クラウド利用コスト指標：追跡すべき項目とその理由

ほとんどのチームは既にクラウドコストデータを持っています。請求ダッシュボード、月次エクスポート、予算アラートなども設定済みです。問題は、これらのデータが明確な意思決定につながることはほとんどないということです。

今月の支出が25%増加したことは分かりますが、どのリソースが原因なのか、次に何をすべきなのかが分かりません。測定と行動の間のこのギャップこそが、クラウド予算が静かに膨れ上がっていく原因なのです。

このガイドでは、クラウドのコスト指標、その分類方法、文脈に沿った読み方、そしてコスト削減につなげる方法について解説します。 

クラウドコスト指標とは何ですか？

クラウドコスト指標とは、組織のクラウドインフラストラクチャへの支出を追跡、測定、分析するための定量的なデータポイントです。これらのデータポイントは、クラウド リソースがどのように消費されているか、そしてその消費にどれだけのコストがかかっているかを示します。支出はリソースの種類、チーム、環境、使用パターンごとにグループ化されるため、どれだけの費用がかかっているか、その理由、そしてその支出が妥当かどうかを把握できます。

各指標は、それぞれ特定の質問に答えるものです。

• CPU使用率： これらのコンピューティングリソースは効率的に使用されていますか？
• 予算差異: 今月、予算超過または予算不足となっているチーム、プロジェクト、または環境はどれですか？
• コミットメント範囲： リザーブドインスタンス、セービングプラン、その他の利用契約に基づく割引などから、最大限の節約効果を得られているでしょうか？

これらの指標がなければ、コスト管理は困難になる。

40台の仮想マシンを運用しているチームの場合、月々の支出が12,000ドル増加する可能性があります。利用状況の指標がなければ、この増加は単なる数字に過ぎません。しかし、利用状況の指標があれば、そのうち15台の仮想マシンが3週間連続でCPU使用率が20%を下回っていること、そしてこれらのインスタンスのサイズを適切に調整することで、月々の費用を約4,500ドル削減できることが分かります。

クラウドコスト指標がコスト削減以外にも重要な理由

クラウドのコスト指標が重要なのは、各チームがクラウドインフラストラクチャに関してより良い意思決定を行うために必要な具体的な情報を提供するからである。

同じ指標でも、それを読む人によって意味が異なってくる。 

• ファイナンス 予算差異を用いて、四半期ごとの支出が計画の範囲内であるかどうかを確認する。
• エンジニア CPU使用率を使用して、現在のスプリント中にサイズを適正化する必要がある仮想マシンを特定する。
• エンジニアリングリーダー リリースごとにソフトウェア配信のコスト効率が向上しているかどうかを把握するために、展開あたりのコストを調べてください。

3つのグループすべてが同じ指標に基づいて作業する場合、クラウドコストは組織全体で共有される責任となる。

その共通の責任感こそが、クラウド支出を管理するチームと、先月の請求書にただ対応しているだけのチームを分けるものだ。 

組織の84％ 依然としてクラウド支出の管理を最大の課題として挙げている企業が多い。進歩を遂げているのは、コスト指標と成果を結びつけている企業だ。

クラウドコスト指標の4つのタイプ

クラウドのコスト指標は、以下の4つのカテゴリに分類されます。

1. 支出指標 サービス別、地域別、チーム別に、資金の流れを示します。これは、あらゆるコストに関する議論の出発点であり、請求額が予期せず増加した場合に最初に確認すべき箇所です。
2. 使用状況と利用率の指標 その支出に見合うだけのリソースが有益な働きをしているかどうかを判断できます。料金を支払っているにもかかわらずほとんど使用していない仮想マシンは、規模縮小または削除の有力候補です。
3. ユニットエコノミクス クラウドコストとビジネス成果を結びつけます。クラウドインフラにいくら費やしたかを問うのではなく、顧客1人へのサービス提供やデプロイメント1件の完了にいくらかかるかを問うのです。これは、非技術系の関係者にとってクラウド支出を意味のあるものにする指標層です。
4. 財務効率指標 割引料金オプションの利用状況を測定します。コミットメントカバレッジと節約率によって、定常状態のワークロードが、高額なオンデマンド料金ではなく、予約インスタンスまたは節約プランで実行されているかどうかを追跡できます。

