マネージドKubernetesの料金を理解し、賢く最適化する

クラウドプロバイダー別のKubernetes料金

Amazon EKSの料金

Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)は、クラスター管理料金と、基盤インフラおよび機能への課金を組み合わせた階層型の料金モデルを採用しています。基本レベルでは、Amazon EKSはKubernetesバージョンのサポートティアに応じたクラスターあたりの時間料金を課金します。標準サポート対象のバージョンを実行するクラスターはクラスターあたり$0.10/時、延長サポートを利用するクラスターはクラスターあたり$0.60/時です。

クラスター料金に加えて、ワークロードを実行するインフラの費用も発生します。これには以下が含まれます。

• ワーカーノードとして使用するAmazon EC2インスタンス
• Amazon EBSストレージボリューム
• パブリックIPv4アドレス
• クロスアベイラビリティゾーン通信などのネットワークトラフィック

EKSでAWS Fargateを使用する場合は、Podが消費するvCPUとメモリのリソースに基づき、秒単位(最低1分)の料金モデルで請求されます。

Amazon EKSには、より高度な料金ティアと機能もあります。

• プロビジョンドコントロールプレーンでは、大規模またはレイテンシに敏感なワークロード向けに、専用のコントロールプレーン容量を予約できます。料金はXLティアでクラスターあたり$1.65/時からで、選択する容量レベルに応じて上がります。
• EKS Auto Modeは、ノードのプロビジョニングと管理を自動化します。Auto Modeでは、サービスが管理するインスタンスの稼働時間とタイプに基づき、EC2インスタンス費用に上乗せした追加料金を支払います。

EKSの各種機能やハイブリッドデプロイには追加料金がかかる場合があります。EKSの機能には、Argo CD、AWS Controllers for Kubernetes(ACK)、Kubernetes Resource Orchestrator(KRO)といったマネージド統合が含まれ、基本料金と使用量ベースのメトリクスにより時間単位で課金されます。ハイブリッドおよびエッジデプロイ向けのAmazon EKS Hybrid NodesはvCPU時間ベースの料金で、使用量が増えるほど単価が下がる段階制です。

Google Kubernetes Engineの料金

Google Kubernetes Engine(GKE)は、クラスター管理、コンピュートリソース、クラスターの運用モード、イングレス関連の課金に基づく料金モデルを採用しています。

• GKEは、クラスターあたり$0.10/時の定額クラスター管理料金を1秒単位で課金します。この料金は、Autopilot、ゾーン、リージョン、マルチゾーンの各標準クラスターを含むすべてのクラスターに適用されます。
• Googleは請求先アカウントごとに月額$74.40分のクレジットを提供する無料枠も用意しており、毎月1つのAutopilotクラスターまたはゾーン標準クラスターの費用を相殺できます。

標準クラスターのコンピュートコストは、クラスターノードが使用する基盤のCompute Engineインスタンスに基づきます。これらのインスタンスは、ノードが削除されるまで秒単位(最低1分)で課金されます。Compute Engineの確約利用割引を活用すればこれらのコストを削減できます。GKEには、オートスケーリング、クラスターライフサイクル管理、コスト可視化、マルチクラスター管理などの機能が追加料金なしで含まれます。

Autopilotの料金は仕組みが異なります。

• 汎用のAutopilotワークロードでは、GKEはPodベースの課金を採用しています。基盤のノードではなく、実行中のPodがリクエストしたCPU、メモリ、エフェメラルストレージに対して支払います。スケジュールされていない、完了済み、または失敗したPodには課金されません。
• GPU、アクセラレータ、特定のマシンシリーズといった特定のハードウェアをリクエストするAutopilotワークロードでは、GKEはノードベースの課金を採用しています。このモデルでは、ワークロード用にプロビジョニングされたCompute Engineノード全体の費用に加え、Autopilotの管理に対する割増料金を支払います。

Azure Kubernetes Serviceの料金

Azure Kubernetes Service(AKS)には、Free、Standard、Premium、Automaticの各料金オプションがあります。Freeティアは実験や開発向けです。SLAはなく、基盤リソースの費用のみを支払います。本番ワークロード向けのStandardティアは、金銭的保証付きのAPIサーバー稼働率SLAが追加され、クラスターあたり月額$73です。

Premiumティアは、Kubernetesバージョンの長期サポートに対応します。SLAが含まれ、標準的なKubernetesコミュニティのサポート期間を超えたバグ修正とセキュリティ更新でサポートを延長します。Premiumの料金はクラスターあたり月額$438です。

コンピュートコストは、AKSノードが使用する仮想マシンに基づいて別途課金されます。Azureは従量課金、Savings Plans、予約、Spotインスタンスに対応しています。

