現在、大手インターネット企業にとってコスト削減と効率化は重要な方向性となっており、インターネットコストの大半をITコストが占めています。IT リソースのコストがますます高くなるにつれ、多くの企業がコストの管理と最適化の重要性を認識しています。
効果的にコストを削減するにはどうすればよいでしょうか? コスト洞察の管理と制御を適切に行うにはどうすればよいでしょうか? リソースコストを最適化する技術的手法を習得するにはどうすればよいですか?
UGeek の第 5 号では、UGeek は、SRE 分野で非常に有名な著名人、『SRE の原則と実践』の著者であり、Huya の事業運営および保守の元責任者である Zhang Guanshi 氏をライブ ブロードキャスト ルームのゲストとして招待しました。 「集中的な運用と保守のリソースコスト管理」をテーマとした「メソッド - FinOps の思考とインターネット企業の実践」のテーマ共有では、張氏が専門的な観点から FinOps コスト最適化の考え方と手法の探求について説明しました。
次に、Lu Xiao U と今号のエキサイティングな内容を振り返ってみましょう。
「ライブレビュー」
1. IT リソースのコストと Finops への関与の必要性を理解する
FinOps の理解には、貯蓄は利益であるという概念があります。
まずは事例を見てみましょう。
上の写真は証券会社の分析レポートで、あるライブブロードキャストプラットフォームのITリソースを分析したものです。上図の左側の赤いボックスでは、各有料ユーザーのサーバー帯域幅コストは 2019 年と 2020 年に 125 元で、2022 年には 81 元に低下します。ライブ ブロードキャスト プラットフォームの有料ユーザーのサーバー帯域幅コストは、年々 20% 以上低下していることがわかります。
上図の右側の統計は、ユーザーあたりの収入が 69 元、ユーザーあたりの帯域幅コストが 6 元であることを示しています。これは、帯域幅コストがユーザーあたりの収入のわずか 8% を占めていることを意味します。この比率を別の市場の観点から見ると、業界が急速に発展し、収益が急速に成長している場合、このコストは無視できます。ビジネスの成長が停滞している場合、このようなコストはデリケートな話題になる可能性があります。したがって、コスト最適化管理はますます重要になります。
>> IT 支出が収益に占める割合はどの程度が妥当か
上の図は、総収益に占めるサーバーと帯域幅のコストの割合を示しています。2019 年にはサーバーと帯域幅が 13% を占めており、これは実際には非常に高いことがわかります。理想的な状況は 5% を達成することです。
会社の収益に対する IT コストの比率がどのようになっているか考えていただけますか? 5%も占めてるでしょうか？
5%は参考値として考えられ、多くの企業が5%を達成できれば比較的理想的な状態と言えます。各社の具体的な状況分析によると、5％は絶対的な参考値ではなく、企業の市場シェアに依存する。コストの最適化が十分に行われれば、財務報告への影響は非常に大きくなります。
前述したように、節約されるのは利益です。
>>フィノプスとは何ですか？
インターネット上では、FinOps は運用保守経済学、またはクラウド コンピューティング経済学と呼ばれるべきであるという格言がありますが、クラウド コストの最適化について言えば、FinOps の概念がこのクラウド コストの最適化よりもはるかに優れていることは明らかです。
