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」コミットする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表示します。

適切なコミットメント金額を選ぶことが、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、得られるはずのコスト削減を取り逃してしまい、多すぎると未使用のキャパシティに対しても料金が発生してしまいます。Commitment Simulator は、各時間単位のコミットメントレベルで 1 か月分の請求データを再現することで、この試行錯誤をなくします。

Commitment Simulator は、追加費用なしで DoiT Cloud Intelligence に含まれています。単体で使用することも、継続的な推奨事項と任意の自動購入のためにPerfectScale for Commitments のセットアップを行う前の最初のステップとして使用することもできます。

AWS 接続と請求データの要件については、Commitment Simulator のダッシュボードページにある Prerequisites を参照してください。

ワークフローのどこに位置づけられるか

検討・判断が必要なときに Commitment Simulator を使用してください。オンボーディング後は、PerfectScale for Commitments がモニタリングと自動化を引き継ぎます。

ステージ	ツール	ドキュメント
コミットメントレベルの計画	Commitment Simulator	このページ
ダッシュボードを使用	Commitment Simulator	Dashboard
ライブカバレッジの追跡	PerfectScale for Commitments	Commitments overview
継続的な推奨事項の適用	PerfectScale for Commitments	Work with recommendations

Commitment Simulator は、選択した月について「どのコミットメントが最小コストになったか」を示します。Work with recommendations 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。

主な機能

• Savings Plan および CUD の種類、期間、支払いオプションにわたって、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、並列比較テーブルとして提示します。

• コスト削減が最大になるポイントと、過剰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 時間あたりに支出する固定金額（例: $10/hr）をコミットします。その見返りとして、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。

ここでの疑問は「どれくらいコミットするべきか」です。

• コミットが少なすぎると、より多くの利用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支払いが固定されてしまいます。

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、そしてその値が「上限（超えないほうがよい値）」であり、「そのまま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し、コストが最も低くなるものを特定します。1 か月分の請求データを使用し、$0/hr から $0.10 刻みで各コミットメント金額で再生します。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いくら支払っていたか？」

各コミットメント金額について、その月のすべての時間において、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。コミットメントの予算内に収まった利用です。通常料金ではなく、割引された SP レートで課金されます。ここにある 1 ドルごとが、オンデマンドと比較した場合の 1 ドルのコスト削減を意味します。

• 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です。コミットした金額を使い切った後の残りの利用には割引が適用されず、オンデマンドの通常料金で課金されます。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）。利用に適用されなかった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 $4 が未使用でも、AWS からは $10 全額が請求されます。過剰コミットが大きいほど、この grupo で何も得られないまま失われる金額が増えます。

任意のコミットメント金額における総コストは、SP Cost = SP Covered + SP Uncovered + SP Wasted です。

Commitment Simulator は、SP Cost が最も低いコミットメントを最適なコミットメントとして選択します。

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

図解による例

次の例では、簡略化したデータを用いて計算の流れを説明します。目的は、Covered・Uncovered・Wasted の各支出がどのように生じるか、そして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

オンデマンド料金で課金される 3 時間分の利用があるとします。

Savings Plan がまったくない場合、支払いは $60 total（$20 + $30 + $10）です。すべての 1 ドルが通常料金で課金されます。

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% の割引があるため、オンデマンド利用の $1 は Savings Plan の下では $0.50 になります。したがって、$10/hr の予算でオンデマンド利用を最大 $20/hr までカバーできます。

情報

50% の割引率は説明を簡単にするための例です。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。

次の図は、各時間に実際に支払う金額を示しています。

• Hour 1。利用: $20/hr。$10 の予算で完全にカバーされます（20 × 0.50 = $10）。支払いは $10 です。コミットメントは完全に活用されており、無駄はゼロです。

• Hour 2。利用: $30/hr。予算は最初の $20 の利用をカバーします（$10 の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を超えているため、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 には割引がありません。

• Hour 3。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 は使われませんが、それでも支払う必要があります。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、未使用分が無駄になっています。

ステップ 3: コストの内訳

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

Savings Plan により $20（Savings Plan ありで $40、オンデマンドでは $60）のコスト削減が得られました。一方で、Hour 3 では $5 が無駄になっており、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「リスクとなる無駄」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 つのパターンのいずれかに当てはまり、最適なコミットメントは、合計コストが最も低くなる $/hr の金額です。

