コミットメントレベルを評価する

Commitment Simulator は、Savings Plan や Committed Use Discount（CUD）を購入する前に「どれくらい」コミットすべきかを判断するのに役立ちます。実際の利用パターンを分析し、あらゆるコミットメントレベルをシミュレーションして、コスト削減と過剰コミットのリスクとのトレードオフを可視化します。

適切なコミットメント金額を選ぶことは、購入において最も難しい部分です。コミットが少なすぎるとコスト削減の機会を逃し、コミットが多すぎると使われないキャパシティにも料金が発生します。Commitment Simulator は、各時間ごとのコミットメントレベルで 1 か月分の請求データを再計算することで、この「当て推量」を取り除きます。

Commitment Simulator は、追加費用なしで Cloud Intelligence に含まれています。単体で利用することも、継続的な推奨と任意の自動購入のために PerfectScale for Commitments を設定 する前段階として利用することもできます。

AWS 接続や請求データの要件については、Commitment Simulator ダッシュボードページの 前提条件 を参照してください。

ワークフローの中での位置付け

検討と意思決定 が必要なときに Commitment Simulator を使用します。オンボーディング後は、PerfectScale for Commitments が モニタリングとオートメーション を引き継ぎます。

ステージ	ツール	ドキュメント
コミットメントレベルを計画	Commitment Simulator	このページ
ダッシュボードを利用	Commitment Simulator	Simulator dashboard
ライブカバレッジを追跡	PerfectScale for Commitments	Accounts and commitments overview
継続的な推奨を適用	PerfectScale for Commitments	Optimize and execute commitment plans

Commitment Simulator は、選択した月において どのコミットメントがコストを最小化したか を表示します。Optimize and execute commitment plans では、将来を見据えたリスクの低い購入のために、コミットメントポリシー と ラダリング を適用します。

主要な機能

• すべての Savings Plan タイプと消費額ベース CUD 製品について、期間や支払いオプションを含め、あらゆるコミットメントレベルをシミュレーション

• 結果をインタラクティブなコストカーブと、並列比較テーブルとして表示

• コスト削減がピークに達するポイントと、過剰コミットが始まるポイントを明確に表示

• AWS Savings Plans コストを、オンデマンドおよび Flexsave for Compute を基準としたベースラインと比較

最適なコミットメント

AWS Savings Plan では、1 年または 3 年間にわたって、1 時間あたりの固定金額（例：$10/hr）を支払うことを約束します。その代わりに、そのコミットメントでカバーされる利用分は、オンデマンドの通常料金ではなく割引料金で請求されます。

ここでの問いは「どれだけコミットすべきか」です。

• コミットが少なすぎると、多くの利用がオンデマンドのままになり、通常料金を支払うことになります。

• コミットが多すぎると、実際には使わない時間分についても支払いを続けることになります。

以下のセクションでは、Commitment Simulator がどのように最適なコミットメントを計算するか、そしてそれが「上限値」であり、必ずしもコミットすべき金額そのものではない理由を説明します。

最適なコミットメントの計算方法

Commitment Simulator は、あらゆるコミットメント金額について総コストを計算し、最もコストが低い金額を特定します。1 か月分の請求データを取り込み、$0/hr から $0.10 刻みでコミットメント金額を増やしながら、各金額で再計算します。各ステップで、「この金額をコミットしていた場合、オンデマンドと比べていくら支払っていたか？」という問いに答えようとします。

各コミットメント金額と月内のあらゆる時間において、支出の 1 ドルごとが次の 3 つの grupo のいずれかに分類されます。

• SP Covered：コミットメント予算の範囲内に収まった利用。通常料金の代わりに、割引された SP レートで請求されます。ここに入る 1 ドルごとが、オンデマンドと比較したときの 1 ドルのコスト削減です。

• SP Uncovered（コミット不足）：その時間のコミットメント予算を超えた利用。コミットしたドルが使い切られた後の残りの利用には割引が適用されず、オンデマンド料金で請求されます。コミットが少ないほど、この grupo に入る利用が増えます。

