クラウド コストの継続的な最適化

クラウド データをビジネスと連携させることで、ユーザー アクセスをより詳細に制御できます。ビジネス グループに動的にアセットを割り当てます。クラウド環境を表示および分析し、コストと使用状況を明確化します。

事前設定済みのレポートに絞り込み条件を適用したり、調整を加えたりすることで、ビジネス目標に合わせてデータを分析できます。より詳細な分析を実行するために、カスタム ダッシュボードの作成や、詳細なレポートを最初から簡単に作成することができます。

予算を構成して予想されるコストを可視化し、実際の支出額と比較します。必要な予算枠を作成し、コストが事前に定義した予算を超えることが予測される場合には、関係者にプロアクティブに警告します。

機械学習による予測は、クラウド コストを正確に予測するために、周期性、季節性、インフラストラクチャの変化、アプリケーションのライフサイクルを考慮します。

予測グループ内の直接費の割合に応じて間接費を再配分するルールを作成することができます。カスタム行項目を追加することで、プラットフォーム上でコストを直接操作できます。１回のみ、定期的な請求、またはクレジットを挿入し、チャージバックまたはショーバックを実行します。

未使用のリソースを迅速に特定して終了させることで、不要な支出を削減します。カスタムのしきい値を設定することや、マルチクラウド環境の IaaS および PaaS のライトサイジングに関するアクション可能な推奨事項を参考にすることができます。

クラウド プロバイダーのコミットメント割引を活用して、運用コストを削減できます。購入、最適化、償却の機能を使用すると、予約と節約のプランを手動で管理する時間を節約できます。ライフサイクル全体を通じた割引の管理により、最大限の節約効果が得られます。

リージョン、アカウント、サービスごとに、支出の予期しない変化を視覚化します。過去の行動の傾向を把握し、最も重要なアノマリーをピンポイントで特定します。訓練可能な機械学習は、定期的または季節的なワークロード パターンに適応します。

Kubernetes クラスタのリクエストのライトサイジングに関する推奨事項（カスタマイズ可能）も提示されるため、最適なパフォーマンスを確保して、無駄な支出をなくすことができます。Kubernetes のコストを割り当て、任意の粒度でコンテナ化されたコストをレポートまたはチャージバックします。

一貫性のある運用を推進し、環境を継続的に監視します。プロアクティブなコストの削減、リスクの修正、および構成の効率化を実施できる機会を迅速に特定できます。望ましい状態から逸脱した場合、アラートが表示され、自動化されたアクションが有効になります。

データセンターからパブリック クラウドへの移行を計画します。移行の合計コストを把握し、複数のリージョンやアベイラビリティ ゾーンでワークロードを移動した場合のコストを比較して予約を最適化することで、より多くの情報に基づいたスマートな意思決定が可能になります。

リージョンごとの二酸化炭素排出量、消費電力、炭素強度に関してレポートを表示する一方で、サイズを最適にする際のコスト、パフォーマンス、環境への影響におけるトレードオフを考慮します。ワークロードを自動的に開始および停止し、消費電力を削減します。