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
Google Cloud CUD最適化
Google CloudのCUDを、大きな賭けなしで。
Compute EngineやCloud SQLからBigQuery Editionsまで、Google Cloudの10サービスを対象とした支出ベースのCUDを小刻みなステップで自動購入し、各ステップを毎時の使用状況と照合します。
Google Cloudの10サービス · 支出ベースのCUD · 自律実行または承認制
Google Cloud · CUDs · last 90 days
Effective Savings Rate
29.6%
▲ 6 pts this quarter
Coverage
80%
Utilization
98.8%
CommittedHourly usage
Purchase schedule · laddered
Compute Engine CUDOct 1 · $9/hr · 1 yrExecuted
Cloud SQL CUD · us-central1Oct 15 · $2.4/hr · 1 yrApproved
BigQuery Editions CUDNov 1 · $4/hr · 1 yrAwaiting approval
Next step, if usage holdsNov 15 · sized at the timePlanned
Each step is checked against fresh hourly usage before it executes.
ラダリングの仕組み
小さく刻む。 大きな賭けはしない。
コミットメント全体を1つの予測と1つの満期日に紐づけるのではなく、CUDの購入をラダー化（段階化）し、各ステップを最新のGoogle Cloud使用状況で検証します。
無料の削減分析を受けるEffective Savings Rate · last 6 months
31.4%, and climbing
18.2%
21.5%
24.9%
27.3%
29.8%
31.4%
Coverage
82%
Utilization
99.1%
Saved this quarter
$412K
One view of ESR, coverage and utilization across clouds.
対象のGoogle Cloudサービス
10サービス対応の支出ベースCUD。
コンピュート、データベース、アナリティクス、メッセージングを、1つのラダー化されたプランで最適化。Cloud SQLとBigQuery Editionsはリージョン単位で管理し、その他のCUDタイプは請求先アカウントレベルでリージョン横断的に適用されます。Compute向けFlexible Spend CUDとCloud SQLカバレッジの拡充も近日対応予定です。
Compute and data processing2 services
Compute Engine
DataflowDatabases6 services
Cloud SQL
AlloyDB
Cloud Spanner
Firestore
Bigtable
MemorystoreAnalytics and messaging2 services
BigQuery Editions
Managed Kafka他のツールは一括前払いを迫る
だから、ラダリング。
初日に大きなCUDを購入するのは、Compute Engine、Cloud SQL、BigQueryの使用量が増え続けるという前提に立つことです。ラダリングなら各ステップを小さく、直近のデータに基づいて実行できるため、カバレッジがワークロードに追随します。
The big bet
“Buy three years of coverage today.”
Based onOne forecast
If usage dropsYou pay anyway
Utilization74% by month 9
PerfectScale for Commitments
“Buy what holds, then buy again.”
Based onHourly usage, every hour
If usage dropsThe next step shrinks
Utilization99.1%
財務
資金が動く前に承認。
FinOps
そのまま報告できるESR。
エンジニアリング
ペナルティなしでスケールダウン。
経営層
ロックインのないコスト削減。
コミットメントの全サイクル
あらゆるCUDサービスタイプを、1つのシステムで
10サービスのCUDカバレッジ
Compute Engine、Cloud SQL、BigQuery Editionsをはじめ、計10サービスに対応。
CUD購入スケジュール
カバレッジのギャップを、レビュー可能な段階的ステップに変換。
購入インパクトの確認
コミットする前に、予測カバレッジと履歴を確認。
自律実行または承認制
しきい値と上限を設定し、購入の実行方法を選択。
統合された削減ビュー
CUDの成果をAWSのcommitmentsと並べて確認。
ComputeとCloud SQLのロードマップ
Compute向けFlexible Spend CUDを開発中。次はCloud SQLに対応予定。
数時間でレコメンデーションを提示
Google Cloud CUD最適化の仕組み
1
請求先アカウントを接続。
クラウドの請求先アカウントを連携すると、すぐに使用状況の分析が始まります。
2
ガードレールを設定。
支出上限、ペース配分、カバレッジ目標、承認ルールを設定します。
3
段階的に購入。
購入は小刻みなステップで実行され、各ステップが最新の使用状況と照合されます。
