ある金融分析企業では3種類のワークロードをAWSで運用しています。 ①毎晩22時から翌朝6時にAmazon EMRで実行する大規模バッチ分析ジョブ（チェックポイント機能あり・中断耐性あり） ②日中（8時〜20時）にAmazon ECS Fargate上で稼働するコンテナAPIサービス（突発的な負荷変動あり・サービス停止は許容できない） ③24時間365日稼働する基幹系EC2ワークロード（3年間の継続稼働が確定済み） 現在の月次コストはEC2・ECS合計で大幅な削減余地があり、サービス可用性を維持しながらコスト削減効果を最大化する戦略はどれですか？
各ワークロードの特性に最適化されたコスト戦略を組み合わせることが最大の削減効果をもたらします。 EMRバッチジョブはチェックポイント機能と中断耐性があるため、タスクノードにスポットインスタンスを適用することでEC2コストを最大90%削減できます。マスターノードのみオンデマンドに維持しクラスターの安定性を確保します。 24時間365日・3年間確定稼働の基幹EC2にはEC2インスタンスSavings Plansの3年購入が最大72%の割引を提供します。Savings Plansはリザーブドインスタンスと異なりインスタンスタイプ・サイズ変更に柔軟に対応できます。 ECS Fargateの可変負荷APIサービスには、Fargate Spotをプライマリとしキャパシティプロバイダー戦略でオンデマンドFargateをフォールバックに設定することで、スポット中断時の可用性を維持しながら最大70%のコスト削減を実現できます。 選択肢BのEMR全ノードへの1年リザーブドインスタンス購入は夜間のみ稼働するクラスターに対して日中分のコストが無駄になります。また24時間稼働要件のある基幹EC2の夜間停止は要件違反です。 選択肢CのGlue移行とLambda移植は大規模な開発工数・移行リスクを伴い、コスト最適化のみが目的の場合は過剰なアーキテクチャ変更です。 選択肢DのCompute Savings Plans（1年）をFargateに適用する方法はFargate Spot＋キャパシティプロバイダーの組み合わせより割引率が低く、基幹EC2へのPredictive Scalingは固定負荷ワークロードには効果が限定的でSavings Plans購入による割引機会を逃します。