コストの最適化の話を聞いた後に本屋に行ったら見かけたので買ってみた。
最適化が削減することには限らないが、減らすべきところはいっぱいあるだろうなと。
目次は以下。
これらを眺めるだけでも、あーってなるものがある。
- 第1章 主要サービスのコスト最適化
- 1-1 ベストプラクティスから学ぶ コスト最適化の基本
- 1-2 AWS のツールで事前見積もり 対象外のサービスには注意
- 1-3 EC2 で迷ったら基準を選ぶ お得な長期利用も視野に
- 1-4 ストレージサービスの最適化 S3 を第一候補に使い分ける
- 1-5 運用管理コストを考慮 RDBMS の選び方
- 1-6 接続数を見極めてサービスを選ぶ ネットワークを最適からする設計
- 1-7 オンプレミス環境との接続 ネットワーク設計の勘所
- 1-8 効率的なインフラ構築ツール AMI とImage Builder の活用
- 1-9 コスト可視化の準備 近道はマルチアカウント採用
- 1-10 コスト配分タグで見える化 開発環境は優先的に付与
- 1-11 最適化に欠かせない予算設定 Budgets を活用して自動化する
- 1-12 Cost Explorer でコストを確認 分析に欠かせない4つのステップ
- 第2章 IT の現場が生み出した削減テク
- 2-1 利用クラスと転送処理に着目 S3 のコストは9割減も可能
- 2-2 ETL 処理に便利なGlue Lambda に置換しコスト9割減
- 2-3 コスト削減に効くマイクロサービス 導入時に注意する時間節約
- 2-4 本当に必要かを見極める Athena のコスト削減
- 2-5 分析に欠かせないRedshift 余計なデータ格納を回避
- 2-6 Aurora の運用コストを軽減 単純だが効果大の停止スケジュール
- 2-7 DynamoDB のコスト削減 読み書きのファイルサイズが鍵
- 2-8 DynamoDB は割高になりがち データの2重保存を回避
- 2-9 検索サービスのKendra コスト下げる秘策はインデックス
- 2-10 バッチジョブ運用に効果あり Step Functions でコスト削減
- 2-11 データのセキュリティー強化に必要 マスキング処理を安価に実現する
- 2-12 アカウントはこまめに整理 QuickSight 運用の注意点
- 第3章 プロジェクトで学ぶ削減術
目次からもわかるが高くなりやすいものがバッチの実行基盤やデータ基盤などの話が多くて面白かった。自分の仕事がデータ基盤の開発・運用のためとても身に染みる話が多かった。
特にストレージクラスの見直しや、必要ないデータの削除などは問題に感じることが確かに多い。ただ、自分が見る前からあるデータなどについては消して良いと簡単に決めることができなくていつまでも残ってしまうことがある。ただ、誰かが決めて動くしかないものでもあるので頑張って削除をすすめていくかと心に決めることができた。
Lambda についてはとても安くなっているというのは感じるサービスである。ただ、実行時間の制限があるので使い所については考えるところがあるなと思ったが、サービスの組み合わせや分割でうまく使っている方法が紹介されていたのでうまく扱えないかなと考えてみたい。
そして、実際に使ってみてコスト監視をすることで段々とコストの最適化を行なっていくのが必要というのはその通りだと思った。本書の中ではできれば毎日、長くても毎週と言われていたのでコストについての確認を短いタインミングで見ていく習慣をつけていこう。
また、ワークフローの中でJP1 の名前が出ていたのは個人的にはツボ。
まとめ
- まずはコストの現実を見るところから始める
- タグなどを使ってコストの利用箇所の洗い出しをできるようにしたい
- 絞って絞ってしぼっていくぞ
