クラウドでの構築には、規模から最新テクノロジー、フォールトトレランスまで、さまざまなメリットがあります。しかし、時間が経つにつれてこれらのメリットが弱まり、クラウドのROIが低下する可能性のある、コスト急上昇は誰もが経験しています。何百もの顧客アカウントを管理してきた中で、採用することでクラウドの満足度を最大化する、コスト管理の「秘密」が 8 つあることが一貫してわかります。
- 80対20の法則はクラウドにも適用されます --クラウドサービスの 20% が支出の 80% 以上を占める可能性があります。使用率の低いリソースを削除することはあらゆるコスト最適化プロセスの一部ですが、最もコストのかかるサービス/チームに FinOps の取り組みを集中させると、通常は最大の節約につながります。これには、AutoSavingsを適用するだけで手っ取り早く成果を上げることもできますが、モダナイゼーションやアーキテクチャ評価と組み合わせると、企業は毎月の支出のかなりの部分を迅速に削減できます。
- タグ付けは強力ですが、十分に活用されていません -クラウドリソースのタグ付けが適切に構成されているため、詳細なコストの可視化と最適化が可能ですが、完全に実装するには規律と先見の明が必要です。開発者はタグ付けの分類法を事前に考えずにインフラストラクチャをデプロイすることが多いため、これはほとんどの企業にとって後回しにされることがよくあります。自動タグの使用はプロセスの一部ですが、コスト配分タグや標準タグを採用することで、経費をコストセンターにマッピングし、目前の問題についてより深く掘り下げて相関分析を行うことができるようになります。タグ付けはコスト削減に直接結びつくものではありませんが、小規模な企業にとっても必須の手段です。
- すべての支出データが同じように透明であるわけではない -ストレージ、ネットワーク下り料金、割引/クレジットなどのサービスは、ネイティブクラウドツールでは支出データを明確に把握するのが困難です。
- ネットワーク下り料金:クラウドプロバイダーは、自社のネットワークから流出するトラフィック (下り) の請求データを常に詳細に公開しているわけではありません。多くの場合、下り方向の合計料金は、ソース、サービス、または地域ごとに分類されるのではなく、まとめて表示されます。そのため、どのワークロードやコンポーネントが下り側コストの原因となっているのかを特定するのが難しく、管理者がコストを償却するほどです。（VPC、サブネット、ゲートウェイ、ロードバランサー、インターフェイスにタグを割り当てると、より包括的な全体像を把握するのに役立ちます）
- ストレージ:クラウドストレージ階層の請求構造は複雑で、アクセスやレプリケーションなどの要因がコストに影響します。どのストレージ構成の変更がどの請求につながったかを示す詳細な明細項目は、追跡するのが面倒な場合があります。
- クレジットと割引:クラウドプロバイダーは、さまざまなインセンティブ、確約利用割引、リザーブドインスタンスの割引を提供しています。ただし、クレジットやアソシエイトドルの具体的な金額はあいまいな場合が多いです。一部の請求額は、どのクレジットが適用されたかが明確でないと低額になり、合計割引を見逃す可能性があります。
- リザーブドキャパシティへの取り組みの課題 -クラウドコストの大幅な削減は、リザーブドコンピューティングへの先行投資によるものですが、多くの企業ではこれらの割引は検討の余地がありません。プロセスを自動化してリスクを排除するツールがあるにもかかわらず、クラウド管理者はまだ採用をためらっていることがよくあります。
その理由は、クラウドの俊敏性に限界があると感じたり、予約容量を効果的に管理するためのツールに慣れていないという理由で、管理者が予約を延期したことにあります。実際には、最新の優れたクラウド管理プラットフォームには予約の自動化機能があり、このボトルネックが解消されています。これにより、過去の使用状況に基づいて、AI やアルゴリズムの精度に基づいてキャパシティのサイジング、購入、適切なサイジング、さらには再販までを自動化できるため、リソースコミットメントのリスクを大幅に軽減できます。また、DevOps チームは、請求額が請求書から除外された場合に、自動貯蓄に移行すると、実際の料金やアプリケーションコストの可視性が低下するのではないかと懸念しています。優れたクラウドコスト分析ツールは割引プランとネイティブに統合されており、実際に実現した節約額、利用率、コミットメント費用対効果を正確に報告できます。習得には多少時間がかかりますが、メリットは懸念事項をはるかに上回ります。
- FinOpsツールと運用上のベストプラクティスの台頭 -クラウドコスト管理は、FinOpsテクノロジーとフレームワークのエコシステムの拡大により、手動レポートから自動化されたリアルタイム最適化へと進化しました。しかし、見過ごされがちな要素の 1 つが「運用」コンポーネントです。運用アプローチでは、ガバナンスやセキュリティ体制のタスクだけでなく、コストや支出の管理活動に関するタスクも割り当て、追跡、管理するためのワークフローと手順を実装する必要があります。
- 貯蓄プランの最適化は、まず適切な規模を決定するかどうかにかかっています -AWS Savings Plan、Azure Reserved Instances、GCP の確約利用割引はクラウドの大幅な節約につながりますが、ワークロードのサイズを適正化せずに盲目的に適用すると、容量が未使用になり、支出が無駄になります。長期予約を行う前に、体系的な支出分析と適正化を行う必要があります。適切なサイジングを行う前に AutoSavings を使用してリザーブドインスタンスを購入すると、予約の利用率が低下する可能性があります。
- 孤立したリソースは予算をひそかに浪費する -クラウド環境は本質的に時間の経過とともに増加し、未使用のストレージボリューム、アイドル状態のデータベース、ゾンビテストインスタンスなどが残り、料金がかさみます。孤立したリソースは、ほとんど回避できないサブスクリプション税のようなものです。パブリッククラウドベンダーは、顧客の平均支出の何パーセントが、時間の経過とともに見落とされる未使用の孤立したリソースによるものかを示すデータを自発的に提供することはめったにありません。FinOps チームが「孤立した」リソースに対処するには、ワークフローの自動化とリソースインベントリが必要です。これが環境の残りの 80% です。アイドル状態と未使用状態に関するアラートによる自動化は、低コストで大量のリソースを管理するのに役立ちます。
- 異常検知によるコストの大幅な削減 -インフラストラクチャーコストの大幅な急上昇は、使用量の増加ではなく、暗号通貨マイニングマルウェア、バッチジョブの暴走、バックエンドのパフォーマンス問題などの異常値によるものです。ML ベースの異常アラートは、こうした問題を早期に発見できます。アノマリーツールを持たない組織は、予想外のクラウド請求額の多くがトラフィックの急増ではなく、前述のような異常値によるものであることに気付いていません。データパイプラインのエラーや不適切なアーキテクチャの選択でさえ、見過ごされがちです。統計モデルと機械学習を使用してクラウドコスト異常を検出すると、コストの高い「未知の未知数」を早期に発見することが容易になり、クラウド事業者の毎週または毎日のタスクで大いに活用できるはずです。
これらは、クラウドコストを最適化し、効率を最大化するための財務管理のための、あまり知られていない8つの秘訣です。これらの見過ごされがちなFinOpsのベストプラクティスを採用することで、企業はクラウド予算の急増を抑え始め、クラウド投資の経済的メリットを最大限に引き出すことができます。
