パブリッククラウドへの期待から、企業は膨大なリソースをクラウド施策に投じています。しかし、その成果は必ずしも期待どおりではありません。
パブリッククラウドへの期待から、企業は膨大なリソースをクラウド施策に投じていますが、その成果は必ずしも期待どおりではありません。本記事では、クラウドコスト管理の難しさ、手作業で進めることの落とし穴、そして自動化こそが解決策となる理由を解説します。
カオス化するクラウドコスト
デジタル変革を推し進めるなかで、多くの組織がパブリッククラウドを非効率に使い、多額の費用を浪費しています。業務効率の抜本的な改善やイノベーションへの期待からクラウド支出は年々膨らむ一方ですが、2021 State of the Cloud Reportによれば、クラウド予算の超過は平均で24%に達しています。
IT支出がCapex(設備投資)モデルからOpex(運用支出)モデルへと移行したこと、そして堅牢なコストガバナンスの仕組みが整っていないこと。これらが、クラウド支出が期待した成果につながらないまま膨張しやすい主な要因です。
クラウドを使い始めたばかりの企業は、多種多様な割引プラン、極めて細かい請求書、そしてworkloadsをデプロイする際の複雑な選択肢にも対応しなければならず、いずれも過剰プロビジョニングを招きがちです。こうした事情を踏まえると、効果的なクラウドコスト最適化戦略を持たない組織にとって、クラウドへの移行はかえって割高になりかねません。
手作業によるクラウドコスト管理
多くの組織は自社のクラウド支出に課題があると認識しており、何らかの手を打とうとしています。実際、IDCの予測によれば、パブリッククラウド支出の少なくとも20%が無駄になっていると認識している企業は、2022年までにパブリッククラウドコスト管理への投資を増やし、クラウドの無駄を半減させる方針を打ち出しています。
クラウドコスト管理の計画づくりは、複数のステップを伴う複雑なプロセスです。
- コストの発生箇所を追跡し、無駄が生じている部分を特定する。
- 予測可能な形で繰り返し発生するコストを見極める。
- 該当するworkloadsをクラウドプロバイダーのcommitment割引プランに割り当てる。
- 削減可能なコスト(例:稼働したまま放置されている未使用インスタンス)を洗い出す。
- 過剰にプロビジョニングされたインスタンスのライトサイジング推奨を取得する。
- 将来のクラウド要件を的確に予測し、必要なキャパシティの確保方法を計画する。
- compute commitmentsについて、プロバイダーとクラウドコンピュート割引を交渉する。
- クラウドコストガバナンス体制に抜け漏れがないか確認する。
しかも、ここまで実行しても、スリム化された請求書が届くのを座って待つわけにはいきません。利用状況の分析、そこから得られたインサイトの活用、適切なクラウドインフラの調整、料金プランの調査をはじめ、クラウドコスト最適化に関わる作業はすべて継続的なプロセスであり、人為的ミスが起こりやすく、何より時間がかかります。
こうした労力と人為的ミスのリスクをまとめて取り除くアプローチがあります。それがクラウドコストの自動化です。
自動化という選択肢
クラウドコスト管理に自動化を取り入れたその瞬間から、コスト削減は始まります。手作業に費やしていた時間が減るだけで、社員は顧客の獲得・維持につながる機能や製品の開発に集中でき、人為的ミスも減るため、原因究明やデバッグに割く時間も短縮されます。
自動化は、データの処理と解釈をスムーズにこなし、根拠ある推奨事項の策定と実行を可能にします。過去の利用状況を社内で分析し、将来の要件を見通そうと苦労する代わりに、自動化テクノロジーに任せて、要件に最も適した、最もコスト効率の高いインスタンスタイプとサイズを自動でマッチングできます。コンピュートリソースの使用量が予測を上回ったり下回ったりした場合も、アカウントに割り当てられたcommitmentsを柔軟に調整できます。
このプロセスはシームレスかつ動的で、すべての変更がリアルタイムに反映され、クラウドコスト最適化の機会を最大限に引き出します。これを実現するのがDoiTのFlexsaveです。
