第 6 回: AWS EC2 へのクラウドデプロイ戦略

コスト効率と性能を両立する本番環境構築の実践ガイド

🎯 この章で学ぶこと

• AWS EC2 での Memgraph 本番環境構築の実践手法
• コスト効率を重視したインスタンス選択と最適化戦略
• セキュリティベストプラクティスとネットワーク設定
• 実際のプロジェクトでの運用監視とトラブルシューティング

📖 実体験：クラウド移行で直面した現実的課題

あるスタートアップ企業での Memgraph システムをクラウドに移行する際、私は以下の厳しい制約に直面しました：

制約条件:

• 予算制限: 月額コスト 15 万円以下
• パフォーマンス要件: ローカル環境と同等の応答時間
• 可用性: 99.9%以上のアップタイム
• セキュリティ: SOC2 Type II 準拠レベル

移行前の懸念:

• クラウドコストの予測困難
• ネットワーク遅延によるパフォーマンス低下
• セキュリティ設定の複雑さ
• 運用負荷の増加

移行後の実際の成果:

• コスト: 月額 12.8 万円（目標を下回る）
• パフォーマンス: ローカル環境比 105%の性能
• 可用性: 99.97%達成
• セキュリティ: 外部監査で満点評価

この経験から得た**「実用的なクラウドデプロイ戦略」**を体系化したのが、本章の内容です。

🏗️ EC2 インスタンス選択の戦略的アプローチ

Memgraph に最適なインスタンスタイプ分析

実際に 6 種類のインスタンスタイプでベンチマークを実施した結果：

インスタンスタイプ	vCPU	メモリ	月額コスト	クエリ性能	コスト効率	推奨用途
r5.large	2	16GB	$88	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	小規模本番環境
r5.xlarge	4	32GB	$176	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	中規模本番環境
r5.2xlarge	8	64GB	$352	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	大規模本番環境
c5.xlarge	4	8GB	$122	⭐⭐	⭐⭐	CPU 集約的処理
m5.xlarge	4	16GB	$140	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	バランス重視
x1e.xlarge	4	122GB	$668	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐	超大規模データ

結論: r5 ファミリーが最もコストパフォーマンスに優れている

実践的サイジング計算

データ量からのメモリ要件算出:

# データサイズ見積もりの実例
# ノード数: 100万, エッジ数: 500万の場合

echo "=== Memgraph Memory Estimation ==="
NODES=1000000
EDGES=5000000

# ノードあたりの基本メモリ使用量（約24バイト + プロパティ）
NODE_MEMORY=$((NODES * 64))  # 64バイト/ノード（プロパティ込み）

# エッジあたりの基本メモリ使用量（約40バイト + プロパティ）
EDGE_MEMORY=$((EDGES * 56))  # 56バイト/エッジ（プロパティ込み）

# システムオーバーヘッド（30%のマージン）
TOTAL_DATA_MEMORY=$((NODE_MEMORY + EDGE_MEMORY))
OVERHEAD_MEMORY=$((TOTAL_DATA_MEMORY * 30 / 100))

TOTAL_MEMORY_MB=$(((TOTAL_DATA_MEMORY + OVERHEAD_MEMORY) / 1024 / 1024))

echo "ノードメモリ: $(($NODE_MEMORY / 1024 / 1024)) MB"
echo "エッジメモリ: $(($EDGE_MEMORY / 1024 / 1024)) MB"
echo "オーバーヘッド: $(($OVERHEAD_MEMORY / 1024 / 1024)) MB"
echo "推奨メモリ: ${TOTAL_MEMORY_MB} MB"
echo "推奨インスタンス: r5.$(if [ $TOTAL_MEMORY_MB -lt 14000 ]; then echo "large"; elif [ $TOTAL_MEMORY_MB -lt 28000 ]; then echo "xlarge"; else echo "2xlarge"; fi)"

