Google Cloud Well-Architected Framework のオペレーショナル エクセレンスの柱におけるこの原則では、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うえで役に立つ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くリソースサイズの適正化、動的リソース割り当てでの自動スケーリングの使用、費用最適化戦略の実装、リソース使用率と費用の定期的な確認が含まれます。この原則で説明するトピックの多くは、費用最適化の柱で詳しく説明しています。
原則の概要
クラウド リソースの管理と最適化は、クラウド費用、リソース使用量、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。
この柱の最適化は、費用削減にとどまりません。次の目標を重視します。
- 効率性: 自動化とデータ分析を使用して、パフォーマンスを最大化し、コストを削減します。
- パフォーマンス: 需要の変動に対応し、最適な結果を提供するために、リソースを簡単にスケーリングします。
- スケーラビリティ: 急成長と多様なワークロードに対応するために、インフラストラクチャとプロセスを適応させる。
これらの目標に焦点を当てることで、費用と機能のバランスが取れます。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、リソース消費パターンの貴重な分析情報を取得できるため、潜在的な問題を事前に特定して、エスカレーションする前に解決できます。
推奨事項
リソースを管理して最適化するには、以下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各推奨事項は、運用準備の重点分野の 1 つ以上に関連しています。
リソースのサイズを適正にする
効率的なクラウド リソース管理には、リソース使用率を継続的にモニタリングし、実際のリソース需要に合わせてリソース割り当てを調整することが不可欠です。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。一方、リソースのプロビジョニングが不足すると、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 リソースの適切なサイズ設定に積極的に取り組む必要があります。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 は、適切なサイジングの機会を特定する際に役立ちます。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の追跡と、潜在的な非効率性の特定が可能になります。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作成します。これらのツールを使用すると、リソース使用量に関する分析情報を取得し、リソースの適切なサイズ設定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。
Cloud Monitoring と Recommender に加えて、カスタム指標を使用して自動的な適切なサイズ設定アクションをトリガーすることも検討してください。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、リソース割り当てを調整するために必要なアクションを実行できます。この事前対応型のアプローチにより、リソースがタイムリーにスケーリングされ、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 リソースなどの自動スケーリングにより、クラウドベースのアプリケーションの最適なパフォーマンスと費用対効果を確保できます。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し、オーバー プロビジョニングや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やワークロードの多様なニーズを満たすために、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、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）の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。
- 水平 Pod オートスケーラーは、CPU、メモリ、またはカスタム指標に基づいて Pod レプリカの数を変更します。
- 垂直 Pod 自動スケーリングは、使用パターンに基づいて Pod のリソース 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では、ワークロードに最適なノードプールが自動的に作成されます。
これらのツールは連携して、リソース使用量の最適化、アプリケーション パフォーマンスの確保、クラスタ管理の簡素化を実現します。
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。トラフィック量が増加すると、Cloud Run は負荷を処理するためにインスタンス数をスケールアップします。トラフィックが減少すると、Cloud Run はインスタンスの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につながります。
費用最適化戦略を活用する
クラウド費用の最適化は、組織の IT 予算を効果的に管理するうえで役立ちます。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のに役立つ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ことで、クラウド費用を最大限に活用できます。これらのツールと手法は、使用率の低いリソースの特定や、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。 Google Cloud クラウド費用の最適化に役立つ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一定の使用量を確約することで適用される割引です。
- Compute Engine の継続利用割引では、サービスの一貫した使用に対して割引が適用されます。
- Spot VM を使用すると、通常の VM よりも低コストで未使用の VM 容量にアクセスできます。
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優れているか、コストが低い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見直し、代替機能の検討をおすすめします。最新の料金モデルと機能について常に把握することで、クラウド アーキテクチャについて十分な情報に基づいた意思決定を行い、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）は、クラウドの費用に関する貴重な分析情報を提供します。予算とアラートを使用すると、ユーザーは予算を設定し、予算を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、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。
リソースの使用量と費用を追跡する
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、使用量の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、ガバナンスとツールという運用準備の重点分野に関連しています。
Cloud Billing や費用管理などのツールを使用すると、費用の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、傾向の特定、費用の予測、十分な情報に基づいた意思決定を可能にします。過去のデータと現在の支出パターンを分析することで、費用最適化の取り組みの重点分野を特定できます。
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、費用の傾向を詳細に把握できます。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、費用の最適化目標に対する進捗状況を追跡できます。レポートでは、費用データについてより詳細な分析を行うことができます。レポートでは、特定の期間やリソースタイプでデータをフィルタして、クラウド費用に影響する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見直して更新し、クラウドの使用状況と費用に関する最新情報を入手できるようにします。情報を常に把握し、費用の事後分析や事前費用のレビューを実施することで、費用の予期しない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、費用を制御するための事前対応型の意思決定を行うことができます。
費用の割り当てと予算設定を確立する
クラウド費用管理における説明責任と透明性は、リソースの使用率を最適化し、財務管理を確保するために不可欠です。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。
アカウンタビリティと透明性を確保するには、費用配分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、組織はこれらの各エンティティがクラウドの使用状況を把握できるようにします。この方法により、所有意識が育まれ、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 メカニズムにより、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に合わせ、財政規律を促進できます。
さまざまなチームやプロジェクトの予算を設定することも、クラウド費用管理の重要な側面です。予算を使用すると、組織は支出の上限を定義し、実際の費用をその上限と比較して追跡できます。このアプローチにより、制御不能な費用の発生を防ぐための事前対応が可能になります。現実的で達成可能な予算を設定することで、クラウド リソースが効率的に使用され、ビジネス目標に沿ったものになるようにできます。予算に対する実際の支出を定期的にモニタリングすることで、差異を特定し、予算超過の可能性に迅速に対処できます。
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できます。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、費用の超過の可能性を関係者に通知します。これらの機能を使用すると、クラウド費用を追跡し、大幅な偏差が発生する前に是正措置を講じることができます。このプロアクティブなアプローチは、予期しない費用が発生するのを防ぎ、クラウド リソースが責任を持って使用されるようにします。