課題39: マーケティングSaaSのAWSコスト最適化

難易度: 🟡 中級

分類情報

項目	内容
難易度	中級
カテゴリ	コスト管理・最適化
処理タイプ	バッチ
使用IaC	CloudFormation
想定所要時間	4-5時間

シナリオ

企業プロファイル

企業名: 〇〇株式会社
業種: マーケティングSaaS（広告効果測定・分析）
規模: 従業員80名、エンジニア20名
顧客数: 500社、月間データ処理量50TB
現状インフラ: AWS（月額コスト300万円）

現状の課題

〇〇株式会社は急成長に伴いAWSコストが急増しています。 CFO から「コストを30%削減しつつ、パフォーマンスを維持せよ」という指示が出ました。

コスト可視性の欠如
- 部門・プロジェクト別のコストが把握できていない
- 無駄なリソースの特定ができない
- 予算超過の早期検知ができない
リソースの非効率な利用
- EC2インスタンスの平均CPU使用率が15%
- 開発環境が24時間稼働
- 未使用のEBSボリューム・EIPが多数存在
購入オプションの未活用
- すべてオンデマンド課金
- Reserved Instances/Savings Plans 未導入
- Spot インスタンス未活用

現状のAWSコスト内訳

月額コスト: 300万円（$20,000相当）

カテゴリ	コスト	割合
EC2 (コンピュート)	120万円	40%
RDS (データベース)	60万円	20%
S3 (ストレージ)	45万円	15%
Data Transfer	30万円	10%
ElastiCache	15万円	5%
その他	30万円	10%

ビジネス要件

機能要件:
- コストの部門・プロジェクト別可視化
- 異常コストの自動検知・通知
- 最適化推奨の自動生成
- 月次コストレポートの自動化

非機能要件:
- コスト30%削減（300万円 → 210万円）
- パフォーマンス維持（レイテンシ悪化なし）
- 可用性維持（99.9%）
- 実装期間：3ヶ月

成功指標（KPI）

指標	現状	目標
月額AWSコスト	300万円	210万円（30%削減）
EC2 CPU使用率	15%	50-70%
Reserved/Savings カバレッジ	0%	60%
コスト可視性（タグ付け率）	30%	95%
無駄リソース数	50+	0

達成目標

本課題で習得するスキル

1. コスト可視化（理解度：詳細）
   - AWS Cost Explorer の活用
   - コスト配分タグの設計・実装
   - Cost and Usage Report (CUR) の分析

2. コスト最適化（理解度：実装）
   - Compute Optimizer によるサイジング
   - Reserved Instances / Savings Plans
   - Spot インスタンスの活用

3. コストガバナンス（理解度：実装）
   - AWS Budgets によるアラート
   - Trusted Advisor の活用
   - 自動停止・削除の実装

使用するAWSサービス

メインサービス

サービス	役割	使用機能
AWS Cost Explorer	コスト分析	可視化、予測、推奨
AWS Compute Optimizer	リソース最適化	EC2/Lambda/EBS推奨
AWS Trusted Advisor	ベストプラクティス	コスト最適化チェック
AWS Budgets	予算管理	アラート、アクション

サポートサービス

サービス	用途
Cost and Usage Report	詳細コストデータ
AWS Organizations	一括請求、SCP
Amazon S3	CUR保存
Amazon Athena	CUR分析
Amazon QuickSight	ダッシュボード
AWS Lambda	自動化処理
Amazon EventBridge	スケジュール実行

アーキテクチャ図

コンポーネント	役割
Cost Explorer	コスト分析・予測・RI推奨
CUR S3/Athena	コスト詳細データ
QuickSight	ダッシュボード
Compute Optimizer	EC2・Lambda・EBS最適化推奨
Trusted Advisor	未使用リソース検出
Savings Plans	Compute/EC2 Savings Plans
AWS Budgets	予算・アラート設定
EventBridge	スケジュール実行
Lambda	自動停止・削除処理
SNS	通知配信
Slack/Email/PagerDuty	通知先

