手を動かして学ぶ！KafkaとPythonによるAWSストリーミングデータ分析入門【30日チャレンジ】- 27日目: コスト最適化のヒント：AWSリソースの適切な選び方

Posted at 2025-08-14

「手を動かして学ぶ！KafkaとPythonによるAWSストリーミングデータ分析入門【30日チャレンジ】」27日目です。前回は、ロギングとアラート設定を通じて、システムの安定運用に備える方法を学びました。

今日は、その運用をより効率的に行うための重要なテーマ、コスト最適化について解説します。AWSリソースを適切に選ぶことで、システムのパフォーマンスを維持しつつ、無駄なコストを削減する方法を学びましょう。

AWSは非常に便利なサービスですが、適切に管理しなければ予想外のコストが発生することがあります。特に、ストリーミングデータ分析のような常時稼働するシステムでは、コストは重要な運用指標の一つです。

構築してきたデータパイプラインを例に、各サービスでのコスト最適化のヒントを見ていきましょう。

MSKのコストは、主にブローカーインスタンスのタイプと数、そしてデータの保存量によって決まります。

インスタンスタイプ: 開発・テスト環境では、kafka.t3.smallのような最も小さなインスタンスタイプから始めましょう。本番環境でも、まずは必要な負荷をシミュレーションし、その結果に基づいて適切なサイズ（m5.largeなど）を選びます。
ブローカー数: 最低限の可用性を確保するため、2つ以上のブローカーから始めるのが一般的です。データ量や負荷に応じて、段階的にスケールアウト（ブローカー数を増やすこと）を検討します。
EBSストレージ: ブローカーのストレージは、EBS（Elastic Block Store）の料金がかかります。必要な保存期間を考慮し、適切なストレージサイズを設定しましょう。

Pythonアプリケーションを実行するEC2インスタンスも、コストに直結します。

インスタンスタイプ: アプリケーションのCPUやメモリ使用率をCloudWatchで監視し、実際の負荷に合わせてインスタンスタイプを調整しましょう。t3.microから始めて、性能が足りなくなったらスケールアップ（インスタンスタイプを上げること）を検討します。
スケジューリング: 開発・テスト用のインスタンスは、使わない時間帯に停止することでコストを節約できます。
スポットインスタンス: ワークロードに柔軟性がある場合は、スポットインスタンスの利用を検討しましょう。オンデマンドインスタンスよりも大幅に安価に利用できます。

S3は安価なストレージですが、アクセス頻度によって料金体系が異なります。

ストレージクラス: 頻繁にアクセスするデータは「S3 Standard」、アクセス頻度が低いデータは「S3 Standard - Infrequent Access (IA)」、長期アーカイブには「S3 Glacier」といったように、データのライフサイクルに合わせて適切なストレージクラスを選びましょう。
ライフサイクルルール: S3のライフサイクルルールを設定することで、特定の期間が経過したデータを自動的に安価なストレージクラスに移行させることができます。

Athenaのコストは、スキャンしたデータ量に基づいて課金されます。

パーティション: Glue Data Catalogでデータをパーティション分割し、クエリ時にWHERE句で絞り込むことで、スキャンするデータ量を劇的に減らせます。
データ形式: ParquetやORCのようなカラムナー形式のファイルに変換することで、スキャンするデータ量を削減し、クエリのパフォーマンスも向上します。

AWSコンソールには、コスト管理ツール「AWS Cost Explorer」が用意されています。これを使うことで、どのサービスにどれだけのコストがかかっているかを可視化し、最適化のポイントを見つけることができます。定期的に確認する習慣をつけましょう。

今日は、AWSにおけるコスト最適化の重要性と、MSK、EC2、S3、Athenaといった各サービスでコストを抑えるための具体的なヒントを学びました。これにより、構築したシステムをより経済的に運用できる基盤が整いました。

明日は、このシステムのデプロイを自動化し、開発をさらに効率化する方法を学びます。

28日目: CI/CDパイプラインを構築してデプロイを自動化する

お楽しみに！