クラウドインスタンスの最適化を妨げる5つの一般的な問題

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現在のパブリッククラウド環境 (AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform など) は、企業が IT インフラストラクチャ リソースにかかるコストを節約する手段となっています。残念ながら、そうではありません。クラウド サービスがますます複雑化し、ほとんどの組織ではこれらの環境に対する可視性が欠如しているため、コストを効果的に管理することが困難になっています。多くの組織は、意図せずにパブリック クラウドで過剰にプロビジョニングしており、このミスは企業にとって無視できないほどのコストがかかります。最も一般的な 5 つの間違いを回避することで、企業はクラウド リソースの効率を最大化し、これらの新しい環境におけるビジネス パフォーマンスのリスクを軽減できます。

間違い1: 詳細なアプリケーションワークロードパターンを理解していない

すべてのワークロードが同じように作成されるわけではなく、企業がどのパブリック クラウドを採用するかに関係なく、最大の疑問はクラウド インスタンスの選択の詳細に関するものです。ワークロードの目的とワークロードの使用パターンの詳細な性質を理解することが重要です。

毎月末にジョブを 1 回完了するパブリック クラウドでバッチ ワークロードを実行する場合の経済性は、1 日を通してさまざまなピークと谷間で忙しいアプリケーションの場合とは大きく異なります。適切なリソースとクラウド インスタンスを適切に選択するには、企業は 1 日のワークロード パターンと、そのパターンがビジネス サイクル中にどのように変化するかを理解する必要があります。

残念ながら、多くの組織はワークロードの分析に単純なアプローチを採用しており、単に毎日の平均やパーセンタイルを見るだけでは徹底的なアプローチとは言えず、特定のパターンに関する洞察は得られません。その結果、リソース要件が不正確に把握され、過剰なプロビジョニングやパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。これらの単純な方法が正しく実行されることはめったにありません。適切なクラウド インスタンスを選択するのに役立つソリューションをお探しの場合は、ワークロードの詳細な使用パターンを真に理解するものを選択してください。

間違いその2: プラットフォーム間のデータのバランスを取るためにベンチマークを使用しない

クラウド コンピューティングのリソース割り当てのサイズを決定する一般的な方法は、ある仮想環境またはクラウドから別の仮想環境またはクラウドに移動するときに、リソース割り当てをほぼ同じサイズに保つことです。これは、古いリソースにワークロードを割り当てることを意味します。しかし、すべての環境が同じ仕様のハードウェアで実行されるわけではありません。企業がベンチマークを使用してワークロード データを正規化し、環境内の基盤となるハードウェア間のパフォーマンスの違いに対応しないと、そのワークロードが新しい環境でどのように実行されるかを正確に把握できません。

新しい環境では通常、より強力なハードウェアが搭載されているため、企業がその恩恵を受けやすくなり、ワークロードに同じ量のリソースを割り当てる必要がなくなります。プロバイダーは新しいハードウェア上で実行される新しいクラウド インスタンス タイプを継続的に提供しているため、サーバーを切り替えてパブリック クラウドの使用を最適化するときにこれが重要になります。資本の拘束を避けるためには比較を行う必要があり、それを実現する唯一の方法はデータの標準化です。

間違い3: サイズ設定に重点を置き、近代化の取り組みを無視する

ワークロードを最新化して、より新しく強力なハードウェア上で新しいクラウド インスタンス バージョンを実行することは、コストを削減する効果的な方法です。実際、インスタンスの適切なサイズ設定によりパブリック クラウド コンピューティングのコストを 20% 削減でき、モダナイゼーションと適切なサイズ設定により平均 41% 削減できることがわかっています。

パブリック クラウド ベンダーから提供されるサービスとインスタンス タイプは多種多様であるため、企業にとって、新しいオプションに対応することはおろか、適切なものを選択することさえ困難です。しかし、潜在的なコスト削減は努力する価値があります。これを行うには、ワークロード、クラウド インスタンス カタログ、コストを詳細に理解し、環境間のパフォーマンスの違いを考慮してデータを正規化する能力が必要です。これは手動で実行できるものではなく、コストを節約し、パフォーマンスを確保するための適切な組み合わせを見つけるために徹底的な分析が必要です。これは定期的に行うべきことであり、数か月前に導入されたアプリケーションでも適切な候補となる可能性があります。

間違い4: 「バンプアップループ」に陥る

「バンプアップ サイクル」は、過剰なプロビジョニングと過剰な支出につながる悪循環です。ワークロードが実行中で、CPU 使用率が 100% であると想定します。シンプルなツールはこれを認識し、構成が不十分であるとみなし、CPU リソース (およびクラウド インスタンスのコスト) を増やすことを推奨します。ここでの問題は、一部のワークロードがそれらと同じリソースを使用することです。より多くの CPU が与えられた場合、これらのアプリケーションはそれを受け入れ、おそらくより短い時間ではあるが、100% で実行されます。このサイクルは繰り返され、高額なバンプアップ ループに陥ります。

このリソースを引き付けるサイクルを回避するには、ワークロードが何を実行しているのか、そしてなぜそれを実行しているのかを正確に理解する必要があります。ここでも、個々のワークロード パターンとワークロードの性質を理解する必要性が浮上します。これは、クラウド コンピューティング コストの主な要因であるメモリを検討する場合に特に重要です。

間違い5: アイドル状態のゾンビインスタンスを管理できない

ほとんどの組織では、アイドル状態の「ゾンビ」インスタンスを識別するための効果的なプロセスがないため、時間が経つにつれてインスタンスが蓄積されてしまいます。これらは通常、インスタンスを短期間急いでデプロイし、インスタンスをシャットダウンし忘れたことが原因で発生します。ゾンビインスタンスは単なる予算の無駄です。この不必要なコストを回避するには、組織はビジネス サイクル全体 (数週間または数か月) にわたるワークロード パターンを確認するのに十分な履歴を使用する必要があります。このようなインスタンスを特定して排除するとコストを節約できますが、ほとんどのツールが提供するよりも長期的なワークロードの可視性が必要になります。

ほとんどの組織は、パブリック クラウドにどれだけの費用がかかっているかを認識していません。このコストを節約するには、エンタープライズ ワークロードがリソースをどのように活用しているか、パフォーマンスを損なうことなく可能な限り効率的に動作するために本当に必要なものは何かを理解することに重点を置く必要があります。詳細を理解することが、クラウド予算の過剰支出を避ける唯一の方法です。