AZ900-Manage#84-2
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある SaaS 企業が Azure VM 100 台運用のコストを 30% 削減します。本番ワークロード、Dev/Test 環境、バッチ処理が混在しています。
解決策
Cost Anomaly Detection で異常コスト検知 + Cost Management の Tags 分析で部門別チャージバックを実現する。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由
Cost Anomaly Detection は AI/ML で日次コストの異常スパイクを自動検知し、放置による無駄を早期に発見できます。Tags 分析で部門別チャージバックを実装すると責任の所在が明確化し、部門ごとに削減動機が働きます。
【「いいえ」が違う理由】
異常検知と Tag ベース可視化は Cost Management の中核機能であり、両者を組み合わせることで継続的なコスト最適化文化を醸成できます。30% 削減目標達成を支える可視化基盤として機能します。
Cost Anomaly Detection は AI/ML で日次コストの異常スパイクを自動検知し、放置による無駄を早期に発見できます。Tags 分析で部門別チャージバックを実装すると責任の所在が明確化し、部門ごとに削減動機が働きます。
【「いいえ」が違う理由】
異常検知と Tag ベース可視化は Cost Management の中核機能であり、両者を組み合わせることで継続的なコスト最適化文化を醸成できます。30% 削減目標達成を支える可視化基盤として機能します。
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