翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
# サービスマネージドフリートのコストモデルを理解する
AWS ジョブアタッチメントを備えた Deadline Cloud サービスマネージドフリート (SMFs) のコスト構造は、従来のオンプレミスレンダーファームやネットワークファイルシステムを使用するカスタマーマネージドフリートとは根本的に異なります。この違いを理解することで、予算の計画、支出の最適化、予期しないコストなしでの Elastic Scaling の活用に役立ちます。
## 従来のレンダーファームのコスト
従来のレンダーファームでは、コストは主に 2 つの領域から発生します。
+ **ファイルストレージ** – すべてのワーカーにアセットを同時に供給するには、高性能ネットワークファイルシステム (NFS または SAN) が必要です。このストレージのコストは、サポートする必要があるスループットに応じてスケーリングされるため、ファームがスケーリングできるワーカーの数が間接的に制限されます。
+ **コンピューティング** – ワーカー (レンダリングノード) は、キュー内の作業量に関係なくプロビジョニングおよび維持されます。アイドルワーカーには、ハードウェア、電力、冷却のコストがかかります。
+ **ファーム管理** – 従来のファームでは、レンダーファームスケジューラ、ジョブデータベース、ソフトウェア設定、モニタリングとレポート、継続的なメンテナンスとアップグレードにインフラストラクチャとスタッフの時間も必要です。
ピークスループットを処理するためにファイルシステムをプロビジョニングする必要があるため、ファームのスケールアップとスケールダウンは高価で低速です。ワーカーをさらに追加するには、ファイルシステム容量を追加する必要があり、ワーカーがアイドル状態のときにその容量を解放することはできません。
## サービスマネージドフリートのコストの違い
サービスマネージドフリートでは、コストの構造が異なります。
コンピューティング (ワーカー時間)
EC2 インスタンスの料金は、ジョブの処理中にのみ発生します。ワーカーのプロビジョニングまたは廃止にコストはかかりません。フリートがゼロワーカーにスケールすると、コンピューティングコストはゼロに低下します。料金の詳細については、[AWS 「Deadline Cloud の料金](https://aws.amazon.com/deadline-cloud/pricing/)」を参照してください。
ストレージ (Amazon EBS)
各ワーカーは、ローカルの Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) ボリュームを使用します。ワーカーインスタンスが存在する間のみ、Amazon EBS ストレージの Deadline Cloud 料金が発生します。ストレージコストは、Deadline Cloud のサービスマネージドフリートの料金に含まれています。
ファーム管理
スケジューラ、ジョブデータベース、フリートスケーリング、モニタリング、メンテナンスは Deadline Cloud サービスの一部です。ファーム管理のために実行または維持する個別のインフラストラクチャはありません。
ファイル転送 (ジョブアタッチメント)
ジョブアタッチメントは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使用して、ワークステーションとワーカー間でファイルを転送します。Amazon S3 とワーカー間で転送されるスループットやバイトには料金はかかりません。コストは主に Amazon S3 に保存されているデータの量に基づいています。Amazon S3 API リクエスト料金はファイルのアップロードとダウンロードに適用されますが、通常は大幅なコストドライバーではありません。Amazon Simple Storage Service の料金の詳細については、[「Amazon Simple Storage Service の料金](https://aws.amazon.com/s3/pricing/)」を参照してください。
**注記**
プロビジョニングまたは保守する高性能ファイルシステムはありません。ジョブアタッチメントのスループットは事実上無制限で、ワーカー数に応じて自動的にスケーリングされるため、容量計画は必要ありません。
## サービスマネージドフリートで自動スケーリングがコスト効率が高い理由
プロビジョニングする固定ストレージインフラストラクチャがないため、SMFs追加のオーバーヘッドを発生させることなく、自由にスケールアップおよびスケールダウンできます。これにより、フリートのサイズ設定に関する考え方が変わります。
+ **積極的にスケールアップする** – 大規模なジョブが到着すると、フリートは数百人のワーカーに成長する可能性があります。追加のワーカーはそれぞれ、共有ファイルシステムに追加の負荷をかけることなく、Amazon S3 のジョブアタッチメントにアクセスします。
+ **ゼロにスケールダウン** – 作業が完了すると、フリートは継続的なコンピューティングやストレージコストなしでゼロワーカーに縮小できます (キャッシュされたアセットの Amazon S3 ストレージのみ）。
+ **期限のバースト** — 期限を満たすために大規模なフリートを一時的にスピンアップすると、スケールにペナルティを課すことなく、期間に比例したコンピューティングコストが増加します。
自動スケーリングの設定については、「」を参照してください[自動スケーリング設定](auto-scaling-configuration.md)。
