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8月18日）
クラウドコスト管理:コスト削減ツールを社内で構築するリスク
公開日：2023年9月28日
更新日：2023年9月28日
クラウド料金を削減したいと考えるチームは、まずクラウドプロバイダのネイティブコスト管理ツールに目を向けます。しかし、いずれネイティブのコスト管理ツールでは対応できなくなる時期が到来し、エンジニアはクラウドコスト管理ツールを購入するか自ら構築するかの選択が迫られます。さて、どちらの選択がよりよいでしょうか?
クラウドへの取り組みが拡大し始めると、クラウドの利用範囲は複数のサービス、アカウント、プロバイダーに拡大する可能性があります。クラウドのコストを理解し、制御するには、より包括的なアプローチが必要です。
オープンソースをベースにした自製のツールを作るのがよいのか、それともマネージドSaaSソリューションを購入して仕事をこなすのがよいのでしょうか?
クラウドコスト最適化の世界での開発と購入の比較
性急な意思決定は、スコープが不十分なまま開発を進めることになりがちで、300%のオーバープロビジョニングを習慣とするエンジニアと比較しても、はるかに多くの費用を費やすことになるかもしれません。
カスタムツールの開発に取りかかる前に、次の3つのことに注意する必要があります。
1.全部でいくらかかりますか?
自製のクラウドコスト管理ツールへの投資は、財務的な観点から合理的である必要があります。
何人のエンジニアが新しいツールを構築するか知っていますか？そして、何時間くらいかかりますか？それが分からなければ、DIYソリューションのコストを計算することはできません。
ハイテク大手では、コストがかかるツールの構築と保守に5から10人のエンジニアを割くことができるかもしれません。そういう柔軟性はありますか？
はじめに必要なエンジニアの数と平均単価から人件費を計算してみてください。さらに、諸経費を追加します（誰かがプロジェクトを管理し、QA検査する必要があります）。これは、自製のクラウドコスト管理ツールを構築する機会費用を計算する方法です。
2.このツールを開発するのに本当に最適なチームですか?
どうして過去数年間クラウドコスト問題に専念してきたフルタイムエンジニアのチームよりも、あなたのチームの方がクラウドコスト問題の解決に適しているのでしょうか？
そして、たとえ優秀な人材がチームにいたとしても、そもそもそれが彼らのするべきことなのでしょうか？クラウドユーザーが直面するさまざまな問題を解決することを使命とする企業が存在するのには理由があります（たまたま私たちもその1社です）。
あなたのビジネスの使命は、あなたの顧客の問題を解決することです。クラウドコストの最適化に重点を移したことで、クラウド費用で利益を得ることができるかもしれませんが、長期的にはどうでしょうか？
これが最後の質問につながります。
3.クラウドのコスト削減は、あなたの会社のビジネスで戦略的にどの程度重要ですか？
Branchが行ったように、クラウドで何百万ドルも節約することは、ビジネスを促進する素晴らしい方法です。しかし、クラウドの最適化をすることが顧客に価値をもたらすでしょうか？それは市場での競争に役立ちますか？
エンジニアにクラウドコストに重点を置くよう求めると、エンジニアは新機能の開発に関与しなくなります。
クラウドコストの最適化は最優先事項ですか？ロードマップ上のほかの項目と比較してどうでしょうか？
この調査によると、業績が高い組織は、社内チームがビジネスの中核部分に重点を置き、戦略的ではないソフトウェアはすべてSaaSとして購入するようにしています。ここには重要な教訓があります。
では、なぜチームは自製のツールを開発することに意味があると考えるのか？
エンジニアリングチームは、さまざまな理由から自製ツールを開発すると決定することがあります。
その理由の1つは、Kubernetesのようなクラウドネイティブテクノロジーに直面した場合、従来のレガシーな最適化ソリューションでは対応しきれないという感覚です。
さらに、こうしたソリューションは、技術革新のスピードアップにそれほど関心がない大企業に買収されがちです。このようなプロバイダーに囲い込まれると、マーケットに追従していくことが難しくなります。
レガシーなコスト管理ソリューションは、クラウドコストの最適化が、延々とコストレポートを掘り起こし、リザーブドインスタンスを管理することを意味していた時代に作られています。
現在、チームはリソースのプロビジョニングと破棄からはじまり、リソースの自動スケーリング、最適なコスト効率のリソースの選択に至るまで、クラウドでアプリケーションを実行する場合のあらゆるコスト面を自動化する必要があります。
Netflixのような一流企業が自製のツールを開発することを選択するのはそのためです。では、あなたも同じことをするべきでしょうか？もしかしたら、エンジニアがすべてをゼロから作る必要がない場合は、うまくいくかもしれません。いちるの望みとしてオープンソースソリューションが考えることができますが、はたして本当に役立つでしょうか？
オープンソースへの転換は解決策となるか？
オープンソースがなければ、今の私たちはなかったでしょう。しかし、クラウドコストの最適化にも同じことを言うことができるでしょうか?
エンジニアが既成のソリューションを大量に導入する道を選んだとしても、このパッチワークを良好な状態に維持するために、労力を費やす必要があります。そうやって彼らは際限なく、ソフトウェアをいじることになるでしょう。
Log4jの失敗の話が示すように、安定性の問題が生じる可能性もあります。この場合の欠点は、問題に対して、可能なかぎり早く対処するサポートチームや、ビジネスのうえで信頼できるSLAが存在しないことです。
ですので、少なくともオープンソースに縛られる必要はありません。そして、CAST AIのようなクラウドネイティブソリューションを利用すれば、それをリスクとする必要はありません。
マネージドSaaS=頭痛の種がゼロ
CAST AIのようなSaaSは、基本的にプラグアンドプレイなコスト管理ソリューションなので、クラウドコスト削減の可能性が垣間見えます。まず実際に試してみて、考えたとおりに機能するかどうかを確認してみましょう。
メリットを把握するまで何カ月もかけて何かを構築、テスト、ディプロイする必要はありません。マネージドSaaSであれば、ロックインされることなく、得られるメリットをすべて享受できます。
必要なのは、Kubernetesクラスターを接続することくらいで、どの程度節約ができるかを即座に確認し、推奨構成を自動的に実装できます。
無料の削減レポートを確認して、クラウド設定のどの部分で不要なコストが発生しているかを発見し、財務責任者に報告することになる前に改善しましょう。
2018年にオラクルに買収されたZenedgeの共同創業者兼最高製品・事業責任者を務めました。
Laurentは、2012年にGoogleに買収されたViewdleのCEO兼共同創業者でもあります。
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