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コスト最適化の実践例：Amazon SQSのコストを87%削減した方法

LogicMonitorがどのようにしてコストデータを可観測性ワークフローに直接組み込み、パフォーマンス、信頼性、財務効率を整合させることでAWS SQSの支出を87%削減したのか、その詳細をご紹介します。

4〜6分
ジャン・シャルル・トゥアン

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JC、 LogicMonitorのクラウド担当ソフトウェアエンジニアリングディレクターが、コスト最適化によってチームがコストインテリジェントなオブザーバビリティに移行し、予期せぬ増大するクラウド料金に対処できた経緯を語ります。

  • LogicMonitorは、コストデータを可観測性ワークフローに直接組み込むことで、AWS SQSのコストを87%削減しました。

  • コスト、パフォーマンス、使用状況の指標を相関させることで、SLA（サービスレベル契約）を損なうことなく、より迅速なデータ駆動型の最適化が可能になった。

  • コスト効率の高い可観測性により、クラウド支出は月末のサプライズではなく、リアルタイムのエンジニアリングシグナルへと変わります。

エンジニアにとって、パフォーマンスは生活のすべてです。レイテンシ、信頼性、稼働時間といった、健全なシステムの指標となる要素に私たちはこだわりを持っています。しかし、それと同じくらい重要になりつつある指標がもう一つあります。それはコストです。

今日のクラウド依存の世界では、規模とコストは切り離せない関係にあります。規模が大きくなるほど、小さな非効率性が雪だるま式に膨れ上がり、大きなコストにつながりやすくなります。そして、コストデータが可観測性の一部でない限り、効率最適化に関しては手探り状態です。だからこそ、LogicMonitorでは、私のチームと私は、私たちが「 コストインテリジェントな可観測性それは、私たちがエンジニアリング上の意思決定に取り組む方法を根本的に変えました。

コストインテリジェントな可観測性という理念について読んでみましょう。これは、コラボレーションと可視性を通じてコスト最適化を可能にするフレームワークです。

「コスト効率重視」とは実際にはどういう意味なのか

従来のオブザーバビリティは、パフォーマンステレメトリ、つまりシステムの動作状況を示すメトリクス、ログ、トレースに特化しています。コストインテリジェントなオブザーバビリティは、これらのシグナルをその背後にあるコストに直接結びつける新たなレイヤーを追加します。LogicMonitorのコスト最適化ツールを使用することで、クラウドコストデータを監視環境に直接統合することができました。これにより、面倒なスプレッドシート作業やツールの切り替えが不要になりました。 

LogicMonitorダッシュボードは、パフォーマンステレメトリとAWSコストデータを関連付けることで、エンジニアがシステムの状態とクラウド支出を単一のビューで分析できるようにします。

コストデータを監視ワークフローに組み込むことで、支出とパフォーマンス、使用状況、信頼性との相関関係を把握できるようになりました。サービスを調整したり、新しいインフラストラクチャをデプロイしたり、メッセージのバッチ処理動作を変更したりするたびに、それがSLAとAWSの請求額にどのような影響を与えるかを即座に確認できます。月末に予期せぬ請求が発生することはなくなり、リアルタイムのパフォーマンスシグナルが得られるようになりました。

コスト効率の高いオブザーバビリティに切り替えた理由

課題：Amazon SQSにおける高額なサプライズ

昨年実施した月次コストレビューの際に、予期せぬ事態を発見しました。運用中の2つのサービスにおいて、Amazon Simple Queue Service（SQS）の支出がいつの間にか月額約4万ドルにまで増加していたのです。

  • クラウドコレクター：月額約24,000ドル
  • サイト監視員：月額約16,000ドル

驚いたことに、処理能力とSLA目標を考慮すると、請求額は予想をはるかに上回っていた。予算に計上していなかったため、財務部門に報告される前に、できるだけ早く元の状態に戻す必要があった。 

目標は明確だった。原因を突き止め、信頼性を損なうことなく最適化する方法を見つけることだ。 

そして、同様の予期せぬ事態が二度と起こらないようにするための最善策を確立します。

我々がどのように取り組んだか

LogicMonitorのコスト最適化ツールを活用することで、Amazon SQSのコストデータをオブザーバビリティダッシュボードに直接統合しました。単一の画面で、コスト、パフォーマンス、使用状況の指標を並べて分析できます。変更を実装するたびに、パフォーマンスへの即時的な影響を追跡できます。 (NAIST) と コスト削減を確実に実現できた。この新しいアプローチにより、より迅速かつ自信を持って行動できるようになった。  

