FinOps分野において、私たちはしばしば顧客が「会社のEC2インスタンスとFargateでのコンピューティング支出が増加するにつれて、コンテナを管理するのが困難になっています。会社が成長するにつれて、コストを削減できるオプションは何ですか？」といった話をするのを耳にします。RIとSPの微妙な違いを詳細に検討するためには、まず2つのプログラムをどの程度管理するかについて実際の評価を下す必要があります。違いに関係なく、まず2つのプログラムを簡単に比較してみましょう。
ご覧の通り、それぞれの節約率は非常に類似しています。それぞれはやや狭い範囲の使用ケースに適していますが、すべてクラウド支出を削減するのに役立ちます。
AWS Savings Plansは割引クーポンのように自動的に約定金額を適用して請求書を削減してくれます。特定のインスタンス構成を約定する代わりに、時間あたりのドル約定金額を指定します。AmazonのSavings Plans機能は容量計画を簡素化し節約を提供しますが、実際にはコストを統制するより良い方法を見つけようとする顧客の終わりない欲求にアピールしようとするAmazonの表面的な試みです。しかし、利益を追求する企業として、Amazonがこれを完璧または危険のないものにすることが全面的に有利ではないのは当然です。
Savings Plansの基本事項を見てみましょう。
EC2インスタンス プラン - 標準RIと同じ割引（~40-60%）でEC2のみを含みますが、インスタンスファミリーおよび地域（例：/ R7G / us-east-1）に固定されます
Compute Plan - 転換型RIとほぼ同じ割引（~30-50%）でEC2、Fargate、Lambdaを含みますが、全世界の地域にわたってより柔軟です。
Compute Savings PlanはRIと同じコミット柔軟性でEC2とFargateの両方の使用に対する割引を受けることができます。また、RIとは異なり、Savings Planは使用量が増加すれば（または増加する時に）簡単に拡張することができます。
予測可能なインスタンスタイプを実行するEC2ワークロードの場合、RIはSavings Plansよりもわずかに良い割引を提供します。3年全額前払いRIは50%以上を節約することができます。ここでキーワードは「予測可能」です。個人的に「予測可能」となるよう意図された環境を構築しましたが、意図通りに進みませんでした。避けられない機能拡張や成長により、よく立てた計画がすぐに崩れました。
また、私は長期RIに閉じ込められて環境を再構成しようとする私の野心が妨害を受け、拡張されたRI約束はユーザーを閉じ込めてこのような意図に反しました。そうです、予約はありますが、管理しなければならないオーバーヘッドがより多くあります。
もう一つのアプローチはSpotを使用することです。コンテナ化されたワークロードの場合、中断される可能性のある作業拡張にEC2 SpotインスタンスとFargate Spotを最大限活用することができます。Spotを使用すれば約定なしでRIレベルの割引を受けることができます。ここでの課題は、ワークロードが中断にどれほど強いかです。このような制限内でアーキテクチャが構築された場合、Spotは素晴らしいです。しかし、メモリ内データベースとその他の複数の大規模インスタンスには適していません。
一般的に節約戦略を組み合わせることが堅実なアプローチです。基本Fargate使用にはCompute Savings Plan、EC2容量にはEC2 Savings Plan、両方の臨時拡張にはSpotを使用します。使用量が増加するにつれて、Savings PlansとRI間の分割を再評価する必要があるかもしれません。しかし、Spotはワークロード柔軟性のために一定である必要があります。支出モニタリングと適切な規模の約定も重要です。ここでのリスクは、AWSがCPU/hrを改善する新しい技術をリリースする際に長期約定をすることです。Gravitonはこのような混乱の良い例です。
節約オプションを選択して選ぶそのニュアンスを身につけた後は、チームの多様なプロジェクトと進行中の要求事項が節約戦略を成功的に構築する能力を上回る可能性があることを悟るようになるでしょう。ML学習のような一時的なワークロードは簡単に処理されません。したがって、内部的に計画されたAWS節約戦略があるにもかかわらず、一般的に60-70%の適用率のみを示す顧客を見ることになります。