まず、FinOps ではクラウドのコストだけでなく、自社構築の IDC やその他の IT リソースのコストもかかる場合があり、限られたリソースの生産性を最大化するために、リソースの供給を学習する方法や、リソースの最大化の方法など、限られたリソースの生産性を最大化します。リソースの有効性。たとえば、クラウドとサプライ チェーンの関係は何ですか? 社内チームと社外チームの間でどのように調整するか? インターネット全体の観点から、私たちはより広範囲の経済問題に注意を払う必要があります。したがって、経済学、あるいはクラウドコンピューティング経済学と呼ぶのが適切ではないかと思います。
>> 無駄はどこにでもある
Flexera の 2022 State of the Cloud Report データによると、インタビューを受けた企業は、クラウド支出の 32% が無駄になっていると考えています。中国では、パブリック クラウド顧客のデータ分析と調査に基づくと、オンライン ビジネス リソースの利用率は通常 10% ～ 15% です。
無駄が発生する理由は次のとおりです。
- バリが発生する場合がありますので、大きな仕様でご申請ください。かなりの時間がアイドル状態になり、解放されません。伝統から来るものだから癖も技術も無い
- 組織がバラバラ:応募者とユーザーは異なり、ユーザーはコストを知らず、応募者はビジネスを知りません。研究開発、リソース、運用および保守。
- 資源の種類が多く、規模も大きいため、O&MやR&Dが十分な配慮をするのは困難です。数百のタイプ、複数のメーカー、さまざまな製品パラメータの違い。
- 効率とコストの関係:研究開発申請、明日発売、慎重な評価なし、急いで発売しても誰も注目しない
>> フィノプスの原動力
ほとんどの企業では、10 ～ 30% の節約は比較的大きな額になると思います。月に数千万元を費やせば、月に数百万ドルを節約できます。そしてそれは継続的かつ効果的な節約になります。
FinOps を推進する場合、明確に考慮する必要がある 2 つの問題があります。
質問1:チーム間で大きな隔たりがあり、ステージの目標もバラバラですが、コスト削減の原動力はどこから来ているのでしょうか？
質問 2:明らかな無駄を省いて企業のコストを削減するにはどうすればよいですか?
上記の課題をしっかりと考えた上で、FinOpsをどのように推進していくのか。
- 大幅なコスト削減:投資する価値があります。ビジネスの成長が鈍化したり、ビジネスが縮小したりする状況では、コスト削減と効率の向上は避けられない選択です。
- 報酬付きのインセンティブ:最適化チームへの報酬として一定の割合が使用されます。これはエンジニアリング チームの多大な投資にも値します。
- 供給の改善: IT リソース管理を強化し、より高品質かつ低コストのリソースを提供し、試行錯誤のコストを削減してイノベーションを支援します。
2. 雲の上または下
クラウド コストの最適化について誰もが話題にしていますが、明らかに FinOps にはクラウド コストの最適化に限定されず、IDC も含まれます。
クラウドを使用する場合と独自に構築する場合の長所と短所
上記のマトリックス図から、クラウドへの移行には多くのメリットがあることが明らかです。たとえば、リソースの種類が非常に豊富で、インタラクションが高速で、クラウド製品の技術的な出発点は比較的高く、安心して使用でき、保守コストが低く、オンデマンドで支払うことができます。クラウドへの移行の最大の欠点は、費用がかかることと、制御不能な管理により無駄が増える可能性があることです。
上雲はなぜそんなに高いのですか？クラウドへの移行には、設備費、構築費、研究開発費、販売費、サポート費、運用保守アプリケーション、空きコストなど、多くの隠れたコストがかかるため、クラウドへの移行コストは比較的高くなります。
