AIとMLがクラウドのコスト最適化をどう変えるか

今日、ほとんどの組織が直面する身近な課題、それは、コストを抑えながらクラウド・テクノロジーを最大限に活用する方法である。クラウドの普及が進むにつれ、スプレッドシートや手作業によるチェックでは対応しきれなくなっている。

解決策は？人工知能（AI）と機械学習（ML）は、クラウドのコスト管理を事後的なものから戦略的なビジネス・アドバンテージに変えることができる。

AIと機械学習（ML）により、クラウド・コスト管理は事後的なものから戦略的なものへと変化し、クラウド投資から利益を得ることができるようになります。

このブログでは、リソースの割り当てを最適化し、変革するためにナガロがどのような革新を行っているかを紹介し、お客様の組織がよりスマートな意思決定を行い、投資したクラウド・コストからより大きなリターンを得られるよう支援します。

リアクティブからプロアクティブへ：クラウドコスト管理の進化

クラウドコストの最適化は、過去10年間で大きな変化を遂げてきました：

第一の波：手動によるライツサイジング - クラウドコスト管理とは、チームの誰かが使われていないリソースを探し、手動でオフにすることだったことを覚えているだろうか。シンプルなデプロイメントには効果的でしたが、クラウドの複雑化に伴い、このようなアプローチは拡張性がありませんでした。

第二の波：ルールベースの自動化 - クラウド環境が拡大するにつれ、コスト管理を合理化するためにルールベースの自動化が登場した。しかし、ワークロードが進化し、クラウドプロバイダーが新しい価格設定モデルを導入すると、静的なルールはすぐに時代遅れになった。これらのアプローチの硬直性は、最新のクラウド環境のダイナミックな性質に追いつくことができなかった。

第三の波：AI主導の最適化 - AIシステムが利用パターンを理解し、将来のニーズを予測し、パフォーマンス要件を維持しながらコスト削減策を自律的に実行する時代に突入している。最大の特徴は？これらのシステムは時間とともに賢くなります。

ナガロは、この第三の波の最前線に立ち、ビジネス価値を最適化するために、単純なコスト削減を超えた洗練されたAIソリューションを開発している。

よりスマートなクラウド支出を支える技術

予測分析による予測

ナガロの予測分析モデルは、過去の利用データを分析し、将来のリソースニーズを正確に予測します。需要の変動を予測することで、私たちのシステムは以下のことが可能になります：

• リザーブドインスタンスの購入を自動的に調整し、長期的なコミットメントを最適化します。
• 特定のワークロードに対する理想的なスケーリングパラメータを予測します。
• 予算に影響を与える前に、潜在的なコストの異常をチームに警告

これらのモデルを活用することで、多くの大手グローバルブランドが、事後的な最適化手法と比較して15～30%のコスト削減を実現しています。

異常の発見：スマートな異常検知

月末のクラウド請求にうんざりしていませんか？当社のMLを活用した監視システムは、すべてのクラウドサービスにおいて異常なパターンを継続的に監視し、以下を示す可能性のある非典型的な支出傾向を特定します：

• 誤って実行したままになっているリソースや設定ミス
• 不正使用やセキュリティ上の懸念
• 予期せぬサービスの導入やスケーリング

これらの異常が検出されると、即座にアラートが発せられ、自動化された修復ワークフローが開始されます。

ワークロードを適切な場所に：インテリジェントなワークロード配置

何百ものインスタンスタイプ、リージョン、価格設定モデルがあるため、ワークロードの最適な配置を見つけるのは非常に複雑です。
当社のAIは、お客様のアプリケーションのニーズを分析し、以下を考慮して最もコスト効率の高いオプションを推奨します：

• パフォーマンス要件とサービスレベル契約
• 現在および予測されるスポット・インスタンス価格
• サービスおよびリージョン間のデータ転送コスト
• 特化したインスタンスタイプの割引

たとえば、ある大手自動車メーカーが複雑な車両シミュレーション・テストを実行する必要があったとき、当社のAI/ML駆動型コスト管理アプローチは、ワークロード・パターンを分析し、時間帯別の価格優位性に基づいて、地域間で計算負荷を自動的に分散しました。

リソース集約的な衝突シミュレーションを非ピーク時にスポットインスタンスで動的にスケジューリングする一方、重要な設計システムは予約インスタンスで維持しました。このインテリジェントな配置により、テストシナリオ数を28%増加させながら、シミュレーションインフラストラクチャのコストを42%削減した。

クラウドコストを手頃な価格に：FinOpsのための自然言語インターフェース

クラウドコストは、財務チームやクラウドアーキテクトだけが理解できる謎であってはなりません。当社は、組織全体でクラウドコストの洞察へのアクセスを民主化する直感的な自然言語インターフェースを開発しました。これにより、ビジネス・ユーザーは以下のことが可能になります：

• 先月データベース・サービスにいくら使ったか？
• 会話形式のクエリを通じて、節約の可能性を探る
• ビジネスに関連した言葉で、コスト削減のための積極的な提案を受ける

このアプローチは、技術的な利害関係者と財務的な利害関係者の間のギャップを埋め、クラウドの財務管理に対する統一されたアプローチを作り上げる。

クラウドのコスト最適化の次は？

AIとML技術が成熟し続ける中、ナガロはクラウドコスト最適化をさらに変革するいくつかの新たなトレンドを想定している。

グリーンでクリーンなコンピューティング：炭素を考慮した最適化

当社の次世代システムは、コスト効率と環境への影響のバランスをとり、財務目標を達成しながら二酸化炭素排出量を削減するためにワークロードをインテリジェントに配置します。

