클라우드 비용 최적화 전략 10가지

클라우드로의 전환은 많은 조직에게 효율성과 확장성을 높이는 중요한 변화입니다. 클라우드로 전환할 때는 클라우드 요구사항을 정확하게 분석, 해석, 예측하여 리소스를 효과적으로 활용하는 것이 중요합니다. 다행히도 비용을 최소화하고 효율성과 ROI를 극대화하는 데 도움이 되는 몇 가지 클라우드 비용 최적화 전략이 있습니다.

[ 클라우드 비용 최적화란 무엇인가요? ]

• 클라우드 컴퓨팅 서비스와 관련된 비용을 관리하고 절감하는 것 의미

  • 조직이 클라우드 리소스를 효율적으로 활용하면서 불필요한 지출을 최소화할 수 있도록 다양한 전략과 모범 사례를 구현하는 것 포함

  • 클라우드 비용 최적화는 비용을 최소화하면서 클라우드 서비스에서 파생되는 가치를 극대화하는 것을 목표

• 적용 대상

  • 서버 시간

  • 저장 공간

  • 데이터베이스

  • 네트워킹 기능

  • 소프트웨어 패키지

  • 분석 도구

  • 인텔리전스 및 ML 프로그램

클라우드 비용 최적화가 중요한 이유

• 비용을 효율적으로 관리함으로써 기업은 과다 지출을 방지하고 예산을 준수하며 클라우드 서비스에서 창출하는 가치를 극대화

• 보다 효율적인 재무 운영(FinOps), 확장성 및 리소스 할당을 가능하게 하여 궁극적으로 비즈니스 성과를 개선하는 데 도움

[ 클라우드 비용 최적화를 위한 10가지 전략 ]

1. 모니터링 및 비용 가시성

• 비용과 성능의 균형을 맞추고, 적절하게 예측하고, 문제를 신속하게 해결하려면 다른 지출과 마찬가지로 클라우드 비용을 모니터링하는 것이 중요합니다.

• 클라우드 비용 모니터링을 통해 클라우드 리소스가 어떻게 사용되고 있는지, 누가, 얼마의 비용이 드는지 정확하게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 이해관계자는 활용도가 낮은 리소스나 비용 이상 징후를 파악하는 등 클라우드 사용량과 비용에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

• AWS에서 사용하는 허브 앤 스포크 모델은 여러 계정에서 워크로드를 관리하는 데 도움이 됩니다. 이 접근 방식은 핵심 리소스(허브)를 중앙 집중화하는 동시에 개별 팀이나 부서가 독립적으로 운영(스포크)할 수 있도록 함으로써 조직의 효율성과 확장성을 촉진합니다. 이 모델이 일반적인 관행이 되고 있지만, 여러 계정에 걸쳐 리소스와 활동이 분산되어 있기 때문에 실시간 비용 모니터링이 복잡해질 수 있습니다.

2. 권한 크기 조정

• 라이트사이징은 클라우드 컴퓨팅에서 가장 효과적인 클라우드 비용 최적화 전략 중 하나입니다. 간단히 설명하자면, 사용 중인 리소스를 당면한 필요에 맞게 조정하는 방법입니다.

  • 라이트사이징은 리소스의 과소 프로비저닝 또는 과잉 프로비저닝을 해결할 수 있습니다.

  • 언더 프로비저닝은 사용 가능한 리소스가 너무 적을 때(예: MLOps 팀의 클라우드 스토리지 공간이 부족할 때) 발생합니다. 이로 인해 응답 시간 지연, 피크 시간대의 애플리케이션 장애, 제한된 리소스로 인한 팀 효율성 저해 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

  • 오버프로비저닝은 시스템이나 애플리케이션에 필요한 것보다 더 많은 리소스가 할당될 때 발생합니다. 이는 비효율적인 리소스 활용, 비용 증가, 리소스 낭비로 이어질 수 있습니다.

• 두 가지 상황의 단점을 고려할 때, 대부분의 프로젝트에서는 팀에 필요한 리소스를 매핑한 다음 초과에 대비해 약간의 안전 마진을 추가하는 것이 좋습니다. 예를 들어 프로젝트 기획자는 50~100명의 사이트 방문자를 동시에 수용할 수 있는 중간 트래픽 대역폭에 대한 비용을 지불하기로 결정할 수 있습니다. 그런 다음 관리자는 월 20%의 증가를 예상하고 예상치 못한 급증에 대비해 10%를 더하거나 뺄 수 있습니다. 이보다 적으면 지연 시간 및 서비스 거부가 발생할 수 있지만 더 많은 비용을 지불하면 낭비가 발생할 수 있습니다.

3. 예약 인스턴스 및 절약 요금제

• AWS는 그 자체로 클라우드 비용 최적화 서비스라고 할 수 있는 지불 구조도 제공합니다.

