為什麼企業需要重視 RDS 的成本治理？
Amazon RDS 是 AWS 提供的受管式關聯式資料庫服務，協助企業處理資料庫的高可用、備份與日常維運，常被用於官網、App 與企業核心系統。對多數企業而言，RDS 一旦上線便長期運作、極少停用或重建，也因此其成本往往具備以下特性：
- 長期持續產生費用：不像短期測試資源，用久了就是固定支出
- 與業務成長強烈綁定：使用者數、交易量成長，成本自然上升
- 容易被忽略細節差異：引擎、規格、儲存與部署方式都會影響價格
若企業僅在「帳單變高時才檢視」，往往已經錯過最佳調整時機。有效的 RDS 成本治理，應該是在規劃階段就納入，並在營運中持續檢視與調整。
RDS 成本會從哪裡累積？
RDS 成本通常不是單一項目，而是由多個費用來源疊加而成：
資料庫執行個體（Instances）
資料庫執行個體費用指的是「資料庫主機本身的運算成本」。只要 RDS 執行個體處於啟動狀態，就會持續以小時計費，不論實際是否有查詢流量或使用行為。
這項費用主要取決於三個因素：執行個體規格（vCPU 與記憶體）、資料庫引擎類型，以及部署的 Region。以 MySQL 為例，若在 ap-east-2（台北） 部署一台 db.m6g.large（2 vCPU、8GB） 的 RDS，並全天候運行，每月約 730 小時，其資料庫執行個體費用約為 290 美元左右。以下為 AWS 官方的自訂預估設定介面：
注意事項：這筆費用僅包含資料庫主機的運算成本，尚未涵蓋儲存空間、備份與 Snapshot、Multi-AZ 高可用架構，以及資料傳輸等其他常見費用項目。
儲存費用（Storage）
依資料庫「配置的儲存容量」計費，單位為 GB／月。只要儲存空間存在，就會持續收費，與資料庫是否有流量或是否在運作無關。
儲存費用的高低，取決於 儲存類型（如 gp3 或 Provisioned IOPS）與 配置的容量大小。以常見的 gp3 為例，每 GB 每月約 0.08～0.10 美元（依 Region 不同）。若配置 200GB 儲存空間，即會以 200GB × 單價的方式計算月費。
備份與快照費用（Backups / Snapshots）
RDS 會提供自動備份的免費額度，其上限為「等同於資料庫目前儲存容量的大小」。只要自動備份所佔用的空間沒有超過這個額度，就不會另外收費；一旦超過，超出的部分就會開始計費。相較之下，手動 Snapshot 則沒有免費額度。所有手動建立的 Snapshot，都會依 GB／月計費持續計費而且即使資料庫執行個體已刪除，只要 Snapshot 還存在，費用就不會停止。
資料傳輸費用（Data Transfer）
RDS 是否產生資料傳輸費，不取決於用得多不多，而是資料「傳到哪裡」以及「有沒有跨部署範圍」。
| 傳輸情境 | 是否計費 | 計費方式 | 實務理解 |
|---|---|---|---|
| 同一個 AZ | ❌ 不收費 | $0 | 最建議的部署方式，RDS 與 App 在同一 AZ |
| 跨 AZ | ✅ 收費 | 約 $0.01 / GB | 常見於 App 與 DB AZ 未對齊 |
| 跨 Region 或對外網路 | ✅ 收費 | 約 $0.02～0.09 / GB | 跨區複製、報表下載、API 對外 |
RDS 各資料庫引擎的費用比較？
在評估 Amazon RDS 時，許多企業會發現：即使選擇相同的執行個體規格與部署模式，不同資料庫引擎在月費上仍可能出現明顯差異。這類差異往往不是來自硬體效能，而是與資料庫引擎本身的授權模式、定價結構與架構設計有關。以下以台北區（ap-east-2）為例，統一採用 On-Demand、Multi-AZ、相同等級的執行個體資源，單純比較各 RDS 資料庫引擎的「執行個體費用」，藉此幫助讀者在相同部署條件下，看清楚不同引擎所帶來的成本差異。
- Region：台北（ap-east-2）
- Instance：db.r7i.12xlarge
- 部署模式：Multi-AZ
