講演に登壇したのは、南アフリカのFinTech（金融とITの融合）のスタートアップ企業でテックリードを務めるリジョイス氏だ。同氏によると、スタートアップの世界では、スピード、少数精鋭のチームであること、機能の迅速なリリースが重視される。その結果、適切なアーキテクチャ設計が後回しになることがあるという。

　リジョイス氏の企業では、Amazon Connectコールセンター機能で取得した通話データの感情分析に単一のLambdaを使用していた。同社では、この運用で1日当たり86.67ドル（約1万円）の費用が発生していた。この費用はどのように発生していたのか。

高額になったコストの背景を30秒で理解する

• このコストを生んでいた原因は“待ち時間”だった。
• AWS Lambdaは従量課金制のサービスだ。従って、サービスを実行中であれば課金される。待ち時間も課金対象となる。
• リジョイス氏の企業では、AWS Lambdaに加えて「Amazon Transcribe」（音声の文字起こしサービス）、「Amazon Comprehend」（自然言語処理サービス）を使っていた。両サービスのデータ処理を待つLambdaの待機中の時間も課金対象になっていた。

3分で分かる要点まとめ

　リジョイス氏の企業では、Amazon Connectの通話データを、Amazon Transcribe、Amazon Comprehendを使い、AWSのストレージサービス「Amazon Simple Storage Service」（Amazon S3）に保存するに保存するまでのプロセスを単一のLambdaで処理していた。

　コスト増大の主因は、外部サービスの応答を待つ時間もLambdaが実行中扱いとなり課金された点にある。

　リジョイス氏は、Lambdaの主要なコスト要因として以下を挙げている。

• Lambdaに割り当てられるメモリの量
• Lambdaのコードのサイズ
• 呼び出し回数（Lambdaは、ミリ秒単位ごとに課金される）

　そこでリジョイス氏は、AWSの「Lambda Power Tuning」（Lambdaのメモリ設定を自動的に最適化するためのツール）を使うことにした。同氏はGitHubのリポジトリにあった実際のデータから、メモリのサイズ別の実行時間とコストを算出、最適値を特定した。

何が変わったのか

　リジョイス氏は、単一のLambdaで感情分析のデータ保存と通知までを実施する設計を止め、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend、Amazon S3用にLambdaを分割することにした。さらに、ログの保持期間を環境別に設定する、ログのサイズとコストを削減するために、ペイロード全体ではなくキー識別子をログに記録するといった施策を実施した。この結果、リジョイス氏のチームは、1日当たり86.67ドル掛かっていた費用を1日当たり2ドル未満に削減することができた。削減率は97.7％だ。

IT部門が取り入れられるアクションは

　Lambdaを使用しているユーザーが今すぐ取り入れられるアクションについて、リジョイス氏は以下を紹介した。

• 「AWS Cost Explorer」（AWSのクラウドサービスのコスト削減を支援するツール）でLambdaだけを抽出し、日次、関数単位で異常値を確認する。
• Lambda Power Tuningを実行し、メモリサイズと実行時間を可視化する。
• 単一のLambdaが外部APIの完了待ちをしていないかを確認し、オーケストレーション用途は分割する。
• AWSの利用料のアラートを設定できる「AWS Budgets Alerts」を使って、コストアラートを設定し、「気付いたら数万円」状態を防ぐ。
• AWSの各サービスで発生したログを収集する「CloudWatch Logs」で必要なログのみ保持するように設定する。さらに、Amazon S3へのログアーカイブ機能などを活用して、Lambdaのログ記録を最適化する。