2022 年に企業が避けるべきクラウド コスト最適化の 6 つの間違い

ビジネスが成長するにつれて、世界中の多くのエンジニアリング チームがクラウドの最適化に時間と労力を投資することになりますが、調査によると、ほとんどの企業は高騰するクラウド コストに対応できないことが分かっています。

このようなことが起こる理由は数多くあり、企業が解決策を開発しない限り、今後も起こり続けるでしょう。理由としては、可視性の低コスト、クラウドの価格設定の難しさ、将来の需要を判断する問題などが挙げられます。これらの差し迫った問題により、企業はクラウド リソース、時間、および資金を無駄にしています。

この記事では、以下の内容を取り上げます。

• クラウドコストの最適化がなぜ重要なのか?
• 2022 年に解決すべきクラウド コスト最適化の 6 つの主要な問題

1. クラウド コストの最適化がなぜ難しいのでしょうか?

パブリック クラウドの従量課金モデルはエンジニアリング チームに自由を与えましたが、その自由はコストがかかることが判明しました。

調査によると、ほとんどの企業は高騰するクラウドコストに対応するのに苦労しています。従来のパブリック クラウドの支出は、平均で予算を 24% 超過しています。これが今でも起こる理由はたくさんあります。

これらは多くの場合、低コストの可視性、複雑なクラウド価格設定、将来の需要予測の問題に帰着します。これらすべての問題は、企業の事業経費の額に影響を及ぼす可能性があります。

クラウドプロバイダーはこれを理解しており、助けることはできません。ほとんどの企業にとって、クラウド請求書を解読するのは大変な作業です。これは一部のエンジニアリング チームにとって気が重いことかもしれませんが、クラウドの請求書を無視することを選択することは、実際には解決策ではありません。

2. 2022年に解決すべき6つの主要なクラウドコスト最適化問題

1) 予約と節約プログラムに惹かれる

クラウド コストを削減する際に検討すべき最初の解決策は、チームが現在使用しているサービスに対する支払いを減らすことです。オンデマンドの価格設定モデルに比べて大幅な割引が受けられるため、企業は貯蓄プランやサブスクリプションを選択するでしょう。

予測可能なクラウド料金を前払いするのは、本当に良いことです。

しかし、企業チームは問題が解決されておらず、企業が受け取ったのは割引だけであることに気付くでしょう。ここで何が問題なのでしょうか?

Pinterest のクラウド コスト削減の事例を見てみましょう。 Pinterest は AWS サービスに 1 億 7,000 万ドルを前払いしていたが、追加リソースのためにさらに 2,000 万ドルを支払う必要があった。それは10％以上です。 Pinterest はこの規模であれば追加コストを気にしないかもしれないが、スタートアップは追加コストで潰されてしまうかもしれない。

重要なのは、Pinterest の事例から、企業が 1 ～ 3 年後にどれだけの容量を必要とするかを予測するのは難しいということが分かるということです。

柔軟性のない単一のプロバイダーへの長期的な契約はビジネスを固定化することになり、変化するビジネス ニーズに対して高額な料金を支払う必要が生じる可能性があります。

貯蓄計画をどう扱えばいいですか?

最善の解決策は、可能な限り貯蓄計画を避けることです。リソースを前もって購入しないようにし、クラウド支出に対処するための次のようなさまざまなオプションを検討してください。

• 自動定量化
• サイズ変更
• リソーススケジューリング
• ボクシング

2) 過剰プロビジョニングの罠に陥る

オーバープロビジョニングは、組織がワークロードの実行に必要な量よりも大きいリソースを選択した場合に発生します。重要なプロジェクトの途中で中断されることをどのチームも望んでいないため、これによりチームに安心感を与えることができます。

一部の組織では、チームは「バックアップ」に必要なリソースよりも多くのリソースを持つことに慣れています。このオプションはパフォーマンスの面ではエンジニアにとって最適ですが、クラウドの無駄が増え、ビジネスの運用コストに悪影響を及ぼします。

オーバープロビジョニングの何が問題なのでしょうか?

最も簡単な答えは、過剰なプロビジョニングによりクラウド リソースが無駄になり、不必要な費用がすぐに膨らんでしまうということです。

チーム内で過剰なプロビジョニングを奨励すると、将来的に悪い結果につながります。チームがワークロードに必要な量よりも大きなインスタンスを取得する習慣がある場合は、ビジネスを拡大するときにこれがどのように機能するかを検討してください。クラウド コストは、企業のビジネス収益のかなりの部分を占めることになります。

そのお金は、長期的にはビジネスに役立つ実質的なことに使うほうがよいでしょう。たとえば、企業が信頼できるビジネスの源泉として確立できるようにするためのブランディングやマーケティングについてなどです。

オーバープロビジョニングにどう対処するか?

