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DatadogとAWS連携のコスト削減術：見落としがちな2つのポイント

 
Contents
  1. はじめに
  2. 対象読者
  3. 技術背景
  4. 課題詳細
  5. 解決アプローチ
  6. 実装手順
  7. 結果と効果
  8. まとめ
  9. 参考資料

はじめに

  • Datadogの利用料金とは別に隠れているAWS側のコストを削減する方法を紹介します
  • 読書時間：約5分
  • 技術スタック：AWS、Datadog

対象読者

  • DatadogでAWSモニタリングを実施している方
  • AWSとDatadogの連携コストを最適化したい方
  • クラウド監視コストに悩んでいるインフラ/SRE担当者

技術背景

AWS環境を監視するとき、多くの組織はDatadogのような監視ツールを利用しています。しかし、Datadogの月額料金だけでなく、意外と見落としがちなのがAWS側で発生するAPI呼び出しコストです。Datadogは定期的にAWSのCloudWatch APIを呼び出してメトリクスを収集していますが、この部分にもコストが発生しています。

Datadogの公式ドキュメントによると、AWSインテグレーションではデフォルトで10分ごとにクローラーがメトリクスを収集します。CloudWatchから5分間隔のメトリクスを受け取る場合、CloudWatchの処理に5〜10分、Datadogのデフォルトポーリング間隔に10分、さらにキューイングとCloudWatch APIの制限により最大5分が加わり、合計で15〜20分の遅延が発生する場合があります。

課題詳細

  • Datadogの利用料とは別に、AWS CloudWatch APIの呼び出しコストが発生している
  • デフォルト設定ではすべてのリージョンから10分間隔でデータを収集している
  • 使用していないリージョンや必要以上に頻繁なポーリングによる無駄なコストが発生

AWS re:Postの記事によると、DatadogのAWS統合による追加コストは、主にCloudWatch APIの呼び出し頻度と範囲に大きく影響されます。デフォルト設定のままでは、すべてのリージョンとサービスからメトリクスを収集するため、使用していないリソースに対してもコストが発生しています。

解決アプローチ

私が実際に行った2つのコスト削減アプローチを紹介します：

  1. メトリクス取得間隔の変更：デフォルトの10分間隔を延長することでAPI呼び出し回数を削減
  2. 収集リージョンの限定：実際に使用しているリージョンのみにメトリクス収集を限定

これらは設定変更のみで実現でき、監視品質を大きく下げることなくコスト削減が可能です。

実装手順

1. メトリクス取得間隔の変更

Datadogはデフォルトで10分ごとにAWS CloudWatch APIを呼び出してメトリクスを収集しています。この間隔を延長することで、API呼び出し回数とそれに伴うコストを削減できます。

# 変更前
ポーリング間隔: 10分（デフォルト設定）
1日あたりのAPI呼び出し回数: 144回/日/メトリクス

# 変更後
ポーリング間隔: 30分（例）
1日あたりのAPI呼び出し回数: 48回/日/メトリクス
  • 実装意図：不要なほど頻繁なメトリクス取得を避け、コストを削減
  • 動作原理：Datadogサーバー側で設定されたポーリング間隔を変更
  • 注意点：この変更はDatadog Supportへの依頼が必要です

多くの場合、10分→30分程度の延長でも運用上の問題はありません。ただし、クリティカルなメトリクスや迅速な検知が必要な場合は、バランスを考慮してください。

Datadogの用語集によると、コレクション間隔（Collection interval）はエージェントやインテグレーションがメトリクスを収集する頻度を指します。この間隔を延長することで、リソース使用量とコストを削減できますが、時系列データの粒度が低下するトレードオフがあります。

2. 収集リージョンの限定

デフォルトでは、DatadogはAWSのすべてのリージョンからメトリクスを収集します。実際には利用していない、あるいは重要度の低いリージョンからの収集を停止することで、コストを削減できます。

# Datadogの設定例
integration:
  aws:
    regions:
      - ap-northeast-1  # 東京リージョン
      - us-east-1       # バージニアリージョン（CloudFrontなどで利用）
    # その他のリージョンは無効化

Terraformを使用している場合は、以下のようにリソースを定義できます：

resource "datadog_integration_aws" "integration" {
  account_id  = "123456789012"  # AWSアカウントID
  role_name   = "DatadogAWSIntegrationRole"

  # 監視対象リージョンを東京とバージニアに限定
  host_tags = ["region:ap-northeast-1", "region:us-east-1"]

  # 他のリージョンを除外
  excluded_regions = [
    "ap-northeast-2",  # ソウル
    "ap-northeast-3",  # 大阪
    "ap-southeast-1",  # シンガポール
    "ap-southeast-2",  # シドニー
    "eu-central-1",    # フランクフルト
    "eu-west-1",       # アイルランド
    "eu-west-2",       # ロンドン
    "sa-east-1",       # サンパウロ
    "us-east-2",       # オハイオ
    "us-west-1",       # 北カリフォルニア
    "us-west-2",       # オレゴン
    # その他必要に応じて追加
  ]
}
  • 実装意図：不要なリージョンのAPI呼び出しを削減
  • 動作原理：Datadogの設定でポーリング対象リージョンを限定
  • 注意点：後から新しいリージョンを使い始めた場合、監視設定の追加を忘れないこと

実際に利用しているのは主に東京リージョン(ap-northeast-1)とCloudFront利用のためのバージニアリージョン(us-east-1)だけという場合も多いでしょう。それ以外からの収集を停止することで、コストを削減できます。

結果と効果

これらの変更を適用することで期待できる効果：

  • API呼び出しコストの削減
  • 重要なメトリクスの監視品質は維持
  • リージョン数や収集頻度に応じたコスト削減効果

まとめ

Datadogを使ったAWS監視では、Datadog自体の料金だけでなく、AWS側で発生するAPI呼び出しコストも意識することが重要です。メトリクス取得間隔の調整とリージョンの限定という2つの簡単な設定変更だけで、コスト削減が可能です。特に大規模な環境や複数アカウントを監視している場合は、効果がより顕著になります。

監視の品質を維持しながらコストを最適化するために、ぜひ設定を見直してみてください。これらの調整はDatadogのパフォーマンスにほとんど影響を与えず、AWS請求額の削減につながります。

参考資料

aws cloudwatch datadog
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