前提条件

必要な環境

bash

# AWS CLI v2
aws --version  # 2.x以上

# Python 3.9以上
python3 --version

# jq（JSON処理）
jq --version

# Excel/スプレッドシート（レポート確認用）

AWSアカウント要件

- Cost Explorer が有効化されていること
- Cost and Usage Report が設定済み（推奨）
- IAM 権限：Billing管理、Cost Explorer、Compute Optimizer
- Trusted Advisor：Business または Enterprise Support プラン（推奨）

事前準備スクリプト

bash

#!/bin/bash
# setup-cost-optimization.sh

# ディレクトリ構造の作成
mkdir -p admetrics-cost/{analysis,automation,reports,dashboards}
cd admetrics-cost

# Cost Explorer の有効化確認
echo "=== Checking Cost Explorer Status ==="
aws ce get-cost-and-usage \
    --time-period Start=2024-01-01,End=2024-01-02 \
    --granularity MONTHLY \
    --metrics "BlendedCost" \
    2>/dev/null && echo "Cost Explorer is enabled" || echo "Enable Cost Explorer in Billing Console"

# Compute Optimizer の有効化
echo "=== Enabling Compute Optimizer ==="
aws compute-optimizer update-enrollment-status \
    --status Active \
    --include-member-accounts

# Trusted Advisor の確認
echo "=== Checking Trusted Advisor ==="
aws support describe-trusted-advisor-checks \
    --language en \
    --query 'checks[?category==`cost_optimizing`].name' \
    --output table 2>/dev/null || echo "Trusted Advisor requires Business/Enterprise Support"

# Cost Allocation Tags の確認
echo "=== Checking Cost Allocation Tags ==="
aws ce list-cost-allocation-tags \
    --query 'CostAllocationTags[*].[TagKey,Status]' \
    --output table

アーキテクチャ設計

コスト配分タグ設計

yaml

# cost-allocation-tags.yaml
cost_allocation_tags:
  # 必須タグ（全リソース）
  required:
    - key: Environment
      values: [production, staging, development, test]
      description: "環境識別"

    - key: Project
      values: [analytics, api, data-pipeline, infrastructure]
      description: "プロジェクト識別"

    - key: Team
      values: [platform, backend, data, frontend]
      description: "担当チーム"

    - key: CostCenter
      values: [engineering, marketing, sales, operations]
      description: "コストセンター"

  # 推奨タグ（追加情報）
  recommended:
    - key: Owner
      description: "リソース所有者（メールアドレス）"

    - key: Application
      description: "アプリケーション名"

    - key: AutoStop
      values: ["true", "false"]
      description: "自動停止対象"

# タグ付けポリシー（Organizations Tag Policy）
tag_policy:
  enforce_required_tags: true
  allowed_values_only: true
  non_compliant_action: report  # report | deny

コスト最適化戦略

yaml

# cost-optimization-strategy.yaml
optimization_targets:
  # Phase 1: Quick Wins（即効性のある最適化）
  quick_wins:
    target_savings: 15%  # 45万円/月
    timeline: 1週間
    actions:
      - type: unused_resources
        items:
          - Unattached EBS volumes
          - Unused Elastic IPs
          - Idle load balancers
          - Old snapshots (>90 days)
        estimated_savings: 10万円/月

      - type: development_scheduling
        items:
          - Stop dev/test EC2 at night (19:00-08:00)
          - Stop dev/test RDS at night
          - Weekend shutdown
        estimated_savings: 20万円/月

      - type: s3_optimization
        items:
          - Enable Intelligent-Tiering
          - Delete incomplete multipart uploads
          - Lifecycle policies for old data
        estimated_savings: 15万円/月

  # Phase 2: Right-sizing（適正サイジング）
  right_sizing:
    target_savings: 10%  # 30万円/月
    timeline: 1ヶ月
    actions:
      - type: ec2_right_sizing
        criteria:
          - CPU utilization < 40% for 14 days
          - Memory utilization < 40%
        approach: downsize_one_generation

      - type: rds_right_sizing
        criteria:
          - CPU utilization < 30% for 14 days
          - Connection count < 50% of max
        approach: consider_aurora_serverless

      - type: ebs_optimization
        criteria:
          - IOPS utilization < 50%
          - Throughput utilization < 50%
        approach: gp3_migration

