以下の例では、架空の e-コマース企業である Buttercup Games のシナリオを取り上げます。

Buttercup Games のシニアサイト信頼性エンジニア（SRE）である Skyler は、エンジニアリング担当副社長から会社のインフラコストを削減するよう命じられます。過去 3 か月間、売上高に占めるインフラコストの割合が増加していました。

Skyler はクラウドプロバイダーからのレポートを確認し、同じ期間にネットワーク転送コストが大幅に増加していることに気付きました。ネットワーク転送のコスト削減が、企業のコスト削減の取り組みに大きく貢献すると認識しました。

経験豊富な SRE として、Skyler はクラウドプロバイダーがクロスゾーン、クロスリージョン、出力のトラフィックに課金していることを知っています。しかし、Buttercup Games が実行する Kubernetes 環境のため、どのサービスがこのネットワークトラフィックの増加の原因になっているのかはわかりません。

Network Explorer を開き、[Network workloads] ナビゲータを見ます。

[Cross zone traffic] チャートと [Top cross zone traffic] テーブルで、どのソースと通知先サービスが最もクロスゾーントラフィックを発生させているかを正確に特定することができます。

Skyler はネットワーク転送コストが高い原因を特定できたので、レプリカを減らしたり冗長性を失ったりすることなく、ゾーン内のトラフィックを局所化するためにクラスタの調整を開始できます。