AKS Automaticは、アップグレード、ノードプロビジョニング、スケーリング、ネットワーク構成が自動化されたマネージド環境を提供します。ホストされるコンポーネントに対してクラスターあたり月額$116.80、加えて仮想マシン料金と、汎用、コンピュート最適化、メモリ最適化、ストレージ最適化、機密コンピューティング、ハイパフォーマンスコンピューティング、GPUアクセラレーテッドコンピューティングといったワークロードタイプに応じたvCPUあたりの追加料金がかかります。

DigitalOcean(DOKS)の料金

DigitalOcean Kubernetes(DOKS)は、標準のKubernetesコントロールプレーンに課金しません。Dropletワーカーノード、ブロックストレージ、ロードバランサー、帯域超過分といったリソースにのみ支払います。コントロールプレーンの高可用性は、月額$40のアドオンとして利用できます。

ノードの料金はDropletのタイプ(ベーシックまたは専用CPUオプション)によって異なります。

• ベーシックノードは1ノードあたり月額$12から。
• CPU最適化ノードは月額$42から。
• 汎用ノードは月額$63から。
• メモリ最適化ノードは月額$84から。
• ストレージ最適化ノードは月額$163から。
• NVIDIA H100を使用するGPUノードはオンデマンドで1ノードあたり$3.39/時。

DOKSには、アップデート、オートスケーリング、Cilium Hubbleベースのセキュリティとオブザーバビリティなど、Kubernetes管理機能が追加料金なしで含まれます。DigitalOcean Container Registryは500 MiBまで無料です。

帯域幅の料金はプール型の割り当て方式です。ベーシックノードには、1ノードあたり月2,000 GiBからの無料のアウトバウンドデータ転送が含まれます。超過分は1 GiBあたり$0.01で、インバウンドおよび内部転送は無料です。

Kubernetesのコスト最適化戦略

Kubernetesを利用する組織がコスト管理を改善するための方法をいくつかご紹介します。

1. CPU・メモリリクエストのライトサイジング

不適切なCPU・メモリリクエストは、Kubernetesの過剰支出の一般的な原因です。リクエストが高すぎると、Kubernetesはワークロードが実際に使用する以上のリソースを予約するため、ノードの使用率が下がり、インフラコストが無駄になります。逆にリクエストが低すぎると、リソース逼迫時にスロットリング、不安定化、Podの退避が発生する可能性があります。Kubernetesメトリクスサーバー、Prometheus、Goldilocks、あるいはクラウドネイティブなコスト管理プラットフォームなどのツールが、過剰にプロビジョニングされたワークロードの特定に役立ちます。

メリット

• ノード使用率が向上し、アイドル状態のインフラコストを削減できる
• ノードあたりのPod密度を高められる
• 不要なクラスタースケーリングイベントを減らせる
• スケジューリング効率とキャパシティプランニングの改善につながる
• クラウドのコンピュート費用とリザーブドインスタンスの必要量を抑えられる

デメリット

• 過度な削減はスロットリングや不安定化を招く可能性がある
• 継続的な監視と定期的な調整が必要
• デプロイメントごとに使用パターンが大きく異なる場合がある
• ステートフルまたはバースト性の高いワークロードは正確なサイジングが難しい

主な検討事項

• 短期間のスナップショットではなく、長期的なCPU・メモリ使用傾向を分析する
• 意図しないスロットリングを避けるため、リクエストとリミットを別々に設定する
• GoldilocksやVPAのレコメンデーションモードといった推奨ツールを活用する
• 開発・ステージング環境では、より小さいデフォルトリクエストを適用する
• 大規模リリース、トラフィック変動、アーキテクチャ更新の後にサイジングを見直す
• 調整後はOOMKilledイベント、CPUスロットリング、退避率を監視する

2. Cluster AutoscalerまたはKarpenter方式のプロビジョニングを活用する

クラスターのオートスケーリングは、ワークロードの需要に応じてワーカーノードを自動的に追加・削除することで、インフラの無駄を削減します。固定台数のノードを稼働させる代わりに、オートスケーリングがクラスター容量を動的に調整します。KubernetesのCluster Autoscalerは、保留中のPodとノード使用率を監視します。ワークロードをスケジュールできないときにノードを追加し、容量が不要になったら使用率の低いノードを削除します。AWS向けのKarpenterのような新しいプロビジョニングシステムは、ワークロードの要件に基づいてインスタンスタイプを動的に選択します。

メリット

• アイドル状態のクラスター容量によるコストを削減できる
• インフラをワークロードの需要に自動的に適応させられる
• ノード全体のリソース使用率が向上する
• 最適化されたインスタンスタイプの動的なプロビジョニングに対応
• スポット/プリエンプティブル容量をより有効に活用できる