  # Phase 3: Commitment（コミットメント購入）
  commitment:
    target_savings: 5%  # 15万円/月
    timeline: 3ヶ月
    actions:
      - type: savings_plans
        coverage_target: 60%
        type: Compute Savings Plans
        term: 1_year
        payment: no_upfront

      - type: reserved_instances
        coverage_target: 40%
        term: 1_year
        payment: partial_upfront
        targets:
          - RDS (stable workloads)
          - ElastiCache (stable workloads)

トラブルシューティング課題

課題1: Cost Explorer のデータが表示されない

症状:

Cost Explorer を開いたが、コストデータが表示されない。
「Data is not available」というメッセージが表示される。

調査コマンド:

bash

# Cost Explorer の有効化状態確認
aws ce get-cost-and-usage \
    --time-period Start=2024-01-01,End=2024-01-31 \
    --granularity MONTHLY \
    --metrics "BlendedCost"

# IAM 権限の確認
aws iam get-user
aws iam list-attached-user-policies --user-name YOUR_USER_NAME

原因と解決:

解答を見る

原因: 複数の原因が考えられる

パターン1: Cost Explorer が有効化されていない

bash

# Cost Explorer は Billing コンソールで有効化が必要
# AWS マネジメントコンソール → Billing → Cost Explorer → Enable Cost Explorer

# 有効化後、データが表示されるまで24時間かかる場合がある

パターン2: IAM 権限不足

bash

# 必要な権限
# - ce:GetCostAndUsage
# - ce:GetCostForecast
# - ce:GetReservationPurchaseRecommendation

# IAM ポリシーの例
aws iam attach-user-policy \
    --user-name YOUR_USER_NAME \
    --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AWSBillingReadOnlyAccess

パターン3: 組織アカウントでのアクセス制限

bash

# Organizations を使用している場合、
# 管理アカウントで以下を有効化する必要がある：
# - IAM User and Role Access to Billing Information

# AWS Organizations → Policies → Service Control Policies
# Billing へのアクセスを許可する SCP が必要

パターン4: リージョン設定

bash

# Cost Explorer は us-east-1 リージョンで API を呼び出す
aws ce get-cost-and-usage \
    --region us-east-1 \
    --time-period Start=2024-01-01,End=2024-01-31 \
    --granularity MONTHLY \
    --metrics "BlendedCost"

課題2: Compute Optimizer の推奨が表示されない

症状:

Compute Optimizer を有効化したが、EC2 インスタンスの推奨が
「推奨なし」と表示される。

調査コマンド:

bash

# Compute Optimizer の状態確認
aws compute-optimizer get-enrollment-status

# EC2 インスタンスの推奨取得
aws compute-optimizer get-ec2-instance-recommendations \
    --query 'instanceRecommendations[*].[instanceArn,finding,findingReasonCodes]' \
    --output table

原因と解決:

解答を見る

原因: データ収集期間が不足している

解決手順:

bash

# 1. Compute Optimizer は最低14日間のデータが必要
# 新規インスタンスの場合は14日待つ必要がある

# 2. CloudWatch Agent がインストールされているか確認
# メモリメトリクスの収集には Agent が必要
aws ssm describe-instance-information \
    --query 'InstanceInformationList[*].[InstanceId,PingStatus]' \
    --output table

# 3. 詳細モニタリングの有効化（オプション）
aws ec2 monitor-instances --instance-ids i-1234567890abcdef0

# 4. インスタンスの状態確認
# 停止中のインスタンスは分析対象外
aws ec2 describe-instances \
    --query 'Reservations[*].Instances[*].[InstanceId,State.Name]' \
    --output table

# 5. Finding Reason Codes の確認
aws compute-optimizer get-ec2-instance-recommendations \
    --query 'instanceRecommendations[?finding==`NotOptimized`].[instanceArn,findingReasonCodes]'

# 主な Reason Codes:
# - CPUOverprovisioned: CPU が過剰プロビジョニング
# - MemoryOverprovisioned: メモリが過剰（Agent 必要）
# - EBSThroughputOverprovisioned: EBS スループットが過剰

課題3: Budget アラートが送信されない

症状:

AWS Budget で予算を設定し、閾値を超えたはずだが、
通知メールが届かない。

調査コマンド:

bash

# Budget の設定確認
aws budgets describe-budget \
    --account-id $(aws sts get-caller-identity --query Account --output text) \
    --budget-name "Monthly-Total-Cost"

