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 。