ECS は、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスまたは AWS Fargate のクラスター上で Docker コンテナを簡単に実行、停止、管理できる、非常にスケーラブルで高性能なコンテナ オーケストレーション サービスです。 ECS は、コンテナ インフラストラクチャの管理とスケーリングに関連する多くのタスクを自動化することで、コンテナ化されたアプリケーションの展開を簡素化するように設計されています。
どのようなプロジェクトに取り組んでいる場合でも、インフラストラクチャが AWS でホストされている場合は、成熟度が高いため、コアアプリケーションが Amazon Elastic Container Service (ECS) によってコンテナ化され、管理される可能性が高くなります。したがって、コストを効果的に管理するには、Amazon ECS の料金体系を理解することが重要です。
この投稿では、Oncloud AI が Amazon ECS の料金を分析し、他のコンテナ オーケストレーション プラットフォームと比較し、コストを最適化する戦略について説明し、Amazon ECS の AWS 無料利用枠について詳しく説明します。
価格計算の詳細
ECS の料金は、選択した起動タイプ (Fargate、EC2、Outposts) に基づいて個別に計算する必要があります。さらに、AWS では ECS Anywhere も提供されており、オンプレミスインスタンスで ECS インスタンスオーケストレーションを使用することができます。
Fargate の起動タイプの料金
AWS Fargate を使用する場合、コンテナ化されたアプリケーションに必要な vCPU とメモリリソースの量に対して料金を支払います。 vCPU とメモリ リソースの量は、コンテナ イメージが取得された瞬間から Amazon ECS タスクが終了するまで計算され、最も近い秒数に切り上げられます。最低料金は1分です。
価格に影響を与える主な要因は、次のようなコンピューティング リソースの構成です。
- 指定された期間に実行されたECSタスクの数
- 各タスクの実行時間
- このタスクに使用される仮想CPU（vCPU）の数
- タスクで使用されるメモリ（GB）
価格は選択した CPU アーキテクチャとオペレーティング システムによって異なります。一般的に、ARM プロセッサを搭載した Linux は最も手頃なオプションですが、x86 で実行される Windows は最も高価です。
Windows vCPU の 1 時間あたりの追加コストは、オペレーティング システムのライセンス料金から発生し、これも時間単位で課金されます。
これを Linux と ARM を基準にしてパーセンテージの差で言い換えると、Linux、特に X86 上の Windows ははるかに高価であることがわかります。
要約すると、次の比較に基づいて Fargate の価格設定に関する簡単な洞察を得ることができます。
- アプリケーションが ARM プロセッサと互換性がある場合は、コスト効率が大幅に向上するため、ARM プロセッサを活用してください。
- 本当に他に選択肢がない場合にのみ Windows を使用してください。
Amazon ECS 向け Fargate スポット料金
Fargate Spotを使用すると、利用可能な容量の中断を許容できるAmazon ECSタスクを実行できるため、通常の Fargate の料金は最大 70% です。
Amazon ECS タスクの実行時に有効なスポット価格は、Fargate スポットの使用に対して支払う価格です。 AWS Fargate は Fargate スポット価格を設定します。この価格は Fargate スポット容量の長期的な需要と供給の傾向に基づいて徐々に変化します。 AWS Fargate の料金ページで、リージョンごとの現在の vCPU 時間および GB 時間スポット料金を確認できます。
スポット料金は、顧客向けの Web アプリケーションなど、継続的な実行を必要とするワークロードではなく、中断可能なタスクにのみ使用するようにしてください。
EC2 起動タイプの料金
クラウド リソースの節約は重要であり、顧客がニーズに応じて節約とコンピューティング リソースの最適なバランスを実現するために採用できるヒントやコツがいくつかあります。
スポットインスタンスの使用
前述のように、スポットインスタンスは大きな節約の可能性を秘めていますが、中断可能なワークロードにのみ使用する必要があります。
ここで素晴らしいのは、顧客がサービスの自動スケーリング ポリシーで特定の数のタスクを指定できることです。
- 常にオンデマンド モードで実行し、残りは利用可能な場合にスポット インスタンスで実行できます。
これにより、顧客はコストの最適化とワークロードの継続性のバランスを維持できます。
自動スケーリングを活用する
ECS と Fargate でのコストを最適化するには、自動スケーリング ポリシーを活用して、アプリケーションのベースライン パフォーマンスに基づいて構成を微調整し、必要な場合にのみクラスターがスケーリングされるようにし、各アプリケーションの特定の使用率 (CPU やディスクの使用率など) に基づいてしきい値を設定できます。
スケジュールされたスケーリングポリシーを使用して、必要のないインスタンスを停止します。
