GreenOps：クラウド請求を30%削減する7つのレバー。

クラウド請求が2年で2倍になりました。カーボンフットプリントも同様です。その間、インスタンスの40%がCPU 8%で稼働しています。GreenOpsはマーケティング姿勢ではありません：P&LとCSRDスコアの両方を救う最適化プログラムです。

最近のクライアント、欧州モビリティスケールアップで、以下の7つのレバーを適用しました。6か月後の結果：インフラ請求を30%削減、Scope 2排出量を半減、p99レイテンシは変わらず。レシピを紹介します。

1. ゾンビサーバーを殺す

最初の監査、最初の平手打ち：クライアントのEC2の18%が60日以上トラフィックなし。週次のLambdaスクリプトが非アクティブインスタンスをタグ付けし、Slackでオーナーチームに通知し、14日後にシャットダウンします。即時節約：月9,000ユーロ。

2. データドリブンのライトサイジング、勘ではなく

AWS Compute OptimizerとGCP Recommenderが正しい推奨を提供します。それを適用するかは別問題です。m5.2xlargeの60%をm5.largeまたはm6g.large（Graviton ARM）にダウンサイズしました。同一パフォーマンス、その範囲で請求は1/3。

3. カーボンアウェアコンピューティング

夜間バッチはグリッドがグリーンになるまで待てます。ElectricityMapまたはWattTime APIで、エネルギーミックスが低炭素のときに重いジョブ（MLトレーニング、動画エンコーディング、ETL）をスケジュールします。Kubernetesクラスタでは、Karpenter + カスタムスケジューラが仕事をします。

yaml
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: nightly-ml-training
  annotations:
    carbon-aware/enabled: "true"
    carbon-aware/max-intensity: "150"  # gCO2/kWh
    carbon-aware/window: "4h"
spec:
  schedule: "0 22 * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          nodeSelector:
            karpenter.sh/capacity-type: spot

4. 許容ワークロード向けスポットインスタンス

CIビルド、エンコーディング、MLトレーニング、Sparkジョブ：再起動可能なものはすべてスポットで動かすべきです。60〜90%の節約。EKS上のKarpenterが中断を痛みなく処理します。モビリティクライアントは非クリティカル負荷の70%をスポットに切り替え、月次22,000ユーロの利益。

5. 戦略的キャッシュ

CloudFrontまたはローカルRedisで提供される各リクエストは、APIコール1回減、つまりコンピュート削減、帯域幅削減、カーボン削減。アグレッシブなHTTPキャッシュ、適切なETag、stale-while-revalidate。12,000 RPSのエンドポイントで、ヒット率は30%から88%になりました。

6. アーカイブポリシー：S3 Intelligent-Tieringはオプションではない

2022年のログは監査時以外、誰の役にも立ちません。S3 Glacier Deep Archiveへのライフサイクルポリシー：GB-月あたり0.00099ドル対0.023ドル。800 TBのログで、年間節約：210,000ドル。そして未使用SSDディスクのカーボンも消えます。

7. リージョンを選ぶ

AWS eu-west-3（パリ）は原子力で56 gCO2/kWh。AWS ap-northeast-1（東京）はカーボン重ミックスで480 gCO2/kWh。レイテンシ非依存負荷（バッチ、アーカイブ）では、リージョンを調停することでコードに触れず排出量を削減できます。クライアントはアーカイブの40%をフランスに再配置：その範囲で-65%の排出量。

これら7つのレバーに再構築は不要です。エンジニアリング規律と役員スポンサーが必要です。インフラを監査し、数値化されたGreenOpsロードマップを構築したい方、当チームはコマンドモードで介入し、6週間で成果物を届けます。