幸いにも、私たちはOpsNowという高度なFinOpsクラウド管理プラットフォームを作成して支援しました。OpsNowはクラウド支出を自動化し最適化し、リソース活用を追跡してトレンドを把握し、最適なコスト適用戦略を推奨するために存在します。
私たちの目標は、Savings Plan対RI分析の複雑性をほとんど管理することです。私たちは適用範囲、活用、変動性、成長を最適化するMLモデルを組み合わせてこれを実行します。
その結果、AutoSavingsという完全に管理された製品が誕生しました。AutoSavingsは自社のSPおよびRI約定を通じて実行できること以上に支出管理を効果的に自動化します。これらすべてを約定やプラットフォーム活用コストなしで提供します。
その他の利点：
最も重要な点は、OpsNow AutoSavingsを使用して最大節約および適用範囲を達成することが、手動で自分の約定を微調整する終わりのない努力よりも重要だということです。
私たちの目標は、全般的なクラウド節約を促進すると同時に、エンジニアを困難で容赦のないコスト削減分析努力から解放することです。
Savings PlanとRI間の微妙な違いを理解することは有用ですが、OpsNowと協力すれば分析負担を大幅に軽減することができます。
FinOps分野において、私たちはしばしば顧客が「会社のEC2インスタンスとFargateでのコンピューティング支出が増加するにつれて、コンテナを管理するのが困難になっています。会社が成長するにつれて、コストを削減できるオプションは何ですか？」といった話をするのを耳にします。RIとSPの微妙な違いを詳細に検討するためには、まず2つのプログラムをどの程度管理するかについて実際の評価を下す必要があります。違いに関係なく、まず2つのプログラムを簡単に比較してみましょう。
ご覧の通り、それぞれの節約率は非常に類似しています。それぞれはやや狭い範囲の使用ケースに適していますが、すべてクラウド支出を削減するのに役立ちます。
AWS Savings Plansは割引クーポンのように自動的に約定金額を適用して請求書を削減してくれます。特定のインスタンス構成を約定する代わりに、時間あたりのドル約定金額を指定します。AmazonのSavings Plans機能は容量計画を簡素化し節約を提供しますが、実際にはコストを統制するより良い方法を見つけようとする顧客の終わりない欲求にアピールしようとするAmazonの表面的な試みです。しかし、利益を追求する企業として、Amazonがこれを完璧または危険のないものにすることが全面的に有利ではないのは当然です。
Savings Plansの基本事項を見てみましょう。
EC2インスタンス プラン - 標準RIと同じ割引（~40-60%）でEC2のみを含みますが、インスタンスファミリーおよび地域（例：/ R7G / us-east-1）に固定されます
Compute Plan - 転換型RIとほぼ同じ割引（~30-50%）でEC2、Fargate、Lambdaを含みますが、全世界の地域にわたってより柔軟です。
Compute Savings PlanはRIと同じコミット柔軟性でEC2とFargateの両方の使用に対する割引を受けることができます。また、RIとは異なり、Savings Planは使用量が増加すれば（または増加する時に）簡単に拡張することができます。
予測可能なインスタンスタイプを実行するEC2ワークロードの場合、RIはSavings Plansよりもわずかに良い割引を提供します。3年全額前払いRIは50%以上を節約することができます。ここでキーワードは「予測可能」です。個人的に「予測可能」となるよう意図された環境を構築しましたが、意図通りに進みませんでした。避けられない機能拡張や成長により、よく立てた計画がすぐに崩れました。
また、私は長期RIに閉じ込められて環境を再構成しようとする私の野心が妨害を受け、拡張されたRI約束はユーザーを閉じ込めてこのような意図に反しました。そうです、予約はありますが、管理しなければならないオーバーヘッドがより多くあります。
