ERP とカスタム アプリケーションを実行するプラットフォームのクラウド インフラストラクチャ コストを最適化するのに役立ちます。クラウドのコスト監査と最適化のロードマップについては、DevOps チームにお問い合わせください。
ECOSIRE によって発行 — Odoo ERP、Shopify eCommerce、OpenClaw AI にわたる AI を活用したソリューションで企業のスケールアップを支援します。
執筆者
ECOSIRE Teamテクニカルライティング
ECOSIRE のテクニカルライティングチームは、Odoo ERP、Shopify による EC、AI エージェント、Power BI による分析、GoHighLevel による自動化、そしてエンタープライズソフトウェアのベストプラクティスを扱っています。私たちのガイドは、企業が十分な情報に基づいてテクノロジーを判断できるよう支援します。
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