AIワークロードの移行：AWSからオンプレミスGPUインフラストラクチャへ
2025年12月8日更新
2025年12月アップデート： AWSは2025年6月にH100の価格を44%引き下げました（p5インスタンスは以前の約98ドル/時から現在約50-55ドル/時の範囲に）。H100の購入価格は25,000〜40,000ドルで安定し、損益分岐点は以前の7〜11ヶ月から12〜18ヶ月にシフトしています。Hyperbolic（H100が1.49ドル/時）やLambda Labsなどの低価格クラウドプロバイダーは、リパトリエーション（オンプレミス回帰）の計算をさらに圧縮しています。現在、稼働率が60〜70%未満の場合はクラウドの方が理にかなっています。しかし、Blackwellの割り当て制約とオンプレミス専門知識の可用性の向上は、高稼働率のAIネイティブ組織にとって自社所有インフラストラクチャを依然として有利にしています。
あるバイオテクノロジー企業のGPUインスタンスに対するAWS請求額は年間320万ドルに達していましたが、同等のオンプレミスインフラストラクチャの構築には380万ドルの初期投資で済み、3年間で1,200万ドルの節約になることが判明しました。¹ 組織がAWS p5.48xlargeインスタンスの時間あたり98.32ドルという料金が、わずか4ヶ月でハードウェアを購入するよりも高くつくことに気づき、クラウドリパトリエーションの動きが加速しています。² データ転送料金が問題を悪化させています：500TBのトレーニングデータセットをAWSから移動するだけで転送料金が23,000ドルかかり、ますます高価になるクラウド消費に組織を縛り付ける財務的な障壁を生み出しています。³
AWSは弾力的なスケーリングと迅速な実験に優れていますが、24時間365日稼働する持続的なGPUワークロードに対しては経済性が崩れます。AWSからオンプレミスインフラストラクチャへの移行後、組織は平均65%のコスト削減を報告しており、投資回収期間は18ヶ月未満です。⁴ サービスの中断、データ損失、または自社インフラストラクチャ管理の技術的課題を恐れ、移行の複雑さが多くのチームを躊躇させています。しかし、移行を成功させた組織は、コスト削減だけでなく、パフォーマンスの向上、完全なデータ管理、そしてイノベーションを制約するベンダーロックインからの解放を手に入れています。
クラウドリパトリエーションを推進する経済性
AWS GPUの価格設定は、組織が実験段階を超えてスケールする際に衝撃を与えます。8基のH100 GPUを搭載した単一のp5.48xlargeインスタンスは、オンデマンドで時間あたり98.32ドル、1年間のリザーブドインスタンスでは58.99ドルかかります。⁵ 年間を通じて継続稼働すると、コンピューティングだけで516,763ドルの料金が発生します。ストレージ、ネットワーキング、サポート料金により、年間コストはインスタンスあたり600,000ドルを超えます。控えめな10インスタンスの展開で年間600万ドルを消費します。
オンプレミスインフラストラクチャは多額の設備投資を必要としますが、長期的には優れた経済性を実現します。80基のH100 GPUを搭載した10ノードクラスターの構築費用は概算で以下の通りです： - GPUハードウェア：2,400,000ドル（80 GPU × 30,000ドル） - サーバーとネットワーキング：500,000ドル - 電力・冷却インフラストラクチャ：400,000ドル - 設置とセットアップ：200,000ドル - 設備投資総額：3,500,000ドル
オンプレミス投資は、オンデマンド価格と比較して7ヶ月、リザーブドインスタンスと比較して11ヶ月で元が取れます。損益分岐点を過ぎると、組織は月額500,000ドルを節約できます。5年間の総所有コストは、オンプレミスインフラストラクチャが520万ドルであるのに対し、同等のAWS消費では3,000万ドルになります。⁶
AWS の隠れたコストがリパトリエーションの決定を加速させます。データ転送料金は、月間10TBを超える転送に対して1GBあたり0.09ドルに達します。⁷ NATゲートウェイ料金は処理される1GBあたり0.045ドルが発生します。Elastic IPアドレス、スナップショット、モニタリングで毎月数千ドルが追加されます。組織は「シンプルな」GPU展開がコンピューティングコスト以外に40%の追加料金を生み出していることに気づきます。
移行の計画
成功する移行には、実行開始前に3〜6ヶ月にわたる体系的な計画が必要です。まず、既存のAWS使用パターンを分析して、プロビジョニングされた容量に対する実際の要件を理解します。CloudWatchメトリクスは、過剰プロビジョニングにより実際のGPU稼働率が60%未満であることが多いことを明らかにしています。⁸ ピーク容量ではなく実際の使用量に基づいてオンプレミスインフラストラクチャを適正化することで、設備投資を30〜40%削減できます。
