Savings Plans の特典の対象となるサービス - 積立プラン
Amazon EC2AWS FargateAWS LambdaAmazon SageMaker AI

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

Savings Plans の特典の対象となるサービス

AWS では、Compute Savings Plans、EC2 Instance Savings Plans、SageMaker Savings Plans という 3 タイプの Savings Plans を提供しています。Compute Savings Plans は Amazon EC2、AWS Lambda、AWS Fargate の使用量に適用されます。EC2 Instance Savings Plans は EC2 の使用量に、SageMaker AI Savings Plans は SageMaker AI の使用量に適用されます。

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 はサーバーをプロビジョニングしたり管理する必要なくコードを実行できるコンピューティングサービスです。AWS Lambda は必要時にのみコードを実行し、1 日あたり数個のリクエストから 1 秒あたり数千の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。AWS Lambda では、管理を全く必要とせずに、任意のアプリケーションやバックエンドサービスで仮想的にコードを実行できます。AWS Lambda は、高度な可用性のコンピューティングインフラストラクチャでコードを実行し、サーバーとオペレーティングシステム、システムのメンテナンス、容量のプロビショニングと自動スケーリング、コードのモニタリングやログ記録など、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「AWS Lambda とは」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 では、データサイエンティストやデベロッパーが迅速かつ簡単に機械学習モデルの構築とトレーニングを行うことができ、それらを稼働準備が整ったホストされている環境に直接デプロイできます。

SageMaker AI は、統合された Jupyter オーサリングノートブックインスタンスから、調査および分析用のデータソースに簡単にアクセスできるため、サーバーを管理する必要がありません。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。

独自のアルゴリズムやフレームワークもネイティブでサポートされるため、SageMaker AI は、特定のワークフローに適応す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 コンソールから数クリックで起動することで、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。