# 通知設定の確認
aws budgets describe-notifications-for-budget \
    --account-id $(aws sts get-caller-identity --query Account --output text) \
    --budget-name "Monthly-Total-Cost"

原因と解決:

解答を見る

原因: 複数の原因が考えられる

パターン1: メールアドレスの確認が未完了

bash

# SNS サブスクリプションの場合、確認メールのリンクをクリックする必要がある
aws sns list-subscriptions-by-topic \
    --topic-arn arn:aws:sns:REGION:ACCOUNT_ID:cost-alerts

パターン2: 閾値の設定ミス

bash

# FORECASTED vs ACTUAL の違い
# - FORECASTED: 予測値が閾値を超えた場合
# - ACTUAL: 実際のコストが閾値を超えた場合

# 確認
aws budgets describe-notifications-for-budget \
    --account-id $(aws sts get-caller-identity --query Account --output text) \
    --budget-name "Monthly-Total-Cost" \
    --query 'Notifications[*].[NotificationType,Threshold,ThresholdType]'

パターン3: SNS トピックの権限

bash

# Budget から SNS へのパブリッシュ権限を確認
aws sns get-topic-attributes \
    --topic-arn arn:aws:sns:REGION:ACCOUNT_ID:cost-alerts \
    --query 'Attributes.Policy'

# 必要な権限を付与
aws sns set-topic-attributes \
    --topic-arn arn:aws:sns:REGION:ACCOUNT_ID:cost-alerts \
    --attribute-name Policy \
    --attribute-value '{
        "Statement": [{
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {"Service": "budgets.amazonaws.com"},
            "Action": "SNS:Publish",
            "Resource": "arn:aws:sns:REGION:ACCOUNT_ID:cost-alerts"
        }]
    }'

パターン4: Budget アラートの遅延

bash

# Budget アラートは最大24時間の遅延がある場合がある
# Cost Explorer のデータ更新タイミングに依存

# テスト用に低い閾値で Budget を作成
aws budgets create-budget \
    --account-id $(aws sts get-caller-identity --query Account --output text) \
    --budget '{
        "BudgetName": "Test-Alert",
        "BudgetLimit": {"Amount": "1", "Unit": "USD"},
        "BudgetType": "COST",
        "TimeUnit": "MONTHLY"
    }' \
    --notifications-with-subscribers '[{
        "Notification": {
            "NotificationType": "ACTUAL",
            "ComparisonOperator": "GREATER_THAN",
            "Threshold": 1,
            "ThresholdType": "ABSOLUTE_VALUE"
        },
        "Subscribers": [{
            "SubscriptionType": "EMAIL",
            "Address": "your-email@example.com"
        }]
    }]'

設計課題

設計課題: エンタープライズ規模のコストガバナンス体制

シナリオ: 〇〇社は急成長に伴い、AWS アカウントが10個に増加しました。全社的なコストガバナンス体制を設計してください。

現状:

- 10 AWS アカウント（本番、開発、テスト、各チーム用など）
- 月額総コスト：1,500万円
- コスト可視性：各アカウント個別管理
- 購入オプション：未活用

要件:

1. ガバナンス要件
   - 全アカウントのコスト一元管理
   - 部門・プロジェクト別のコスト配分
   - 予算超過の自動検知・対応
   - 月次レポートの自動生成

2. 最適化要件
   - 全アカウント合計で20%コスト削減
   - Savings Plans の組織レベル活用
   - 未使用リソースの自動検出・削除

3. セキュリティ要件
   - コスト情報へのアクセス制御
   - 高額リソース作成の承認フロー
   - 監査ログの保持

設計すべき項目:

1. Organizations 設計（OU 構造）
2. コスト配分タグ戦略
3. Budget・アラート設計
4. 自動化・レポート設計

設計例を見る

エンタープライズコストガバナンスアーキテクチャ

コスト配分タグ戦略

yaml

tagging_strategy:
  # 必須タグ（SCP で強制）
  mandatory_tags:
    - key: Environment
      allowed_values: [production, staging, development, test, sandbox]
      enforcement: deny_if_missing

