FinOps の分野では、お客様から「会社の EC2 インスタンスと Fargate のコンピューティング支出が増えるにつれて、コンテナの管理が難しくなっている。成長に合わせてコストを削減するにはどのような選択肢があるか」といった声をよく耳にします。
RI と SP の微妙な違いをくまなく調べるときは、まず、相違点に関係なく、どちらかのプログラムをどの程度管理したいかを実際に評価する必要があります。
しかし、その前に、それらがどのように比較されるかを簡単に見てみましょう。
ご覧のとおり、それぞれの貯蓄率はかなり似ています。それぞれ適しているユースケースはどちらかというと狭い範囲ですが、いずれもクラウド支出の削減に役立ちます。
AWS Savings Plan は割引ギフトカードのように機能し、コミットした金額を自動的に適用して請求額を減らします。特定のインスタンス設定にコミットするのではなく、時間単位のコミットメント金額を指定します。Amazon の貯蓄プラン機能はキャパシティプランニングを簡素化して節約を実現しますが、これは実際には、コストを管理するためのよりよい方法を見つけたいというお客様の終わりのない要望に応えようとする Amazon の表面的な試みです。しかし、利益を追求する企業にとって、絶対確実またはリスクフリーにすることが、完全にAmazonの利益になるわけではないのは当然のことです。
貯蓄プランの基本を見てみましょう。
EC2 インスタンスプラン -EC2 はスタンダード RI と同じ割引 (最大 40-60%) でのみ適用されますが、インスタンスファミリーとリージョン (例:/R7G/us-east-1) に限定されます
ザの コンピュートプラン -コンバーティブル RI とほぼ同じ割引率で EC2、Fargate、Lambda を対象としていますが（約 30 ～ 50%）、全世界のリージョンにまたがっているため、柔軟性が高まります。
A コンピュート節約プラン RI と同じ柔軟性で、EC2 と Fargate の両方の使用で割引を受けることができます。さらに、RI とは異なり、Savings Plan は使用量が増えた場合 (または増加したときに) 簡単にスケールアップできます。
予測可能なインスタンスタイプを実行している EC2 ワークロードの場合、RI の割引率は貯蓄プランよりも若干高くなります。3 年間の全前払い RI では、50% 以上のコスト削減が可能です。ここでのキーワードは「予測可能」です。個人的には、「予測可能」であることを意図した環境を構築しても、意図したとおりには機能しませんでした。避けられない機能の増加や拡大により、私のよく練られた計画はすぐに台無しになってしまいました。
さらに、環境を再構築するという私の野望を妨げてきた長期のRI活動に巻き込まれています。また、長期にわたるRIの取り組みは、ユーザーをロックインすることでこれらの意図に反しています。はい、予約はできますが、管理にはより多くのオーバーヘッドがあります。
別のアプローチは、スポットを使用することです。コンテナ化されたワークロードでは、中断される可能性のあるジョブのスケーリングに EC2 スポットインスタンスと Fargate Spot を最大限に活用できます。スポットでは、契約なしで 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、ワークロードがどれだけ中断に耐えられるかということです。このような制約の中で設計されているのであれば、スポットは最適です。しかし、インメモリデータベースやその他の多数の大規模インスタンスは適していません。
一般的に、貯蓄戦略を組み合わせることは堅実なアプローチです。プライマリ Fargate の使用にはコンピューティング節約プラン、EC2 キャパシティには EC2 節約プラン、両方のアドホックスケーリングにはスポットプランがあります。使用量が増えるにつれて、貯蓄プランと RI の分割を見直したくなるかもしれません。ただし、ワークロードの柔軟性を考慮すると、スポットは変わらないはずです。支出のモニタリングとコミットメントの適正化も重要です。ここでのリスクは、AWS が CPU /時間を改善する新しいテクノロジーをリリースしたときに、長期的なコミットメントが必要になることです。Graviton はこのディスラプションの好例です。
貯蓄オプションの選択と選択の微妙な違いを理解すると、チームのさまざまなプロジェクトや継続的な要求が、貯蓄戦略を成功させる能力を上回っていることに気付くかもしれません。機械学習トレーニングなどの一時的なワークロードは簡単にはカバーできません。そのため、社内で計画された AWS 貯蓄戦略があるにもかかわらず、カバー率が 60～ 70% しかないお客様をよく見かけます。