企業が自社で構築する場合にも、低コストや制御が容易などのメリットがあります。銀行、証券、国有企業などの多くの従来型企業と同様、その多くはクラウドに接続されておらず、すべて独自の IDC を使用しています。
>> ハイブリッドクラウドが主流
クラウド移行とセルフビルドの長所と短所により、ハイブリッド クラウドが主流になり、ほとんどのエンタープライズ アーキテクチャに適しています。
>> クラウドを上手に活用する方法: セルフビルドとクラウドベース、魚と熊の手の両方
上図の右側にある IDC の自社構築レベルは、企業自体が責任を負う部分です。
- 1層目は土木工事から始まり、建物を建て、配電盤サーバーまで続く安心のセルフ施工です。
- 2番目のレベルは建物を借りる、つまり部屋を借りてキャビネットを自分で設計し、水道、電気、ネットワークなどの総合的な組織から始まります。
- 3 番目のレベルは、ネットワークが独自のものであり、教育機関の設立当初からオペレーターまたはコンピューター ルーム サービス プロバイダーによって提供されるものです。
- 4番目のレベルは、サーバーをレンタルする、つまりサーバーは自分のものではなく、オペレーターに要件を尋ねて構成するもので、多くのゲーム会社がこれを行っています。
セルフビルドには 2 つの方法があります。
- 一つは、初期段階で雲が上昇し、定常状態では部分的に雲が下降することです。この段階では、クラウドへの移行と自己構築の一定の割合が維持されます。
- もう 1 つは、一定の自己構築された弾力性のあるクラウドです。つまり、IDC は最初に自身を構築し、次に段階的にクラウドに移行し、最終的にバランスの取れた状態に達します。
>> クラウドを上手に活用するには？
- 合理的な計画と緻密な制御
エンタープライズビジネスとクラウドビジネスシナリオの特性に応じて、クラウドリソースの予算と規模を事前に合理的に計画でき、申請プロセス中に計画に従って評価および制御できます。特定のクラウド リソースに対して、利用可能な仕様構成と使用シナリオを細かく制御して、過剰な適用を防ぎます。
- 特定して最適化するための多次元の洞察
クラウドコストを詳細に追跡するための複数のディメンションを提供し、最適化できるクラウドコスト部分を継続的に分析して特定し、需要側のクラウドコストに関する洞察とビジネス意思決定機能を向上させ、時間などのさまざまな観点からコストの配分と消費を提供します。業務システム、部門、クラウドリソース、トレンド、コスト構造。
- 曇りのあるニュートラルドッキング
複数のクラウド ベンダーとクラウド プラットフォームのビジネス価格と割引を分析します。ビジネス形態に応じて、コストパフォーマンスに優れたクラウドサービスやクラウドリソースを総合的に推奨します。
- 合理的な最適化、無駄の回避
未使用または十分に活用されていないリソースを特定し、不必要なコストの無駄を削減するための合理的な最適化戦略を提供します。コスト削減や活用など、推定最適化前後の比較効果を提供し、最適化戦略に従って最適化します。
3. リソースのプロセスと責任
チームはどのように機能すべきでしょうか? 前述したように、FinOps は生産関係であり、ビジネス研究開発、ビジネス調達、運用保守管理、クラウド製品管理、外部クラウドへのアクセスなど、ビジネス アーキテクチャ、財務、内部監査、法務などの多くのチームが関与します。そして古い上司さえも。これほど多くのチームがある場合、どのように作業を進めるべきでしょうか?
>> リソースの申請と配布のプロセス
- 要件の引き上げ:研究者がリソースを使用したい場合、どのように入手/申請すればよいでしょうか?
