コミットメントを計画する

Commitment Simulator は、Savings Plan や Committed Use Discount（CUD）を購入する前に「どれくらいの金額をコミットするか」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、コスト削減とオーバー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の選定は、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、得られたはずのコスト削減を取り逃します。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、このような手探りを排除します。

Commitment Simulator は追加費用なしで DoiT Cloud Intelligence に含まれています。単独で利用することも、継続的な推奨とオプションの自動購入のために PerfectScale for Commitments を設定する 前の最初のステップとして利用することもできます。

AWS 接続および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・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。

段階	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
ダッシュボードを使用	Commitment Simulator	Dashboard
ライブのカバレッジを追跡	PerfectScale for Commitments	Commitments overview
継続的な推奨を適用	PerfectScale for Commitments	Work with recommendations

Commitment Simulator は、指定した月について「どのコミットメントがコストを最小化したか」を示します。Work with recommendations では、将来に向けたより低リスクな購入のために、コミットメントポリシー と ラダリング を適用します。

主な機能

• Savings Plan と CUD のタイプ・期間・支払いオプションにわたり、あらゆるコミットメントレベルをシミュレーションします。

• 結果をインタラクティブなコストカーブと、サイドバイサイドの比較テーブルとして表示します。

• コスト削減が最大化されるポイントと、オーバーコミットが始まるポイントを正確に示します。

• AWS Savings Plans のコストを、オンデマンドおよび Flexsave for Compute のベースラインと比較します。

最適なコミットメント

AWS Savings Plan では、1 年または 3 年間、1 時間あたりに一定金額（例：$10/hr）を支出することをコミットします。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、割引料金で課金されます。

ここでの問いは、「どれくらいコミットすべきか」です。

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

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算出するか、そしてそれが「上限（それ以上は超えないべき値）」であって、「必ずコミットすべき金額」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を計算対象とし、最もコストが低くなるものを特定します。1 か月分の請求データを取得し、$0/hr から $0.10 刻みで、各コミットメント金額ごとに再計算します。各ステップで、次の問いに答えようとします。「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支払額はいくらになっていたか？」

各コミットメント金額および月内のすべての時間ごとに、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分です。通常料金ではなく、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、オンデマンドと比べたときの 1 ドルのコスト削減に相当します。

• 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分です。コミットしたドルが使い切られた後の残りの利用分には割引が適用されず、オンデマンドの通常料金で請求されます。コミットが少ないほど、多くの利用分がこの grupo に入ります。

• SP Wasted（コミット過多）：適用先の利用が存在しないコミットメント予算です。たとえば、利用が $10/hr のコミットメント予算のうち $6 分しか使われず、残りの $4 が未使用のままだとしても、AWS は $10 全額を請求します。オーバーコミットすればするほど、この部分で何の対価も得られないままお金を失うことになります。

任意のコミットメント金額における合計コストは次のとおりです：SP Cost = SP Covered + SP Uncovered + SP Wasted

Commitment Simulator は、SP Cost が最も低くなるコミットメントを選択し、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。

図解付きの例

以下の例では、単純化したデータを使って計算を段階的に説明します。目的は、Covered・Uncovered・Wasted の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 なしでの利用状況

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 がない場合、支払額は $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・50% discount の Savings Plan を購入したとします。50% の割引により、オンデマンドで $1 かかっていた利用は Savings Plan の下では $0.50 になります。したがって、$10/hr の予算で最大 $20/hr までのオンデマンド利用をカバーできます。

情報

50% の割引は説明を簡単にするための前提です。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。詳細については、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。

• Hour 1：利用額 $20/hr。$10 の予算で完全にカバーされます（20 × 0.50 = $10）。支払額は $10。コミットメントは完全に使い切られ、無駄はありません。

• Hour 2：利用額 $30/hr。最初の $20 の利用は予算でカバーされ（$10 のコミットメントを消費）、残り $10 の利用はコミットメントを超えるため、オンデマンド料金を支払います。合計：$20（$10 Covered + $10 Uncovered）。

  シナリオ：コミット不足（Under-commitment）。最初の $20 の利用については割引を受けられますが、残り $10 には割引が適用されません。

• Hour 3：利用額 $10/hr。これをカバーするには $5 しか必要ありません（$10 × $0.50 = $5）。残りの $5 分のコミットメントは使われませんが、それでも支払う必要があります。合計：$10（コミットメント全額）。

  シナリオ：コミット過多（Over-commitment）。必要以上のコミットメントを購入しており、未使用分が無駄になっています。

ステップ 3：コストの内訳

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

この Savings Plan により $20 のコスト削減が得られています（Savings Plan ありの場合 $40 対 オンデマンドのみの場合 $60）。一方で、Hour 3 では $5 が無駄になっており、これがオーバー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ということは、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 か月全体を通して、各時間はこれら 3 パターンのいずれかに分類されます。そして、合計コストが最も低くなる $/hr の金額が、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、$0/hr、$0.10/hr、$0.20/hr といったすべてのコミットメント金額を順番に試したらどうなるでしょうか。どのコミットメントが総コストを最も低くするでしょうか。これこそが Commitment Simulator が自動で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加するにつれて 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）を用いて示したものです。

