結論：PostgreSQLは、オープンソースで提供される高機能なリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）であり、
基本的にライセンス費用がかからないことから、WebアプリケーションやSaaS、業務システムのバックエンドDBとして幅広く採用されています。
独自のデータ型・関数を追加できる拡張性の高さ、PostGISやpgvectorといった強力な拡張機能、
JSON／JSONBによる柔軟なデータ格納、そしてウィンドウ関数やCTEを駆使した複雑なクエリへの強さといった特徴から、
単純なデータ保存にとどまらず、分析的な処理まで担わせるケースも増えています。しかし「オープンソースだからコストはかからない」
というのは誤解で、PostgreSQLをビジネスの基盤として安定稼働させ続けるためには、
リリース後の保守・運用に一定のランニングコストが発生します。特にPostgreSQLは、
更新・削除で古いデータを追記していく「追記型アーキテクチャ（MVCC）」を採用しているため、
不要になった領域を回収するVACUUMの運用や、メジャーバージョンアップ時の移行作業といった、
PostgreSQLならではの運用作業が存在します。データベースはシステムの中でも最も重要なデータを預かる心臓部であり、
障害やデータ消失が事業に直結するため、バックアップ体制の維持、性能の監視とチューニング、
バージョンアップ、セキュリティ対応といった継続的な運用が欠かせません。
本記事では、PostgreSQL導入後の保守・運用費用・ランニングコストに焦点を当て、
年間の保守費用の目安、保守契約と運用体制の費用、
クラウドのマネージドDB（Amazon RDS for PostgreSQLやAmazon Aurora PostgreSQL互換、
Google Cloud SQL for PostgreSQL、Azure Database for PostgreSQL）を使った場合のインフラ費用、
バージョンアップやセキュリティ対応にかかる費用、そしてVACUUM・拡張機能の管理といったPostgreSQL固有の運用コスト、
さらに運用コストを抑えるための具体的なポイントまでを、金額感とともに体系的に解説します。
PostgreSQLはトランザクション処理を得意としつつ複雑なクエリにも強い汎用的なデータベースであり、
Webアプリや業務システムのバックエンドとして運用するケースを中心に、正直な相場感で整理していきます。
導入後のトータルコストを見通したい方にとって、予算計画の判断軸となる内容を盛り込んでいます。
本テーマに関する全体ガイドは、以下の記事をご覧ください。
▼全体ガイドの記事
・PostgreSQL導入の完全ガイド
PostgreSQL運用の保守・運用費用の全体像
PostgreSQLを含むシステムの保守・運用費用を考える際の出発点となるのが、
「年間の保守・運用費用は、初期開発費用の15〜25%程度を見込む」という一般的な相場感です。
たとえば初期開発に500万円かかったシステムであれば、年間75万〜125万円程度の保守・運用費用を想定しておくのが標準的な考え方です。
この費用には、システムの安定稼働を支えるベンダーとの保守契約、クラウドインフラ（マネージドDBを含む）の月額料金、
バグ修正や軽微な機能追加、そしてバージョンアップやセキュリティ対応といった継続的な作業が含まれます。
ここで重要なのは、PostgreSQL自体はオープンソースでライセンス費用がかからないものの、
それを取り巻く「人」と「インフラ」のコストは確実に発生するという点です。しかもPostgreSQLは、
その高機能さゆえに運用の奥が深く、追記型アーキテクチャに伴うVACUUMの管理や、
活用している拡張機能のメンテナンスといった、PostgreSQL特有の運用作業が加わります。
データベースは一度構築したら終わりではなく、データ量の増加に応じた性能維持、定期的なバックアップとリストア検証、
脆弱性への対応など、生き物のように継続的な手入れを必要とします。この全体像を押さえたうえで、
以降で各費用要素を具体的に見ていきます。
年間保守費は初期費用の15〜25%が目安
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
年間の保守・運用費用が初期開発費用の15〜25%というのは、システム開発業界で広く用いられている目安です。