• SP Wasted（過剰コミット）：適用すべき利用が存在しなかったコミットメント予算。たとえば、$10/hr のコミットメント予算があるのに実際の利用が $6 しかなかった場合、残りの $4 は使われませんが、AWS は依然として $10 全額を請求します。過剰にコミットするほど、この grupo で何も得られないまま損失が増えます。

任意のコミットメント金額における総コストは次の式で表されます。SP Cost = SP Covered + SP Uncovered + SP Wasted

Commitment Simulator は、SP Cost が最も低いコミットメント金額を選び、それを「最適なコミットメント」とします。

このプロセスを試してみるには、以下のインタラクティブなシミュレーションを確認するか、新しいタブで開いて ください。

図解による例

以下の例では、単純化したデータを用いて計算手順を説明します。目的は、カバーされた支出・カバーされない支出・無駄になった支出がどのように発生し、どのように最適なコミットメントが決定されるかを示すことです。

ステップ 1：Savings Plan なしの利用状況

3 時間分の利用があり、オンデマンド料金で請求されるとします。

Savings Plan を一切使用しない場合、支払いは $60 total（$20 + $30 + $10）です。すべてのドルが通常料金で請求されます。

ステップ 2：$10/hr のコミットメントを適用

ここで、$10/hr の Savings Plan を 50% discount で購入したとします。50% の割引により、オンデマンド利用 $1 ごとのコストは Savings Plan では $0.50 になります。したがって、$10/hr の予算で最大 $20/hr 分のオンデマンド利用をカバーできます。

情報

50% の割引率は説明を簡単にするためのものです。実際の割引率は、AWS リージョン・サービス・インスタンスタイプなど、複数の要因によって異なります。詳細は、Compute Savings Plans pricing、Database Savings Plans pricing、SageMaker Savings Plans pricing を参照してください。

以下の図は、各時間に実際に支払う金額を示しています。

• 1 時間目：利用 $20/hr。$10 の予算で全額をカバーします（20 × 0.50 = $10）。支払いは $10。コミットメントは完全に活用され、無駄はありません。

• 2 時間目：利用 $30/hr。予算は最初の $20 の利用をカバーします（$10 コミットメントを消費）。残りの $10 の利用はコミットメントの対象外となるため、オンデマンド料金で支払います。合計は $20（$10 covered + $10 uncovered）です。

  シナリオ：コミット不足（Under-commitment）。最初の $20 の利用には割引が適用されますが、残りの $10 には割引が適用されません。

• 3 時間目：利用 $10/hr。この利用をカバーするには $5 だけ必要です（$10 × $0.50 = $5）。コミットメントの残り $5 は使用されませんが、支払い義務は残ります。合計は $10（コミットメント全額）です。

  シナリオ：過剰コミット（Over-commitment）。必要以上のコミットメントを購入しており、未使用部分が無駄になります。

ステップ 3：コスト内訳

時間（利用）	Savings Plan なし（オンデマンド）	SP Covered	SP Uncovered	SP Wasted	Savings Plan あり
1 時間目（$20/hr 利用）	$20	$10	—	—	$10
2 時間目（$30/hr 利用）	$30	$10	$10	—	$20
3 時間目（$10/hr 利用）	$10	$5	—	$5	$10
合計	$60	$25	$10	$5	$40

Savings Plan により $20 のコスト削減（Savings Plan あり $40 vs オンデマンド $60）が実現しています。一方で、3 時間目には $5 が無駄となっており、これが過剰コミットのコストです。適切なコミットメント金額を見つけることは、得られる割引と、発生しうる無駄とのバランスを取ることを意味します。

