SAAコスト最適化されたアーキテクチャの設計
ある SaaS 企業が Java ベースのマイクロサービスを Amazon ECS（EC2 起動タイプ）の c5.xlarge インスタンスで運用しています。以下の現状と制約があります：
・CPU 使用率は平均 55%、メモリ使用率は 40% で性能に問題はない
・コストを削減しつつ同等以上のパフォーマンスを維持したい
・アプリケーションコードは変更できない
・コンテナイメージのビルドパイプラインは変更可能
最もコスト効率の高い対応策はどれですか。
Ac5.xlarge を c5n.xlarge に変更してネットワーク帯域幅を強化し、サービス間通信のスループットを改善する
c5n.xlarge はネットワーク最適化で c5.xlarge より高価。ネットワーク帯域が問題でない本シナリオではコスト削減・性能維持の要件を満たせない。
Bc5.xlarge をスポットインスタンスとして調達し、On-Demand インスタンスと混在させたクラスターを構成する
EC2 スポットインスタンスはコスト削減効果は高いが AWS による中断リスクがある。常時稼働マイクロサービスでは Drain 設定や On-Demand 混在など追加の耐障害性対応が必要になる。
Cc5.xlarge を c6g.xlarge（Graviton2）に切り替え、ARM64 向けにコンテナイメージを再ビルドして移行する
✓ 正解
Graviton2（c6g）は同世代 Intel インスタンスと比べ最大 40% 優れた価格対性能比を実現。Java は ARM64 対応済みでコンテナイメージ再ビルドのみで移行でき、アプリコード変更不要。
Dc5.xlarge を r5.xlarge に変更してメモリを増設し、JVM ヒープを拡大して GC 頻度を低減させる
r5.xlarge はメモリ最適化で c5.xlarge より高価。メモリ使用率 40% でメモリ圧迫がない状態でのメモリ増設はコスト増加につながり GC 改善効果も限定的。
解説
AWS Graviton2（c6g インスタンス）は、同世代の Intel ベースインスタンス（c5）と比較して最大 40% 優れた価格対性能比を実現する。Java アプリケーションはコードの変更なしに ARM64 環境で動作可能であり、コンテナイメージを ARM64 向けに再ビルドするだけで移行できる。ECS は ARM64 コンテナをネイティブサポートしているため、ビルドパイプラインの変更のみで対応可能。
選択肢Aの c5n.xlarge はネットワーク最適化インスタンスで c5.xlarge より高価。CPU/メモリにボトルネックがない状態でネットワーク帯域を強化してもコスト削減にはならない。
選択肢Bの EC2 スポットインスタンスはコスト削減に有効だが AWS による中断リスクがあり、常時稼働のマイクロサービスには追加の耐障害性設計（Drain・Spot Fleet 等）が必要になる。
選択肢Dの r5.xlarge はメモリ最適化で c5.xlarge より高価。メモリ使用率 40% の状態でメモリを増設してもコスト削減にはならず、むしろコストが増加する。
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