コストをビジネス成果に結びつける

将来のAIシステムは、技術的な指標にとどまらず、クラウドへの支出をビジネスの成果に直結させます。どうすればコストを削減できるか」と問う代わりに、「クラウド投資からより多くのビジネス価値を得られるか」と答えるだろう。我々の調査によると、このような発想の転換により、クラウド投資のビジネスインパクトを40％以上高めることができるという。

自動的に買い物をする：自律的なマルチクラウドの裁定取引

クラウドサービスの互換性が高まるにつれ、AIシステムは、アプリケーションの整合性とパフォーマンスを維持しながら、最適な価格と機能を利用するために、ワークロードをプロバイダー間で動的に移動させるようになる。これにより、企業はクラウドプロバイダー間の価格差、特化したサービス、キャンペーンを活用できるようになる。

相互学習：組織横断的な最適化ネットワーク

もしあなたの最適化システムが、（プライバシーやセキュリティを損なうことなく）他の何百もの組織の経験から学ぶことができたらと想像してみてください。次のフロンティアでは、匿名化された最適化の洞察を組織の境界を越えて共有し、適切な分離を維持しながら、すべての参加者に利益をもたらす協調的なインテリジェンス・ネットワークを構築します。

ナガーロのアプローチ量より価値

Nagarroでは、クラウド・コストの最適化を単独の技術的なエクササイズとしてではなく、戦略的なビジネス機能として捉えています。私たちのアプローチは、3つの主要原則を中心に据えています：

ビジネス価値にフォーカス：価値中心の最適化

単なるコスト削減ではなく、クラウドに費やされるすべてのコストから最大限のリターンを得ることを目指します。財務システム、クラウド・インフラストラクチャ、ビジネス・メタデータを深く統合し、クラウド・リソースがどのようにビジネス成果に結びつくかを理解することで、これを実現します。

当社の価値中心のアプローチは、以下のようなビジネスに沿ったKPIを通じて成功を測定します：

• eコマース・プラットフォームのトランザクションあたりのコスト（例：注文あたりのAWSコストを17％削減）
• 売上高に占めるインフラ・コストの割合（デジタル・ビジネスでは通常5％未満を目標とする）
• SaaSアプリケーションのユーザーあたりのコスト（クライアントが20～40％の改善を達成できるよう支援）
• データ集約型企業の分析データセットあたりの処理コスト
• インフラ投資に対する市場投入時間の改善

ある大手小売ブランドとの協業では、EC2インスタンスコストのみに着目するアプローチから、顧客セッションあたりのコストを最適化するアプローチに転換した。

この視点の転換により、アーキテクチャが改善され、直帰率が24%減少し、同時にクラウド費用全体が28%削減されました。

あらゆる場所にインテリジェンスを：組み込みインテリジェンス

初期のアーキテクチャから継続的な運用に至るまで、お客様のクラウド・ジャーニー全体にAIを組み込み、お客様独自のクラウド利用パターンからシステムが学習することで、時間の経過とともに改善される継続的な最適化のフィードバック・ループを構築します。

この組み込みインテリジェンスは、複数の段階で現れます：

• 当社のAIは、アーキテクチャ設計時にさまざまなインフラ構成をシミュレーションし、パフォーマンス要件を満たす最もコスト効率の高いオプションを特定します。
• プロビジョニング時には、お客様の過去の利用パターンに基づいてインテリジェントなデフォルトを適用します。
• 自律的なスケーリングは、リアルタイムの需要と本番でのコスト検討に基づいてリソースを調整します。
• 予算編成では、予測モデルがお客様の組織の支出パターンから学習し、将来のコストをより高い精度で予測します。
• システムは、レビュー・サイクル中に、ビジネスへの影響によって優先順位付けされた最適化提案を自動的に生成します。

この継続的なインテリジェンスにより、「自己最適化」クラウド環境が構築され、常に手動で介入することなく、時間の経過とともに効率が向上します。

人とプロセス組織の連携

テクノロジーだけでは十分ではありません。真にコスト意識の高いクラウド組織を構築するために必要なプロセス、スキル、文化的要素を導入し、効率性を自然な形で維持します。

インテリジェントなクラウド最適化のためのパートナーシップ

クラウドのコスト管理にAIとMLを適用することは、企業がテクノロジー投資からより多くの価値を得るための根本的な転換を意味します。ナガーロは、次のような取り組みを通じて、この変革の実現を支援します：

• お客様固有のクラウド環境に合わせたカスタムメイドのAIソリューション
• AWS、Azure、Google Cloud、その他のプラットフォームにおける業界トップクラスの専門知識
• 長期的な最適化に向けて構築しながら、短期間で成果を上げる実証済みの実装方法論
• 専門のクラウドインテリジェンス研究チームによる継続的なイノベーション
• 最先端のテクノロジーと深い専門知識を組み合わせることで、これまでにないクラウドコストの効率化を実現します。

クラウドコストへのアプローチを変革する準備はできましたか？クラウド・インテリジェンス・アセスメントで、AIを活用したソリューションがクラウド投資の価値を最大化する方法をご確認ください。