NASのコスパ比較｜エンジニアが選ぶならどの機種

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以前、LambdaでAWSの日次コストを集計してWebページに出すところまで作りました（表示部分はもう3か月放置しています…）。それ以来クラウドの従量課金がなんとなく気になっていて、「手元に置くストレージ、つまりNASってコスパ的にどうなんだろう？」と思って調べてみました。

NASって家族写真の置き場として紹介されることが多いですよね。ただエンジニア目線だと、Dockerを動かせるか、メモリを増やせるか、S3にバックアップできるか、みたいなところが気になります。なので今回はその辺を軸に比べてみました。自分用のメモをそのまま記事にした感じです。

この記事でわかること
エンジニア向けNASのコスパ比較表
エンジニアがNASを選ぶときに見るポイント
おすすめNAS 4台の特徴
NASとS3、結局どっちが安いのか計算してみた
まとめ

この記事でわかること

エンジニア向けNASの選び方（CPU・メモリ・ネットワーク・拡張性）
コスパの良いNAS 4台の比較と特徴
Synologyの2025年モデルのHDD互換性の変更
NASとS3の費用をPythonで比較した試算結果

エンジニア向けNASのコスパ比較表

先に結論っぽい表を置いておきます。今回選んだのは、自宅で使いやすい2ベイ中心の3台と、少し上位の4ベイ1台です。

モデル名	主な違い	向いている人
Synology DiskStation DS225+	定番のDSMが使える2ベイ。2.5GbEを搭載。CPUはIntel Celeron J4125で、ハードウェアトランスコードの対応状況は事前確認が必要	初めてのNASで、ソフトの完成度と安心感を優先したい人
Synology DiskStation DS925+	4ベイでAMD Ryzen V1500B搭載。ECCメモリ、2.5GbE、M.2スロットあり	長く使うつもりで、容量とコンテナ運用の余裕が欲しい人
UGREEN NASync DXP2800	Intel N100とDDR5 8GBを積んでいて、2ベイの中では性能高め。OS（UGOS Pro）は比較的新しい	スペックあたりのコスパ重視。Dockerでいろいろ遊びたい人
QNAP TS-264	2.5GbE×2、M.2×2、PCIeスロット、HDMI出力付き。拡張性が強み	10GbE化など、あとからハードをいじりたい人

「コスパ」の意味は人によって違うと思います。この記事では「本体の値段に対して、エンジニアがやりたいことがどれだけできるか」くらいの意味で使っています。

エンジニアがNASを選ぶときに見るポイント

調べていくうちに、自分の中で「ここは見ておきたい」という項目がだいたい固まってきました。

CPUはx86かどうか

安いNASにはARM系のCPUを積んだモデルも多いです。ファイル置き場として使うだけなら、それで十分らしいです。ただ、Dockerイメージを動かしたいなら、x86（Intel/AMD）の方がイメージの選択肢が多くて楽です。最近はarm64対応のイメージも増えていますが、自宅サーバー系のマイナーなツールだとamd64しか用意されていないこともまだあるんですよね。

メモリを増やせるか

コンテナを何個か立てると、2GBだとすぐ足りなくなりそうです。増設できるか、上限が何GBかはわりと大事だと思います。

2.5GbEとM.2スロット

1GbEだと、実効で100MB/s ちょっとが上限です。HDDを2台RAIDで組むと、ネットワーク側が先に詰まります。2.5GbEなら、そこはだいぶ緩くなります。ただ、ルーターやスイッチ、PC側も2.5GbEに対応していないと意味がないので、そこは注意が必要です。

OSの出来とバックアップ機能

正直、ここが一番差が出るところだと思います。スナップショット、S3互換ストレージへのバックアップ、コンテナ管理画面、アプリの豊富さ。この辺はスペック表を見てもわからないので、レビューを読むしかないです。

NASとS3、結局どっちが安いのか計算してみた

ここが一番気になっていたところです。条件を変えて試せるように、ざっくり比較するスクリプトを書きました。数字は全部仮置きです。本体価格、HDD価格、電気代、為替は自分の条件に書き換えてください。S3の単価も、最新の値は公式の料金ページで確認してください。

def raid_usable(disk_tb, n, level):
    if level == "RAID1":
        return disk_tb
    if level == "RAID5":
        return disk_tb * (n - 1)
    return disk_tb * n


def nas_cost(body, disk_price, n, watt, yen_per_kwh, years):
    power = watt * 24 * 365 * years / 1000 * yen_per_kwh
    return body + disk_price * n + power


def s3_cost(tb, usd_per_gb, usd_jpy, years):
    return tb * 1024 * usd_per_gb * usd_jpy * 12 * years


# 全部仮の数字。自分の条件に置き換える前提
BODY = 60000
DISK = 25000
WATT = 20
KWH = 31
S3_USD_PER_GB = 0.025
USD_JPY = 150

usable = raid_usable(8, 2, "RAID1")
print(f"実効容量: {usable}TB (8TB x2 RAID1)")
for years in (1, 3, 5):
    nas = nas_cost(BODY, DISK, 2, WATT, KWH, years)
    for used in (1, 4):
        s3 = s3_cost(used, S3_USD_PER_GB, USD_JPY, years)
        print(f"{years}年 / {used}TB使用: NAS {nas:>9,.0f}円  S3 {s3:>9,.0f}円")

▲実際にこのブログの裏側で実行してみた結果です

この仮の条件だと、こうなりました。

使うのが1TBくらいなら、最初の1〜2年はS3の方が安い。3年目あたりで逆転する
4TBくらい使うなら、1年目からNASの方がかなり安い

データ量が多いほどNASが有利になる、という当たり前の結果ではあります。でも、逆転するタイミングが数字で見えるのは面白いです。

ただ、このスクリプトはかなり雑です。S3側にはリクエスト料金やデータ転送料金が入っていません。逆にNAS側には、HDDの故障による交換という話が入っていません。RAIDはバックアップではないので、本気でやるならNASのデータをS3 Glacier Deep Archiveなどに逃がす「NAS＋クラウド」の構成になると思います。そうなると、計算はもう少し複雑になります。