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🎓 レベル：標準　|　重要度：A（必須）

📎 前提：クラウドとは・IaaS/PaaS/SaaS　|　関連：主要サービスの地図（計算・保存・ネットワーク・DB）・スケーリングと自己修復

要点（BLUF）

• クラウドは使った分だけ課金。だからコストは「何を・どれだけの時間・どれだけの量動かしたか」で決まる。消し忘れと過剰スペックが事故の二大要因。
• スケーリングは2方向。スケールアップ（垂直）＝1台を強くする、スケールアウト（水平）＝台数を増やす。クラウドが得意なのは後者。
• オートスケールは需要に応じて台数を自動で増減し、「ピークに合わせて常時確保」する無駄を消す。これが従量課金の真価。

概念 ── コストは「量 × 時間」で動く

オンプレの費用は「買った瞬間に確定」ですが、クラウドは動かしている間ずっとメーターが回ります。主な課金軸は次の通り（具体単価は要最新確認）。

特に見落としがちなのが egress（外向き通信）。クラウドからインターネットやリージョン外へ出るデータには料金がかかり、設計次第で大きく膨らみます。

仕組み ── 垂直 vs 水平スケーリング

負荷が増えたときの伸ばし方は2つ。

flowchart LR
    subgraph up["スケールアップ（垂直）"]
      u1["小さいVM"] --> u2["大きいVM（CPU・メモリ増強）"]
    end
    subgraph out["スケールアウト（水平）"]
      o1["VM 1台"] --> o2["VM 3台（ロードバランサで分散）"]
    end

クラウドの思想は水平スケール優先。そのためにアプリは「どの1台が落ちても良い」ステートレス（状態をDBや外部ストレージに逃がす）に設計します。この発想がコンテナ（コンテナとは（名前空間・cgroups））と Kubernetes のオートスケール（スケーリングと自己修復）につながります。

仕組み ── オートスケール

需要は時間で波打ちます（昼ピーク・夜閑散）。ピークに合わせて常時台数を確保すると、谷の時間は無駄。オートスケールは指標（CPU使用率・リクエスト数など）を見て台数を自動増減します。

flowchart LR
    metric["メトリクス（CPU使用率など）"] --> rule["ルール判定（しきい値超なら増やす）"]
    rule --> scale["台数を増減"]
    scale --> metric

# 疑似オートスケール設定：CPU平均が60%を超えたら増やし、下回れば減らす
autoscaling:
  min_replicas: 2          # 最低2台（可用性のため）
  max_replicas: 10         # 上限（暴走課金の歯止め）
  target_cpu_utilization: 60

min で可用性の床を、max で暴走課金の天井を必ず設けます。

なぜ水平＋オートスケールなのか

• 無駄をなくすため：従量課金の利点は「使わないとき払わない」。常時ピーク確保はオンプレと同じ無駄を持ち込むことになる。
• 壊れても続けるため：水平に分散していれば1台の故障が全停止にならない。スケーリングと可用性は同じ設計から出てくる。
• でも歯止めは要る：自動で増えるということは、バグや攻撃で自動で課金が膨らむということ。上限と予算アラートで守る。

⚠️ よくある誤解・落とし穴

• 「止めれば必ず無料」→ 種別による。停止中も保存・予約分が課金されることがある。**消す（delete）**まで安心しない。
• 「egress は気にしなくていい」→ 大量配信・リージョン間コピー・ログ転送で外向き通信費が主要因になることがある。CDN・同一リージョン集約で抑える。
• 「オートスケールに上限を付けない」→ 障害や攻撃で青天井に増殖し、高額請求に。max と予算アラートは必須。
• 「とにかく大きいインスタンス」→ 過剰スペックは常時無駄。小さく始めてメトリクスで右サイズに。
• 「コストはあとで見る」→ タグ付け・予算アラート・コスト可視化を最初から入れる。FinOps の基本（要最新確認の各社ツール）。

対応ラボ

なし（概念トピック）。Kubernetes での実際の水平オートスケールは スケーリングと自己修復 で扱います。

関連

• 何を動かすか（計算の選択肢）は 主要サービスの地図（計算・保存・ネットワーク・DB）
• 従量課金を生む借り方の本質は クラウドとは・IaaS/PaaS/SaaS
• 自動の水平スケールと自己修復は スケーリングと自己修復
• キャパシティ設計の信頼性面は キャパシティと信頼性設計

← 第1章 クラウドの基礎 目次