Cloud Intelligence™
Cloud Intelligence™とMCP Serverで、複雑な移行プロジェクトをスムーズに完遂
このページはEnglish、Deutsch、Español、Français、Italiano、Portuguêsでもご覧いただけます。
About Piyush Patil
Principal Cloud Architect
Forward Deployed Engineer at heart, specializing in one thing: saying “BRING IT ON” to complex customer challenges.
With 15+ years in customer-facing technology roles, I’ve worked across the full customer lifecycle—from pre-sales and solution architecture to post-sales delivery, adoption, and product growth. Along the way, I’ve partnered with organizations across FinTech, Healthcare, Automotive, Government, Energy, and other industries, helping turn challenging business problems into practical technology outcomes.
As a Principal Cloud Architect and technology leader, my experience spans cloud strategy, architecture, migration, modernization, FinOps, AI, data platforms, SaaS, and enterprise architecture across AWS, GCP, and complex multi-cloud environments. I’m most comfortable where the problem isn’t perfectly defined, the architecture isn’t obvious, and someone needs to bridge the gap between customer, product, engineering, and business.
I enjoy getting close to the customer, understanding the real problem behind the requirement, rolling up my sleeves, and figuring out how to make things work. Whether that means designing an architecture, building a proof of concept, solving a difficult cloud challenge, optimizing economics, helping shape a product, or working alongside engineering teams, my approach is simple:
Bring me the challenge !!
My personal page私の経験上、クラウド移行プロジェクトはこれまで手がけてきた中でも特に複雑な部類に入ります。お客様があるクラウドプロバイダーから別のクラウドプロバイダーへリソースを移行すると決めた場合、次の3点が欠かせない成果物になります。
- 現在利用中のクラウドプロバイダーにおけるコストとキャパシティの評価
- 移行先として選定した新しいパブリッククラウドプロバイダーで発生するコストとキャパシティの試算
- 新プロバイダーでのコスト・キャパシティ算定に織り込む成長予測
ご覧のとおり、移行プロジェクトを成功させる土台になるのは正確な数値の積み上げです。数字に誤りは許されません。だからこそ従来は、キックオフから実際にプロジェクトを始められる段階まで、おおむね2〜3か月を要していました。何度も繰り返される会議、Excelでの数値突き合わせ、移行プロジェクトに必要な予算承認をめぐるお客様とクラウドプロバイダーの折衝──これらすべてに膨大な時間がかかっていたのです。
そこで以下では、既存のDoiTのお客様で2ペタバイトのデータをAWS S3へ移行するプロジェクトにおいて、Cloud Intelligence™(DCI)と当社のMCP Serverを活用し、キックオフからお客様承認までを1か月に短縮した実体験をご紹介します。
このお客様はAWSとS3についてPrivate Pricing Agreement(PPA)を締結されており、AWS Calculatorで数値を出すには特別価格の反映に余分な時間がかかります。従来の流れは次のとおりです。
AWS Calculatorで実コストを算出 > 算出結果をCSVでエクスポート > PPA価格を反映した正しいコストを導く数式を追加。
さらにAWS Calculatorは実績値を算出するだけで、過去の成長データは考慮しません。そのため、DCIでお客様の過去データを分析するか、直近6〜12か月分のCURファイルを解析する必要があります。
前置きはこのくらいにして、ある事例をご覧に入れましょう。
お客様からのお問い合わせ(2025年5月28日 午前7:40)— この「月間1.6〜2.5%」という数字を導き出すまでに、お客様は2週間を費やしました: 当社のS3ストレージデータの月次変化率がどう影響してくるのか、まだはっきり分かっていません。月次の継続レプリケーションコストは新規データを基準にしているのでしょうか、それともS3オブジェクトの変更に基づいて課金されるのでしょうか。当社のストレージ増加率は月間1.6〜2.5%で推移しています。当社には毎月写真や動画を削除し、新たに追加するクライアントが多数おり、これはストレージ増加には数えられないものの、継続レプリケーションでは毎月課金されると考えています。過去数か月の変化率を見積もれるツールはありませんか?
Anthropic Claude 4を活用し、お客様の過去の請求・利用データへDCI API経由でアクセスできるDoiT MCP Serverに、私が投げかけた質問(2025年5月28日 午前9:00): お客様 xxxxx.com から「当社のS3ストレージデータの月次変化率がどう影響してくるのか、まだはっきり分かっていません。月次の継続レプリケーションコストは新規データを基準にしているのでしょうか、それともS3オブジェクトの変更に基づいて課金されるのでしょうか。当社のストレージ増加率は月間1.6〜2.5%で推移しています。当社には毎月写真や動画を削除し、新たに追加するクライアントが多数おり、これはストレージ増加には数えられないものの、継続レプリケーションでは毎月課金されると考えています。過去数か月の変化率を見積もれるツールはありませんか?」というご質問をいただいています。上記をもとにレポートを出してもらえますか。
MCP Serverからの応答(2025年5月28日 午前9:05):
お客様からのご返信(2025年5月28日 午前10:15):
素晴らしい情報をありがとうございます!今日か明日、この件について話せる方はいらっしゃいますか?PPAの計算式に立ち返って、この情報をもとに最終コストを算出したいと思います。
(2025年5月29日) にお客様とのミーティングを設定し、実際のPPA数値を用いた正確な計算を完了。お客様はその日のうちにプロジェクトにゴーサインを出してくださいました。
このシナリオは従来のやり方なら、数値計算と会議に1〜2週間を要したはずです。それが24時間以内にすべて片付きました。今回ご紹介したような複雑な局面を次々と乗り越えながら、プロジェクト承認までのタイムライン全体をわずか1か月にまで短縮できたのです。
DoiTのFinOpsツールであるDCIとMCP Server──これこそが、DoiT Migration Centerが目覚ましい成長を遂げ、満足度の極めて高いお客様を増やし続けている理由です。「満足度の極めて高いお客様」と申し上げる根拠となるリアルタイム実績は、こちらでご覧いただけます: https://www.doit.com/stats/
参考リンク:
- DoiT MCP Server: https://www.doit.com/doit-mcp-server/
- Cloud Intelligence™ API: https://developer.doit.com/
- DoiT MCP Server GitHubリポジトリ: https://github.com/doitintl/doit-mcp-server
Cloud bill shouldn't be a mystery
One platform for AI and Cloud optimization.
