クラウドコンピューティングの大きな魅力の一つは、実際の利用状況に合わせて柔軟にスケールでき、ITコストを実態に即した形で運用できることです。DoiT、Google Cloud、AMDが共同制作した新しいeBookでは、クラウドリソースをさらに使いこなすためのヒントをご紹介します。
クラウドコンピューティングの数あるメリットの中でも、実際の利用状況に合わせて柔軟にスケールでき、ITコストを実態に即した形で運用できる点は特に大きな価値を持ちます。とはいえ、コスト最適化は一見してわかる以上に奥が深いテーマです。DoiT、Google Cloud、AMDが共同制作した新しいeBookでは、クラウドリソースを最大限に活かす方法を解説しています。その先にあるのは、より優れた顧客体験、スムーズな運用、そして高い俊敏性です。本記事では、その内容の一部をご紹介します。
コスト最適化の基本
まずは、クラウドコスト最適化の基本原則を押さえておきましょう。コスト最適化の目的は、クラウドリソースを効果的かつ効率的に使い、ビジネス価値を最大化することにあります。そのカギを握るのが、次の3つの基本原則です。
- 可視化。コストを最適化するには、まず予算が「どこに」使われているかを把握する必要があります。しかしそれ以上に重要なのは、_なぜ_そこに使われているのかを理解することです。施策の効果をリアルタイムで可視化し、コストを組織の業務構造に正確に紐づけることで、ショーバック/チャージバックモデルを構築できる仕組みを整えましょう。
- リソース利用の最適化。ここで目指すのは、無駄を抑えつつ組織のニーズを満たせるよう、コストとパフォーマンスのバランスを取るための基準を整備することです。アイドル状態のリソースはないか。アプリのデプロイ先としてより適したサービスはないか。カスタムVMシェイプの導入に意味はあるか。アイドルリソースや過小・過剰プロビジョニングといった問題を洗い出し、解決していくことが成功への近道です。
- 料金効率。Google Cloudには、継続利用割引や確約利用割引、定額料金、秒単位課金など、サービスごとに料金を最適化できるさまざまなボリュームディスカウントが用意されています。これらを全事業部門で一元的に管理することで、削減効果を最大化できます。
Google Cloud、AMD、DoiT:強力なパートナーシップ
DoiTはAMDと連携し、Google Cloudをご利用のお客様に業界最高水準のツール、テクノロジー、専門知識を提供しています。これにより、コンピュートworkloadsをパフォーマンス、コスト、耐用性の観点から最適にチューニングできます。
まず前提として、Google Cloud上のAMD搭載VMは、同等の代替手段と比べて2桁のコスト削減をすでに実現しており、その分のリソースをビジネスに不可欠な領域やイノベーションへ振り向けることができます。さらに、DoiTのFlexsave for Google Cloudを使えば、コンピュートcommitmentsを実際に購入しなくても、それと同等の節約効果を得られます。Flexsaveは、DoiT自身の卸売在庫から予約済みコンピュートリソースを自動的に割り当て、未カバーのworkloadsを最適にカバーする仕組みです。commitmentsの管理を自動化すれば、お客様とチームは、本当にビジネス価値を生むイノベーションにより多くの時間とリソースを注げます。
AMD EPYC™プロセッサ搭載のGoogle Cloud VMでベンチマーク比較に適したworkloadsを特定するサポートを通じて、DoiTとAMDは、クラウド支出と運用を最適化しながら、可能な限り最高のパフォーマンス向上を実現できるよう企業を支援します。
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