はじめに

こんにちわ、Mitsuoです。

OpenSearch Serverless利用者に待望のアップデートが入りました!
ワークロードのコレクションに必要な最小OCU(OpenSearch Capacity Unit)に変更がありました。

アップデート情報

以下は公式URLから抜粋したものです。

Amazon OpenSearch Serverless slashes entry cost in half for all collection types

Opensearch Serverless’ compute capacity for indexing and searching data are measured in OpenSearch Compute Units (OCUs). Prior to this update, highly-available production deployments required a minimum of 4 OCUs with redundancy for protection against Availability Zone outages and infrastructure failures.

With the introduction of fractional 0.5 OCU, OpenSearch Serverless can be deployed starting at just 2 OCUs for production workloads. This includes 1 OCU for primary and standby indexing nodes at 0.5 OCU each, and 1 OCU total for search across two 0.5 OCU active replica nodes in separate Availability Zones. OpenSearch Serverless will automatically scale up the OCUs based on workload demand. Additionally, for dev/test workloads that don’t require high availability, OpenSearch Serverless offers a 1 OCU deployment option, further cutting costs in half, with 0.5 OCU for indexing and 0.5 OCU for search.

本番ワークロード用のOpenSearch Serverlessは最小構成でも4OCU(Indexing、Searchが2OCUずつ)必要でしたが、今回のアップデートにより最小構成が2OCUと半分のOCUになりました。
OCU数が0.5単位で変動出来るようになっています。

最小のOCU数が少なくなっただけで、負荷に応じてOCU数がスケーリング(スケールアップ、スケールダウン)する機能は変わりません。

開発/テスト用ワークロードでも、最小構成が1OCUから開始出来るようになっています。
以前より手軽に導入出来るようになったのではないでしょうか。

何が嬉しいのか

一番の利点はコストだと考えます。

OpenSearch Serverlessの課金体系は1時間単位でのOCUの使用量とデータの保管量になりますが、特にOCUの使用料が料金の大きなウェイトを占めます。
従来の最小構成である4OCU、データ保管量が500GBだとします。

Pricing Calculatorの結果は、988.28 USDで1000ドル近くになり1ドル 150円で換算すると月額15万の利用料が発生します。
年間にすると180万です。
コレクションを使用していなくても4OCUが発生する、言い換えると停止運用は出来ないためコレクションを残していれば最低でも上記の金額がかかることになります。

今回のアップデート以降では、恒常的にOCUを消費する場合を除いて、利用料がざっくりとですが半額になります。

実際に確認してみる

本番ワークロード用のコレクションを作成し、負荷をかけていない状態でOCUがいくらなのかを確認してみます。
最小のOCU数が少なくなった、というアップデートなのでコレクション作成時に何か機能を有効化するなどはありません。

Indexing

Search

(2つコレクションを立ち上げてた事もありグラフの推移が雑ですみません。。)

まとめ

ワークロードにもよりますが、利用頻度が少ないのであれば、コストメリットを多く享受出来ます。
これを機にOpenSearch Serverlessを利用してみるのはいかがでしょうか!

以上です、Mitsuoでした。