- 定價模式：On-Demand
- 使用率：100%
- 節點數：1
- 計算基準：730 小時 / 月
- 比較項目：執行個體費用
| 資料庫引擎 | Instance 類型 | 計算費用 |
|---|---|---|
| MySQL | db.r7i.12xlarge | 約 $9,400 – $9,500 |
| MariaDB | db.r7i.12xlarge | 約 $9,400 – $9,500 |
| PostgreSQL | db.r7i.12xlarge | 約 $9,400 – $9,500 |
| Amazon Aurora | db.r7i.12xlarge | 約 $7,100 – $7,200 |
| Microsoft SQL Server | db.r7i.12xlarge | 約 $9,400 – $9,500 |
| Oracle Database | db.r7i.12xlarge | 約 $9,400 – $9,500 |
補充說明：在相同 Region、相同 Instance 規格、相同部署模式下，多數 Amazon RDS 資料庫引擎的「執行個體費用」實際上非常接近。表格中 Amazon Aurora 的執行個體費用跟其他的差異較大，主要原因在於Aurora 採用分離式架構，將「運算（執行個體）」與「儲存 / I/O」成本拆開計算，並提供 標準 與 I/O Optimized 等不同 I/O 計費模式。
RDS成本優化的五大實務策略
RDS 成本優化並非單一技巧，而是結合使用行為、架構設計與採購策略的長期調整。以下是實務上最關鍵的幾個方向：
一、調整執行個體規模（Instance Right-sizing）
在 Amazon RDS 的成本中，執行個體費用通常佔比最高，也是最容易因過度配置而造成浪費的項目。透過規模調整，可在不影響系統穩定度的前提下，快速降低固定成本。
- 依長期使用趨勢調整規格
觀察 CPU、記憶體與連線數的長期平均值，而非短暫尖峰，找出長期低使用率的執行個體。 - 採取漸進式調整，降低風險
逐步縮小執行個體規模並觀察效能表現，確保系統穩定後再進行下一步調整。 - 定期檢視，避免一次調整後就放置不管
隨著系統成長與使用型態改變，需定期重新評估執行個體是否仍符合實際需求。
實務成效： 多數情境下，執行個體 Right-sizing 可降低約 20%～40% 的運算成本。
二、善用定價模型（Reserved Instances）
在 Amazon RDS 中，執行個體的定價模型會直接影響長期成本結構。若所有資料庫都採用隨用隨付，雖然彈性高，但對長期穩定運作的系統而言，往往不是最具成本效益的選擇。
- 短期或不確定工作負載使用 On-Demand
適合 PoC、測試環境或尚未穩定的系統，避免提前承諾導致資源綁死，但單價最高。 - 長期穩定運行的資料庫導入 Reserved Instances（RI）
透過承諾 1 年或 3 年使用期限，換取較低的單位成本，特別適合正式環境與核心系統。 - 長期穩定但仍需彈性的資料庫使用 Database Savings Plans
以承諾每小時用量金額換取折扣，不需綁定特定 Instance、資料庫引擎或 Region，相較 RI 更具彈性，適合正式環境的 Amazon RDS / Aurora 系統。
三、減少未使用的閒置資源（Idle Resource Cleanup）
閒置資源往往不影響系統運作，因此最容易被忽略，卻會在帳單中長期累積。這類成本的本質是：資源已不再使用，但仍持續計費，只要治理得當，通常能快速見效。
- 清理長期無流量或低使用率的資料庫執行個體
定期檢視連線數與使用情況，評估是否可關閉、合併或縮小規模，避免為幾乎未使用的資料庫付費。 - 移除已下線系統遺留的 Snapshot 與備份
即使資料庫本體已刪除，Snapshot 仍會持續計費，應定期盤點並清除不再需要的備份資料。 - 檢查跨 Region 或測試用途的暫存資源
