この記事は、CAST AI社により公開されたブログ記事を元に翻訳・作成したものです。元の記事については以下をご覧ください。また、記載している価格は、CAST AI社のオリジナル記事の投稿時点のものであり、実際の価格とは異なる場合があります。

(記事最終更新日:2022年10月13日)

Kubernetesでクラウドコストの予想外の変化を簡単に調査する方法

公開日:2023年9月28日

更新日:2023年9月28日

あなたはエンジニアリングチームのリーダーです。そして、FinOpsマネージャーは、あなたに請求書を渡しながらこう聞いてきます。「あなたのチームが使用しているクラウドサービスのコストは、なぜこんなに高額なのですか?」さて、想定以上に費用がかかった原因は何だったでしょうか?Kubernetesを使用している場合に、クラウドコストの異常を見つける、3つの簡単なステップを解説します。

Step1:先月のクラウド料金を分析する

まず先月のクラウド請求書を見てみてください。すぐにクラウド請求書が、非常に理解しにくいものだとわかるでしょう。クラウドプロバイダは、サービスが提供する、さまざまな単位を使って料金を請求してきます。たとえば、AWS Simple Storage Serviceの一部のリソースはリクエスト数に応じて課金されますが、ほかのリソースだとGBを使用します。

使用量とコストを把握するには、プロバイダーが提供するコンソールを使って、さまざまな場所を調べる必要があります。その後、リソースをリージョンやサービスごとにグループ化するなど、特定の属性ごとにコストをグループ化してレポートできます。

しかし、手動でクラウドの請求書を分析するのは時間がかかり、多くの手作業が必要になります。ここで、同じクラウドサービスを使っている複数のチームを管理していると想像してください。あなたは、すべてのチームに対してこの分析を繰り返す必要があります。

また、サードパーティのコスト監視ソリューションを使う方法もあります。あなたが必要としているインサイトすべてを、1か所で提供してくれるでしょう。

Step2:日ごとのクラウドコストをチェックし、スパイクを特定する

次のような日次コストレポートを見て、チームが毎日どれだけ費やしたかを解説します。

一目見れば、使用量や経費の外れ値やコストのスパイクを特定できるでしょう。

また、このようなレポートを毎日手元に置いておけば、日々の支出を月々の請求書と合わせてみることで消費率を測定し、現在の支出が月々の予算に合っているかどうかをチェックできます。

Step3:クラウドコストの異常がないか過去の割り当てデータを確認する

ここまでのステップで、コストが異常に高くなっている数日間があることに気付いたかもしれません。その原因を特定するときが来ました。そこで、コスト配分の履歴が重要になります。

このレポートは以下のような問いかけに答え、特定のクラウドコストメトリックを確認するための出発点となります。

  1. クラスターの合計コストレポート

    先月の支出額と比較することで予測される、月間の支出額の見込みは?先月との差異は何でしょうか?

  2. ワークロードごとの割り当て

    お金を消費する以外に何もしていないアイドル状態のワークロードはありませんか?

  3. ネームスペースごとの割り当て

    支出額について、ネームスペースごとの配分はどうなっていますか?

このプロセスが終わるころには、あなたは答えにたどりつくでしょう。それが週末に実行し続けたサービスであれ、不要に高価な仮想マシンを選択した特定のチームであれ、何が先月のコストを押し上げた出来事だったかがわかります。

クラウドコストの異変の調査に数時間も数日もかける必要はありません

最近の調査では、エンジニアはクラウドのコストの問題によって、週に数時間(41%)からスプリント全体、またはそれ以上(11%)にわたって、業務に支障をきたしたと答えています。1

しかし、クラウドのコスト問題の調査に数時間や数日かける必要はありません。前述したすべてのレポートにアクセスできれば、コストの問題に常に気を取られることがなくなり、エンジニアの生産性と満足度を維持できます。

CAST AIのコスト監視モジュールは、クラウドの請求書をわかりやすくし、最も重要なクラウドコストのメトリックをすべて提供してコストの分析を迅速かつ簡単にします。

参考文献

  • 1―CloudZero,The State Of Cloud Cost Intelligence 2022
cast_a
Tomas Kozlovskis
TomasはCAST AIのプロダクトマネージャーで、クラウドコスト監視に関するあらゆることを担当しています。
データ分析のバックグラウンドを持つTomasは、データサイエンスとモデリング、そして、ユーザーの行動をどのようにメトリクスに変換して製品の改善につなげるかに興味を持っています。
物事を定量化することに忙しくないときは、耐久スポーツ、パズル、トリビア、レゴを楽しみます。

新着記事

システム運用管理ソリューション コンテンツ一覧

関連商品・キーワード

最近見た商品一覧