CloudFlow SQL-Node: Verwandeln Sie jede FinOps- oder CloudOps-Frage in eine automatisierte Steuerung

Heute stellen wir den CloudFlow SQL-Node vor – eine Möglichkeit, die Daten, die Sie bereits haben, mithilfe der Sprache, die Ihre Teams bereits beherrschen, in automatisierte FinOps- und CloudOps-Prozesse zu verwandeln: SQL.

Anstatt Daten in ein BI-Tool zu exportieren, ein Dashboard zu erstellen und darauf zu hoffen, dass jemand regelmäßig hineinschaut, können Sie jetzt eine SQL-Abfrage direkt in CloudFlow schreiben und das Ergebnis unmittelbar mit Alerts, Workflows und Richtlinien über all Ihre Clouds hinweg verknüpfen. Der CloudFlow SQL-Node ist nativ mit unserem vereinheitlichten Data Lake verbunden und nutzt dasselbe normalisierte Schema, das Sie bereits in DoiT Cloud Intelligence™ verwenden.

Wir sind gespannt, was Sie mit dem SQL-Node in CloudFlow umsetzen werden – und haben Ihnen den Einstieg mit mehreren vorgefertigten Templates in der CloudFlow-Template-Bibliothek erleichtert (nutzen Sie den Filter Source: Billing Data, um sie schnell zu finden).

Diese Templates erfordern keinerlei Konfiguration, um sie sofort einzusetzen. Klicken Sie einfach auf ein Template, um es zu öffnen, und veröffentlichen Sie es, um aussagekräftige Alerts und Workflows zu generieren. Lesen Sie weiter für Details zu einem Beispiel, das Sie direkt umsetzen können:

Beispiel: Time-to-Tag-Verlustanalyse (Tag Lag Drift)

Ein häufiges FinOps-Problem: Selbst wenn Teams ihre Ressourcen konsequent taggen, erscheinen Tags oft erst Tage nachdem die Ressource bereits Kosten verursacht. Die Ausgaben in diesem Zeitfenster tauchen als "nicht getaggt" auf und erzeugen Verluste, die keinem Verantwortlichen oder Workload zugeordnet werden können. Dashboards können den täglichen nicht getaggten Verbrauch anzeigen, aber sie quantifizieren weder den Verzögerungseffekt noch identifizieren sie Dienste, bei denen sich die Verzögerung verschlechtert.

Was der SQL-Node leistet:

1. Scannt Abrechnungsdaten für jede Ressource und ermittelt den ersten Zeitstempel, an dem ein Nicht-System-Tag vorhanden ist
2. Vergleicht diesen Zeitstempel mit den frühesten Nutzungskosten der Ressource und berechnet den Verlust pro Ressource, pro Dienst und pro Tag
3. Aggregiert die Daten zu täglichem nicht getaggtem Verlust, den gesamten nicht getaggten Ausgaben und dem prozentualen Anteil der Ausgaben, der von der Tagging-Verzögerung betroffen ist
4. Berechnet die Trendrichtung (Verbesserung oder Verschlechterung) über ein definiertes Zeitfenster
5. Filtert Dienste heraus, die keine Kostenzuordnungs-Tags unterstützen, um Rauschen zu vermeiden

In CloudFlow können Sie dann:

• Einen Alert nur dann auslösen, wenn der Verlust einen Schwellenwert überschreitet oder sich der Trend Woche für Woche verschlechtert
• Verantwortliche Teams über die spezifischen Dienste oder Ressourcen benachrichtigen, die die Verzögerung verursachen (oder einen Jira-Task erstellen)
• Die Daten an den LLM-Node von CloudFlow weiterleiten, um eine verständliche Erklärung zu generieren, was die Verschlechterung verursacht hat und welche Teams handeln sollten

Das verwandelt "ein Teil unserer Ausgaben ist nicht getaggt" in eine operative Kennzahl mit Trendrichtung und klarer Verantwortlichkeit.

Was Sie als Nächstes bauen können

Dieses Beispiel ist nur ein Ausgangspunkt. Mit dem CloudFlow SQL-Node können Sie außerdem Automatisierungen für folgende Szenarien erstellen:

• Budget-Leitplanken und Burn-Rate-Monitoring auf Projekt-, Konto- oder Geschäftsbereichsebene
• Richtlinienprüfungen für Label-Compliance, direkt verknüpft mit Ihrer eigenen Label-Taxonomie
• Identifikation von kostenintensiven SKUs, teuren Regionen oder unterausgelasteten Datendiensten
• Benutzerdefinierte CloudOps-SLOs, die auf Ausgaben- und Nutzungsmustern basieren – nicht nur auf Verfügbarkeit

Wenn Sie bereits DoiT Cloud Intelligence nutzen, steht Ihnen der CloudFlow SQL-Node als neuer Node-Typ in CloudFlow in Ihrer Umgebung zur Verfügung. Starten Sie, indem Sie eine Ihrer bestehenden FinOps-Abfragen in einen automatisierten Flow verwandeln, der nach Zeitplan läuft, Nachrichten an Slack sendet, Jira-Tickets erstellt oder weitere Nodes wie LLM-basierte Erklärungen einbindet.

Erfahren Sie mehr über den SQL-Node im DoiT Cloud Intelligence Help Center. Wir helfen Ihnen auch gerne kostenlos beim Aufbau Ihrer Automatisierung! Kontaktieren Sie uns einfach unter support.doit.com.