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특정 클라우드 제공자에 대한 의존도를 낮추고 각 제공자의 강점을 활용하면서 기술적 독립성을 동시에 확보하려는 의도로 많은 기업들이 여러 클라우드 서비스를 병행하는 멀티클라우드 전략을 적극적으로 채택하고 있습니다. 이는 기술적으로는 합리적인 선택이지만 비용 관리 측면에서는 매우 복잡한 과제를 야기합니다. 각 클라우드 제공자가 제시하는 가격 정책이 서로 상이하고 할인 조건도 제공자마다 다르며 사용한 자원을 추적하는 것도 어려워서 전체 클라우드 지출을 효과적으로 제어하기가 어려울 수 있을 뿐만 아니라 여러 팀이 각각 다른 클라우드를 독립적으로 사용할 경우 조직 전체의 비용 현황을 통합적으로 파악하기도 더욱 어려워집니다. AI Ops 기반의 통합 관리 시스템을 도입하면 이러한 멀티클라우드 환경의 복잡성을 효과적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라 비용 최적화도 체계적으로 추진할 수 있습니다.
종량제 기본 가격뿐만 아니라 예약 인스턴스에 따른 할인과 장기 약정으로 인한 추가 할인 그리고 특정 지역별 가격 차이와 같은 복잡한 가격 책정 요소들을 고려하여 각 클라우드 제공자가 고유한 가격 정책을 수립하고 있는 상황에서, AI Ops 플랫폼은 각 제공자의 가격표를 상세하게 분석하고 기업의 워크로드 특성과 사용 패턴에 가장 부합하는 가격 정책을 체계적으로 식별합니다. 지속적으로 실행되어야 하는 워크로드의 경우 예약 인스턴스로 선결제 구매하는 것이 경제적일 가능성이 높고 반대로 변동성이 크거나 불규칙한 패턴의 워크로드는 스팟 인스턴스를 활용하는 것이 더욱 효율적일 수 있으므로 각 워크로드의 특성에 맞춘 최적의 구매 방식을 결정할 수 있습니다. 나아가 지역별로 존재하는 가격 차이를 고려하여 자원을 전략적으로 배치함으로써 추가적인 비용 절감 기회를 발굴할 수 있습니다.
멀티클라우드 환경에서 운영 중인 여러 팀이 각각 사용한 자원이 무엇이고 얼마나 되는지를 명확하게 파악하는 것은 조직의 비용 관리와 부서별 청구 체계를 구축하는 데 있어서 매우 중요한 전제 조건입니다. AI Ops는 각 클라우드 제공자가 제공하는 API와 로깅 메커니즘을 활용하여 실시간으로 자원 사용 내역을 수집하고 프로젝트나 팀 단위로 정교하게 분류합니다. 이렇게 수집되고 분류된 데이터를 심층적으로 분석하면 각 팀이 실제로 사용하고 있는 클라우드 비용을 정확하게 파악할 수 있으므로 공정하고 투명한 비용 배분이 가능하며 동시에 각 팀이 자신의 비용 현황을 명확히 인식하도록 유도할 수 있습니다. 더욱이 비용 청구에 필요한 데이터를 자동으로 생성하여 신청 처리와 결산 프로세스의 효율성을 크게 향상시킵니다.
멀티클라우드 환경의 운영 특성상 더 이상 필요 없는 인스턴스와 불필요하게 보유 중인 저장 공간 그리고 활용되지 않는 네트워크 자원 같은 여러 유형의 리소스가 의도하지 않게 계속 실행되면서 지속적으로 비용을 낭비할 가능성이 상당히 높습니다. AI Ops는 각 자원의 사용 패턴을 상세하게 분석하여 실제로 활용 중인지 아니면 방치되고 있는지를 정교하게 판단합니다. 장시간에 걸쳐 활동 기록이 없는 인스턴스와 들어오는 트래픽 없이 유지되고 있는 로드 밸런서 그리고 어떤 스토리지 볼륨도 연결되지 않은 채 남겨진 저장소 같은 유휴 자원들을 식별하고 관리자에게 상황을 알릴 수 있으며 사전에 설정된 정책에 따라 자동으로 정리하거나 회수할 수도 있습니다. 이러한 유휴 자원의 체계적인 정리를 통해 조직은 상당한 규모의 비용 절감을 달성할 수 있습니다.
비즈니스 요구사항과 사용자 수요의 변화에 따라 필요로 하는 클라우드 자원의 규모도 지속적으로 변하기 때문에 AI Ops는 예측 분석 기법을 활용하여 향후의 부하 변화를 미리 파악하고 이에 기반하여 자원을 동적으로 조정합니다. 동시에 여러 클라우드 제공자 중에서 주어진 시점에 가장 경제적인 옵션을 선택하여 자원을 전략적으로 배치합니다. 시간 구간별로 자원 제공자를 지능적으로 전환한다면 전체 클라우드 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 뿐만 아니라 기계학습 모델을 통해 향후의 가격 변화도 사전에 예측하여 최적의 구매 타이밍을 결정할 수도 있습니다.
