ほとんどのFinOpsストーリーは、使われていないインスタンスのヒートマップから始まり、「20％節約できました」という勝利の言葉で終わる。素晴らしい。 しかし、来月、”クイックウィン “でSLAが破られたり、運用チームが本番稼動中のすべてのコアがレッドライン化され、無意味な作業をしていることに気づいたりしたらどうなるだろうか？ 現代のクラウド・コスト管理に共通する3つの盲点へようこそ： ブラントアックス（鈍い斧） – 高価そうなものは何でも、なぜそのような構造になっているのかを聞かずに斬りつける。 効率性の錯覚- 稼働率が高いのでワークロードは健全であると考えるが、その稼働率のほとんどは顧客価値を生み出していない。 局所最適の幻想 個々のコンポーネントを改善すれば、自動的にシステム全体が改善されると仮定する。複雑なシステムでは、局所的な最適選択が全体的な損失になることがある。実話：あるスプリントで、開発者専用のクラスタを月200万ドル削減したことがある。同じエンジニア工数で、月5万ドルの新規MRRが見込まれる機能を出荷できたはずだ。この最適化は「元は取れた」のだが、25倍の機会費用がかかった。 Intent-aware FinOpsはその両方に取り組んでいる。 インテント・アウェアFinOpsを一言で表すと？ 各ドルがどの建築の約束を守るのかがわかるまでは、決してクラウド法案に手を出してはならない。 レイテンシー目標、リカバリ目標、コンプライアンスルール、市場投入までの時間はすべて約束事としてカウントされる。もし最適化がこれらのどれかを脅かしたり、よりROIの高い仕事から注意をそらしたりするなら、それは勝利ではない。 効率という幻想：忙しい＝価値があるとは限らない 高い稼働率はダッシュボード上では素晴らしく見えるが、膨大な無駄を覆い隠してしまう可能性がある。ここでは、私たちが実際に見た3つのケースと、ワークロードを修正することがどのようなインスタンスの微調整よりも優れているのかを紹介する： Sparkのジョブが毎晩70 %のCPUで4時間止まっている 効率的に見えたのは、クラスタがノードを忙しくさせていたことだ。 現実：データの80％が1つの歪んだキーに固定され、はぐれタスクが永遠に実行されたままになっていた。 ワークロードを修正する：そのキーを再分割し、ソルト化する。この作業は3分の1のサイズのクラスタで45分で終了した。
企業のクラウド管理に不可欠な12のFinOps KPI IT予算に占めるクラウドコストの割合が増え続ける中、企業はクラウド投資による価値を実証する必要に迫られている。ファイナンシャル・オペレーション（FinOps）は、財務、エンジニアリング、ビジネスの各チームを統合し、クラウド支出に関する財務的説明責任を果たすための部門横断的な規律として登場した。 しかし、適切な測定と適切なメトリクスのフレームワークがなければ、最も善意のFinOpsイニシアチブでさえ、基本的なコスト追跡を超えて、意味のある最適化の洞察を提供するのに苦労するだろう。 この記事では、クラウド・コストの管理に必要な可視性、管理性、分析性を組織に提供する、FinOpsに最も不可欠な12の重要業績評価指標（KPI）について検討する。これらのKPIは、クラウド支出をコスト・センターから戦略的能力へと変貌させ、正確な単価の追跡を可能にし、チーム全体の予算の整合性を維持し、クラウド投資とビジネス価値の提供との間に明確な帰属関係を生み出す。 FinOps KPIとは何か？ FinOps KPIは、運用、財務、ビジネスの指標であり、組織がクラウドの利用を監視、最適化し、ビジネス価値と整合させるのに役立つ。KPIは部門横断的なチームの指針として機能し、コスト削減とビジネス成果のバランスを取りながら、クラウド・リソースに関する賢明な意思決定を支援する。 従来の IT メトリクスがパフォーマンスのみに焦点を当てているのに対し、FinOps KPI は財務的な説明責任と運用効率および事業部門の経済性を組み合わせている。これにより、FinOpsの成熟度が高まるにつれてますます高度化するクラウド投資のより完全な全体像を把握することができる。 なぜFinOps KPIを追跡するのか？ FinOpsのKPIを追跡することは、今日の複雑なクラウド・セットアップを効果的に管理するために不可欠です。グローバルな パブリック・クラウド・サービスへの支出は倍増の見通し 2024年から2028年の間に、2024年だけで8,050億ドル（約10兆円）が見込まれており、企業は、弾力的なクラウドの消費パターンによって、支出の変動性と予測不可能性が増していることに直面している。財務、エンジニアリング、プラットフォーム運用の各チームは、支出額だけでなく、その支出が実際にビジネス価値をもたらしているかどうかを可視化する必要がある。 効果的な FinOps KPI は組織を支援する： 無駄と最適化の機会を特定する 支出超過や非効率を早期に把握し、深刻な問題に発展する前に警告シグナルを出す。
クラウドコスト最適化ツールの正しい選び方 クラウドのコストを最適化することは、単にコストを削減することだけではありません。うまく実施された計画には、イノベーションと成長を促進するためのスマートな戦略が含まれている。クラウドの支出を効果的に管理することで、コスト削減分をエキサイティングな新規プロジェクトに振り向けることができる。とはいえ、クラウド・コンピューティングのセットアップは厄介なものです。 クラウドコスト最適化ツールがすべてを変える。 クラウドコストの最適化を理解する クラウドコストの最適化 とは、運用パフォーマンスを維持または向上させながら、クラウド支出を分析、管理、削減する体系的なプロセスである。しかし、最適化は単にコストを削減するだけではありません。その目的は、クラウドに費やすすべての費用を最大限に活用することである。 クラウドコストの最適化は、2つの主要なカテゴリーに分けることができる： リソースの最適化：クラウドインフラの効率的な管理、インスタンスのライトサイジング、無駄の排除に重点を置く。 ワークロードのROI：ワークロードと追加テクノロジーが生み出すビジネス価値を、クラウド費用と比較して評価する。 しかし、クラウドコストの最適化を成功させるには、単に数字を追うだけではありません。重要な指標やKPIをモニタリングすることで、以下のような実用的な洞察を得ることができる： 単位作業あたりのコスト：特定のビジネス成果を提供するためにどれだけのコストがかかるかを測定する（トランザクション、APIコール、ユーザーあたりのコスト） リソースの利用率：ライツサイジングの候補となりうる、使用率の低いリソースを特定する。 予算差異：予測予算に対する実際の支出を追跡し、異常を特定して超過を防止する。 コスト配分の正確性：経費が事業部門、チーム、プロジェクトに適切に配分されていることを確認する。 クラウド投資利益率（ROCI）： クラウドへの投資額に対して生み出されるビジネス価値の評価 コミットメント割引の適用範囲：コミットメントに基づく割引がワークロードの何パーセントをカバーしているかを監視する。 アイドル・リソース・コスト：能動的に価値を付加していないリソースへの支出を測定する。 コストの異常：支出パターンの突然の変化や予期せぬ変化を検出する。 これらの指標を可視化できなければ、組織はやみくもに業務を行っていることになり、非効率、無駄、予算超過につながる可能性がある。複雑なデータを実用的な洞察に変換する、クラウド専門のコスト管理ツールの出番です。 比類のないクラウドコスト最適化ツール8選 DoiTクラウド・インテリジェンス・プラットフォーム は、クラウド・コストの最適化という最も差し迫った課題に対処するために設計された、包括的なツール群を提供しています。それぞれのソリューションと、それらが解決する具体的な問題を探ってみよう。 クラウド分析 解決すべき課題
