대부분의 기업은 “모니터링”만으로 클라우드를 충분히 관리하고 있다고 생각합니다. 매일 대시보드를 확인하고, 월간 사용 리포트를 검토하며, 비용 알림을 설정하는 것이죠. 그러나 모니터링에서 행동이 멈춘다면, 클라우드 최적화의 수많은 기회를 놓치고 있는 셈입니다.
사실, 모니터링만으로는 최적화가 이루어지지 않습니다. 최적화 없이는 클라우드 비용이 제어되지 않고, 자원이 비효율적으로 배분되며, 팀의 작업량 또한 불필요하게 증가합니다.
많은 클라우드 운영팀이 현재 상태에 답답함을 느낍니다. 데이터는 있지만 인사이트는 없고, 숫자는 보이지만 빠르게 대응하지 못하죠. 각기 다른 도구를 사용하다 보니 알림은 넘치지만, 정작 중요한 이상 징후는 놓치는 경우가 많습니다. 비용 급등이 오랫동안 감지되지 않기도 하고, 어떤 팀이 초과 사용을 했는지조차 모르는 경우도 있습니다.
이런 단절은 예산 낭비, 느린 의사결정, 그리고 수동적인 운영으로 이어집니다. 문제는 모니터링 자체가 아니라, 그 뒤에 있는 인공지능과 자동화의 부재입니다.
FinOps Plus에서는 AI가 조용한 팀원처럼 작동합니다. 클라우드 사용 패턴을 학습하고, 이상 징후나 유휴 자원과 같은 비정상적인 현상을 자동으로 감지합니다. 실시간으로 작동하는 이상 탐지 기능은 과거와 현재의 데이터를 모두 분석하여 문제를 조기에 발견하며, AutoSavings 기능은 사용되지 않거나 과도하게 할당된 인스턴스를 자동으로 식별해 중지 또는 종료를 제안하거나 실행합니다. 문제를 발견하는 데 그치지 않고, 빠르게 해결할 수 있도록 돕습니다.
또한, 예산 예측 기능을 통해 실사용 데이터를 기반으로 미래의 지출을 예측할 수 있어, 팀이 예산을 초과하기 전에 미리 대비할 수 있습니다. 팀, 프로젝트, 또는 역할별로 예산을 설정하고 실시간 지출 추이를 감시함으로써, 관련 이해관계자들이 사전에 통제할 수 있는 환경을 제공합니다.
무엇보다 중요한 것은, 모든 것을 하나의 통합된 대시보드로 볼 수 있다는 점입니다. 이를 통해 FinOps, 엔지니어링, 비즈니스 부서가 같은 데이터를 기반으로 목표, 성과, 실행 방안을 실시간으로 공유하고 협업할 수 있습니다.
전통적인 모니터링 도구는 문제가 발생한 이후 능동적인 대처가 어렵습니다. 반면, FinOps Plus는 AI를 클라우드 최적화의 중심에 배치하여 예측하고, 대응하며, 자동화하는 환경을 제공합니다.
대표적인 AI 활용 사례 중 하나는 AutoSavings입니다. 단순히 사용 데이터를 분석하는 수준이 아니라, 서비스 사용 패턴을 학습하여 최적의 시점과 규모로 RI(예약 인스턴스) 또는 Savings Plan(절감 계획) 구매를 추천하고 실행합니다. 이는 사람의 개입 없이도 지속적인 비용 절감을 가능하게 하며, 자원 활용 효율성을 높여줍니다.
AI는 예산 예측 기능에도 통합되어 있습니다. 실시간 지출 데이터를 분석하고, 예산 초과 가능성을 미리 감지해 팀에 알림을 보냅니다. 이를 통해 팀, 프로젝트, 또는 역할(Persona) 단위로 예산을 체계적으로 관리할 수 있고, 각 부서 담당자들은 보다 능동적으로 예산을 통제할 수 있습니다.
여기에 더해, 이상 탐지 기능은 과거의 사용 패턴을 분석해 비정상적인 클라우드 사용 행태나 이상 지점을 조기에 찾아냅니다. 단순한 경고가 아니라, 의미 있는 인텔리전스로 작동하여 팀이 보다 중요한 사안에 집중할 수 있게 합니다.
FinOps Plus의 이러한 AI 기능들 — 예측, 이상 탐지, 리포팅 — 그리고 그 기반에 있는 AutoSavings 자동화는 클라우드 모니터링을 단순한 확인 도구가 아닌, 지능적이고 자동화된 최적화 플랫폼으로 끌어올립니다.