ありがたいことに、OpsNowと呼ばれる高度なFinOpsクラウド管理プラットフォームを開発しました。OpsNow は、クラウド支出の自動化と最適化、リソース使用率の追跡と傾向分析、最適なコストカバー戦略の推奨を目的としています。私たちの目標は、貯蓄計画とRI分析の複雑さの大部分を管理することです。
そのためには、対象範囲、利用率、変動性、成長を最適化する機械学習モデルを組み合わせて使用しています。その結果、AutoSavings と呼ばれる完全管理型の製品が生まれました。
AutoSavingsは、お客様独自のSPやRIのコミットメントで行うことのほかに、支出管理を効果的に自動化します。これらすべてを、プラットフォームを利用するためのコミットメントやコストは一切かかりません。
その他のメリット:
-リージョン、オペレーティングシステム、インスタンスタイプにワークロードを簡単に配置できます
-貯蓄購入を自動化して、オーバーコミットせずに割引を最大化する
-貯蓄プランとRIのやりとりをする必要がなくなります。
-変化するニーズとワークロード、ワークロードにシームレスに適応します
重要な認識は、OpsNow AutoSavingsを使用して最大限の節約額と補償率を実現する方が、手動でコミットメントを手動で微調整する終わりのない努力に勝るということです。私たちの目標は、困難な (そして容赦のない) コスト削減の分析作業からエンジニアを解放しながら、クラウド全体の節約を促進することです。
貯蓄プランとRIの微妙な違いを理解することは有益ですが、OpsNowと提携することで分析の負担を大幅に軽減できます。
FinOps の分野では、お客様から「会社の EC2 インスタンスと Fargate のコンピューティング支出が増えるにつれて、コンテナの管理が難しくなっている。成長に合わせてコストを削減するにはどのような選択肢があるか」といった声をよく耳にします。
RI と SP の微妙な違いをくまなく調べるときは、まず、相違点に関係なく、どちらかのプログラムをどの程度管理したいかを実際に評価する必要があります。
しかし、その前に、それらがどのように比較されるかを簡単に見てみましょう。
ご覧のとおり、それぞれの貯蓄率はかなり似ています。それぞれ適しているユースケースはどちらかというと狭い範囲ですが、いずれもクラウド支出の削減に役立ちます。
AWS Savings Plan は割引ギフトカードのように機能し、コミットした金額を自動的に適用して請求額を減らします。特定のインスタンス設定にコミットするのではなく、時間単位のコミットメント金額を指定します。Amazon の貯蓄プラン機能はキャパシティプランニングを簡素化して節約を実現しますが、これは実際には、コストを管理するためのよりよい方法を見つけたいというお客様の終わりのない要望に応えようとする Amazon の表面的な試みです。しかし、利益を追求する企業にとって、絶対確実またはリスクフリーにすることが、完全にAmazonの利益になるわけではないのは当然のことです。
貯蓄プランの基本を見てみましょう。
EC2 インスタンスプラン -EC2 はスタンダード RI と同じ割引 (最大 40-60%) でのみ適用されますが、インスタンスファミリーとリージョン (例:/R7G/us-east-1) に限定されます
ザの コンピュートプラン -コンバーティブル RI とほぼ同じ割引率で EC2、Fargate、Lambda を対象としていますが（約 30 ～ 50%）、全世界のリージョンにまたがっているため、柔軟性が高まります。
A コンピュート節約プラン RI と同じ柔軟性で、EC2 と Fargate の両方の使用で割引を受けることができます。さらに、RI とは異なり、Savings Plan は使用量が増えた場合 (または増加したときに) 簡単にスケールアップできます。
予測可能なインスタンスタイプを実行している EC2 ワークロードの場合、RI の割引率は貯蓄プランよりも若干高くなります。3 年間の全前払い RI では、50% 以上のコスト削減が可能です。ここでのキーワードは「予測可能」です。個人的には、「予測可能」であることを意図した環境を構築しても、意図したとおりには機能しませんでした。避けられない機能の増加や拡大により、私のよく練られた計画はすぐに台無しになってしまいました。
さらに、環境を再構築するという私の野望を妨げてきた長期のRI活動に巻き込まれています。また、長期にわたるRIの取り組みは、ユーザーをロックインすることでこれらの意図に反しています。はい、予約はできますが、管理にはより多くのオーバーヘッドがあります。
