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 多くの企業は、複数のクラウドプロバイダー間で明確な全体像を把握するという課題に直面している。統一されたビューがなければ、支出を追跡し、無駄を発見し、データに基づいたスマートな意思決定を行うことは難しい。財務チームとエンジニアリングチームは、異なるデータセットを扱い、異なる言語を話すため、摩擦が生じ、効果的なコスト管理ができない。
クラウド・アナリティクスは アマゾン ウェブ サービス (AWS), グーグル・クラウドおよび マイクロソフト・アジュール を単一の直感的なインターフェイスに統合しました。この管理ソリューションは、強力な可視化機能とフィルタリング機能により、マルチクラウドの支出をリアルタイムで可視化します。特筆すべきは FinOps FoundationはFOCUSを展開した。 (FinOps Open Cost and Usage Specification)は、クロス・クラウドのコストを正規化するための業界標準になりつつある。しかし、効果的な実装にはまだ大きな開発作業が必要である。
と DoiTクラウド分析を使えば
- 単一のダッシュボードですべてのクラウドプロバイダーの傾向を可視化
- サービス別、プロジェクト別、カスタムラベル別の詳細なコスト内訳をドリルダウン
- 現在の支出を過去のパターンと比較し、傾向を把握する
- AIを活用したコスト削減の提案
ゼリー・ボタンモバイルゲーム会社であるDoiT社は、DoiTのクラウド分析に関する専門知識を利用して、コストのかかる分析パイプラインを変革しました。Googleクラウドベースのソリューションを BigQuery, クラウドパブ/サブ, クラウドデータフローそして Google Kubernetes Engineを導入したことで、分析コストを年間24万ドル削減し、信頼性を向上させながら費用を3分の2以上削減しました。
異常検知
解決する課題 予期せぬクラウドコストの高騰は、予算に壊滅的な打撃を与え、収益性を低下させる可能性がある。多くの企業は、手作業によるレビューや月次請求書によってこうした異常を発見したときには、すでにダメージが終わっている。エンジニアリング・チームは、コストへの影響を十分に理解しないまま新機能や新サービスを実装し、不愉快なサプライズを招くことが多い。
DoiTの異常検知 は、クラウドの支出パターンを継続的に監視し、重大な問題に発展する前に異常なアクティビティを自動的に警告します。このシステムは、機械学習を使用して基本的な支出パターンを確立し、無駄、設定ミス、または予期しないリソースの使用を示す可能性のある微妙な逸脱を検出することができます。
主な能力は以下の通り：
- プロバイダーやサービス間の支出異常の自動検出
- Eメール、Slack、Webhookによるリアルタイムアラート
- カスタマイズ可能な感度しきい値により、偽陽性を最小化
- 異常支出の原因を特定するための根本原因分析
テーストワイズPepsiCoやNestléのようなブランドから信頼されているGenAIを搭載した食品・飲料分析プラットフォームであるGenAIは、Anomaly Detectionを使用して、予期せぬクラウドコストの急上昇をいち早くキャッチしている。ある例では、誤って有効化されたデバッグフラグが原因で発生したCloudTrailの異常な支出を、このツールが警告した。この早期警告がなければ、Tastewiseは月末になって初めてこの問題を発見し、数千ドルを無駄にする可能性があった。
帰属
解決する課題 クラウドリソースを共有する複雑な組織では、コストを特定のチーム、製品、またはイニシアチブに正確に割り当てることは、多くの場合、手作業でミスが発生しやすいプロセスです。このため、チームによる実際のクラウド使用量の可視性が制限され、アカウンタビリティ・ギャップが生じます。その結果、コストを意識した行動を促したり、リソースの割り当てについて十分な情報に基づいた意思決定を行ったりすることが難しくなります。
DoiTの 所属 は、洗練されたコスト配分を提供し、実際のクラウド使用パターンまたはカスタム・ビジネス・ルールに基づいて、共有クラウド・インフラ・コストを自動的に分配します。このソリューションは、技術リソースの消費をビジネスに関連するコスト指標に変換することで、財務とエンジニアリングのギャップを埋めます。
DoiT Attributionsを使えば、こんなことができます：
- 独自のビジネスニーズに基づいたカスタム配分ルールの作成
- チームやプロジェクト間での共有コストの分配を自動化
- 正確なショーバックまたはチャージバックレポートの作成
- 個々のチームまたは製品のコスト効率指標を追跡
キャトルアイ世界初のハードウェアに依存しない自律型家畜モニタリングプラットフォームであるDoiT社は、DoiT社のクラウド分析レポートとアトリビュートを使用して、急速に増大するクラウド費用のコスト可視化を実現しました。クラウドリソースのコストを、異なるコストセンター（生産、開発、データサイエンス）を表す「バケット」にグループ化することで、同社は統一されたダッシュボードを作成し、利害関係者が実際の作業コストを理解できるようにしました。
予算アラート