為測試、搬遷或一次性需求建立的資料庫與備份，若未設定保留期限，容易成為長期隱性成本。
四、儲存最佳化（Storage Optimization）
儲存費用屬於長期、線性成長的支出項目，若一開始配置不當或後續缺乏治理，容易在不知不覺中累積成顯著成本。
- 避免一次性配置過大儲存容量
儲存採「配置即計費」，建議以實際需求起步，並搭配自動擴展機制，避免為尚未發生的成長提前付費。 - 選擇合適的儲存類型（gp3 優先）
多數應用情境不需要高成本的 io1 / io2，gp3 已能滿足大部分企業系統效能需求，且可避免因效能需求被迫放大儲存容量。 - 管理備份與 Snapshot 的保留週期
未設保留政策的 Snapshot 與備份會持續佔用儲存空間，應定期清理不再需要的資料，避免形成隱性成本。
實務成效：透過儲存最佳化，常見可降低約 15%～35% 的儲存與備份相關成本，且不影響系統正常運作。
五、使用 AWS 原生監控或其他工具進行成本優化
在 Amazon RDS 的成本治理中，AWS 原生工具已能滿足多數企業的監控與優化需求。重點不在工具多，而在於是否能持續提供「調整決策的依據」。
- Amazon CloudWatch：找出過度配置與異常行為
透過 CPU、記憶體、I/O 與連線數等指標，辨識長期低使用率的執行個體，作為 Right-sizing 與關閉閒置資源的依據。 - AWS Cost Explorer：驗證優化是否真的省錢
將調整前後的 RDS 成本變化具體量化，確認 Right-sizing、RI 或儲存調整是否帶來實際帳單下降。 - AWS Trusted Advisor：快速找出可節費項目
自動檢視低使用率資源、未善用 RI / Savings Plans 等情境，作為成本優化的第一道篩選機制。 - 勤英科技 AI 檢測報告工具：整合成本與資安的行動化建議
勤英科技的 AI 檢測報告可一次盤點節費空間與資安風險，協助企業快速判斷哪些資源該調整、哪些風險需優先處理，降低人工分析門檻，加速成本優化決策。
實務成效：AWS 原生監控工具的價值，在於「提供持續調整的依據」，讓成本優化從一次性行為，轉為長期可控的治理流程。
勤英科技如何協助企業降低成本？
對多數企業而言，RDS 成本問題不在於「不知道有哪些節費方法」，而是在於缺乏時間與資源進行持續分析與調整。勤英科技 Elite Cloud 作為 AWS 認證雲端合作夥伴，除提供顧問與架構建議外，亦搭配節費 × 資安 AI 檢測工具，協助企業快速看清成本與風險全貌：
- AI 檢測工具盤點節費潛力
自動分析 RDS 執行個體、儲存、備份與資料傳輸使用情況，量化可調整的節費空間，避免僅憑經驗判斷。 - 整合成本與資安風險視角
同步檢視高成本資源與潛在資安風險，避免「省成本卻製造風險」的錯誤調整。 - 提供可行的優化建議與優先順序
將 AWS 原生監控與帳單數據轉化為具體建議，協助企業判斷哪些項目應立即處理、哪些適合納入中長期規劃。 - 持續監控與治理建議
協助企業建立可持續的成本治理機制，讓 RDS 成本優化不只是一次性專案，而是可長期控管的營運流程。
重點不在於單次省多少，而是建立一套可預期、可調整的資料庫成本管理模式。若你希望更深入了解目前環境的成本結構，或想確認是否存在可優化的空間，歡迎聯絡我們，由顧問協助你進行初步評估與說明。
結語
Amazon RDS 的成本優化並非單一設定或一次性調整，而是一項需要持續檢視與治理的管理工作。從執行個體規模、定價方案選擇，到儲存、備份與閒置資源管理，只要能以實際使用數據為基礎，建立清楚的決策依據，多數企業都能在不影響系統穩定度與可用性的前提下，逐步降低長期雲端支出。
勤英科技作為 AWS 官方認證代理商，長期協助企業評估 RDS 架構與實際使用狀況，從帳單拆解、資源配置檢視到節費方案規劃，找出真正可落地的成本優化空間，而非僅止於理論建議。若你希望更清楚了解目前 RDS 成本的結構、潛在浪費點，或適合的節費策略，歡迎立即聯繫我們，由專業顧問協助你進行完整評估。
