AWS EC2 & Auto Scaling入門｜SESエンジニア実践ガイド

⚡ 3秒でわかる！この記事のポイント

EC2はSESインフラ案件の約80%で登場する必須スキル
Graviton4インスタンスで最大40%のコスト削減が可能
Auto Scalingの設計パターンを理解すれば高単価案件が狙える

「AWSの案件に入りたいけど、EC2って具体的に何を知っておけばいいの？」「Auto Scalingの設定は難しそう…」

EC2（Elastic Compute Cloud）はAWSの最も基本的かつ重要なサービスです。SESのインフラ案件ではほぼ確実に登場するため、しっかりと理解しておく必要があります。

この記事では、AWS完全攻略シリーズEp.13として、EC2の基礎からAuto Scalingの設計パターンまで、SESエンジニアが実務で使える知識を体系的に解説します。

この記事でわかること

EC2がSES案件で必須な理由
インスタンスタイプの選定基準
起動テンプレートとAMIのベストプラクティス
Auto Scalingの仕組みと設計パターン
SES面談でのアピールポイント

EC2はSES案件でなぜ必須スキルなのか

SESインフラ案件におけるEC2の出現率

SES BASEのインフラ案件データを分析すると、AWSインフラ案件の約80%でEC2に関するスキルが求められています。ECS/FargateやLambdaといったサーバーレス・コンテナ系サービスの利用が増えていますが、以下の理由からEC2は依然として主力です。

レガシーシステムの運用: 多くの企業がEC2ベースの既存システムを運用中
カスタマイズ性: OS・ミドルウェアの細かな設定が必要なワークロード
ライセンス制約: 特定のライセンス形態がEC2を要求するケース
パフォーマンス要件: ベアメタルに近い性能が必要なケース

EC2スキルと案件単価の関係

EC2の経験レベルによる単価差は以下の通りです。

EC2スキルレベル	月単価レンジ
EC2基本操作（起動・停止・SSH接続）	55〜65万円
EC2＋VPC＋セキュリティグループ設計	65〜80万円
EC2＋Auto Scaling＋ALB設計	75〜90万円
EC2全般＋IaC＋監視設計	85〜105万円

Auto Scalingを含むスケーラブルなアーキテクチャ設計ができるエンジニアは、月単価で10〜20万円のプレミアムが付く傾向にあります。

EC2の基本：インスタンスタイプと選定基準

汎用 / コンピューティング最適化 / メモリ最適化の使い分け

EC2のインスタンスタイプは用途別に大きく分類されます。

ファミリー	代表的なタイプ	最適なユースケース
汎用（M系）	m7g, m7i	Webサーバー、アプリケーションサーバー
コンピューティング最適化（C系）	c7g, c7i	バッチ処理、科学計算、ゲームサーバー
メモリ最適化（R系）	r7g, r7i	データベース、インメモリキャッシュ
ストレージ最適化（I系）	i4g, i4i	データウェアハウス、分散ファイルシステム
GPU（P/G系）	p5, g6	機械学習、動画エンコーディング

SES案件で最も遭遇するのは**M系（汎用）とR系（メモリ最適化）**です。Webアプリケーションの一般的なワークロードにはM系、RDSの代わりにEC2上でデータベースを運用するケースではR系が選ばれます。

Graviton4インスタンスのコストパフォーマンス

2026年現在、コストパフォーマンスの観点で最も注目すべきはGraviton4（Arm）プロセッサ搭載のインスタンスです。

M7g / C7g / R7g: Intel/AMD版と比較して最大40%のコスト削減
ほとんどのLinuxアプリケーションがそのまま動作: Docker、Node.js、Python、Java等
一部のWindows/.NETアプリケーションも対応: .NET 6以降

新規構築の案件では、まずGravitonインスタンスを検討するのが2026年のベストプラクティスです。

起動テンプレートとAMIの運用ベストプラクティス

Auto Scalingを使うためには、起動テンプレートと**AMI（Amazon Machine Image）**の適切な管理が不可欠です。

起動テンプレートに含めるべき設定

インスタンスタイプ（複数指定可能）
AMI ID
セキュリティグループ
IAMロール
ユーザーデータスクリプト（初期セットアップ）
EBSボリューム設定
タグ設定

AMI運用のベストプラクティス

Golden AMI パターン: アプリケーションと設定を含んだAMIを事前に作成
定期的な更新: セキュリティパッチを適用した新しいAMIを定期作成
バージョニング: AMI名にタイムスタンプやバージョンを含める
テスト: 新しいAMIは必ずステージング環境でテスト