• 통합 모니터링 모든 클라우드의 사용을 한눈에 파악합니다
• 가격 분석 각 제공자의 가격을 비교 분석합니다
• 비용 귀속 팀별 비용을 정확하게 배분합니다
• 유휴 자원 정리 불필요한 자원을 식별하고 정리합니다
• 자동 스케일링 부하 변화에 따라 자동 조정합니다
• 예약 인스턴스 최적화 할인 구매를 최대화합니다
• 스팟 인스턴스 활용 변동 워크로드에 저가 옵션을 적용합니다
• 지역 최적화 저가 지역으로 자동 배치합니다
멀티클라우드 환경에서 운영 중인 워크로드를 최적의 비용 효율성을 제공하는 위치로 자동적으로 이동시킬 수 있다면 이는 매우 효율적인 비용 최적화 메커니즘이 될 수 있습니다. AI Ops는 각 클라우드 제공자가 제시하는 가격과 제공되는 성능 특성 그리고 예상되는 지연시간을 종합적으로 고려하여 워크로드의 최적 배치 위치를 결정합니다. 기술적으로 문제가 없고 마이그레이션 과정에서 기술 부채가 추가로 누적되지 않는다면 더욱 낮은 비용을 제공하는 플랫폼으로 워크로드를 이동시킬 수 있으므로 지속적이고 동적인 비용 최적화가 가능하게 됩니다. 다만 마이그레이션 자체에 소요되는 비용과 워크로드 이전 과정에서 발생할 수 있는 서비스 중단을 신중하게 평가하여 결정해야 하며 데이터 거주 규제나 기술적 제약 같은 요소들도 함께 종합적으로 고려하여 판단합니다.
대부분의 클라우드 제공자들은 장기간에 걸쳐 선불로 약정하는 고객들을 위해 상당히 매력적인 수준의 할인을 제공하고 있습니다. AI Ops는 과거의 자원 사용 패턴과 향후의 비즈니스 계획을 종합적으로 분석하여 구매해야 할 예약 인스턴스의 최적 수량을 결정합니다. 과거 사용 추이와 미래 성장 계획을 통합적으로 고려하면 할인 혜택을 최대한 활용하면서도 동시에 불필요한 과다 구매를 철저히 피할 수 있으므로 최고 수준의 비용 효율성을 달성할 수 있을 뿐만 아니라 예약 인스턴스의 실제 활용 현황을 지속적으로 모니터링하여 미사용 또는 저활용 인스턴스를 조기에 식별할 수 있습니다. 일부 클라우드 제공자는 미사용 예약을 다른 조직에 재판매할 수 있는 마켓플레이스를 제공하므로 이를 전략적으로 활용할 수 있습니다.
클라우드 환경에서의 모든 데이터 이동 과정이 비용을 발생시키며 이는 클라우드 간의 데이터 전송과 온프레미스에서 클라우드로의 데이터 이관 그리고 클라우드에서 인터넷을 통한 외부로의 데이터 전송 등 다양한 형태로 나타납니다. AI Ops는 조직 전체의 데이터 흐름 패턴을 상세하게 분석하여 상대적으로 비용이 높은 데이터 전송 경로를 식별하고 최적화합니다. 자주 이동하는 데이터는 같은 클라우드 제공자의 리전 내에 배치함으로써 리전 간 전송 비용을 회피할 수 있고 크로스 클라우드 환경에서의 데이터 이동이 불가피한 경우 직접 연결이나 저가 전송 경로를 우선적으로 활용함으로써 데이터 전송 비용을 획기적으로 절감할 수 있으며 동시에 데이터 중복을 최소화하는 것도 전체 비용 절감에 상당한 기여를 합니다.
멀티클라우드 환경에서의 비용을 효과적으로 관리하고 통제하기 위해서는 조직 전체 차원에서의 비용 의식 강화와 함께 비용 절감에 대한 공동의 책임감 형성이 필수적으로 요구됩니다. AI Ops 플랫폼이 제공하는 상세한 비용 분석 데이터와 실질적인 인사이트를 각 팀과 부서에 투명하게 공유함으로써 모든 구성원이 자신이 부담하고 있는 비용을 명확하게 인식하도록 합니다. 조직의 모든 수준에서 접근할 수 있는 투명한 비용 정보를 제공한다면 각 팀이 자신의 클라우드 지출을 적극적으로 모니터링하고 비용 절감에 자발적으로 참여할 가능성이 현저히 높아지므로 결과적으로 조직 전체의 클라우드 비용이 의미 있게 감소할 수 있을 뿐만 아니라 클라우드 비용 관리를 조직의 정책과 운영 프로세스에 명시적으로 포함시키면 장기적인 비용 관리 체계가 구축됩니다.
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