ワークロード評価により、移行候補と依存関係を特定します。予測可能なリソース消費を持つトレーニングワークロードは容易に移行できます。可変トラフィックパターンを持つ推論ワークロードは、ハイブリッドアプローチの恩恵を受ける可能性があります。開発環境は概念実証として最初に移動できます。本番システムは中断を防ぐために慎重なステージングが必要です。
データインベントリのカタログ化により、高額な予期せぬ事態を防ぎます。組織は多くの場合、S3に蓄積されたペタバイト単位のデータを発見し、その70%は廃止された実験や冗長なバックアップであることがわかります。⁹ 移行前にデータをクリーンアップすることで、転送時間とコストを削減できます。コールドデータをアーカイブ用に特定することで、アクティブストレージ要件を節約できます。データの関係性を理解することで、移行中の依存関係の破壊を防ぎます。
ネットワークアーキテクチャの計画により、オンプレミスインフラストラクチャと残りのAWSサービス間の接続性を確保します。AWS Direct Connectはハイブリッド運用のための専用帯域幅を提供し、時間あたり0.30ドルとポート料金がかかります。¹⁰ Virtual Private Gatewayはバックアップパスとして安全なVPN接続を可能にします。Transit Gatewayは複雑なマルチリージョンアーキテクチャを簡素化します。Direct Connectのプロビジョニングには6〜12週間のリードタイムを計画してください。
技術的な移行の実行
移行実行は、リスクとダウンタイムを最小化する体系的なアプローチに従います：
フェーズ1：インフラストラクチャの準備（1〜4週目） AWS運用を維持しながら、オンプレミスGPUインフラストラクチャを構築します。サーバーを設置し、ネットワーキングを構成し、冷却容量を検証します。ベースオペレーティングシステムとコンテナオーケストレーションプラットフォームを展開します。モニタリングとロギングシステムを確立します。プロビジョニングと構成のための自動化スクリプトを作成します。移行前に合成ワークロードでインフラストラクチャをテストします。
フェーズ2：並行運用（5〜8週目） AWSとオンプレミスインフラストラクチャ間のハイブリッド接続を確立します。開発およびテスト環境をオンプレミスに複製します。新しい環境でアプリケーション機能を検証します。期待値を満たすためにパフォーマンスをベンチマークします。運用チームを新しいインフラストラクチャ管理についてトレーニングします。手順とトラブルシューティングガイドを文書化します。
フェーズ3：データ移行（9〜12週目） データセットサイズに最適な方法を使用してデータ転送を実行します。AWS DataSyncは100TBまでのデータセットを1GBあたり0.0125ドルで効率的に処理します。¹¹ AWS Snowball Edgeデバイスは、デバイスあたり300ドルと送料でペタバイト規模のデータを転送します。¹² 10TB未満の小規模データセットには直接ネットワーク転送が有効です。カットオーバーのダウンタイムを最小化するために増分同期を実装します。
フェーズ4：ワークロード移行（13〜16週目） 非クリティカルなシステムから優先順位順にワークロードを移行します。即時ロールバックを可能にするブルーグリーンデプロイメント戦略を使用します。次に進む前に各ワークロードを徹底的に検証します。本番システムにはカナリアデプロイメントを実装します。移行中はパフォーマンスメトリクスを継続的に監視します。安定性が確認されるまでAWSインフラストラクチャをフォールバックとして維持します。
フェーズ5：廃止（17〜20週目） 信頼性が高まるにつれて、徐々にAWSフットプリントを削減します。削除前にコンプライアンスデータをアーカイブします。不要なインスタンスとサービスを終了します。リザーブドインスタンスをキャンセルするか、残りの期間をAWS Marketplaceで売却します。不要になった場合はDirect Connect回線を削除します。最終アーキテクチャと学んだ教訓を文書化します。
データ転送コストを最小化するデータエグレス戦略
AWSのデータエグレス料金は、移行中の最大の変動費を生み出します。戦略的アプローチにより、費用を大幅に削減できます：
圧縮と重複排除：転送前にデータセットを圧縮して、ボリュームを50〜70%削減します。重複ファイルと廃止された実験を削除します。軽微な変更を含むデータセットには増分転送を使用します。コールドデータは移行するのではなく、月額1GBあたり0.004ドルで長期保存のためにGlacierにアーカイブします。¹³
AWS DataSyncの最適化：ネットワーク飽和を避けるために帯域幅スロットリングでDataSyncを構成します。エグレス料金が低くなる可能性のあるオフピーク時間帯に転送するようにスケジューリングを使用します。圧縮と整合性検証を有効にします。ファイルサイズとネットワーク条件に応じて、タスクあたり100〜200Mbpsの転送速度を期待してください。
