Google Cloud Platform(GCP)の料金体系は、2025年においても従量課金制を基本としており、初期費用なしで利用でき、使用したリソース分のみ支払う仕組みとなっています。コスト最適化のためには、無料枠の活用や予算アラートの設定、リソースの定期的な見直しなどが重要なポイントとなります。
GCPの料金体系とは?基本の仕組みをわかりやすく解説

Google Cloud Platform (GCP) の料金体系は、使用したリソースに応じて課金される従量課金制を採用しています。この仕組みにより、ユーザーは必要な分だけのリソースを利用でき、無駄なコストを削減することができます。GCPの料金体系の主な特徴は以下の通りです:
- 初期費用不要:サービスの利用開始時に初期費用は発生しません。
- 従量課金制:利用したリソースの量に応じて料金が発生します。
- 解約金なし:サービスの解約時に追加の費用は発生しません。
- 予算アラート機能:設定した予算を超過した際に通知を受け取れます。
- コスト管理ツール:プロジェクトやサービス単位での料金確認や将来の料金予測が可能です。
この料金体系により、ユーザーはクラウドリソースを柔軟に利用しながら、コストを効果的に管理することができます。また、GCPは24時間体制の無料サポートも提供しており、課金や支払いに関する相談も可能です。
主要サービス別の料金比較!コストがかかるポイントをチェック

Google Cloud Platform (GCP) の主要サービスにおいて、コストがかかりやすいポイントは以下の通りです:
- Compute Engine: インスタンスタイプや稼働時間によってコストが変動します。高性能なマシンタイプや長時間の稼働は料金が高くなりますが、Preemptible VMやSpot VMを活用することで最大91%のコスト削減が可能です。
- Cloud Storage: データ量と転送量に応じて課金されます。頻繁にアクセスされないデータには、Nearline、Coldline、Archiveなどの低コストストレージクラスを選択することでコスト最適化が図れます。
- BigQuery: クエリの実行量とストレージ量に基づいて課金されます。大量のデータ分析を行う場合はコストが膨らむ可能性がありますが、無料枠を活用することで一定量までは無料で利用できます。
コスト最適化には、各サービスの料金体系を理解し、適切なリソース選択と使用量の管理が重要です。また、GCPの提供する料金シミュレーションツールを活用することで、より正確なコスト予測が可能となります。
無料枠と割引プログラムを活用!GCPのコストを抑える方法

Google Cloud Platform (GCP) では、コスト削減のための様々な割引プログラムと無料枠が提供されています。特に注目すべきは、確約利用割引(CUD)とSpot VMです。
確約利用割引は、一定期間のリソース使用を確約することで割引料金が適用されるプランです。Compute Engineでは、メモリ最適化マシンタイプで最大70%、その他のマシンタイプで最大55%の割引が可能です。一方、Spot VMは通常のVM価格と比べて60~91%の大幅な割引を実現できますが、GCPが必要とする場合にVMが停止する可能性があるため、中断に耐性のあるワークロードに適しています。これらの割引プログラムを効果的に組み合わせることで、GCPのコストを大幅に抑えることができます。また、新規ユーザー向けの無料枠も活用することで、初期段階でのコスト負担を軽減できます。
コスト最適化の実践テクニック!GCPで無駄なく運用する方法

Google Cloud Platform (GCP) でコストを最適化するには、以下の実践的なテクニックが効果的です:
- 不要なリソースの定期的な削除:未使用のVM、ディスク、古いバックアップなどを特定し、削除することでコストを削減できます。
- インスタンスの柔軟な変更と停止:負荷の低い時間帯にインスタンスサイズを縮小したり、開発環境の未使用時にインスタンスを停止することで大幅な節約が可能です。
- Committed Use Discounts (CUD) の活用:長期的な使用が見込まれるリソースに対してCUDを適用することで、最大70%の割引を受けられます。
- 予算アラートの設定:予期せぬ高額請求を防ぐため、予算アラート機能を活用し、設定した予算を超過した際に通知を受け取るようにします。
これらのテクニックを組み合わせることで、GCPのリソースを無駄なく効率的に運用し、コストを最適化することができます。また、Google Cloud Pricing Calculatorを使用して、導入前に具体的なコスト見積もりを行うことも重要です。
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