## コストコンポーネントの概要
次の表は、ジョブアタッチメントで SMFs。
| コストコンポーネント | コストの要因 | 最適化方法 |
| --- | --- | --- |
| Amazon EC2 コンピューティング | ワーカーの実行時間 × インスタンスサイズ | スポットインスタンス、適切なサイズのインスタンスタイプを使用し、タスク時間を短縮する |
| Amazon EBS ストレージ | ボリュームサイズ × ワーカーの実行時間、ベースラインを超える IOPS/スループット | ワークロードにより多くのローカルスペースが必要でない限り、デフォルトのボリュームサイズを使用する |
| Amazon S3 ストレージ (ジョブアタッチメント) | ジョブアタッチメントバケットに保存されている合計バイト数 | Amazon S3 ライフサイクルポリシーを適用して古いアセットを自動的に削除する |
| Amazon S3 リクエスト (ジョブアタッチメント) | アップロードおよびダウンロード中の PUT および GET リクエストの数 | 通常、大きなコスト要因ではありません。ほとんどのワークロードにアクションは必要ありません |
| 使用状況ベースのライセンス (オプション) | ライセンスタイプ × インスタンスサイズ × ジョブ期間 | ライセンスされたソフトウェアを必要とするジョブにのみ使用する |
| Amazon CloudWatch Logs (オプション) | 収集されたワーカーログとタスクログの量 | ログの詳細度を減らし、保持ポリシーを設定する |
## 例: サービスマネージドフリートのコストを従来のファームと比較する
少なくとも 16 個の vCPUs。入力アセットの合計サイズは 50 GB です。
従来のファームアプローチ
ピークワーカー数に必要なスループット用にプロビジョニングされたネットワークファイルシステムを維持します。ファイルシステムのコストは、ファームがアイドル状態であるか、フルキャパシティで実行されているかにかかわらず同じです。ファイルシステムのスループット制限を超えてワーカーを追加するには、高価なアップグレードが必要です。
SMF とジョブアタッチメントのアプローチ
ワーカーはすべてのフレームを処理するようにスケールアップし、ゼロにスケールダウンします。各ワーカーは、Amazon S3 から必要なアセットのみをダウンロードします。コストは次のとおりです。
+ **コンピューティング**: 該当するインスタンスレートで最大 333 ワーカー時間 (1,000 フレーム x 20 分）。
+ **Amazon S3 ストレージ**: 標準の Amazon S3 レート (1 か月あたり数ドル) で保存されている 50 GB のアセット。
+ **Amazon S3 リクエスト**: ワーカーがアセットをダウンロードするときの少数の GET リクエスト (1,000 リクエストあたりの割合）。
ジョブが終了すると、コストは Amazon S3 ストレージ料金のみに戻ります。ファイルシステムの継続的なコストはありません。
その他の料金の例については、 AWS 「Deadline Cloud の料金」を参照してください。
## サービスマネージドフリートコストを管理するためのヒント
+ **スポットインスタンスの使用** – スポットインスタンスは、オンデマンド料金よりも大幅に節約できます。レンダリングタスクは通常短く、再試行できるため、スポットの中断による影響は最小限に抑えられます。
+ **フリートの最大サイズの設定** – フリート内のワーカーの最大数を制限して、ジョブあたりのピークコンピューティングコストを制御します。詳細については、「[自動スケーリング設定](auto-scaling-configuration.md)」を参照してください。
+ **予算を使用する** – Deadline Cloud 予算を作成して支出制限を設定し、通知を受け取ります。詳細については、「[予算によるコストの管理](using-budget-manager.md)」を参照してください。
+ **ジョブアタッチメントストレージの管理** – Amazon S3 ライフサイクル設定を適用して、古いジョブアタッチメントファイルを自動的に削除します。ジョブアタッチメントはコンテンツアドレス可能なストレージを使用するため、変更されていないファイルは再アップロードされないため、反復ワークフローのストレージコストが低くなります。
+ **インスタンスの適切なサイズ設定** – ワークロードの CPU およびメモリ要件を満たす最小のインスタンスタイプを選択します。インスタンスが大きいほど 1 時間あたりのコストは高くなりますが、タスクをより速く完了できる可能性があるため、インスタンスサイズ全体で総コスト (レート × 期間) を比較します。
+ **待機と保存を検討する** – 緊急ではないワークロードの場合、待機と保存は、柔軟なジョブの開始時間と引き換えに、より低いコンピューティング料金を提供します。
## 関連リソース
+ [AWS Deadline Cloud の料金](https://aws.amazon.com/deadline-cloud/pricing/)
+ [コスト管理](cost-management.md)
+ [予算によるコストの管理](using-budget-manager.md)
+ [Amazon Simple Storage Service の料金表](https://aws.amazon.com/s3/pricing/)