解決する課題 従来のクラウドの予算管理は硬直的で消極的であり、支出超過が発生してから対応に追われることが多い。有意義な予算を設定するには、財政的な制約と技術的な現実とのバランスを取る必要があるが、ほとんどの組織では、目標に対する支出をプロアクティブに管理したり、オーバーランの可能性を予測したりするツールが不足している。
予算に関するアラート は、動的できめ細かい支出制限を設定し、消費量がしきい値に近づいたときに自動アラートを受け取ることができます。このソリューションは、通常の支出パターンと季節性を考慮した、コンテキストを考慮したモニタリングを提供します。
主な特徴は以下の通り：
- クラウド階層のどのレベルでも柔軟な予算作成が可能
- カスタマイズ可能なしきい値（70％、85％、95％など）による段階的警告
- オーバーランの可能性を事前に予測する予測ベースのアラート
- ワークフローツールとの統合による改善アクションの自動化
ブデオ保険会社向けにAIを活用したビジュアル・インテリジェンス・クラウド・プラットフォームを提供するBdeo社は、DoiTのコスト管理ツールを使ってクラウド支出へのアプローチを変革した。チームメンバーは5分以内に、ビジネスエリアや製品ごとの詳細なコスト内訳を見ることができ、Bdeoが不要な暗号化サービスのような隠れた出費を特定するのに役立っている。
ワークロード・インテリジェンス
解決する課題 クラウドリソースのサイジングを行う際、企業はしばしばパフォーマンスとコスト効率のバランスに苦慮する。実際のリソース消費パターンに関する詳細な洞察がないと、チームはパフォーマンスの問題を回避するために過剰なプロビジョニングを行いがちで、大きな無駄が生じます。従来の監視ツールでは、メトリクスは提供されるものの、最適化のための実用的な推奨事項がありません。
DoiTの ワークロード・インテリジェンス は、リソースの消費パターンを分析し、実際の使用データに基づいて最適化の機会を特定します。このソリューションでは、単純な使用率メトリクスにとどまらず、パフォーマンス要件と使用パターンを考慮したコンテキストを意識した推奨を提供します。
ワークロード・インテリジェンスを使えば、以下のことが可能になります：
- 低リスクで権利化の機会がある未利用リソースを特定する
- インスタンスのタイプやサイズに合わせた提案を受ける
- 変更を実施する前に、潜在的な変更の影響を可視化する。
- 最適化の費用対効果を長期にわたってモニターする。
クラウドオーケストレーションプラットフォーム クラウドファイ は、大規模なコンピュート・リソースを必要とするエンジニアリングの負荷が高いという課題に直面していました。成長中の新興企業である同社は、長期的な予約インスタンスにコミットすることなく、コストを最適化する必要がありました。DoiTの Flexsaveを導入したことで、同社はAWS EC2のコストを毎月23%削減しながら、開発者やカスタマーサクセスマネージャーが予算を気にすることなく、オンデマンドでリソースを自由にスピンアップできるようになった。
BigQueryレンズ
解決すべき課題 BigQueryのコストは、非効率なクエリ、最適とは言えないテーブル設計、不要なデータ処理によって、予想外に膨れ上がる可能性があります。組織では、特定のクエリやデータセットがコストの原因となっていることを可視化できないことが多く、重要なアナリティクスのワークロードを中断することなく支出を最適化することは困難です。
DoiTの BigQueryレンズ は、クエリのパフォーマンス、ストレージ効率、最適化の機会を詳細に分析し、BigQueryの使用状況とコストを詳細に可視化します。この特化したツールを使用することで、最もコストのかかるクエリ、データセット、使用パターンを特定し、最大限の効果を得るために最適化の対象を絞り込むことができます。
主な能力は以下の通り：
- クエリ、データセット、ユーザーごとの詳細なコスト内訳
- 過剰なデータスキャン、頻繁なフルテーブルスキャン、不要なカラム選択、冗長なクエリ実行など、非効率なクエリパターンの特定と最適化の提案。
- データ保存効率とパーティショニング戦略の分析
- 需要ピーク時の特定に役立つ使用パターンの視覚化
DoiTのレンズ・スイートは、BigQueryだけでなく、他のプラットフォーム用に特化したレンズも提供しています。 他のプラットフォーム Snowflake、Datadog、Azure、AWS、GKEを含みます。各レンズは、組織のインフラ全体にわたってクラウドコストの最適化に対する一貫したアプローチを維持しながら、プラットフォーム固有の分析を提供します。
あるモバイルゲーム会社は、BigQuery Lensを使用して最もコストのかかるクエリを特定し、最適化しました、 毎月のBigQueryコストを50%削減を削減しました。
シェールDoiTのBigQuery Lensは、商業用不動産データプラットフォームであるCherre社の複雑な地理空間データ運用を最適化するために使用されました。Google Maps Platform APIを通じて何百万もの住所を処理し、BigQuery Geospatialで分析することで、Cherreは、異なるソース間で建物と関連データを正確にリンクさせるという難題に取り組んでいます。
スポット・スケーリング
