FinOpsオートメーションのマスター：クラウドコストを最適化する戦略

クラウド支出を管理することは、財務リーダーにとって大きな課題である。多くの企業は、急増する予測不可能なクラウドコストと、その使途の明確な可視性の欠如に直面し、コスト効率の維持に苦慮している。解決策は、イノベーションの推進と財務管理の間で、（変動はあるものの）適切なバランスを見つけることだ。しかし、それは言うは易く行うは難しである。

そこで、クラウド支出に財務的説明責任を持たせることに焦点を当てたプラクティスであるFinOpsの出番となる。当初は手作業で行われていたプロセスが、スマートな自動化によってワークフローがシンプルかつ効率的になり、より高度なものへと進化した。自動化はFinOpsの旅において、より成熟した段階であることに注意することが重要だ。組織は通常、自動化を効果的に導入する前に、基本的なFinOpsのプラクティス、プロセス、および文化的なアライメントを確立する必要がある。FinOpsの自動化の必要性は明らかだが、どこから始めるべきか、あるいは既存の財務計画にこれらのツールをどのように適合させるべきかを考えると、圧倒されそうになることがある。

FinOpsのベスト・プラクティスは、FinOpsの自動化によって、事後的なコスト管理を事前予防的な財務計画に変える方法を明確に示すのに役立つ。クラウドの支出をビジネス目標に合わせることで、クラウドのコストを抑制しながら、管理、説明責任、成長をサポートすることができます。

FinOpsの自動化：どのようなタスクを自動化できるか？

FinOpsオートメーション は、クラウドでの財務管理をより効率的かつ効果的にします。プログラマティック・ソリューションを使用することで、手作業を削減し、精度を高め、コストを最適化することができる。自動化により、企業はクラウド支出に関するより深い洞察を得ることができ、より効率的なリソース利用を実現し、手間をかけずに財務管理を改善することができる。

ガバナンスの観点から、自動化承認ポリシーを導入することは、FinOps自動化を大規模に管理する上で有用である。このポリシーは、イニシアチブを組織のポリシーと整合させ、インフラの不安定性や財務報告の問題などのリスクを軽減する適切な監視を保証するのに役立つ。構造化されたガバナンスのフレームワークは、自動化のメリットと潜在的なデメリットのバランスを取るのに役立つ。

FinOpsライフサイクル全体の自動化

FinOpsのライフサイクルの中で自動化がどこに当てはまるかを理解することは、導入を成功させる上で極めて重要である。情報提供（Inform）、最適化（Optimize）、運用（Operate）の3つのコアフェーズには、それぞれ明確な自動化の機会が存在する：

• 情報提供の段階： 自動化はデータ収集、コストの可視化、レポーティングに重点を置く。これには、自動タグ付け、コスト異常検知、ダッシュボード作成が含まれる。
• 最適化フェーズ：自動化は、ライツサイジングの推奨、アイドルリソースの検出、およびスケジュールされたリソース管理を通じて、最適化の機会を特定します。
• 運用フェーズ：自動化によりポリシーが実施され、予算ガードレール、予約容量管理、コンプライアンス監視を通じて継続的な最適化が維持される。

組織は通常、これらの段階を順次進み、FinOpsの成熟度が高まるにつれて自動化の高度化が進む。

自動化を成功させるための前提条件

自動化を実施する前に、組織は基盤となる要素を確立しなければならない：

• 信頼性の高いタグ付け戦略：すべてのクラウドリソースで一貫性のある包括的なリソースタグ付けを実現
• クリーンな遠隔測定：適切な帰属を伴う正確なコストと利用データの収集
• ポリシーの枠組み：自動化の境界と承認ワークフローを定義する明確なガバナンスポリシー
• チームの連携：財務、エンジニアリング、オペレーションチーム間の連携
• リスク許容度の定義許容されるオートメーション範囲と安全要件の理解

自動化のモード：洞察と行動

FinOpsの自動化は2つの異なるモードで行われ、それぞれが異なる組織のニーズとリスクプロファイルに対応している：

推薦モード： 人間を意思決定のループにとどめながら、洞察を浮き彫りにし、行動を提案する。このアプローチは、より低いリスク、より大きなコントロールを提供し、自動化システムに対する信頼を築きます。