クラウドコストを追跡するための一般的な指標

これらの指標は、クラウド環境に関係なく、確かな基準値を提供します。

• クラウドの総支出額: すべてのサービスとチームにおける基準値。 
• サービスまたはアプリケーションごとの費用コンピューティング、ストレージ、ネットワーク別に支出額を分類したもの。 
• リソース利用率支払っている料金のうち、実際にどれだけが使われているか。 
• 効率性を適正化する: 環境全体におけるインスタンスとリソースのサイジングに関する意思決定の質。 
• 遊休資源コスト稼働しているものの、何の役にも立たないリソースに費用を費やす。 
• ユーザーまたはトランザクションあたりのコストクラウド支出額を事業生産単位当たりで表したもの。 
• 貯蓄率: 予約インスタンス、節約プラン、またはその他のコミットメント利用割引によってカバーされる対象支出の割合。 
• 予算の差異：特定の期間における予測支出と実際の支出の差。 
• クラウド支出予測の精度過去の予測が、実際の支出とどの程度一致していたか。 
• タグ付けのカバー率: 所有者、チーム、または環境がタグ付けされたリソースの割合。 

Azure コスト メトリック: リソース タイプ別に注目すべき点

Azureはスケーリングを容易にする一方で、適切な指標を見ない限り気づかないうちに、不必要なコストを静かに蓄積してしまう可能性も高い。 

最大の効果を得るためには、以下の点に注力すべきです。

VMの適正サイズ設定

平均CPU使用率が40%未満の仮想マシンは、おそらく容量が大きすぎるでしょう。使用されていない容量に対して料金を支払っていることになり、その分すぐにコストがかさんでしまいます。

これを把握するために、以下の3つの指標を監視してください。

1. CPU対メモリ比 これは、一方のリソースが最大限に使用されている一方で、もう一方のリソースが使用されていないかどうかを示します。もしそうであれば、別のインスタンスファミリーの方が適している可能性があります。
2. ピーク時と平均時の利用率のギャップ これは、ワークロードが予測不能なほど急増するかどうかを示します。もし急増するようであれば、大規模な仮想マシンを24時間稼働させ続けるよりも、オートスケーリングの方が効果的です。
3. 週末と平日の利用状況 誰も実際に使用していないにもかかわらず、フル稼働している開発環境やテスト環境を検出します。

ストレージの最適化

Storage コストは知らず知らずのうちに増えていく傾向があります。古いバックアップが蓄積され、仮想マシンの削除後には接続されていないディスクが残され、誰もアクセスしないデータは高価なストレージ階層に残ったままになります。 

Azure は、マネージド ディスクが実行中の VM に接続されているかどうかに関係なく課金します。 保管料の15～20％ 孤立したディスクから発生することは珍しくない。

同様の問題を防止するために、以下の3つの指標を毎月追跡してください。

1. アクセス層別のストレージ30日間以上アクセスされていないホットティアデータは、クールストレージまたはアーカイブストレージに移動する必要があります。
2. スナップショットとバックアップの保持古いスナップショットには料金が発生し続けます。保持ポリシーを設定し、それを遵守してください。
3. 未接続ディスク数VM削除後に残ったディスクは完全に無駄です。簡単に見つかるので、削除してください。

遊休および放棄されたリソース

テスト環境は作成されても忘れ去られ、サービスは廃止されてもその背後にあるインフラは稼働し続ける。こうしたリソースは、何の役にも立たないにもかかわらず、毎月の請求書に計上される。

これらの追加費用を避けるためには、以下の点に注意してください。

1. ロードバランサー、 アクティブなトラフィックが流れていないApp Serviceプラン、およびAPI Managementインスタンス。
2. Public IPs また、トラフィックを全く流していないエクスプレスルート回線も含まれる。
3. SQLデータベースCosmos DB インスタンスや Azure Cache リソースは、プロビジョニングされた容量を大幅に下回る状態で稼働しており、そのティアを正当化する明確な理由はありません。

PaaSティアのオーバープロビジョニング

Azure SQL Database、Azure App Service、Azure Cache for Redisなどのマネージドサービスは、デプロイ時にティアが設定され、その後ほとんど見直されないため、過剰にプロビジョニングされやすい。 

想定通りに拡張できなかったワークロードに対して、プレミアムティアで稼働しているデータベースは、ただ静かに資金を浪費しているだけだ。

そのため、以下の点を確認する必要があります。

1. Azure SQL の DTU または vCore の使用率プロビジョニングされた容量を大幅に下回る稼働率で継続的に稼働しているデータベースは、ティアのダウングレードの候補となります。
2. アプリサービスプランの利用状況ホストされているすべてのアプリケーションでCPUとメモリの使用量が少ない場合、パフォーマンスに影響を与えることなく、統合したり、より低いティアにダウングレードしたりできることがよくあります。

仮想マシンとは異なり、PaaSのティアは自動的にスケールダウンしません。誰かが判断を下す必要があり、それを把握する唯一の方法は、定期的な月次レビューを実施することです。