解決する課題 スポットインスタンスを利用する場合、コスト削減と信頼性のバランスを取ることが大きな課題となります。企業は、スポット・インスタンスが提供する大幅な割引を活用したいと考えていますが、特に本番ワークロードでは、インスタンスの中断による複雑さと潜在的な混乱に苦慮しています。
スポット・スケーリングはスポット・インスタンスの管理を自動化し、アプリケーションの信頼性を維持しながらコスト削減を最大化します。
と DoiTのスポットスケーリングを使えば
- スポット・インスタンスとオンデマンド・インスタンスの最適な組み合わせを自動的にプロビジョニングします。
- ワークロードの種類に応じて信頼性のしきい値を定義する
- アプリケーションを中断することなく、スポットインスタンスの中断をシームレスに処理
- 節約と可用性の指標をリアルタイムで監視
AWS向けFlexsave
解決する課題 コミットメントベースの割引（リザーブドインスタンスやセービングプランのような）を管理するには、複雑な予測と継続的なメンテナンスが必要です。企業はしばしば難しい選択に迫られる。つまり、コミットメントが多すぎて未使用のキャパシティに無駄なコストがかかるか、コミットメントが少なすぎて潜在的な節約を逃してしまうかだ。クラウドのワークロードは動的であるため、静的で長期的なコミットメントは特に困難である。
DoiTのFlexsave for AWS は、長期的なコミットメントや複雑な予約ポートフォリオの管理を必要とすることなく、コミットメントベースの割引のメリットを提供します。このソリューションは、お客様の利用パターンを自動的に分析し、コミットメント・ベースの割引を合理的な場所に適用します。
主な特徴は以下の通り：
- コミットメント対象リソースの自動識別
- 実際の使用量に基づくコミットメント・レベルの動的調整
- 先行投資や長期的な債務がない
- 管理オーバーヘッドなしで、対象リソースの節約を保証
効果的なクラウドコスト最適化ツールに不可欠な機能とは？
クラウドコスト最適化ツールを検討する際、本当に効果的なツールは、基本的なモニタリングツールとは異なるいくつかの重要な特徴を備えている：
コスト配分の自動化
実際の使用状況やカスタムのビジネスルールに基づいて、共有コストを自動的に分配できるツールを探しましょう。この機能は、チームやプロジェクト全体のアカウンタビリティを高め、正確な財務報告を行うために不可欠である。さらに、ツールは、リソースに適切なタグ付けや属性がない可能性があるマルチクラウド環境では重要な課題である、未割り当てコストの処理に関する自動化された推奨事項を提供する必要があります。
プロアクティブな異常検知
効果的なツールは、機械学習を使用してベースラインの支出パターンを確立し、予算に大きな影響を与える前に異常な活動を警告する必要があります。アラートの感度やしきい値をカスタマイズすることも、アラート疲れを軽減するために重要である。
マルチクラウド対応
企業がマルチクラウド環境を採用するにつれ、すべての主要なクラウドプロバイダーにわたって統一された可視性と一貫した最適化機能を提供するツールが、効果的な管理に不可欠となっている。
将来を見据えたクラウドコスト戦略の鍵
クラウドサービスが進化を続け、価格設定モデルが複雑化する中、コストの最適化には将来を見据えたアプローチが不可欠だ。ここでは、クラウド・コスト管理の将来を見据えた主な戦略を紹介する：
FinOpsを規律として取り入れる
設立 部門を超えたコラボレーション 財務、エンジニアリング、ビジネス・チームの間で、コストに関する洞察と責任を共有する文化を創造する。この組織的アプローチにより、コスト最適化は定期的なものではなく、継続的なプロセスとなる。
自動化への投資
手作業による最適化作業では、クラウド環境の複雑化に対応できません。ライツサイジングの推奨からコミットメント管理まで、日常的な最適化タスクを自動化するツールを優先的に使用することで、クラウド環境の規模が拡大しても効率性を維持できます。
アーキテクチャに柔軟性を組み込む
クラウドアーキテクチャ クラウドアーキテクチャ を導入し、進化する価格モデルや新しいサービス提供を活用することができます。これには、ワークロードのポータビリティを高めるコンテナ化の利用、一貫したデプロイメントのためのコードとしてのインフラの実装、変化するコスト力学に適応できるモジュール設計の採用などが含まれる。
DoiTによるクラウドコストの最適化
最適なクラウドコスト最適化ツールの選択は、IT予算だけでなく、組織の革新と成長能力にも影響を与える決定です。理想的なソリューションは、深い可視性、実用的な洞察、そして特定のビジネスニーズに沿った自動化機能を提供します。
DoiTのクラウドインテリジェンスプラットフォームは、強力なツール、シームレスな統合、専門家によるガイダンスを独自に組み合わせ、企業がクラウド投資の価値を最大化できるよう支援します。基本的な可視化から高度な自動化まで、コスト最適化のあらゆる課題に対応することで、DoiTは、ビジネスに合わせて拡張できる持続可能で効率的なクラウドコスト戦略の構築を可能にします。
エクスペリエンス DoiTクラウドインテリジェンス をぜひお試しください。今すぐインタラクティブなセルフガイドデモに参加して、コスト削減に役立つ方法をご覧ください。