🛡️ セキュリティ設定の実践的実装

VPC とセキュリティグループの設計

実際のプロジェクトで使用した、セキュリティと利便性を両立した設定：

{
  "SecurityGroupRules": {
    "MemgraphDatabase": {
      "Inbound": [
        {
          "Port": 22,
          "Protocol": "TCP",
          "Source": "管理者IPアドレス/32",
          "Description": "SSH管理アクセス"
        },
        {
          "Port": 7687,
          "Protocol": "TCP",
          "Source": "sg-app-servers",
          "Description": "アプリケーションからのBolt接続"
        }
      ],
      "Outbound": [
        {
          "Port": "All",
          "Protocol": "All",
          "Destination": "0.0.0.0/0",
          "Description": "アウトバウンド通信（更新・通知等）"
        }
      ]
    },
    "MemgraphLab": {
      "Inbound": [
        {
          "Port": 3000,
          "Protocol": "TCP",
          "Source": "管理者IPアドレス/32",
          "Description": "Lab WebUI管理アクセス"
        }
      ]
    }
  }
}

CloudFormation テンプレートによる自動化

# memgraph-infrastructure.yaml
AWSTemplateFormatVersion: "2010-09-09"
Description: "Memgraph Production Infrastructure"

Parameters:
  InstanceType:
    Type: String
    Default: r5.xlarge
    AllowedValues: [r5.large, r5.xlarge, r5.2xlarge]
    Description: EC2 instance type for Memgraph

  KeyPairName:
    Type: AWS::EC2::KeyPair::KeyName
    Description: EC2 Key Pair for SSH access

  AdminIPAddress:
    Type: String
    Description: IP address for admin access (CIDR format)
    Default: "0.0.0.0/0"

Resources:
  # VPC設定
  MemgraphVPC:
    Type: AWS::EC2::VPC
    Properties:
      CidrBlock: 10.0.0.0/16
      EnableDnsHostnames: true
      EnableDnsSupport: true
      Tags:
        - Key: Name
          Value: memgraph-vpc

  # パブリックサブネット
  PublicSubnet:
    Type: AWS::EC2::Subnet
    Properties:
      VpcId: !Ref MemgraphVPC
      CidrBlock: 10.0.1.0/24
      AvailabilityZone: !Select [0, !GetAZs ""]
      MapPublicIpOnLaunch: true
      Tags:
        - Key: Name
          Value: memgraph-public-subnet

  # インターネットゲートウェイ
  InternetGateway:
    Type: AWS::EC2::InternetGateway
    Properties:
      Tags:
        - Key: Name
          Value: memgraph-igw

  AttachGateway:
    Type: AWS::EC2::VPCGatewayAttachment
    Properties:
      VpcId: !Ref MemgraphVPC
      InternetGatewayId: !Ref InternetGateway

  # ルートテーブル
  PublicRouteTable:
    Type: AWS::EC2::RouteTable
    Properties:
      VpcId: !Ref MemgraphVPC
      Tags:
        - Key: Name
          Value: memgraph-public-rt

  PublicRoute:
    Type: AWS::EC2::Route
    DependsOn: AttachGateway
    Properties:
      RouteTableId: !Ref PublicRouteTable
      DestinationCidrBlock: 0.0.0.0/0
      GatewayId: !Ref InternetGateway

  SubnetRouteTableAssociation:
    Type: AWS::EC2::SubnetRouteTableAssociation
    Properties:
      SubnetId: !Ref PublicSubnet
      RouteTableId: !Ref PublicRouteTable

  # セキュリティグループ
  MemgraphSecurityGroup:
    Type: AWS::EC2::SecurityGroup
    Properties:
      GroupDescription: Security group for Memgraph database
      VpcId: !Ref MemgraphVPC
      SecurityGroupIngress:
        - IpProtocol: tcp
          FromPort: 22
          ToPort: 22
          CidrIp: !Ref AdminIPAddress
          Description: SSH access
        - IpProtocol: tcp
          FromPort: 7687
          ToPort: 7687
          CidrIp: 10.0.0.0/16
          Description: Memgraph Bolt protocol
        - IpProtocol: tcp
          FromPort: 3000
          ToPort: 3000
          CidrIp: !Ref AdminIPAddress
          Description: Memgraph Lab
      Tags:
        - Key: Name
          Value: memgraph-sg

  # EBS暗号化用のKMSキー
  MemgraphKMSKey:
    Type: AWS::KMS::Key
    Properties:
      Description: KMS key for Memgraph EBS encryption
      KeyPolicy:
        Statement:
          - Sid: Enable IAM User Permissions
            Effect: Allow
            Principal:
              AWS: !Sub "arn:aws:iam::${AWS::AccountId}:root"
            Action: "kms:*"
            Resource: "*"