• 예약 인스턴스(RI)와 절약 요금제가 바로 그것입니다. 이 두 요금제 모두 엔터프라이즈급 사용자에게 큰 폭의 할인을 제공하지만 방식은 다릅니다. 예약 인스턴스(RI)는 1~3년 동안 특정 양의 컴퓨팅 성능을 사용하기로 약정하는 대신 시간당 서비스 할인을 고객에게 제공합니다.

• 절약형 요금제는 특정 컴퓨팅 파워 사용량에 관계없이 시간당 달러로 측정되는 특정 수준의 지출을 약정함으로써 할인을 제공합니다. 예를 들어, AWS에서 RI는 정해진 기간 동안 사전 구매한 컴퓨팅 파워에 대해 할인을 제공하는 반면, 절약 요금제는 정해진 기간 동안 시간당 일정 금액을 사용하기로 약정하는 고객에게 가격 인하를 제공합니다.

• 예약 인스턴스와 절약형 요금제 모두 지속적으로 높은 수요를 가진 고객이나 예상 수요를 미리 계획할 만큼 상당한 수요를 가진 고객에게는 상당한 비용 절감 효과를 제공할 수 있습니다.

4. 스팟 인스턴스 활용

• 많은 대기업은 이미 퍼블릭 클라우드에서 특정 애플리케이션을 실행하여 비용을 절감하고 있습니다. 이러한 인스턴스를 인스턴스라고 하며, Amazon의 인기 있는 EC2 인스턴스 등이 이에 해당합니다. 이 서비스의 블록은 온디맨드 또는 스팟 인스턴스로 구매할 수 있습니다.

• 스팟 인스턴스는 이전에 다른 고객이 구매한 후 사용하지 않는 서비스입니다. AWS와 같은 공급자는 이러한 예약 서비스를 낭비하지 않고 대규모 블록으로 구매하려는 고객에게 할인된 가격으로 제공할 수 있습니다.

• 스팟 인스턴스의 장점은 다음과 같습니다:

  • 잠재적으로 상당한 비용 절감

  • 많은 고객을 위한 유연한 가격 구조

  • 예기치 않은 이벤트로 인한 서비스 중단에 대한 저항력

  • 사전 주문에 따른 예측 가능한 사용 패턴

  • 팀 관리자와 프로젝트 기획자의 오버헤드 감소

5. 클라우드 스토리지 최적화

스토리지는 데이터 관리 수명 주기의 핵심 부분이며, 팀이 클라우드 서비스를 최적화할 수 있는 주요 영역 중 하나입니다. 이를 위한 몇 가지 방법이 있습니다:

• 자체 암호화 드라이브(SED)

  SED는 클라우드에 저장된 데이터를 자동으로 암호화합니다. 이는 주로 보안상의 이유로 수행되지만, 일상적인 데이터 암호화는 거의 액세스하지 않는 데이터의 저장 공간에 대한 수요를 줄이는 압축 기능으로도 작용합니다.

• 안전한 데이터 삭제

  보안 데이터 삭제는 오래된 데이터를 복구할 수 없는 방식으로 안전하고 영구적으로 삭제하는 일반적인 기술입니다. SED와 마찬가지로 주로 보안 기능이지만, 개발팀은 이 기능을 사용하여 오래되거나 더 이상 사용되지 않는 교육 세트와 사용하지 않는 대용량 애플리케이션의 이전 버전을 정기적으로 정리할 수 있습니다.

• 지속적인 데이터 수명 주기 관리

  데이터 수명 주기 관리에는 액세스 빈도로 측정한 사용자 가치에 따라 파일을 분류하고 검색 및 디스크 공간 효율성에 따라 다양한 수준으로 저장하는 것이 포함됩니다. 자주 액세스하는 데이터는 효율성은 떨어지지만 검색하기 쉬운 위치에 저장하고, 자주 액세스하지 않는 파일은 검색하기는 어렵지만 전체 공간을 덜 차지하는 일종의 데이터 딥 스토리지에 저장할 수 있습니다.

• 수평 및 수직 확장

  클라우드 서비스의 필요성은 운영 규모가 커짐에 따라 증가하는 경향이 있으며, 시간이 지남에 따라 많은 비용이 증가하게 됩니다. 클라우드 서비스를 사용하는 팀은 에코시스템을 수직적 또는 수평적으로 확장할 수 있습니다.

  • 수평적 확장은 이미 사용 중인 도구를 보강하기 위해 추가 서버와 같은 추가 구성 요소를 추가하는 것을 포함합니다.

  • 수직적 확장은 일반적으로 현재 사용 중인 시스템의 대역폭을 더 구입하는 등 이미 비용을 지불한 요소의 용량을 확장해야 합니다.

• 클라우드 및 멀티 클라우드 스토리지

  멀티 클라우드 전략은 단순한 클라우드 접근 방식보다 조금 더 복잡합니다. 진정한 멀티클라우드 프로그램은 일반적으로 서로 다른 제공업체의 두 개 이상의 클라우드 서비스를 결합하여 사용자 지정 애플리케이션 및 서비스 프로필을 구축합니다. 이러한 클라우드는 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 또는 퍼블릭-프라이빗 혼합 클라우드가 될 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 취하면 복잡한 요구 사항을 가진 조직을 위해 스토리지 및 서비스 제공을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

6. 자동화 및 DevOps 사례

• 클라우드 비용 최적화는 어느 정도 자동화할 수 있습니다.