회사 A는 빠르게 성장 중인 디지털 서비스 제공업체로, 새로운 서비스와 고객 증가에 대응하기 위해 클라우드 인프라를 빠르게 확장했습니다. 단 6개월 만에 클라우드 사용량이 8배 증가하면서 인프라 비용이 급격히 상승했고, 이에 따라 효율적인 비용 관리를 위한 압박도 커졌습니다.
FinOps Plus를 도입하기 전, 회사 A는 클라우드 비용을 추적하기 위해 수작업 프로세스와 분산된 도구에 의존했습니다. 예산 예측은 정적인 스프레드시트를 기반으로 하다 보니 초과 지출을 사전에 파악하기 어려웠고, 잘못된 설정으로 발생한 급격한 비용 상승 같은 이상 징후는 월말까지도 감지되지 않는 경우가 많았습니다. 보고는 지연되거나 일관성이 없어 어느 프로젝트나 부서에서 비용을 초과했는지 명확히 파악하기 어려웠습니다. 클라우드 최적화 역시 사후 대응 중심이었으며, 유휴 리소스를 수동으로 탐색해야 했기 때문에 많은 시간과 노력이 소요되었고 절감 기회를 놓치기도 했습니다.
FinOps Plus와 AutoSavings를 도입한 후, 회사 A는 클라우드 환경에 대한 중앙 집중화된 가시성과 실시간 제어 기능을 확보했습니다. AI 기반의 예산 예측 기능은 예상 지출이 목표치를 초과할 것으로 판단되면 사전에 경고를 제공하여 사전 대응이 가능해졌습니다. 이상 탐지 기능은 클라우드 사용량을 실시간으로 모니터링하며, 예기치 않은 컴퓨트 또는 스토리지 비용 급증 등 비정상적인 사용 패턴을 즉시 감지합니다. 자동화된 보고 기능을 통해 팀과 리더십은 지출 패턴, 사용 추세, 커밋먼트 추천 사항 등을 바탕으로 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다. 무엇보다도, AutoSavings는 유휴 또는 과소 사용 리소스를 자동으로 식별하고 적정 규모로 조정하여 수작업 없이도 클라우드 비용을 최적화합니다.
FinOps Plus 도입 이후, 회사 A는 전체 클라우드 비용을 30% 절감할 수 있었습니다. 예산 초과 문제는 사전에 방지되었고, 대시보드를 통한 팀 간 협업도 향상되었으며, 수동 모니터링 및 최적화에 들이던 시간이 크게 줄었습니다. 기존에 며칠씩 걸리던 작업이 이제는 자동화되어, 회사 A는 클라우드 비용을 통제하면서 핵심 비즈니스 성장에 더욱 집중할 수 있게 되었습니다.
OpsNow와 함께라면, 클라우드 팀은 문제 해결에 들이는 시간을 줄이고, 더 많은 시간을 혁신에 집중하는 데 사용할 수 있습니다. 지금 상담하고, 30일 무료 체험을 시작하세요.
대부분의 기업은 “모니터링”만으로 클라우드를 충분히 관리하고 있다고 생각합니다. 매일 대시보드를 확인하고, 월간 사용 리포트를 검토하며, 비용 알림을 설정하는 것이죠. 그러나 모니터링에서 행동이 멈춘다면, 클라우드 최적화의 수많은 기회를 놓치고 있는 셈입니다.
사실, 모니터링만으로는 최적화가 이루어지지 않습니다. 최적화 없이는 클라우드 비용이 제어되지 않고, 자원이 비효율적으로 배분되며, 팀의 작업량 또한 불필요하게 증가합니다.
많은 클라우드 운영팀이 현재 상태에 답답함을 느낍니다. 데이터는 있지만 인사이트는 없고, 숫자는 보이지만 빠르게 대응하지 못하죠. 각기 다른 도구를 사용하다 보니 알림은 넘치지만, 정작 중요한 이상 징후는 놓치는 경우가 많습니다. 비용 급등이 오랫동안 감지되지 않기도 하고, 어떤 팀이 초과 사용을 했는지조차 모르는 경우도 있습니다.
이런 단절은 예산 낭비, 느린 의사결정, 그리고 수동적인 운영으로 이어집니다. 문제는 모니터링 자체가 아니라, 그 뒤에 있는 인공지능과 자동화의 부재입니다.