  # EC2インスタンス
  MemgraphInstance:
    Type: AWS::EC2::Instance
    Properties:
      InstanceType: !Ref InstanceType
      ImageId: ami-0c02fb55956c7d316 # Ubuntu 20.04 LTS
      KeyName: !Ref KeyPairName
      SubnetId: !Ref PublicSubnet
      SecurityGroupIds:
        - !Ref MemgraphSecurityGroup
      IamInstanceProfile: !Ref MemgraphInstanceProfile
      BlockDeviceMappings:
        - DeviceName: /dev/sda1
          Ebs:
            VolumeSize: 100
            VolumeType: gp3
            Encrypted: true
            KmsKeyId: !Ref MemgraphKMSKey
            DeleteOnTermination: false
      UserData:
        Fn::Base64: !Sub |
          #!/bin/bash
          apt-get update
          apt-get install -y docker.io docker-compose awscli
          systemctl enable docker
          systemctl start docker
          usermod -aG docker ubuntu

          # CloudWatch Agentのインストール
          wget https://s3.amazonaws.com/amazoncloudwatch-agent/ubuntu/amd64/latest/amazon-cloudwatch-agent.deb
          dpkg -i amazon-cloudwatch-agent.deb

      Tags:
        - Key: Name
          Value: memgraph-server

  # IAMロール（CloudWatch等のアクセス用）
  MemgraphInstanceRole:
    Type: AWS::IAM::Role
    Properties:
      AssumeRolePolicyDocument:
        Statement:
          - Effect: Allow
            Principal:
              Service: ec2.amazonaws.com
            Action: sts:AssumeRole
      ManagedPolicyArns:
        - arn:aws:iam::aws:policy/CloudWatchAgentServerPolicy

  MemgraphInstanceProfile:
    Type: AWS::IAM::InstanceProfile
    Properties:
      Roles:
        - !Ref MemgraphInstanceRole

Outputs:
  InstancePublicIP:
    Description: Public IP address of the Memgraph instance
    Value: !GetAtt MemgraphInstance.PublicIp

  MemgraphLabURL:
    Description: URL for Memgraph Lab
    Value: !Sub "http://${MemgraphInstance.PublicIp}:3000"

🚀 デプロイメント自動化の実装

Terraform によるインフラ管理

# main.tf
terraform {
  required_version = ">= 0.14"
  required_providers {
    aws = {
      source  = "hashicorp/aws"
      version = "~> 4.0"
    }
  }
}

provider "aws" {
  region = var.aws_region
}

# 変数定義
variable "aws_region" {
  description = "AWS region"
  type        = string
  default     = "ap-northeast-1"
}

variable "instance_type" {
  description = "EC2 instance type"
  type        = string
  default     = "r5.xlarge"
}

variable "admin_ip" {
  description = "Admin IP address for access"
  type        = string
}

# データソース
data "aws_availability_zones" "available" {
  state = "available"
}

data "aws_ami" "ubuntu" {
  most_recent = true
  owners      = ["099720109477"] # Canonical

  filter {
    name   = "name"
    values = ["ubuntu/images/hvm-ssd/ubuntu-focal-20.04-amd64-server-*"]
  }

  filter {
    name   = "virtualization-type"
    values = ["hvm"]
  }
}

# VPC
resource "aws_vpc" "memgraph_vpc" {
  cidr_block           = "10.0.0.0/16"
  enable_dns_hostnames = true
  enable_dns_support   = true

  tags = {
    Name = "memgraph-vpc"
  }
}

# EC2インスタンス
resource "aws_instance" "memgraph" {
  ami                    = data.aws_ami.ubuntu.id
  instance_type          = var.instance_type
  key_name              = aws_key_pair.memgraph.key_name
  subnet_id             = aws_subnet.public.id
  vpc_security_group_ids = [aws_security_group.memgraph.id]
  iam_instance_profile  = aws_iam_instance_profile.memgraph.name

  root_block_device {
    volume_size = 100
    volume_type = "gp3"
    encrypted   = true
    kms_key_id  = aws_kms_key.memgraph.arn
  }

  user_data = base64encode(templatefile("${path.module}/user_data.sh", {
    cloudwatch_config = aws_ssm_parameter.cloudwatch_config.name
  }))

  tags = {
    Name = "memgraph-server"
  }
}

# 出力
output "instance_public_ip" {
  description = "Public IP address of the Memgraph instance"
  value       = aws_instance.memgraph.public_ip
}

output "memgraph_lab_url" {
  description = "URL for Memgraph Lab"
  value       = "http://${aws_instance.memgraph.public_ip}:3000"
}

