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【GCP】AWSとの料金比較をまとめてみた

GCPの料金には他者と比べてメリットがあるのか明確にしたかったので、まとめてみた。

ポイント

まずはGCPの料金体系のポイントまとめ

わかりやすい料金体系

前払い金が不要
前払い金なしで、Google Cloud Platform の優れたサービスを手頃な料金で利用できます。

従量課金制

データセンターの構築は多くの利用者にとって専門外でしょう。GCPではサービスの利用に応じて支払うことで経費を削減し、本来の業務に集中できます。

解約金が不要

サービスを無効にすると、その瞬間に課金も停止されます。

料金を抑える

継続利用割引

持続的なワークロードで Compute Engine と Cloud SQL を長期間利用する月は、最大 30% の割引が自動的に適用されます。

プリエンプティブル VM インスタンス

データ マイニングやデータ処理など、中断が可能なワークロードについては、最大 79% の割引が適用されます。

秒単位の課金

クラウド利用の実情を考慮して、秒単位で課金されます。

Coldline

テープ並みのコストで、ディスク並みの速度のアーカイブ ストレージをご利用いただけます。

カスタムマシンタイプ

CPU とメモリを自由に構成できるため、一定のマシンタイプしか提供されない他のクラウドと比べて最大 48% もコストを削減できます。

確約利用割引

前払い金またはインスタンス タイプによる制限なしで、最大 57% の割引が適用されます。

適正サイズの推奨

使用状況に応じて推奨サイズが提案されるため、管理にかかる経費と時間を節約できます。

料金に見合った最先端のパフォーマンス

お得な正規価格

Compute Engine の正規価格は、AWS EC2 と比べて平均 8% 以上低く設定されています。

より優れたインフラストラクチャ

効率を最大限に高められるよう Google がインフラストラクチャを構築するため、利用者は本来の業務に専念できます。

高速

Google の技術インフラストラクチャは秒単位で起動し、高速なインスタンス ネットワーキング、高速なローカル SSD、高速なストレージ スループット、100 万 QPS までスケールできるグローバルなロードバランサを備えています。

一般的にクラウドでよく使う機能

IaaS、ストレージ関連がおおい。

その他、気になるのは、データ分析やデータ転送の部分。

比較

Iaas

AWSはEC2、GCPはGCEです。

EC2 GCE
リージョン アジアパシフィック(東京) 東京
マシンタイプ t2.small g1.small
仮想CPU数 1 1
メモリ 2GB 1.70GB
料金 $0.0304/h (≒3.3円/h) $0.0257/h (≒2.7円/h)
課金体系 秒単位(最低60秒) 秒単位(最低60秒)

↑GCPの料金は参考にしたサイトよりもさがっていたので、随時価格変更はありそう

30日利用した場合
AWS 2376円
GCP 1944円

GCPでは最大30%の割引になります

使用量レベル(1ヶ月の%) 使用分に適用される基本料金の% g1-smallインスタンスの適用料
0~25% 基本料金の100% $0.0257/h
25~50% 基本料金の80% $0.02056h
50~75% 基本料金の60% $0.01542h
75%~100% 基本料金の40% $0.01028h

これが適用されると 1944円 → 1360円 になります。

リザーブドインスタンス(EC2)だと AWS 1年全額払いで37%割引 になるので、1497円になります。

この部分は、GCPが安くなりそうです。
また、料金変更はよくあるので、随時変更はありそうです。

データ転送

Screenshot from 2020-06-25 14:19:06.png

EC2からインターネットへのデータ転送料金(アウト)
1GB/月まで $0.00/GB (=0円/GB)
その後9.999TB/月まで $0.14/GB (≒15.54円/GB)
その後40TB/月まで $0.135/GB (≒14.99円/GB)
その後100TB/月まで $0.13/GB (≒14.43円/GB
150TB/月を上回る場合 $0.12/GB (≒13.32円/GB)

