AWS、Azure、Google Cloudでは、分単位の課金に加え、各種サービスで秒単位の課金にも対応しています。AWSは2017年にEC2 LinuxベースのインスタンスとEBSボリュームに秒単位の課金を初めて導入し、現在ではほかの多くのサービスにも適用されています。

秒単位の課金は、AWSでは最小60秒の制限で機能します。Azureは、そのクラウドプラットフォームで秒単位の課金ができます。しかし、この課金モデルはすべてのインスタンス（主にコンテナーベースのもの）で利用できるわけではありません。

Google Cloudは、AWSに続いて秒単位の課金を導入し、Linuxベースのインスタンス以外にも提供するようになりました。この課金形態は、すべてのVMベースのインスタンスに適用されます。

これら主要クラウドプロバイダーは、ストレージの価格については、どのような違いがあるのでしょうか。

以下はほぼ同等のリージョンでの価格比較です。

AWS US East （Northern Virginia）、Azure East US、Google Cloud PlatformのNorthern Virginia （us-east4）

これらのクラウドサービスプロバイダーは、互いに緊密に競争し、ストレージサービスの価格帯を同じように設定していることは明らかです。ただし、ストレージサービスを選択する前に、データ転送やオペレーション料金など、ほかのコスト面も必ず確認してください。

また、価格改定に対するプロバイダーの考え方にも注目してください。

Google Cloud Platformは最近、ストレージを中心としたさまざまなコアサービスで大幅な値上げを実施しました。値上げは、世界的に高騰しているインフレーション率やサプライチェーンの問題など、現在の課題を考えると、ほかのサービスやクラウドプロバイダーにも影響を与える可能性があります。

クラウドの請求書に記載されることが多いコンピュート（計算機）は、コスト最適化の最大の対象となります。そのため、クラウドの価格比較には欠かせない要素となっています。

コンピュートコストを最適化することで、お客さまの収益に大きな影響を与えることを示すために、このケーススタディを用意しました。

AWS、Azure、Google Cloud Platformで、各クラウドサービスの時間単位オンデマンド価格は以下のとおりです。

チップとプロセッサーについての注意点

プロバイダーは、さまざまなハードウェアとパフォーマンス特性を持つ仮想マシンを展開しています。その結果、チームが実際には必要としないほど強力な（そして高価な！）パフォーマンスを提供するインスタンスタイプを使っていることもあります。

各マシンで同じワークロードを実行し、そのパフォーマンス特性を確認するベンチマークは、実際に支払う金額がどの程度かを確認する方法の1つです。

このアプローチは、何か面白いことを発見するのに役立つことがあります。実際、次のようなことを見つけました。下のグラフは、AWS（t2.2xlarge、8仮想コア）のCPU動作を、数回のアイドル時間の後、さまざまな時間帯で示したものです。単一のクラウドプロバイダー内で、このような予測不可能なCPUの挙動を期待できるでしょうか？

出典：CAST AI

CockroachLabsの2022年クラウドレポートでは、この方法でAWS、Azure、Google Cloudのマシンを評価しています。²その結論の1つが、GoogleはAWSやAzureよりもパフォーマンスが高いというものでした。GCPインスタンスは、価格対性能で上位10インスタンスのうち6つを占めています。

3つのプロバイダーどれも、最低1年間の利用をコミットすることで価格割引が適用されます。この価格モデルは、AWSではReserved Instances、AzureではReserved Savings、Google CloudではCommitted use discountsと呼ばれています。

次の表は、AWS、Azure、Google Cloudの各クラウドサービスのうち、コミットメント期間が1年で、全額前払いの場合の割引価格を比較したものです。

今回、対象のクラウドプロバイダーはすべて、バーストできるパフォーマンスインスタンスを提供しています。これらのインスタンスは、ベースラインとなるCPU性能を提供し、ワークロードが必要となったときに高い性能に上限が上昇するオプションを持ちます。

バーストできるパフォーマンスインスタンスは、低遅延の対話型アプリケーション、マイクロサービス、中小規模のデータベース、または製品プロトタイプに適しています。

AWSのバーストできるインスタンスについて調べたところ、1日平均4時間以上インスタンスに負荷をかける場合は、費用対効果を考えると、バーストしないものを選んだ方が良いことがわかりました。一方で、時々大量の訪問者が来る可能性があるEコマースビジネスを運営するような場合は、バーストできるインスタンスがマッチすることが多いようです。

クラウドの料金を安くするもう1つの方法は、現在誰も使っていないキャパシティを利用することです。クラウドプロバイダーは、余剰キャパシティをおどろくような割引価格で販売しています。AWSのスポットインスタンスはオンデマンド料金の最大90%オフ、GoogleのプリエンプティブVMは通常のものより80%も安くなります。

以下は、USイースト（バージニア州北部）リージョンで、これらのインスタンスを使用した場合の、削減額のポテンシャルです。

スポットインスタンスの価格は、1分ごとに異なることがあります。そのことから、我々が提供する独自のプラットフォーム（CAST AI）を使ってこの設定を分析してみました。このクラウドツールは、パフォーマンスを犠牲にすることなく、コスト削減の可能性を見出すのに非常に有効です。

8CPU、16GBのマシンで、最もコスト効率が良いスポットインスタンスの選択肢を探してみました。

CAST AIは、INF1というインスタンスでワークロードを実行することを提案しました。しかし、このパワフルなGPUインスタンスは通常、多額の費用がかかります。しかし、なぜCAST AIはINF1を選んだのでしょうか？

価格を確認したところ、次のようになりました。

その時点で、INF1は、通常の汎用インスタンスよりも安かったのです。もし、標準的なやり方に固執していたら、このカテゴリーを探すことは思いもよらず、この素晴らしい宝石を見逃していたでしょう。

このことは、クラウドプロバイダー側が共有する種類の知識ではありません。

このクラウド価格比較により、主要なクラウドサービスの違いをご理解いただけたでしょうか。

クラウド費用の管理をDevOpsやFinOpsの専門家に委託している場合でも、必要な費用の2倍はかかっていると考えることができます。自動化されたソリューションでクラウド費用を管理する時期が来ているのです。

CAST AIは、Kubernetesを扱うチームであれば、コスト削減への道を歩み始めるのに最適な場所です。このソリューションは、お客さまのエンジニアが手動で反復作業することなく、節約を保証する戦術を自動的に作成し、実行します。

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