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Outcome

クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい

利用量、構成、事業上の優先順位を結び付け、性能と可用性を損なわずにクラウドコストを改善します。

複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現

Current State

実現したい状態

  • 費用の発生源と利用部門を把握する
  • 未使用・過剰なリソースを見直す
  • 継続的に予算と実績を確認できるようにする

実現したい状態から、進め方を具体化します

構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。

Related Services

関連するサービス

課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。

Google Cloud 設計・構築・運用
Cloud Infrastructure
Visual created with generative AI

Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。

  • アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。
  • 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。
  • 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。
ゲームインフラ設計・構築・運用
Cloud Infrastructure
Visual created with generative AI

ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。

  • ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。
  • スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。
  • 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。
AWS 設計・構築・運用
Cloud Infrastructure
Visual created with generative AI

AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。

  • AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。
  • 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。
  • 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。
クラウドインフラコンサルティング
Cloud Infrastructure
Visual created with generative AI

クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。

  • 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。
  • クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。
  • アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。
クラウド移行・リフト&シフト
Cloud Infrastructure
Visual created with generative AI

オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。

  • インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。
  • 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。
  • セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。

Proof / Case Study

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GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現

バルス株式会社

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業界
ゲーム・エンターテインメント
サービス
クラウド基盤・移行 / 運用・最適化
課題
作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。
支援
VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。
成果
利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。
マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50%削減

株式会社バンダイナムコエンターテインメント

マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50%削減

業界
ゲーム・エンターテインメント
サービス
クラウド基盤・移行 / 運用・最適化
課題
複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。
支援
テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。
成果
想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。
BigQuery移行でインフラコストを約20%削減

株式会社インティメート・マージャー

BigQuery移行でインフラコストを約20%削減

業界
広告・マーケティング
サービス
データ分析・AI / クラウド基盤・移行
課題
データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。
支援
BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。
成果
安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20%削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。

実現したい状態から、進め方を具体化します

構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。

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