実行モード： 事前に定義されたルールとしきい値に基づいて自動的に変更を実施する。これは最大の効率を提供するが、強固なセーフガードと高い運用成熟度を必要とする。

組織は推奨モードから始め、自信と成熟度が高まるにつれて、徐々に実行モードへと進むべきである。

主なオートメーション分野

ここでは、自動化が最大の違いを生む主な分野を紹介する：

1.リソースのタグ付けと割り当て追跡（情報フェーズ）

リソースの適切なタグ付けは、クラウドのコストを整理し、適切な部門、プロジェクト、またはコストセンターに関連付けるために不可欠です。自動タグ付けシステムは、リソースに一貫したラベルを適用することで、このプロセスの手間を省き、人的ミスのリスクを低減します。

前提条件 確立されたタグ分類法、リソースの命名規則、組織構造のマッピング

実施例：

• タグの自動執行のためのLambda関数を備えたAWSタグエディタ
• タグの自動継承とコンプライアンスのためのAzure Policy
• タグの監視と修正のためのGoogle Cloud Asset Inventory
• InfracostのようなTerraformプロバイダーは、Infrastructure-as-Codeのタグ付けを行う。

自動化モード：推奨（タグ付けされていないリソースにフラグを付ける）と実行（リソースパターンに基づく自動タグ付け）の両方

自動化されたタグ付けにより、財務報告が明確かつ正確になり、「謎の」クラウドコストを回避することができます。

2.コスト異常検知（インフォームフェーズ）

クラウド・コストの突然の高騰は、予算を狂わせ、財務計画を困難にする可能性がある。しかし、チームは自動化を利用することで、このような問題を未然に防ぐことができる。

前提条件 過去のコストデータ、確立された支出ベースライン、定義された閾値ポリシー

実施例：

• AWSコスト 異常検知SNS通知による
• Logic Appsとの統合によるAzureコスト管理アラート
• クラウドファンクションによるGoogle Cloud請求アラート
• CloudHealth、Cloudability、Apptio Cloudabilityなどのサードパーティプラットフォーム

オートメーション・モード:主にレコメンデーションモードで、コンテキストと推奨されるアクションを提供しながら、チームに異常を調査するようアラートする。

異常を早期に発見することで、財務チームは月末に高額なサプライズを防ぐことができ、設定ミスや予期せぬ需要など、支出超過の原因を迅速に見つけることができる。

3.アイドルリソースの特定（最適化フェーズ）

クラウド環境には、過剰なサイズのインスタンス、未使用のロードバランサー、孤立したストレージボリュームなど、十分に活用されていないリソースやアイドル状態のリソースによる隠れたコストが存在することが多い。

前提条件パフォーマンス監視データ、利用率のしきい値、リソースのライフサイクルポリシー

実施例：

• AWS Trusted AdvisorとSystems Managerによる自動化
• PowerShellスクリプトによるAzureアドバイザーの推奨
• Google Cloud Recommender API と Cloud Scheduler
• ParkMyCloud、Densify、Spot.ioなどのサードパーティツール

オートメーション・モード:分析と提案のためのレコメンデーション・モード、厳格な基準に基づくリソースの自動シャットダウンまたは削除のための実行モード

システムによっては、設定されたルールに基づいて自動的に変更を加えることもできるため、コストと時間の両方を節約できる。こうすることで、組織は必要な分だけを支払うことができる。

4.スケジュールされたリソース管理（最適化フェーズ）

特に開発、テスト、ステージングなどの非本番環境では、すべてのワークロードが24時間365日稼働する必要はない。自動化を使用してこれらのリソースを時間外にシャットダウンするようスケジュールすることで、企業はクラウド・コストを大幅に削減できる。

前提条件環境分類、ビジネスアワーの定義、例外処理手順

実施例：

• CloudFormationテンプレートを使ったAWSインスタンススケジューラ
• Azureオートメーションのランブックとスタート/ストップVMソリューション
• Compute Engine APIを使用したGoogle Cloud Scheduler
• コンテナ・ワークロード向けのKEDAやVPAのようなKubernetesベースのソリューション