Azure MonitorおよびSecurity Centerのデータ取り込みコスト

Azure MonitorとMicrosoft Defender for Cloudは、取り込むデータ量に基づいて課金され、その料金は個別の項目として表示されるため、金額が大きくなるまで見落としやすい。

最大の原因は、冗長な診断設定です。つまり、サブスクリプション内のすべてのリソースからすべてのログカテゴリを収集しているにもかかわらず、実際にはその一部しか必要としていないということです。 

Azure Monitor の価格 分析ログは、最初の5GBが無料となる月間容量を超えると、1GBあたり2.30ドルの料金がかかります。

過剰請求を避けるため、Log Analyticsワークスペースへの日々のデータ取り込み量が30日間の平均を20%以上上回った場合にアラートを設定してください。

地域間データ転送料金

Azureリージョン間でデータを移動することは、請求書上ではコンピューティングやストレージのように見えないため、見落としやすいコストの1つです。 Azureの帯域幅料金ページ大陸内送金は1GBあたり0.02ドル、大陸間送金は1GBあたり最大0.16ドルで課金されます。

最も一般的な原因は、不必要にリージョンをまたいでルーティングされるバックアップジョブ、設定ミスのあるレプリケーションポリシー、および異なるリージョンにあるサービスがリクエストごとに相互に呼び出しを行うことです。 

これらを防ぐには、レプリケーションとバックアップの設定を確認し、アーキテクチャが許容する限り、データを同じリージョン内に保持してください。

Azure 予約、節約プラン、スポットインスタンス

Azureで定常ワークロードを実行する場合、オンデマンド料金制は最もコストのかかる方法です。しかし、適切なワークロードであれば、以下の3つのオプションでコンピューティングコストを削減できます。

1. Azure予約 オンデマンド料金と比較して最大72%の割引と引き換えに、1年または3年間、特定のVMサイズとリージョンに拘束されることになる。 マイクロソフトの予約料金ページ予測可能で安定したワークロードに最適です。
2. Azure 貯蓄プラン より柔軟性があります。1時間あたりのコンピューティング費用をドル単位で約束すると、VMサイズ、リージョン、および一部のPaaSサービス全体で割引が適用されます。節約額は、契約期間とVMタイプによって11%から65%の範囲です。 マイクロソフトの節約プランページ.
3. スポットインスタンス つかいます Azureの余剰コンピューティング能力 最大90%割引。

AKSにおけるKubernetesのコスト配分

AKSは、多くのチームが予期せぬコスト配分の問題に直面する原因となります。複数のチームやアプリケーションが同じノードプールを共有している場合、どのチームがどの部分の料金を負担するのかを自動的に示す方法がないのです。 

出発点は名前空間レベルの属性付けです。チームまたはアプリケーションごとに名前空間にタグを付け、 Azure Cost Management の Kubernetes コストビューそして、ネームスペースごとのコストを時系列で追跡します。これがなければ、AKSのコストは誰もが削減に責任を感じることのない、共有の請求書となってしまいます。

これらのリソースレベルのメトリクスはすべて、以下からアクセスできます。 Azure コスト管理と課金これにより、サービス、リソースグループ、タグ、サブスクリプションごとにコストをフィルタリングおよびグループ化できます。 

クラウドコスト指標が機能しない4つの課題

コスト指標だけでは、必ずしもコスト削減につながるわけではありません。コスト追跡に時間と費用を投資してきたにもかかわらず、いまだに成果が出ていないチームでは、以下の4つの問題が繰り返し発生しています。

1. 意思決定のギャップ

クラウドコスト指標がコスト削減につながらない最も一般的な理由は、指標が一定の閾値を超えた場合にどう対処すべきか誰も知らないことである。 

CPU使用率が12%の仮想マシンが稼働していることを示すダッシュボードは、次に何が起こるかを定義するポリシーがなく、そのリソースに所有者が割り当てられておらず、変更を行うためのプロセスも存在しない場合、役に立ちません。

これが意思決定のギャップである。指標は存在するが、測定から行動への道筋が示されていない。 

ダッシュボードを作成する前に、しきい値と担当者を定義することで問題を解決しましょう。追跡するすべての指標について、次の2つの質問に答えてください。 

1. どの程度の数値に達した場合に、対策を講じる必要があるのか​​？
2. その行動を起こすのは誰の責任なのか？

2. 共有環境における帰属表示

Kubernetes クラスター共有データベースやマルチテナントアカウントなどがあると、コストの帰属が非常に難しくなります。 

10チームが同じAKSクラスター上でワークロードを実行する場合、ノードプールのコストをネームスペース間で公平に分割するには、合意された割り当てルールが必要です。

まずはチーム別またはアプリケーション別に作業負荷にタグを付けることから始め、一部のコストは正確に配分するのではなく、比例配分する必要があることを受け入れてください。 

