--- title: "性能・コストを最適化したい | grasys（グラシス）" url: "https://www.grasys.io/problems/performance-cost-optimization" description: "ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。" --- ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # 性能・コストを最適化したい ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Current State ## このようなお困りごとはありませんか - 機能追加や予測困難な負荷増加に基盤が追従できない - リソースが乱立し、利用状況・費用・構成を一元的に把握できない - ボトルネックと改善優先度を客観的に評価できない - 想定するアクセス量に対して、現在の構成や台数で十分か判断できない - 将来の利用量や負荷を見通せず、長期的なキャパシティ計画を立てにくい - アクセスの波や急激なスパイクへの対応に追われ、運用負荷が高い - 一部の障害がシステム全体へ波及し、性能と安定稼働を両立しにくい - 冗長構成の費用と24時間365日の運用負担が重く、必要な可用性とのバランスに悩んでいる - 性能や費用の課題は分かっていても、改善を継続する担当者が不足している ## 関連する観点 - 性能・拡張性 - コスト最適化 - 基盤設計・構成 - 障害対応・可用性 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=performance-assessment&source=%2Fproblems%2Fperformance-cost-optimization%2F) 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。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) 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](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) 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](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) 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](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) 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](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) 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。 ![Fastly 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.DxE1R1Zx_ZRYIxr.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Fastly 導入・運用支援](/services/fastly/) Fastly のエッジクラウドプラットフォームを活用し、高速、安全、スケーラブルなコンテンツ配信を支援します。 - 配信・キャッシュ設計: コンテンツの更新頻度、配信経路、キャッシュ単位を整理し、インスタントパージやサロゲートキーを活用する構成を設計します。 - VCL・API連携: VCLによる制御、Web UIやAPIからの設定変更、CMSや社内ツールとの連携を要件に合わせて整備します。 - ログ活用・運用改善: ログストリーミングとトラフィック制御を活用し、配信状況の把握と継続的な性能・運用改善を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 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](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 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](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 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。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 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 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 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](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 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。 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=performance-assessment&source=%2Fproblems%2Fperformance-cost-optimization%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Outcome ### [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) 負荷とボトルネックを計測し、変動や成長に追従できる性能・拡張性を設計します。 詳しく見る Outcome ### [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) 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。 詳しく見る Outcome ### [アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい](/outcomes/assess-architecture-fitness/) 現行構成と要件の差分を調べ、性能、可用性、セキュリティ、運用の改善優先度を明確にします。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る