AWS Compute Optimizer のベストプラクティス

AWS Compute Optimizer のベストプラクティス

AWS Compute Optimizerは、機械学習（ML）を活用して、実行中のAmazon EC2インスタンス、Auto Scalingグループ、Amazon Elastic Block Store（EBS）ボリューム、AWS Lambda関数の最適な構成を推薦する無料のサービスです。過去14日間のCloudWatchメトリクス（例：CPU使用率、ネットワークI/O）を分析し、現在のリソースが「過剰プロビジョニング」または「不足プロビジョニング」の状態にあるかを判断し、それに基づいて改善提案を行います。

解説

Compute Optimizerの主な目的は、クラウドリソースのパフォーマンスとコストを最適化することです。具体的には、必要なパフォーマンスを満たしつつ、過剰なリソースを削減することでコストを下げたり、逆にパフォーマンスが不足しているリソースをアップグレードすることでアプリケーションの安定性を高めることができます。

アドバイスは二つの視点から提供されます。一つは「コスト最適化（Cost Optimization）」モードで、現在のワークロードを満たしつつ、よりコスト効率の良いインスタンスタイプに変更する提案（例：m5.large → t3.large）です。もう一つは「性能最適化（Performance Optimization）」モードで、現在のリソースでは性能が逼迫しており、将来的に問題が発生する可能性がある場合に、適切なリソースにアップグレードする提案をします。

ベストプラクティスとして、Compute Optimizerの推薦はあくまで一助であり、最終的な決定はワークロードの特性を見極めて行うべきです。特に、実際のパフォーマンス影響を確認するためには、ステージング環境で変更を試す、または自動スケーリングポリシーと併用して柔軟な対応を行うことが重要です。