クラウドコストの分析を AI にお任せ

前回記事に引き続き、New Relic MCPを使っていきたいと思います 💪

New Relicでは、Cloud Cost Intelligence というクラウドコスト最適化（FinOps）のための機能が昨年追加されまして、コストデータも扱えるようになっています。

自分の部署では、主にAWSとGoogle Cloudを使用していますので、AWS親アカウントおよびGoogle Cloud請求先アカウントから、コストデータをNew Relicに連携しています。

今回は、クラウドコストデータをAIに分析させるべく、再びシステムを構築してみました！

今回構築したシステム

アーキテクチャはこんな感じになります。もちろん今回のシステムも、クラウドコスト節約を意識して完全サーバーレスで構築しています 💰

現在は、月初に定期実行させて、前月分のコストデータを分析させています。

処理の流れとしては、AWS/Google Cloudそれぞれについて

1. 全アカウント/プロジェクトの概要取得して、削減の余地のあるTOP5を選出（Phase 1）

2. 各アカウント/プロジェクトについて、コスト状況を詳細分析（Phase 2 × N）

3. 各分析結果を集約し、Slackに通知（Phase 3）

といった形で、Claude API のレート制限に抵触しないように、複数Lambda関数をStepFunctionsで順次実行しております。（レート制限やMCP接続タイムアウトまわりの対応が地味に大変でした💦）

また、New Relic MCP Server と連携にあたっては、Claude API の MCP Connector ベータ機能を使用しています。

コスト削減提案の様子

Slack Appをアラート通知先のチャンネルに追加すれば、月初の第一営業日に通知されるようにしています。

👇 AWSについて

（長いので省略）

👇 Google Cloudについて

（長いので省略）

先月分のコストデータを対象として、コスト削減が推奨される項目と想定金額をAIが列挙してくれています。

ちなみに、EC2インスタンス単位だったりのリソース毎のコストデータも、クラウドサービスのデフォルトのコンソール画面だと見れなかったりしますが、↓ のように分析してくれるのが嬉しいポイントです！

まとめ

New Relic MCPを使って、クラウドコストの削減提案をするシステムを実装してみました。

最近はクラウドのアカウントの数もどんどん増えてきていますし、自分もこまめにクラウドコストを確認するほどマメではないので、設定ミスを含めコスト削減の余地があるアーキテクチャに気づきやすくなったのは良かったと思います。

一体これからコストをどれだけ削減できるのか…楽しみです 💰