Google Cloud アーキテクチャ フレームワークの運用効率の柱にこの原則では、クラウド ワークロードで使用されるリソースを管理して最適化するための推奨事項が示されています。これには、実際の使用量と需要に基づいてリソースを適切に調整すること、自動スケーリングを使用してリソースを動的に割り当てること、費用の最適化戦略を実装すること、リソースの使用率と費用を定期的に確認することが含まれます。この原則で説明されているトピックの多くは、費用最適化の柱で詳しく説明されています。
原則の概要
クラウド リソースの管理と最適化は、クラウドの費用、リソースの使用量、インフラストラクチャの効率を最適化するうえで重要な役割を果たします。これには、クラウド費用から得られる価値と収益を最大化することを目的としたさまざまな戦略とベスト プラクティスが含まれています。
この柱の最適化の焦点は、コスト削減を超えています。次の目標を重視しています。
- 効率性: 自動化とデータ分析を使用して、最高のパフォーマンスとコスト削減を実現します。
- パフォーマンス: リソースを簡単にスケーリングして、変動する需要に対応し、最適な結果を提供します。
- スケーラビリティ: 急速な成長と多様なワークロードに対応するようにインフラストラクチャとプロセスを適応させます。
これらの目標に重点を置くことで、費用と機能性のバランスを実現できます。リソースのプロビジョニング、スケーリング、移行について十分な情報に基づいて意思決定を行うことができます。また、リソース使用パターンに関する貴重な分析情報を得ることで、潜在的な問題を事前に特定し、エスカレーションする前に対処できます。
推奨事項
リソースを管理して最適化するには、次のセクションの推奨事項を検討してください。このドキュメントの推奨事項は、運用準備の重点分野の 1 つ以上と関連しています。
リソースのサイズを適正化する
リソース使用率を継続的にモニタリングし、実際の需要に合わせてリソース割り当てを調整することは、クラウド リソースを効率的に管理するために不可欠です。リソースを過剰にプロビジョニングすると、不要な費用が発生する可能性があります。また、リソースを過小にプロビジョニングすると、パフォーマンスのボトルネックが発生し、アプリケーションのパフォーマンスとユーザー エクスペリエンスに影響する可能性があります。最適なバランスを実現するには、クラウド リソースのサイズを適切に設定するための事前対応型のアプローチを採用する必要があります。この推奨事項は、ガバナンスの運用準備の重点分野に関連しています。
Cloud Monitoring と Recommender を使用すると、適切なサイズの調整の機会を特定できます。Cloud Monitoring は、リソース使用率の指標をリアルタイムで可視化します。この可視性により、リソース使用パターンを追跡し、潜在的な非効率性を特定できます。Recommender は、リソース使用率データを分析して、リソース割り当てを最適化するためのインテリジェントな推奨事項を生成します。これらのツールを使用すると、リソースの使用状況に関する分析情報を取得し、リソースの適切なサイズについて情報に基づいて判断できます。
Cloud Monitoring と Recommender に加えて、カスタム指標を使用して自動適切なサイズ設定アクションをトリガーすることを検討してください。カスタム指標を使用すると、アプリケーションとワークロードに関連する特定のリソース使用率の指標を追跡できます。事前定義されたしきい値に達したときに管理者に通知するようにアラートを構成することもできます。管理者は、必要に応じてリソース割り当てを調整できます。このプロアクティブなアプローチにより、リソースがタイムリーにスケーリングされるため、クラウド費用を最適化し、パフォーマンスの問題を防ぐことができます。
自動スケーリングを使用する
コンピューティングなどのリソースを自動スケーリングすると、クラウドベースのアプリケーションのパフォーマンスと費用対効果を最適化できます。自動スケーリングを使用すると、ワークロードの変動に基づいてリソースの容量を動的に調整できるため、必要なときに必要なリソースを確保でき、オーバープロビジョニングと不要な費用を回避できます。この推奨事項は、運用準備の重点分野のプロセスに関連しています。
さまざまなアプリケーションとワークロードの多様なニーズを満たすため、Google Cloud には次のようなさまざまな自動スケーリング オプションが用意されています。
- Compute Engine マネージド インスタンス グループ（MIG）は、単一のエンティティとして管理およびスケーリングされる VM のグループです。MIG を使用すると、グループ内で維持する VM の最小数と最大数、および自動スケーリングをトリガーする条件を指定する自動スケーリング ポリシーを定義できます。たとえば、CPU 使用率が特定のしきい値に達したときに MIG に VM を追加し、使用率が別のしきい値を下回ったときに VM を削除するようにポリシーを構成できます。
Google Kubernetes Engine（GKE）自動スケーリングは、アプリケーションのニーズに合わせてクラスタ リソースを動的に調整します。次のツールが用意されています。
- クラスタ オートスケーラーは、Pod のリソース需要に基づいてノードを追加または削除します。
- Horizontal Pod Autoscaler は、CPU、メモリ、またはカスタム指標に基づいて Pod のレプリカ数を変更します。
- 垂直 Pod 自動スケーリングは、使用パターンに基づいて Pod リソースのリクエストと上限を微調整します。
- ノードの自動プロビジョニングは、ワークロードに最適なノードプールを自動的に作成します。
これらのツールは連携して、リソース使用率を最適化し、アプリケーションのパフォーマンスを確保し、クラスタ管理を簡素化します。
