AWSは新たにAWS Compute OptimizerでAmazon Auroraのリサイズ推奨機能を提供開始しました。この機能により、Auroraデータベースインスタンスのパフォーマンスデータを分析し、適切なサイズを提案することで、コストの削減やリソース利用効率の向上が可能となります。クラウドの運用を効率化したい企業や開発者にとって、大きな助けとなる新機能です。
主な特徴
1. 自動リサイズ提案
AWS Compute Optimizerは、Amazon Auroraのリソース使用状況を監視し、パフォーマンスを維持しながらコストを削減できるよう、自動でリサイズ提案を行います。
2. リソース使用の可視化
CPU使用率、メモリ使用率、ストレージの消費量などを分析し、過剰なリソース利用や不足を明確にします。
3. コスト効率の向上
リサイズ提案に基づき、オーバープロビジョンされたインスタンスのダウンサイジングや、必要に応じたアップサイジングを実行できます。これにより、クラウド利用コストの最適化が実現します。
4. パフォーマンス維持
リサイズ提案は、ワークロードのパフォーマンスを犠牲にせずに実行されるため、重要なビジネスプロセスに影響を与えません。
5. 複数のデータポイントの考慮
リサイズ提案は、過去の使用データや現在のトレンドに基づいて行われるため、より精度の高い推奨が可能です。
想定される利用用途
1. コスト削減を目指すクラウド運用
- Auroraインスタンスを適切なサイズに変更し、不要なコストを削減したい企業に最適です。
2. パフォーマンス維持が求められる業務
- ダウンサイジングやアップサイジングの提案が、業務に与える影響を最小限に抑えつつ最適化を実現します。
3. リソース使用状況の最適化
- リソース使用率が偏っているデータベースを効率的に活用したい場合に適しています。
4. クラウド運用の効率化
- マニュアル作業を減らし、運用の手間を軽減します。
メリット
- コスト削減
- 過剰なリソースを削減し、効率的な運用を実現。
- パフォーマンス最適化
- リソース不足によるパフォーマンス低下を防ぎ、ビジネスへの影響を最小化。
- データに基づく意思決定
- 推奨事項がデータ分析に基づいているため、信頼性の高い最適化が可能。
- 運用効率の向上
- 手動でのリソース分析や調整の手間を削減。
デメリット
- 推奨に完全依存するリスク
- 推奨がすべてのケースで完璧であるわけではないため、最終判断には人間の確認が必要。
- 初期の学習曲線
- Compute OptimizerやAmazon Auroraの特性に慣れる必要がある。
- 対応するリソースの限定
- 現時点ではAuroraインスタンスのみが対象となるため、他のリソースには適用できない。
公式サイトリンク
この新機能についての詳細は、公式サイトをご覧ください：
AWS Compute OptimizerによるAmazon Auroraのリサイズ推奨