大規模データセット向けSnowball Edge：ペタバイト規模のデータの並列転送のために複数のSnowball Edgeデバイスを注文します。各デバイスは80TBを保持し、300ドルと送料がかかります。適切に構成すると転送速度は1Gbpsに達します。このサービスはネットワークエグレス料金を完全に回避し、大規模移行で数万ドルを節約します。
Direct Connectの戦略的使用：移行期間中にDirect Connectを確立し、その後ダウングレードまたは終了します。10Gbpsで月額3,600ドルのポート料金は、わずか40TBのデータ転送でエグレス料金を回避することで元が取れます。¹⁴ 仮想インターフェースにより複数の転送を同時に行えます。
Introlは、グローバルカバレッジエリア全体でクラウドからオンプレミスインフラストラクチャへの移行を支援する組織を支援しており、100,000以上のGPU展開を管理する専門知識を持っています。¹⁵ 当社の移行スペシャリストは、エグレスコストを最小限に抑え、データ損失ゼロを確保しながら、ペタバイト単位のAIトレーニングデータを移動してきました。
アプリケーションとサービス移行の考慮事項
アプリケーションの移行には、AWSサービスの依存関係への対処が必要です：
S3の置き換え：オンプレミスでS3互換オブジェクトストレージとしてMinIOまたはCephを実装します。MinIOは同一のAPIを提供し、変更なしでコードの再利用を可能にします。¹⁶ ローカリティと専用リソースにより、パフォーマンスが向上することがよくあります。TBあたりのコストは、S3の月額23ドルからオンプレミスストレージの2ドル未満に低下します。
コンテナオーケストレーション：EKSをバニラKubernetesまたは軽量展開用のK3sなどの代替手段に置き換えます。最小限の変更で既存のPod仕様をインポートします。CloudWatchの代替としてPrometheusとGrafanaを実装してモニタリングを行います。ECRの代替としてコンテナレジストリ用にHarborまたはNexusを展開します。
データベース移行：RDSデータベースをセルフマネージドインスタンスに移行するか、Kubernetes上のPostgreSQL/MySQLを検討します。初期同期にはAWS Database Migration Serviceを使用します。¹⁷ 自動バックアップと高可用性構成を実装します。PerconaやMariaDBなどのベンダーからのマネージドデータベースサービスを検討します。
ロードバランシングとイングレス：ALB/NLBをHAProxy、NGINX、またはTraefikに置き換えてロードバランシングを行います。SSL証明書の自動化のためにcert-managerを実装します。高可用性のためにDNSフェイルオーバーを構成します。AWS固有のサービスを置き換えるオープンソースツールで監視します。
リスク軽減戦略
移行リスクには事前の軽減が必要です：
ロールバック計画：移行後30〜90日間、セーフティネットとしてAWSインフラストラクチャを維持します。各コンポーネントのロールバック手順を文書化します。メンテナンスウィンドウ中にロールバックプロセスをテストします。必要に応じて逆移行のためのデータ同期スクリプトを準備しておきます。
スキルギャップ管理：移行前に既存チームをオンプレミスインフラストラクチャ管理についてトレーニングします。GPUクラスター管理などの重要な分野のスペシャリストを雇用します。移行期間中のサポートのためにベンダーと提携します。一般的な問題と解決策を文書化したナレッジベースを作成します。
パフォーマンス検証：移行前後のすべてのワークロードをベンチマークします。調査をトリガーする許容可能なパフォーマンスしきい値を設定します。レイテンシー、スループット、エラー率を継続的に監視します。劣化検出のための自動アラートを実装します。
コンプライアンス維持：オンプレミスインフラストラクチャが規制要件を満たしていることを確認します。保存時および転送中の暗号化を実装します。監査ログと保持ポリシーを構成します。本番移行前にセキュリティ評価を実施します。
実際の移行成功事例
ゲノム研究所：800基のV100 GPUをAWSからオンプレミスに移行し、運用費用を考慮した年間コストを840万ドルから210万ドルに削減しました。移行には4ヶ月かかり、2PBのゲノムデータが含まれていました。最適化されたネットワーキングとストレージ配置により、パフォーマンスが35%向上しました。ROIは14ヶ月で達成されました。
自動運転車スタートアップ：シミュレーションワークロードを200のAWSインスタンスから400基のA100 GPUを搭載したオンプレミスクラスターに移行しました。月額コストは
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