仕組み
- 発見 — CloudThinker は接続された AWS、GCP、Azure アカウントをスキャンし、リソース、設定、支出パターンを棚卸しします。
- 分析 — エージェントがリソースの利用状況、支出トレンド、設定パターンをクラウドネイティブのベストプラクティスと照合して評価します。
- レコメンド — Alex がドル換算の節約見込み額、工数レベル(Low/Medium/High)、リスク評価(Low/Medium/High)、実装手順を含む優先順位付きのレコメンデーションを生成します。
- 実装 — 承認のうえで、CloudThinker がレコメンデーションを実行するか、手動実行の詳細なガイドを提供します。
- 追跡 — Savings tracking が実装後の実際の節約額を見込み額と比較して測定します。
できること
| 機能 | 説明 | 詳細 |
|---|---|---|
| Recommendations | 節約額、工数、リスクを含むAI生成のコスト削減レコメンデーションをレビュー | Recommendations |
| Cost Analytics | アカウントとサービス全体の支出トレンド、予測、帰属を調査 | Analytics |
| リソース最適化 | インスタンスの適正サイズ化、アイドルリソースの検出、利用状況の分析 | Resources |
| Savings tracking | 実装済みレコメンデーションを追跡し、実際の節約額を見込み額と比較 | Savings |
| 継続的ガードレール | CloudKeepers のコストチェックをスケジュール実行し、無駄を驚きではなく検出として表面化 | CloudKeepers |
サポートされているリソースタイプ
CostOps は 58 種類以上の AWS リソースタイプと主要な GCP・Azure サービスを分析します。| プロバイダー | 領域 | カバレッジ |
|---|---|---|
| AWS | コンピュート | EC2(適正サイズ化、リザーブドインスタンス、スポット)、ECS、EKS、Lambda メモリチューニング、Batch、EMR、App Runner |
| AWS | ストレージ | S3 ライフサイクルとストレージクラス、EBS(未割り当て、過剰サイズ)、EFS スループット、Glacier アーカイブ |
| AWS | データベース | RDS サイズ調整とリザーブドインスタンス、DynamoDB キャパシティモード、DocumentDB、Neptune、Redshift、ElastiCache |
| AWS | ネットワーク | CloudFront キャッシング、ELB/ALB/NLB アイドル検出、NAT Gateway 効率化、Route 53、API Gateway |
| AWS | Analytics & AI | SageMaker エンドポイント、ノートブック、トレーニングジョブ、OpenSearch、Kinesis、Firehose、Glue |
| GCP | 全般 | Compute Engine(適正サイズ化、確約利用割引)、Cloud Run、Cloud Functions、Cloud SQL、GKE、Cloud Storage クラス |
| Azure | 全般 | Virtual Machines、Azure Kubernetes Service、Azure SQL Database、Blob Storage、App Services |
クイックスタート
任意のワークスペースチャットから Alex に最初のコスト分析を依頼しましょう:はじめる
Recommendations
コスト削減レコメンデーションの生成、レビュー、実装、追跡
Analytics
支出パターン、異常、予測を把握する
Keepers
無駄を検出として表面化する継続的なコストガードレールをスケジュール設定
Savings tracking
実現した節約額と最適化の結果を経時的に測定する