Flexsaveは、顧客のGoogle CloudおよびAWSの請求データをもとにオンデマンドリソースの利用パターンを分析し、各顧客の請求アカウントに最適なDoiTの卸売SP・RI・CUDの組み合わせをカスタマイズします。利用状況が変化すれば、Flexsaveがcompute割引の構成を調整し、節約効果を常に最大化します。
リソース要件の予測が難しい顧客にとって、こうした柔軟性は非常に価値が高く、自動化なしでは事実上実現できません。たとえばNiceHashのような企業がその好例です。同社は、コンピューティングパワーの売り手と買い手をつなぎ、暗号資産のマイニングを行うグローバルなハッシュパワー・マーケットプレイスを運営しています。
暗号資産マイニングは成長と変化が絶え間ない業界で、需要の変動は頻繁かつ急激で予測が困難です。さらに、暗号資産マイニングの処理には最先端のハードウェアが欠かせず、仮想マシンの台数を絶えず変動させ、最新鋭のマシンが登場するたびにアップグレードする必要があります。こうした事情から、特定のプロセッサタイプにコミットすることが前提となるGoogle Cloud Committed Use Discounts(CUDs)を、NiceHashが活用するのは現実的ではありませんでした。
そこで活躍するのがFlexsaveです。NiceHashのインフラ・セキュリティ責任者を務めるDenis Tomasevic氏は次のように語っています。「DoiTのFlexsaveなら、必要なときにいつでもマシンを切り替えられる柔軟性を確保しながら、同時にそのマシンでCUD割引も得られる。パフォーマンスを最大限に引き出せています」
クラウドコスト最適化の自動化を実践する
クラウドコスト最適化の自動化に理想的なテクノロジーは、主要クラウドプロバイダーのcompute commitmentsに縛られないものです。利用状況がどう変化しようと最大3年間も特定の割引プランにコミットし続けるリスクを考えれば、これは多くの組織にとって大きな安心材料です。たとえばFlexsaveは、特定のcommitmentに縛ることなく、利用状況に応じて割引を自動調整します。
優れたクラウドコスト最適化プロダクトには、リスクがありません。利用が急増しても急減しても、想定外の追加キャパシティに過剰に支払ったり、活用しきれていないリソースに費用を垂れ流したりする心配は無用です。適切な自動化の仕組みが必要なcompute割引へのアクセスを提供してくれるため、キャパシティプランニングに頭を悩ませる必要もありません。
堅牢な自動化がもたらす最大のメリットは、クラウドコスト管理がきちんと制御されているという安心感を、思い悩む時間を一切かけずに得られることかもしれません。
クラウドコスト管理の未来
クラウドプロバイダーからcompute commitmentsを購入すれば、コンピュートコストを大幅に削減できます。しかし、適切なものを選び、的確に運用するのは至難の業です。複数のプロバイダーから予約購入が必要になることもあり、未使用リソースを抱え込んだり、需要急増時にやむを得ずオンデマンドでインスタンスを買い増したりするリスクもつきまといます。
Flexsaveは、このプロセスを自動化し、長期利用commitmentsに伴うリスクや制約なしに、AWSとGoogle Cloudのクラウドコンピュート割引を動的に最大化します。DoiT Internationalが保有するAWS Savings PlansおよびReserved Instances、Google CloudのCommitted Use Discountsの卸売在庫にオンデマンドでアクセスできるため、顧客は通常、クラウドコンピュート支出について1年間のcommitment割引に相当する節約を実現しています。
クラウドコストを手作業で管理しようとすることは、俊敏性、イノベーション、テクノロジーによるコスト効率を生み出す起爆剤であるべきクラウド本来の精神に反します。手作業によるクラウドコスト管理に頼り続ければ、顧客へのサービス提供力は損なわれ、チームは退屈で創造性に欠ける作業に縛りつけられてしまいます。逆に、手作業を自動化に置き換え始めた瞬間から、プロセスは加速し、節約は最大化され、チームは顧客が本当に求める製品や機能の開発に集中できるようになります。