インフレ圧力に対抗する手段としてのクラウドコスト最適化

インフレ圧力に対抗する手段としてのクラウドコスト最適化

世界中でインフレが発生する中、企業は最適化策を通じてクラウド コンピューティングのコストをどのように活用できるでしょうか?この記事では、シンプルで実現可能な手法から、中小企業からあらゆる業種の大企業まで、あらゆるタイプの企業に適用できる複雑な手法まで、クラウド コンピューティングのコスト最適化手法について説明します。

クラウド コンピューティングの登場以来、クラウド コンピューティング プロバイダーは、より多くのビジネスを引き付けるために、毎年リソース コストを削減してきました。しかし、世界中で衝撃的なインフレが起こっていることから、過去 2 年間は例外である可能性があります。たとえば、ヨーロッパやアジアなどの一部の地域では、世界的なクラウド コンピューティング プロバイダーがストレージおよびデータ サービスへの支出を増やすことを計画しており、場合によっては 50% 以上増加する予定です。シンプルで厳密なハウスキーピングからクラウドネイティブ設計、適正なサイズ設定、運用効率、容量予約、ソフトウェア自動化、予測などに至るまで、クラウド コンピューティングのコスト最適化手法について以下で学習します。

これらの技術は3つのタイプに分けられます。

1. シンプルな技術: (実装時間は数時間から数日)

シンプルなテクノロジーの実装には数日から数週間など長い時間がかかりますが、複雑なテクノロジーの場合は、月々のクラウド料金の規模と複雑さに応じて、数週間から数か月かかる場合があります。

最初のステップは、企業が毎月のクラウド コンピューティングの請求書を確認することです。レポート内の各項目のコスト (主にリソース使用量に基づいて表示されます) を理解することが重要です。ビジネスにおいて高額商品を生み出す場所を特定します。

ほとんどの企業にとって、コンピューティング コストが最も大きなコストであり、次にストレージ コストとデータ入出力コストが続きます。そして、これらのコストが企業が行っているプロジェクトの種類に対して妥当であるかどうか。そうでない場合はブロックしてください。

次に、十分に活用されていない、またはアイドル状態のコンピューティング リソースとストレージ リソース、未使用のスナップショット、毎日発生し、排除する必要があるクラウドとの間の不要なデータ フローを探します。

企業がさまざまな部門やコスト センターで DevOps、ユーザー仮想ワークステーション、運用サーバーなどのさまざまな目的でクラウド コンピューティングを使用する場合、最初に行うべきことは、構成設定の一部としてクラウド コンピューティング プロバイダーでリソース タグまたはラベルを確立することです。これらのタグは、名前とキー値のペアであり、たとえば、キーとして「部門」、値として「クラウドを使用する企業内の部門の可能な値」であるため、各クラウド コンピューティング リソースの実際の所有者、作成者、および部門は、作成時からこれらのタグ値を通じて追跡できます。このようにして、毎月のクラウド コンピューティング コストを部門間またはプロジェクト間で正確に分割して把握できます。

次に重要なことは、サービス用に調達されたリソースのサイズを確認することです。よく見ると、リソース設計段階で与えられた安全係数により、すべてのプロジェクトで 30% ~ 40% 多く費やされていることがわかります。サイズを変更し、適切なサイズのリソースにサービスを再デプロイします。

次に行うことは、予約済みインスタンスと指定されたインスタンスを見つけることです。企業が数か月から数年にわたって特定の種類と量のコンピューティング リソースをプロビジョニングしており、この傾向を継続したい場合は、1 年から 3 年の期間にわたって実際のインスタンスのほぼ 30% のコストで済む予約インスタンスを選択できます。同様に、スポットインスタンスをリクエストするとコストを削減できます。

2. 実装可能な技術: (1日から1週間)

DevOps プロセスの徹底的な設計レビューと分析を行うと、ほとんどの場合、驚くべきことが明らかになります。未使用の AMI、セカンダリ データベース、一時ストレージ、不要なスナップショット、新しいジャンプ ボックス、および CI/CD 実行の一部として作成され、実行後に使用されなくなったにもかかわらず削除されない一時的なコンピューティング インスタンスが見つかることはよくあります。気づかれない場所でこのリソースが徐々に蓄積されると、通常、多大なコストが発生します。

クラウド開発者は、これらのリソースを検出して毎時間/毎日削除できるデプロイ可能なスクリプトと、問題のある各リソースを検証するためのロジックを記述できる必要があります。

コンテナなどのクラウドネイティブ ソリューションへの移行も、コストを節約できるもう 1 つの調整です。可能な場合は、仮想マシン、AMI ベースのソリューション、アプリケーション、インフラストラクチャ サーバーをコンテナーに移動します。たとえば、10 個のインスタンスを 2 つの箱に梱包し、それぞれに 5 つのコンテナを配置すると、コストを 50% ~ 60% 節約できます。

Kubernetes のようなソリューションにより、ユーザーはレプリケーション セットを簡単に使用できるようになります。自動スケーリング機能に加えて、これらのレプリカ セットは、企業が運用の継続性を損なうことなく 24 時間 365 日顧客にサービスを提供するのに役立ち、コンテナ レプリカ セットの継続的な可用性により、事前にプロビジョニングされたコストのかかるリソースと比較してコストが削減されます。

3. 複雑なテクノロジー: (実装に数週間から数か月かかる)

長期的にクラウド コストを削減する効果的な方法は、企業とその各コスト センターがクラウド コンピューティング リソースを調達する際に従うパターンを決定することです。データを調べ、さまざまなカテゴリのプロジェクト(アプリケーション開発、インフラストラクチャの移行、アプリケーションの移行、ペイロードの移行、データ集約型プロジェクトの実行など)のさまざまなリソースに対する現在のクラウド支出と過去のクラウド支出をマッピングすることで、初期コストのパターンが変化します。

このデータを使用したデータ モデリングは、今後 6 か月間のビジネス支出を予測するのに役立ちます。この予算を設定することで、組織が実施しているさまざまな種類のクラウド プロジェクト全体で、より厳格なコスト管理を確立し、遵守できるようになります。このモデルベースのアプローチにより、事後的な対策ではなく、クラウド コンピューティング コストをプロアクティブに管理できるようになります。このコスト意識の高い文化は、企業のすべてのメンバーに浸透させることができます。

もう 1 つの手法は、適切なサイジング戦略、優れたアーキテクチャの設計原則、SDLC および DevOps 自動化要件を考慮し、それらを体系化された設計プロセスに組み込み、企業/プロジェクトのニーズに応じてカスタマイズされたスクリプト/ソフトウェアを開発することです。このスクリプトは、各プロジェクトのリソース構成フェーズで実行され、最適で安全な設計に最適なコストをもたらす適切なリソースの組み合わせを取得できます。

上記で説明した手法は、企業のニーズ、企業が求めるクラウド コスト最適化のレベル、および企業が使用したい期間に基づいて活用できます。

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