Kubectlチートシート：これらのコマンドでKubernetesをマスターしよう Kubernetesクラスターを効率的に管理するために設計された強力なコマンドラインインターフェイスであるkubectlは、すべてのKubernetes管理者のツールキットの中心にある。 Kubectl（発音は「キューブコントロール」または「キューブC-T-L」）は、Kubernetesと直接通信するためのラインとして機能します。 Kubernetes APIサーバーを利用することで、アプリケーションのデプロイ、リソースの検査、ログの表示、クラスター内での事実上あらゆる操作の実行が可能になります。DevOpsエンジニアであれ、プラットフォーム管理者であれ、コンテナ化されたアプリケーションを扱う開発者であれ、kubectlを使いこなすことは効果的な運用に不可欠だ。 クラウドコンピューティングにおけるKubernetes管理. この便利なチートシートは 最も便利なkubectlコマンドを網羅し、実用的な例とヒントで日々のKubernetesタスクをレベルアップするのに役立ちます。 中核となるkubectlコマンドのカテゴリは何ですか？ Kubectlコマンドは主に3つのカテゴリーに分類され、それぞれがクラスタ管理の異なる側面に対応しています： 1.クラスタ情報コマンド クラスタ情報コマンドは、Kubernetesクラスタの状態と構成に関する洞察を提供します： クラスターコンポーネントの情報を取得する ノードのステータスとリソースの表示 apiserverのヘルスチェック 制御プレーンのコンポーネントの検査 2.リソース管理コマンド リソース管理コマンドを使用すると、Kubernetesリソースを作成、変更、削除、検査できます： リソースの作成と更新 リソースのリストと説明 リソースの削除 リソースの増減 リソースをリアルタイムで編集 3.アプリケーション展開コマンド 最後に、アプリケーションデプロイメントコマンドは、デプロイメントの処理とアプリケーションのライフサイクルの管理を容易にします：
FinOpsの導入：成功の鍵 クラウド・サービスと運用は、企業がテクノロジーを導入し、拡張する方法を変えました。しかし、この運用の柔軟性には、財務的な複雑さが伴います。クラウドへの支出は増加の一途をたどっており、ガートナーは次のように報告している。 5,636億ドル 5,636億ドル クラウド技術を導入するだけでは、もはや十分ではありません。組織はクラウドを財務的に管理する方法も最適化する必要があり、クラウド環境でコスト効率と運用の柔軟性のバランスを取るにはFinOpsが不可欠なのだ。 FinOpsは既存のクラウド支出慣行を取り入れ、さらに説明責任を追加することで、組織がクラウドコストを管理する方法をシフトさせる。その目標は、スピード、品質、コストのバランスを考慮し、情報に基づいたスマートな意思決定を行うことで経費を削減することである。また、コラボレーション、コストデータ、最適化を通じて、クラウド1ドルあたりのビジネス価値を最大化することでもある。FinOpsファウンデーションのメンバーであるFlexEra社によると、次のようになる、 組織の72％がFinOpsの専門チームまたは実務を持つ2023年時点では、72％の組織がFinOpsの専門チームまたはプラクティスを有している。 導入の成功は、多くの場合、コラボレーションにかかっている。財務リーダーにとって、強力なFinOpsプラクティスを構築するには、財務、エンジニアリング、ビジネスの各チームをまとめる必要がある。つまり、明確なプロセスを設定し、適切なツールを使用し、機能全体でコスト意識を共有する文化を促進することだ。以下のロードマップでは、特に相反するインセンティブを持つチーム間での継続的な適応を通じて、FinOpsを成功させるために必要なステップを、実際の事例や実践的なヒントとともに概説している。 FinOps導入ロードマップのウォークスルー FinOpsの枠組みの中でクラウドのコスト管理手法を導入するには、熟慮を重ねた計画と実行が必要だ。もちろん、言うは易く行うは難しだ。クラウドの FinOps Foundationは、この旅を3つの主要なフェーズで概説している。:情報提供（Inform）、最適化（Optimize）、運用（Operate）。 しかし、私たち独自の5段階のプロセスで、それをさらに分解してみよう：計画、交流、準備、立ち上げ、そして実行。 プラン 計画フェーズでは、FinOpsイニシアチブの基盤を設定します。このフェーズでは、スコープを定義し、目標を設定し、主要な利害関係者を特定する。 