アノマリーの詳細を表示
特定のアノマリーの詳細を表示すると、調査と対応に役立つ複数のリソースを利用できます。
必要な権限
- Allocations Admin・Anomalies Viewer・Cloud Analytics User
コストのアノマリーを表示する
特定のコストのアノマリーを表示するには:
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DoiT コンソール にサインインし、上部ナビゲーションのメガメニューから Policy and governance を選択し、Cost anomalies を選択します。
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Cost anomalies ページで、対象のアノマリーを探します。
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アノマリー行の一番右端にある View を選択して、コストのアノマリー詳細ページを開きます。
コストのアノマリーチャートの時間粒度はデータソースによって異なります。以下に 2 つの例を示します。
請求データに基づくアノマリーの例(1 日単位の粒度):

AWS CloudTrail のイベントに基づくアノマリーの例(リアルタイムのアノマリー、1 時間単位の粒度):

概要
概要情報では、アノマリーに関する重要なポイントを強調します。
メインの Cost anomalies ページで利用できる アノマリーのプロパティ に加えて、概要情報には 2 つの 組織階層 プロパティも含まれます。

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AWS を除き、階層プロパティ 1 は DoiT プラットフォームの Billing account(請求アカウント) ディメンションに対応します(標準ディメンション を参照)。
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階層プロパティ 2 は DoiT の Project/Account ID ディメンションに対応します。アノマリーが SKU レベルではなくサービスレベルで検出された場合は All が表示されます。
以下の表は、プロバイダやプラットフォームごとのプロパティラベルを示します。
| Provider/Platform | Hierarchy property 1 | Hierarchy property 2 |
|---|---|---|
| Amazon Web Services | Management account/Account name(AWS アカウント名) | Account number |
| Databricks | Organization | Account ID |
| Datadog | Account name | Workspace ID |
| Google Cloud | Billing account(Google Cloud 請求アカウントの表示名と ID) | Project ID |
| Microsoft Azure | Subscription(Azure サブスクリプションの表示名と ID) | Resource group |
| MongoDB Atlas | Account name | Project/Account |
| OpenAI | Organization | Workspace |
| Snowflake | Organization | Account |
コストのアノマリーチャート
コストのアノマリーチャートには、スパイクがアノマリーと判定された時点(Anomaly detected)と、アノマリーが非アクティブになった時点 (Anomaly inactive、動的更新 を参照)を示す 2 つの注釈が表示されます。
Anomaly detected のバーにマウスオーバーすると、以下の数値が表示されます。
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検出時点のコスト(Cost at time of detection):アノマリー検出時点で利用可能なコストデータから算出された値。この項目は Anomaly detected のポイントにのみ適用されます。
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検出以降のコスト(Cost since time of detection):アノマリー検出後に受信したコストデータから算出された値。アノマリー検出システムは、アノマリーが
Inactiveになるまでこの項目を更新し続けます。 -
検出以降のコスト調整(Cost adjustment since time of detection):アノマリー検出以降に受信したコストデータから算出された負の値。
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通常範囲(Normal range):アノマリーチャート上で網掛けエリアとして表示されます。以下の例では、通常範囲の上限を超え、かつ他の 基準 を満たしている 1 点が示されています。これはアノマリーとして報告されます。
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アノマリーのコスト(Cost of anomaly):その時点で算出された実際の 合計コスト と通常範囲の最大コストとの差分です。
寄与リソース
コストのアノマリーチャートの下に、このアノマリーの原因となっているリソース の一覧が表示されます。AI 分析 と組み合わせることで、アノマリーの原因をより深く理解し、迅速に意思決定できるようになります。
以下の例は、複数のプロジェクトにまたがる複数の SKU によって引き起こされたサービスレベルのアノマリーの寄与リソースを示しています。

次のステップ
ご利用の DoiT のサブスクリプションプランとアノマリーの性質に応じて、アノマリー詳細ページの Next steps パネルから直接さまざまなアクションを実行できます。
レポートで開く
Cloud Analytics レポートは現時点ではリアルタイムの使用データをサポートしていません。リアルタイムのアノマリーを調査するには、AI 分析 をお試しください。
検出されたアノマリーがビジネス上の文脈で本当に問題かどうか判断するために、コストのアノマリーチャート右上の Open in Report を選択してください。Cloud Analytics のレポートが開き、コストを SKU ごとにグループ化し、プロバイダ・サービス・請求アカウント・プロジェクト/アカウント ID・アロケーションをフィルターとして使用します。結果を表示するには Run report を選択してください。

レポートを表示する際は、レポートは常に最新の使用量とコストデータを使用する一方で、コストのアノマリーチャートのデータはアノマリーが Inactive になるまでしか更新されない点にご注意ください。
AI 分析
アノマリーを表示しているときに AI analysis を選択すると、Ava(当社の AI アシスタント) と対話できます。
Ava はアノマリーの説明と推奨される是正手順を提示します。スパイクの調査や特定された問題の修正について、詳細なガイダンスも提供できます。
AI analysis オプションは、組織の DoiT プランで Ava にアクセス権がある場合にのみ表示されます。

エキスパートへの相談
DoiT Cloud Intelligence Enhanced または Enterprise プランをご利用の場合、Contact a human expert を選択して DoiT エキスパートからのアドバイスを受けることができます。必要に応じて事前入力された情報を含む エキスパートへ問い合わせ が作成されます。