所有者が明確であれば、不完全な帰属情報でも、それに基づいて行動する責任者がいない正確な数値よりも優れている。

3. メトリックの断片化

財務チームは請求書のエクスポートデータを参照し、エンジニアリングチームは監視ツールのデータを参照し、FinOps担当者はタグ付けレポートを参照する。それぞれの情報源はそれぞれの範囲内では正確である可能性があるが、互いに一致することはほとんどない。 

異なるチームがそれぞれ異なる数値に基づいて作業を進めている場合、コストに関する議論は、どの数値が正しいかという点に終始し、それに対してどう対処すべきかという議論にはつながらない。

エンジニアリングおよび金融専門家の89% クラウドコストの可視性の欠如が、彼らの業務を効果的に遂行することを妨げていると述べている。 

Azure Cost Management、監視ツール、タグ付けレイヤーからデータを取得し、すべての関係者に同じ数値を表示する単一のプラットフォームがあれば、この問題のほとんどを解消できます。

4. 誤解を招く可能性のある正確な指標

利用率が低いからといって、必ずしも無駄な支出とは限りません。CPU使用率が15%の仮想マシンは、高可用性構成におけるスタンバイノードであり、ほとんどの時間アイドル状態であるべきものです。コストの急増は、設定ミスではなく、計画された製品発売を反映している可能性もあります。

指標に基づいて行動を起こす前に、以下を確認してください。 

1. この傾向はいつから見られるようになったのですか？
2. この作業負荷の目的は何ですか？ 
3. その読書内容を解説するビジネスイベントはありますか？ 

指標は状態を記述するものであり、その状態に対して対応が必要かどうかは状況によって決まる。

指標から洞察、そして行動へと繋がるフレームワーク

ほとんどのチームは指標の収集には長けています。真のコスト削減は、その後のプロセス、つまり測定値を洞察に、洞察を具体的な行動に、そして行動を検証可能な結果へと変換することによって実現します。

以下に、一般的な4つのAzureコストシナリオにおけるその仕組みを示します。

指標に基づいて行動を起こす前に、そのパターンがどのくらいの期間続いているか、ワークロードの実際の目的、そしてその数値がビジネスイベントによって説明できるかどうかを確認してください。 

1日だけの異常なデータは、行動を起こす価値のあるシグナルとなることはめったにない。しかし、2週間同じパターンが続く場合は、通常は行動を起こす価値がある。

リアルタイムのクラウドコスト指標：月末レビューだけでは不十分な理由

従来のコスト報告は、24時間から72時間遅れて送信される請求書データに依存している。 

安定した長時間稼働のワークロードを予測可能な環境で実行する場合、この遅延は許容範囲内です。しかし、オートスケーリング、短命なコンテナ、サーバーレス関数などを備えた最新のクラウド環境では、遅すぎます。

設定ミスのあるオートスケーラーによってVMの数が一晩で倍増したり、暴走したデータベースクエリによって処理コストが数時間で400%も上昇したりした場合、その日のうちに知る必要があり、月々の請求書が届くまで待つわけにはいきません。

メートル法による鮮度とは？

メトリックの鮮度とは、データが表す現実世界の出来事に対して、どれだけ最新の状態であるかを示す指標です。これらのメトリックは、意思決定に用いるコストメトリックに、環境の変化がどれだけ迅速に反映されるかを示します。48時間遅れのメトリックは鮮度が低く、数分ごとに更新されるメトリックは鮮度が高いと言えます。

すべての指標がリアルタイムである必要はありません。月次支出概要や予約インスタンス利用状況レポートは、日次または週次のエクスポートで十分です。しかし、異常検知、スケーリングアラート、予算差異追跡には、最新のデータが必要です。

リアルタイムデータが最も効果を発揮するのは異常検知の分野である

リアルタイムのコストデータにとって、異常検知は最も明確なユースケースです。Azure環境で最も一般的でコストのかかる3つの異常は以下のとおりです。 

1. データ処理量の急激な増加
2. 予期せぬ地域間移動料金
3. 意図しないスケーリングアクティビティ

3つとも、事後的に説明するよりも、早期に発見して対処する方がはるかに安上がりだ。

固定しきい値ではなく、24時間以内の期間における増加率に基づいてアラートを設定してください。固定しきい値は環境の規模が拡大するにつれて陳腐化してしまうためです。一方、増加率に基づくアラートは、インフラストラクチャの規模が拡大しても有効性を維持します。