まず、現在のクラウド設定を詳しく調べることから始めよう。リソースの詳細なインベントリーを作成し、支出の習慣を見直し、最適化の機会を見つける。つまり、すべての環境にわたって、コンピュート・インスタンス、ストレージ・ボリューム、データベース、ネットワーク・コンポーネントなどのカタログを作成することだ。同時に、使用パターン、需要のピーク時、リソースの利用状況を分析する。 サービスタイプ、地域、アカウント、ビジネスユニットなど、コストデータを深く掘り下げ、支出の配分を確認し、非効率や異常を把握する。このディープダイブを利用して、進捗を追跡するための基準指標を設定する。この種の分析を徹底的に行うには数週間かかることがあり、複雑なマルチクラウドのセットアップに取り組んでいる場合は、専門的なツールや専門知識が必要になる場合があることを覚えておいてください。 次に、FinOps 実践のための明確なビジネス目標を定義する。これらの目標は、クラウドへの無駄な出費の削減、予測精度の向上、財務の透明性の向上など、組織のより大きなビジネス目標に結び付ける必要がある。これらの目標は、ユニットエコノミクス（顧客、トランザクション、またはAPIコールあたりのコスト）の確立、クラウド効率比率（予約インスタンスカバレッジまたはリソースライツサイジングの割合）の改善、真のショーバックおよびチャージバック機能を可能にするコスト配分精度目標の実装など、協調的なアカウンタビリティを促進するFinOpsネイティブメトリクスを使用してフレームワーク化する。 例えば、6ヶ月でクラウドの無駄を20％削減するとか、予算の精度を実際の支出の5％以内にするといった具体的で測定可能な目標を設定し、その一方で、これらの測定基準がエンジニアリング、財務、ビジネスチーム間の部門横断的なコラボレーションを促進するようにする。 FinOps の実践によって影響を受ける、または FinOps に貢献する主要な利害関係者を特定する。これには通常、以下の代表者が含まれる： クラウドコストの可視化が必要な財務チーム
クラウド・コンピューティングにおけるクラウド・アーキテクチャ：主要要素と戦略 クラウドアーキテクチャは、今日の継続的なデジタル変革の中核であり、企業がイノベーションを起こし、競争に打ち勝つための一助となっています。しかし、特定のニーズや目標に適合するクラウド・インフラストラクチャを設計することは、複雑な作業になる可能性があります。クラウドには、スケーラビリティ、コスト削減、柔軟性、俊敏性といった素晴らしいメリットがありますが、これらは自動的に実現するものではありません。 クラウドの恩恵を真に享受するには、スマートなアーキテクチャの決定、堅実な計画、そしてクラウドツールとサービスを最大限に活用する方法についての十分な理解が必要です。基本的なリフト・アンド・シフトの移行にとどまらず、成長、効率化、長期的な成功を促進するクラウドの可能性を完全に活用するソリューションの構築に注力する必要がある。 しかし、クラウド・アーキテクチャーとは一体何なのか？私たちは、あなたが尋ねてくれたことをうれしく思う。 クラウド・コンピューティングにおけるクラウド・アーキテクチャとは何か？ クラウドアーキテクチャ とは、コンピューティング・リソース、ストレージ、ネットワーキング、データベース、ソフトウェアなど、さまざまなテクノロジー・コンポーネントが組み合わさって、完全なクラウド・コンピューティング・ソリューションを構築する方法のことです。この技術計画は、組織がどのようにテクノロジーを利用して価値を提供し、オペレーションを簡素化し、イノベーションを推進するかについての戦略的アプローチを提供します。 クラウドアーキテクチャは、デジタル高層ビルの基礎だと考えてください。物理的な構造物が、安定性、拡張性、効率性を確保するために入念な計画を必要とするように、クラウドアーキテクチャも、将来の成長に備えつつ、現在のニーズを満たすための思慮深い設計が必要です。よく設計されたアーキテクチャは、現在のアプリやサービスを円滑に稼働させるだけでなく、組織の進化に伴う革新や成長を容易にします。 このセットアップには、アプリケーションの構築方法やシステム間のデータの移動方法から、需要を満たすためのリソースの管理方法まで、多くのことが含まれる。