エンタープライズクラウドコスト最適化ガイド

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[51CTO.com クイック翻訳]さまざまな一般的な事柄と同様に、クラウド サービスのスケーラビリティも「諸刃の剣」です。技術者はそれがもたらす利便性と機敏性を享受する一方で、過剰な拡張によって構成の複雑さが増し、コストも増加するため、四半期末や年度末には会社の財務状況が悪化することがよくあります。

Pinterest（Twitter の画像バージョン）を例に挙げてみましょう。祝日中、利用が急増したため、クラウドサービスの請求額が当初の見積もりを上回り、Pinterest は当初予約していたリソース 1 億 7,000 万ドルに加えて、AWS にさらに 2,000 万ドルを支払わなければならなくなりました。クラウド サービスのコスト影響に適切に対処する唯一の方法は、自動化されたクラウド コスト最適化を実装することであることがわかります。それでは、段階的に詳しい議論をしていきたいと思います。

1. クラウドコストを最適化するメリットを理解する

クラウド サービスのコストの最適化に時間を費やすべきかどうかまだ迷っている場合は、通信、エンターテイメント、SaaS、e コマース分野の企業による収益の最適化に関するレポートをご覧ください。

• Zoomは、2021年第1四半期に、主にパブリッククラウドリソースへの多額の投資により、粗利益率が前四半期の69.4%から73.9%に拡大したと報告した。 (https://www.cnbc.com/2021/06/01/zoom-zm-earnings-q1-2022.html)
• Spotify は、クラウド サービスの費用を追跡し、エンジニアがクラウド支出を自ら管理することを奨励する Cost Insights というカスタム ツールを構築し、年間のクラウド支出全体を数百万ドル削減しました。 (https://redmonk.com/jgovernor/2021/04/28/shifting-cost-optimisation-left-spotify-backstage-cost-insights/)
• インフラストラクチャの決定を適切に段階的に最適化することで、Segment はトラフィックを 25% 増加させ、施設コストを 30% 削減しながら、粗利益を 20% 増加させることができました。そして、これらすべては3か月以内に達成されました（https://t.co/kuPRZZg4uK?amp=1）。
• クラウド費用の急増に直面した e コマースのスタートアップ企業 La Fourche は、最適化の機会を特定するために CAST AI の節約レポートを実行しました。自動最適化を有効にすることで、同社はエンジニアリングの労力を増やすことなく、毎月のクラウド費用を 69.9% 削減しました。

次に、クラウド コストが制御不能になるのを防ぐためにチームが利用できるオプションをいくつか見てみましょう。

2. クラウドの請求書を理解することから始めましょう

下の図は、典型的なクラウド サービスの請求書を示しています。

この請求書は長くて複雑なだけでなく、解釈も困難です。結局のところ、各サービスには明確な請求指標があるからです。その結果、実際の使用状況に基づいてタイムリーにビジネスおよびコストの決定を下すことはほぼ不可能になります。さらに、これは 1 つのクラウド ビジネスと 1 つのチームのコストのみを分析するもので、複数のチームまたは複数のクラウド ビジネスの請求はまだ含まれていません。

これを実現するには、誰がどのリソースを使用しているか、誰がどの費用を負担すべきかを明らかにするコスト配分が必要です。クラウド請求書の調査に基づいてコストを割り当てることで、ビジネス ニーズをより正確に予測し、適切な量のリソースを予約できるようになります。ただし、Kubernetes 上で実行される動的インフラストラクチャでコスト配分を実装することは非常に困難です。

将来のクラウド リソース要件を見積もるには、次の手順に従います。

1. さまざまな可視性を備えた実際の使用状況レポートを分析して、支出パターンを特定します。
2. 定期的に分析および処理された履歴データを利用して、リソース使用量のピーク シナリオを検出します。
3. 定期的な顧客需要パターンに基づいて、それがピーク時のリソース使用量に関連しているかどうかを判断します。
4. リソースの使用状況レポートを定期的に監視し、アラートを設定してクラウド コストを管理するようにしてください。
5. アプリケーションまたはワークロード固有のコストを測定して、アプリケーション レベルのコスト プランを作成します。これにより、クラウド インフラストラクチャの総所有コストを計算できるようになります。
6. 次に、クラウド プロバイダーの価格モデルを確認し、長期にわたる容量のニーズを計画します。すべてのデータを 1 か所に集めることで、コスト支出をより明確に把握できます。

