ライトサイジング

クラウドの仮想サーバやデータベースの性能・容量を、実際の利用状況に見合った大きさに調整すること。CPUやメモリの使用率などの監視データをもとに、過剰な資源は小さく、不足する資源は大きくして、性能を保ちながら無駄な費用を減らす。利用状況は変わるため、継続的に見直す。

サーバの稼働時間、データの保存量や転送量、処理したデータ量など、実際に使った分だけ料金を支払う課金方式。初期費用がかからず、需要の変動に合わせて費用も増減するが、使い方によっては想定外に高額になるため、利用量の監視や予算のアラートの設定が必要となる。

クラウドの各リソースに、部門、プロジェクト、環境（本番・開発）などを表すタグ（キーと値の組）を付け、その単位で利用料金を集計して費用を負担先に配分すること。どの部門や事業がどれだけ費用を使っているかを可視化して責任の所在を明確にする。タグの付け忘れを防ぐ規則の整備が前提となる。

入力された依頼の内容や難しさを判定し、複数のAIモデルの中から適したものを選んで処理を振り分ける仕組み。簡単な質問は安価で速い小さなモデルに、複雑な推論が要るものは高性能なモデルに回すことで、品質を保ちながら費用と応答時間を抑える。振分けの基準には、分類用のモデルやルール、費用と性能の目標が使われる。

現在と将来の需要に対して、サービスとそれを支える資源が十分な容量・能力を持つように計画し、監視し、調整するプロセス。CPU、記憶装置、ネットワーク、要員などの使用状況と性能を測定し、需要の予測に基づいて増強や最適化を行う。キャパシティ管理ともいう。