自動化モード：主に実行モードで、スケジュールに基づいてリソースを自動的に開始および停止する。

AWSによると Amazon EC2のスケジュールされた開始時間と停止時間の実装 インスタンスを開発環境やテスト環境に導入することで、最大70％のコスト削減が可能です。高度なスケジューリング・ツールは、カレンダーやDevOpsプラットフォームと同期して、必要なときにリソースを準備できるようにすることもできます。

5.ライツサイジングの提案（最適化フェーズ）

リソースの過剰プロビジョニングは、クラウド・コンピューティングでよく見られる問題だ。チームがパフォーマンスのボトルネックを避けるために、必要以上の容量を割り当てることがよくあるからだ。

前提条件:パフォーマンス・メトリクスの収集、アプリケーション・パフォーマンス要件、変更管理プロセス

実施例：

• CloudWatchメトリクスによるAWS Compute Optimizer
• Azure Monitorを統合したAzure Advisor
• モニタリングデータを使ったグーグル・クラウド・レコメンダー
• Turbonomic、Densify、Harness Cloud Cost Managementなどのサードパーティプラットフォーム

自動化モード： レコメンデーション・モードでは、人間によるレビューのための提案を生成する（リスクは低い）。一方、実行モードでは、変更を自動的に実行する（効率は高いが、強力なセーフガードが必要）。

機械学習を使用することで、これらのツールは過去の傾向に基づいて将来のニーズを予測し、リソースが実際の要件と一致するようにすることができる。

6.リザーブド・キャパシティ・マネジメント（オペレーション・フェーズ）

管理 リザーブド・インスタンスとSavings Plansの管理には継続的な注意が必要ですが、自動化によって使用状況を追跡し、使用されていないリザーブド・キャパシティを発見し、新しいコミットメントを提案することで、これが容易になります。

前提条件使用パターン分析、コミットメント戦略、財務計画の整合性

実施例：

• RI分析のためのLambda関数によるAWS Cost Explorer API
• Power BIダッシュボードによるAzure予約の推奨
• BigQuery分析によるGoogle Cloudコミット利用割引
• CloudHealth、Apptio、DoiT Navigatorなどのサードパーティプラットフォーム

自動化モード：購入提案と利用アラートのためのレコメンデーションモード、自動コミットメント変更のための実行モード（クラウドプロバイダーによってサポートされている場合）

医療用画像処理プラットフォームのQMENTAは、DoiTと協力してGoogle CloudのCUD（Committed Use Discounts）自動化戦略を導入した。この自動化により、QMENTAは自動的に利用可能な最低価格の恩恵を受けられるようになり、継続的に最良の割引を検索する必要がなくなりました。その結果 QMENTAはクラウドへの支出を22％削減した。を削減した。

7.ガードレールによる予算執行（運営段階）

クラウドの予算をコントロールし続けることは、特に利用が拡大するにつれて不可欠となる。自動化されたガードレールは、コストが設定された上限に近づくと作動し、助けになる。

前提条件 予算配分フレームワーク、承認ワークフロー、エスカレーション手順

実施例：

• IAMポリシー自動化によるAWS予算
• ポリシー割り当てによるAzureコスト管理
• Pub/Subトリガーを使用したGoogle Cloud請求予算
• マイクロサービスレベルのコントロールのためのIstioのようなサービス・メッシュ・ソリューション

自動化モード：即時のコスト管理のための実行モード、利害関係者の認識とオーバーライド機能のための通知システム付き

これらのツールは、支出を抑制し、目標に沿うようにすると同時に、重要な成長イニシアチブをサポートする柔軟性を与える。

8.データ保持および監査ロギングポリシー（運用フェーズ）

データ保持と監査ロギングのポリシーを自動化することで、企業はコンプライアンスを維持しながら、非効率を防ぎ、ストレージコストを抑えることができます。

前提条件規制要件のマッピング、データ分類スキーム、保持ポリシーの定義

実施例：

• CloudTrailロギングによるAWS S3ライフサイクルポリシー
• アクティビティログによるAzure Blob Storageのライフサイクル管理
• 監査ログを使用したGoogle Cloud Storageのライフサイクルルール
• Collibra、Informatica、Alationなどのデータガバナンスプラットフォーム