• 자동화된 플랫폼은 과거 및 예상 사용 패턴을 기반으로 가장 효율적인 리소스를 검색하고 그에 따라 사용률을 조정합니다. 가상 머신, 스토리지 및 워크로드를 자동으로 권한화하고 예기치 않은 중단에 대응할 수 있습니다.

• 이를 위해 코드형 인프라(IaC)가 유용합니다. IaC는 클라우드 에코시스템을 균일하게 또는 팀에서 미리 설정한 요구사항에 따라 구성할 수 있도록 관리합니다. 이를 통해 오류를 줄이고, 운영 마진을 줄이며, 잘 설계된 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 때때로 발생하는 많은 낭비를 제거할 수 있습니다.

7. 지리적 최적화

• 비용 편차는 유용한 회계 도구로, 예산 및 리소스 할당의 모든 영역에서 불규칙성을 파악하는 데 도움이 됩니다. 클라우드 비용 컴퓨팅에서 비용 차이는 가격 급등, 대역폭 제한 또는 물리적 인프라의 지리적 위치로 인해 발생할 수 있습니다. 트래픽이 원거리로 라우팅되어야 하고 액세스 요청이 지역에 따라 달라지기 때문에 차이가 있습니다. 장거리에서는 지연 시간이 발생하여 데이터 양이 많고 트래픽 흐름이 많을 때 비용이 증가할 수 있습니다.

• 이러한 차이는 다중 지역 배포를 활용하여 부분적으로 극복할 수 있습니다. 예를 들어, 한 기업에서 동부 지역의 트래픽을 처리하기 위해 버지니아에 서버를 코로케이션하고 메인 스토리지 서버는 캘리포니아에서 유지 관리하는 방식을 선택할 수 있습니다.

• 이러한 접근 방식은 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)의 발전과 맞물려 있습니다. 콘텐츠를 직접 호스팅하지 않는다는 점을 제외하면 웹 호스트와 비슷한 역할을 합니다. CDN은 최종 사용자와 가까운 곳에서 콘텐츠를 호스팅하므로 지연 시간을 줄이고 스트리밍 및 파일 전송 시스템의 부하를 줄이며 비용이 많이 듭니다. 이 접근 방식은 실제로 Facebook 및 Netflix와 같은 주요 스트리밍 플랫폼을 포함하여 현재 웹 트래픽의 대부분을 처리합니다.

8. 데이터베이스 사용량 최적화

• 저장과 검색은 클라우드 서비스의 핵심 기능 중 하나로, 기업들은 이러한 플랫폼이 제공하는 규모의 경제를 활용하기 위해 대용량 데이터 파일을 클라우드로 옮깁니다. 그러나 데이터베이스를 구성하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 어떤 방법은 다른 방법보다 더 최적화되어 있습니다.

• 기업에서 사용하는 데이터베이스 관리의 대부분은 효율적인 저장 공간과 효율적인 검색 기능 사이의 균형입니다.

• 로컬 캐싱 및 쿼리 최적화와 같은 클라우드 서비스 최적화 기술은 데이터 트랜잭션의 시간을 밀리초 단위로 단축하여 대규모 데이터베이스와 트래픽이 많은 경우 상당한 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다.

9. 비용 최적화 도구 및 서비스 활용

• 클라우드 서비스 초기에는 한 팀 또는 한 사람이 클라우드 리소스 관리를 담당하는 것이 일반적이었습니다. 대부분의 기업에서 클라우드 서비스 수요가 증가함에 따라 이러한 수준의 중앙 집중화는 더 이상 실용적이지 않습니다. 이로 인해 중앙 집중화와 광범위한 제어 권한 분산 사이에 균열이 생깁니다.

• 균형을 맞추기 위해 일부 기업에서는 연합 데이터 관리 방식을 채택하여 다양한 비즈니스 라인의 데이터 이해관계자가 자체적으로 데이터를 관리할 수 있도록 지원하고 있습니다.

10. 지속적인 최적화 및 개선

• 최적화는 지속적으로 이루어져야 합니다. 지속적인 개선 문화를 구축하면 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다. 또한 클라우드 서비스에 대한 필요성은 항상 변화하고 확장되기 때문에 조직이 확장할 때 유용합니다.

• 지속적인 개선 문화를 조성하고, 비용 최적화 방안에 대해 팀을 교육하고, 개선이 필요한 부분을 개선하거나 해결할 수 있도록 지원함으로써 조직은 클라우드 비용 관리를 최우선으로 유지할 수 있습니다.

• source: https://www.capitalone.com/software/blog/cloud-cost-optimization-strategies/