コスト最適化
クラウドコストの最適化 ITOpsチーム向け
マルチクラウドの支出を明確に可視化します。予期せぬ請求を防ぎ、予算内で運用を維持できます。パフォーマンスを維持しながら無駄な支出を削減するためのコスト削減提案も得られます。
LogicMonitor + Catchpoint: 自律型ITの新時代へ
主要なクラウド プロバイダーからの課金データとパフォーマンス データを 1 か所で確認し、迅速な回答とスマートな意思決定を実現します。
支出の傾向と予測を追跡して事前に計画を立て、超過を防ぎ、節約した資金を価値を生み出す場所に投資します。
ITOps をコスト決定に関与させる観測可能性データを使用して、無駄な支出を削減し、高いパフォーマンスを維持します。
可視性を共有することで、財務、ITOps、リーダーシップが統合され、コラボレーションとコミュニケーションが促進されます。
統合された請求データとパフォーマンス データを 1 つのビューで確認して意思決定を行い、すぐに明確さと価値を得ることができます。
統合されたワークフローにより、日々のコスト管理が簡素化され、チームは異常を管理し、推奨事項を検証し、予算を遵守できるようになります。
コスト最適化で何ができるのか
FinOpsを
日常的なITOpsの実践
ITOps と CloudOps に、コストを削減し、ワークフローを合理化し、運用の安定性を向上させるツールを装備します。
インタラクティブなダッシュボードにより、コストの詳細な分析が可能になります。ITOpsチームは、コストの要因を特定し、急増を診断し、調整を行うための詳細なコスト分析を実施できます。
インテリジェントな推奨事項により、使用率の低いリソースやサイズが大きすぎるリソースが強調表示され、ライブの観測データを使用して潜在的な節約が検証されるため、チームはパフォーマンスを低下させることなく自信を持って行動できます。
AI ワークロードとアプリケーションを強化するコンピューティング リソースと使用率の変更に対するコスト管理を維持します。
統合ダッシュボードは、マルチクラウドの請求データとパフォーマンス データを統合するため、チームはリソース使用率が支出にどのような影響を与えるかをリアルタイムで確認できます。
2026年初頭発売予定
予算アラートは、予測支出に基づき、コストがしきい値を超える前にチームに警告を発します。プロアクティブな通知により、ITOpsはリアルタイムで調整を行い、財務管理を維持し、計画外の支出超過を回避できます。
答えを得る
クラウド コストの最適化に関する質問への回答を入手します。
LogicMonitorのコスト最適化は、 ITOpsおよびCloudOpsチームFinOpsや財務だけでなく、 クラウドコストデータをリアルタイムのパフォーマンスおよび使用率テレメトリと統合します 運用チームが既に使用しているのと同じ可観測性プラットフォーム上で実行できます。これにより、エンジニアは実際の運用データに対してコスト削減の推奨事項を検証し、コストを別の可観測性シグナルとして扱い、ツールやワークフローを切り替えることなく、異常が予算超過につながる前に対応できるようになります。
コスト最適化は、財務部門と経営陣に共通の可視性を提供しながら、ITOpsおよびCloudOpsチームの日常的なワークフローにFinOpsの原則を取り入れるように設計されています。これにより、運用チームはコスト意識の高いインフラストラクチャの変更を自信を持って行うことができるようになり、共同作業による理解、予測、標準化されたデータが可能になります。
LogicMonitorは、以下のコストの可視性をサポートします。 AWS、Azure、Google Cloud について統合ダッシュボードでは、複数のクラウドの支出を単一のビューで表示します。コストデータは、 FinOps Foundation FOCUSフォーマット 一貫性のあるレポート作成のためのプロパティの正規化。AWS と Azure のコスト最適化の推奨事項には、実際の使用状況データに基づくコンピューティング、ストレージ、データベース、ネットワークリソースが含まれます。
OCI のサポートは 2026 年に予定されています。
クラウド請求データがLogicMonitorプラットフォームに接続されるとすぐに、チームはクラウド支出を可視化できます。既にLogicMonitorをクラウド監視にご利用のお客様には、既存のパフォーマンスと使用率のテレメトリを活用した推奨事項が即座に表示され、実用的な機会を見出し、クラウドコストの削減に着手できます。
はい。コスト最適化機能は、GPUやGenAIトークンの消費といった高コストリソースを含む、AIワークロードに関連するクラウドコストを可視化します。課金データとリアルタイムの利用状況およびパフォーマンステレメトリを相関させることで、チームはAI支出の発生源を明確に把握できます。コスト最適化の推奨事項は、AIワークロードをサポートするアイドル状態、十分に活用されていない、または未接続のインフラストラクチャを特定し、コスト管理を支援します。
推奨事項は、オブザーバビリティ・プラットフォームによって収集された実際のパフォーマンスと使用率データに基づいており、静的なルールや課金データのみに基づいているわけではありません。各推奨事項は、CPU、メモリ、スループット、リソース使用率の傾向といった指標によって裏付けられているため、チームは推奨事項が提案された理由を明確に理解できます。推奨事項は実装前にレビューと検証を受けることが想定されているため、ITOpsチームとCloudOpsチームは、変更がパフォーマンスやSLAに悪影響を与えないことを確信して作業を進めることができます。