上記の手順は 1 回限りのタスクではなく、正確な結果を得るために必要に応じて定期的に実行できることに注意してください。

3. アプリケーションに適したコンピューティングリソースを選択する

通常、AWS のようなプラットフォームでは、ビジネスに複数のインスタンスが存在する可能性があります (400 個の異なるインスタンスを持つアプリも珍しくありません)。同時に、同様のインスタンス タイプでも、クラウド サービス プロバイダーによってサービスのパフォーマンスがまったく異なる場合があります。同じクラウド サービス内であっても、コストが高いインスタンスの方が必ずしもパフォーマンスが良いとは限りません。したがって、アプリケーションが主にコンピューティングに依存している場合は、適切な仮想マシンを選択すると、コンピューティング リソースを合理的に割り当てるのに役立ちます。

ワークロードに適した仮想マシンを選択する方法:

1. 最低限の要件を定義する

CPU (アーキテクチャ、数量、プロセッサの選択)、メモリ、SSD、ネットワーク接続など、すべてのコンピューティング次元にわたって最小要件を定義してください。

2. 適切なインスタンスタイプを選択する

上記で定義された要件に基づいて、さまざまな CPU、メモリ、ストレージ、ネットワーク容量を組み合わせたインスタンス タイプを選択できます。結局のところ、異なる構成を持つこれらのインスタンス タイプは、さまざまな程度で特定の機能最適化の設定を満たします。

3. インスタンスサイズを設定する

インスタンスには、実際の業務の負荷要件を満たす十分な容量が装備されており、必要に応じて突発的な状況にも対処できる必要があります。

4. さまざまな価格モデルを確認する

現在、3 大クラウド サービス プロバイダーは、オンデマンド (従量課金制)、予約容量、スポット インスタンス、専用ホストなど、それぞれ異なる料金基準を提供しています。これらのオプションにはそれぞれ長所と短所があります。

4. スポットインスタンスを使用してさらなる節約を実現する

AWS やその他の大手クラウド サービス プロバイダーから未使用の容量を購入することは、一般的に賢明な行動だと考えられています。結局のところ、スポットインスタンスはオンデマンドインスタンスよりも 90% 安価です。もちろん、前提条件として、クラウド サービス プロバイダーは、これらの入札インスタンス リソースをいつでも回収する権利を留保する必要があります。したがって、選択を行う前に、アプリケーションの次の側面を考慮してください。

1. ビジネス負荷をチェックして、スポットインスタンスに適しているかどうかを判断する

テストの具体的な内容としては、突然の中断に耐えられるかなどが挙げられます。ある仕事を完了するにはどれくらいの時間がかかりますか?それは重大なビジネス負荷ですか?

2. クラウドプロバイダーのサービスを確認する

検討中のインスタンスの中断頻度を確認してください。あまり人気のないプロバイダーのインスタンスは、停止の頻度が少なくなり、それに応じて稼働時間が長くなることがあります。

3. 入札

選択したスポットインスタンスに対して支払う最大金額を設定すると、市場価格が入札価格と一致する（または入札価格より低い）場合に、入札価格に一致します。私の経験では、オンデマンドで価格を設定する場合、過去に設定した最高​​価格を参照することができます。

4. スポットインスタンスのグループ化と管理

一度に複数のインスタンス タイプをリクエストすると、スポット インスタンスを取得できる可能性が高まります。

つまり、上記の作業をスムーズに実行するには、構成、セットアップ、およびメンテナンスのタスクに大まかな時間を割り当ててください (自動化する場合を除く)。

5. お金を節約できるという約束に惑わされない

いずれにせよクラウド サービスを使用することになるとわかったとき、「なぜ事前に容量を購入しないのか」と考えることがよくあります。同時に、クラウド サービス プロバイダーは、今後 1 ～ 3 年分の容量を事前に安い価格で購入できるようにもします。これは良い選択のように思えます。

しかし、予測不可能なビジネス環境に直面して、1〜3年後のチームの具体的な発展方向を正確に予測できないことがよくあります。では、どうすれば事前にキャパシティを計画できるのでしょうか。そのため、リザーブドインスタンスや節約プランの場合は、以下の点に注意する必要があります。

