組織は、必要なリソースを過剰にプロビジョニングすることで、クラウド内のコンテナ化されたワークロードに過剰な支出を行っており、コストを最大 60% 削減できる可能性があります。
これはクラウド監視および最適化ビジネスを手がけるCAST AIのレポートによるもので、組織は平均して実際に使用するクラウドリソースの3分の1多くをプロビジョニングしており、これは関係する顧客にとってお金の無駄であるだけでなく、十分に活用されていないリソースによって消費されるエネルギーの無駄にもつながる可能性があるとCAST AIは主張している。
クラウドベースのインフラストラクチャに対する企業の支出は、従来のITハードウェアに費やされる現金を上回ると予想されており、これは将来的に大きな問題となる可能性があります。ただし、パンデミック中の急激な増加の後、最近は成長が鈍化していることがわかりました。
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CAST AI は、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud の 3 つの主要クラウド プラットフォーム全体で顧客の Kubernetes クラスター リソースの使用状況を監視するプラットフォームを開発し、アプリケーションが使用しているリソースと、CAST AI がワークロードに実際に必要なリソースとして計算したリソースを比較します。
この最新レポートの調査結果は、クラウドベースのアプリケーションを実行している数千のクラスターのデータの分析に基づいています。
CAST AI は、クラウドネイティブ アプリケーション用にプロビジョニングされた CPU リソースの平均 37 パーセントがまったく使用されていないことを発見し、クラスターを最適化して不要なコンピューティング リソースを削除することで、同社のプラットフォームでそれらのリソースを解放し、他の目的に使用できるようになると主張しました。
同社によれば、価格裁定ポリシー（高額の仮想インスタンスを同等の低価格のマシンと交換する）を適用することで、適正化の影響はクラウドコンピューティング料金のほぼ半分になり、顧客はドル価格で約 46 パーセントのコスト削減を実現できるという。
CAST AIは、該当する場合、ワークロードをスポットインスタンスに移行することの影響も分析しました。Regの読者の皆様もご存知のとおり、スポットインスタンスとは、クラウドプロバイダーが現在使用していない余剰容量を活用し、標準的なオンデマンドインスタンスの価格よりも安価に利用できる仮想インスタンスです。CAST AIによると、この場合の潜在的な節約額は、何も対策を講じない場合と比較して約60%に達するとのことです。
AWS、Google、Microsoft は関係ありません
レポートによると、これらの結果は3つの主要クラウドプラットフォームすべてに当てはまり、±5%の変動が見られます。CAST AIによると、アプリケーションの規模にも依存せず、月間1,000ドルのリソースを使用する小規模アプリケーションと月間10万ドルのリソースを使用する大規模アプリケーションの間でも、変動は5%未満です。これは、適正サイズ化の問題が普遍的であり、クラウドネイティブアプリケーションの管理方法に関連していることを示唆していると同社は述べています。
CAST AIは、Anodot社の2022年クラウドコスト調査のデータを引用し、半数以上の組織がクラウドリソースに関するこうした無駄な行動の主な原因として、クラウド利用状況の可視性の欠如を挙げていると述べています。同社によると、クラウドプロバイダーの監視ツールはコストデータをリアルタイムで表示しなかったり、データの並べ替えオプションが不十分だったりするため、この問題に対処するには通常、サードパーティのソリューションが必要になります。
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CAST AI プラットフォームは、組織がクラウド リソースのプロビジョニング方法を決定するための無料の分析を提供しますが、有料の顧客のみが、プラットフォームが結果に基づいてアクションを実行し、ワークロードを最適なリソースに一致させるようにクラウド リソースのプロビジョニングを適切なサイズに調整するオプションを選択できます。
同社の以前のレポートでは、リソースがどのように使用されているかに関する情報が不足しているため、顧客が過度に慎重になることにより、クラウドの過剰支出が発生することが多いと強調されていました。
当時、独立系アナリストのクライヴ・ロングボトム氏はThe Registerに対し、CAST AIのようなツールの利用は、潜在的なコスト削減がサブスクリプション費用を上回る限り合理的であると述べました。しかし、顧客はクラウドコストの最適化にCAST AIを頼りにしており、将来的に利用できなくなった場合に備えてバックアッププランを用意しておくべきだと警告しました。®