    - key: CostCenter
      allowed_values: [platform, backend, data, frontend, ml, shared]
      enforcement: deny_if_missing

    - key: Project
      description: プロジェクトコード（自由入力）
      enforcement: report_if_missing

    - key: Owner
      description: リソース所有者のメールアドレス
      enforcement: report_if_missing

  # 自動タグ付け
  auto_tagging:
    - source: IAM User/Role
      target_tag: CreatedBy
    - source: AWS Service Catalog
      target_tag: ProvisionedProduct

  # コストカテゴリ（Cost Categories）
  cost_categories:
    - name: BusinessUnit
      rules:
        - value: Engineering
          match: CostCenter IN [platform, backend, data, frontend, ml]
        - value: Operations
          match: CostCenter = shared

    - name: Environment
      rules:
        - value: Production
          match: Environment = production
        - value: Non-Production
          match: Environment IN [staging, development, test]
        - value: Sandbox
          match: Environment = sandbox

Budget 階層設計

yaml

budget_hierarchy:
  # 組織全体予算
  organization_level:
    - name: Total-Monthly-Cost
      amount: 10000000  # 1,000万円
      alerts:
        - threshold: 80%
          type: forecasted
          action: notify_cfo
        - threshold: 100%
          type: actual
          action: [notify_all_managers, create_incident]

  # OU レベル予算
  ou_level:
    workloads:
      amount: 7000000  # 700万円
      alerts:
        - threshold: 90%
          action: notify_platform_manager

    sandbox:
      amount: 1500000  # 150万円
      alerts:
        - threshold: 100%
          action: auto_stop_non_essential

  # アカウントレベル予算
  account_level:
    per_team_account:
      amount: varies_by_team
      alerts:
        - threshold: 80%
          action: notify_team_lead
        - threshold: 100%
          action: [notify_team_lead, restrict_ec2_launch]

  # 自動アクション
  budget_actions:
    - trigger: sandbox_over_budget
      action:
        type: lambda
        function: stop_non_production_resources

    - trigger: team_over_budget
      action:
        type: scp_attach
        policy: DenyEC2Launch

推定コスト削減効果

最適化施策	対象	削減見込み
Savings Plans (組織レベル)	EC2/Fargate	150万円 (20%)
開発環境スケジューリング	Dev/Test	50万円
ライトサイジング	全アカウント	50万円
未使用リソース削除	全アカウント	30万円
データ転送最適化	全アカウント	20万円
合計		300万円 (20%)

発展課題

発展課題1: FinOps プラクティスの導入（難易度：上級）

課題内容: FinOps Foundation のフレームワークに基づき、組織的なクラウドコスト管理プラクティスを導入してください。

要件:

Inform（情報提供）: リアルタイムコスト可視化
Optimize（最適化）: 継続的な最適化サイクル
Operate（運用）: コスト責任の分散

発展課題2: 機械学習によるコスト予測（難易度：上級）

課題内容: Amazon Forecast を使用して、より精度の高いコスト予測モデルを構築してください。

要件:

CUR データを使用した予測モデル
季節性・イベント要因の考慮
異常検知の実装

発展課題3: マルチクラウドコスト管理（難易度：中級）

課題内容: AWS + GCP のマルチクラウド環境でのコスト統合管理ダッシュボードを構築してください。

要件:

両クラウドのコストデータ統合
統一されたタグ体系
比較分析ダッシュボード

振り返りと次のステップ

学習のまとめ

本課題で学んだこと:
□ Cost Explorer によるコスト分析と予測
□ Compute Optimizer によるライトサイジング
□ Trusted Advisor による未使用リソース検出
□ AWS Budgets によるコスト管理とアラート
□ コスト配分タグの設計と実装
□ 自動化によるコスト最適化

推奨される次のステップ

1. AWS Certified Cloud Practitioner の学習
   - コスト管理の基礎を体系的に理解

2. FinOps Foundation 認定の取得
   - クラウドコスト管理のベストプラクティス

3. 実環境での最適化実施
   - 本課題の手法を実際の環境に適用
   - 効果測定と継続的改善

4. 関連課題への挑戦
   - 課題28: オブザーバビリティ（コストとパフォーマンスの相関）
   - 課題30: 統合課題（コスト効率の良いアーキテクチャ設計）

