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インフラ支出の見えない20〜40%を、DoiTで可視化

DataHubにより、Solana RPCプロバイダーからClickHouseまで26のサードパーティベンダーを、AWSと同じレポーティングシステムに統合。

The Challenge

インフラはJupiterで最大級の費用項目ですが、一連の買収を経て、それが正確にどれほどの規模なのか誰も答えられなくなっていました。買収で引き継いだワークロードはいずれもプライマリクラウドへ移行しておらず、どの請求を合算するかによって総額が変わる状態だったのです。

より大きなギャップは、市場の特性に起因するものでした。Solanaは大量の書き込みを処理するため、読み取り側に特有の負荷がかかります。これに対応するために育ってきたのが、Remote Procedure Call(RPC)プロバイダーと呼ばれる専門企業群です。チェーンを読み取り、その変更をJupiterに代わってストリーミング配信します。RPCプロバイダーはJupiterの最大級のインフラコストであると同時に、まだ若い企業であるため、請求の仕組みもそれ相応のものでした。

_「請求書が届けば支払いますが、それをどこかにきちんと記録するのは本当に大変です。実際に何にコストがかかっているのかを把握するのが難しいのです」_とKyle氏は語ります。

Kyle氏の見積もりでは、Jupiterのインフラ支出の20〜40%がどのシステムにも記録されていませんでした。DoiTのシニアカスタマーサクセスマネージャーであるSatyam Gupta氏は、端的にこう言います。「サードパーティの請求書を手作業で追跡しているなら、それは実質的に追跡していないのと同じです」。チームが予測できるのは、見えている支出だけなのです。

The Solution

DataHubは、まさにこのギャップのために作られたCloud Intelligenceの機能です。クラウドプロバイダー以外のコストデータを取り込み、クラウド請求と同じ場所に集約します。データはAPIまたはCSVアップロードで取り込まれ、顧客が定義したディメンションとメトリクスを持ちます。ネイティブ統合を用意するほどの規模ではないベンダーの請求書も、プラットフォーム上では他と同様のデータソースとして扱われ、レポートはもちろん、予算、アラート、予測にも活用できます。

機能自体は揃っていました。しかしJupiterが得たのは、共に作り上げるパートナーでした。

Satyam Gupta氏は、DoiTのForward Deployed Engineers(FDE)とともに、APIリファレンスではなく、請求書が実際にどのような形で届くかという現実から出発しました。Jupiterの実際のPDF請求書を1枚DataHub形式に変換して取り込み、その上にレポートとアラートを構築。チームは導入を決める前に完成形を確認できました。設定の範囲を超える作業にはDoiTのForward Deployed Engineersが対応し、Jupiterはソリューションをテストしてデータの読み方を定義、Satyam氏のチームはそのフィードバックをもとにフローを自動化しました。

_「DataHubの統合では、DoiTチームが非常にハンズオンで、最初の取り込みスクリプトとパイプラインまで組んでくれたほどです」_とKyle氏は語ります。

出来上がった仕組みは、財務チームの業務習慣にそのまま馴染むものでした。請求書をGoogle Driveのフォルダに入れると、パイプラインがそれを解析し、クラウドプロバイダーの請求と並べてCloud Intelligenceに取り込みます。Jupiterは軽微な調整を加えて本番稼働させました。

不足分のベンダーを自前で管理する選択肢もありましたが、それではコストデータが2か所に分かれてしまい、予測は1か所のデータでしか実行できません。60%はDoiT、残りは別の場所——これでは計画の立てようがありません。Kyle氏は過去に他のFinOpsプラットフォームを運用した経験があり、そこに違いを見出しています。

「DoiTは、私が過去に使ってきたFinOpsプラットフォームでは埋められなかったギャップを、本当に埋めてくれました」 Kyle Espinola氏、Jupiter プラットフォームエンジニアリング責任者