FinOps Plus에서는 AI가 조용한 팀원처럼 작동합니다. 클라우드 사용 패턴을 학습하고, 이상 징후나 유휴 자원과 같은 비정상적인 현상을 자동으로 감지합니다. 실시간으로 작동하는 이상 탐지 기능은 과거와 현재의 데이터를 모두 분석하여 문제를 조기에 발견하며, AutoSavings 기능은 사용되지 않거나 과도하게 할당된 인스턴스를 자동으로 식별해 중지 또는 종료를 제안하거나 실행합니다. 문제를 발견하는 데 그치지 않고, 빠르게 해결할 수 있도록 돕습니다.
또한, 예산 예측 기능을 통해 실사용 데이터를 기반으로 미래의 지출을 예측할 수 있어, 팀이 예산을 초과하기 전에 미리 대비할 수 있습니다. 팀, 프로젝트, 또는 역할별로 예산을 설정하고 실시간 지출 추이를 감시함으로써, 관련 이해관계자들이 사전에 통제할 수 있는 환경을 제공합니다.
무엇보다 중요한 것은, 모든 것을 하나의 통합된 대시보드로 볼 수 있다는 점입니다. 이를 통해 FinOps, 엔지니어링, 비즈니스 부서가 같은 데이터를 기반으로 목표, 성과, 실행 방안을 실시간으로 공유하고 협업할 수 있습니다.
전통적인 모니터링 도구는 문제가 발생한 이후 능동적인 대처가 어렵습니다. 반면, FinOps Plus는 AI를 클라우드 최적화의 중심에 배치하여 예측하고, 대응하며, 자동화하는 환경을 제공합니다.
대표적인 AI 활용 사례 중 하나는 AutoSavings입니다. 단순히 사용 데이터를 분석하는 수준이 아니라, 서비스 사용 패턴을 학습하여 최적의 시점과 규모로 RI(예약 인스턴스) 또는 Savings Plan(절감 계획) 구매를 추천하고 실행합니다. 이는 사람의 개입 없이도 지속적인 비용 절감을 가능하게 하며, 자원 활용 효율성을 높여줍니다.
AI는 예산 예측 기능에도 통합되어 있습니다. 실시간 지출 데이터를 분석하고, 예산 초과 가능성을 미리 감지해 팀에 알림을 보냅니다. 이를 통해 팀, 프로젝트, 또는 역할(Persona) 단위로 예산을 체계적으로 관리할 수 있고, 각 부서 담당자들은 보다 능동적으로 예산을 통제할 수 있습니다.
여기에 더해, 이상 탐지 기능은 과거의 사용 패턴을 분석해 비정상적인 클라우드 사용 행태나 이상 지점을 조기에 찾아냅니다. 단순한 경고가 아니라, 의미 있는 인텔리전스로 작동하여 팀이 보다 중요한 사안에 집중할 수 있게 합니다.
FinOps Plus의 이러한 AI 기능들 — 예측, 이상 탐지, 리포팅 — 그리고 그 기반에 있는 AutoSavings 자동화는 클라우드 모니터링을 단순한 확인 도구가 아닌, 지능적이고 자동화된 최적화 플랫폼으로 끌어올립니다.
회사 A는 빠르게 성장 중인 디지털 서비스 제공업체로, 새로운 서비스와 고객 증가에 대응하기 위해 클라우드 인프라를 빠르게 확장했습니다. 단 6개월 만에 클라우드 사용량이 8배 증가하면서 인프라 비용이 급격히 상승했고, 이에 따라 효율적인 비용 관리를 위한 압박도 커졌습니다.
FinOps Plus를 도입하기 전, 회사 A는 클라우드 비용을 추적하기 위해 수작업 프로세스와 분산된 도구에 의존했습니다. 예산 예측은 정적인 스프레드시트를 기반으로 하다 보니 초과 지출을 사전에 파악하기 어려웠고, 잘못된 설정으로 발생한 급격한 비용 상승 같은 이상 징후는 월말까지도 감지되지 않는 경우가 많았습니다. 보고는 지연되거나 일관성이 없어 어느 프로젝트나 부서에서 비용을 초과했는지 명확히 파악하기 어려웠습니다. 클라우드 최적화 역시 사후 대응 중심이었으며, 유휴 리소스를 수동으로 탐색해야 했기 때문에 많은 시간과 노력이 소요되었고 절감 기회를 놓치기도 했습니다.
