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Turbonomic お客様の関心が高い機能 4選

投稿者:AIOps担当

こんにちは。
私たちAIOps担当は、システム運用を効率化・高度化するため、機械学習(AI)の技術を採用した「AIOps」や、アプリケーションパフォーマンス管理「APM」、アプリケーション・リソース管理、といったソリューションのご提案から構築・導入後の支援まで担当しています。

アプリケーション・リソース管理ソリューションである、IBM Turbonomic Application Resource Management(以下、Turbonomic)による、システムのリソース・コストの最適化についてご紹介しています。
第4回では、弊社が関わったPoCや導入を通じて、お客様の関心が高かった機能を4つご紹介します。

・過去の連載
第1回:AIでシステムのパフォーマンス監視・リソース調整を自動化するTurbonomic ARMとは?
第2回:IBM Turbonomicを利用したリソースの最適化
第3回:Turbonomic の無料トライアルを使ってみる

その1. クラウドコストの可視化

クラウドで多数のサーバ・サービスを稼動させ、クラウドの利用コストが年間で数百万円以上になるお客様にとっては、コストが適切に利用されているのか・無駄が発生していないか、関心の高い部分だと思います。
Turbonomic では管理対象のクラウドと連携すると、数時間でリソースを最適化する推奨(アクション)を生成しますが、

・余剰なリソースが割り当てられており、リソース削減の推奨を適用することで削減できるコスト
(潜在的な節約額)
・パフォーマンスの懸念があり、リソース追加の推奨を適用することで発生する追加コスト
(必要な投資)

も合わせて確認することができます。

クラウドコストの可視化は、Turbonomic を利用開始してすぐに確認できる内容のため、お客様も真っ先に興味をもたれる部分でもあります。
私どもが実施したPoCでは、ほぼ100%のお客様が「潜在的な節約額」>「必要な投資」という結果が出ています。
みなさまシステムのサイジングをされる時に、かなり保守的に見積もられている(安全率を大きくとる)のだと思われます。

あわせてリザーブドインスタンス(長期契約による割引利用)の利用状況や、コスト最適化も提示してくれるため、よりコストを最適化することもできます。

その2. サーバ・サービスの自動起動・停止機能(パーキング)

クラウドではサーバ・サービスを利用していない場合は、停止するだけでもコストが削減されます。24時間のサービスを提供する本番環境をのぞき、開発用途・検証用途といった環境では業務時間外は停止することでコスト削減につながりますが、実態としては常に稼動状態という場合も多いようです。

クラウドにおける自動起動・停止は、検索すれば多数の検索結果が返ってくるように、ナレッジも需要も多い機能ですが、AWS・Azure・Google Cloudなど利用するクラウドによって実装方法が異なる点も、やや利用が低い原因かもしれません。

Turbonomic では「パーキング機能」により、AWS・Azure・Google Cloudといった異なるクラウドを、同一の設定画面で自動起動・停止を容易に設定できます。システム・サーバの優先順位や、スケジュールを設定することも簡単なため、積極的に活用したいという要望の多い機能です。

その3. リソースを最適化する推奨の自動生成

クラウドコストの可視化で、システムのサイジングで保守的に見積もられている(安全率を大きくとる)傾向があると述べました。クラウドは柔軟にリソースを追加・削除できるのが特長ですから、その時々の需要に対して適切なリソースを割り当てることが最もコスト効率がよくなります。

しかしながら、システムの需要と必要なリソースを人手管理するのには限界があります。数十台規模であっても、毎月システムの状態からリソースの過不足を確認し、増強・削減を計画・実行するのは人手も時間も要します。数百台規模になってくると毎月といった頻度では無理ではないでしょうか?

先ほどもご紹介したように、Turbonomic では管理対象のクラウドと連携すると、数時間でリソースを最適化する推奨(アクション)を生成します。
推奨には、現在利用中のクラウドサービスの種類・スペックやリソース状況、推奨されているクラウドサービスの種類・スペック、変更後のリソース状況の予測を提示してくれます。担当者は推奨の内容をチェックし実行することで、リソースを最適な状態にできます。開発用途・検証用途の環境であれば、さらに推奨(アクション)の自動実行まで行い、人手を介さず状態を最適に保つといった運用も可能です。

この機能は Turbonomic の最も基本的な機能ですが、多数のサーバ・サービスを管理しているお客様からは、システムの状態把握からリソースの増強・削減を計画してくれるのは、運用業務の削減に寄与すると意見を頂きます。

その4. ダッシュボード機能によるデータ活用

Turbonomicでは収集したシステムのパフォーマンスやリソースといった各種情報をAIが分析し、推奨(アクション)を生成しているのですが、収集した各種情報はダッシュボードとウィジェットを作成することで、データを再活用することができます。

AWS CloudWatch、Azure Monitor といった各クラウド標準の監視機能でも、パフォーマンスやリソースの状態を確認できますが、各クラウドのWebコンソールへのログインが必要であったり、一元的に管理する上では課題があります。複数の異なるクラウドやアカウントを、Turbonomicの画面で一元的に確認できる点を評価頂いております。

まとめ

お客様の関心が高い機能をご紹介し、リソースの最適化だけにとどまらず、クラウドのコスト管理・起動/停止の自動化・状態確認の一元化といったことにも寄与できることを、紹介させて頂きました。

Turbonomic は、管理対象のクラウド・システムとの連携を設定するだけで、これらの機能を確認頂くことができます。稼動中のシステム・サーバにソフトウェアの導入・設定変更をする必要がないため、PoC・検証のハードルが非常に低く、最短1週間でお客様の環境で利用を開始することが可能です。

Turbonomic の製品紹介やデモ、PoCのご検討など、お気軽にお問い合わせください。
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