自動化モード：ライフサイクル管理とコンプライアンス実施のための実行モード、説明責任のための監査証跡付き

これにより、コストに関連するすべてのアクションと意思決定の詳細なログを維持しながら、めったにアクセスされないデータをより安価なストレージに移動したり、過去の情報をアーカイブしたり、不要なデータを削除したりすることが容易になる。

FinOps自動化がもたらす短期的・長期的なメリット

FinOpsの自動化は、迅速な勝利と長期的な利益をもたらし、より大きなビジネス目標をサポートします。重要なのは、自動化によって、エンジニアが自信を持って行動を起こせるツールを提供することで、クラウドコスト管理の真の分散化が可能になることだ。ビルトインの財務ガードレールにより、技術チームは予算超過を心配することなく、独自にリソースの決定を下すことができます。これにより、組織は財務責任を共有し、適切な管理を維持し、きめ細かなレポート、スコープ付き権限、予算やタグに関連付けられたセルフサービス・ツールにより、イノベーションを加速することができます。

短期的利益

FinOpsの自動化によってすぐに得られる利益には、財務チームとエンジニアリング・チームの双方にとって大幅な時間の節約が含まれる。かつては何日もかかっていた手作業によるレポート作成が、今では数分で済むようになった。コストの可視性も劇的に改善され、プロジェクト、チーム、サービス全体の支出がダッシュボードにリアルタイムで表示される。この透明性により、アカウンタビリティが構築され、意思決定のスピードが向上する。

自動化により、コスト配分や報告から人為的なミスがなくなるため、ミスの削減も大きな成果である。また、多くの企業は、無駄を省くことで迅速なコスト削減を実現している。 クラウド料金の削減開始後わずか数ヶ月で、クラウド料金を最大40％削減。

長期的な戦略的メリット

短期的なコスト削減は素晴らしいが、FinOpsの自動化による長期的な戦略的メリットこそが、真に価値をもたらすものである：

予測精度の向上：過去のデータと使用パターンにより、自動予測は将来のコストをより正確に予測し、より正確な予算編成と財務計画を可能にします。

文化の変革：自動化されたコスト追跡とアカウンタビリティは、長期的に以下のような効果を発揮する。 コストを意識したFinOps文化の構築チームが技術的な目標と同時に財務的な影響も念頭に置く。

ビジネスとテクノロジーの連携：FinOpsの自動化により、技術支出をビジネスの成果に直接結び付けることができるため、リーダーはデジタルプロジェクトの真のROIを容易に把握し、より賢明な投資選択を行うことができる。

競争上の優位性： クラウドのコスト効率に習熟した企業は、節約したコストをイノベーションに振り向けることができ、インフラにコストをかけすぎる競合他社を凌駕できる可能性がある。

FinOps自動化ツールの価値

正しい FinOps自動化ツール は、クラウドの財務管理を、手作業に頼った遅い作業から、データに基づいたスマートな戦略へと変えることができる。これらのツールは通常、いくつかの主要なカテゴリーに分類される：

クラウドネイティブツール： AWS Cost Explorer、Google CloudのCost Management、Azure Cost Managementのようなクラウドプラットフォームが提供するサービスは、クラウド環境に直接組み込まれた基本的な自動化機能を提供する。

強みだ：

• ネイティブのクラウドサービスや課金システムとの深い統合
• 追加のライセンス費用やデータ転送の必要なし
• 予算、アラート、シンプルなレコメンデーションなどの基本的な自動化機能
• きめ細かな課金・利用データへの直接アクセス

制限：

• 限定的なクロス・クラウドの可視性-各プラットフォームは自社のコストしか表示しない
• モニタリングとアラートを中心とした基本的な自動化機能
• ML駆動の最適化や複雑なポリシー実施など、高度な機能は最小限
• レポートやダッシュボードは、組織のニーズに合わせてカスタマイズできないことが多い。
• 外部の財務システムとの統合には、通常、カスタム開発が必要です。

クラウドネイティブツールは素晴らしい出発点だが、FinOps戦略を完全に自動化するには、特に複数のクラウドプラットフォームにまたがって作業する場合、通常、特別なサポートが必要になる。

サードパーティ・ソリューション： DoiTのような専門プラットフォームは、マルチクラウドの可視化、高度な自動化機能、カスタマイズ可能なダッシュボードを提供し、ネイティブツールの機能を超えている。

強み:

• AWS、Azure、Google Cloud、そして多くのプライベートクラウド環境にまたがる統一されたビュー
• ML主導のレコメンデーションやポリシー実施など、高度な自動化機能
• カスタマイズ可能なダッシュボードとエグゼクティブレベルのサマリーを備えた洗練されたレポート
• ITSM、財務計画、ビジネス・インテリジェンス・システムとの統合機能
• 導入のための専用サポートとプロフェッショナル・サービス

考察:

• 追加のライセンス費用とデータ消去料金の可能性
• プラットフォーム固有の機能とワークフローの学習曲線
• 新しいクラウドサービスのサポートに関するベンダーのロードマップへの依存
• 複数のクラウドアカウントにまたがるAPIアクセスとパーミッションが必要な場合がある。

カスタムオートメーション： 組織に固有のニーズがある場合、カスタムスクリプトや社内ツールを使用すると、ビジネスプロセス専用に設計されたワークフローを自動化できます。内部ツールやスクリプトを構築することで、組織固有のニーズに対応できますが、多額のエンジニアリング投資と継続的な運用コミットメントが必要になります。

一般的なカスタムオートメーションの例

• Terraformのコストガード：コスト制限とリソース制約を強制するInfrastructure-as-Codeポリシー
• ラムダベースのスケジューリング：複雑なリソースライフサイクル管理のためのカスタムサーバーレス関数
• CURパーサー特殊なレポーティング・ニーズに対応するコスト・レポートおよび使用レポート処理スクリプト
• ポリシー実施エンジン組織のコンプライアンスとガバナンスのためのカスタムルールエンジン
• 統合アダプタ：クラウド請求APIと社内財務システム間のコネクター

エンジニアリング投資の要件：

• 開発の専門知識：クラウドAPI、Infrastructure-as-Code、サーバーレスコンピューティング、データ処理スキル
• 継続的なメンテナンス：新しいクラウドサービス、APIの変更、ビジネス要件の進化に対応した定期的なアップデート
• 運用上のオーバーヘッドカスタムオートメーションシステムの監視、デバッグ、スケーリング
• セキュリティへの配慮：適切なクレデンシャル管理、アクセス制御、監査ロギング

オペレーショナル・リスク：

• 単一障害点：カスタムスクリプトには、エンタープライズグレードの信頼性とエラー処理が欠けていることが多い。
• 知識依存：主要な開発者が組織を離れた場合、知識がサイロ化するリスク
• コンプライアンス・ギャップ：カスタムソリューションは、慎重に設計しないと監査やガバナンスの要件を満たさない可能性がある。
• スケーラビリティの課題：自前のソリューションでは、企業規模のデータ量や複雑さに対応できないことが多い。

道具を選ぶときは、基本的なことだけに集中してはいけない。考えよう：

• 現在の財務システムやクラウドサービスとの統合能力
• マルチクラウドのセットアップをサポート
• 組織の構造に合わせてカスタマイズ可能かどうか
• クラウド利用とともに成長する拡張性
• よりスマートで予測的な洞察のための機械学習機能

確かに、 FinOpsがエンジニアのクラウド・コスト管理を支援しかし、最高のFinOpsツールはコストを表示し、対策を講じる手助けをしてくれる。ポリシー、しきい値、ビジネスルールに基づく自動化機能により、クラウド支出の管理と最適化がより簡単になる。

FinOps自動化を導入する際の注意点

FinOpsオートメーションを導入する際には、ベストプラクティスに従って効率とコスト削減を最大化することが重要です。

やること

明確なタグ付けの基準を作る： 組織構造（コストセンター、ビジネスユニット、環境、アプリケーション）にマッピングするリソースタグを定義し、自動化されたタグの継承と実施を実装します。タグによる正確なコスト帰属がなければ、自動化は誤った指標を最適化したり、節約の配分を誤ったりします。

影響の大きいエリアから始める： 積極的なコスト管理がカスタマー・エクスペリエンスに影響を与えない非本番環境（開発/テスト/ステージング）での自動化を優先する。24時間365日稼動しているアイドル状態のリソース、<20%の利用率を誇る特大インスタンス、接続されていないストレージ・ボリュームなど、明らかな無駄を重点的に管理する。