1 か月全体で見ると、各時間はこの 3 つのパターンのいずれかに分類され、総コストが最も低くなる $/hr 金額が「最適なコミットメント」となります。

異なるコミットメントを比較する

上記の 3 時間の例では、固定の $10/hr を使用しました。しかし、もしあらゆるコミットメントを試したらどうなるでしょうか。$0/hr、次に $0.10/hr、次に $0.20/hr……という具合に上限まで増やしていくと、どの金額が最も低い総コストをもたらすでしょうか。これこそが Commitment Simulator が計算してくれる内容です。

以下のチャートは、コミットメントが増えるにつれて 3 つのコスト grupo がどのように変化するかを、1 か月分のサンプルデータ（オンデマンドで $10,000/month）を用いて示しています。

左から右に向かって：

1. $0/hr から開始：Savings Plan は一切なし。すべてが SP Uncovered（オレンジ）で、すべてオンデマンド料金を支払っています。

2. コミットメントを増加：コミットメントが増えるにつれて、より多くの利用が割引レートに移行するため、緑（SP Covered）が増え、オレンジ（SP Uncovered）が減少します。

3. $6.80/hr の時点：対象となるすべての利用がカバーされ、SP Uncovered がゼロになります。これが最適なコミットメントであり、分析対象月において総コストが最も低くなるポイントです。

4. $6.80/hr を超えると：これ以上カバーすべき利用がないため、追加のコミットメントはすべて無駄（赤）になります。総コストは再び増加し始めます。

Commitment Simulator が探し出すパターンはこれです。つまり、カバーされた支出が最大化され、まだ無駄が発生していないコミットメント金額です。

最適ポイントを見つける

上の積み上げエリアチャートは、3 つの grupo を個別に表示しています。コスト曲線上では、SP Covered + SP Uncovered + SP Wasted の合計コストが 1 つの金額、つまり SP Cost としてプロットされています。

同じサンプルデータを使用すると、曲線の最下点は $6.80/hr（$5,036/month）であり、オンデマンドと比較して $4,964 saving (~50%) のコスト削減となります。その最下点が最適なコミットメントであり、Commitment Simulator は ダッシュボード 上で縦の破線でそれを示します。

なぜ最適ポイントが購入ターゲットではないのか

コスト曲線の最下点、つまり選択した月において最もコスト削減ができたであろうコミットメントが分かったとします。では、その金額を今すぐ購入すべきでしょうか？答えは「いいえ」です。その理由は次のとおりです。

• これはレトロスペクティブ分析であるためです。

  最適なコミットメントは、選択した月、つまり「過去」の使用量から算出されます。その月にとって「最適だったであろう」値を示しているのであり、今後にとって「最適になる」値を示しているわけではありません。

  さらに重要な点として、Savings Plans はキャンセルできません。一度コミットすると、実際の利用量にかかわらず、1 年または 3 年間、そのコミットした金額を 1 時間あたりで支払い続ける必要があります。

• コスト削減の大部分は最適ポイントに達する前に得られます。

  AWS Savings Plans は一律の割引を提供するわけではなく、割引率が最も高い使用量から優先的に適用されます。

  コミットメントの最初の数ドルは、最も大きなコスト削減（通常 40–66% オフ）が得られるインスタンス・リージョン・サービスをカバーし、追加のドルは徐々に、より小さな割引（通常 17–30%）しか得られない使用量をカバーしていくため、1 ドル追加するごとに得られる削減額は前の 1 ドルよりも小さくなります。

  その結果、最初は急激に下がり、その後、最適ポイントに近づくにつれて平坦になっていくような曲線が生じます。

  

  曲線上の 2 つのマーカーに注目してください。

  • オレンジの点 は、曲線が目に見えて平坦になり始めている場所です。コスト削減の大部分はすでに獲得しており、リスクはかなり低くなっています。Savings Plan を購入する際は、この範囲を狙うべきです。

  • 緑の点 は、曲線の最下点である最適なコミットメントです。

  この 2 点の間が「最適ゾーン」であり、Savings Plan がコスト削減とリスクのバランスを最も良く提供する領域です。一般的には、この領域の左側寄りのコミットメントを選択する方が望ましく、今後数か月で実際の使用量が想定より少なかった場合でも、過剰コミットメントによる未使用時間の支払いリスクを抑えることができます。

