클라우드에 구축하면 확장부터 최신 기술, 내결함성에 이르기까지 수많은 이점이 있습니다.그러나 시간이 지남에 따라 이러한 이점이 약화되고 클라우드의 ROI가 감소할 수 있는 비용 상승을 우리 모두 경험해 왔습니다.100여 개의 고객 계정을 관리하면서 클라우드 만족도를 극대화할 수 있는 8가지 비용 관리 “비밀”이 꾸준히 확인되고 있습니다.
- 80/20 규칙이 클라우드에 적용됩니다. -- 클라우드 서비스의 20% 가 지출의 80% 이상을 차지할 가능성이 높습니다.활용도가 낮은 리소스를 정리하는 것은 비용 최적화 프로세스의 일부이지만, 일반적으로 FinOps의 노력을 가장 비용이 많이 드는 서비스/팀에 집중하는 것이 가장 많은 비용 절감 효과를 가져옵니다.이를 위해서는 AutoSavings를 간단히 적용하여 빠른 성공을 거둘 수 있습니다. 하지만 현대화 및 아키텍처 평가와 결합하면 기업은 월별 지출의 상당 부분을 빠르게 줄일 수 있습니다.
- 태깅은 강력하지만 활용도가 낮습니다. - 체계적인 클라우드 리소스 태깅을 통해 세부적인 비용 가시성과 최적화가 가능하지만 완전히 구현하려면 규율과 사전 고려가 필요합니다.개발자들은 태깅 분류 체계를 미리 고려하지 않고 인프라를 배포하는 경우가 많기 때문에 대부분의 기업에서는 이를 미처 고려하지 않는 경우가 많습니다.자동 태그를 사용하는 것도 프로세스의 한 부분이지만 비용 할당 태그 또는 표준 태그를 사용하면 비용을 비용 센터에 매핑하고 당면한 문제에 대한 심층 분석 및 상관 관계 분석을 더 잘 수행할 수 있습니다.비용 절감에 직접적으로 기인하는 것은 아니지만 태깅 관행은 아무리 작은 비즈니스라도 반드시 갖추어야 할 필수 사항입니다.
- 모든 지출 데이터가 똑같이 투명한 것은 아닙니다. - 스토리지, 네트워크 송신 요금, 할인/크레딧과 같은 서비스는 기본 클라우드 도구로는 지출 데이터를 명확하게 파악하기 어렵습니다.
- 네트워크 송신 요금: 클라우드 제공업체는 네트워크에서 유출되는 트래픽 (이그레스) 에 대해 세분화된 결제 데이터를 항상 노출하지는 않습니다.송신 요금은 소스, 서비스 또는 지역별로 분류되지 않고 모두 합산되는 경우가 많습니다.따라서 어떤 워크로드 또는 구성 요소가 이그레스 비용을 유발하는지 정확히 찾아내기가 어려워 관리자가 비용을 상쇄할 정도입니다.(VPC, 서브넷, 게이트웨이, 로드 밸런서 및 인터페이스에 태그를 할당하면 보다 포괄적인 그림을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.)
- 스토리지: 클라우드 스토리지 계층의 청구 구조는 복잡하며 액세스 및 복제와 같은 요소가 비용에 영향을 미칩니다.어떤 스토리지 구성 변경으로 인해 어떤 요금이 발생했는지 추적하기가 지루할 수 있는 세부 항목으로 표시됩니다.
- 크레딧 및 할인: 클라우드 제공업체는 다양한 인센티브, 약정 사용 할인, 예약 인스턴스 할인을 제공합니다.그러나 구체적인 크레딧 및 관련 달러 가치는 종종 모호합니다.어떤 크레딧이 어디에 적용되었는지에 대한 투명성이 없는 상태에서 일부 요금은 더 낮아질 수 있으며, 이로 인해 전체 할인을 놓칠 수 있습니다.
- 예약 용량을 확약할 때의 어려움 - 예약 컴퓨팅에 대한 사전 약정을 통해 상당한 클라우드 비용 절감 효과를 얻을 수 있지만, 많은 기업은 이러한 할인을 미루고 있습니다.프로세스를 자동화하고 위험을 제거할 수 있는 도구를 사용할 수 있음에도 불구하고 클라우드 관리자는 여전히 수용하기를 주저하는 경우가 많습니다.
