클라우드 인프라 비용 증가 원인과 최적화 방안

클라우드 인프라 비용 증가 원인은 ‘핀옵스와 개발팀 협력 부족’

클라우드 인프라 비용 증가 원인은 ‘핀옵스와 개발팀 협력 부족’

 

• 클라우드 비용 낭비 현황 및 원인
  • 2025년까지 약 445억 달러의 클라우드 인프라 비용이 낭비될 것으로 전망
  • 주요 원인은 핀옵스(FinOps)와 개발팀 간 협력 부족으로 인한 비효율성
  • 52%의 엔지니어링 리더가 협력 부족을 비용 낭비의 원인으로 지적
  • 개발자의 55%는 클라우드 리소스 요구사항에 대한 명확한 정보 부족으로 구매 결정을 '추측'에 의존
  • 43%는 유휴 리소스, 39%는 미사용 리소스, 33%는 과도한 프로비저닝에 대한 실시간 데이터 접근 불가능
• 자동화 및 AI를 활용한 클라우드 비용 절감 필요성
  • AI 및 자동화 기술을 통해 불필요한 리소스를 동적으로 관리하고 실시간으로 낭비를 제거할 수 있음
  • 많은 기업이 여전히 기본적인 클라우드 비용 최적화 전략을 실행하지 못하고 있음
    • 71%의 개발자는 스팟 오케스트레이션을 활용하지 않음
    • 61%는 인스턴스 크기 최적화 미실시
    • 58%는 예약 인스턴스나 절감 계획을 사용하지 않음
    • 48%는 유휴 리소스 추적 및 종료 프로세스 미비
• AI 도입의 효과 및 필요성
  • 클라우드 낭비 식별과 제거에 평균 31일, 과도한 프로비저닝 문제 해결에 25일 소요
  • AI를 활용하면 이러한 프로세스를 획기적으로 단축 가능
  • 86%의 개발자가 AI가 향후 1년 내에 클라우드 비용 최적화 역량을 크게 향상시킬 것이라고 응답
• 효율적인 핀옵스(FinOps) 전략 전환 방안
  • 레프트 시프트(Left Shift) 필요: 개발 초기 단계에서부터 비용 최적화를 고려해야 함
  • 개발자들이 클라우드 지출에 대한 가시성을 확보하고 비용을 고려한 설계를 진행할 수 있어야 함
  • 비용 최적화는 개발 완료 후가 아닌, 초기 아키텍처 설계 단계에서부터 반영해야 함
• 실질적인 해결 방안
  • 비용 최적화 전략 수립: 개발자 교육 및 클라우드 비용 분석 툴 활용 확대
  • 자동화 도입: 유휴 리소스 자동 종료, 리소스 크기 조정 등의 자동화된 비용 절감 기법 적용
  • AI 기반 최적화: 머신러닝을 통해 클라우드 사용 패턴을 분석하고 실시간으로 비효율성을 제거
• 결론
  • 클라우드 비용 최적화는 기업의 재정 건전성과 직접 연결되며 경쟁력을 높이는 중요한 요소
  • 비용 효율적인 개발과 운영을 동시에 고려해야 하는 시대로 변화
  • 기업은 핀옵스 전략을 초기 단계부터 적용하여 비용 최적화를 문화로 정착시켜야 함
  • 자동화 및 AI 솔루션을 적극 활용하여 실시간 최적화 및 자동 대응 체계를 갖추는 것이 필요