【Google Cloud入門】コンピューティングオプションとマネージドインスタンスグループ

皆様、こんにちは！
アイレット株式会社 DX開発事業部の楊林と申します。

前回の投稿では、Google Cloud の Compute Engine の基礎について紹介しました。

では実際に Compute Engine のインスタンスを作るとき、どうやって適切なマシンタイプを選ぶのでしょうか？
そして、ワークロードが増えたときにスケールさせるにはどうすれば良いのでしょうか？

今回は、Compute Engine のマシンタイプの選び方、そしてインスタンスのスケーラビリティを担うマネージドインスタンスグループ（MIG）について紹介していきます。

マシンタイプ

VM を作成するときは、まずマシンファミリ、シリーズ、タイプの順に選択していきます。この組み合わせによって、利用できる vCPU やメモリなどのリソースが決まります。

マシンファミリーとは、Google が特定のワークロード向けに最適化したプロセッサ構成のことで、大きく分けて４種類あります。

汎用(General-purpose)

最もバランスが良く、幅広い用途に使えるファミリーです。
vCPU とメモリの比率も柔軟で、費用対効果に優れており、まず最初に検討されることが多いタイプです。

• E2マシンシリーズ
  低コストで日常的なコンピューティングを行いたい場合に適しています。
  中小規模の DB、開発・テスト環境、そこまでシビアな性能要件がない Web アプリなどが得意です。

• N2/N2D/N1マシンシリーズ
  企業向けアプリや中〜大規模のデータベース、Web 配信など、幅広いワークロードで使える万能タイプです。
  コストとパフォーマンスのバランスが非常に良いシリーズです。

• Tau T2D/Tau T2Aシリーズ
  スケールアウト型アプリケーションに特化したシリーズで、コンテナ化されたマイクロサービス、Web サーバー、大規模 Java アプリケーションに向いています。
  性能あたりの価格がかなり優秀です。

コンピューティング最適化(Compute-optimized)

1コアあたりのパフォーマンスが最も高く、計算処理が中心のワークロードに向いています。

• C2/C2Dシリーズ
  HPC（高性能計算）や AAA ゲーム、EDA、ゲノム解析、動画のコード変換など、とにかく計算量が多い処理に強いシリーズです。

• H3シリーズ
  こちらも HPC や EDA などを想定したシリーズで、最新世代のアーキテクチャによる高性能が特徴です。

メモリ最適化(Memory-optimized)

大量のメモリを必要とするアプリケーション向けのファミリーです。

• M1/M2シリーズ
  SAP HANA のようなインメモリデータベース、大規模分析など、メモリを大量に使うワークロードに向いています。

• M3シリーズ
  ゲノムモデリングなど、さらにメモリの要求が厳しい用途に最適化されています。

アクセラレータ最適化(Accelerator-optimized)

GPU や専用アクセラレータが必要な ML / HPC などの並列処理に最適のファミリーです。

• A2シリーズ
  ML トレーニングや推論、大規模並列計算などに向いています。
• G2シリーズ
  動画のコード変換やリモート可視化ワークステーションなどの GPU ワークロードで利用されます。

マシンタイプ以外に考慮すべきポイント

マシンタイプの選択以外にも、実は VM の構築にはいくつか注意点があります。

まず、VM のロケーション（リージョン・ゾーン） はパフォーマンスにも料金にも影響します。
また、カスタムマシンタイプを選ぶ場合は、以下の制限があります。

• vCPU 数は 1 または偶数のみ
• メモリは vCPU あたり 1〜8 GB（拡張メモリを使うと 8GB 超も可能）
• 合計メモリは 256MB の倍数で指定
• カスタムは事前定義より若干高めの料金

ネットワーク帯域は vCPU 数に応じてスケールし、通常 1 コアあたり約 2Gbps ですが、2〜4 vCPU の場合のみ最大 10Gbps の受信帯域が付与されます。
最大性能は 176 vCPU のインスタンスで 200Gbps です。

料金体系

Compute Engine の料金は、vCPU・メモリ・GPU などのリソースごとに 1 分の最低課金後は 1 秒単位 で発生します。

利用可能な割引は主に以下の 2 種類ですが、同時適用はできません。

• 継続利用割引（Sustained Use Discount）：請求月に特定のリソースの使用時間が一定の割合を超えると自動的に適用されます
• 確約利用割引（Committed Use Discount）：ワークロードが安定していて予測可能な場合、1年または3年の利用を確約する方が特定の量のvCPUとメモリを通常料金より割安で購入できます

また、完了待ちが不要なバッチジョブなどには、Spot VM / Preemptible VM を使うことでさらにコスト削減が可能です。

マネージドインスタンスグループ（MIG）

マネージドインスタンスグループは、同じ設定の VM をまとめて管理するための仕組みです。
インスタンステンプレートを使って作成するため、構築・更新が非常に楽になります。

たとえばテンプレートを更新してローリングアップデートを実行すれば、グループ全体を安全に最新バージョンへ切り替えることができます。

MIG の最大の特徴は、負荷に応じて VM を自動的に増減できることです。
CPU 使用率や Cloud Monitoring の指標、あるいは外部シグナルをトリガーにスケールアウト／スケールインを行い、必要な分だけリソースを確保してくれます。

MIG は Google Cloud のロードバランサと連携し、トラフィックをグループ内のインスタンスへ均等に振り分けられます。
これにより、スケールアウト時でも安定したサービス配信が可能になります。

インスタンスがクラッシュしたり手動で削除された場合でも、MIG が自動的に再作成します。
再作成されたインスタンスは同じ名前・同じテンプレートを利用するため、サービスの整合性も保たれます。

単一ゾーンに障害が起きると、ゾーン MIG で構成したサービスは大きな影響を受けます。
一方リージョン MIG は、複数ゾーンにインスタンスを分散するため、ゾーン障害が発生してもサービスを継続できます。

最後に

今回は Compute Engine の中でも、特に選択に迷いやすいマシンタイプと、運用で欠かせないマネージドインスタンスグループについて紹介しました。

次回は、Google Cloud のもう一つ重要な環境構築の選択肢ーGoogle Kubernetes Engineを紹介するため、その基礎になるコンテナについて話しましょう。
ぜひ続けて読んでいただければ嬉しいです！

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