- 技術評価:誰がどのようにして評価するのか? XX クラウドの XX 製品を使用したい場合は、なぜそれを使用する必要があるのか、他のクラウド製品を使用できるのか、ニーズを満たすために既存の製品を使用できるのか、いくつか質問します。
- ビジネスのフォローアップ/評価:メーカーとのフォローアップ、価格交渉、割引、クーポン、テスト割り当てなど。
- 配信の実行:クラウド コンソールまたは統合プラットフォームを介して配信し、製品パラメータやビジネス パラメータを設定し、オンデマンドで配信します。
>> リソース マネージャー/アーキテクトの課題:
- 評価プロセスが必要で、何百もの研究開発が行われ、さまざまな製品が求められます。たとえば、私は XX クラウドの XXGPU 製品を使用しています。
- 評価方法、サプライヤーは複数あるのか、交渉は可能なのか、その他のプランはあるのか。
- 研究開発以上のことを知り、メーカーとより深くコミュニケーションする必要があります。
- 研究開発は一般に価格を知りませんが、
- このクラウドのこの製品は他のクラウドの製品と同じであり、機能的な特徴、アーキテクチャの違い、価格とこの違い、既存のビジネス アーキテクチャとの適合度などです。
>> リソース管理とコスト洞察機能を構築する
1. リソースコストの収集とコストのラベル付け
- コスト追跡: クラウドと IDC リソースの使用状況をレポートし、CMDB モジュール/コスト タグに移動し、リソース グループ、タグ、ビジネス、部門、プロジェクト、その他のディメンションを使用してリソースを分類します。
- コスト収集: クラウド リソースがアクティブ化されると、CMDB モジュールまたはコスト タグにリンクされます。
- コスト按分：実装できないものについては、例えばSLB帯域の共有に按分方式を採用し、その比率を決める必要があるが、中堅企業の場合はPCUやDAUに応じた管理方式で十分である。
2. 多次元的なリソース利用の視点を確立する
- ビジネス レベルのディメンション: 各ビジネスのコストに関する洞察
- 割り当て関係ディメンション: 製品または公共リソースの割り当てルールと結果
- リソースレベルの次元: 製品およびリソースごとの観察と洞察
- 請求書属性ディメンション: 請求書によって測定される多次元統計
4. GPUサーバーを集積してコストを削減
GPU サーバーの節約とコスト削減について例を挙げて説明します。その背景はこんな感じで、推論シナリオが多く、カードが数百枚あり、クラウド上でT4カードが使われています。コストは決して低くなく、需要量は増加しています。GPU のコスト削減ソリューションを見つけたいと考えています。問題を調査した結果、T4 は 2018 年の古いカードであり、新しいカードも登場しましたが、業界のほとんどは依然として T4 を使用しており、新しいカードのメリットは明確ではありません。まず、どのカードを使えばいいのか分からないのですが？旧メーカーと新メーカーの連携が希薄なため、実現可能性やコスト削減が可能か検討する必要がある。その過程では、カード選定、機種設計、技術準備、調達などの調査（サーバー工場、カード工場、業界、ビジネス調査）、社内の操作性や業務適合性の調査などが必要となります。この結果、ほとんどの製品の交換が成功し、低割引ベースで 70% 節約できます。
>> GPU カードの配置
GPU カードを持っていない場合は、GPU カードについてよくわからない可能性があるため、調べる必要があります。
NVIDIA Amper アーキテクチャの現在の新しいカードは主に A100 (80G)、A30、A16、A2、A40、
A10: T4カードの代替品ですが、供給状況が不明のため注文を停止しております。
A30: 軽いトレーニングと推論シナリオ向けの、A100 と V100 の中間のパフォーマンスを持つ GPU カード
A40: 主にグラフィックス レンダリング シナリオ向けに、以前の RTX6000 および RTX8000 を置き換えます。
A2: エッジ シナリオ、推論およびレンダリングの場合、物理仕様は T4 カードと同じで、T4 カードの 70% のパフォーマンスを備え、価格は大幅に低く、コスト パフォーマンスは T4 カードより優れています。
A16: 主に仮想化シナリオ向けに M10 を置き換えます。
A100 (80G): 主に以前の V100 および A100 (40G) を置き換えるもので、ハイ パフォーマンス コンピューティング シナリオをターゲットとしています。