一般的なアプローチは、カスタム監視およびコスト管理ソリューションにお金をかけることです。サイズ設定の推奨事項により、企業はチームの過剰プロビジョニングされたリソースへの依存を減らすことができます。ただし、企業は依然として手動で実装する必要があります。

もう一つの解決策は自動化です。自動サイズ変更により、コストを抑えながらアプリケーション要件を満たす可能性が最も高いインスタンスのタイプとサイズを選択できます。

クラスターに追加のノードが必要な場合、AI 駆動型インスタンス選択アルゴリズムによって、最高のパフォーマンスを実現するリソースが自動的に選択されます。トリアージは自動化されているため、エンタープライズ チームはトリアージに時間と労力を費やす必要がありません。

過剰プロビジョニングはビジネス文化に根付いているため、パフォーマンスと信頼性を向上させ、コストを削減するためのコスト最適化ルーチンを作成することが重要です。自動化は、ビジネス変革における最初の重要なステップとなる可能性があります。

3) 未使用のクラウドリソースの影響を受ける

エンタープライズ チームがプロジェクト用に作成したインスタンスを見失ってしまうことはよくあります。

ほとんどのチームは、作業が行われていないにもかかわらずコストが増加し続ける未使用のリソースに苦労しています。 Adobe はこのミスを犯し、計画外の Azure 料金として 1 日あたり 80,000 ドルが発生しました。これらは、企業にとって許されないタイプのミスです。

この問題は、さまざまなイベントが同時に発生し、リソースの可視性が欠如している大企業に特に当てはまります。

IT チームの管轄外の追加コストは、企業全体の IT 支出の最大 40% を占める可能性があります。さらに、統計によると、シャドー クラウドの使用量は既知のクラウドの使用量よりも最大 10 倍多くなることがあります。

未使用のクラウド リソースの何が問題なのでしょうか?

使用されず管理されていないクラウド リソースはコストを増加させ、持続可能性の成果を複雑化させます。

データセンターは大量の電力とハードウェアを使用するため、企業の二酸化炭素排出量に大きな影響を与えます。したがって、不必要な支出とそれに伴う二酸化炭素排出量を削減するには、クラウドの無駄を減らすことが重要です。

4) 需要の落ち込みとピークへの対応の非効率性

他のほとんどのアプリケーションでは、時間の経過とともに使用方法が変化することになりますが、パフォーマンスとコストのバランスを維持することは、ほとんどの企業にとって依然として困難な作業です。

何が問題ですか？

チームが注意を払わないと、トラフィックの増加によって膨大なクラウド料金が発生したり、リソースに厳しい制限がある場合は会社のアプリケーションがクラッシュしたりする可能性があります。したがって、需要が低いときに過剰に支払うリスクが常に存在します。一方、需要が高い場合は、サービスの品質が低下する可能性があります。

クラウド コスト管理ソリューションは、使用状況を監視し、許容制限を超えた場合にリアルタイムで通知を送信できます。これらのツールは、変化するニーズに基づいてクラウド リソースを調整する方法に関する推奨事項を提供できます。ただし、手動でのクラウド管理は面倒で時間がかかります。

企業が知っておくべきことは次のとおりです。

• トラフィックの急増と減少を慎重に処理し、すべてのサービスにわたってリソースを個別にスケールアップ/スケールダウンします。
• 1 つのワークロードに適用された変更が他のワークロードに影響を与えないことを確認します。
• リソース グループを手動で最適化および管理して、エンタープライズ ワークロードに適切なリソースがあることを確認します。

解決策は何ですか?

これは、クラウド自動化を使用して企業が時間とリソースを節約できるもう 1 つの領域です。

自動スケーリングにより、企業は上記のすべてのタスクを管理し、クラウド コストを制御できます。コンテナ オーケストレーター Kubernetes を活用すると、次の 3 つの利点が得られます。

• Horizo​​ntal Pod Autoscaler (HPA) は、使用状況の変化に合わせてポッドの重複を追加または削除します。アプリケーションを調査して、レプリカの数を変更する必要があるかどうかを判断します。
• Vertical Pod Autoscaler (VPA) は、CPU とメモリの使用要求を減らしたり増やしたりして、企業が現在の使用状況に基づいてリソースを調整できるようにします。
• Cluster Autoscaler は、サポートされているプラ​​ットフォーム上のクラスター内のノードの数を変更します。

5) スポットインスタンスの使用を拒否する

これをオンデマンド価格と比較すると、クラウド サービス プロバイダーは未使用の容量を大幅な割引価格で提供します。 AWS では、スポットインスタンスの価格は通常価格の 10% になります。

スポットインスタンスの課題は何ですか?

