予測

この記事は、FinOps Framework 内での予測機能と、それを Microsoft Cloud で実装する方法を理解するのに役立ちます。


定義

予測では、過去の傾向と将来の計画を分析して、コストを予測し、現在の予算への影響を把握し、将来の予算に影響を与える必要があります。

過去の使用状況とコストの傾向を分析して、変更が予想されるパターンを特定します。 それを将来の計画で拡張し、情報に基づいた予測を生成します。

現在の予算に対する予測を定期的に確認して、リスクを特定し、改善作業を開始します。 チームと部署の間で予算のバランスを取り、得た知識を将来の予算に加味する計画を立てます。

正確で詳細な予測を用意すると、組織は将来の変化に適応するためにより入念に準備できます。


開始する前に

将来の使用状況とコストを効果的に予測するには、使用するサービスの課金方法をよく理解する必要があります。

使用パターンに対する変更が将来のコストにどう影響するかを把握するには、次の情報を基にします。

  • コストに寄与する要因 (コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、データ転送など) に関する理解
  • サービスの使用状況がさまざまな価格モデル (従量課金制、予約、Azure ハイブリッド特典など) とどのようなつながりがあるか

作業の開始

初めてクラウドでコストの管理を開始するときは、ポータルでネイティブなコスト分析エクスペリエンスを使用します。

最も簡単なオプションは、日次コストまたは累積コストのビューを使用して将来のコストを予測するためにコスト分析を使用することです。 異常がほとんどまたはまったくない、または大きなバリエーションで一貫した使用がある場合は、それがすべて必要な場合があります。

コストに異常や大きな (予想される可能性がある) 変動が見られた場合は、ビューをカスタマイズして、より正確な予測を作成できます。 そのためには、データを分析し、結果を歪める可能性のあるものを除外する必要があります。

  • コスト分析を使用して、履歴傾向を分析し、異常を特定します。
    • 開始する前に、請求時のコストに関心があるか、コミットメントベースの割引を考慮した後に有効コストを予測する必要があるかを判断します。 有効コストが必要な場合は、償却コストを使用するようにビューを変更します
    • 日次コストのビューから開始し、その後で日付範囲を変更して、関心がある将来と同じ範囲まで過去を振り返ります。 たとえば、次の 12 か月を予測する場合は、日付範囲を過去 12 か月に設定します。
    • すべての購入 (Charge type = Purchase) を除外します。 個別に予測する必要があるので、それらをメモしておきます。
    • 新規または以前 (削除済み) のサブスクリプション、リソース グループ、リソースを特定するためにコストをグループ化します。
      • 削除された項目が表示された場合は、除外します。
      • 新しいものが表示された場合は、メモしてから除外します。それらは個別に予測します。 後でそれらを "思い出す" 1 つの方法として、ビューを新しい名前で保存することを検討してください。
      • ビューに将来の日付が含まれている場合は、予測が平準化し始めていることがわかります。これは、異常がアルゴリズムに組み込まれるので発生します。
    • 大規模な急増や急減が見られた場合は、グループ化オプションの 1 つでデータをグループ化して、原因が何であったかを特定します。
      • コストの予期しない変化を見つける際と同じ手法を使用して、原因を検出するまで各種のオプションを試します。
      • コストの急増 (または急減) の原因となった正確な変更を見つける必要がある場合は、別のウィンドウまたはブラウザー タブで Azure MonitorResource Graph などのツールを使用します。
      • 変更が分離された料金であり、予測で加味すべきでない場合は、それを除外します。予測を歪めることになるため、他のコストを除外しないように注意してください。 必要に応じて、小さなスコープの予測から始めて、より多くフィルター処理するリスクを最小限に抑え、スコープごとにこのプロセスを繰り返します。
      • 変更が除外すべきではないスコープ内にある場合は、そのスコープをメモしてから除外します。それらは個別に予測します。
    • 期間中に再構成され、将来のコストの正確な画像が反映されない可能性があるサブスクリプション、リソース グループ、またはリソースを除外することを検討してください。 それらを個別に予測できるように、メモしておきます。
    • この時点で、整合性のあるコストのかなりクリーンな状況を得られているはずです。
  • 日付範囲を変更して、将来の期間を表示します。 たとえば、次の 12 か月などです。
    • 期間の累積コストの合計に関心がある場合は、細分性を Accumulated に変更します。
  • 予測を書き留めてから、フィルターで除外された各データセットに対してこのプロセスを繰り返します。
    • 過去の異常やリソースの変更が予測に影響しないように、将来の日付範囲を短くする必要がある場合があります。 予測が影響を受ける場合は、毎日または毎月のラン レートに基づいて将来のコストを手動で予測します。
  • 次に、環境に加える予定の変更があれば加味します。
    • この部分は少し難しい場合があり、ワークロードごとに個別に処理する必要があります。
    • まず、変更されているワークロードのみに絞り込みます。 仮想マシン (VM) がストレージ アカウントに格納されている可能性がある稼働時間の時間数や合計データなど、計画された変更が 1 つのメーターにのみ影響する場合は、そのメーターまでフィルター処理します。
    • 料金計算ツールを使用して、現在の内容と予定している内容の差異を確認します。 次に、差異を取得し、それを目的の期間のコスト見積もりに手動で適用します。
    • 予想される変更ごとにこのプロセスを繰り返します。