この割合が変動する主な要因は、システムの規模と複雑さ、求められる可用性（止まってはいけない度合い）、そして運用を内製するか外部に委託するかです。
ミッションクリティカルなシステムで24時間365日の監視や短時間での障害対応が求められる場合は、割合が20〜25%に近づき。
逆に社内向けの小規模なシステムで多少の停止が許容される場合は15%程度に収まります。
PostgreSQLを用いるシステムの場合、この保守費用の中にはデータベース特有の運用作業、すなわちバックアップ体制の維持。
スロークエリ（遅くなったクエリ）の監視とチューニング、ストレージ容量の監視と拡張、そしてPostgreSQLのバージョンアップ対応が含まれます。
加えてPostgreSQLでは、VACUUM／autovacuumの状況監視やチューニングといった固有の運用作業もこの中に含めて考える必要があります。
予算計画を立てる際は、初期開発費だけでなく、この年間15〜25%のランニングコストを数年分見込んだうえで。
システムのライフサイクル全体（一般に5年程度）でのトータルコスト（TCO）を試算しておくことが重要です。
特に高機能な使い方をしているシステムほど運用の専門性が求められるため、その分の人的コストも見込んでおくと精度の高い計画になります。
ランニングコストを構成する3つの要素
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
PostgreSQL運用のランニングコストは、大きく3つの要素に分解して考えると見通しが良くなります。
第一が「保守・運用費用」で、ベンダーとの月額保守契約や、社内の運用担当者・データベース管理者（DBA）の人件費がこれにあたります。
バグ修正、軽微な機能追加、バックアップの運用、性能チューニング、そしてPostgreSQL固有のVACUUM管理といった作業がここに含まれます。
第二が「インフラ費用」で、PostgreSQLを動かすサーバーやクラウドのマネージドDBの月額料金です。
Amazon RDS for PostgreSQLやAurora PostgreSQL互換。
Cloud SQL for PostgreSQLといったマネージドサービスを使う場合、この費用がインフラコストの中心になります。
第三が「バージョンアップ・セキュリティ費用」で。
PostgreSQL本体やアプリケーションのフレームワークのサポート期限（EOL）に伴うバージョンアップ対応、そして脆弱性診断やセキュリティ対策の費用です。
これら3つは性質が異なり、保守・運用費用は毎月ほぼ一定、インフラ費用はアクセス量やデータ量に応じて変動。バージョンアップ・セキュリティ費用は数年おきにまとまって発生する、という違いがあります。
特にPostgreSQLはメジャーバージョン間でデータファイルの互換性がないため、メジャーバージョンアップの際にまとまった費用が発生しやすい点は。他のRDBMSと比べて意識しておくべき特徴です。
予算計画では、この3要素それぞれを分けて見積もることで、精度の高い費用試算ができます。
保守契約と運用体制の費用
PostgreSQLを含むシステムを安定稼働させるための保守・運用費用のうち、人が担う部分について具体的に見ていきます。
ここでは、ベンダーとの月額保守契約の相場と、PostgreSQL特有の運用作業（VACUUM管理やチューニング）にかかる工数を掘り下げます。
月額保守契約の相場
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
システムを開発した会社やインフラ運用を専門とする会社と結ぶ保守契約の費用は、月額11万円程度からが一つの目安です。
この月額保守には一般的に、サーバー・データベースの稼働監視、障害発生時の一次対応、バグ修正、軽微な機能追加や設定変更、そして定期的な状況報告などが含まれます。
ただし、この金額はシステムの規模やSLA（サービスレベル合意、たとえば障害時に何時間以内に対応するかといった約束事）によって大きく変動し。
中〜大規模のシステムや、平日日中だけでなく夜間・休日も対応する体制を求める場合には、月額数十万円に達することもあります。
特にPostgreSQLの性能監視やチューニング、VACUUM管理といったDBAの専門作業を手厚く含める場合は、その分だけ費用が上がる傾向があります。
保守契約を検討する際に確認すべきポイントは、対応範囲（どこまでが月額に含まれ、どこからが別料金か）、対応時間帯、障害時の応答時間と復旧目標。