指標に基づいたコスト意識の高い文化を構築する

ツールやダッシュボードは、優れたコスト管理のための条件を整える。それを持続させるのは、チームが自らの利用状況を把握し、その影響を理解し、各スプリントでより良い意思決定を行うための情報を持っていることだ。

FinOpsとは何か、そしてなぜここで重要なのか？

FinOps（財務オペレーション）とは、クラウドコスト指標の管理方法とそれに基づく対応方法を規定する分野です。FinOpsモデルでは、クラウドコストはエンジニアリング、財務、経営陣が共有する責任となります。そのため、FinOpsの主な目標は、コスト削減だけでなく、クラウドにおける透明性とデータに基づいた支出、そして責任の共有を推進することで、ビジネス価値を最大化することです。

各グループはそれぞれ特定の役割を担っています。 

• エンジニアリングチームは、自分たちが提供するリソースに対して責任を負う。 
• 財務チームは予算の枠組みを提供し、各チームがその枠組みを遵守するよう責任を負わせる。 
• リーダーシップは、クラウドへの支出をビジネスの優先事項と結びつけ、コストとパフォーマンスが相反する方向に作用する場合に、トレードオフの意思決定を行う。

このような仕組みがなければ、どんなに優れたダッシュボードでも活用されないままになってしまう。なぜなら、誰もそれが示す情報に基づいて行動する責任を個人的に感じないからだ。

チャージバックとショーバック：どちらがあなたのチームに適しているか？

コスト所有を左右する2つのモデル：

• チャージバック 実際のクラウドコストを、そのコストが発生したチームに配分します。これにより、チームは自らのインフラストラクチャに関する決定のコストを予算に反映させるため、最適化への直接的な金銭的インセンティブが生まれます。
• ショーバック 予算を移転することなく、各チームが何にどれだけ支出しているかを視覚的に把握できます。複雑な社内請求業務を経ることなく、意識向上と説明責任の醸成につながります。

チャージバックは、チームレベルの予算が既に明確に定義されている成熟した組織で最も効果を発揮します。一方、コスト意識を高め始めたばかりのチームにとっては、ショーバックは良い出発点となるでしょう。 

いずれにしても、どちらのモデルも一貫したタグ付けに依存している。タグがなければ、表示することも、請求することもできない。

コスト意識を定着させる5つの習慣

あなたのチームが必ず身につけるべき5つの習慣をご紹介します。 

1. すべてのリソースは初日からタグ付けし、ポリシーに基づいてそれを徹底する。 
2. コストダッシュボードは、財務部門だけでなく、エンジニアリングチームにも見えるようにすべきです。インフラに関する意思決定がコストに与える影響を把握できるエンジニアは、より良い意思決定を下す傾向があります。
3. トランザクションあたりのコスト、デプロイメントあたりのコスト、顧客あたりのコストといったユニットエコノミクス指標を追跡します。これらの指標は、クラウドコストと成果を結びつけ、技術的な知識を持たない関係者でも理解し、行動に移せるようにします。
4. 四半期ごとにコストレビューを実施し、計画サイクルと連動させる。計画段階で行われるコスト決定は、事後的に行われる決定よりも大きな影響力を持つ。
5. リザーブドインスタンスとセービングプランの利用状況をチームレベルの指標として追跡しましょう。コミットメントカバレッジを自社で管理しているチームは、それを最適化する傾向があります。

クラウドコスト指標を継続的なコスト削減につなげましょう

クラウドコストをうまく管理しているチームは、複雑なことは何もしていません。適切な指標を選び、適切な担当者を割り当て、アラートを設定し、定期的に状況を確認するだけです。それだけです。

多くのチームが犯す間違いは、コスト最適化を一度きりの取り組みとして捉えてしまうことです。整理整頓をして、いくらかの費用を節約したら、それで終わり、というわけです。しかし、環境は変化します。新しいサービスが追加され、業務量も増えていきます。 

3か月前には適切と思われたことが、今日では本来よりもコストがかかっている可能性があります。コスト管理を徹底しているチームは、稼働時間管理と同様に、コスト管理にも真剣に取り組んでいます。

コスト、パフォーマンス、利用状況に関するすべてのデータを一元管理することで、作業がはるかに容易になります。データがそれぞれ別のツールに分散していると、急上昇の原因究明に時間を費やし、実際に問題を解決する時間よりも多くの時間を費やすことになります。 

全てが揃うと、答えはたいてい明白になる。

よくあるご質問