デメリット

• 不適切なスケーリングポリシーは不安定化を招く可能性がある
• 頻繁なスケーリングイベントがアプリケーションのパフォーマンスに影響する場合がある
• 急激なスパイク時にはスケーリングの遅延がワークロードに影響し得る
• 運用上の監視とトラブルシューティングがより複雑になる

主な検討事項

• 現実的なスケールアップ/スケールダウンのしきい値を設定する
• 本番相当のトラフィック条件下でオートスケーリングの挙動をテストする
• 可能な場合はワークロードを考慮したプロビジョニングを使う
• オートスケーリングを正確なPodリソースリクエストと組み合わせる
• ノードの入れ替わり、保留中のPod、スケジューリング遅延を監視する
• ステートフルなワークロードに対する過度なスケールダウンを防止する

3. 水平・垂直Podオートスケーリングを活用する

Horizontal Pod Autoscaler(HPA)とVertical Pod Autoscaler(VPA)は、アプリケーションレベルでリソース使用を最適化します。HPAは、CPU使用率、メモリ使用率、カスタムアプリケーションメトリクスなどに基づいてPodレプリカ数をスケールします。VPAは、観測された使用パターンに基づいて各Podに割り当てるCPU・メモリリクエストを調整します。

メリット

• アプリケーションリソースの過剰なプロビジョニングを削減できる
• 変化するトラフィックパターンに自動的に適応する
• クラスターの効率とワークロード密度が向上する
• 負荷時のアプリケーションパフォーマンス向上に寄与する
• 手動のスケーリング作業を減らせる

デメリット

• 不適切なスケーリングしきい値は不安定化を招く可能性がある
• VPAは調整時にワークロードを再起動する場合がある
• 突発的なトラフィックスパイクに対してスケーリングの反応が遅れることがある
• HPAとVPAの併用は競合を引き起こす可能性がある

主な検討事項

• HPAは主にステートレスでスケーラブルなサービスに使う
• 自動化を有効にする前に、VPAをレコメンデーションモードで運用する
• 適切な最小・最大レプリカ数を定義する
• より正確なスケーリング判断のためにカスタムメトリクスを使う
• スケーリングの頻度とワークロードの安定性を監視する
• メモリに敏感なアプリケーションでは、CPUのみに基づくスケーリングを避ける

4. スポット/プリエンプティブルインスタンスは慎重に活用する

AWSとAzureのSpotインスタンス、Google Cloudのプリエンプティブルインスタンスは、オンデマンドの仮想マシンより低価格で提供されます。クラウドプロバイダーが短い予告で回収する可能性があるため、これらの割引インスタンスは耐障害性のあるワークロードに適しています。バッチ処理、CI/CDジョブ、バックグラウンドワーカー、ステートレスアプリケーションといったKubernetesワークロードは、スポットインフラの有力な候補となることが多くあります。

メリット

• コンピュートコストを大幅に削減できる
• インフラ全体の効率が向上する
• 耐障害性のあるワークロードやバッチワークロードに適している
• 大規模なコンピュート容量を低コストで確保できる
• Kubernetesのスケジューリング制御と統合できる

デメリット

• インスタンスが予告なく終了する可能性がある
• クリティカルまたはステートフルなワークロードには不向き
• 回復力のあるアプリケーション設計が必要
• スポットの供給状況はリージョンやインスタンスタイプによって異なる

主な検討事項

• スポット容量は主に非クリティカルなワークロードに使う
• 同一クラスター内でスポットノードとオンデマンドノードを組み合わせる
• taint、toleration、ノードアフィニティのポリシーを設定する
• リトライ、レプリケーション、グレースフルな中断処理を実装する
• 中断頻度とワークロードの復旧時間を監視する
• 中断リスクを減らすため、インスタンスタイプとアベイラビリティゾーンを分散させる

5. ネームスペースおよびチーム単位の予算を設定する

Kubernetes環境が成長するにつれ、クラスターは複数のチーム、アプリケーション、事業部門で共有されるのが一般的です。ガバナンスの仕組みがなければ、リソース使用は明確な所有者や責任の所在がないまま拡大し、インフラコストの管理が難しくなります。ネームスペースレベルの予算設定とリソース制御は、無秩序な拡大を抑え、コストの可視性を高めるのに役立ちます。KubernetesのResourceQuotaとLimitRangeポリシーにより、ネームスペース内のCPU、メモリ、ストレージ、オブジェクト数を制限できます。

メリット

• チーム間のコスト責任が明確になる
• 無秩序なリソース消費を防止できる
• ガバナンスとキャパシティポリシーの徹底に役立つ
• 社内のコスト配分とレポーティングが簡素化される
• より効率的なワークロード計画を促進する

