はじめに

私が2024年6月以降に着任した、既存システムと新システムにおけるAWSコスト最適化施策について共有します。
結果として、約30万円/月以上のコスト削減が見込める試算となりました。

背景

主な業務は下記の2軸でした。

既存システムの保守運用・改善活動：長期間運用している環境に対するコスト最適化やリソースの見直し
新システムのインフラ開発：より効率的な設計や構成の導入によるコスト削減施策

当初、AWS上で運用しているシステムが多く、それらに割り当てられたリソースの中には不要なものや過剰なものが多く存在していました。新規システムはまだ開発段階であったため、設計段階からコスト最適化の視点を取り込むことが可能でした。

以下で実際に行った施策と、その結果削減できたおおよその金額を紹介します。

コスト削減施策（既存システム編）

1. 利用していないEIP(Elastic IP)の解放

対応前の状況：

どのEC2にも関連付けられていないEIPが8個存在。

施策内容：

未使用EIPを全て解放。

効果：

8個で約3,000円/月程度の削減ができました。

2. 用途不明EC2インスタンスの削除 (t2.micro 3台・Cloud9の残骸)

対応前の状況：

3台のEC2インスタンス（t2.micro）が稼働中だが用途不明。
調査したところCloud9環境構築時に作成され、そのまま放置されていた模様。

施策内容：

安全性確認後、3台のEC2インスタンスをバックアップ後に全削除。

効果：

t2.microは1台あたり約800～900円/月程度(※概算)のコストがかかっていたため、3台で約2,500円/月程度の削減が可能となりました。

3. 未使用EBSのバックアップと削除

対応前の状況：

割り当てられたまま未使用のEBSが3つ存在。

施策内容：

スナップショット取得後、不要と判断して削除。

効果：

トータルで約1,000円/月程度の削減ができました。

4. 不要データを蓄積していたS3の見直し (Storage Lensで分析)

対応前の状況：

約80TB以上の大容量データがS3上に保管。
AWS Storage Lensで分析したところ、解析用Athenaクエリでメモリ溢れ時の一時データ（athena-spill）としてS3が利用され、不要データが大量蓄積していたことが判明。

施策内容：

Athenaクエリ設定とワークフローを見直し、athena-spillと想定される不要データを削除。
ライフサイクルポリシー導入により定期的な不要データ削除も実施。

効果：

S3コストは80TBに達していたため、不要データ削除で最低200,000円/月以上の大幅削減に成功しました。

↑削除実施以降の日時コスト

5. DynamoDBのプロビジョニングモード見直し

対応前の状況：

プロビジョンされたキャパシティが実際の要求より大幅過剰。

施策内容：

スループット要件を再評価し、適正なプロビジョン値に設定。

効果：

約20,000円/月程度のコスト削減ができました。

6. CloudTrail・CloudWatchログ出力間隔・保管期間の調整

対応前の状況：

ログをほぼデフォルト設定で長期間保存。
必要以上のログを長期保管しておりコスト増。

施策内容：

ログ出力頻度や保持期間を短縮し、必要最低限のデータのみ保持。

効果：

約5,000円/月程度のコスト削減に成功しました。

7. Lambdaメモリチューニング

対応前の状況：

メモリ過剰割当によりLambda実行コストが増大。

施策内容：

実行時間・必要メモリを再分析し、適正メモリ値へ調整。

効果：

約3,000円/月程度のコスト削減ができました。

コスト削減施策（新システム編）

1. ElastiCacheのサーバレスモードから非サーバレスモードへ移行(1台)

対応前の状況：

サーバレスモードは柔軟だが、一定の負荷・リクエストパターンでは割高に。

施策内容：

ワークロードを分析し、固定的なノードタイプ（cache.t3.micro）を用いた構成に変更。

効果：

約3,000円/月程度のコスト削減ができました。

2. NAT Gateway利用を極力抑えた構成の設計

対応前の状況：

dev・stg・prd環境全てにNAT Gatewayを配置（prdの冗長構成含め計5台）。
NAT Gatewayは時間課金+転送料が発生しコスト増要因。

施策内容：

VPCエンドポイントを積極的に活用する設計に変更し、最終的にprd環境も含めてNAT Gatewayを使用しない構成へ移行。

効果：

dev・stg・prd環境全てのNAT利用を停止することで、約70,000円/月程度のコスト削減が可能となりました。

3. 週末利用のないシステムのスケジュール停止

対応前の状況：

dev・stg・prd問わず、常時EC2やRDSが起動状態。

施策内容：

Lambdaによるスケジュール起動/停止を実装。
週末など利用のない期間にEC2やRDSを停止。
- EC2(t3.small): 約1,500円/月削減
- RDS(db.t3.small): 約4,000円/月削減
  （合計で約5,500円/月程度削減）

効果：

インスタンス台数に比例して削減額増加。現状で約5,500円/月程度のコスト削減。

総合的な効果

上記の各種施策を合計すると、

EIP削減: 約3,000円/月
不要EC2削除(Cloud9残骸): 約2,500円/月
未使用EBS削除: 約1,000円/月
S3不要データ削除: 最低200,000円/月
DynamoDB再設定: 約20,000円/月
CloudTrail/CloudWatch調整: 約5,000円/月
Lambdaメモリ調整: 約3,000円/月
ElastiCache最適化: 約3,000円/月
NAT Gateway削減: 約70,000円/月
週末停止: 約5,500円/月

合計で約30万円/月以上（約313,000円/月程度）の削減を実現しました。

対応策

AWS Budgetsを使用して一定のコストを上回った場合、首脳陣 + 私に通知する仕組みの追加
AWS Cost Anomaly Detectionを使用してコストの異常を首脳陣 + 私に通知する仕組みの追加

まとめ

今回の取り組みで、クラウド環境においてリソースの「放置」がいかにコスト増を招くかを再認識しました。特に、Terraformによるインフラ構成管理を導入し、環境構築からリソース棚卸しまで「コード化」することで、リソース状態を継続的・定期的に把握しやすくし、適切な運用改善サイクルを回せるようになります。
これらの施策が、AWSコスト最適化を検討されている方々の参考になれば幸いです。

コスト参考

AWS Pricing Calculator