Google Cloud FinOpsのベストプラクティス：実践的なフレームワーク クラウドコストの最適化は、単純なライツサイジングの推奨をはるかに超えています。Google Cloudの導入が拡大するにつれて、その焦点は、明らかな非効率性の発見から、ワークロードの目標、インフラストラクチャの設計、およびコストのすべてがどのように関連しているかを理解することに移っています。従来の FinOpsこのようなアプローチでは、CPU使用率などの表面レベルのメトリクスが最適なパフォーマンスを示唆する一方で、より深いアーキテクチャの無駄を覆い隠してしまう。 このような錯覚が起こるのは、従来のモニタリングがワークロードの成果よりもインフラのメトリクスに焦点を当てているためです。例えば、BigQueryジョブが90%のスロット使用率を示している場合、パーティションが見つからないためにテーブル全体をスキャンし、不必要にコンピュートを消費していることに気づくまでは、効率的に見える。同様に、CPU使用率が高いKubernetesクラスタは最適化されているように見えるかもしれないが、実際にはメモリ制約やリソース割り当ての不備によってポッドがキューに入っている。 こうした（そして他の）シナリオは、忙しいインフラが実際のコストを押し上げる根本的な設計上の問題を覆い隠すという、誤った効率感を生み出す。 一般的な利用率メトリクスに基づいて最適化する標準的なFinOpsとは異なり、インテントを考慮した最適化では、各作業負荷の背後にある目的を考慮する。例えば、機械学習のトレーニングジョブは、データの前処理中に「十分に利用されていない」ように見えるかもしれないが、実際にはパイプラインステージで最適なパフォーマンスを発揮している。 SLA遵守のために余剰容量が必要なレイテンシ重視のアプリケーションの管理、冗長インフラによるフェイルオーバー保証の確保、コスト削減よりも開発者のベロシティの最適化など、クラウド運用はそれぞれのシナリオに対応する必要があります。以下の戦略は、組織とともに成長する Google Cloud 財務運用に対して、より持続可能なクラウド コスト管理アプローチを構築するのに役立ちます。 Google Cloud FinOpsとは？ Google Cloud FinOps は、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通じて、クラウド支出に財務的説明責任をもたらす運用フレームワークである。FinOpsは、コスト最適化を後回しにするのではなく、クラウド支出をリアルタイムで把握、追跡、最適化するための継続的かつプロアクティブな手法に重点を置いている。 FinOps Foundationによれば、FinOpsは次の3つのコアフェーズを中心に構成されている。 は3つのコア・フェーズを中心に据えている。: インフォーム（支出パターンの可視化）
クラウドコストを削減する9つの実証済みFinOpsベストプラクティス クラウドの導入が加速する中 金融オペレーション (FinOps) の実践がかつてないほど重要になっている。FinOpsは、財務、エンジニアリング、プロダクトの各チームが連携してクラウド費用を管理する運用フレームワークである。その目的は、単なるコスト削減ではなく、コストの最適化であり、財務的説明責任を維持しながらイノベーションを実現することである。 明確なオーナーシップ、リアルタイムの可視化、継続的なコスト管理がなければ、クラウド費用はすぐに手に負えなくなり、予算が狂い、ビジネス目標が頓挫する可能性がある。この記事では、クラウド投資をビジネス価値と整合させるために役立つ、実績のある9つのFinOpsベストプラクティスを検証する。その過程で、FinOpsの3つの基本原則（コラボレーション、リアルタイムのデータ可視化、継続的な最適化）を、よくある落とし穴とそれを克服するための実行可能な戦略とともに解説する。 導入する価値のある9つのFinOpsベストプラクティス ここでは、クラウド・コストを最適化し、支出からより大きな価値を生み出すために不可欠な9つのFinOpsベスト・プラクティスを紹介する： 1.コスト・ガバナンスと説明責任に関する明確な方針を確立する。 効果的なFinOpsには、構造化されたガバナンスの基盤が必要である。つまり、チーム、サービス、アプリケーションの各レベルでクラウドのコスト・オーナーシップを正式に定義し、責任者がその支出を可視化し、説明責任を負うようにすることである。 