그 이유는 관리자가 클라우드 민첩성에 한계를 느끼거나 예약 용량을 효과적으로 관리하는 도구에 익숙하지 않기 때문에 예약을 미루기 때문입니다.실제로 최신 클라우드 관리 플랫폼에는 이러한 병목 현상을 없애주는 예약 자동화 기능이 있습니다. 이를 통해 과거 사용량을 기반으로 용량을 자동으로 크기 조정, 구매, 적정 규모 조정, 재판매할 수 있으며 AI 또는 알고리즘 정밀도를 통해 리소스 투입 위험을 크게 줄일 수 있습니다.또한 DevOps 팀은 자동 비용 절감으로 전환하면 요금이 청구서에서 제외될 경우 실제 요율이나 애플리케이션 비용에 대한 가시성이 낮아질 것이라고 우려하고 있습니다.업계 최고의 클라우드 비용 분석 도구는 할인 플랜과 기본적으로 통합되므로 실제로 실현된 절감액, 사용률 및 약정 지출에 대한 수익을 정확하게 보고할 수 있습니다.약간의 학습 기간이 필요하긴 하지만 우려하는 사항보다 이점이 훨씬 큽니다.
- FinOps 도구 및 운영 모범 사례의 등장 - FinOps 기술 및 프레임워크의 에코시스템 확장 덕분에 클라우드 비용 관리는 수동 보고에서 자동화된 실시간 최적화로 발전했습니다.하지만 자주 간과되는 요소 중 하나는 “Ops” 구성 요소입니다.운영 접근 방식에서는 거버넌스 및 보안 태세 작업뿐만 아니라 비용 및 지출 관리 활동과 관련된 작업도 할당, 추적 및 관리하기 위한 워크플로우와 절차를 구현해야 합니다.
- 저축 계획 최적화는 우선 적정 규모 결정에 달려 있습니다. — AWS Savings Plan, Azure 예약 인스턴스 및 GCP 약정 사용 할인은 클라우드 비용을 크게 절감할 수 있지만 적절한 규모의 워크로드 없이 무턱대고 적용하면 미사용 용량과 지출 낭비로 이어집니다.장기 예약보다 먼저 구조화된 지출 분석과 적절한 규모 조정이 선행되어야 합니다.적정 규모 조정 전에 자동 절감 기능을 통해 예약 인스턴스를 구매하면 예약 사용률이 낮아질 수 있습니다.
- 고립된 자원으로 인한 예산 낭비 - 클라우드 환경은 기본적으로 시간이 지남에 따라 확장되어 사용되지 않는 스토리지 볼륨, 유휴 데이터베이스, 좀비 테스트 인스턴스 등으로 인해 요금이 증가합니다.고립된 리소스는 거의 피할 수 없는 구독세와 같습니다. 퍼블릭 클라우드 공급업체는 고객의 평균 지출 중 시간이 지나면서 틈을 뚫고 나가는 미사용, 고립 리소스에서 나오는 비율을 보여주는 데이터를 자발적으로 제공하지 않습니다.FinOps 팀은 “고립된” 리소스를 없애기 위해 워크플로우 자동화와 리소스 인벤토리가 필요합니다.이것이 환경의 나머지 80% 입니다.유휴 상태 및 미사용 상태에 대한 경고가 포함된 자동화는 다양한 저비용 리소스를 관리하는 데 도움이 됩니다.
- 이상 탐지를 통한 비용 대폭 절감 - 가장 큰 인프라 비용 급증 중 일부는 사용량 증가가 아니라 크립토 마이닝 멀웨어, 런어웨이 배치 작업 또는 백엔드 성능 문제와 같은 이상 요인에 기인합니다.ML 기반 이상 경고는 이러한 문제를 조기에 신고할 수 있습니다.변칙 도구가 없는 조직은 예상치 못한 클라우드 비용 중 상당수가 트래픽 급증이 아니라 앞서 언급한 것과 같은 이상치 현상에서 비롯된다는 사실을 깨닫지 못합니다. 심지어 데이터 파이프라인 오류나 잘못된 아키텍처 선택도 위험에 노출될 수 있습니다.통계 모델 및 ML을 사용한 클라우드 비용 이상 탐지를 통해 비용이 많이 드는 이러한 '알려지지 않은 상황'을 조기에 쉽게 발견할 수 있으므로 클라우드 운영자의 주간 또는 일상 업무에서 활용도가 높습니다.
클라우드 비용을 최적화하고 효율성을 극대화하기 위한 재무 관리를 위한 잘 알려지지 않은 8가지 비결을 소개합니다.간과되고 있는 FinOps 모범 사례를 도입하면 기업은 클라우드 예산 변동을 제어하고 클라우드 투자의 경제적 이익을 최대한 실현할 수 있습니다.
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