Execution Context
コスト異常検知モジュールは、コンピューティングインフラストラクチャを監視し、不規則な支出傾向を検知します。過去の課金データで学習させた機械学習モデルを活用することで、正当な運用上の増加と、疑わしい不正な支出の異常を区別します。この機能により、FinOpsチームは、財務の安定に影響が出る前に、予算超過を積極的に対応することができます。
システムは、コンピューティングクラスタからリアルタイムの課金イベントを継続的に収集し、各環境に対して動的なベースライン消費プロファイルを構築します。
統計アルゴリズムは、現在のリソース使用状況を過去の平均値と比較し、設定された閾値を超える変動が見られる場合にアラートを発します。
検知された時点でアラートが即時生成され、影響を受けるサービスの詳細な情報と、予測される財務への影響が提供されます。
Operating Checklist
検出エンジンを初期化するには、ベースラインパラメータを設定し、対象となるコンピューティング環境を選択してください。
過去の利用データを収集し、統計モデルを用いて通常の消費パターンを学習させます。
リアルタイムで現在の指標を確立された基準値と比較分析し、異常を検出します。
根本原因分析と推奨される是正措置を含むアラートを生成し、配信します。
Integration Surfaces
請求API連携
請求データおよび利用状況メトリクスの自動取り込みにより、異常検知のための正確な基準値算出を保証します。
アラート通知サービス
FinOpsに関わる関係者に対して、大幅な支出の逸脱が検出された際に、リアルタイムで通知を提供します。
ダッシュボード可視化
インタラクティブなグラフで、トレンドライン、変動率、および監視対象となったコンピューティングリソースに対する推奨アクションを表示します。