当社は、クラウドコレクターサービスのコスト削減のために、反復最適化ループの原理を活用しました。  

  1. ベースラインを確立するメッセージあたりのコスト、キューの深さ、およびパフォーマンスをベンチマークしました。
  2. バッチ処理を試してみましょうSLAの遅延に影響を与えることなくAPI呼び出しを削減するために、さまざまなメッセージバッチ処理戦略をテストしました。
  3. 相関関係と検証LogicMonitorダッシュボードでリアルタイムのコストとパフォーマンスの関係を可視化することで、パフォーマンスがコストにどのような影響を与えるかを把握しました。これにより、最適化の変更を検証し、自信を持ってスケーリングを行うことができました。 

このクローズドループワークフローは当社の新たな標準となり、コスト効率の高い可観測性を定義するのに役立ちました。

キューのサイズ、メッセージ量、およびサービス全体の健全性を追跡するウィジェットにより、キュー構成を調整しながらシステムの安定性を監視します。

結果：コストを87％削減、性能低下なし

クローズドループワークフローを成功させたことで、Cloud-CollectorのAmazon SQSコストを約24,000ドルから3,000ドルへと87%削減し、スループットとレイテンシーの目標値を維持しました。LogicMonitorのコスト最適化によるパフォーマンスとコストデータの継続的な追跡から得られた洞察は、各イテレーションを検証し、実際のコスト削減額を定量化するために必要なデータを提供し、パフォーマンスを損なうことなく自信を持って調整を行うのに役立ちました。同じアプローチをSite-Monitorにも適用し、すでにコストを25%削減しています。予算は軌道に戻り、ダッシュボードに統合された請求予測ウィジェットにより、予期せぬコストの増加を把握できるようになりました。 月次コストレビュー。

最適化変更の実施に伴うAWS SQSのコスト削減効果をリアルタイムで可視化し、監視します。
クラウド利用料金の将来的な支出を予測する請求予測ウィジェット。これにより、チームは月次請求レビューの前にコストの急増を検知できます。

この過程から学んだこと

可視性こそすべて

コストデータとパフォーマンスデータが同じ場所に存在すると、エンジニアは稼働時間と同じくらい自然に効率性について考えるようになる。

最適化はデータ駆動型であるべきだ

何が高価かを推測しても、ほとんどの場合うまくいきません。コスト、使用量、SLA指標を関連付けることで、最適化プロセスを正確かつ再現可能なものにすることができます。

検証せよ、憶測するな

変更によってコスト削減につながると考えがちですが、実際に何か問題が発生したり、コストが他の場所に転嫁されたりすると、その考えは覆されることがあります。継続的な検証を行うことで、常に正直な判断を維持できます。

文化は可視性に追随する

チームが意思決定によるコストへの影響を把握できるようになれば、コスト意識は財務上の懸念事項ではなく、優れたエンジニアリングの重要な要素として認識されるようになる。

なぜこれが問題

この経験を通して、ある単純な真実が改めて確認されました。それは、可観測性とはもはや稼働時間だけの問題ではないということです。ツールがシステムの動作状況しか教えてくれず、稼働維持にかかるコストを教えてくれなければ、全体像の半分を見落としていることになります。

コスト効率の高い可観測性によって全体像が把握でき、LogicMonitorのコスト最適化機能はコストを実用的な指標へと変換します。この統合的なアプローチにより、チームは自信を持って規模を拡大し、インテリジェントな最適化を行い、クラウド支出のあらゆるドルを真のビジネス価値の創出に役立てることができます。

それが、LogicMonitorが築き上げようとしている未来です。パフォーマンス、信頼性、そして財務効率が両立する未来です。

コスト分析機能を内蔵し、予期せぬクラウド費用を削減します。

インタラクティブな請求ダッシュボードとコスト最適化に関する推奨事項をご覧いただき、コストインテリジェントな可観測性がクラウド最適化の取り組みをどのように支援できるかをご確認ください。

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