もう一つのアプローチはSpotを使用することです。コンテナ化されたワークロードの場合、中断される可能性のある作業拡張にEC2 SpotインスタンスとFargate Spotを最大限活用することができます。Spotを使用すれば約定なしでRIレベルの割引を受けることができます。ここでの課題は、ワークロードが中断にどれほど強いかです。このような制限内でアーキテクチャが構築された場合、Spotは素晴らしいです。しかし、メモリ内データベースとその他の複数の大規模インスタンスには適していません。
一般的に節約戦略を組み合わせることが堅実なアプローチです。基本Fargate使用にはCompute Savings Plan、EC2容量にはEC2 Savings Plan、両方の臨時拡張にはSpotを使用します。使用量が増加するにつれて、Savings PlansとRI間の分割を再評価する必要があるかもしれません。しかし、Spotはワークロード柔軟性のために一定である必要があります。支出モニタリングと適切な規模の約定も重要です。ここでのリスクは、AWSがCPU/hrを改善する新しい技術をリリースする際に長期約定をすることです。Gravitonはこのような混乱の良い例です。
節約オプションを選択して選ぶそのニュアンスを身につけた後は、チームの多様なプロジェクトと進行中の要求事項が節約戦略を成功的に構築する能力を上回る可能性があることを悟るようになるでしょう。ML学習のような一時的なワークロードは簡単に処理されません。したがって、内部的に計画されたAWS節約戦略があるにもかかわらず、一般的に60-70%の適用率のみを示す顧客を見ることになります。
幸いにも、私たちはOpsNowという高度なFinOpsクラウド管理プラットフォームを作成して支援しました。OpsNowはクラウド支出を自動化し最適化し、リソース活用を追跡してトレンドを把握し、最適なコスト適用戦略を推奨するために存在します。
私たちの目標は、Savings Plan対RI分析の複雑性をほとんど管理することです。私たちは適用範囲、活用、変動性、成長を最適化するMLモデルを組み合わせてこれを実行します。
その結果、AutoSavingsという完全に管理された製品が誕生しました。AutoSavingsは自社のSPおよびRI約定を通じて実行できること以上に支出管理を効果的に自動化します。これらすべてを約定やプラットフォーム活用コストなしで提供します。
その他の利点：
最も重要な点は、OpsNow AutoSavingsを使用して最大節約および適用範囲を達成することが、手動で自分の約定を微調整する終わりのない努力よりも重要だということです。
私たちの目標は、全般的なクラウド節約を促進すると同時に、エンジニアを困難で容赦のないコスト削減分析努力から解放することです。
Savings PlanとRI間の微妙な違いを理解することは有用ですが、OpsNowと協力すれば分析負担を大幅に軽減することができます。
FinOps分野において、私たちはしばしば顧客が「会社のEC2インスタンスとFargateでのコンピューティング支出が増加するにつれて、コンテナを管理するのが困難になっています。会社が成長するにつれて、コストを削減できるオプションは何ですか？」といった話をするのを耳にします。RIとSPの微妙な違いを詳細に検討するためには、まず2つのプログラムをどの程度管理するかについて実際の評価を下す必要があります。違いに関係なく、まず2つのプログラムを簡単に比較してみましょう。
ご覧の通り、それぞれの節約率は非常に類似しています。それぞれはやや狭い範囲の使用ケースに適していますが、すべてクラウド支出を削減するのに役立ちます。
AWS Savings Plansは割引クーポンのように自動的に約定金額を適用して請求書を削減してくれます。特定のインスタンス構成を約定する代わりに、時間あたりのドル約定金額を指定します。AmazonのSavings Plans機能は容量計画を簡素化し節約を提供しますが、実際にはコストを統制するより良い方法を見つけようとする顧客の終わりない欲求にアピールしようとするAmazonの表面的な試みです。しかし、利益を追求する企業として、Amazonがこれを完璧または危険のないものにすることが全面的に有利ではないのは当然です。
Savings Plansの基本事項を見てみましょう。