SOC 2 Type 2、ISO 27001、FinOps認定プラットフォーム。
無料の削減分析公開されている製品情報は2026年7月31日時点で確認。「公開情報なし」は、ベンダーによる対応の明記が確認できなかったことを意味します。
コミットメントモデルは、CUDと同じくらい重要
| Capability | PerfectScale | ProsperOps | Opsima | nOps |
|---|---|---|---|---|
| Google Cloudサービスのカバレッジ | ||||
| Compute Engine | 対応 | 対応 | 非対応 OpsimaはGoogle Cloud対応を今後提供予定としています。 | 公開情報あり |
| Cloud SQL | 対応 | Early Access | 非対応 OpsimaはGoogle Cloud対応を今後提供予定としています。 | 公開情報あり |
| BigQuery Editions | 対応 | 公開情報なし | 非対応 OpsimaはGoogle Cloud対応を今後提供予定としています。 | 公開情報あり |
| AlloyDB | 対応 | 公開情報なし | 非対応 OpsimaはGoogle Cloud対応を今後提供予定としています。 | 公開情報あり |
| Cloud Spanner | 対応 | 公開情報なし | 非対応 OpsimaはGoogle Cloud対応を今後提供予定としています。 | 公開情報あり |
| Cloud Firestore | 対応 | 公開情報なし | 非対応 OpsimaはGoogle Cloud対応を今後提供予定としています。 | 公開情報あり |
| Dataflow | 対応 | 公開情報なし | 非対応 OpsimaはGoogle Cloud対応を今後提供予定としています。 | 公開情報あり |
| Memorystore | 対応 | 公開情報なし | 非対応 OpsimaはGoogle Cloud対応を今後提供予定としています。 | 公開情報あり |
| Cloud Bigtable | 対応 | 公開情報なし | 非対応 OpsimaはGoogle Cloud対応を今後提供予定としています。 | 公開情報あり |
| Managed Service for Apache Kafka | 対応 | 公開情報なし | 非対応 OpsimaはGoogle Cloud対応を今後提供予定としています。 | 公開情報なし |
| クラウド横断のカバレッジ | ||||
| 同一プラットフォームでAWSのcommitmentsを管理 | Savings Plans Database Savings Plansを含みます。 | Savings PlansとRI | Savings PlansとRI | Savings PlansとRI |
| マルチクラウドの統合コミットメントビュー | AWSとGoogle Cloud | マルチクラウド | 現時点ではAWSのみ | マルチクラウド |
| 自動化とガバナンス | ||||
| 購入実行前の承認 | 購入ごとの承認（任意） | 設定可能なガードレール 公開資料では自律実行を強調しています。 | 非対応 Google Cloud対応は現在公開されていません。 | 自律実行優先 公開資料ではフルオートパイロットを強調しています。 |
| 完全自律の最適化 | 利用可能 | 利用可能 | 非対応 自律最適化は現在AWSのみが対象です。 | 利用可能 |
| 段階的なCUD購入 | インテリジェントなラダリング | Adaptive Laddering | 非対応 Google Cloud対応は現在公開されていません。 | Adaptive layering |
| 支出とリスクのガードレール | 上限・しきい値・ペース配分 | リスクと予算のコントロール | 非対応 Google Cloud対応は現在公開されていません。 | リスクを考慮した自動化 |
| 再評価とレポーティング | ||||
| 使用状況の継続的な再評価 | 毎時 | 継続的 | 非対応 Google Cloud対応は現在公開されていません。 | 毎時 |
| 実効削減率（ESR）のレポート | ESR・使用率・カバレッジ | ESRダッシュボード | GCPでは利用不可 | ESRと純削減額のトレンド |
| コミットメント管理のその先へ | ||||
| フル機能のFinOpsプラットフォーム | Cloud Intelligence™ コスト可視化、配賦、ガバナンス、最適化、クラウドの専門知識。 | FinOps自動化プラットフォーム レート最適化、ワークロード連携、レポーティング、ショーバック。 | AWSコミットメント特化 公開されている製品資料はレート最適化に特化しています。 | FinOpsプラットフォーム コスト管理、配賦、commitments、ワークロード最適化。 |
| クラウドリソースのタグ付けに依存しないコスト配賦 | Attribute™ タグのカバレッジを必要とせず、コストを顧客やビジネスディメンションにマッピングします。 | Intelligent Showback コミットメントのコストと削減額を、アカウント・リソースタイプ・リージョン別に配賦します。 | AWSネイティブの配賦 公開ガイダンスはAWSの請求ディメンション、カテゴリ、タグに依存しています。 | 自動配賦 請求データとワークロードのメタデータを使い、タグなしコストや共有コストを配賦します。 |
