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2024年FinOpsの現状:無駄の削減とAIの導入

原文リンク(2024-02-27)

FinOps Foundationは先日、エンジニアリング・チームを強化するために支出のオブザーバビリティを活用する企業を代表して2024年のFinOpsの現状調査レポートを発表した。レポートでは「マクロ経済の動向」を反映していると説明されているが、回答者は無駄とコストの削減を最優先事項としている。また、「エンジニアの行動力を高める」という項目は、今回の調査で初めて最優先のトップから転落した。また、AIプロジェクトの財務的な可視性を確保するためのガードレール作成に関するガイダンスを提供し、持続可能性イニシアティブにおけるFinOpsデータの価値を強調している。

エンジニアはFinOpsのオブザーバビリティから最大の恩恵を受けていることに変わりはないが、「エンジニアの能力向上」はレポートの優先事項ランキングでは下位に下がっている。これは、エンジニアがコスト指標の突然の変化に対応するのにもっとも適した人材であることを示している。レポートでは「エンジニアリング・ペルソナ」が、「FinOpsトレーニングとセルフサービス・レポート」の両方からもっとも大きな恩恵を受けていると報告されている。

Mike Routier氏は、2023 FinOps Xで、「コストを意識した意思決定でエンジニアをサポート」と題して、FinOpsレポートとコーチングの組み合わせについて説明した。Choice Hotel Internationalの主任クラウドコスト・アナリストであるRoutier氏は、AWSリソースのタグ付け、課金レポート、異常検知、毎月のチーム・チェックインなどを組み合わせて、エンジニアがコスト回避やコスト削減の目標を設定できるような支出情報を提供することで、チームに「コスト意識」を持たせる方法を説明した。彼はこのように語っている。

私たちエンジニアのほとんどは、コスト意識を持ちたいと考えていますが、何が正しい決断なのかわからないのです。そこで私の出番となるわけだが…もっとも価値のある機会を活用するチャンスです。

無駄の削減は全回答者に共通する課題であるが、クラウド利用額別にセグメント化したところ、予算が少ない回答者ほど請求予測の精度改善を優先する傾向があると判明した。レポートでは、これらの回答者は「手に負えなくなる」前に「支出の軌跡」を把握するという課題に直面していると述べている。大半は、作成された予測データに対する「手作業による調整」など、労力の少ないソリューションに投資していた。対照的に、より大きな予算を持つ企業は、規模の経済から利益を得るために、コミットメントベースの割引の最適化を優先する傾向があった。これには、特定の交渉による割引だけでなく、「予約済みインスタンス、節約プラン、コミットメントによる使用割引」の適正化も含まれる。以下は、回答者の優先順位をクラウド費用別に示したものである。

Respondent priorities by cloud spend. Source: www.finops.org

クラウド費用別の回答者の優先順位(出典:FinOps Foundation

Matt Saunders氏は先日、AIとFinOpsの組み合わせが2024年のコストオブザーバビリティイノベーションをリードすることをInfoQに報告した。Saunders氏は、Grafanaの個人を引き合いに出し、AIと財務オブザーバビリティの融合により、「戦略的な意思決定が可能になり、収益を生み出す分野での過剰なコスト削減が回避される」と書いている。2024年の調査では、2つの分野に焦点を当て、無駄を省くための機械学習の利用も呼びかけている。

  • 「FinOpsのためのAI」- コストの可視化、最適化、予測にMLを活用する。
  • 「AIのためのFinOps」- チームがAIの実験、プロジェクト、支出を拡大する中で、コストを早期に可視化する。

この調査では、現在のAIの状況を、「クラウドそのものが最初に登場したときを彷彿とさせる」と表現している。クラウドへの移行は当初「コストやガバナンスをほとんど考慮せず」行われ、「予算のしきい値」を加速度的に超えるまで変わらなかったと指摘している。クラウドでの実験が突然「減速または停止」したことを警告し、企業に対し、AIとMLのインフラへ早期にオブザーバビリティを導入するよう提言している。

私たちは、組織が採用しようとする新しいクラウドテクノロジーについて、レポート作成、予測、基本的なガードレールを早期に実装し、制限の範囲内で検証可能で大規模な手戻りが回避されるように努めることを推奨します。

この調査によると、無駄やコスト削減が見られた分野の例を見た時、チームがコンピュート費用を管理できるように最適化することに力をいれており、それは「ほとんどのチームにとってもっとも高額な費用」であることを示している。このような最適化は、「より新しいテクノロジーに関連する」分野にはまだ浸透しておらず、「AI/ML」支出の最適化はまだ投資不足であることを示している。中小企業ではAIへの投資が少ない一方、大企業ではAIやMLは「管理すべき変動費の源泉として急速に増加している」と報告している。

Optimisations and waste reduction by cost category. Source: www.finops.org

コストカテゴリー別の最適化と無駄の削減(出典:FinOps Foundation

無駄削減の実践者を支援するため、2023年の調査ではFinOps Foundationが無駄削減シナリオのライブラリを作成した。シナリオはコストとクラウドプロバイダーごとに整理されており、EBSボリュームの使用最適化からキャパシティコミットメントの適正化まで多岐にわたる。各シナリオには、短いケーススタディ、参考資料、関連するInfrastructure as Codeの例が添えられている。

最近の2024年を先取りした記事として、Forbesは2024年のAIがクラウドERP(統合基幹業務システム)に与える影響について記事を掲載し、その結果得られる洞察によって「グリーン台帳」を通じて、「持続可能性目標」と環境への影響の追跡を改善することが可能になると指摘している。グリーン台帳はCop28で議論された概念で、金融投資と炭素排出のオブザーバビリティを関連付けるものだ。The State of FinOps Reportによると、「現在、持続可能性チームと協業している(あるいは自らクラウド・サステナビリティの責任を負っている)FinOpsチームは20%未満」だという。回答者の半数は、「持続可能性チームとのコラボレーション」が今後増加すると報告している。

「FinOpsの現状」調査の回答者は、さまざまな企業におけるFinOpsプラクティスの採用について洞察を示している。回答者の23%は従業員1000人未満の企業で、15%は10万人以上の企業であった。調査対象者は、クラウドへの年間支出を平均4,400万米ドルであると報告しており、10億米ドルを超える高額支出の報告も含まれている。FinOps財団は、そのデータを公開している。

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