そしてPostgreSQLの運用作業（バックアップ管理、チューニング、VACUUM調整、拡張機能の保守）が含まれるかどうかです。
特にPostgreSQLはデータベースまわりの専門性が高く、契約内容によってはDB関連の高度な作業が別料金となるケースもあるため。事前に明確にしておくことが重要です。
契約形態は、あらかじめ月額固定で一定の対応を含む形と、作業量に応じて費用が発生する準委任的な形があり、システムの安定度や変更頻度に応じて選びます。
DBA運用工数（バックアップ・VACUUM・チューニング）
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
PostgreSQLの運用には、データベース管理者（DBA）やインフラエンジニアが担う特有の作業があります。まずバックアップとリカバリ体制の維持です。
マネージドDB（Amazon RDSなど）を利用すれば日常的なバックアップは自動化されますが、それで運用が完全に手離れするわけではありません。
障害発生時に実際にデータを復旧できるようリストア手順を維持し、定期的にリストアテスト（本当に復元できるかの確認）を行い。ストレージ容量の増加を監視して必要に応じて拡張する、といった作業が発生します。
この体制維持の工数は、月額2万〜5万円程度が一つの目安です。次にPostgreSQL特有の運用として重要なのが、VACUUM／autovacuumの管理です。
PostgreSQLは更新・削除の際に古いデータを物理的に上書きせず。
新しいデータを追記していく「追記型アーキテクチャ（MVCC）」を採用しているため、不要になった古い行（デッドタプル）を回収するVACUUMが欠かせません。
通常は自動実行のautovacuumが処理しますが、更新頻度の高い大規模システムではデフォルト設定では回収が追いつかず。
テーブルが肥大化して性能が低下したり、深刻な場合にはトランザクションIDの周回問題を引き起こしたりします。
これを防ぐために、autovacuumのパラメータを監視・調整する専門的な作業が必要になります。
あわせて、運用を続けてデータ量が増えると、SQLの実行速度が低下する「スロークエリ」や。
意図せず大量のクエリが発行される「N+1問題」が起きやすくなり、遅いクエリを特定してインデックスを追加したり書き換えたりするチューニング作業が必要です。
こうしたPostgreSQL特有のスポット作業は、保守契約の範囲内で対応するか、別途数万〜数十万円の追加費用となるケースが一般的です。
運用を内製する場合はこれらをDBAの人件費として、外部委託する場合は保守契約や都度の作業費として、いずれにせよコストに織り込んでおく必要があります。
クラウドマネージドDBのインフラ費用
PostgreSQLを動かすインフラの費用は、ランニングコストの中でも変動が大きい部分です。
現在の主流は、AWSのAmazon RDS for PostgreSQLやAmazon Aurora（PostgreSQL互換）、
Google Cloud SQL for PostgreSQL、
Azure Database for PostgreSQLといったクラウドのマネージドDBを利用する形です。
ここでは、規模別のインフラ費用の目安と、オンプレミス構築との比較を見ていきます。
規模別のインフラ費用の目安
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
クラウドのマネージドDBを使った場合の月額インフラ費用は、システムの規模によって以下のように変わります。
小規模システムの場合、単一のWebサーバーと小規模なマネージドDB（RDSの最小クラスのインスタンスなど）の基本構成で、月額1.5万〜3万円程度が目安です。
個人向けサービスの立ち上げ期や社内ツールであれば、この範囲で十分に運用できます。
中規模システムの場合、トラフィックに応じた複数台のサーバーによる負荷分散に加え。マネージドDBのマルチAZ（複数の可用性ゾーンにまたがる冗長化）構成を含む形で、月額5万〜15万円程度になります。
マルチAZ構成はDBの可用性を高めるための標準的な選択肢で、片方のゾーンに障害が起きても自動的にもう一方に切り替わるため。業務システムやECサイトのように停止が許されないシステムでは推奨されます。