アーキテクチャの構築は、セキュリティ、コスト、パフォーマンスに関する意思決定も意味する。しかし、クラウドアーキテクチャの核心は、ユーザーに価値を提供することであり、ユーザーのニーズを満たす、信頼性が高く、パフォーマンスの高いサービスを確実に提供することである。例えば、強力なクラウド・アーキテクチャーを備えた小売店向けアプリケーションでは、繁忙期により迅速なチェックアウトを実現できる。これにより、会計の遅延、顧客の不満、ひいては売上の損失を防ぐことができる。今日、強力なクラウド・アーキテクチャーを持つことは、競争力を維持し、順応性を高め、次に何が来ても対応できるようにするための必須条件である。 クラウドアーキテクチャの4つの主要コンポーネント A よく設計されたクラウドアーキテクチャは、調和して機能する複数のコンポーネントから構成される： フロントエンド・コンポーネント フロントエンドは、クラウドのセットアップにおいてユーザーと接する部分であり、ユーザーをバックエンドシステムに接続します。優れた設計のフロントエンドは、スムーズでユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを保証する。結局のところ、強力なバックエンドがあっても、エンドユーザーがその恩恵に簡単にアクセスできなければ意味がない。このコンポーネントの内容は以下の通りです： ウェブインターフェースとモバイルアプリ：ブラウザやモバイルアプリを問わず、ユーザーが御社のサービスとやり取りできるようにします。 クライアント側の処理：ユーザーのデバイス上でコードを実行し、ビジュアルのレンダリングや基本機能の管理など、スムーズなインタラクションを実現する。 ユーザーエクスペリエンス（UX）要素：直感的なナビゲーションを提供し、すべてのユーザーのアクセシビリティを確保します。 データ表示のためのAPI統合：フロントエンドがバックエンドシステムからリアルタイムのデータを取得し、ダイナミックな体験を提供します。 バックエンドコンポーネント バックエンドは、拡張性を維持しながら、アプリケーションのスムーズで効率的かつ安全な実行を保証します。バックエンドの処理 ビジネスロジックとアプリの処理コア機能を管理し、データを確実に処理します。 API管理とオーケストレーション：アプリと他のサービス間のシームレスな通信を保証します。 認証と認可：ユーザーの身元を確認し、権限を管理することで、アプリを保護します。 リソース管理とスケーリング：需要に応じてリソースを調整し、パフォーマンスを維持し、コストをコントロールする。
Amazon RDSインスタンスタイプの総合ガイド クラウドデータベースの管理は、成長するビジネスが必ず直面する課題だ。新興企業であれ、フォーチュン500に名を連ねる企業であれ、常に一つの疑問がつきまとう：予算を浪費することなく、必要なパフォーマンスを得るにはどうすればいいのか？その答えは、多くの場合、収益に深刻な影響を与える可能性のあるデータベース・インスタンスについて、賢明な決断を下すことに行き着きます。 適切なデータベース・インフラを選択することは、アプリケーションのパフォーマンスとコスト効率を左右します。例えば、あるeコマース企業では、商品カタログ・データベースを大型のRDSインスタンスで運用しており、十分に活用できていないリソースに毎月5,000ドル以上を費やしていました。適切なサイズのインスタンスタイプに切り替えることで、同社はパフォーマンスを犠牲にすることなくコストを60%削減しました。 このシナリオは、パフォーマンスとコストの適切なバランスを実現するという共通の課題を浮き彫りにしています。適切なアプローチによって、不必要な出費を避けながら、データベース・インフラがニーズを効果的にサポートできるようになります。 アマゾン・リレーショナル・データベース・サービス（RDS） は幅広いインスタンスタイプを提供し、それぞれが異なるワークロードや要件に最適化されている。インスタンスタイプを車のサイズやモデルの違いと考えてみてください。