最も効果があった手法がいずれであっても、予測を現在の予算と比較して、現在の状況を確認します。 データをより小さなスコープまたはワークロードに絞り込んだ場合:

  • その特定のスコープまたはワークロードを追跡するには、Cost Management で予算 作成することを検討。 フィルターを指定し、実績と予測の両方のコストに対してアラートを設定します。
  • コスト分析でビューを保存して、そのコストと予算を時間をかけて監視します。
  • このビューに対してスケジュール化されたアラートをサブスクライブして、コスト傾向のグラフを利害関係者と共有することを検討します。 これは、予算を調べる前に、コストが時間と共に変化するにつれて、説明責任と認識を促進するのに役立ちます。
  • 異常が特定されたときに全員が確実に認識できるように、サブスクリプションごとに異常アラートをサブスクライブすることを検討します。

想定に従って順調に進むように、毎月または四半期ごとに予測を確認することを検討します。


基本操作に慣れたら

この時点で、予測を生成するための手動プロセスがあります。 基本から先に進むには、次の点を検討してください。

  • 予測計算の対象範囲を拡大して、すべてのコストを含めます。
  • コスト データを別のシステムに取り込む場合は、すべてのコスト データにわたる予測機能を使用または導入します。 作業を最小限に抑えるために、自動機械学習 (AutoML) を使用することを検討します。
  • 予測の見積もりを内部予算編成ツールに統合します。
  • コスト差異の検出と軽減を自動化します。
    • 自動プロセスを実装して、リアルタイムでコスト差異を特定し、対処します。
    • 差異を迅速に調査して軽減するためのワークフローまたはメカニズムを確立し、コスト管理と予測予算に合わせた調整を徹底します。
  • すべての利害関係者が利用できる実際のコストに対するカスタム予測と予算レポートを作成します。
  • ユニット コストを測定する場合は、コストと収益のどちらが高い傾向であるかをより理解するために、ユニット コストの予測を設定することを検討します。
  • 次のような KPI を確立して自動化します。
    • コストと、予測アルゴリズムの精度を測定するための予測。
      • これが機能するのは、予期される使用パターンがあり、異常がない場合のみです。
      • 異常がない場合は、12% 未満の差異を目標とします。
    • コストと、コストが目標どおりだったかどうかを測定するための予測。
      • クラウド ソリューションのパフォーマンスを測定するための異常があるかどうかが評価されます。
      • 12% から 20% の差異を目標にします。12% 未満であれば、最適化されたチーム、プロジェクト、またはワークロードになります。
    • コストが予期した範囲外になる原因となった期間中の予期しない異常の数。
    • 予測アラートに対応する時間。

FinOps Foundation で詳細を確認する

この機能は、クラウドのコスト管理と最適化の推進に特化した非営利組織である FinOps Foundation による FinOps Framework の一部です。 便利なプレイブック、トレーニングと認定プログラムなど、FinOps の詳細については、FinOps Framework ドキュメントの予測機能に関する記事を参照してください。

関連動画は、FinOps Foundation YouTube チャンネルでも見つけることができます。


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