別のアプローチは、スポットを使用することです。コンテナ化されたワークロードでは、中断される可能性のあるジョブのスケーリングに EC2 スポットインスタンスと Fargate Spot を最大限に活用できます。スポットでは、契約なしで 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、ワークロードがどれだけ中断に耐えられるかということです。このような制約の中で設計されているのであれば、スポットは最適です。しかし、インメモリデータベースやその他の多数の大規模インスタンスは適していません。
一般的に、貯蓄戦略を組み合わせることは堅実なアプローチです。プライマリ Fargate の使用にはコンピューティング節約プラン、EC2 キャパシティには EC2 節約プラン、両方のアドホックスケーリングにはスポットプランがあります。使用量が増えるにつれて、貯蓄プランと RI の分割を見直したくなるかもしれません。ただし、ワークロードの柔軟性を考慮すると、スポットは変わらないはずです。支出のモニタリングとコミットメントの適正化も重要です。ここでのリスクは、AWS が CPU /時間を改善する新しいテクノロジーをリリースしたときに、長期的なコミットメントが必要になることです。Graviton はこのディスラプションの好例です。
貯蓄オプションの選択と選択の微妙な違いを理解すると、チームのさまざまなプロジェクトや継続的な要求が、貯蓄戦略を成功させる能力を上回っていることに気付くかもしれません。機械学習トレーニングなどの一時的なワークロードは簡単にはカバーできません。そのため、社内で計画された AWS 貯蓄戦略があるにもかかわらず、カバー率が 60～ 70% しかないお客様をよく見かけます。
ありがたいことに、OpsNowと呼ばれる高度なFinOpsクラウド管理プラットフォームを開発しました。OpsNow は、クラウド支出の自動化と最適化、リソース使用率の追跡と傾向分析、最適なコストカバー戦略の推奨を目的としています。私たちの目標は、貯蓄計画とRI分析の複雑さの大部分を管理することです。
そのためには、対象範囲、利用率、変動性、成長を最適化する機械学習モデルを組み合わせて使用しています。その結果、AutoSavings と呼ばれる完全管理型の製品が生まれました。
AutoSavingsは、お客様独自のSPやRIのコミットメントで行うことのほかに、支出管理を効果的に自動化します。これらすべてを、プラットフォームを利用するためのコミットメントやコストは一切かかりません。
その他のメリット:
-リージョン、オペレーティングシステム、インスタンスタイプにワークロードを簡単に配置できます
-貯蓄購入を自動化して、オーバーコミットせずに割引を最大化する
-貯蓄プランとRIのやりとりをする必要がなくなります。
-変化するニーズとワークロード、ワークロードにシームレスに適応します
重要な認識は、OpsNow AutoSavingsを使用して最大限の節約額と補償率を実現する方が、手動でコミットメントを手動で微調整する終わりのない努力に勝るということです。私たちの目標は、困難な (そして容赦のない) コスト削減の分析作業からエンジニアを解放しながら、クラウド全体の節約を促進することです。
貯蓄プランとRIの微妙な違いを理解することは有益ですが、OpsNowと提携することで分析の負担を大幅に軽減できます。
FinOps の分野では、お客様から「会社の EC2 インスタンスと Fargate のコンピューティング支出が増えるにつれて、コンテナの管理が難しくなっている。成長に合わせてコストを削減するにはどのような選択肢があるか」といった声をよく耳にします。
RI と SP の微妙な違いをくまなく調べるときは、まず、相違点に関係なく、どちらかのプログラムをどの程度管理したいかを実際に評価する必要があります。
しかし、その前に、それらがどのように比較されるかを簡単に見てみましょう。
ご覧のとおり、それぞれの貯蓄率はかなり似ています。それぞれ適しているユースケースはどちらかというと狭い範囲ですが、いずれもクラウド支出の削減に役立ちます。
AWS Savings Plan は割引ギフトカードのように機能し、コミットした金額を自動的に適用して請求額を減らします。特定のインスタンス設定にコミットするのではなく、時間単位のコミットメント金額を指定します。Amazon の貯蓄プラン機能はキャパシティプランニングを簡素化して節約を実現しますが、これは実際には、コストを管理するためのよりよい方法を見つけたいというお客様の終わりのない要望に応えようとする Amazon の表面的な試みです。しかし、利益を追求する企業にとって、絶対確実またはリスクフリーにすることが、完全にAmazonの利益になるわけではないのは当然のことです。
貯蓄プランの基本を見てみましょう。
EC2 インスタンスプラン -EC2 はスタンダード RI と同じ割引 (最大 40-60%) でのみ適用されますが、インスタンスファミリーとリージョン (例:/R7G/us-east-1) に限定されます