コンパクトカーは市街地通勤に最適かもしれませんが、重い荷物を運ぶにはトラックが必要でしょう。同様に、バースト可能なt3.mediumインスタンスは開発環境に理想的かもしれませんが、本番の分析データベースには、重い荷物を運ぶためにメモリが最適化されたr6g.2xlargeが必要かもしれません。 多くの組織が直面する課題は、インスタンスタイプを選択するだけではなく、ワークロードの進化に合わせてそれを長期的に最適化することです。そのため、利用可能なさまざまなRDSインスタンスタイプを完全に理解することが重要です。適切なものを選択することで、コストを抑えながらアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。 Amazon RDSの紹介 Amazon RDSは、特定のワークロードに最適化する柔軟性を提供しながら、日常的なデータベースタスクを処理するマネージドデータベースサービスです。 適切なデータベース・インスタンス・タイプを選ぶには、ワークロードを考慮する必要があります。メモリに最適化されたインスタンスはトランザクションの多いタスクや分析に適しており、汎用インスタンスは読み込みの多いアプリケーションや安定したトラフィックに適しています。バースト可能なインスタンスは、予測不可能なワークロードを伴う開発やテストに最適です。選択するインスタンスタイプは、データベースのパフォーマンスとコストに直接影響します。 その中核となるデータベースのパフォーマンスとコストは、選択したインスタンスタイプ（データベースが使用する計算リソースとメモリリソース）によって大きく左右されます。RDSは、以下のような多くの重要なデータベース管理タスクを自動化します： ポイント・イン・タイム・リカバリによる自動バックアップ（最大35日間保持） カスタマイズ可能なメンテナンスウィンドウによるオペレーティングシステムとデータベースエンジンのパッチ適用 Multi-AZデプロイメントによる自動フェイルオーバーによる高可用性（実際のフェイルオーバー時間はデータベースのサイズやワークロードなどの要因によって異なりますが、通常60秒から120秒以内に完了します。） データベース・ログのローテーションと保持管理 長期保存のための自動スナップショット管理 多くの企業にとっての真の課題は、適切なインスタンスタイプを選択することだけではありません。データベース・インスタンスは、多くの場合、過不足なく利用され、無駄なコストやパフォーマンスの低下を招きます。このようなリソースと実際のニーズとのミスマッチは、規模が拡大するにつれてデータベースの需要が急速に変化する成長企業では特によく見られます。だからこそ FinOpsのベストプラクティスDoiTが得意とする）定期的なモニタリングや最適化といったベストプラクティスは、パフォーマンスとコストの適切なバランスを取るための鍵となる。 RDSインスタンスクラスを理解する RDS DBインスタンスクラス インスタンス・ファミリーは、計算能力とメモリ能力によって分類され、各クラスは特定の性能特性を満たすように設計されている。各インスタンス・ファミリーは、そのカテゴリーを表す接頭辞で識別されます：
Azure、AWS、GCPのどのコスト最適化のベストプラクティスが標準的で、顧客のコスト削減という点で、Azureは他とどのように差別化されているのか。 ここDoiTでは、マルチクラウドの顧客と仕事をする際、コスト最適化戦略や、クラウドプロバイダーごとにどのように異なるかについて、必然的に多くの質問を受けます。1つのハイパースケーラのコスト管理が難しいのであれば、2つ以上のハイパースケーラを扱うことは大きな複雑さであり、すべてのハイパースケーラに共通する糸を見つけたいと思うでしょう。 すべてのハイパースケーラーに適用できる最小公倍数の戦略を共有し、そのうちの1つに飛び込んでその特殊性を浮き彫りにするというのはどうだろうか。 この記事では、Azureのコスト最適化の旅を、ビッグ3すべてに適用できるベストプラクティスから始める：AWS、GCP、そしてAzure。そして、Azureだけが提供し、顧客の労力を最小限に抑えつつ、莫大な節約をもたらす可能性のある3つの特殊な機能に飛び込んでいきます。 