財務とエンジニアリングの両方に関わる： 財務の承認（予算への影響）とエンジニアリングのレビュー（運用の安全性）の両方を必要とする FinOps 自動化ポリシーを作成する。自動化されたアクションがパフォーマンス要件に抵触する場合の明確なエスカレーションパスを確立する。

徐々に展開する： まずは、アクションを起こさずにインサイトを顕在化させるレコメンデーションのみのモードから始め、チームの信頼とプロセスの成熟度が高まるにつれて、徐々に実行ベースの自動化を可能にする。これにより、自動化による停止を防ぎつつ、信頼を築くことができる。

成功を測定し、祝う： 節約した時間と費用を強調することで、自動化イニシアチブの影響を共有する。例えば、"月次報告サイクルが40時間から4時間に短縮された "といったように、成果を祝うことは、勢いをつけ、全員をその気にさせる素晴らしい方法である。

やってはいけないこと

壊れたプロセスを自動化してはいけない： 自動化する前に、クラウドコスト管理手法の根本的な問題を解決すること。

FinOps 文化を自動化だけに依存してはならない：テクノロジーは、コストを意識したエンジニアリングの実践、TCOを考慮したアーキテクチャの決定、クラウド財務管理におけるビジネス・ステークホルダーの関与の必要性に取って代わることはできない。

セットして終わりではない： クラウドサービスは急速に進化します。新しいインスタンスタイプ、価格モデル、最適化の機会が定期的に出現するため、四半期ごとに自動化ポリシーのレビューと更新を計画し、有効性を維持する。

パフォーマンスよりもコスト削減を優先してはならない：重要なビジネス期間中（トラフィックのピーク時、四半期末の処理など）にはコスト削減アクションを行わないよう自動化セーフガードを導入し、積極的なコスト最適化の下でもパフォーマンスSLAを維持する。

ツールを導入しすぎないこと： 必要なものごとに異なるツールを使うのではなく、2つか3つの主要なプラットフォームに集中しましょう。ツールが多すぎると、データがサイロ化し、不必要な複雑さが増し、セットアップ全体でポリシーを一貫させるのが難しくなる。

実行することなく、ただ節約を特定するだけではいけない： コスト最適化の機会を見つけることは、戦いの半分に過ぎない。未実行のアイデアリストに積み上げていくのではなく、特定された節約を実行に移すための明確な計画を持っていることを確認してください。真の価値は、行動を起こすことから生まれる。 発見機会を見つける。

自動化によるFinOpsの合理化

FinOpsの自動化により、御社のような組織は、クラウド財務を消極的なコスト管理から積極的な管理へと移行することができます。情報提供、最適化、運用のライフサイクル全体にわたって包括的な自動化を導入している企業は、通常6カ月以内にコスト削減を達成する一方、クラウドの成長に合わせて拡張できる持続可能な財務規律を構築しています。

これは、ML主導の最適化と自律的な修復に進む前に、基礎となるタグ付け分類法とガバナンスのフレームワークを確立することを意味する。これらの基礎をスキップする組織は、自動化の精度と利害関係者の信頼に苦労することが多い。一方、成熟度の進歩に従った組織は、コスト効率の良いイノベーションの資金調達を通じて、即時の節約と長期的な競争上の優位性の両方を達成することができる。

FinOpsの自動化には、リアルタイムの異常検知、予測的なライツサイジング、自動化されたコミットメント管理、分散化された意思決定をサポートする統一されたガバナンス・フレームワーク内のポリシー駆動型ガードレールを組み合わせた統合プラットフォームが必要である。

DoiTインターナショナルのクラウド最適化プラットフォームは、統合されたコスト・インテリジェンス、自動化されたCUD/RI管理、および以下の機能を通じて、エンタープライズ・グレードのFinOps自動化を提供します。 Kubernetesコスト最適化 ワークロードのきめ細かな帰属を実現します。DoiTのFinOps認定コンサルタントは、自動化の精巧さと組織のリスク許容度のバランスを取る実装戦略を提供し、ガバナンスに準拠した自動化が企業の財務計画やクラウド運用モデルと整合することを確認します。

多くの企業がFinOpsの自動化によって時間とコストの削減を実現している方法については、以下の資料をダウンロードしてご覧ください。 クラウドコスト最適化の自動化に関する無料リソース.