S3のコストを大幅に削減した話 - Gunosy Tech Blog
広告技術部のUTです。 最近はカービィディスカバリーをゆっくりやってます 概要 過去の失敗 どうやったか 仕組み 結果 まとめ 概要 昨今ではデータドリブンな意思決定を重視する企業がどんどん増えており、データを活用することにより事業成長へのインパクトを出そうとしています。 データを事業へと活用するためには、蓄積されるデータを分析するために保管しておく必要があります。 弊社も創業時からデータを蓄積し事業に活用することに力を入れてきた企業の一つであり、日々大量のログが収集されています。 またAWSアカウントを複数運用していますが、一番データ量の多い広告アカウントのS3にはペタバイトレベルのデータが保管されています。 普段何気なく使っているデータレイクとしてのS3ですが、少量であれば無視できるくらい小さいので、コストを気にせず使っておられる方も多いのではないでしょうか？ そのようなS3でも巨大な
個人でもAWS Organizationsを使ったほうが良い理由 - 本日も乙
技術書典11で「Amazon Web Servicesコスト最適化入門 マルチアカウント編」を頒布中です。 techbookfest.org BOOTHでも購入できますが、送料（370円）がかかってしまうので、7/25までであれば技術書典のオンラインマーケットだと送料がかからずお得かと思います。オンラインマーケットだと物理本の発送が8月になってしまいますが、BOOTHは私が発送するので注文後数日で届きます。すぐに物理本が欲しい人はBOOTHまで。 booth.pm マルチアカウントに対する障壁の高さ 個人用途におけるマルチアカウントのメリット 使い捨てのAWSアカウントを作ることができる 検証用環境として活用する GCPのプロジェクトと同じような感覚 マルチアカウントのデメリット アカウントの削除（解約）が面倒 セキュリティ コスト管理 まとめ マルチアカウントに対する障壁の高さ 6/19
そのトラフィック、NATゲートウェイを通す必要ありますか？適切な経路で不要なデータ処理料金は削減しましょう | DevelopersIO
コスト最適化のご相談をいただくなかで、NAT Gateway に不要なコストが掛かっているパターンが多くみられます。また、そのような環境に限って NAT Gateway にかなりのコストが掛かっていることを把握されていないケースも少なくありません。 今回は見落としがちな NAT Gateway で無駄なコストが発生してしまうケース、何処へのアクセスで NAT Gateway を浪費してるかを確認する方法、そしてどのような改善パターンがあるかをご紹介します。 （本記事中で記載の価格はいずれも、執筆時点の東京リージョン価格を参考にしています） 目次 よくある構成 NAT Gateway に関わる料金のおさらい NAT Gateway 料金 AWS データ転送料金 実際の料金例 何が NAT Gateway を使ってるのか見当がつかない データ通信の方向を確認 VPC フローログから NAT G
AWSの料金を「ざっくり」計算できるサイトを作る - Qiita
AWSの料金、ややこしいですよね。 サービスの選択肢が多く構成が柔軟なおかけで、さまざまな要件をカバーできるのは嬉しいのだけど、そのぶん料金体系がややこしいので、やるせない気持ちになります。 この気持ちはなんだろう、この気持ちはなんだろう、と自問しているうちに春になってしまったので、AWSの料金を「ざっくり」計算できるサイトを作り始めました。 ざっくりAWS 公式ツールの存在 Simple Monthly CalculatorというAWSの料金を計算できる公式のツールがあるのですが、悲しいことに名前ほどシンプルではありません。 正確な料金を算出するために入力項目が多いのは仕方がないとは思うのですが、サイトを開いたときの威圧感がすごいので、もう少しさっぱりできないかという気持ちがありました。 なので、公式ツールの敷居が高いと感じる自分のような人向けに、料金を「ざっくり」計算できるサイトを作り
EC2インスタンスの価格表を生成するPythonスクリプトを作成しました | DevelopersIO
EC2の価格表を生成する必要があったので、その際のコードを公開します。以下をPythonで実装した感じです。 AWS各サービスの価格情報をスクレイピングするワンライナー 実行環境 Python 2.7.10 Pythonスクリプト 東京リージョンのオンデマンド価格のみ必要であったため、それ以外の情報は破棄しています。 # coding: utf-8 import json import re import sys import datetime import urllib2 def __get_price_list(url): response = urllib2.urlopen(url) # 最終行のcallbackしているJavaScript行を取得する callback_line = response.readlines()[-1] # callback処理の文字列を除去する js_
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