FinOps Plus와 AutoSavings를 도입한 후, 회사 A는 클라우드 환경에 대한 중앙 집중화된 가시성과 실시간 제어 기능을 확보했습니다. AI 기반의 예산 예측 기능은 예상 지출이 목표치를 초과할 것으로 판단되면 사전에 경고를 제공하여 사전 대응이 가능해졌습니다. 이상 탐지 기능은 클라우드 사용량을 실시간으로 모니터링하며, 예기치 않은 컴퓨트 또는 스토리지 비용 급증 등 비정상적인 사용 패턴을 즉시 감지합니다. 자동화된 보고 기능을 통해 팀과 리더십은 지출 패턴, 사용 추세, 커밋먼트 추천 사항 등을 바탕으로 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다. 무엇보다도, AutoSavings는 유휴 또는 과소 사용 리소스를 자동으로 식별하고 적정 규모로 조정하여 수작업 없이도 클라우드 비용을 최적화합니다.
FinOps Plus 도입 이후, 회사 A는 전체 클라우드 비용을 30% 절감할 수 있었습니다. 예산 초과 문제는 사전에 방지되었고, 대시보드를 통한 팀 간 협업도 향상되었으며, 수동 모니터링 및 최적화에 들이던 시간이 크게 줄었습니다. 기존에 며칠씩 걸리던 작업이 이제는 자동화되어, 회사 A는 클라우드 비용을 통제하면서 핵심 비즈니스 성장에 더욱 집중할 수 있게 되었습니다.
OpsNow와 함께라면, 클라우드 팀은 문제 해결에 들이는 시간을 줄이고, 더 많은 시간을 혁신에 집중하는 데 사용할 수 있습니다. 지금 상담하고, 30일 무료 체험을 시작하세요.
대부분의 기업은 “모니터링”만으로 클라우드를 충분히 관리하고 있다고 생각합니다. 매일 대시보드를 확인하고, 월간 사용 리포트를 검토하며, 비용 알림을 설정하는 것이죠. 그러나 모니터링에서 행동이 멈춘다면, 클라우드 최적화의 수많은 기회를 놓치고 있는 셈입니다.
사실, 모니터링만으로는 최적화가 이루어지지 않습니다. 최적화 없이는 클라우드 비용이 제어되지 않고, 자원이 비효율적으로 배분되며, 팀의 작업량 또한 불필요하게 증가합니다.
많은 클라우드 운영팀이 현재 상태에 답답함을 느낍니다. 데이터는 있지만 인사이트는 없고, 숫자는 보이지만 빠르게 대응하지 못하죠. 각기 다른 도구를 사용하다 보니 알림은 넘치지만, 정작 중요한 이상 징후는 놓치는 경우가 많습니다. 비용 급등이 오랫동안 감지되지 않기도 하고, 어떤 팀이 초과 사용을 했는지조차 모르는 경우도 있습니다.
이런 단절은 예산 낭비, 느린 의사결정, 그리고 수동적인 운영으로 이어집니다. 문제는 모니터링 자체가 아니라, 그 뒤에 있는 인공지능과 자동화의 부재입니다.
FinOps Plus에서는 AI가 조용한 팀원처럼 작동합니다. 클라우드 사용 패턴을 학습하고, 이상 징후나 유휴 자원과 같은 비정상적인 현상을 자동으로 감지합니다. 실시간으로 작동하는 이상 탐지 기능은 과거와 현재의 데이터를 모두 분석하여 문제를 조기에 발견하며, AutoSavings 기능은 사용되지 않거나 과도하게 할당된 인스턴스를 자동으로 식별해 중지 또는 종료를 제안하거나 실행합니다. 문제를 발견하는 데 그치지 않고, 빠르게 해결할 수 있도록 돕습니다.
또한, 예산 예측 기능을 통해 실사용 데이터를 기반으로 미래의 지출을 예측할 수 있어, 팀이 예산을 초과하기 전에 미리 대비할 수 있습니다. 팀, 프로젝트, 또는 역할별로 예산을 설정하고 실시간 지출 추이를 감시함으로써, 관련 이해관계자들이 사전에 통제할 수 있는 환경을 제공합니다.
무엇보다 중요한 것은, 모든 것을 하나의 통합된 대시보드로 볼 수 있다는 점입니다. 이를 통해 FinOps, 엔지니어링, 비즈니스 부서가 같은 데이터를 기반으로 목표, 성과, 실행 방안을 실시간으로 공유하고 협업할 수 있습니다.
전통적인 모니터링 도구는 문제가 발생한 이후 능동적인 대처가 어렵습니다. 반면, FinOps Plus는 AI를 클라우드 최적화의 중심에 배치하여 예측하고, 대응하며, 자동화하는 환경을 제공합니다.
