クラウドコストを長期的に追跡することで、チームは月々の推定コストを予測し、使用量やコストに異常がないかを特定できます。

あるチームの月間予算が7000ドルだとします。30日で割ると、1日あたり233ドルの予算が使うことができる計算になります。もし、チームが1日の平均クラウドコストレポートをチェックし、これより高い、300ドルという数字を見た場合、クラウド請求額が予算オーバーすることは自明です。

また、1日あたりの平均クラウド使用量がわかると、使用量やコストの異常値があった場合に特定することもできます。この指標を見ることで、過去数週間の間に、毎日いくら使ったかを簡単に確認でき、月々の請求に影響するようなコストの急上昇がないかデータをチェックできます。

もし、クラウド予算を25%オーバーしたら、エンジニアリングマネージャーには何がおこるでしょうか？彼らは財務チームから、その原因についての質問に直面することでしょう。

マネージャーは、どのアプリケーションやチームが見積もりよりも高い請求額を発生させたかを、どのように確認すればよいでしょうか？そこで、便利なのが、ヒストリカルコストアロケーションレポートです。このレポートがあれば、調査にかかる時間を短縮でき、コストに関連する問題によって、チームの運営に支障をきたすのを防ぐことができます。

たとえば、前月の支出レポートを確認することで、ネームスペースやワークロード間のコスト配分をドル換算で即座に確認できます。このような確認は、多くのリソースを使用しながら、何もしていないワークロードを特定するにはとてもよい契機となります。このようなアイドル状態のワークロードは、リソースを無駄にする主な原因の1つなので、これを取り除くことで月末に受け取る請求書に大きな影響を与えることができます。

プロビジョニングされたCPUに対していくら課金されるかは簡単に計算できます。これはクラウドプロバイダの価格設定が、そのまま反映されるからです。しかし、チームメンバーが実際に要求したリソースはどうだったでしょうか？リクエストされたCPU数と実際にプロビジョニングされたCPU数を比較すると、リソースの無駄遣いを示すギャップが見つかることがあります。

リクエストされたCPU1個あたりのコストを測定すると、コストレポートがより正確になります。プロビジョニングされた容量よりも使用したCPUの数が少なければ少ないほど、その価格は高価でしょう。

最適化されていないKubernetesクラスターでは、プロビジョニングされる量とアプリケーションによって使用される量の間に、大きな差があることがあります。この差をコントロールし、解消することで、クラウド全体の請求額を削減する道が開かれます。