【要約】謎だらけのAWSをClaudeと2人で棚卸しして、月数千ドルのコストを削った話 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
あるWeb開発案件において、長年の運用によりインフラがブラックボックス化していた。誰も全体像を把握できず、不要なリソースが課金され続ける状況に直面した。
- ・構成図がなく、リソース間の依存関係が不明。
- ・「触ると壊れる」という心理的障壁により、不要なリソースが放置されている。
- ・マネジメントコンソールでは、情報の断片化により全体像の把握が困難。
- ・未使用リソースや設定ミスによる不要な課金が継続している。
// Approach
調査の安全性を確保しつつ、AIを活用して効率的にリソースの全体像を把握する手法を採用した。
- ・READ ONLY権限のIAMユーザーを作成し、誤操作による事故を防止。
- ・AWS CLIを用いて、インスタンスやネットワーク等の構造データを一括取得。
- ・取得データをClaudeに投入し、構成の解釈とコスト削減の仮説立案を依頼。
- ・判明した問題点はGitHub Issueに起票し、関係者とのヒアリングを通じて安全に削除。
// Result
3週間の調査を経て、月額数千ドル規模のコスト削減を実現した。技術的な解決だけでなく、組織的な合意形成の重要性も示している。
- ・未使用EC2、EBS、Elastic IP、スナップショットの特定と整理。
- ・不要な監視ダッシュボードやログ保持設定（Never Expire）の最適化。
- ・VPCピアリングの通信経路見直しによる、AZ間転送料の削減。
- ・RDS延長サポート（Extended Support）による追加課金の解消。
Senior Engineer Insight
> 本件の真の価値は、AIによる解析速度の向上ではなく、調査の「安全性」と「合意形成」にある。READ ONLY権限による心理的安全性の確保は、レガシー環境の調査において極めて実践的な戦術だ。また、AIが導き出した「無駄」を鵜呑みにせず、GitHub Issueを通じて現場のコンテキスト（歴史的経緯）を回収するプロセスは、大規模システム運用における事故防止の鉄則と言える。