• リザーブドインスタンスは「使用するか失うか」の原則に基づいて動作するため、リソースが 1 時間アイドル状態になると、チームは 1 時間失うことになります。
• 特定のリソースまたは消費レベルを継続的に使用することを約束する場合、契約期間中にニーズが変わらないことを前提としています。しかし、インターネットの世界は急速に変化しており、クラウド サービスにとって 1 年間の契約は「長すぎる」とよく言われます。ビジネス要件が所定の保持額を超える場合、上記の Pi​​nterest と同様にプレミアムを支払う必要があります。
• 同時に、ビジネスが常に予約済み容量から遠く離れていることに気付いた場合、実際には不十分なリソース使用に対して料金を支払っていることになります。
• クラウド サービス プロバイダーとこのような契約を締結すると、プロバイダーにロックインされるリスクに直面することになります。つまり、今後 1 ～ 3 年間はビジネスがプロバイダーに大きく依存することになり、プロバイダーのさまざまな変更にも対応する必要が生じることになります。

リソースを予約するためのモデルを選択する前に、慎重に検討する必要があることがわかります。

6. コスト最適化に適したツールを選択する

クラウド サービスのコスト管理に関しては、企業は次のようなさまざまなコスト管理戦略と最適化ソリューションを採用することもできます。

• コストの視覚化と配分 - さまざまなコスト配分、監視、レポートツールを使用することで、費用が発生した場所を把握できます。たとえば、リアルタイムのコスト監視では、使用量が設定されたしきい値を超えると、すぐにリマインダーとアラームがトリガーされます。あるケースでは、Adobe チームが Azure 上でいくつかのコンピューティング操作を実行したところ、予期せず 50 万ドルを超えるクラウド リソース使用料が発生しました。実際、簡単なアラームでこのような事態を防ぐことができます。
• コストの見積もりと予測 – 過去のデータ処理に関する十分な経験があり、将来のそのようなニーズを明確に理解している場合は、チーム、必要なリソースの数、投資する予算を見積もることができます。
• 従来のコスト最適化ソリューション - 上記の 2 つのポイントを組み合わせて、クラウド サービスの支出の包括的な概要を作成し、潜在的な改善点を特定できます。現在、Cloudability や VMware の CloudHeath など、この分野で役立つソリューションが市場に数多く存在します。もちろん、ほとんどの場合、静的な提案のみが提供されるため、エンジニアが手動で実装する必要があります。
• 自動化されたクラウドネイティブのコスト最適化 - クラウド コストを削減するための強力なソリューション クラスであり、このタイプの最適化ではチームによる追加作業は必要ありません。その結果、チームの毎日の作業負荷が 50% 以上削減されることがよくあります。同時に、ネイティブ自動化ソリューションは、リソース需要の増加や価格の変化に完全に自律的かつ迅速に自動的に対応できます。

7. クラウド自動化の利点

上記の議論から、運用・保守担当者がクラウドコストを割り当て、理解し、分析し、予測することは、面倒で不正確になることが多いことがわかります。インフラストラクチャとリソースの構成を簡単に調整し、より多くのインスタンスを有効にし、さまざまなコスト効率の高いタスクを実行するには、クラウドネイティブの自動化が必要です。

さらに、自動化ソリューションは次のような価値ももたらします。

• 最もコスト効率の高いインスタンス タイプと容量を選択して、アプリケーションの実際のニーズを満たします。
• ビジネス需要の増減に合わせてクラウド リソースを自動的にスケールアップおよびスケールダウンします。
• 無駄を避けるために、未使用のリソースをすぐに削除します。
• スポットインスタンスを活用して中断を適切に管理します。
• ストレージとバックアップ、セキュリティとコンプライアンスの管理、構成と設定の変更を自動化することで、ユーザーは全面的にコストを節約できます。
• さまざまな変更をリアルタイムで有効にし、クラウドコストの最適化のための重要な時点を把握できるようになります。
• メリットを数値で処理することで、ユーザーがまだ気づいていない側面を調査し、発見します。

最後に、ケーススタディとして、AWS オンデマンドインスタンスとスポットインスタンスを組み合わせて、8 個の CPU と 16 GB のメモリでアプリケーションを実行しました。次に、CAST AI を介してアプリケーションを実行し、現在の構成を最適化する必要があるかどうかを確認します。その後、自動化プラットフォームは、スポットインスタンス INF1 に移行することを提案しました。このインスタンスは、実際には以前使用していた汎用コンピューティング インスタンスよりもはるかに安価であることがわかりました。自動化されたコスト監視とレポートは、対象となるクラウド サービスの関連コストを最適化するのに実際に役立つことがわかります。

原題: クラウドコスト最適化の究極ガイド、著者: Leon Kuperman

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