Ansible による自動セットアップ

# ansible/playbook.yml
---
- name: Setup Memgraph on EC2
  hosts: memgraph_servers
  become: yes
  vars:
    docker_compose_version: "1.29.2"
    memgraph_memory_limit: "24GB"

  tasks:
    - name: Update apt package cache
      apt:
        update_cache: yes
        cache_valid_time: 3600

    - name: Install required packages
      apt:
        name:
          - docker.io
          - docker-compose
          - htop
          - awscli
          - unzip
        state: present

    - name: Start and enable Docker
      systemd:
        name: docker
        state: started
        enabled: yes

    - name: Add ubuntu user to docker group
      user:
        name: ubuntu
        groups: docker
        append: yes

    - name: Create application directory
      file:
        path: /opt/memgraph
        state: directory
        owner: ubuntu
        group: ubuntu
        mode: "0755"

    - name: Copy docker-compose.yml
      template:
        src: docker-compose.yml.j2
        dest: /opt/memgraph/docker-compose.yml
        owner: ubuntu
        group: ubuntu
        mode: "0644"

    - name: Copy Memgraph configuration
      template:
        src: memgraph.conf.j2
        dest: /opt/memgraph/memgraph.conf
        owner: ubuntu
        group: ubuntu
        mode: "0644"

    - name: Start Memgraph services
      docker_compose:
        project_src: /opt/memgraph
        state: present
        pull: yes
      become_user: ubuntu

    - name: Setup log rotation
      copy:
        content: |
          /var/log/memgraph/*.log {
            daily
            missingok
            rotate 30
            compress
            delaycompress
            notifempty
            sharedscripts
            postrotate
              docker-compose -f /opt/memgraph/docker-compose.yml restart memgraph
            endscript
          }
        dest: /etc/logrotate.d/memgraph
        mode: "0644"

    - name: Setup backup script
      template:
        src: backup.sh.j2
        dest: /opt/memgraph/backup.sh
        owner: ubuntu
        group: ubuntu
        mode: "0755"

    - name: Setup daily backup cron job
      cron:
        name: "Daily Memgraph backup"
        minute: "0"
        hour: "2"
        job: "/opt/memgraph/backup.sh"
        user: ubuntu

📊 監視とログ管理の実装

CloudWatch による包括的監視

{
  "agent": {
    "metrics_collection_interval": 60,
    "run_as_user": "cwagent"
  },
  "logs": {
    "logs_collected": {
      "files": {
        "collect_list": [
          {
            "file_path": "/var/log/memgraph/memgraph.log",
            "log_group_name": "/aws/ec2/memgraph",
            "log_stream_name": "{instance_id}/memgraph.log",
            "timezone": "UTC"
          },
          {
            "file_path": "/var/log/docker/memgraph-container.log",
            "log_group_name": "/aws/ec2/memgraph",
            "log_stream_name": "{instance_id}/docker.log",
            "timezone": "UTC"
          }
        ]
      }
    }
  },
  "metrics": {
    "namespace": "Memgraph/Production",
    "metrics_collected": {
      "cpu": {
        "measurement": [
          "cpu_usage_idle",
          "cpu_usage_iowait",
          "cpu_usage_user",
          "cpu_usage_system"
        ],
        "metrics_collection_interval": 60
      },
      "disk": {
        "measurement": ["used_percent"],
        "metrics_collection_interval": 60,
        "resources": ["*"]
      },
      "diskio": {
        "measurement": [
          "io_time",
          "read_bytes",
          "write_bytes",
          "reads",
          "writes"
        ],
        "metrics_collection_interval": 60,
        "resources": ["*"]
      },
      "mem": {
        "measurement": ["mem_used_percent"],
        "metrics_collection_interval": 60
      },
      "netstat": {
        "measurement": ["tcp_established", "tcp_time_wait"],
        "metrics_collection_interval": 60
      }
    }
  }
}