Screenshot from 2020-06-25 14:19:58.png

世界(右以外) 中国(香港を除く) オーストラリア
0~1TB/月 $0.14/GB
(=15.54円/GB)
$0.23/GB
(=25.53円/GB)
$0.19/GB
(=21.09円/GB)
1~10TB/月 $0.14/GB
(=15.54円/GB)
$0.22/GB
(=24.42円/GB)
$0.18/GB
(=19.98円/GB)
10TB/月~ $0.12/GB
(=13.32円/GB)
$0.20/GB
(=22.20円/GB)
$0.15/GB
(=16.65円/GB)
AWS GCP
1GB 0円 16円
1TB 15,524円 15,540円
10TB 155,384円 155,400円
11TB 170,369円 168,720円

AWSでは最初の1GBまで0円のため10TBまではAWSの方が安くなりますが、それ以降はGCPの方が安くなります。
なので、容量をたくさん処理する場合は、GCPのほうがよいですね。

ストレージ

Amazon S3とGoogle Cloud Storageを比較してみました。

標準的な利用

読み書きを一般的な頻度で行うケースで、他のユースケースのように絞り込めない場合はこちらになります。

プラットフォーム サービス名 月額料金 最低期間 備考
AWS S3標準 0.025USD/GB 実質1日
GCP Standard 0.023USD/GB 実質1秒
一時的な保存

変換する際の一時的な保管等で、短期間で削除したいし、耐久性もさほど要らないというケースです。

プラットフォーム サービス名 月額料金 最低期間 備考
AWS S3標準 0.025USD/GB 実質1日 Z-IAだと最低期間と取り出し料金がつくため不利
GCP Standard 0.023USD/GB 実質1秒
低頻度アクセス

アーカイブしてしまうと困るけれど原則としてアクセスすることは無いケースです。変更削除も少なめ想定。

プラットフォーム サービス名 月額料金 取り出し料金 最低期間 備考
AWS S3 IA 0.019USD/GB 0.01USD/GB 30日 多重度が要らなければZ-IAで良い
GCP Nearline 0.016USD/GB 0.01USD/GB 30日 より取り出しする可能性が低く、長期保管可能であればColdlineの方が安い
長期アーカイブ

いざというときにデータとしての取り出しさえできればよくて、基本的には保管しっぱなしのケースです。リストアには時間がかかったり、追加のお金で早くなったりしますがその辺りは割愛します。

プラットフォーム サービス名 月額料金 取り出し料金 最低期間 標準取り出し 備考
AWS S3 Deep Archive 0.002USD/GB 0.011USD/GB 180日 12時間以内
GCP Archive 0.0025USD/GB 0.05USD/GB 365日 1秒以内

具体例

実装した時の比較をいれてみました。

Screenshot from 2020-06-25 15:28:55.png

GCP AWS 料金差
合計 72,078円/月 合計 133,692円/月 61,614円

データ分析

AthenaとBigQueryを比較します。
・Athena(ALBが吐き出したままの形式のログ)
・Athena(ログをParquet形式に変換)
・BigQuery

Parquetに変換するとだいぶ料金がおさえられるそうです。

準備時間 準備費用 クエリ時間 クエリ費用
Athena(そのまま) 0:00 0USD 2:14 1.19USD
Athena(Parquet) 23:41 1.19USD 0:38 0.49USD
BigQuery 3:00 27.2USD 0:09 3.10USD

GCPは費用はかかってしまいますが、劇的にスピードが違います。

参考URL

https://www.cloud-ace.jp/column/detail23/
https://qiita.com/imafuku/items/615174dc84b422795922

https://www.acrovision.jp/service/gcp/?p=438

https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/20150519-billing/16

ストレージ系
https://qiita.com/YamaguchiRei/items/50e157f5e88567567218
https://www.qualeed.com/ja/qbackup/cloud-storage-comparison/
https://cloud-textbook.com/48/

データ分析比較
https://qiita.com/shiozaki/items/01a846304fcfec1b4009
https://www.ppoohh.info/post-695/

Mune_robo
自身の備忘録的な感じで勉強・実装したことを中心に記事を書いてきます。
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