インスタンスをスケジュールすることは、コストを削減する効果的な方法です。たとえば、従業員がシステムを使用する場合、週末や勤務時間外にはシステムをシャットダウンするのが合理的です。もう 1 つのオプションは、インスタンスで実行する必要があるジョブの数に基づいてインスタンスを操作するバッチ スケジューリングを自動化することです。
お客様は、ECS と Fargate の両方でアクセスできるスケジュールされたスケーリング設定を使用して、ECS ワークロードをスケジュールできます。
コンテナまたはインスタンスサイズの最適な場所を見つける
アプリケーションの Fargate コンピューティングリソースのサイズを適切に設定するために、お客様は CloudWatch メトリクスを使用して、アプリケーションのリソース使用率を経時的に監視できます。このデータを分析することで、顧客はアプリケーションを効率的に実行するために必要な CPU とメモリの最適な量を判断できます。
まず、顧客は CloudWatch アラームを作成して、Fargate タスクの CPU とメモリの使用状況を追跡できます。これらのアラートは、使用量が特定のしきい値を超えたときに通知をトリガーするように設定できるため、パフォーマンスに影響が出る前に顧客が対処できるようになります。
十分なデータが収集されると、顧客は CloudWatch ダッシュボードを使用してリソース使用率の傾向を視覚化し、パターンや異常を特定できます。この情報を使用すると、タスクに割り当てられる CPU とメモリの量を調整できるため、顧客がリソースを過剰にプロビジョニングして不必要なコストが発生するのを防ぐことができます。
全体として、CloudWatch メトリクスを使用して Fargate リソースの使用率を監視することは、パフォーマンスを最適化し、コストを削減するための強力なツールです。
割引を利用する
この概念を拡張するのは比較的簡単です。クライアントがプロジェクトに少なくとも 1 年間は一定レベルのコンピューティング リソースが必要であることを明確に理解している場合は、前述の利用可能なコンピューティング節約プログラムを活用することを強くお勧めします。そうすることで、顧客はクラウド コンピューティングの全体的な料金を大幅に割引することができます。
これらのコンピューティング節約プランは、オンデマンドの価格設定モデルと比較して大幅な節約が可能な、コスト効率の高い長期コミットメント ソリューションをユーザーに提供するように設計されています。必要なリソースを正確に見積もり、1 年以上コミットすることで、お客様はリソースの割り当てを効果的に最適化し、クラウド コンピューティング サービスにかかる全体的な支出を大幅に削減できます。
AWS コストエクスプローラーとコスト配分タグの使用
AWS Cost Explorer を使用すると、お客様はコスト構造を簡単に分析し、主要なコスト要因を特定し、サービス、リージョン、リソース、インスタンスタイプの詳細を調べて最適化の可能性のある領域を見つけることができます。
Cost Explorer は、重要な柔軟性機能であるコスト配分タグを提供します。これらのタグは、あらゆる粒度レベルでコストを測定するように定義でき、必要に応じて構築および適用できます。このツールはコスト構造を把握するのに最適で、コンポーネント、サブコンポーネント、特定のサービス クラスターなど、インフラストラクチャのどの部分が顧客の費用に大きな影響を与えているかを顧客が把握できるようになります。
もう 1 つの優れた機能は、AWS リージョン別に分類された ECS と Fargate の使用時間を表示する使用タイプ フィルターです。特定のリージョンの Fargate 時間を表示するには、検索ボックスに「Fargate」と入力し、適切なフィルターを追加します。たとえば、USE1-Fargate-vCPU-Hours:perCPU(Hrs) は、Fargate インスタンスの vCPU 時間コストを表示します。お客様は、対応するフィルター (キーワードを含む) を使用して、スポットインスタンスの消費 SpotUsage を見つけることもできます。
一般的なヒント: AWS 予算の使用
個々のサービスやアカウントに支出限度額を設定する方法がないため、すべての料金が支払われることになります。月末の予期せぬ出費を心配して、クラウド技術の学習を躊躇する人は少なくありません。
AWS Budgets を使用すると、特定のコストしきい値を超えたときにアラートを作成できます。さらに、AWS は過去と現在の使用状況に基づいて顧客のアカウントのコスト予測を提供し、これを使用して予算通知をトリガーすることもできます。
予測は特定の間隔で更新されますが、アラートはリアルタイムではありません。ただし、お客様が設定した利用限度額を超えた場合、または超過しそうな場合は、お客様にメールで通知されます。
結論は
要約すると、Amazon ECS の料金を理解することは、コストを効果的に管理し、リソースの使用率を最適化するために重要です。
適切な起動タイプを選択し、スポットインスタンスを使用し、自動スケーリングを採用し、ワークロードをスケジュールし、CloudWatch でパフォーマンスを監視することで、コンテナ化されたアプリケーションのコスト効率とパフォーマンスの完璧なバランスを実現できます。
オンクラウドAIAWS エージェントとして、Amazon クラウド サービスの提供、Amazon クラウド サーバーの AWS 支払いのサポート、AWS 移行、AWS 運用保守ホスティングなどのサービスを提供します。関連するニーズがございましたら、お問い合わせください。オンクラウドAI。