ザの コンピュートプラン -コンバーティブル RI とほぼ同じ割引率で EC2、Fargate、Lambda を対象としていますが（約 30 ～ 50%）、全世界のリージョンにまたがっているため、柔軟性が高まります。
A コンピュート節約プラン RI と同じ柔軟性で、EC2 と Fargate の両方の使用で割引を受けることができます。さらに、RI とは異なり、Savings Plan は使用量が増えた場合 (または増加したときに) 簡単にスケールアップできます。
予測可能なインスタンスタイプを実行している EC2 ワークロードの場合、RI の割引率は貯蓄プランよりも若干高くなります。3 年間の全前払い RI では、50% 以上のコスト削減が可能です。ここでのキーワードは「予測可能」です。個人的には、「予測可能」であることを意図した環境を構築しても、意図したとおりには機能しませんでした。避けられない機能の増加や拡大により、私のよく練られた計画はすぐに台無しになってしまいました。
さらに、環境を再構築するという私の野望を妨げてきた長期のRI活動に巻き込まれています。また、長期にわたるRIの取り組みは、ユーザーをロックインすることでこれらの意図に反しています。はい、予約はできますが、管理にはより多くのオーバーヘッドがあります。
別のアプローチは、スポットを使用することです。コンテナ化されたワークロードでは、中断される可能性のあるジョブのスケーリングに EC2 スポットインスタンスと Fargate Spot を最大限に活用できます。スポットでは、契約なしで 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、ワークロードがどれだけ中断に耐えられるかということです。このような制約の中で設計されているのであれば、スポットは最適です。しかし、インメモリデータベースやその他の多数の大規模インスタンスは適していません。
一般的に、貯蓄戦略を組み合わせることは堅実なアプローチです。プライマリ Fargate の使用にはコンピューティング節約プラン、EC2 キャパシティには EC2 節約プラン、両方のアドホックスケーリングにはスポットプランがあります。使用量が増えるにつれて、貯蓄プランと RI の分割を見直したくなるかもしれません。ただし、ワークロードの柔軟性を考慮すると、スポットは変わらないはずです。支出のモニタリングとコミットメントの適正化も重要です。ここでのリスクは、AWS が CPU /時間を改善する新しいテクノロジーをリリースしたときに、長期的なコミットメントが必要になることです。Graviton はこのディスラプションの好例です。
貯蓄オプションの選択と選択の微妙な違いを理解すると、チームのさまざまなプロジェクトや継続的な要求が、貯蓄戦略を成功させる能力を上回っていることに気付くかもしれません。機械学習トレーニングなどの一時的なワークロードは簡単にはカバーできません。そのため、社内で計画された AWS 貯蓄戦略があるにもかかわらず、カバー率が 60～ 70% しかないお客様をよく見かけます。
ありがたいことに、OpsNowと呼ばれる高度なFinOpsクラウド管理プラットフォームを開発しました。OpsNow は、クラウド支出の自動化と最適化、リソース使用率の追跡と傾向分析、最適なコストカバー戦略の推奨を目的としています。私たちの目標は、貯蓄計画とRI分析の複雑さの大部分を管理することです。
そのためには、対象範囲、利用率、変動性、成長を最適化する機械学習モデルを組み合わせて使用しています。その結果、AutoSavings と呼ばれる完全管理型の製品が生まれました。
AutoSavingsは、お客様独自のSPやRIのコミットメントで行うことのほかに、支出管理を効果的に自動化します。これらすべてを、プラットフォームを利用するためのコミットメントやコストは一切かかりません。
その他のメリット:
-リージョン、オペレーティングシステム、インスタンスタイプにワークロードを簡単に配置できます
-貯蓄購入を自動化して、オーバーコミットせずに割引を最大化する
-貯蓄プランとRIのやりとりをする必要がなくなります。
-変化するニーズとワークロード、ワークロードにシームレスに適応します
重要な認識は、OpsNow AutoSavingsを使用して最大限の節約額と補償率を実現する方が、手動でコミットメントを手動で微調整する終わりのない努力に勝るということです。私たちの目標は、困難な (そして容赦のない) コスト削減の分析作業からエンジニアを解放しながら、クラウド全体の節約を促進することです。
貯蓄プランとRIの微妙な違いを理解することは有益ですが、OpsNowと提携することで分析の負担を大幅に軽減できます。