ビッグ3コスト最適化の共通点 AWS、GCP、Azureの各チームは、それぞれのサービスの違いを強調するために 時間と資金を費やすだろうが、いくつかのコスト最適化の原則は、すべてのサービスに当てはまるだろう。結局のところ、クラウドの採用は機能や性能だけでなく、効率性も重要な要素であり、顧客はコストに対する可視性を高め、コスト削減の機会を増やすことを求めていることが、ここ数年で明らかになった。 例えば、FinOps Foundationは、クラウドのコストを分析し、非効率を探す方法について、ある程度標準化されたアプローチを推進している。彼らの活動についてもっと知りたい方は、こちら（https://www.finops.org/）をご覧ください。 しかし、話を逸らさないようにしよう。AWS、GCP、Azureに共通するコスト最適化の原則を3つ紹介しよう。 1.インスタンスのライトサイジング ライツサイジングのコンセプトは、クラウドの古典的な型である。顧客が自分のニーズに合ったリソースを使えるようにすることであり、それ以上でも以下でもない。クラウドにおける（そして人生における）大半の選択肢として、リソース（それがマネージドDBインスタンスであれ、コンテナであれ、ポッドであれ、VMであれ、ファイルシステムであれ…）のサイズは、今必要なもの、将来必要になるかもしれないもの、そしてそれを必要とする速さとのトレードオフである。 すべてのハイパースケーラは、課金データと運用メトリックス（たとえば、インスタンスのネットワーク、メモリ、またはCPU使用率など）を織り交ぜて、リソースのサイズを縮小したり、あるいは完全に削除したりするケースを構築し、節約できる金額の見積もりを提供します。 AzureAdvisorは、AWSのCompute OptimizerやGCPのRecommenderと同様に、リソースの権利化やアイドル状態のリソースを削除する方法を提案する。 これらの推奨事項を見ることをスキップしないでください：あなたは、どのように多くのリソースが削除される可能性があるかに驚くでしょう。この記事の後半では、Azureが提供する追加機能についてさらに深く掘り下げていくので、お付き合いいただきたい。 2.ご予約 一定期間のコミットメントでコンピューティングリソースを前払いすることで、すべてのクラウドでコストを大幅に削減できます。すべてのハイパースケーラーにおいて、この購入方法は幅広いサービス（コンピュート、ストレージ、データベース…）で利用可能です。一見難しそうに見えますが、クラウドでコストを削減する最速の方法です。構成を変更することも、再構築することもなく、数回クリックするだけで、リソースの単位あたりの価格が劇的に下がります。 Azureは、Reservation Recommendation APIを提供しており、 Azure Advisorを通じて サブスクリプションレベルの推奨を表示することもできる 。
ビジネスに最適なクラウド・コンピューティング・プロバイダーの選び方 ある急成長中のフィンテック・スタートアップ企業が、突然ユーザー・トランザクションの急増に直面し、オンプレミスのインフラでは対応しきれなくなったとする。CTOは大きな決断を迫られる。金融サービスの厳しいセキュリティ要求を満たしながら、会社の急成長に対応できるクラウド・コンピューティング・プロバイダーはどこか？簡単な選択ではない。あるクラウド・サービス・プロバイダー（CSP）は特に先進的なAIツールを持っているかもしれないし、別のプロバイダーはより包括的なコンプライアンス・フレームワークを開発しているかもしれない。また、特定のワークロードに対してより競争力のある価格体系を提供するプロバイダーもあるだろう。しかし現実には、大手プロバイダーはどこもこれらの分野で強力な機能を提供しており、強みや専門性はさまざまであるため、選ぶのはさらに難しくなっている。 このようなジレンマは、役員室やIT部門で常に起こっている。それは重要な現実を浮き彫りにしている。適切なクラウド・プロバイダーを選択することは、企業の将来を左右しかねない重要な戦略的一手なのだ。 