クラウドコストを予測する
予測は、過去のデータを使用して将来のクラウド支出を見積もります。クラウドリソース 使用量を正確に予測することで、他の FinOps 機能に合わせてリソースのアロケーションを調整でき、適切なビジネス判断につながります。
- FinOps Foundation: クラウドコスト予測の探求.
DoiT による予測
DoiT は、信頼性が高く設定可能な拡張予測を提供します。弊社の機械学習モデルは、多様な時系列データに対応するために複数の予測モデルを組み合わせ、さまざまな粒度レベルでの予測を可能にします。
クラウドコストを予測する利点は複数あります。
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コスト最適化：将来のクラウド使用量を予測することで、コストを最適化できる領域を特定できます。未使用リソースの停止、インスタンスの適正サイズ化、その他の改善が含まれます。
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予算精度の向上：正確な予測により、現実的なクラウド費用の予算を作成し、リソースを効果的にアロケーションでき、想定外のコスト超過を回避できます。
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より良い意思決定：予測は、クラウドの利用に関するより良い意思決定のための有用なデータを提供します。例えば、クラウドリソースをスケールアップする方が費用対効果に優れるのか、オンプレミスのインフラに投資する方が良いのかを判断できます。
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FinOps のベストプラクティス：クラウドコスト予測は FinOps の中核原則です。クラウドコストを予測することで、クラウド投資から最大の価値を得られていることを確認できます。
精度
すべての時間間隔にわたって精度を高めるため、予測システムのデータ処理とモデリング能力を継続的に改善しています。予測精度は主に次の 2 つの要因に影響されます。
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季節性：特に時間単位および日単位などの関連する時間間隔では、曜日や時間帯に応じた繰り返しのコスト変動が観測されます。このようなパターンを検出した場合、精度向上のために予測へ反映します。
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外れ値の処理：時系列は一般に、トレンド、季節性（該当する場合）、および残差に分解できます。残差の外れ値は、系列全体を代表しない形で予測に影響を与える可能性があります。これらの外れ値の影響を軽減し、データの本質的なパターンをより適切に捉えます。
期間
Cloud Analytics（クラウド分析）のレポートで予測を設定する際は、サポートされる期間数の上限に注意してください。
| Time period | Maximum historical periods for the forecast | Maximum forecast periods |
|---|---|---|
| Hourly | 1000 | 1000 |
| Daily | 500 | 100 |
| Weekly | 100 | 52 |
| Monthly | 36 | 12 |
| Quarterly | 12 | 4 |
| Annual | 6 | 3 |
粒度
DoiT の予測は、次の 2 つの粒度レベルをサポートします。
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合計の予 測：個々のディメンションに分解せず、全体の予測を提供します。
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グルーピングごとの予測：レポートの Group by 設定に含まれる各ディメンションごとの予測を提供します。
レポートが多数のディメンション（例えば十数以上）でグループ化されている場合は、合計の予測 オプションを推奨します。
このようなケースで グルーピングごとの予測 を選択すると、レポートが過密になる可能性があります。特に、レポートで指定した Time Range の最後の期間は注意が必要です。最後の期間に履歴データと予測の両方が含まれる場合、各ディメンション（グルーピング）は 2 つの部分、すなわちこれまでの実績値（履歴）と予測を表示します。
以下の例で、粒度レベルによる違いをご確認ください。
例：サービスコストの予測
この例では次の方法を示します。
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複数のサービスの月次支出を予測するための Cloud Analytics レポートを作成する
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予測設定を変更し、全体の予測とサービスごとの内訳を両方確認する
サービスコストを予測するには、次の手順を実行します。
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DoiT コンソールで新しいレポートを作成します。
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Time Range で、当月を含む直近 4 か月を選択し、Time Interval で Month を選択します。
実際には、ビジネス目標に応じてこれらの設定を変更できますが、予測期間の制限を考慮する必要があります。
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Group by オプションで Service を選択し、対象とするサービスのみが含まれるようにフィルターします。
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Forecast の横にあるプラスアイコンを選択して新しい予測を追加します。Forecast settings ダイアログが開き、レポートの Time Range と Time Interval に基づいて推奨の時間間隔が自動入力されます。
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Apply を選択して設定を保存し、レポートを実行します。
下のスクリーンショットは 合計の予測 の粒度を使用した結果です。列の上にマウスを移動すると、関連する数値が表示されます。
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サービスごとに予測を分解するには、Forecast settings を選択し、粒度を グルーピングごとの予測 に変更して適用し、レポートを再度実行します。
11 月の列（レポートの Time Range の最後の期間）では、各サービスに実績と予測の 2 つのセグメントがある点に注意してください。