推定コストと注意事項

本課題の推定コスト

サービス	使用量	推定コスト（演習時）
Cost Explorer	分析	無料
Compute Optimizer	分析	無料
Trusted Advisor	基本	無料（Business以上は別途）
AWS Budgets	予算設定	無料（最初の2つ）
Lambda	自動化	< $1
S3 (CUR)	保存	< $1
合計		< $5

コスト最適化の ROI 計算

本課題での学習投資:
- 所要時間: 4-5時間
- AWSコスト: ~$5
- 合計コスト: 約 $50（時間コスト含む）

期待される効果（〇〇 のケース）:
- 月額削減額: 90万円（30%削減）
- 年間削減額: 1,080万円
- ROI: 21,600倍

注意事項

⚠️ Reserved Instances / Savings Plans 購入
- 1年/3年のコミットメントが必要
- 購入前に十分な使用量分析を実施
- 返金不可のため慎重に判断

⚠️ 自動停止・削除の実装
- 本番環境への適用は慎重に
- DRY_RUN モードでの十分なテスト
- 保護タグ（DoNotDelete）の活用

⚠️ Trusted Advisor の制限
- 基本サポートでは一部チェックのみ
- 全機能利用には Business Support 以上が必要

課題作成日: 2024年1月 最終更新日: 2024年1月 作成者: AWS学習プログラム

課題39: マーケティングSaaSのAWSコスト最適化 ​

分類情報 ​

シナリオ ​

企業プロファイル ​

現状の課題 ​

現状のAWSコスト内訳 ​

ビジネス要件 ​

成功指標（KPI） ​

達成目標 ​

本課題で習得するスキル ​

使用するAWSサービス ​

メインサービス ​

サポートサービス ​

アーキテクチャ図 ​

前提条件 ​

必要な環境 ​

AWSアカウント要件 ​

事前準備スクリプト ​

アーキテクチャ設計 ​

コスト配分タグ設計 ​

コスト最適化戦略 ​

トラブルシューティング課題 ​

課題1: Cost Explorer のデータが表示されない ​

課題2: Compute Optimizer の推奨が表示されない ​

課題3: Budget アラートが送信されない ​

設計課題 ​

設計課題: エンタープライズ規模のコストガバナンス体制 ​

エンタープライズコストガバナンスアーキテクチャ ​

コスト配分タグ戦略 ​

Budget 階層設計 ​

推定コスト削減効果 ​

発展課題 ​

発展課題1: FinOps プラクティスの導入（難易度：上級） ​

発展課題2: 機械学習によるコスト予測（難易度：上級） ​

発展課題3: マルチクラウドコスト管理（難易度：中級） ​

振り返りと次のステップ ​

学習のまとめ ​

推奨される次のステップ ​

推定コストと注意事項 ​

本課題の推定コスト ​

コスト最適化の ROI 計算 ​

注意事項 ​

課題39: マーケティングSaaSのAWSコスト最適化

分類情報

シナリオ

企業プロファイル

現状の課題

現状のAWSコスト内訳

ビジネス要件

成功指標（KPI）

達成目標

本課題で習得するスキル

使用するAWSサービス

メインサービス

サポートサービス

アーキテクチャ図

前提条件

必要な環境

AWSアカウント要件

事前準備スクリプト

アーキテクチャ設計

コスト配分タグ設計

コスト最適化戦略

トラブルシューティング課題

課題1: Cost Explorer のデータが表示されない

課題2: Compute Optimizer の推奨が表示されない

課題3: Budget アラートが送信されない

設計課題

設計課題: エンタープライズ規模のコストガバナンス体制

エンタープライズコストガバナンスアーキテクチャ

コスト配分タグ戦略

Budget 階層設計

推定コスト削減効果

発展課題

発展課題1: FinOps プラクティスの導入（難易度：上級）

発展課題2: 機械学習によるコスト予測（難易度：上級）

発展課題3: マルチクラウドコスト管理（難易度：中級）

振り返りと次のステップ

学習のまとめ

推奨される次のステップ

推定コストと注意事項

本課題の推定コスト

コスト最適化の ROI 計算

注意事項