大規模SaaS企業が5つのAWSアカウントにまたがって800台のEC2インスタンスを運用しています。 【現在の状況】 ・EC2月次費用：約$290,000（On-Demand料金） ・インスタンス選定ポリシー： - 開発/テスト環境：t3.medium（すべてのワークロードで統一） - 本番環境：c5.2xlarge（計算処理）、r5.2xlarge（メモリ集約）、m5.2xlarge（汎用） ・CloudWatchの過去90日間のデータ：インスタンスの42%がCPU平均使用率30%未満 ・一方で一部の本番インスタンスはCPU平均が80%以上で高負荷状態 ・各チームが独自にインスタンスタイプを選択しており、体系的な最適化プロセスがない 【要件】 ・EC2費用を30%以上削減する（SLAを維持しつつ） ・CPU平均だけでなく、メモリ・ネットワーク・ピーク負荷も考慮した推奨を受ける ・全5アカウントを一元的に分析・管理する ・継続的に最適化推奨を受け、定期的なレビューサイクルを確立する ・推奨変更の実装を承認フロー付きで自動化する これらの要件を最小の運用オーバーヘッドで満たす構成はどれですか？
AWS Compute Optimizer は ML を使用して CPU・メモリ・ネットワーク・ディスク I/O のパターンを分析し、ピーク負荷も考慮した具体的なインスタンスタイプ変更推奨を提供します。Organizations統合で全5アカウントを一元管理でき、Step Functions の承認フロー付き自動化で安全なリサイズが実現できます。 選択肢Bの Trusted Advisor は CPU 平均10%未満・14日間という固定閾値のみで、メモリ・ネットワーク・ピーク負荷は考慮しません。 選択肢Cの CUR+Athena はコストデータはありますが EC2 パフォーマンスデータは含まれません。 選択肢Dの 手動ダッシュボードレビューは800台のスケールでは非現実的です。