대표적인 AI 활용 사례 중 하나는 AutoSavings입니다. 단순히 사용 데이터를 분석하는 수준이 아니라, 서비스 사용 패턴을 학습하여 최적의 시점과 규모로 RI(예약 인스턴스) 또는 Savings Plan(절감 계획) 구매를 추천하고 실행합니다. 이는 사람의 개입 없이도 지속적인 비용 절감을 가능하게 하며, 자원 활용 효율성을 높여줍니다.
AI는 예산 예측 기능에도 통합되어 있습니다. 실시간 지출 데이터를 분석하고, 예산 초과 가능성을 미리 감지해 팀에 알림을 보냅니다. 이를 통해 팀, 프로젝트, 또는 역할(Persona) 단위로 예산을 체계적으로 관리할 수 있고, 각 부서 담당자들은 보다 능동적으로 예산을 통제할 수 있습니다.
여기에 더해, 이상 탐지 기능은 과거의 사용 패턴을 분석해 비정상적인 클라우드 사용 행태나 이상 지점을 조기에 찾아냅니다. 단순한 경고가 아니라, 의미 있는 인텔리전스로 작동하여 팀이 보다 중요한 사안에 집중할 수 있게 합니다.
FinOps Plus의 이러한 AI 기능들 — 예측, 이상 탐지, 리포팅 — 그리고 그 기반에 있는 AutoSavings 자동화는 클라우드 모니터링을 단순한 확인 도구가 아닌, 지능적이고 자동화된 최적화 플랫폼으로 끌어올립니다.
회사 A는 빠르게 성장 중인 디지털 서비스 제공업체로, 새로운 서비스와 고객 증가에 대응하기 위해 클라우드 인프라를 빠르게 확장했습니다. 단 6개월 만에 클라우드 사용량이 8배 증가하면서 인프라 비용이 급격히 상승했고, 이에 따라 효율적인 비용 관리를 위한 압박도 커졌습니다.
FinOps Plus를 도입하기 전, 회사 A는 클라우드 비용을 추적하기 위해 수작업 프로세스와 분산된 도구에 의존했습니다. 예산 예측은 정적인 스프레드시트를 기반으로 하다 보니 초과 지출을 사전에 파악하기 어려웠고, 잘못된 설정으로 발생한 급격한 비용 상승 같은 이상 징후는 월말까지도 감지되지 않는 경우가 많았습니다. 보고는 지연되거나 일관성이 없어 어느 프로젝트나 부서에서 비용을 초과했는지 명확히 파악하기 어려웠습니다. 클라우드 최적화 역시 사후 대응 중심이었으며, 유휴 리소스를 수동으로 탐색해야 했기 때문에 많은 시간과 노력이 소요되었고 절감 기회를 놓치기도 했습니다.
FinOps Plus와 AutoSavings를 도입한 후, 회사 A는 클라우드 환경에 대한 중앙 집중화된 가시성과 실시간 제어 기능을 확보했습니다. AI 기반의 예산 예측 기능은 예상 지출이 목표치를 초과할 것으로 판단되면 사전에 경고를 제공하여 사전 대응이 가능해졌습니다. 이상 탐지 기능은 클라우드 사용량을 실시간으로 모니터링하며, 예기치 않은 컴퓨트 또는 스토리지 비용 급증 등 비정상적인 사용 패턴을 즉시 감지합니다. 자동화된 보고 기능을 통해 팀과 리더십은 지출 패턴, 사용 추세, 커밋먼트 추천 사항 등을 바탕으로 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다. 무엇보다도, AutoSavings는 유휴 또는 과소 사용 리소스를 자동으로 식별하고 적정 규모로 조정하여 수작업 없이도 클라우드 비용을 최적화합니다.
FinOps Plus 도입 이후, 회사 A는 전체 클라우드 비용을 30% 절감할 수 있었습니다. 예산 초과 문제는 사전에 방지되었고, 대시보드를 통한 팀 간 협업도 향상되었으며, 수동 모니터링 및 최적화에 들이던 시간이 크게 줄었습니다. 기존에 며칠씩 걸리던 작업이 이제는 자동화되어, 회사 A는 클라우드 비용을 통제하면서 핵심 비즈니스 성장에 더욱 집중할 수 있게 되었습니다.
OpsNow와 함께라면, 클라우드 팀은 문제 해결에 들이는 시간을 줄이고, 더 많은 시간을 혁신에 집중하는 데 사용할 수 있습니다. 지금 상담하고, 30일 무료 체험을 시작하세요.
