Well-Architected Framework の運用上の優秀性の柱におけるこの原則では、クラウドのワークロードで使用されるリソースの管理と最適化に役立つ推奨事項が示されています。Google Cloud 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、 費用の最適化 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、クラウドの支出、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、クラウド支出の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ます。
この柱の最適化の焦点は、費用の削減だけではありません。次の目標を重視しています。
- 効率: 自動化とデータ分析を使用して、最高の パフォーマンスと費用の削減を実現します。
- パフォーマンス: 需要の変動に合わせてリソースを簡単にスケーリングし、最適な結果を提供します。
- スケーラビリティ: 急成長と多様なワークロードに 対応でき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。
これらの目標に焦点を当てることで、費用と機能のバランスを取ることができます。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できます。また、リソース消費パターンに関する貴重な分析情報を取得できるため、潜在的な問題をエスカレーションする前に事前に特定して対処できます。
推奨事項
リソースを管理して最適化するには、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
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は、効率的なクラウド リソース管理に不可欠です。 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、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 リソースのサイズを適正化するためのプロアクティブなアプローチを採用する必要があります。この推奨事項は 運用準備のガバナンス の重点分野に関連しています。
Cloud Monitoring と Recommender は、サイズ適正化の機会を特定するのに役立ちます。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。この可視化により、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、リソースのサイズ適正化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サイズ適正化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指標を追跡できます。また、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、クラウド費用の最適化とパフォーマンスの問題の防止に役立ちます。
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、運用準備のプロセス の重点分野に関連しています。
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に対応するため、 Google Cloud では次のようなさまざまな自動スケーリング オプションを提供しています。
- 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 リソースの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、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 オートスケーラーは、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機能し、リソース使用率の最適化、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につながります。
費用最適化戦略を活用する
クラウド支出を最適化すると、組織の IT 予算を効果的に管理できます。この推奨事項は、運用準備のガバナンス の重点分野に関連しています。
Google Cloud には、クラウド費用の最適化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と、クラウド支出から最大の価値を得ることができます。これらのツールと手法は、リソースの利用率が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、費用を削減できる分野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、一定期間に一定レベルの使用量を確約した場合の割引です。
- 継続利用割引 Compute Engine の サービスを継続的に使用した場合の割引です。
- 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優れたパフォーマンスや低コストを実現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て意思決定し、費用を最小限に抑えることができます。
Google Cloud's 費用管理 ツール（予算やアラートなど）は、クラウド 支出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、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、クラウド支出を追跡し、費用を削減できる分野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、特定のリソースの支出パターンをモニタリングして分析し、使用量の多い分野や費用削減の可能性のある分野を特定できます。この推奨事項は 運用準備の ガバナンスとツールという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、支出パターンを包括的に把握できます。これらのツールは、クラウド使用量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、支出の傾向に関する分析情報を深めることができます。関連する指標とディメンションを使用してダッシュボードをカスタマイズすることで、主要業績評価指標（KPI）をモニタリングし、費用最適化の目標に向けた進捗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が可能です。レポートでは、特定の期間またはリソースタイプでデータをフィルタして、クラウド支出の要因とな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できるようにします。常に最新情報を把握し、費用に関する事後分析やプロアクティブな費用レビューを実施することで、支出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設定を確立する
クラウド費用管理の説明責任と透明性は、リソース使用率の最適化と財務管理の確保に不可欠です。この 推奨事項は、運用準備のガバナンス 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。特定のチーム、プロジェクト、個人に費用を割り当てることで、組織はこれらの各エンティティがクラウドの使用に対して責任を負うようにできます。このプラクティスは所有意識を育み、責任あるリソース管理を促進します。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要素です。予算を使用すると、組織は支出上限を定義し、実際の費用をその上限と照らし合わせて追跡できます。このアプローチにより、制御不能な支出を防ぐ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。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ていることを確認できます。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、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 の予算や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、クラウド支出に関するリアルタイムの分析情報を提供し、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、大幅な逸脱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、財務上のサプライズを防ぎ、クラウド リソースが責任を持って使用されるようにするのに役立ちます。