AIによるコスト最適化ガイド
GIIP AIがインフラの使用パターンを分析し、不要なコストを削減してリソース効率を最大化する方法を案内します。
📋 概要
企業のインフラコストのかなりの部分は、割り当てられているが使用されていないリソースや、過剰に設定されたスペックから発生します。GIIP AIは、リアルタイムのメトリクスデータに基づいて最適なリソースサイズを提案し、コスト削減の機会を捉えます。
🔍 主要な分析と最適化機能
1. Rightsizing推薦（適正規模の算定）
- 分析: CPU、メモリ、ディスクI/Oパターンを7日間以上分析します。
- 推薦: 負荷の低いサーバーに対してスペックの低いインスタンスタイプへの変更を提案したり、ピーク時間帯のみリソースを増設するよう提案したりします。
2. 未使用リソース（ゾンビ資産）検知
接続されたインスタンスがないディスク（EBS/Disk）、割り当てられているが使用されていない公認IP、放置されたスナップショットなどを見つけ出し、リスト化して削除を勧告します。
3. 予約済みインスタンス（RI）およびスポットインスタンスの提案
ユーザーのワークロードパターンが一定の場合は予約済みインスタンスの購入を、一時的で中断可能な作業にはスポットインスタンスの活用を推薦し、最大70％以上のコスト削減を支援します。
🛠️ 最適化の適用方法
- GIIPの[コスト管理]ダッシュボードで [AI Recommendations] セクションを確認します。
- 分析レポートで提案される項目別の予想削減額を検討します。
- [Apply via Agent] ボタンをクリックすると、
エージェントが自動的にインスタンスタイプを変更したり、バックアップ後にリソースを整理したりします。Antigravity
📊 期待される効果
- 平均20〜40％のコスト削減: 定期的なAI分析と措置だけで、クラウドやオンプレミスのコストを大幅に削減できます。
- 可視性の確保: どのサービスがコストを過剰に消費しているかを直感的に把握できます。
バージョン: 1.0 最終更新日: 2026-03-19 ソースファイル:
giipv3/public/help/cost-optimization.ja.md