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CASE CI-08

Azure 既存環境のアドバイザリー(構成の可視化とコスト最適化)

過去に構築された Azure 環境について「今の構成が適切か」「コストは下げられるか」を第三者として評価。構成図とパラメータシートで現状を可視化し、業務ピークを含む 2 週間の性能データからサイジングとコストの最適化案を報告しました。

プロジェクト概要

お客様国内企業(Azure 既存環境を運用中)(非公開)
事業領域Cloud Integration
規模Azure サブスクリプション 2 系統(本番用・外部接続用)。調査対象は主に仮想マシン(CPU・メモリ)
期間キックオフから報告会まで約 2 か月(環境調査 → 2 週間の性能データ収集 → 報告書作成 → 報告会)
支援範囲
  • Azure ポータルからの環境調査(各リソースの設定確認)
  • 環境構成図・パラメータシートの作成
  • 性能データ収集の対象整理と Log Analytics の収集設定支援
  • 約 2 週間(業務ピークを含む)の性能データ収集
  • 設定改善案とサイジング・コスト最適化案をまとめた結果報告書
  • 報告会の開催
技術
AzureアセスメントLog Analyticsコスト最適化サイジング
使用サービス・製品Microsoft Azure/Azure Monitor / Log Analytics(性能データ収集)/Azure Virtual Machines/Azure Cost Management/パラメータシート・環境構成図

お客様の課題

運用中の Azure 環境は、構築時の設計書と現状が合っているか分からず、どのリソースがどう設定されているかを把握できる文書がありませんでした。担当者の異動もあり、環境の全体像を第三者の目で整理し直す必要がありました。

仮想マシンのサイズは構築時のまま据え置かれており、実際の CPU・メモリの使用状況と合っているか、コストに無駄がないかを判断する材料がありませんでした。

進め方

確認用アカウントで Azure ポータルからお客様テナントの各リソース設定を確認し、当社フォーマットで環境構成図とパラメータシートを作成。仮想マシン OS 内の設定は対象外とし、ポータルから確認できる範囲で現状を正確に文書化しました。

性能データを収集・分析する対象(主に仮想マシンの CPU・メモリ)を整理し、Log Analytics で収集できる構成になっているかを確認。未設定の場合は収集設定と仮想マシンの接続を支援したうえで、業務ピークの時期に合わせて約 2 週間のデータを収集しました。

環境調査と使用状況調査の結果から、現状の設定に対する改善案と、性能データに基づくサイジング・コストの最適化案を結果報告書にまとめ、報告会で説明。次のアクション(サイズ変更、不要リソースの整理、予約の検討など)をお客様が判断できる形で提示しました。

構成と対応のポイント

現状を文書に落とす

環境構成図とパラメータシートを作成し、「何がどう設定されているか」を誰でも追える状態に。以後の変更管理や引き継ぎの基準になります。

推測ではなく実測でサイジング

Log Analytics で業務ピークを含む 2 週間の CPU・メモリを収集し、実際の使用率から適正サイズを判断。過剰・不足の両方を根拠付きで示しました。

設定改善とコスト最適化を分けて提示

セキュリティや可用性に関わる設定の改善案と、サイズ変更・不要リソース整理・予約割引などのコスト最適化案を分けて整理し、優先度をつけました。

実施は別途、判断材料に徹する

アドバイザリーは評価と提案までを範囲とし、変更作業は含めません。お客様が社内で判断し、必要なものだけを次のステップとして依頼できる形にしました。

成果

担当した工程

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