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、次に $0.10/hr、その次に $0.20/hr と、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。どの金額が総コストを最も低くするでしょうか。まさにそれを Commitment Simulator が計算します。

次のチャートは、1 か月分のサンプルデータ（オンデマンドで $10,000/month）の場合に、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 は一切ありません。すべてが SP Uncovered（オレンジ）で、完全に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やす。より多くの利用が割引料金に移行することで、緑の領域（SP Covered）が増え、オレンジの領域（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 はゼロになります。これが最適なコミットメントであり、分析対象の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。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 が探しているのはこのパターンです。カバーされる支出が最大化され、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。コストカーブでは、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ます。

同じサンプルデータを使用した場合、カーブの最も低いポイントは $6.80/hr（$5,036/month）で、オンデマンドと比べて $4,964（約 50%）のコスト削減になります。この最も低いポイント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表示します。

なぜ最適ポイントが購入ターゲットにならないのか

コストカーブの最下点、つまり選択した月に最もコスト削減になったはずのコミットメントが見つかりました。では、すぐにその金額を購入すべきでしょうか。いいえ。その理由は次のとおりです。

• これは過去分析（レトロスペクティブ分析）です。

  最適なコミットメントは、特に選択した月という、過去 の使用量から計算されます。つまり、その月にとって 最適だったであろう 水準を示しているのであり、今後にとって 最適になる 水準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、その使用量を使うかどうかに関わらず、1 年または 3 年の間、その時間単価を支払い続けることになります。

• コスト削減の多くは、最適ポイントより前に得られます。

  AWS Savings Plans は一律の割引を提供するわけではなく、最も割引率が高い使用量から順番に適用されます。

  最初の数ドルのコミットメントは、より大きなコスト削減（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%）の使用量をカバーしていきます。そのため、コミットメントを 1 ドル増やすごとに得られる削減額は小さくなっていきます。

  これにより、カーブは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きます。

  

  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平坦になり始める位置です。コスト削減の大半はすでに得られており、リスクはかなり小さいゾーンです。Savings Plan を購入する際には、この範囲を目標にすることをおすすめします。

  • 緑の点 は、カーブの最下点にあたる最適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、この領域の左寄りのコミットメントを選ぶほうがよいです。そうすることで、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、コミットし過ぎて未使用時間に対して支払うリスクを抑えられます。

  カーブの形状は、最も低いポイントそのものより重要です。左側の急な部分が、コミットメントが最も報われる領域です。一方、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、限界的なわずかな追加メリットを取りにいくことになります。

  AWS がどの使用量を優先的に Savings Plans でカバー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 と考えてください。その水準に到達するのではなく、曲線の急な部分、すなわちコミットした 1 ドルごとにしっかりと効果が出ている、安全な水準の少し下に留まることを目指します。

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）が十分に下がっているものの、最下点よりもかなり左側にある位置を探してください。そこが「おいしいポイント（スイートスポット）」であり、コスト削減の大半を得つつ、リスクはほとんどありません。

2. ホバーして詳しく確認する

   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マウスオーバーして、正確なコストを確認できます。ツールチップ には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. まず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、コミットメントを少なめにしてください。後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

   ひとつのデータポイントだけで意思決定しないでください。Commitment Simulator の月選択機能を使って、時間とともに最適コミットメントがどのように変化し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、大きく変動しているのかを見ます。安定しているトレンドであれば、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、ベースラインがまだ固まっていないということです。保守的な判断を取り、必要だと思う水準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くため、コミットメント戦略もそれに合わせて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、ギャップを埋めるために追加の Savings Plan を購入できます。一度行ったコミットメント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。大きな金額を一度にコミットするのではなく、小さな単位で少しずつ追加していくほうが安全です。

6. コミットメント期間を考慮する

   3-Year No Upfront プランは、キャッシュを拘束することなく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、より保守的に考える必要があります。使用状況が変化しうる時間が長くなり、その全期間にわたって、毎時間コミットメントに縛られることになるためです。

ヒント

コミットメントは後からいつでも追加できます。迷ったときは、少なめにコミットしてください。一度行ったコミットメント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： Commitment 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ションして、上記のガイダンスに基づきターゲット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機能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。

• さらに質問がありますか？ 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）とつながってください。Commitment Simulator の結果の評価、個別のアドバイスの提供、最適なコミットメントの検討をサポートします。