大規模システムの場合、1日100万PVクラスに耐えうる構成となり、大容量・高性能なマネージドDBインスタンスに加え。
PostgreSQLへの負荷を軽減するためのキャッシュ層（Amazon ElastiCache／Redisなど）やリードレプリカを組み合わせるため。月額15万〜50万円以上になります。
なお、Amazon Aurora（PostgreSQL互換）を選ぶと、ストレージが自動で拡張され、高い可用性とスケーラビリティが得られる代わりに。
標準的なRDSとは異なる料金体系となるため、構成に応じた試算が必要です。
また、PostGISやpgvectorといった拡張機能を使う場合、データ量やインデックスのサイズが大きくなりやすく。ストレージやメモリの要件が上がることでインフラ費用が押し上げられることもあります。
これらはインスタンスの性能、ストレージ容量、データ転送量、バックアップ保存量などの積み上げで決まるため、実際の費用は構成に応じて試算する必要があります。
マネージドDBとオンプレ構築のコスト比較
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
PostgreSQLの稼働環境として、クラウドのマネージドDBを使うか。
自前のサーバー（オンプレミスや自社管理のクラウド仮想マシン）にPostgreSQLをインストールして運用するかは、ランニングコストの構造そのものを変えます。
マネージドDBは月額料金という形で費用が発生しますが、その料金にはバックアップの自動化、パッチ適用、冗長化、監視といった運用の仕組みが含まれており。これらを人手で行う工数を削減できます。
特にPostgreSQLは、VACUUMのチューニングやメジャーバージョンアップの移行作業など、専門性の高い運用が求められるため。
これらをある程度クラウド側に任せられるマネージドDBの価値は大きいといえます。
一見すると月額料金が割高に見えても、DBA的な運用工数を大幅に削減できるため、人件費まで含めたトータルコスト（TCO）では有利になるケースが多いのが実情です。
一方、自前サーバーにPostgreSQLを構築する場合、サーバー費用そのものは抑えられることがありますが、OSやPostgreSQLのパッチ適用。
バックアップの仕組み作りと運用、レプリケーションによる冗長化、VACUUMの調整、障害対応をすべて自前で担う必要があり。その分の人件費と運用リスクが上乗せされます。
ただし、自前構築であれば、マネージドDBがサポートしていない拡張機能を自由に導入できたり、細かなパラメータを自由にチューニングできたりするメリットもあります。
専任の運用体制が整っている大企業や、特殊な拡張機能が必要な場合、データを外部に置けないセキュリティ要件がある場合は自前構築が選ばれることもありますが。
運用体制が薄い組織や、コストと運用負荷を最適化したい場合は、マネージドDBを選ぶ方が結果的に安く、かつ安定します。
自社の運用体制と要件を踏まえて、どちらがトータルで有利かを見極めることが大切です。
バージョンアップ・セキュリティ対応の費用
PostgreSQLを安全に使い続けるためには、数年おきにまとまって発生するバージョンアップとセキュリティ対応の費用を見込んでおく必要があります。
ここでは、PostgreSQL本体やフレームワークのサポート期限に伴うバージョンアップ費用と、
脆弱性対応・セキュリティ診断の費用を掘り下げます。
バージョンアップ・EOL対応の費用（pg_upgrade）
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
PostgreSQLには各メジャーバージョンにサポート期限（EOL：End of Life）が設定されており。
期限を過ぎるとセキュリティ修正が提供されなくなるため、計画的なバージョンアップが欠かせません。
PostgreSQLはおおむね年1回のペースで新しいメジャーバージョンがリリースされ、各バージョンは約5年間サポートされます。
あわせて、PostgreSQLに接続するアプリケーションのプログラミング言語やフレームワーク（PHPのLaravel、RubyのRails。
PythonのDjangoなど）にもサポート期限があり、これらの更新に合わせてPostgreSQLのバージョンや接続ドライバの対応も必要になります。
バージョンアップ対応の費用感としては、マイナーバージョンアップ（互換性を保った小さな更新）で10万〜50万円程度。