クラウド・プロバイダーがその機能を拡大し続けるにつれ、こうした判断はより複雑になっている。 クラウドサービス 今日では、基本的なインフラをはるかに超え、高度な分析、AIツール、さらにはビッグデータや業界に特化したソリューションまで提供している。どのプロバイダーが自社のビジネスに最適かを決めるには、技術的な特徴から長期的な目標との整合性まで、慎重に検討する必要がある。 このガイドでは、クラウド・プロバイダーの状況を分類し、トップクラスのクラウド・サービス・プロバイダーとその選択肢、そして考慮すべき重要な要素について見ていく。クラウド・プロバイダー クラウド移行クラウドを初めて導入する場合、あるいは現在の設定を見直す場合、このガイドを参考にして、ビジネスにとって適切な判断を下すことができる。 「クラウドコンピューティングを支配する「ビッグ3 クラウド・コンピューティング・サービス市場を支配しているのは大手3社で、それぞれが独自の強みを発揮し、さまざまなビジネスニーズや技術的要求に応えている。 AWS
クラウド・オートメーション・プラットフォームの効率最大化ガイド Kubernetes、サーバーレス・コンピューティング、AIによる最適化の台頭により、クラウド運用は大きく進歩した。その結果、多くの組織がクラウドインフラをよりスマートで効率的に管理する方法を模索している。しかし、クラウド環境はより複雑になっている。また、より高速で信頼性の高いサービスへの要求が高まる中、従来のインフラ管理手法では不足することも多い。クラウド・オートメーション・プラットフォームはゲームチェンジャーとなり得るが、課題がないわけではない。 適切なプラットフォームを選択することは難しく、企業は自動化ツールを導入しようとする際に問題にぶつかることがある。既存システムとの互換性、拡張性、適切なチームトレーニングなどを考慮すると、そのプロセスはさらに厄介なものとなる。このガイドでは、このような課題を解決し、適切な戦略を採用し、クラウド自動化を最大限に活用して長期的な成功を収める方法を紹介する。 クラウド自動化プラットフォーム：どのようなメリットが期待できるか？ クラウド・オートメーション・プラットフォームは、特に効率性の向上に関して、組織に幅広いメリットを提供する。さまざまなタスクやプロセスを自動化することで、クラウド運用を合理化し、手作業によるエラーや遅延をなくすことができます。その結果、納期が短縮され、信頼性が向上し、運用コストが削減されます。 クラウド・オートメーション・プラットフォームを最大限に活用するための具体例をいくつか紹介しよう。 エグゼクティブ・ベネフィット：ビジネス価値の推進 経営幹部にとって、クラウド・オートメーション・プラットフォームは業績に直結する重要な利点を提供する。主なメリットの1つは 市場投入までの時間を短縮自動デプロイメントにより、開発サイクルタイムを短縮します。これは、企業が市場機会に迅速に対応し、競争力を獲得できることを意味します。 コスト削減も大きなメリットの1つだが、潜在的な利益とセットアップコストを比較検討することが重要だ。自動化されたクラウドリソース管理とスマートなスケーリングは、クラウド費用の削減に役立ちますが、効果的な自動化を実現するには、ツール、トレーニング、プロセスの最適化などの先行投資が必要です。That’s where DoiT’s platform takes it a step further, offering automated cost 異常検知 と最適化のヒントにより、パフォーマンスを損なうことなくリソースを効率的に使用できるようになります。ほとんどの組織では、この初期の努力は長期的な節約で報われますが、自社のニーズと規模にどのように適合するか、費用対効果の分析を行う価値があります。 しかし、そのメリットはコストだけにとどまらない。自動化された ガバナンス・ポリシーと継続的なコンプライアンス監視
コストの最適化からクラウド移行、機械学習、CloudOpsまで、
私たちはパブリッククラウドを簡単にするためにここにいます。
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