Results

26ベンダーのデータを統合
データカバレッジを60%から100%に拡大

DataHubの統合では、DoiTチームが非常にハンズオンで、私たちが前に進めるよう、最初の取り込みスクリプトとパイプラインまで組んでくれたほどです。
Kyle Espinola, プラットフォームエンジニアリング責任者

Jupiterについて

Jupiterは、Solana上の分散型取引所アグリゲーターです。アグリゲーターの役割は、分断された流動性の中からトレードに最適なルートを見つけること。Jupiterはそのためのルーティングインテリジェンスと読み取りインフラを提供しています。資金のカストディやトレードの仲介は行いません。現在、この基盤の上で複数の金融バーティカルが稼働しており、過去1年の一連の買収でさらに増えました。買収先はそれぞれ独自のインフラを抱えていたため、主にAWS上に構築された企業でありながら、Cloudflare Workers、Google Cloud、ベアメタルにもワークロードを持つことになりました。

これらすべてを動かし続けるのがプラットフォームエンジニアリングの仕事です。このグループを率いるKyle Espinola氏は、Site Reliability Engineering(SRE)、インフラ、デプロイ自動化、FinOpsを所管し、他のすべてのチームがサービスを立ち上げ、健全に保つために従うゴールデンパスを公開しています。プラットフォームに対する同氏の構想は、プロダクトの構想と軌を一にしています。Jupiterが構築しているスーパーアプリの下層は、継ぎはぎの複数基盤ではなく、ひとつのプラットフォームであるべきだ、というものです。

成果

Jupiterは、RPCプロバイダー、ClickHouse、Cloudflareをはじめとする26の外部ベンダーをDataHubに取り込み、AWSとGoogle Cloudの請求と並べて管理しています。かつてKyle氏が「30%超が未報告」と表現していた部分が、今では他のすべてと同じシステムの中にあります。

_「60%から100%まで、ひとつのシステムに集約できたのは大きなブレークスルーです。DataHubは柔軟で、ギャップを埋めながらレポーティングのすべてを活用できる、素晴らしいツールです」_とKyle氏は言います。

成果はカバレッジの数字だけにとどまりません。予測と過去の利用分析は、クラウド分だけでなくベンダーカタログ全体を対象に実行され、Jupiterはそれをもとに計画を立てています。これまでまったく監視されていなかったベンダーにも予算とアラートが届くため、請求の急増は後から発覚するのではなく、その場でフラグが立ちます。Kyle氏が語っていた「数字が失われる前に請求書を記録しておく」というカタログ作業は、今や人の仕事ではなくパイプラインの仕事です。

今後の展望

カバレッジは前提条件に過ぎません。次の問いは利益です。

_「プロダクトがもたらす収益は非常にクリアに見えています。しかし利益を理解するにはコストを知る必要があり、プロダクトのコストの大部分はインフラ支出にあります」_とKyle氏は語ります。

アロケーション機能により、この支出をベンダー横断でプロダクトラインにマッピングします。また、今四半期に稼働するKubernetes Intelligenceが、共有のElastic Kubernetes Service(EKS)環境をネームスペース単位で分解します。並行してDoiTとAWSはワークロードの集約を進めており、買収したワークロードをAWSへ移行するための契約合意とマイグレーションクレジットを確保しています。

インテグレーションの詳細

チームが使うツールとつながる

クラウドとの接続は、ほんの入り口にすぎません。インテグレーションは、異常をJiraに送り、ライトサイジングの推奨をSlackに表示し、予算超過の瞬間にランブックを起動します。単なる一元的な可視化ではなく、アクションの起点をひとつに。

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What they say

On integrating DataHub, the DoiT team was very hands-on to the point where DoiT support put together the first ingestion script and pipeline to unlock us.

Kyle Espinola, Head of Platform Engineering

“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”

Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer

“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”

David Adkins, Director of Software and Platform Engineering

Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.

DevOps Lead, Software Projects

Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.

Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud

We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.

Martin Lee, Director of Operations

DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.

Milad Rezazadeh, CTO

Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.

Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo

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