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Savings Plans の特典の対象となるサービス

AWS には、Compute Savings Plans、EC2 Instance Savings Plans の 3 種類の Savings Plans が用意されています。 Compute Savings Plans SageMaker Compute Savings Plans は、Amazon EC2、 AWS Lambda、および 全体の使用量に適用されます AWS Fargate。EC2 Instance Savings Plans は EC2 の使用に適用され、SageMaker AI Savings Plans は SageMaker AI の使用に適用されます。

Amazon EC2

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) は、Amazon Web Service Inc. (AWS) のクラウドでスケーラブルなコンピューティングキャパシティーを提供します。Amazon EC2 の使用により、ハードウェアに事前投資する必要がなくなり、アプリケーションをより速く開発およびデプロイできます。Amazon EC2 を使用すると、必要な数 (またはそれ以下) の仮想サーバーの起動、セキュリティおよびネットワーキングの構成、ストレージの管理ができます。Amazon EC2 は、要件変更や需要増に応じてスケールアップまたはスケールダウンできるため、トラフィック予測の必要性を軽減できます。

Amazon EC2 の詳細については、「Amazon EC2 入門ガイド」の「Amazon EC2 とは」を参照してください。

AWS Fargate

AWS Fargate は、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) と Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) の両方で動作するコンテナ用のサーバーレスコンピューティングエンジンです。Fargate を使用すると、アプリケーション構築への集中が容易になります。Fargate を使用すると、サーバーのプロビジョニングと管理が不要になり、アプリケーションごとにリソースを指定して支払いを行うことができます。また、バイデザインによるアプリケーション分離でセキュリティが向上します。

Fargate は、Compute Savings Plans の対象となります。

Amazon ECS on Fargateの詳細については、「Amazon Elastic Container Service デベロッパーガイド」の「Amazon Elastic Container Service とは」を参照してください。

Amazon EKS on Fargate の詳細については、「Amazon EKS ユーザーガイド」のうち、「Amazon Elastic Kubernetes Service とは?」を参照してください。

AWS Lambda

AWS Lambda は、サーバーのプロビジョニングや管理を行わずにコードを実行できるようにするコンピューティングサービスです。 は、必要な場合にのみコード AWS Lambda を実行し、1 日あたり数リクエストから 1 秒あたり数千リクエストまで自動的にスケーリングします。使用したコンピューティング時間に対してのみお支払いいただきます- コードが実行中でなければ料金はかかりません。を使用すると AWS Lambda、ほぼすべてのタイプのアプリケーションまたはバックエンドサービスのコードを実行できます。すべて管理なしで実行できます。 は、サーバーとオペレーティングシステムのメンテナンス、容量のプロビジョニングと自動スケーリング、コードのモニタリングとログ記録など、可用性の高いコンピューティングインフラストラクチャでコード AWS Lambda を実行し、コンピューティングリソースのすべての管理を実行します。

Lambda は Compute Savings Plans の対象となります。

Lambda の詳細については、「 AWS Lambda デベロッパーガイド」の「 とは AWS Lambda」を参照してください。

Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI は、フルマネージド型の機械学習サービスです。SageMaker AI を使用すると、データサイエンティストとデベロッパーは、機械学習モデルをすばやく簡単に構築してトレーニングし、本番環境に対応したホスト環境に直接デプロイできます。

SageMaker AI は、データソースに簡単にアクセスして探索と分析できるように統合された Jupyter オーサリングノートブックインスタンスを提供するため、サーバーを管理する必要はありません。また、一般的な機械学習アルゴリズムも使用できます。そうしたアルゴリズムは、分散環境できわめて大容量のデータに対しても効率良く実行できるよう最適化されています。

SageMaker AI は、bring-your-own-algorithmsとフレームワークをネイティブにサポートしているため、特定のワークフローに合わせて調整できる柔軟な分散トレーニングオプションを提供します。SageMaker AI Studio または SageMaker AI コンソールから数回クリックするだけで起動し、安全でスケーラブルな環境にモデルをデプロイします。

SageMaker AI は SageMaker AI Savings Plans の対象となります。

Amazon SageMaker AI の詳細については、Amazon SageMaker AI デベロッパーガイド」の「Amazon SageMaker AI とは」を参照してください。 Amazon SageMaker