| Kubernetesワークロードの最適化 | PerfectScale for Kubernetes Podのライトサイジング、ビンパッキング、オートスケーリング、継続的な最適化。 | Flexera Ocean経由 Kubernetesのワークロード最適化とコミットメント最適化を統合。 | レート最適化のみ インフラを変更せずにEKSのコンピュートコミットメントをカバーします。 | EKS最適化 ノード、Pod、料金の最適化。 |
| Snowflakeワークロードの最適化 | PerfectScale for Snowflake ウェアハウスの自動最適化、ワークロードインサイト、コスト可視化。 | 記載なし | 記載なし | コスト可視化と配賦 Snowflakeのコスト取り込みは公開ドキュメントに記載がありますが、ワークロード自動化の記載はありません。 |
| Databricksワークロードの最適化 | PerfectScale for Databricks コンピュートコストの自動削減、ワークロードインサイト、DBUの可視化。 | 記載なし | 記載なし | コスト可視化と配賦 Databricksのコスト取り込みは公開ドキュメントに記載がありますが、ワークロード自動化の記載はありません。 |
| BigQueryワークロードの最適化 | PerfectScale for BigQuery 予約・スロット・クエリ最適化のインサイトとワークロードの可視化。 | Alvinとの提携経由 パートナー主導によるBigQueryのクエリ・予約の最適化。 | 記載なし | コスト可視化と配賦 Google Cloudのコスト分析は公開ドキュメントに記載がありますが、ワークロード自動化の記載はありません。 |
Native capabilityPartial / preview / via integrationNot available
What they say
IBMとAWSのプライベート接続こそ、確実に成功させなければならない部分であり、自分たちだけで進めるよりも速く動きたいと考えていました。DoiTは選択肢を一緒に検討し、ルーティングを妨げていたサブネットの重複を突き止めて、接続を安定させてくれました。それがすべての突破口になったのです。
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™のプラットフォームはまさに唯一無二です。今では、ワークロード・テナント単位でクラウド支出を明確に把握できるようになりました。このインサイトは、サービスをさらに拡大していくうえで、すでに実効性のあるコスト削減と強力な知見につながっています。
Paul White, Shasta Cloud エンジニアリング担当VP
DoiTとは長年にわたって協業していますが、DoiT Cloud Intelligenceの機能は年々充実しています。Cloud AnalyticsやReportsといった機能を自社のFinOpsプロセスに組み込んでおり、今では私たちの業務の中核になっています。
Martin Lee, オペレーションディレクター
DoiTのおかげで、実証段階から本番運用へと踏み出す確信を持てました。現実の業務で使えるAIを、正しい形で構築する方法を教えてくれたのです。
Milad Rezazadeh, CTO
Frequently asked
questions
PerfectScaleはどのGoogle Cloudコミットメントを管理できますか？
PerfectScaleは、Compute Engine、Cloud SQL、BigQuery Editions、AlloyDB、Cloud Spanner、Cloud Firestore、Dataflow、Memorystore、Cloud Bigtable、Managed Service for Apache Kafkaを対象とした支出ベースのCUDを管理します。
Google Cloudにおいて、PerfectScaleはProsperOpsとどう違いますか？
ProsperOpsはComputeへの対応とCloud SQLのEarly Accessを公開していますが、ここで取り上げた他の8サービスについては記載がありません。PerfectScaleは10サービスすべてに対応し、さらにCloud Intelligence™内で購入ごとの承認（任意）を利用できます。
OpsimaはGoogle CloudのCUDを管理できますか？
いいえ。Opsimaは現在、自社製品をAWSコミットメント管理と位置づけており、Google Cloud対応は今後提供予定としています。PerfectScaleは現時点で、AWSのcommitmentsと並行してGoogle CloudのCUDを管理できます。
Google Cloudにおいて、PerfectScaleはnOpsとどう違いますか？
nOpsはここで取り上げた10サービスのうち9つを公開していますが、Managed Service for Apache Kafkaは記載されていません。PerfectScaleは10サービスすべてに対応し、購入ごとの承認（任意）に加えてDoiTのクラウド専門知識を活用できます。
財務チームがCUDの購入を承認できますか？
はい。PerfectScaleでは、各購入の実行前に承認を必須にできます。支出上限やペース配分の設定も可能で、チームの準備が整えば自律実行に移行することもできます。
Google Cloudの使用状況が変化した場合はどうなりますか？
PerfectScaleは使用状況を毎時再評価します。購入は段階的に行われるため、古い予測に基づいて決めたコミットメント水準を引き延ばすのではなく、次のステップに現在の需要を反映できます。
今後、どのようなGoogle Cloudコミットメント対応が予定されていますか？
Google CloudのFlexible Spend CUDによるCompute対応の拡充を進めており、その後すぐにCloud SQL CUDの機能追加を予定しています。