  曲線の最下点そのものよりも、その「形状」の方が重要です。左側の急激に下がっている部分こそが、コミットメントが最も効果を発揮する領域です。最適ポイント付近の平坦な部分では、安全性を犠牲にして、わずかな追加メリットを得ているにすぎません。

  AWS がどの使用量から優先的に Savings Plans を適用するかの詳細については、Understanding how Savings Plans apply to your AWS usage を参照してください。

ベストプラクティス

最適なコミットメントは「ターゲット」ではなく「上限」と考えてください。そこに到達するのではなく、その少し手前、曲線の傾きがまだ大きく、コミットした 1 ドルごとにしっかりと効果が出ている領域に安全にとどまることを目指します。

1. 数字ではなく曲線を見る

   コスト曲線に戻り、緑の線（SP Cost）がすでに大きく下がっているものの、まだ最下点より十分左側にある位置を探してください。そこがスイートスポットであり、コスト削減の大半を得つつ、リスクをほとんど負わずに済むポイントです。

2. ホバーして確認する

   Commitment Simulator のダッシュボードでは、任意のコミットメントレベルにカーソルを合わせることで、そのときの正確なコストを確認できます。ツールチップ に最適ゾーンが表示されます。その範囲内に収まるコミットメントを選択してください。

3. ベースラインから始める

   組織として最低限発生する使用量、つまり決してなくならないワークロードについて考えてください。まずはそのレベルにコミットします。ベースラインがはっきりしない場合は、少なめにコミットしてください。あとから追加することはいつでも可能です。

4. 複数の月を比較する

   1 つのデータポイントだけで意思決定を行わないでください。Commitment Simulator の月選択機能を使い、最適なコミットメントが時間とともにどのように変化したかを確認します。最適なコミットメントが月ごとに安定しているのか、大きく変動しているのかを見てください。安定したトレンドであれば、より自信を持ってコミットできます。変動が大きい場合は、まだベースラインが固まっていないことを意味します。その場合は保守的に判断し、必要だと思う値より少なめにコミットしてください。

5. 毎月見直す

   使用状況は変化していきます。それに合わせてコミットメント戦略も進化させる必要があります。毎月、現在のコミットメントが依然として妥当かどうかを確認してください。使用量が一貫して増えている場合は、新たに Savings Plan を追加購入して差分をカバーできます。一度コミットした金額は減らしたりキャンセルしたりできないことを忘れないでください。最初から大きな金額をコミットするのではなく、小さな単位で段階的に追加していく方が安全です。

6. 期間を考慮する

   3-Year No Upfront プランは、現金を拘束せずに最大の割引を提供します。ただし、期間が長くなるほど、より保守的になるべきです。使用量が変化する時間的余地が大きくなり、その間のすべての時間についてロックインされることになるためです。

ヒント

コミットメントはいつでもあとから追加できます。迷った場合は、少なめにコミットしてください。一度コミットした金額は減らしたりキャンセルしたりできません。

次のステップ

• ツールを使う: Simulator ダッシュボード を開き、コミットメントレベルをシミュレートし、上記のガイダンスに従ってターゲットを選択してください。

• 自動化の準備はできましたか？ Set up PerfectScale for Commitments を実行して、レコメンデーション・インベントリ・オプションの段階的な自動購入（laddered auto-purchase）を有効にしてください。

• すでにオンボーディング済みですか？ 現在の購入計画については、Optimize and execute commitment plans に進んでください。

• さらに知りたい場合: FAQ を参照してください。

サポートへのお問い合わせ

エキスパートへのお問合せ を選択して、Forward Deployed Engineer（FDE）に連絡してください。Commitment Simulator の結果の評価、個別のアドバイスの提供、どのレベルにコミットするのが最適かの検討をサポートします。