このようなコストガバナンスの枠組みは、以下を含むべきである： コスト配分方針特定の事業部門、コストセンター、製品に基づくコスト配分方針 承認ワークフロー予算しきい値に紐づいたクラウドリソースのプロビジョニング、サイズ変更、スケーリング ポリシーベースの自動化制限の適用、アラートのトリガー、異常のフラグを立てる 定期的なレビュー説明責任者による利用動向と「予測」対「実績」のレビュー 責任の所在が明確でないクラウド環境では、リソースの活用不足、過剰なコミットメント、コスト管理のフィードバックループの弱さなどに悩まされることが多い。 組織が明確なアカウンタビリティを設定することで、責任あるクラウド支出のための基礎が築かれ、過剰なプロビジョニングや無駄の原因となりがちな「私の予算ではない」という考え方に終止符が打たれる。 2.目標とKPIを共有した部門横断的なFinOpsチームを構築する。 FinOpsが最も効果的なのは、財務、エンジニアリング、運用の間の従来のギャップを埋めるときである。FinOpsの専門チームをこれらの部門のメンバーでまとめることで、クラウドのコストは完全なコンテキストで管理されるようになり、財務効率とサービスの信頼性、ビジネスの成長のバランスが取れるようになる。 効果的であるためには、チームは、コスト最適化とパフォーマンスおよびイノベーションの目標とのバランスをとる共有KPIで連携すべきである。これには以下のようなものがある： トランザクション、リクエスト、顧客セグメントごとのコスト プロビジョニングされたインフラの利用率（例：コンピュート用CPU/メモリ） コミットメントされた使用または節約プランでカバーされている支出の割合 無駄遣い率（未アタッチボリューム、アイドルインスタンスなど） コストを最適化しながら、サービスレベルを守る（エラー率や待ち時間の目標値など）
クラウド環境が複雑化するにつれて、企業はコスト管理と規模に応じた効率化を推進するために、FinOpsオートメーションにますます注目するようになっている。しかし、自動化ソリューションの導入は必ずしも容易ではない。特に大企業では、クラウドの財務、ガバナンス、セキュリティの責任が複数のチームや部門にまたがっていることが多く、説明責任が全社的な重要課題となっている。 DoiTは世界中で4,000社以上の顧客と取引しており、このような懸念は、クラウドフローの構築と導入の際、最重要課題であった。 クラウドフロー. DoiTクラウドインテリジェンス™内のこのコード不要のワークフロー自動化ソリューションにより、チームは、反復的な最適化タスクを自動操縦にすることで、コスト削減までの時間を短縮し、より優れたクラウドガバナンスを維持することができます。 新しいFinOps自動化ソリューションを採用する際に、一部の企業顧客が直面する最も差し迫った質問と、それに対するCloudFlowの回答を見てみよう。 1.セキュリティ・リスク「誰がクラウドを触っているのか？ セキュリティの重要性と、ほとんどの企業のセキュリティ・チームの責任範囲を考えれば、これが自動化ツールをめぐる大企業の最も一般的な反対意見の1つであることは驚くことではない。この懸念は通常、誰が機密クラウドデータに過剰にアクセスするのか、あるいはクラウド環境に不正な変更を加えることができるのか、といった不確実性に起因する。 CloudFlowはそれにどう対処するか： アイデンティティとアクセス制限： 本番環境で変更を実行できるのは、DoiT Admin ロールを持つユーザーだけです。このロールをクラウド環境でも同じ権限を持つ個人にのみ付与することで、権限のないユーザーが環境やエンドユーザーエクスペリエンスに影響を与えることができないようにします。 監査可能性： CloudFlowは、フローが完了したかエラーが発生したかに関わらず、フローが実行されるたびに詳細な履歴を保持します。承認や通知を含むすべてのアクションはログに記録され、DoiTコンソール内の各ユーザーに帰属するため、情報セキュリティやコンプライアンスチームが必要とするアカウンタビリティ・ガードレールを提供します。 2.クラウド・ガバナンス「自動化はルールを破るのか？ よくある反論： クラウド・ガバナンス・ポリシーは、多くのFinOpsやDevSecOpsの実務家にとって既に切実な問題だ。タグ付け基準、命名規則、コスト帰属規則などの確立されたガバナンス・ポリシーを遵守することは、クラウド運用を維持する上で非常に重要であり、これらの基準を回避できる自動化ツールは懐疑的な目で見られることになるだろう。 CloudFlowはそれにどう対処するか： 承認要件：自動化フローのすべてのステップで利害関係者（FinOps、エンジニアリング、財務など）の承認を必要とすることができ、アカウンタビリティを強化し、組織の適切な担当者から明示的な承認を得ずに環境に変更が加えられないようにする。 