左から右に向かって：

1. $0/hr から開始：Savings Plan をまったく利用していません。すべてが SP Uncovered（オレンジ）で、オンデマンド料金を全額支払っています。

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、より多くの利用分が割引レートに移行し、緑色の領域（SP Covered）が拡大します。オレンジの領域（SP Uncovered）は縮小します。

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、その月の分析対象データに対して合計コストが最も低くなる最適なコミットメントです。

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

Commitment Simulator が探しにいくパターンはまさにこれです。Covered の支出が最大化され、まだ Waste が発生していないコミットメント金額のポイントです。

最適ポイントを見つける

上の積み上げエリアチャートでは、3 つの grupo がそれぞれ別々に表示されています。コストカーブでは、SP Covered + SP Uncovered + SP Wasted の合計コストが 1 つの値としてプロットされており、これが SP Cost です。

同じサンプルデータを使用した場合、カーブの最も低い点は $6.80/hr（$5,036/month）で、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。この最も低い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 上で縦の破線としてマークします。

最適ポイントがそのまま購入目標にならない理由

これでコストカーブの最下点、つまり選択した月において最大のコスト削減を「達成していたはず」のコミットメントが分かりました。では、今すぐその金額を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。

• これは過去データに基づく分析です。

  最適なコミットメントは、過去 の使用量、具体的には選択した月に基づいて計算されます。その月にとって「最適だったはず」の値を示しているのであり、これから先にとって「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、1 年または 3 年の間、その金額を 1 時間あたりで支払い続ける必要があります。使用量に関係なく支払いが発生します。

• 最大のコスト削減は最適ポイントに到達する前に得られます。

  AWS Savings Plans は一律の割引ではなく、最も割引率が高い使用量から順番に適用されます。

  コミットメントの最初の数ドルは、最大のコスト削減（一般的に 40–66% オフ）となるインスタンス・リージョン・サービスに適用されます。一方、それ以降のドルは、徐々に割引率の低い使用量（一般的に 17–30%）をカバーするようになり、追加の 1 ドルごとの削減額は前の 1 ドルより小さくなっていきます。

  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フラットになっていくカーブが形成されます。

  

  カーブ上の 2 つのマーカーに注目してください。

  • オレンジの点 は、カーブが目に見えてフラットになり始める場所です。コスト削減の大部分はすでに得られており、リスクはかなり低くなっています。Savings Plan を購入する際に狙うべき範囲は、このあたりになります。

  • 緑の点 は、カーブの最も低い位置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、この範囲では Savings Plan によってコスト削減とリスクのバランスが最も良くなります。一般的には、このゾーンの左寄りを選ぶ方が望ましく、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、コミットしすぎて未使用時間に対して支払うリスクを抑えられます。

  カーブの最も低い点そのものよりも、カーブの形状の方が重要です。左側の急な部分こそが、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フラットな部分は、わずかな追加のコスト削減と引き換えに安全性を手放している領域です。

  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、目標ではなく上限（天井） 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、カーブの急な部分に安全に収まることを目指します。その領域であれば、コミットした 1 ドルごとに十分な効果が得られます。

1. 数値ではなくカーブを見る。

   コストカーブに戻り、緑の線（SP Cost）がすでに大きく下がっているものの、まだ最下点よりかなり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、リスクをほとんど増やさずにコスト削減の大部分を得られる領域です。

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で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。その範囲内に入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、常に稼働しているワークロードについて考えてください。まずはその水準にコミットしてください。ベースラインが明確でない場合は、コミットメントを少なめに抑えてください。後からいつでも追加できます。

4. 複数の月を比較する。

   単一のデータポイントだけで判断してはいけません。Commitment Simulator の月選択機能を使って、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てきたかを確認してください。最適コミットメントが毎月おおむね安定しているのか、それとも大きく変動しているのかを見ます。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。一方、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、必要だと思う量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、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。使用量が安定して増加している場合は、ギャップを埋めるために追加の Savings Plan を購入できます。一度コミットすると削減やキャンセルは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よりも、小さな金額を段階的に追加していく方が安全です。

6. 期間（Term）を考慮する。

   3 Years・No Upfront のプランは、キャッシュを拘束せずに最も大きな割引を提供します。しかし、期間が長くなるほど、より保守的になる必要があります。使用状況が変化する余地が大きくなり、その全期間にわたって毎時間ロックインされるためです。

ヒント

コミットメントは後からいつでも追加できます。迷った場合は、コミットメントを少なめにしてください。一度コミットすると削減やキャンセルはできません。

次のステップ

• ツールを使う： Commitment Simulator ダッシュボード を開き、上記のガイダンスに従ってコミットメントレベルをシミュレーションし、目標値を選択してください。

• 自動化の準備はできていますか？ PerfectScale for Commitments をセットアップ 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？ 現在の購入プランについては、Work with recommendations を参照してください。

• さらに知りたい場合： FAQ を参照してください。

サポートへのお問合せ

エキスパートへのお問合せ を選択して、Forward Deployed Engineer（FDE）につないでください。Commitment Simulator の結果の評価、個別のガイダンスの提供、どの程度コミットするのが最適かの判断をサポートします。