コスト最適化
「気づいたら高い」を、設計と運用で防ぐ
クラウドやデータ基盤のコストは、頑張り方ではなく設計の組み方で決まります。
当社は、ストレージと計算（クエリ）の特性を分けて捉え、「なぜこの金額なのか説明できる状態」に落としたうえで、運用でコントロールできる形に整えます。
よくある課題
ストレージ費と計算費（クエリ課金）の関係が見えづらく、気づいたら高い
BIが重く、チューニングのためにリソース増強を繰り返してしまう
削減を急ぐと、性能や安定性などの運用品質が崩れるのが不安
変更が怖くて触れず、結果としてブラックボックス化し、運用コストが上がる
当社の考え方
コストは「置き方」と「回し方」で決まる。
ストレージ：Blob/ADLSの階層設計＋ライフサイクル管理で、低頻度データを自動退避。
計算：SynapseはServerless/Dedicatedの役割分担、予約容量、停止設計などで「設計してコントロール」する。
- 段階的に、止めずに整える -
小規模構成で「正しい筋道」をつくる
例：[業務アプリ] → [Azure SQL] → [Blob]（単一リージョン）
生データ突っ込みを避け、正規化・データ型最適化・キー整理で崩れにくい土台へ
利用拡大に合わせて中規模構成へ拡張
例：SQL(HA)+Cache、ETL：Synapse Pipeline、分析：ADLS＋Synapse（Serverless/Dedicated）
定常処理とアドホック分析を分離し、性能とコストのバランスを取りにいく
運用ルールと監視で「読めるコスト」にする
クエリ遅延や容量をAzure Monitorで定点観測し、改善サイクルを回す
「どのレポートをチューニングするか」「どのデータをアーカイブするか」を継続判断できる状態へ
成果物の一例
規模別アーキテクチャ案
小規模 / 中規模 / 将来拡張
スキーマ設計と品質ルール
正規化 / 命名 / キー / バリデーション
Synapse/ADLSの使い分け設計
Serverless/Dedicated、停止・予約容量方針
クエリ遅延 / 容量の監視設計と改善
サイクルの型を確立