データが豊富な通知： 明示的な承認に加え、ユーザーはフロー内の任意の時点で通知ステップを追加し、承認フロー外のワークフロー内でタイムリーな更新やアラートを送信できます。この強化されたデータ参照により、CloudFlowのどの部分からでもデータを取り込んで活用し、より有益で有益な通知を行うことができます。 ガバナンス業務の強化： CloudFlowは、ガバナンスの標準を破るどころか、そうでなければ見過ごされたり優先順位が下がったりする可能性のあるオペレーションを自動化することで、チームのガバナンス規律を向上させるために実際に使用することができる。例えば、CloudFlowを定期的に実行することで、タグ付けされていないワークロードや不適切にタグ付けされたワークロードを自動的にクリーンアップしたり、一定時間稼働しているアイドル状態のインスタンスを自律的にシャットダウンしたりすることができる。 3.コントロールの喪失：”自動飛行するクラウド運用の準備はできていない” よくある反論：
ジェネレーティブAIのワイルド・ウェストでは、予算はすぐに町で最も速いガンマンとなり、何が起こったのか気づく前に、慎重に計画された財政に穴を開けてしまう。組織がAmazon NovaやAmazon Bedrockを通じた他のような基盤モデルの採用を急ぐにつれて、多くの人が不快な真実を発見している：誰がAIに何を費やしているかを追跡することは、雷雨の中で雨粒を数えようとしているように感じるかもしれない。 Amazon Bedrockのアプリケーション推論プロファイルは、GenAI財務管理の縁の下の力持ちであり、あなたの予算（そしてあなたの仕事）を救うかもしれません。DoiT Cloud Analyticsと組み合わせると、不透明なAI支出を明確な洞察に変える強力なソリューションが得られます。 Read for free:https://medium.com/@edu7mota/07dc441e3a3a?source=friends_link&sk=67ef0d4c71aa421702b8f7272fe036a5 痛ましい問題：見えないAI支出 もしあなたが本番環境で基盤モデルをデプロイしているならば、AWSの請求書が届いた時に恐ろしくなった経験があるだろう。”先月、誰がAmazon Novaクエリにそんなに費やしたのか？”適切なトラッキングがなければ、GenAIの支出は本質的にブラックボックスとなる。何のために？そして誰が？ アプリケーション推論プロファイルは、Amazon Bedrockの基礎モデル呼び出しに関連するコストを追跡、割り当て、管理する強力な方法を組織に提供します。AWSがジェネレーティブAIサービススタックの一部としてリリースしたこれらのプロファイルは、部門、チーム、アプリケーションにまたがるコスト帰属とリソース利用監視のきめ細かなコントロールを提供します。 アプリケーション推論プロファイルとは何か？ アプリケーション推論プロファイルは、基礎モデルの API 呼び出しに付ける特別な識別子と考え てください。アプリケーション推論プロファイルを作成する際、1つのリージョンにおける単一の基礎モデル、またはクロスリージョン（システム定義）の推論プロファイルのいずれかを指定します。一旦設定されると、そのプロファイルを通して行われたモデル呼び出しリクエストはログに記録され、それに応じてタグ付けされるため、詳細なトラッキングとコスト帰属が可能になります。 これらのプロファイルは、各AIリクエストとその発信元（特定のチーム、アプリケーション、顧客など）の間の接続を維持するルーティング・メカニズムとして機能する。 ゲームを変える3つのユースケース（あなたの正気を救う） 1.マルチテナントのコスト配分誰が何を使っているのか？ もしあなたがGenAIの機能を使ったSaaS製品を作っているなら、おそらく疑問に思ったことがあるだろう：「顧客一人一人のAI利用コストはどれくらいなのだろうか？ アプリケーション推論プロファイルでは、顧客やテナントごとに固有のプロファイルを作成できます。顧客やテナントがAIとやり取りするたびに、その利用状況が特定のプロファイルで追跡されます。つまり、以下のことが可能になります：
AWSでクラウドインフラのコストを管理されている方は、Savings Plans（SP）やReserved Instances（RI）がOn-Demand Instancesに比べて大幅にコスト削減できることをご存知だろう。
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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