ほとんどの推論シナリオにおける単一カードの比較:
性能：A30の性能はA10の約1.3～1.7倍、消費電力はA10と同等です。
価格：約1.4倍、
供給: 主なプッシュは A30 であり、A10 の供給は何とも言えません。
>> カード選択: 公式アップグレード
T4 は、A10、A16、または A30 にアップグレードできます。A16 はグラフィック ビデオ カードであり、非推論シーンです。A10 政策は不透明であり、変更も比較的大きい。重要なのは、市場に出回っている A30 の数が比較的少ないということです。
上の図はカードのパラメータを示しています。カードの消費電力と計算能力に注目してください。新世代カードはビデオ デコーダを理解しますが、オーディオとビデオに大きく関係する機能であるエンコーダは備えていません。消費電力は 2 倍以上になっており、実際にはサーバーのコストを考慮する必要があります。計算能力の比較にも注意を払う必要があります。
カードのパラメーターを理解した後、いくつかの一般的なビジネス テストを実行できます。つまり、推論にいくつかの一般的なモデルを使用できます。一般的なシナリオでのビジネス テストでは、収益計算を実行するために、メモリの選択、GPU、さまざまなプログラムの速度とビジネス パフォーマンスなど、多くの指標に焦点を当てます。
FinOpsの活用はクラウド最適化にとどまらず、総合的に検討する必要があり、アイデアや視野を広げ、経営資源全体の観点から、あるいは経営資源全体の観点から効率的な手法をどう活用するかを検討する必要がある。サプライチェーン全体、さらには経済全体の視点からビジネスの発展をサポートします。
5. CPUの演算能力コスト削減のアイデアと小さなケース
実際、CPU の最適化、つまり計算能力の最適化は業界でよく話題になっており、ここで最も話題になっているのは、実際には CPU の世代の違い、課金方法、HTTPS 帯域幅、およびバックトゥストレージです。ソース帯域幅。
>> 計算能力を最適化するための一般的な方法
一般的な方法は、容量を減らして構成を減らすことです。量を減らすために容量を減らし、無駄を減らすために仕様を減らし、稼働率を圧縮し、新世代モデルをアップグレードし、部分的にクラウドに移行し、エッジコンピュータールームを使用し、リモートコンピューティング能力を使用します。
高度な機能:弾力的な拡張と収縮、潮汐スケジュール、パッシブな弾力性、予測的弾力性、ワンクリックの拡張と収縮、混合部門のアップグレードと再利用、つまり、オフライン混合部門/時間差ピーク混合部門、コンテナ粒度、クロスサービス混合デプロイメント
>> あなたが選んだ仕様は妥当ですか？
なぜこの質問をするのでしょうか? 多くの企業がクラウドホストやクラウド上のリソースを物理マシンとして使用している可能性があるためです。2年前に申請した方は問題なく利用されている可能性があります。考えてみてください。おそらく 2 年前、その爆弾数は CPU スペックの点ですでに非常に古いものでした。この仕様は最新のものにバージョンアップされていないのでしょうか？たとえば、クラウド上の 2 つのホストの過去の価格は、全体の 88% を占める最新世代のホストよりも安く、パフォーマンスは 1.7 倍高いことがわかりました。そのメリットについて考えてみましょう。
したがって、ホストを申請するときは、コアの数や周波数だけに注目しないでください。CPU の代数的アップグレードも比較的大きなパフォーマンスの向上をもたらします。
>> コンピューティング電力コストの最適化: クラウド マシン代数を選択する
- CPU モデルのヒント
- インテル Xeon(Ice Lake) プラチナ 8369B
- インテル® Xeon® プラチナ 8269CY（カスケードレイク）
- インテル® Xeon® プラチナ 8163（Skylake）
- インテル® Xeon® E5-2682 v4（ブロードウェル）
>> コンピューティング電力コストの最適化: 請求方法を選択してください
さまざまな請求方法を選択しても、コストの差は依然として非常に大きくなります。
ここでいくつかのポイントをご紹介します。同じモデルと仕様のホストはすべて年間サブスクリプションと月次サブスクリプションであることがわかりますが、コストの差はまだ比較的大きいことがわかります。スケジューリング能力が追いつくことができれば、実際にこの課金を有効に活用できます。方法でコストを削減します。