デメリット

• 厳格なクォータは開発ワークフローを遅らせる可能性がある
• 予算ポリシーには継続的なメンテナンスが必要
• 共有クラスターではコスト帰属が複雑になり得る
• 制限の厳しすぎるポリシーは運用上の摩擦を生む可能性がある

主な検討事項

• ResourceQuotaとLimitRangeポリシーを一貫して適用する
• KubecostやOpenCostといったツールでコスト配分を実装する
• ネームスペース、アプリケーション、事業部門ごとに支出を追跡する
• ワークロードの変化に合わせてクォータポリシーを定期的に見直す
• ガバナンス制御と開発者の柔軟性のバランスを取る
• 異常な使用量スパイクや予算超過に対するアラートを設定する

PerfectScaleによるKubernetesコスト最適化

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よくある質問

Kubernetesの費用はどれくらいかかりますか?

Kubernetes自体は無料のオープンソースです。費用は運用から発生します。マネージドKubernetesサービスを利用する場合、通常は以下を支払います。

• AWS EKSとGoogle GKEでは、クラスターあたり約$0.10/時(月額約$73)のコントロールプレーン料金
• ワークロードを実行するVMのワーカーノード費用 — 通常、請求額の中で最も大きな割合を占めます
• 永続ボリュームのストレージ費用
• データエグレスとロードバランサーのネットワーク費用

Azure AKSは本番向け(Standard)ティアに月額$73を課金します。DigitalOcean Kubernetesはコントロールプレーンに一切課金しません。

マネージドKubernetesの料金とは何ですか?

マネージドKubernetesの料金とは、AWS、Google Cloud、Azure、DigitalOceanといったクラウドプロバイダーが、Kubernetesコントロールプレーンの運用・保守を代行するために課金する料金を指します。クラスターインフラを自組織で構築・管理する代わりに、プロバイダーがアップグレード、パッチ適用、可用性を担います。

ワークロードが使用する基盤リソース(仮想マシン、ストレージ、ネットワークトラフィック)の費用は引き続き発生します。管理料金はこれらのリソース費用に上乗せされます。

Amazon EKSの費用はいくらですか?

Amazon EKSは、標準サポート対象のKubernetesバージョンを実行するクラスターに対し、クラスターあたり$0.10/時(月額約$73)を課金します。延長サポート対象のクラスターはクラスターあたり$0.60/時です。

これに加えて、以下の費用が発生します。

• ワーカーノードとして使用するEC2インスタンス
• EBSストレージボリューム
• ネットワークトラフィック(クロスAZ、エグレス)
• パブリックIPv4アドレス

EKSでAWS Fargateを使用する場合は、各Podが消費するvCPUとメモリに対し、秒単位(最低1分)で課金されます。

Google GKEの費用はいくらですか?

Google GKEは、すべてのクラスタータイプに対してクラスターあたり$0.10/時を課金します。Googleは請求先アカウントごとに月額$74.40分のクレジットも提供しており、毎月1つのゾーンクラスターまたはAutopilotクラスターを無料でカバーできます。

標準クラスターでは、ノードを実行するCompute Engineインスタンスの費用を支払います。Autopilotクラスターの料金は仕組みが異なります。

• 汎用ワークロード: 基盤のノードではなく、PodがリクエストしたCPU、メモリ、ストレージに対して支払います
• GPUや特定のハードウェアを必要とするワークロード: GKEはノードベースの課金を採用し、プロビジョニングされたノード全体の費用に加えてAutopilotの管理割増料金を支払います

Azure AKSの費用はいくらですか?

Azure AKSには複数のティアがあります。

• Freeティア: 管理料金なし。ノードとリソースの費用のみを支払います。SLAなし。開発とテストに最適
• Standardティア: クラスターあたり月額$73で、金銭的保証付きの稼働率SLA付き。本番ワークロード向け
• Premiumティア: クラスターあたり月額$438。セキュリティ更新とバグ修正を延長する長期サポートが追加されます
• Automaticティア: ホストされるコンポーネントに月額$116.80、加えてワークロードタイプに応じたvCPUあたりの課金

ワーカーノードのVM費用は、どのティアを利用する場合でも別途課金されます。

DigitalOcean Kubernetesの費用はいくらですか?

DigitalOcean Kubernetes(DOKS)はコントロールプレーン料金を課金しません。使用するリソースにのみ支払います。

• ベーシックノード: 1ノードあたり月額$12から
• CPU最適化ノード: 月額$42から
• 汎用ノード: 月額$63から
• メモリ最適化ノード: 月額$84から
• GPUノード(NVIDIA H100): 1ノードあたり$3.39/時

コントロールプレーンの高可用性は月額$40のオプションアドオンです。アウトバウンドデータ転送は1ノードあたり月2,000 GiBまで無料で、超過分は1 GiBあたり$0.01です。