予測には、過去の支出を分析し、将来の計画を評価することによって将来の支出を予測することが含まれます。機械学習 (ML) を利用する VMware Aria Cost の予測機能により、当月から今後 36 か月(約 3 年)までのコストを予測でき、過去 12 か月までの履歴データを選択できます。ML アルゴリズムのスイートは、複数のパラメータでトレーニングされ、合理的に正確な予測を提供するために周期性と季節性を考慮します。またこの機能は、クラウド インフラストラクチャとアプリケーションのライフサイクルの変更が予算、そして将来のクラウド投資の決定にどのような影響を与えるかを考慮されます。
ML を使用した予測を開始するには、ガバナンス > 予測(ベータ版) の順に移動します。
予測 ダッシュボードには、次の情報が含まれます。
グラフの下の表には、選択したカテゴリの 実績 および 予測 データが表示されます。表の下部にある水平スクロール バーを使用して、予測データを表示します。
ビジネス要件に応じて予測レポートの設定を変更できます。
時間間隔 | 予測期間 | 過去の時間枠 |
---|---|---|
月次 | デフォルトでは、次の 12 か月です。使用可能な時間範囲は、次の 1 か月から 36 か月(約 3 年)です。 | デフォルトでは、過去 12 か月です。使用可能な時間範囲は、過去 1 か月から 12 か月です。 |
毎週 | デフォルトでは、次の 52 週間です。使用可能な時間範囲は、次の 1 週間から 104 週間(約 2 年)です。 | デフォルトでは、過去 52 週間(約 12 か月)です。使用可能な時間範囲は、過去 1 週間から 52 週間です。 |
日単位 | デフォルトでは、次の 62 日間(約 2 か月)です。使用可能な時間範囲は、次の 1 日から 124 日間(約 4 か月)です。 | デフォルトでは、過去 62 日間(約 2 か月)です。使用可能な時間範囲は、過去 1 日から 62 日間です。 |
カテゴリ ドロップダウンからカテゴリを選択して、サービス項目、リージョン、またはアカウント レベルで予測コストを表示します。
時間範囲とカテゴリを選択したら、更新 をクリックします。選択した基準に従ってグラフの値が変更されるのを確認できます。
フィルタ オプションはグラフ値にのみ適用されることに注意してください。ウィジェットに表示されるコスト データは変更されません。
[カテゴリ] 内の特定の期間でより具体的な予測コスト データを得るには、次の フィルタ オプションを使用します。
履歴データに基づいて、予算コストを特定の期間の実際のコストまたは予測コストと比較できます。フィルタ ペインで、既存の予算のリストから必要な予算を選択し、適用 をクリックします。予算情報は、年間予算 ウィジェットに表示されます。
[年間予算] ウィジェットには、予算を選択した場合にのみ値が表示されることに注意してください。
グラフには、実績と予算、予測と予算の情報が点線で表示されます。データ ポイントにカーソルを合わせると、指定した期間の値が表示されます。
成長係数は、今後のコストを予測する際に機械学習モデルによって考慮されるレートです。これにより、必要な変化率を入力して、予想される将来の変化に基づいて予測をシミュレートできます。たとえば、ML スイートがポートフォリオの前年比 10% の成長を特定し、一方でビジネスの理解に基づいてより多くのビジネスが予想され、インフラストラクチャ コストが 5% 増えるとします。成長係数の値として 5% を入力できます。ML スイートは、元の 10% の予測に加えて、この 5% を考慮します。
[成長係数] フィールドを使用すると、特定の四半期または月の成長率を追加できます。現在、VMware Aria Cost は年間および四半期の成長要因をサポートしていますが、カスタムの成長係数オプションは近日中に利用可能になります。