たとえば、特定のビジネスでは、ある部門が日中にリソースのバッチを使用し、別の部門が夜間に別のリソースのバッチを使用します。期間が異なればリソースの要件も異なり、年間および毎月のサブスクリプション リソースの時間のほぼ半分が無駄になります。それを解決するには 2 つの方法があります。
- 方法 1:従量課金制でプランを節約し、切り替え後の総コストは 42% 削減されます。
- 方法 2:テクノロジーを通じて混合配布を実現し、同じバッチのリソースを使用します。
6. Finopsのコスト管理手法
原価管理の一般的な方法について説明します。
>> コスト最適化の一般的な方法
実際、コスト最適化の最も単純な最適化の考え方は、コストは数量に単価を乗じたものに等しいというものです。コストを最適化するには、使用量を減らす方法と、単価を下げる方法があります。
使用量を削減し、運用を最適化するには、数量の削減、稼働率、価格の最適化、資源価格の削減など、さまざまな方法があります。2 番目の側面は、より低いリソース コストを使用することです。企業に低価格の交渉をさせるか、より低価格のリソースを見つけて単価を引き下げます。さらなる方法は構造変化であり、共通のビジネス ニーズを満たすためにさまざまなリソースを使用することです。
使用量を削減し、リソース効率を向上させます
- 使用率の効率化: 使用率を向上させ、リソースの冗長性を減らし、コンピューティング能力、ネットワーク帯域幅、ストレージ容量などを最大限に活用するために、削減/ダウングレードします。
- 時間活用：リソースを混合し、時間軸でリソースを最大限に活用する
- 弾力性: ビジネス能力が必要な場合にのみリソースを適用します。
- p2p、AI画質などの新しいテクノロジーを活用します。
- アーキテクチャを改善して、イントラネットを通過するトラフィック、帯域幅を削減するためのキャッシュの増加、計算の削減などの使用量を削減します。
単価を下げ、より低コストのリソースを使用する
- 同じリソースであれば、異なるクラウドの類似製品、同じクラウドの仕様が異なる製品、OSSの低周波ストレージなどの自社構築のIDCサーバーなど、より安価なものを使用します。
- 同じリソースに対して、95 課金/トラフィック課金、月次サブスクリプション/従量課金制/プリエンプション/RI/SP/リソース パックなどの、より低コストの計測および課金方法を使用します。
- 低価格交渉: 移行可能なアーキテクチャを利用し、マルチクラウドを活用し、交渉力を維持する
- さまざまな (よりコスト効率の高い) リソースを使用する
- CPU、GPU、ネットワークカード、ディスクなどをアップグレードします。ケース: 複数の GPU モデルを 1 つずつアップグレードする
- サーバーはさまざまなコンポーネントをアップグレードします (多くても 1 つ)。
>> リソースコスト最適化のアイデア
コストを最適化して削減する方法について、参考としていくつかの提案を示します。
- 1点目は、ビジネスの観点から見ると、CDNからLB、コンピューティングパワー、ストレージ、ミドルウェア、データベースなどのビジネスのつながり全体を最適化できるという点ですが、どの製品に無理があり最適化できるかは異なります。
- 2つ目は、垂直的なプロフェッショナルの観点からです。すべてのコンピューティング能力、ストレージ、ブロードバンドなどの特別な最適化など、技術コンポーネントからグローバルな最適化を実行します。
- 3 番目のポイントはマルチクラウドの交渉力であり、これにより、さまざまなクラウド ベンダーの交渉力が向上します。
- 4つ目は、BGP LBや大規模CDN、AIなど、自社では難しい優れたプロダクトなどのリソース最適化をうまく活用することです。
>> Finops構築を考える
- 組織構築:仮想化可能な Finops チームを構築し、リソース、コスト、ビジネス アーキテクチャの専門性を強化します。
- プロセス仕様:リソース、コスト、その他の管理および制御プロセスを含むビジネス/アプリケーションを本体として構築し、合理的な使用量、予算および割り当ての管理を合理的に評価します。
- コストインサイト：さまざまなリソースやさまざまなビジネスのコスト構造を、ビジネス、リソース、コスト、用途、稼働率ごとに立体的かつ詳細に調査します。
- コストの最適化:さまざまなリソースの使用効率を最適化し、ビジネスをリンク全体と組み合わせ、詳細な調査を実施し、再現可能な最適化ソリューションを整理します。
一、質疑応答
Q1: クラウドのコストを削減するにはどうすればよいですか?