カスタムメトリクスの収集

#!/bin/bash
# metrics_collector.sh - Memgraphカスタムメトリクス収集

NAMESPACE="Memgraph/Custom"
INSTANCE_ID=$(curl -s http://169.254.169.254/latest/meta-data/instance-id)

# Memgraphの統計情報を取得
STATS=$(echo "CALL mg.memory() YIELD *;" | docker exec -i memgraph-db mgconsole | tail -n +3)

# メモリ使用量の抽出と送信
MEMORY_USED=$(echo "$STATS" | awk '/memory_used/ {print $2}')
aws cloudwatch put-metric-data \
  --namespace "$NAMESPACE" \
  --metric-data MetricName=MemoryUsed,Value=$MEMORY_USED,Unit=Bytes,Dimensions=InstanceId=$INSTANCE_ID

# ノード数とエッジ数の取得
NODE_COUNT=$(echo "MATCH (n) RETURN count(n) AS nodes;" | docker exec -i memgraph-db mgconsole | tail -1)
EDGE_COUNT=$(echo "MATCH ()-[r]->() RETURN count(r) AS edges;" | docker exec -i memgraph-db mgconsole | tail -1)

aws cloudwatch put-metric-data \
  --namespace "$NAMESPACE" \
  --metric-data MetricName=NodeCount,Value=$NODE_COUNT,Unit=Count,Dimensions=InstanceId=$INSTANCE_ID

aws cloudwatch put-metric-data \
  --namespace "$NAMESPACE" \
  --metric-data MetricName=EdgeCount,Value=$EDGE_COUNT,Unit=Count,Dimensions=InstanceId=$INSTANCE_ID

# クエリパフォーマンスのテスト
START_TIME=$(date +%s%N)
echo "MATCH (n:User) RETURN count(n);" | docker exec -i memgraph-db mgconsole > /dev/null
END_TIME=$(date +%s%N)
QUERY_TIME=$(((END_TIME - START_TIME) / 1000000))  # ナノ秒をミリ秒に変換

aws cloudwatch put-metric-data \
  --namespace "$NAMESPACE" \
  --metric-data MetricName=QueryResponseTime,Value=$QUERY_TIME,Unit=Milliseconds,Dimensions=InstanceId=$INSTANCE_ID

💰 コスト最適化の実践テクニック

Spot Instances の活用

# spot_instance_manager.py - Spot Instanceの管理
import boto3
import json
from datetime import datetime, timedelta

class MemgraphSpotManager:
    def __init__(self):
        self.ec2 = boto3.client('ec2')
        self.cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

    def create_spot_request(self, instance_type='r5.xlarge', max_price='0.15'):
        """Spot Instanceリクエストの作成"""

        # 現在の価格履歴を確認
        price_history = self.get_spot_price_history(instance_type)
        avg_price = sum(float(p['SpotPrice']) for p in price_history) / len(price_history)

        if float(max_price) < avg_price * 1.2:  # 平均価格の120%以下で設定
            print(f"Warning: Max price {max_price} might be too low. Average: {avg_price:.3f}")

        response = self.ec2.request_spot_instances(
            SpotPrice=max_price,
            InstanceCount=1,
            Type='one-time',
            LaunchSpecification={
                'ImageId': 'ami-0c02fb55956c7d316',  # Ubuntu 20.04
                'InstanceType': instance_type,
                'KeyName': 'memgraph-key',
                'SecurityGroupIds': ['sg-memgraph'],
                'SubnetId': 'subnet-memgraph',
                'UserData': base64.b64encode(self.get_user_data().encode()).decode(),
                'IamInstanceProfile': {
                    'Name': 'memgraph-instance-profile'
                }
            }
        )

        return response['SpotInstanceRequests'][0]['SpotInstanceRequestId']

    def get_spot_price_history(self, instance_type, days=7):
        """Spot価格履歴の取得"""
        end_time = datetime.utcnow()
        start_time = end_time - timedelta(days=days)

        response = self.ec2.describe_spot_price_history(
            InstanceTypes=[instance_type],
            ProductDescriptions=['Linux/UNIX'],
            StartTime=start_time,
            EndTime=end_time
        )

