個別最適化したクラウドの利用コストが肥大化
企業システムの基盤として急速に利用が広がってきたパブリッククラウド。特にSoE（Systems of Engagement）の領域では、DXの一環として早い段階からアマゾン ウェブ サービス（AWS）やMicrosoft Azureが採用されてきた。また最近はオンプレミスの仮想化基盤や物理サーバー上で動かしてきた業務システムを、クラウドへ移行する案件も増えている。さらには、BIや生成AIをフル活用するために、分析用のデータ基盤（SoI：System of Insight）をクラウド上に構築する事例も目立つようになっている。
このような流れの中で顕在化してきたのが、クラウドコストの肥大化だ。様々な開発プロジェクトでクラウドサービスを使うようになった結果、コストが個別最適な形で管理され、全社的なコスト最適化が図りにくくなっているのである。
また、草の根的に使われてきたクラウドサービスの中には、システム部門が管理しきれておらずシャドーIT化しているものも少なくない。この状況を放置することはビジネスリスクにつながるだろう。
難しいのは、むやみにコスト削減に走ってしまうと、リソース不足でパフォーマンスが悪化したり、最悪の場合、システム障害を起こしたりする危険性があることだ。ビジネス遂行に必要なリソースを確保しながらコストを抑制する「最適化」には、相応の体制を整えて臨む必要がある。それでは具体的に、どのような方法を選択すべきなのか。