AWS Compute Optimizer とは？ML ベースのリソース最適化レコメンド
AWS Compute Optimizer は 過去の使用状況を機械学習で分析し、最適なインスタンスサイズを推奨するサービス。EC2・Auto Scaling グループ・EBS・Lambda・ECS（Fargate）の各リソースに対し、「ダウンサイズ可能」「アップサイズ推奨...
リソース使用状況を機械学習で分析し、最適なインスタンスタイプ・サイズを推奨する無料サービス。
1. 概要（端的に）
AWS Compute Optimizer は 過去の使用状況を機械学習で分析し、最適なインスタンスサイズを推奨するサービス。EC2・Auto Scaling グループ・EBS・Lambda・ECS（Fargate）の各リソースに対し、「ダウンサイズ可能」「アップサイズ推奨」「最適」を判定する。追加料金なしで利用でき、コスト最適化の標準ツール。
2. 何ができるか
- EC2 のサイズ最適化推奨：「m5.4xlarge → m5.2xlarge にダウンサイズで $X 削減」など
- Auto Scaling グループの推奨：適切なインスタンスタイプ
- EBS ボリュームの推奨：「gp2 → gp3 で 20% 削減」など
- Lambda メモリ推奨：「1024 MB → 512 MB にダウンサイズ」
- ECS / Fargate タスクの推奨：vCPU・メモリ最適化
- コスト削減見込み額の表示：年額換算
推奨カテゴリ
- Under-provisioned：性能不足。アップサイズ推奨
- Over-provisioned：過剰スペック。ダウンサイズ推奨
- Optimized：最適。変更不要
- Not Optimized：何らかの理由で最適化必要
3. 特徴
| 観点 | 特徴 |
|---|---|
| 料金 | 無料（拡張メトリクスは別途有料） |
| データソース | CloudWatch メトリクス（過去 14 日 〜 93 日） |
| 対応リソース | EC2 / ASG / EBS / Lambda / ECS Fargate |
| 粒度 | 個別リソース単位の推奨 |
| API | あり（CLI・SDK でアクセス可） |
vs Trusted Advisor
| 観点 | Compute Optimizer | Trusted Advisor |
|---|---|---|
| 専門性 | コンピューティング専門 | 5 領域（コスト・性能・セキュリティ・耐障害性・サービス上限） |
| 推奨精度 | 機械学習で高精度 | ルールベース |
| 料金 | 無料 | 一部のチェックは Business 以上 |
→ コンピューティング系の最適化は Compute Optimizer、全般的なベストプラクティスは Trusted Advisor という使い分け。
4. 仕組み
Compute Optimizer は CloudWatch メトリクスを過去 14 日分取り込み、ML モデルで最適サイズを推論する。
構成要素
- データソース：CloudWatch（CPU・メモリ・ネットワーク・ディスク I/O）
- 拡張インフラメトリクス：CloudWatch Agent でメモリ取得（オプション・有料）
- ML 推論エンジン：AWS 内部のモデル
- 推奨カード：各リソースに対する推奨内容
- 節約見込み額：年額の差分表示
動作の流れ
- オプトイン：マネコンから「アカウントレベルで有効化」
- データ収集：過去 14 日のメトリクスを自動取り込み
- ML 分析：使用パターンとインスタンス特性を比較
- 推奨生成：「現状」「推奨 1」「推奨 2」「推奨 3」を提示
- 節約見込み：オンデマンド・RI・SP それぞれでの削減額表示
- 適用：EC2 リサイズや EBS タイプ変更を手動実施
推奨内容の例
EC2: i-0123456789abcdef0
現状: m5.4xlarge ($0.992/h, ~$8,690/年)
推奨1: m5.2xlarge ($0.496/h, ~$4,345/年) - 50% 削減
推奨2: m6i.2xlarge ($0.448/h, ~$3,924/年) - 55% 削減
理由: CPU 使用率 平均 12%, メモリ 35% (過去 14 日)5. ユースケース
ユースケース 1：定期コスト最適化レビュー
月次で Compute Optimizer の推奨を確認 → ダウンサイズ実施。
ユースケース 2：移行後の最適化
オンプレ → AWS 移行直後は仕様を保守的に決めがち。1 ヶ月運用後に Compute Optimizer で適正化。
ユースケース 3：開発環境の見直し
本番と同サイズで作っていた開発環境を、実際の使用率に応じて縮小。
ユースケース 4：Lambda コスト最適化
Lambda メモリ設定の最適化で実行時間とコストのバランスを取る。
ユースケース 5：EBS 移行（gp2 → gp3）
gp2 ボリュームの大量推奨を一括で gp3 移行 → 20% コスト削減。
6. 関連用語
- EC2 — Compute Optimizer の主な対象
- EC2-Auto-Scaling — ASG の推奨対象
- EBS / EBS-VolumeTypes — EBS の推奨対象
- Lambda — Lambda メモリ推奨
- Trusted-Advisor — 別の最適化ツール
- Cost-Explorer — コスト可視化と組み合わせ
- CloudWatch — データソース
7. 関連サイト
AWS 公式
参考
🎓 試験での出題傾向
| 試験 | 重要度 | 主な出題パターン |
|---|---|---|
| CLF | 低 | コスト最適化の選択肢として |
| SAA | 中 | 「インスタンスサイズ最適化を自動化したい」 |
| DVA | 低 | Lambda メモリ最適化 |
| SOA | 中 | 運用でのコスト最適化フロー |