Aurora Serverless v2 コスト最適化術 ~課金モデルの理解から実践まで~

本資料は「Aurora Serverless v2」を活用したAWSコスト最適化の実践レポートです。SNS開発に伴うRDSコストの高騰に対応するため、Auroraのコスト構造を理解し、トラフィック変動に応じたServerless v2の導入、ElastiCacheの併用、パフォーマンス分析ツールの活用などを通じて、最大50%以上のコスト削減を実現しました。運用のTipsや課金モデル比較も詳しく解説されています。

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1. 2025-03-27 IBaraki keigo
 茨木 啓瑚 Aurora Serverless v2 コスト最適化術 ~課金モデルの理解から実践まで~ AWSコスト 春の総決算2025
2. 茨木 啓瑚 Cyber Agent/AI 事業本部 アルトレオス株式会社 / PIAMY Ibaraki Keigo 自己紹介 ＠oyasumi_pants 2
3. アプリの紹介 PIAMY 3
4. なぜ取り組んだか？と対象となる人 Aurora のコスト構造を理解 コスト削減の実践方法 運用の Tips 本日の流れ Agency Name x Partner Name Ph ase X 4
5. なぜ取り組んだか？と対象となる人 Aurora のコスト構造を理解 コスト削減の実践方法 運用の Tips 本日の流れ Agency Name x Partner Name Ph ase X 5
6. なぜ取り組んだか？ d スピード感を持たせた SNS 開発においてコストが 高くなっていっf d AWS コストが となる可能性が高( d RDS は幅広く使われるケースがあると思うので、少 しでも役に立て d 他にも活用術があれば教えて欲しい 今後事業存続の鍵 6
7. 対象となる人 Aurora（RDS）を使っているが、あまり コストに関心を持てていない方 Aurora（RDS）を使っていて「もっとこ ういうこと出来るよ！」を知っている方 Amazon Aurora 7
8. なぜ取り組んだか？と対象となる人 Aurora のコスト構造を理解 コスト削減の実践方法 運用の Tips 本日の流れ Agency Name x Partner Name Ph ase X 8
9. Amazon Aurora とは 高性能でスケーラブルなRDB
   99.99%の可用性と自動復旧が特長 MySQL・PostgreSQL互換で
   既存アプリとの親和性も高い https://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/ Amazon Aurora 9
10. 2種類の稼働方式 H インスタンスサイズを手動で指 定・管% H 常時稼働でコストが一) H 長時間接続・安定性が重要な場合 に向いている H キャパシティ（ACU）を自動でス ケーリンd H 負荷に応じて自動でスケー` H 短期的・変動のあるトラフィック 向き プロビジョニングされた Aurora Aurora Serverless（v1, v2） https://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/ 10
11. 2種類の選定基準 選定基準 V プロビジョニングは必要なインスタンスクラスを見定め& V Serverless は で のメモリと相応の CPU 使用 に対4 V 例えば クラスだと なので、最小 ACU を にすればほぼ同じ容量にスケールダウンで きる 1ACU 2GiB “db.r6g.xlarge“ 32GiB 16ACU https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html 11
12. 2種類の課金額比較 プロビジョニングされた Aurora “db.r6g.xlarge“ の場合 Aurora Serverless（v2） 16 ACU の場合 1時間 $0.627（Asia Pacfic Tokyo） $2.4（Asia Pacfic Tokyo） 1日 $15.048（Asia Pacfic Tokyo） $57.6（Asia Pacfic Tokyo） https://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/pricing/ 12
13. 2種類の課金額比較 プロビジョニングされた Aurora “db.r6g.xlarge“ の場合 Aurora Serverless（v2） 16 ACU の場合 1時間 $0.627（Asia Pacfic Tokyo） $2.4（Asia Pacfic Tokyo） 1日 $15.048（Asia Pacfic Tokyo） $57.6（Asia Pacfic Tokyo） https://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/pricing/ 1日を通して するので、コストが安くなる 可能性がある ACU が増減 13
14. なぜ取り組んだか？と対象となる人 Aurora のコスト構造を理解 コスト削減の実践方法 運用の Tips 本日の流れ Agency Name x Partner Name Ph ase X 14
15. 今回 Aurora の DB モードの選定 選定基準 ELB に対する1週間のトラフィック履歴 定期的なピーク帯が存在 i 変動のあるトラフィックから、 を採用 Serverless v2 15
16. 継続的な機能開発によるコスト高騰 DB コストの高騰 T 青い部分が RDS のコ ス2 T ピーク時で全体の 程度が DB コストに なっていた 8割 16
17. Aurora のモニタリング https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMonitoring.Metrics.html Cloud Watch † 現在の ACU の指標 Serverless Database Capacity を参W † ピーク帯でほぼ 100% 17
18. Performance Insight の活用 Performance Insight W データベースの負荷を 視覚化できる （標 準搭載9 W SQLや待機イベントの 情報をもとに がスムーズに できる パフォー マンス分析ツール 問題の特 定と改善 SQL waits / high CPU https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.html 18
19. アプリケーションの継続的改善 g Aurora にアクセスし ていた部分を一気に ElastiCache に載せ替 える施) g タイムライン・ピアリ ング（ハッシュタグ） 検索部分を徹底改善 cache 構造見直し 19
20. どうなったか① メトリクス比較 ACU 使用がおおよそ 程度軽減！ 50% Before After 20
21. どうなったか② Performance Insight CPU 使用が大きかったクエリがほとんど消えた！ Before After 21
22. どうなったか③ コスト観点 ピーク時と比較して RDS コストが に！ 50% 以下 1度目の大きな改善 2度目の大きな改善 22
23. なぜ取り組んだか？と対象となる人 Aurora のコスト構造を理解 コスト削減の実践方法 運用の Tips 本日の流れ Agency Name x Partner Name Ph ase X 23
24. Serverless v2 の Tips ゼロキャパシティへのスケーリング https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/11/amazon-aurora-serverless-v2-scaling-zero-capacity/ — Aurora Serverless v2 が できるようにr — 利用されていない時間 のコストをほぼゼロに できて非常に経済的 ゼロキャパシ ティ スケールリング 24
25. Performance Insight の Tips Database Insight w な ど、より広範囲をカ バーし、統合表W w Standard は無料、 Advanced は詳細分析 ＆長期保存が可能（有 料） スローログクエリ https://docs.aws.amazon.com/ja_ jp/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Database-Insights.html 25
26. まとめ 26 高騰したRDSコストに対し、Aurora Serverless v2で最適化 一定のピークと変動のあるトラフィックに応じて、スケーラブルなDBを選択すること で無駄な常時稼働コストを回避。 アプリの特性と向き合いながらコストを約50％削減 ElastiCache や InMemory Cache を併用し、DBアクセスを減らす工夫がパフォーマ ンス向上とコスト削減の両立に貢献。 DB選定20しっかり行い、継続的に見直すことが重要 現状に満足せず、モニタリングツールを活用してアプリやDBの状態を常に観察・改善 していくことが重要。
27. THANK YOU ! IBaraki keigo
 茨木 啓瑚