529-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」VPCエンドポイント

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理論

AWSでのコスト最適化に関する重要な知識

AWSでのコスト最適化は、効率的なリソース使用と無駄な支出を避けることを目的としています。以下は、コスト最適化に関連する重要な要素です。

1. VPCエンドポイント

ゲートウェイVPCエンドポイントを使用することで、VPC内のサービス（例: S3）間のトラフィックがAWSネットワーク内で直接処理され、データ転送コストが削減されます。

NATゲートウェイを使う場合、インターネットを経由するためコストが発生しますが、VPCエンドポイントを使用すればその費用を削減できます。

2. Auto Scaling

予測スケーリングではトラフィックの増加を事前に予測してリソースを自動的にスケールしますが、スケジュールスケーリングに切り替えることで、特定の時間帯に合わせてリソースを調整できます。イベントやピークトラフィックが事前に分かっている場合、スケジュールスケーリングがコスト効率の面で優れています。

3. Spotインスタンスとオンデマンドインスタンス

Spotインスタンスを使用することで、コストを大幅に削減できますが、インスタンスが突然終了するリスクもあります。予測可能なトラフィックの場合、Spotインスタンスを活用し、リスク管理を行うことができます。

オンデマンドインスタンスは、柔軟性がありますが、長期的な使用では高コストになる可能性があるため、リソース需要に応じて最適な選択をすることが重要です。

4. S3 Transfer Acceleration

S3 Transfer Accelerationは、データ転送の速度を改善するための機能ですが、コスト削減には直接的な影響はありません。インターネット越しの転送が多い場合に役立ちますが、VPC内でのトラフィックはVPCエンドポイントの方が効率的です。

結論

コスト最適化には、VPCエンドポイント、スケーリングポリシー、Spotインスタンスの活用が効果的です。また、コスト削減だけでなく、可用性や柔軟性も考慮し、リソースの最適化を行うことが重要です。

実践

略

一問道場

問題 #529

あるイベント会社がAWS上でチケット販売プラットフォームを運営しています。顧客はプラットフォーム上で自分のイベントを設定し、スケジュールします。これらのイベントは、プラットフォームへのトラフィックを大きく増加させます。会社は、各顧客のイベントの日時を把握しています。

会社は、プラットフォームをAmazon Elastic Container Service (Amazon ECS) クラスター上で運営しています。ECSクラスターは、Auto Scalingグループ内のAmazon EC2オンデマンドインスタンスで構成されています。Auto Scalingグループは予測スケーリングポリシーを使用しています。

ECSクラスターは、チケット資産をダウンロードするためにAmazon S3バケットに頻繁にリクエストを行います。ECSクラスターとS3バケットは同じAWSリージョンおよび同じAWSアカウント内にあります。ECSクラスターとS3バケット間のトラフィックは、NATゲートウェイを経由します。

会社は、プラットフォームの可用性を低下させることなく、コストの最適化を図りたいと考えています。

これらの要件を満たすために実行すべきステップの組み合わせはどれですか？（2つ選択してください。）

A. S3バケットのためにゲートウェイVPCエンドポイントを作成する。

B. 新しいECSキャパシティプロバイダーを追加し、Auto ScalingグループのSpotインスタンスを使用します。新しいキャパシティプロバイダー戦略に既存のキャパシティプロバイダー戦略と同じ重みを設定します。

C. スケーリングポリシーの適用期間に合わせて、適切なインスタンスタイプのオンデマンドキャパシティ予約を作成する。

D. S3バケットでS3 Transfer Accelerationを有効にする。

E. 予測スケーリングポリシーをスケジュールスケーリングポリシーに置き換える。

解説

A. S3バケットのためにゲートウェイVPCエンドポイントを作成する。

正解です。

ゲートウェイVPCエンドポイントを作成すると、ECSクラスターとS3間のトラフィックがAWSの専用ネットワークを経由して流れることになります。これにより、NATゲートウェイを通る必要がなくなり、データ転送コストを削減できます。また、セキュリティ面でも、インターネットを経由せず、AWS内で直接データのやり取りができるため、より安全な通信が可能となります。

E. 予測スケーリングポリシーをスケジュールスケーリングポリシーに置き換える。

正解です。

予測スケーリングポリシーは、トラフィックの増加を事前に予測して自動的にスケーリングを行う方法ですが、スケジュールスケーリングポリシーを使用することで、イベントの日時が分かっているため、コストを最適化できます。スケジュールスケーリングを設定することで、特定の時間に合わせてリソースを自動的にスケールし、無駄なリソースの利用を減らせます。イベントが予測可能であるならば、スケジュールスケーリングの方がよりコスト効率的です。

他の選択肢について

BのSpotインスタンスの利用はコスト削減には効果的ですが、既存の予測スケーリングポリシーのままでも十分に対応可能な場合があります。Spotインスタンスの使用には一部リスクがあるため、必ずしも最適な選択とは限りません。

Cのオンデマンドキャパシティ予約は、予約を前払いすることで割引を受けられますが、柔軟性に欠け、予測スケーリングを上回るコスト最適化にはつながりません。

DのS3 Transfer Accelerationは、データ転送を速くするための機能ですが、コスト最適化には直接的な関係がありません。特に、AWS内のトラフィックであれば、ゲートウェイVPCエンドポイントの方が効率的です。

結論

したがって、A（ゲートウェイVPCエンドポイントの作成）とE（予測スケーリングポリシーをスケジュールスケーリングポリシーに置き換える）が最適解となります。この組み合わせで、コスト最適化を達成し、可用性を維持しながらトラフィックを効率的に処理できます。