# AMIの作成例
aws ec2 create-image \
  --instance-id i-0123456789abcdef0 \
  --name "web-server-2026-03-10" \
  --description "Web server with latest security patches"

Auto Scalingの仕組みと設定

スケーリングポリシーの種類

Auto Scalingには3種類のスケーリングポリシーがあります。

1. ターゲット追跡スケーリング（推奨）

特定のメトリクスを目標値に維持するよう自動調整します。

# CPU使用率を60%に維持する設定
aws autoscaling put-scaling-policy \
  --auto-scaling-group-name my-asg \
  --policy-name cpu-target-tracking \
  --policy-type TargetTrackingScaling \
  --target-tracking-configuration '{
    "PredefinedMetricSpecification": {
      "PredefinedMetricType": "ASGAverageCPUUtilization"
    },
    "TargetValue": 60.0
  }'

2. ステップスケーリング

アラームの閾値に応じて段階的にスケーリングします。細かな制御が必要な場合に使用。

3. 予測スケーリング

過去のトラフィックパターンを学習し、事前にスケーリングします。定期的なトラフィックパターン（毎朝のアクセス増加等）がある場合に効果的。

スケーリンググループの設計パターン

Auto Scalingグループの設計で重要なパラメータ：

パラメータ	説明	推奨設定
最小インスタンス数	常時稼働する最低台数	2（可用性確保）
希望インスタンス数	通常時の台数	トラフィック量に応じて
最大インスタンス数	スパイク時の上限	希望の3〜5倍
ヘルスチェック猶予期間	起動後のヘルスチェック開始までの待機時間	300秒（アプリの起動時間に合わせる）
クールダウン期間	スケーリング後の待機時間	300秒

EC2 + Auto Scaling実践ハンズオン

ALB連携の構成例

最も一般的な構成は、ALB（Application Load Balancer）＋ Auto Scaling グループです。

[ユーザー] → [ALB] → [Auto Scaling Group]
                         ├── EC2 (AZ-a)
                         ├── EC2 (AZ-c)
                         └── EC2 (AZ-d) ← トラフィック増加時に自動追加

この構成のポイント：

マルチAZ配置: 最低2つのAZにインスタンスを分散
ヘルスチェック: ALBのヘルスチェックで異常インスタンスを自動置換
接続ドレイニング: スケールイン時にリクエストを完了してから終了

CloudWatchアラームとの連動

Auto ScalingはCloudWatchメトリクスと連動して動作します。

監視すべき主要メトリクス：

CPUUtilization: CPU使用率（最も基本的な指標）
NetworkIn/Out: ネットワークトラフィック
RequestCountPerTarget: ALBからの1台あたりリクエスト数
カスタムメトリクス: アプリケーション固有の指標（キュー長等）

# カスタムメトリクスの送信例
aws cloudwatch put-metric-data \
  --namespace "MyApp" \
  --metric-name "QueueLength" \
  --value 42 \
  --unit Count

出典: AWS公式ドキュメント「Amazon EC2 Auto Scaling」によると、Auto Scalingを適切に設計することで、オーバープロビジョニングによるコストを最大60%削減できるとされています。

SES面談でのEC2アピールポイント

EC2関連のスキルを面談でアピールする際のポイント：

具体的な数値を示す

「月間○万リクエストを処理するEC2環境を設計・運用」
「Auto Scalingの導入でインフラコストを○%削減」
「Graviton移行により性能を維持しながらコスト30%削減を実現」

設計判断の理由を説明できる

なぜそのインスタンスタイプを選んだのか
スケーリングポリシーの設計根拠
可用性とコストのトレードオフの判断

トラブルシューティング経験

Auto Scalingの障害対応経験
インスタンスの性能問題の解決
スポットインスタンスの中断対応

まとめ：EC2 & Auto Scalingをマスターして案件獲得

EC2とAuto Scalingは、AWSインフラエンジニアの基盤スキルです。

学習ステップ

EC2の基本操作をマスターする（起動・停止・SSH接続・セキュリティグループ）
インスタンスタイプの選定基準を理解する
起動テンプレートとAMIの運用を学ぶ
Auto Scalingの設計パターンをハンズオンで実践する
ALB＋Auto Scalingの構成を構築してみる

これらのスキルを身につけることで、AWSインフラ案件の幅が格段に広がります。

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