[レポート] より速く、安く EC2をコスト最適化する #CMP202 #reinvent

本記事はAWS re:Invent 2019のセッション「CMP202-R1 - [REPEAT 1] Better, faster, cheaper compute: Cost-optimizing Amazon EC2」についてレポートします。

セッション情報

スピーカー

• Jeanine Banks - General Manager, AWS Compute Services, Amazon Web Services
• Alex Estrovitz - Director Software Engineering, Salesforce

セッション概要

It’s easier than ever to grow your compute capacity and enable new types of cloud computing applications while maintaining the lowest TCO by blending Amazon EC2 Spot, On-Demand, and Reserved Instance purchase models. In this session, learn how to use the power of Amazon EC2 with other AWS services and features such as Auto Scaling, Amazon ECS, Amazon EKS, Amazon EMR, and AWS Batch to programmatically optimize costs while maintaining high performance and availability‚ all without breaking a sweat. Finally, we dive deep into how AWS Compute Optimizer can help you maximize Amazon EC2 performance and lower cost.

Amazon EC2スポット、オンデマンド、リザーブドインスタンスの購入モデルを組み合わせることで、TCOを最小限に抑えながら、コンピューティング容量を拡大し、新しいタイプのクラウドコンピューティングアプリケーションを実現することがこれまでになく簡単になります。 このセッションでは、Amazon EC2のパワーをAuto Scaling、Amazon ECS、Amazon EKS、Amazon EMR、AWS Batchなどの他のAWSサービスおよび機能とともに使用して、高いパフォーマンスと可用性をすべて維持しながらプログラムでコストを最適化する方法を学びます 汗。 最後に、AWS Compute OptimizerがAmazon EC2のパフォーマンスを最大化し、コストを削減する方法を詳しく説明します。

レポート

このセッションで持って帰ってほしいこと

• 低コストで実験とテストを行い、イノベーションを加速
• コストと容量の最適化を自動化する方法
• ベストプラクティスを使用してワークロードを最適化
• 技術指導を受ける

急速なイノベーションが続いている

多彩なプラットフォームの選択

• ワークロード
  • 一般的な用途
  • バースト
  • CPU中心
  • メモリ中心
  • ストレージ (Hight I/O)
  • 高密度ストレージ
  • GPU計算
  • グラフィック中心
  • 推論
• 能力
  • プロセッサの選択 (AWS, Intel, AMD)
  • 速いプロセッサ (up to 4.0 GHz)
  • 高いメモリフットプリント (up to 24 TiB)
  • インスタンスストレージ (HDD and NVMe)
  • 加速コンピューティング (GPUs and FPGA)
  • ネットワーク (up to 100Gbps)
  • ベアメタル
  • サイズ (Nano to 32xlarge)
• オプション
  • Amazon Elastic Block Store
  • Elastic Graphics
  • Amazon Elastic Inference
• 270以上のインスタンスタイプ

ロードマップの90％は顧客の要求に基づいており、特定のニーズを満たすように設計されている。顧客はコストを抑えながら迅速に問題を解決できる。

EC2のコスト、キャパシティの最適化

• 顧客のためにイノベーションを続けます
• 価格
  • さまざまな購入モデルで最適な価格/性能を実現
    • オンデマンド
      • 容量と割引を個別に管理
      • コミットメントは不要。必要に応じて作成およびキャンセルできる
      • アベイラビリティーゾーンごとの容量を確保
      • インスタンスを実行するかどうかに関係なく保持される容量
    • リザーブドインスタンス
    • Savings Plans
      • 使いやすい
        • コミットメントと引き換えに自動的に割引料金を受け取る
      • 大幅な割引
        • 2種類の貯蓄プランから選択して、EC2 Instance Savings Plansで最大72％、Compute Savings Plansで66％の割引を受ける
      • 柔軟
        • 要件が変化しても、複数のAWS Computeサービスに適用される単一のコミットメントを作成
    • スポットインスタンス
      • オンデマンドやリザーブドインスタンスと同じインフラストラクチャ
      • 価格はスムーズでまれな変更、より予測可能
      • 単一のフリートで異なるインスタンスタイプ、サイズ、Azを選択
• キャパシティ
  • ブロードキャストおよび最も深いコンピューティングプラットフォームでの容量管理が容易に
• ガイダンス
  • コストと容量に関する推奨事項により、使いやすさと時間の節約が可能

Auto Scaling

• キャパシティ最適化
  • 中断の可能性を低くするために、スポットインスタンスをより大きなスポットプール容量の順序で展開することを優先
• 最も低いコスト
  • オンデマンドインスタンスとスポットインスタンスの組み合わせを選択して、利用可能な最低価格に基づいて起動することにより、コストに優先順位を付けます
• 優先リスト
  • オンデマンドインスタンスタイプの優先順位リストを使用して、緊急の予測不可能なイベント中に容量をスケーリングし、パフォーマンスを最適化
• 重み付け
  • [アップデート]EC2 AutoScalingでインスタンスタイプの重み付けができるようになりました

Amazon EC2 Fleet

• インスタンスのフリートを起動するためのAWSサービス全体で一貫したAPI
• Amazon EC2 Fleetを使用してインスタンス管理を直接制御。そうでない場合は、Auto Scaling Groupに未分化の重い負荷を軽減させます。

AWS Compute Optimizer

• M、C、R、T、およびXファミリーの140以上のインスタンスのAmazon EC2およびAmazon EC2 Auto Scalingグループに最適なインスタンスを機械学習ベースで推奨
  • コストを削減し、ワークロードのパフォーマンスを改善
  • 数百万のワークロードからの洞察を適用して推奨事項を作成
  • ワークロードに最適なリソースを比較して選択する時間を節約

AWS Fargate with EC2 Spotの紹介

• Fargateをスポットで7割引で使うFargate Spotとは？ #reinvent

まとめ

• 低コストで実験とテストを行い、イノベーションを加速
  → スポットインスタンス
• コストと容量の最適化を自動化する方法
  → Auto Scaling、Savings Plan
• ベストプラクティスを使用してワークロードを最適化
  → Compute Optimizer
• 技術指導を受ける
  → CI/CD, Analytics, Big Data, Machine Learning & Web Services

さいごに

新機能とともにコスト削減、キャパシティの最適化を行う方法をおさらいできました。