Cloud Run は、インフラストラクチャを管理することなくコードを実行できるサーバーレス プラットフォームです。Cloud Run には、受信トラフィックに基づいてインスタンス数を自動的に調整する自動スケーリングが組み込まれています。トラフィックの量が増加すると、Cloud Run はインスタンス数をスケールアップして負荷を処理します。トラフィックが減少すると、Cloud Run はインスタンス数をスケールダウンして費用を削減します。
これらの自動スケーリング オプションを使用すると、オーバープロビジョニングと不要な費用を回避しながら、クラウドベースのアプリケーションにさまざまなワークロードを処理するために必要なリソースを確保できます。自動スケーリングを使用すると、パフォーマンスの向上、費用の削減、クラウド リソースの効率的な使用を実現できます。
費用最適化戦略を活用する
クラウド費用を最適化すると、組織の IT 予算を効果的に管理できます。この推奨事項は、ガバナンスの運用準備の重点分野に関連しています。
Google Cloud には、クラウド費用を最適化するためのさまざまなツールと手法が用意されています。これらのツールと手法を使用すると、クラウド費用から最大限の価値を引き出すことができます。これらのツールと手法は、十分に利用されていないリソースの特定や、より費用対効果の高いインスタンスタイプの推奨など、費用を削減できる領域を特定するのに役立ちます。クラウド費用の最適化に役立つ Google Cloud のオプションは次のとおりです。
- 確約利用割引（CUD）は、一定期間にわたって特定の使用量を確約するための割引です。
- Compute Engine の継続利用割引では、サービスの継続的な使用に対して割引が適用されます。
- Spot VM は、通常の VM よりも低コストで未使用の VM 容量を利用できます。
料金モデルは時間の経過とともに変更される可能性があり、既存のオプションよりもパフォーマンスが向上したり、費用が削減されたりする新機能が導入される可能性があります。そのため、料金モデルを定期的に確認し、代替機能を検討する必要があります。最新の料金モデルと機能に関する最新情報を入手することで、クラウド アーキテクチャに関する十分な情報に基づいて意思決定を行い、費用を最小限に抑えることができます。
Google Cloud の費用管理ツール（予算やアラートなど）を使用すると、クラウドの費用に関する有益な分析情報を得ることができます。予算とアラートを使用すると、ユーザーは予算を設定し、予算が超過したときにアラートを受け取ることができます。これらのツールは、ユーザーがクラウドの費用を追跡し、費用を削減できる領域を特定するのに役立ちます。
リソースの使用状況と費用を追跡する
タグ付けとラベル付けを使用して、リソースの使用量と費用を追跡できます。プロジェクト、部門、その他の関連するディメンションなどのクラウド リソースにタグとラベルを割り当てることで、リソースを分類して整理できます。これにより、特定のリソースの費用パターンをモニタリングして分析し、使用量が多い領域や費用削減の可能性のある領域を特定できます。この推奨事項は、運用準備の重点分野であるガバナンスとツールに関連しています。
Cloud Billing や費用管理などのツールを使用すると、費用パターンを包括的に把握できます。これらのツールは、クラウドの使用状況に関する詳細な分析情報を提供します。これにより、傾向を特定し、費用を予測し、十分な情報に基づいて意思決定を行うことができます。過去のデータと現在の費用パターンを分析することで、費用の最適化に重点を置くべき領域を特定できます。
カスタム ダッシュボードとレポートを使用すると、費用データを可視化して、費用の傾向に関する詳細な分析情報を得ることができます。関連する指標とディメンションでダッシュボードをカスタマイズすると、重要業績評価指標（KPI）をモニタリングし、費用の最適化目標の達成状況を追跡できます。レポートでは、費用データの詳細な分析を行うことができます。レポートを使用すると、特定の期間やリソースタイプでデータをフィルタして、クラウド費用の増加につながっている根本的な要因を把握できます。
タグ、ラベル、費用分析ツールを定期的に確認して更新し、クラウドの使用量と費用に関する最新情報を入手してください。最新情報を把握し、費用のモルテモルトや費用の予防的なレビューを行うことで、予期しない費用の増加を迅速に特定できます。これにより、クラウド リソースを最適化して費用を管理するためのプロアクティブな意思決定を行うことができます。
費用の割り当てと予算を確立する
クラウド費用管理における説明責任と透明性は、リソース使用率を最適化し、財務管理を確実に行ううえで不可欠です。この推奨事項は、ガバナンスの運用準備の重点分野に関連しています。
説明責任と透明性を確保するには、費用の割り当てとチャージバックの明確なメカニズムが必要です。費用を特定のチーム、プロジェクト、個人に割り当てることで、組織はこれらのエンティティのそれぞれがクラウド使用量に責任を持つようにすることができます。この方法により、所有権の意識が高まり、責任あるリソース管理が促進されます。また、チャージバック メカニズムを使用すると、組織は内部顧客からクラウド費用を回収し、インセンティブをパフォーマンスと調整し、財務管理を促進できます。
さまざまなチームやプロジェクトの予算を確立することも、クラウド費用管理の重要な要素です。予算を使用すると、組織は費用の上限を定義し、実際の費用をその上限と照らし合わせて追跡できます。このアプローチでは、予測できない費用を防ぐために事前に判断できます。現実的で達成可能な予算を設定することで、クラウド リソースを効率的に使用し、ビジネス目標と整合させることが可能になります。予算に対する実際の費用を定期的にモニタリングすると、差異を特定し、潜在的な超過額に迅速に対応できます。
予算をモニタリングするには、Cloud Billing の予算とアラートなどのツールを使用します。これらのツールは、クラウドの費用に関するリアルタイムの分析情報を提供します。また、潜在的な超過額をステークホルダーに通知します。これらの機能を使用すると、クラウド費用を追跡し、大幅な差異が発生する前に是正措置を講じることができます。この事前対応型のアプローチは、予期しない費用の発生を防ぎ、クラウド リソースを責任を持って使用できるようにします。