メジャーバージョンアップ（大きな仕様変更を伴う更新）で50万〜200万円程度が一つの目安で、数年おきに発生します。
ここで、PostgreSQL特有の注意点があります。
PostgreSQLはメジャーバージョン間でデータファイル（クラスタ）の物理的な互換性がないため。
MySQLのようなインプレース（その場での）アップグレードができず、メジャーバージョンアップ時には新しいバージョンのDBクラスタを作成し。
pg_upgradeコマンドを用いたデータ移行や、論理レプリケーションを用いた移行作業が必要になります。
これには事前の周到な検証テストと移行手順の準備が必要であり、メジャーバージョンアップの工数を押し上げる大きな要因となります。
マネージドDBを使っている場合、この移行作業を一部支援してくれる仕組みもありますが、アプリケーション側の動作検証や移行のリハーサルが必要な点は変わりません。
バージョンアップを先延ばしにするとサポート切れのリスクや、一度に複数バージョンを飛び越える大掛かりな移行コストにつながるため。計画的に予算化しておくことが賢明です。
セキュリティ診断・脆弱性対応の費用
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
データベースは重要なデータを預かるため、セキュリティ対応は運用コストの中でも軽視できない項目です。
PostgreSQLを含むシステムのセキュリティ対応には、脆弱性が発見された際のスポットでの対応と、定期的な診断の2種類があります。
スポットでの脆弱性診断とセキュリティ対応は、20万円程度からが目安です。
SQLインジェクション（不正なSQLを注入する攻撃）への対策の見直しや、アクセス権限の適正化、通信の暗号化の確認などがこれにあたります。
個人情報や決済情報を扱うシステムの場合は、より本格的な対策が求められます。
年1〜2回の定期的な脆弱性診断やペネトレーションテスト（疑似的な攻撃を仕掛けて弱点を洗い出す検査）を実施する場合。1回あたり50万〜200万円程度の費用がかかります。
PostgreSQL特有の観点としては、ロール（ユーザー権限）を細かく設計してデータベースへのアクセス権限を最小限に絞る。
行単位のアクセス制御（行レベルセキュリティ）を活用する、外部から直接データベースに接続できないネットワーク構成にする。
機微なデータを暗号化して保存する、といった対策があり、これらを継続的に維持・点検することが求められます。
また、導入している拡張機能に脆弱性が見つかった場合の対応も必要になるため、使っている拡張機能のセキュリティ情報を追う体制も重要です。
マネージドDBを使う場合、通信の暗号化や保存データの暗号化、ネットワークの分離といった機能が標準で提供されるため。基本的なセキュリティ水準を確保しやすい利点があります。
事業の性質や扱うデータの機微度に応じて、これらのセキュリティ費用を年間予算に織り込んでおくことが重要です。
PostgreSQL運用のコストを抑えるポイント
PostgreSQLのランニングコストは、運用の工夫によって最適化できます。ここでは、
インフラ費用を抑える適正サイジングと、保守工数を削減するVACUUM・スロークエリ対策と監視の自動化という、
実務で効果の大きい2つのポイントを紹介します。
適正サイジングとリザーブド割引でインフラ費を抑える
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
インフラ費用を抑える第一歩は、実際の負荷に見合ったインスタンスサイズを選ぶ「適正サイジング（ライトサイジング）」です。
将来の成長を見越して過大なスペックのDBインスタンスを選んでしまうと、使われないリソースにお金を払い続けることになります。
マネージドDBは後からスペックを変更できるため、まずは控えめな構成で始めて、CPU使用率やメモリ、コネクション数といった実際の稼働状況を監視しながら。
必要に応じて段階的にスケールアップするのが賢明です。
特にPostgreSQLは、autovacuumや複雑なクエリの実行時にメモリを使うため。
メモリ関連のパラメータ（shared_buffersやwork_memなど）を適切に設定することで、過大なインスタンスに頼らずに性能を引き出せることもあります。
次に有効なのが、クラウド各社が提供する長期利用割引の活用です。