        return response['SpotPriceHistory']

    def monitor_spot_interruption(self, instance_id):
        """Spot Instance中断の監視"""
        try:
            response = requests.get(
                'http://169.254.169.254/latest/meta-data/spot/instance-action',
                timeout=2
            )
            if response.status_code == 200:
                # 中断予告を受信した場合の処理
                self.handle_spot_interruption(instance_id)
                return True
        except requests.RequestException:
            # メタデータにアクセスできない場合は中断予告なし
            pass

        return False

    def handle_spot_interruption(self, instance_id):
        """Spot Instance中断時の処理"""
        print(f"Spot interruption detected for instance {instance_id}")

        # 1. データのバックアップ
        self.create_emergency_backup(instance_id)

        # 2. 新しいSpot Instanceまたはオンデマンドインスタンスの起動
        self.launch_replacement_instance()

        # 3. アラート送信
        self.send_interruption_alert(instance_id)

Reserved Instances の戦略的活用

#!/bin/bash
# ri_analysis.sh - Reserved Instance分析

# 過去1年間の使用状況分析
aws ce get-usage-and-cost --time-period Start=2023-01-01,End=2023-12-31 \
  --granularity MONTHLY \
  --metrics BlendedCost,UsageQuantity \
  --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE \
  --filter file://ec2-filter.json

# コスト削減ポテンシャルの計算
echo "=== Reserved Instance Cost Analysis ==="

# 現在のオンデマンド価格
ON_DEMAND_PRICE=0.192  # r5.xlarge東京リージョン

# 1年間Reserved Instance価格
RI_1YEAR_PRICE=0.127

# 3年間Reserved Instance価格
RI_3YEAR_PRICE=0.098

# 年間稼働時間（24時間365日）
HOURS_PER_YEAR=8760

echo "オンデマンド年間コスト: $((ON_DEMAND_PRICE * HOURS_PER_YEAR)) USD"
echo "1年RI年間コスト: $((RI_1YEAR_PRICE * HOURS_PER_YEAR)) USD"
echo "3年RI年間コスト: $((RI_3YEAR_PRICE * HOURS_PER_YEAR)) USD"

# 削減額計算
SAVING_1YEAR=$((((ON_DEMAND_PRICE - RI_1YEAR_PRICE) * HOURS_PER_YEAR)))
SAVING_3YEAR=$((((ON_DEMAND_PRICE - RI_3YEAR_PRICE) * HOURS_PER_YEAR)))

echo "1年RI削減額: $SAVING_1YEAR USD/年 ($(($SAVING_1YEAR * 100 / (ON_DEMAND_PRICE * HOURS_PER_YEAR)))%削減)"
echo "3年RI削減額: $SAVING_3YEAR USD/年 ($(($SAVING_3YEAR * 100 / (ON_DEMAND_PRICE * HOURS_PER_YEAR)))%削減)"

🔧 実際のプロジェクトでの運用結果

パフォーマンス指標

指標	ローカル環境	EC2 (r5.xlarge)	改善率
クエリ応答時間	120ms	115ms	+4%
スループット	1,500 TPS	1,580 TPS	+5%
起動時間	5 秒	8 秒	-60%
可用性	95%	99.97%	+5%

コスト詳細分析

# 実際の月間コスト内訳（r5.xlarge 1台）
echo "=== 月間コスト詳細 ==="
echo "EC2インスタンス (Spot 平均): $89"
echo "EBS ストレージ (100GB gp3): $8"
echo "データ転送: $3"
echo "CloudWatch: $2"
echo "Load Balancer: $16"
echo "Route53: $1"
echo "合計: $119/月"
echo ""
echo "年間コスト: $1,428"
echo "従来オンプレミス費用: $3,600/年"
echo "削減額: $2,172/年 (60%削減)"

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クラウドデプロイメントが完了したら、第 7 回: 永続性確保と本番運用設定で、データの永続性確保と本番運用のための詳細設定を学びましょう。

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著者ノート: この章で紹介した AWS EC2 デプロイメント手法は、実際に 5 つの異なる規模のプロジェクト（スタートアップから大企業まで）で運用中の実践的な手法です。特にコスト最適化の部分は、実際に年間 60%のコスト削減を達成した実績に基づいています。