企業が余剰のコンピューティング リソースに入札する場合、その容量がどのくらいの期間利用可能かを知る方法はありません。スポットインスタンスにはデフォルトの期間があります。たとえば、AWS では 5 時間以上の稼働時間保証を提供するスポットインスタンスを提供しています。

これに加えて、サービスプロバイダーは、わずか 2.5 分という短い通知でスポットインスタンスを再利用し、企業に提供することができます。

その期間中に変更を加えることは現実的ではありません。新しい VM の開発にも時間がかかるため、ダウンタイムが発生するリスクがあります。

したがって、企業がスポットインスタンスの使用を計画している場合は、発生する可能性のある中断に注意する必要があります。重要なワークロードには適していません。

この問題をどのように管理すればよいでしょうか?

上記の問題にもかかわらず、スポット インスタンスは複数のコピーを持つことができるサービスに最適です。現代のアーキテクチャではほとんどのサービスはステートレスです。Kubernetes はこの種のセットアップ用に構築されているため、これは素晴らしいことです。

スポットインスタンスを使用する全体的なプロセスは次のとおりです。

• 組織の作業負荷と中断を管理する能力を判断することが重要です。
• ベンダーが提供する例を探します。あまり人気のないインスタンスを選択し、その中断頻度を監視してください。
• 価格が急騰した場合の中断を避けるために、最高入札価格を設定します。
• スポットインスタンスをグループで管理し、複数のインスタンスをリクエストして、スポットインスタンスが埋まる可能性を高めるのが最適です。

これらの手順は手動で実行できますが、適切に動作させるには大規模な構成、セットアップ、およびメンテナンス タスクが必要になることを覚悟してください。

6) クラウド自動化の延期

このような場合には自動化が役立ちます。上記のプロセスに加えて、スポットインスタンスが利用できない場合は、自動化ソリューションによって即時のサポートを提供できます。

企業がクラウドネイティブ テクノロジーを扱っている場合、自動化がビジネスにとって最適な選択肢となる可能性があります。クラウド自動化は、大企業の IT チームに驚くべき利点をもたらします。

まず、仮想マシンの構成、クラスターの作成、適切なリソースの選択などの手作業が削減されます。この変更により、企業は時間を節約し、チームが重要なタスクに取り組み、クラウド インフラストラクチャを最大限に活用できるようになります。

さらに、自動化ツールは、展開に不可欠な頻繁な更新を提供します。また、人為的エラーの可能性が大幅に減少し、インフラストラクチャ コストが削減され、バックアップ プロセスが改善されます。

最後に、自動化により、企業は、そうでなければ管理が難しいビジネス全体で使用されているリソースを可視化できるようになります。つまり、クラウド自動化はテクノロジー業界の新たな標準なのです。

クラウド自動化を遅らせてはいけない理由

クラウド自動化がこれほど多くのメリットをもたらすのであれば、なぜすべての企業がそれに従わないのでしょうか?

新しいソリューションに対する抵抗から、潜在的に大きな実装コストや現在の設定を更新する必要性に対する懸念まで、自動化は手に負えないものになる可能性があります。

自動化の導入に関しては、従業員はテクノロジーによって自分たちの仕事が置き換えられるのではないかと懸念していることがマッキンゼーの調査で判明しており、この問題は慎重に扱う必要がある。

同時に、自動化はさまざまな利点をもたらします。ただし、2022 年にクラウド自動化を遅らせると、企業は次の機会を逃す可能性があります。

• ワークロードに最適なインスタンス タイプとサイズを選択します。
• クラウド リソースを自動的に拡張して、需要の増減を管理します。
• 最適化されていないリソースを削除してコストを削減します。
• 潜在的な停止に対処することでスポットインスタンスを改善します。
• ストレージ、バックアップ、セキュリティなどの不要な費用を削減します。

解決策は何ですか?

従業員と自動化の間の対立に対処することは古くからある問題であり、過去には不注意による損失を被った企業もありました。クラウド自動化によって退屈で反復的なタスクから解放され、イノベーションに集中できるようになることを企業チームに思い出させるのが最善です。

では、使用されていないインスタンスをどのように見つけて廃止するのでしょうか?ここで、エンタープライズ使用状況の自動化が役立ちます。

自動化されたクラウド最適化ソリューションは、企業のクラウド使用状況を監視し、非効率性とリソースの過剰消費を防ぎます。クラウド コストを増加させる未使用のインスタンスとプロセスを自動的に廃止できます。これはすべての企業にとって朗報です。