Amazon RDSのリザーブドインスタンスやSavings Plansのように、1年や3年の利用をあらかじめ確約することで。オンデマンド料金より大幅に安くなる仕組みがあります。
安定して長期運用することが見込めるシステムであれば、これらの割引を使うことでインフラ費用を数十パーセント削減できるケースもあります。
また、開発環境やステージング環境のDBは、業務時間外に停止するよう自動化しておくことで、無駄な稼働料金を削減できます。こうした地道な最適化の積み重ねが、年間のインフラ費用に大きな差を生みます。
VACUUM・スロークエリ対策と監視自動化で保守工数を削減
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
保守・運用の人的コストを抑えるうえで効果的なのが、問題の早期発見を仕組み化することです。
PostgreSQLにはスロークエリを記録する仕組み（log_min_duration_statementの設定やpg_stat_statements拡張）。
があり、これを有効にして定期的に確認することで、性能劣化の兆候を早期に捉えられます。
データ量の増加とともに徐々に遅くなるクエリを放置すると、ある日突然システム全体が重くなり、緊急対応に追われて余計なコストがかかります。
日常的にスロークエリを監視し、問題のあるクエリにインデックスを追加したり書き換えたりする小さな改善を積み重ねておけば、大きな障害を未然に防げます。
PostgreSQL特有の重要な監視対象が、VACUUM／autovacuumの状況とテーブルの肥大化です。
デッドタプルがどれだけ溜まっているか、autovacuumが適切なタイミングで動いているかを監視し。
必要に応じてautovacuumのパラメータを調整することで、テーブル肥大化による性能低下を防げます。
また、CPU・メモリ・ディスク使用率・コネクション数といったメトリクスの監視と、異常時の自動アラートを設定しておくことで。
担当者が常時張り付いていなくても問題を検知できるようになり、監視にかかる人的工数を削減できます。
マネージドDBには、こうした監視ダッシュボードやパフォーマンス分析ツール（Amazon RDSのPerformance Insightsなど）。
が標準で用意されており、これらはPostgreSQLの待機イベントや遅いクエリを可視化してくれるため、
活用すれば専門のDBAを常時確保しなくても一定水準の運用が可能です。
監視と改善の仕組みを運用開始時に整えておくことが、長期的な保守コストの抑制につながります。
まとめ
PostgreSQL導入後の保守・運用費用は、年間で初期開発費用の15〜25%程度が目安であり、
その内訳は「保守・運用費用（月額11万円程度からの保守契約やDBAの運用工数、VACUUM管理を含む）」
「インフラ費用（マネージドDBで小規模月1.5万〜3万円、中規模5万〜15万円、
大規模15万〜50万円以上）」「バージョンアップ・セキュリティ費用（マイナーで10万〜50万円、
メジャーで50万〜200万円、脆弱性診断は20万円〜、定期診断は1回50万〜200万円）」
の3要素に分けて考えると見通しが良くなります。PostgreSQLはオープンソースでライセンス費用こそかかりませんが、
データという事業の心臓部を預かる以上、バックアップ体制の維持、性能チューニング、
バージョンアップ、セキュリティ対応といった継続的な運用コストは確実に発生します。
とりわけPostgreSQLでは、追記型アーキテクチャに伴うVACUUM／autovacuumの管理、
メジャーバージョン間でデータファイル互換性がないためのpg_upgradeを用いた移行作業、
そして活用している拡張機能の保守という、PostgreSQL固有の運用コストを見込んでおくことが重要です。
これらを抑えるには、マネージドDBの活用で運用工数を削減し、適正サイジングと長期割引でインフラ費を最適化し、
VACUUM・スロークエリ対策と監視の自動化で保守工数を減らすことが有効です。導入時には初期費用だけでなく、
数年分のランニングコストを含めたトータルコスト（TCO）で判断することが、後悔しない投資につながります。
予算計画にあたっては、保守範囲や運用体制、使っている拡張機能を明確にしたうえで、
複数の開発・運用会社に相談してみることをお勧めします。
▼全体ガイドの記事
・PostgreSQL導入の完全ガイド
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。