EC2インスタンス プラン - 標準RIと同じ割引（~40-60%）でEC2のみを含みますが、インスタンスファミリーおよび地域（例：/ R7G / us-east-1）に固定されます
Compute Plan - 転換型RIとほぼ同じ割引（~30-50%）でEC2、Fargate、Lambdaを含みますが、全世界の地域にわたってより柔軟です。
Compute Savings PlanはRIと同じコミット柔軟性でEC2とFargateの両方の使用に対する割引を受けることができます。また、RIとは異なり、Savings Planは使用量が増加すれば（または増加する時に）簡単に拡張することができます。
予測可能なインスタンスタイプを実行するEC2ワークロードの場合、RIはSavings Plansよりもわずかに良い割引を提供します。3年全額前払いRIは50%以上を節約することができます。ここでキーワードは「予測可能」です。個人的に「予測可能」となるよう意図された環境を構築しましたが、意図通りに進みませんでした。避けられない機能拡張や成長により、よく立てた計画がすぐに崩れました。
また、私は長期RIに閉じ込められて環境を再構成しようとする私の野心が妨害を受け、拡張されたRI約束はユーザーを閉じ込めてこのような意図に反しました。そうです、予約はありますが、管理しなければならないオーバーヘッドがより多くあります。
もう一つのアプローチはSpotを使用することです。コンテナ化されたワークロードの場合、中断される可能性のある作業拡張にEC2 SpotインスタンスとFargate Spotを最大限活用することができます。Spotを使用すれば約定なしでRIレベルの割引を受けることができます。ここでの課題は、ワークロードが中断にどれほど強いかです。このような制限内でアーキテクチャが構築された場合、Spotは素晴らしいです。しかし、メモリ内データベースとその他の複数の大規模インスタンスには適していません。
一般的に節約戦略を組み合わせることが堅実なアプローチです。基本Fargate使用にはCompute Savings Plan、EC2容量にはEC2 Savings Plan、両方の臨時拡張にはSpotを使用します。使用量が増加するにつれて、Savings PlansとRI間の分割を再評価する必要があるかもしれません。しかし、Spotはワークロード柔軟性のために一定である必要があります。支出モニタリングと適切な規模の約定も重要です。ここでのリスクは、AWSがCPU/hrを改善する新しい技術をリリースする際に長期約定をすることです。Gravitonはこのような混乱の良い例です。
節約オプションを選択して選ぶそのニュアンスを身につけた後は、チームの多様なプロジェクトと進行中の要求事項が節約戦略を成功的に構築する能力を上回る可能性があることを悟るようになるでしょう。ML学習のような一時的なワークロードは簡単に処理されません。したがって、内部的に計画されたAWS節約戦略があるにもかかわらず、一般的に60-70%の適用率のみを示す顧客を見ることになります。
幸いにも、私たちはOpsNowという高度なFinOpsクラウド管理プラットフォームを作成して支援しました。OpsNowはクラウド支出を自動化し最適化し、リソース活用を追跡してトレンドを把握し、最適なコスト適用戦略を推奨するために存在します。
私たちの目標は、Savings Plan対RI分析の複雑性をほとんど管理することです。私たちは適用範囲、活用、変動性、成長を最適化するMLモデルを組み合わせてこれを実行します。
その結果、AutoSavingsという完全に管理された製品が誕生しました。AutoSavingsは自社のSPおよびRI約定を通じて実行できること以上に支出管理を効果的に自動化します。これらすべてを約定やプラットフォーム活用コストなしで提供します。
その他の利点：
最も重要な点は、OpsNow AutoSavingsを使用して最大節約および適用範囲を達成することが、手動で自分の約定を微調整する終わりのない努力よりも重要だということです。
私たちの目標は、全般的なクラウド節約を促進すると同時に、エンジニアを困難で容赦のないコスト削減分析努力から解放することです。
Savings PlanとRI間の微妙な違いを理解することは有用ですが、OpsNowと協力すれば分析負担を大幅に軽減することができます。
