# COST 6 リソースタイプ、リソースサイズ、およびリソース数を選択する際、コスト目標を達成するにはどうすればよいですか?
対象タスクについて適切なリソースサイズおよびリソース数を選択していることを確認します。最もコスト効率の高いタイプ、サイズ、数を選択することで、無駄を最小限に抑えます。
**Topics**
+ [COST06-BP01 コストモデリングを実行する](cost_type_size_number_resources_cost_modeling.md)
+ [COST06-BP02 データに基づいてリソースタイプ、リソースサイズ、リソース数を選択する](cost_type_size_number_resources_data.md)
+ [COST06-BP03 メトリクスに基づいて自動的にリソースタイプ、リソースサイズ、リソース数を選択する](cost_type_size_number_resources_metrics.md)
# COST06-BP01 コストモデリングを実行する
組織の要件を特定し、ワークロードとその各コンポーネントのコストモデリングを実行します。さまざまな予測負荷におけるワークロードのベンチマークアクティビティを実行し、コストを比較します。モデリングの際には、潜在的な利点を織り込む必要があります。例えば、費やされた時間がコンポーネントのコストに比例しているなどです。
**このベストプラクティスが確立されていない場合のリスクレベル:** 高
## 実装のガイダンス
ワークロードと各コンポーネントのコストモデリングを実行してリソース間のバランスを把握し、特定のパフォーマンスレベルに応じてワークロード内の各リソースの適切なサイズを見つけます。さまざまな予測負荷におけるワークロードのベンチマークアクティビティを実行し、コストを比較します。モデリングの際には、費やした時間がコンポーネントのコストまたは予想される削減額に比例しているといった潜在的な利点を織り込む必要があります。ベストプラクティスについては、「 *レビュー* 」セクション ( [パフォーマンス効率の柱に関するホワイトペーパー](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/review.html)内) を参照してください。
[AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) は、ワークロードの実行におけるコストモデリングに役立ちます。使用履歴に基づき、コンピューティングリソースの正しいサイズ設定に関するレコメンデーションを提供します。これがコンピューティングリソースにとって理想的なデータソースである理由は、リスクレベルに応じて複数のレコメンデーションを作成できる機械学習が使われている無料サービスだからです。また、 [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) および [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) をデータソースとしてカスタムログと併用して、他のサービスやワークロードコンポーネントの適切なサイズ設定のオペレーションを行うこともできます。
コストモデリングのデータとメトリクスに関する推奨事項は以下の通りです。
+ モニタリングにはエンドユーザーのエクスペリエンスを正確に反映する必要があります。対象期間に適切な間隔を選択して、平均の変わりに最大値や 99 パーセンタイル値をじっくり見極めます。
+ すべてのワークロードのサイクルをカバーするために必要な分析期間の適切な間隔を選択します。たとえば、分析を 2 週間間隔で実行する場合、1 か月サイクルで使用率が高くても見逃す場合があり、過小プロビジョニングにつながる可能性があります。
**実装手順 **
+ ** コストモデリングを実行する: **ワークロードまたは概念実証を、テストする特定のリソースタイプとサイズを持つ別のアカウントにデプロイします。テストデータを使用してワークロードを実行し、出力結果のほか、テスト実行時のコストデータを記録します。次に、ワークロードを再デプロイするか、リソースタイプとサイズを変更して、テストを再実行します。
## リソース
**関連するドキュメント:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Amazon CloudWatch の特徴](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Amazon EC2 Right Sizing によるコスト最適化](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
# COST06-BP02 データに基づいてリソースタイプ、リソースサイズ、リソース数を選択する
ワークロードとリソースの特性に関するデータに基づいて、リソースのサイズやタイプを選択します。例えば、コンピューティング、メモリ、スループット、書き込み頻度などです。この選択は通常、以前の (オンプレミス) バージョンのワークロード、ドキュメント、ワークロードに関する他の情報ソースを用いて行います。
**このベストプラクティスが確立されていない場合のリスクレベル:** ミディアム
## 実装のガイダンス
ワークロードとリソースの特性 (例えば、コンピューティング、メモリ、スループット、書き込み頻度) に基づいて、リソースのサイズやタイプを選択します。この選択は通常、コストモデリング、以前のバージョンのワークロード (オンプレミスバージョンなど)、ドキュメント、ワークロードに関する他の情報ソース (ホワイトペーパー、公開ソリューション) を用いて行います。
**実装手順**
+ **データに基づいてリソースを選択する:** コストモデリングデータを使用して、予想されるワークロードの使用レベルを選択し、指定したリソースタイプとサイズを選択します。
## リソース
**関連するドキュメント:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Amazon CloudWatch の特徴](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [EC2 Right Sizing によるコスト最適化](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
# COST06-BP03 メトリクスに基づいて自動的にリソースタイプ、リソースサイズ、リソース数を選択する
現在実行しているワークロードからのメトリクスを用いて、コストを最適化する適切なサイズやタイプを選択します。Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)、Amazon DynamoDB、Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) (PIOPS)、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon EMR、ネットワークなどのサービスに、適切なスループット、サイジング、ストレージをプロビジョニングします。これは、自動スケーリングなどのフィードバックループまたはワークロードのカスタムコードで行うことができます。
**このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 低
## 実装のガイダンス
ワークロード内に、実行中のワークロードのアクティブなメトリクスを使用してそのワークロードを変更するフィードバックループを作成します。また、 [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)などのマネージドサービスを使用して、正しいサイズ変更オペレーションを実行できるように設定します。AWS は、 [API、SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/)のほか、最低限の労力でリソースを変更するための機能も提供しています。Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスの停止と起動のワークロードをプログラムして、インスタンスサイズやインスタンスタイプを変更できます。これにより、正しいサイズ設定による利点が得られるだけでなく、変更に必要なほぼすべての運用コストを削減することもできます。
一部の AWS のサービスには、 [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/)などのタイプやサイズの自動選択が組み込まれています。Amazon S3 Intelligent-Tiering では、使用パターンに基づいて、高頻度アクセスと低頻度アクセスの 2 つのアクセスティア間でデータが自動的に移動します。
**実装手順**
+ ** ワークロードメトリクスを設定する: **ワークロードの主要メトリクスをキャプチャしていることを確認します。これらのメトリクスは、ワークロード出力などのカスタマーエクスペリエンスに関する示唆を提供し、CPU やメモリの使用状況などのリソースのタイプとサイズの違いに合わせて調整されます。
+ ** 適切なサイズのレコメンデーションを表示する: **AWS Compute Optimizer の適切なサイズのレコメンデーションを使用して、ワークロードを調整します。
+ ** メトリクスに基づいて自動的にリソースタイプとリソースサイズを選択する: **ワークロードメトリクスを使用して、ワークロードリソースを手動または自動的に選択します。AWS Auto Scaling を設定したり、アプリケーション内でコードを実装したりすると、頻繁な変更が要求される場合に必要となる労力を減らすことができるほか、手動プロセスより早く変更を実装できる可能性もあります。
## リソース
**関連するドキュメント:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Amazon CloudWatch の特徴](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [CloudWatch 準備作業](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/GettingSetup.html)
+ [CloudWatch カスタムメトリクスの発行](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html)
+ [Cost Optimization: Amazon EC2 Right Sizing](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
+ [Getting Started With Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Amazon S3 Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/)
+ [Launch an EC2 Instance Using the SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/v2/developer-guide/run-instance.html)