リザーブドインスタンス
リザーブドインスタンス（Reserved Instances、RI）とは、AWS（Amazon Web Services）が提供するコスト削減オプションの一つで、一定の期間（通常1年または3年）の使用量を事前に予約して購入することで、オンデマンド料金よりも安い料金でインスタンスを利用できる仕組みです。
以下がリザーブドインスタンスの特徴です：
- 長期契約による割引
通常、オンデマンドインスタンスを使用するよりも、リザーブドインスタンスは1年または3年の期間で契約することで、最大で75％ほどコストを削減できます。 - 3つの支払いオプション
- 全額前払い（All upfront）: 最も割引率が高く、契約期間全体の料金を前払いします。
- 部分前払い（Partial upfront）: 部分的に前払いし、残りを月々支払うオプションです。
- 前払いなし（No upfront）: 前払いなしで、月ごとに料金を支払います。割引率は最も低くなります。
- 使用対象
リザーブドインスタンスは、EC2インスタンスに限定されているわけではなく、他のサービス（RDS、ElastiCache、Redshiftなど）にも利用できます。 - フレキシブルなオプション
最近では、リザーブドインスタンスの中でも「Convertible Reserved Instances」というオプションがあり、契約期間中に異なるインスタンスタイプやリージョンへの変更が柔軟に行えます。 - 利用範囲の制限
リザーブドインスタンスは、購入時に指定したインスタンスタイプ、リージョン、アベイラビリティゾーンなどに制限されますが、利用する範囲を柔軟にできる「リージョンリザーブドインスタンス」もあります。
これにより、リザーブドインスタンスは長期間安定的にサーバーを使用するワークロードに適しており、クラウド利用コストを大幅に削減できるメリットがあります。
Savings Plans
Savings Plansは、AWSが提供するコスト削減のオプションで、リザーブドインスタンスに似た割引を提供しますが、より柔軟で幅広いサービスに適用できる点が特徴です。Savings Plansは、1年または3年の期間中に一定の利用額を前もってコミットすることで、使用するインスタンスやサービスに応じてコストを削減できるプランです。
特徴:
- 柔軟性
Savings Plansは、特定のインスタンスタイプやリージョンに縛られず、AWSのさまざまなサービスやリージョンで割引を適用できるため、使用するインスタンスやサービスを変更しても割引を受け続けられます。 - 2種類のプラン
- Compute Savings Plans:
- 最も柔軟なプランです。EC2インスタンス（リージョンやインスタンスタイプに関係なく）、Fargate、Lambdaなど、幅広いAWSのサービスに割引を適用できます。
- 他のリージョンやインスタンスタイプに変更しても、コミットした金額内であれば割引が適用されます。
- EC2 Instance Savings Plans:
- EC2インスタンスに特化したプランで、特定のインスタンスタイプやリージョン内で割引が適用されます。リザーブドインスタンスに似ていますが、利用期間中にアベイラビリティゾーンやインスタンスファミリー内で変更する柔軟性があります。
- 支払いオプション
Savings Plansはリザーブドインスタンスと同じく、以下の3つの支払いオプションがあります。
- 全額前払い（All upfront）: 事前に全額を支払うことで、最も高い割引率を受けることができます。
- 部分前払い（Partial upfront）: 部分的に前払いし、残額を月々支払います。
- 前払いなし（No upfront）: 毎月の使用量に応じて料金を支払いますが、割引率は最も低くなります。
- 適用対象
Savings Plansは、EC2インスタンス、Fargate、Lambdaなどのさまざまなコンピューティングリソースに対して適用できます。特に、Compute Savings Plansは幅広いAWSサービスに対応しているため、柔軟に利用可能です。
リザーブドインスタンスとの違い:
- 柔軟性: リザーブドインスタンスは特定のインスタンスタイプやリージョンに縛られるのに対し、Savings Plansはリージョンやインスタンスタイプをまたいで適用されます。
- カバー範囲: リザーブドインスタンスは主にEC2インスタンスに限定されますが、Savings PlansはEC2に加えてFargateやLambdaにも対応しています。
Savings Plansは、特定の期間中にコンピューティングリソースを長期間使用する予定がある場合に、AWSの利用コストを最適化するための非常に効果的な手段です。