• クラウド使用状況とコストに対する可視性の欠如
• オーバープロビジョニング
• アイドル状態のままのクラウドリソース
• チームや部門間での利用の断片化

CAST AIを使用している数千ものクラウドネイティブアプリケーションの、クラウドコスト削減効果を分析しました。データは、いくつかのコスト最適化戦略を用いて達成された平均的な節約を評価しました。調査からは得てはいません。最も効果的だったのは、クラウドネイティブアプリケーションで使用されていないCPUをリアルタイムに削減し、純粋なサイズへ適正化することでした。

オンデマンドインスタンスとスポットインスタンスの比率を同じにしたまま、高コストのVMを同等の低コストのマシンに変更するようエンジンにリクエストすることで、価格差を考慮した変更をしています。最後に、ワークロードをスポットインスタンスに移行した場合の影響を分析しましたが、スポットインスタンスの使用は、ステートレスで高レプリカコンテナなど、スポットに適したものだけに限定しています。

データは、以前の業界調査と比較して、サイズ適正化の影響が大きいことを示唆しています。クラウドネイティブアプリケーションのCPUの37%は、平均してまったく使用されていません。クラスターを最適化し、不要なコンピューティングリソースを削除することで、CAST AIはサーバーの負荷を37%削減し、これらのリソースをより効率的に使用できるようにします。

価格差の考慮をサイズ適正化に加えた影響で、クラウドコンピューティング料金はほぼ半分になります。サイズ適正化とVMの費用対効果が高い選択をした場合、合計への影響は、ドル換算で46%になりました。

また、該当するワークロードにスポットインスタンスを追加することで、平均して金額ベースで60%もの大幅な節約を実現します。

これらの数値は、プロバイダー間で＋／－5%の変動がありますが、Amazon Web Services、Google Cloud Platform、および Microsoft Azure、で類似しています。また、それらはアプリケーションのサイズに依存しませんでした（月額1,000ドルの小規模なアプリケーションと月額10万ドルの大規模なアプリケーションの差5%未満であることがわかりました）。このことは、適切なサイジングの問題が普遍的であり、クラウドネイティブアプリケーションの管理方法と密接に関連していることを示していると思考えられます。

54％の組織が、クラウドの無駄の背景となる主な理由は、クラウドの使用状況と効率性に関する可視性の欠如であると述べています。¹⁰

上記の問題を解決するには、ほとんどの場合、サードパーティのソリューションを使用する必要があります。なぜなら、クラウドプロバイダーが提供するコスト可視化ツールは、異常検出のために、リアルタイムでコストデータを表示し、データの並べ替えするための充分なオプションを提供しないためです。

先進的な FinOps、エンジニアリング、およびDevOpsチームは、クラウドのコストを完全に可視化するサードパーティのコスト監視ソリューションを使用しています。カスタム監視ツールを社内で構築すると、社内リソースが無駄になります。

前述のように、企業は実際に使用するよりも37%多くのクラウドリソースをプロビジョニングしており、金銭的にも環境的にも大量の無駄を生み出しています。¹¹

オーバープロビジョニングは、プロビジョニングされたCPUと要求されたCPUとを比較することにより追跡できます。それらの差が大きければ大きいほど、チームはより多くの無駄を生み出しています。

この無駄を削減するソリューションは、コンテナー型アプリケーションであれば、すぐ手が届くところにあります。CAST AIでは、オーバープロビジョニングをなくすだけで、クラウドにかかる費用を月々50％近く削減し、さらにスポットインスタンスを追加することで、さらに10％削減させた企業を見てきました。¹²

上記の節約傾向は、実際のケーススタディに見られるように、業種や企業規模を問わず持続しています。

スポットインスタンスまたはスポットVMは、オンデマンド料金の90%にも達する割引で、大きなコスト削減のチャンスを提供します。

スポットインスタンスはどれくらい使われていますか？

スポットインスタンスの使用はコスト削減にどれくらい影響しますか？

スポットだけの節約率は、前回（2022年1Q）に実施したKubernetes現状レポートでの分析結果より大幅に高くなっています。当時の結果では、スポットだけの場合は、65％の節約率でした。