Zhang Guanshi:コスト最適化の最も単純な最適化の考え方は、コストは数量と単価の積に等しいため、数量を減らすか単価を下げるというものです。具体的にどのように行うかは、企業の具体的な状況によって異なります。より簡単な方法は、前述したようにリソースの数を減らすか仕様を減らすことで、リソース全体の利用率を高めることが容易であり、これが最も簡単な方法です。
2 番目のポイントは比較的単純で、ビジネスの観点から、低コスト、さまざまな請求方法、さまざまなリソース、さまざまなレベルのリソースを使用することです。スケジュールを設定して行うことも可能です。
Q2: 5% はどのように計算されますか? この場合の費用はどのように計算されますか? 単一ユーザーのサーバー帯域幅コストなど。
張観石氏：事件データに関しては、証券会社が有価証券報告書から分析したものであり、当社の内部データではありません。私たちのリソースの場合、このデータにはそのようなデータが含まれている必要があります。まず第一に、収益は公的または内部から取得できます。IT 支出のコストがわかっている必要があります。このデータは比較的簡単に取得できるはずです。5 %。単一ユーザーの場合の計算方法は? 計算するアルゴリズムは多数あり、主にどれが会社のビジネスに適しているかによって決まります。PC から計算されるものもあります。つまり、PC 1 台の費用はいくらですか? それともMAU miuのやり方で計算してみますか、一人当たりの料金や単品注文のやり方はいくらですか？コストと業務量を組み合わせるということです。
Q3: 事業がある程度成長し、クラウドコンサルティングの消化方法が事業部門ごとに異なる場合、特にリソース使用率をカウントすることが容易ではない場合がありますが、上司が詳細な統計結果を確認したい場合、どのように対処するのがよいでしょうか?それ？
Zhang Guanshi:統計的利用率は、コスト洞察の基礎であり、可観測性と大きな関係があるため、実際には比較的重要なタスクです。単一サーバーの使用状況は、各企業のモニタリング データによって集約されると思います。当社がプラットフォーム全体を使用する場合、または使用率をカウントするためにグレーディングするディメンションを使用する場合、これにはアルゴリズムが必要ですが、このアルゴリズムは会社が合意に達することができる限り、さまざまな方法で議論でき、方法であると思います。もっと簡単な方法として、使用率を歯車に分けて、どのサーバが高速サーバ、どのサーバが空きサーバに属するかを定量的な割合でリストアップするというシンプルな管理方法もあります。
Q4: プライベート クラウドの料金はどのように計算されますか? プライベート クラウドのコストをどのように償却するか? プライベート クラウド費用に関する適切な導入計画はありますか?
Zhang Guanshi: プライベート クラウドのコストの配分の問題だと理解しています。プライベートクラウドをやりたい場合、あるいはFinOpsをやりたい場合は共有することができ、これも比較的重要なタスクです。財団は、すべての費用はさまざまな企業で共有されるべきであると主張しました。では、どのように配分すればよいのでしょうか？プライベートクラウドだけでなく、パブリッククラウドなど、さまざまな方法があり、さまざまなビジネスチームとどのように共有し、どのように連携していくのかを検討する必要があります。1 つの方法はタグ付けで、パブリック クラウドと同じように、各リソースにビジネス タグを貼り付け、そのタグの下にそれを貼り付けてタグごとに集計し、コストを徴収する必要があります。もう 1 つの方法は、cmdb を介してマウントすることです。cmdb は当社の業務に相当すると言えるので、すべてのリソースを cmdb に添付し、添付方法や収集方法を統一できます。