올바른 커밋먼트 플랜을 선택하여 ROI를 극대화하세요

작가

리차 카푸르

요약

이 블로그 게시물에서는 조직이 클라우드 비용을 최적화하고 특정 비즈니스 요구 사항에 따라 약정 계획을 사용자 정의하는 데 도움이 되는 유연성을 제공하는 AWS 가격 모델 유형을 검토합니다.

클라우드 투자를 최적화하는 방법

이제 워크로드를 클라우드로 마이그레이션했습니다. 이제 무엇을 해야 할까요? 마이그레이션 후에는 클라우드 환경을 최대한 활용할 수 있도록 최적화에 중점을 둡니다. FinOps는 데이터 중심 의사 결정과 재정적 책임을 촉진하여 클라우드 기술의 비즈니스 가치를 향상시키는 프레임워크이자 관행입니다. FinOps는 클라우드 비용을 줄이는 것뿐만 아니라 ROI를 극대화하고 수익을 늘리는 것입니다. 목표는 클라우드 가치를 극대화하는 동시에 클라우드 지출을 관리하는 것입니다. FinOps의 핵심 성과 지표(KPI)는 비용 절감입니다. 비용 절감을 추적하려면 먼저 비용 절감 영역을 식별한 다음 비즈니스 목표에 맞는 대체 전략을 모색해야 합니다. 그리고 실시간으로 절감을 추적하고 필요할 때마다 계획을 변경할 수 있는 메커니즘이 없다면 그 어떤 것도 유용하지 않습니다.

사용 가능한 AWS 가격 모델과 절감 플랜을 살펴보고, 자신에게 맞는 플랜을 선택하여 비용을 최적화하는 방법을 알아보겠습니다.

AWS 가격 모델

AWS는 유연한 Pay as You Go(PAYG) 가격 옵션을 제공하므로 사용한 만큼만 선택하여 지불할 수 있습니다. FinOps 최적화 전략을 고려할 때 4가지 가격 모델이 있습니다.

주문형 가격 책정

주문형 가격은 유연성을 제공하지만 비용이 더 많이 듭니다. 장기적 약정 없이 초당(최소 60초) 또는 시간당 컴퓨팅 또는 데이터베이스 용량에 대해 지불합니다. 이는 비용을 가변적으로 만들어 실제 사용에 대해서만 요금을 청구합니다. 게임, 스트리밍 또는 티켓팅 플랫폼과 같이 일반적인 용량이 부족할 수 있는 예측할 수 없는 급증이 있는 워크로드에 이상적입니다. 장기적 약정을 하기 전에 단기 프로젝트, 테스트 및 워크로드 벤치마크를 설정하는 데 가장 적합합니다.

저축 계획

Savings Plans는 1~3년 동안 일관된 사용($/시간)을 약속할 때 AWS 서비스(EC2, SageMaker, Lambda, Fargate)에 대한 할인된 가격을 제공하며, 온디맨드 대비 최대 72%의 절감 효과를 제공합니다. EC2, Compute, SageMaker Savings Plans로 제공됩니다. 안정적인 워크로드나 업무 시간 피크와 같이 예측 가능한 패턴을 가진 워크로드에 적합하며, 온디맨드 인스턴스와 결합하여 최대 비용 효율성을 얻을 수 있습니다.

예약 인스턴스(RI)

예약 인스턴스는 1~3년 기간으로 커밋하면 상당한 할인(온디맨드 대비 최대 72%)을 제공하여 용량 가용성과 예측 가능한 예산을 보장합니다. RDS, OpenSearch, ElastiCache, Redshift, DynamoDB를 포함한 여러 AWS 서비스에 사용할 수 있습니다. 온디맨드보다 유연성이 떨어지고 사전 커밋이 필요하지만, 사용하지 않는 리소스에 대한 비용을 지불하지 않고 비용 절감을 극대화하려면 정확한 용량 계획이 중요합니다.

스팟 인스턴스

AWS를 사용하면 종종 온디맨드 가격의 일부로 여유 EC2 용량에 입찰할 수 있습니다. 그러나 이러한 스팟 인스턴스는 AWS에서 용량을 다시 필요로 할 때 짧은 통지로 종료될 수 있습니다. 온디맨드 가격 책정에서 최대 90%의 비용 절감이 이점입니다. 그러나 인스턴스는 통지 없이 종료될 수 있으므로, 내결함성 및 유연한 워크로드에는 스팟 인스턴스를 사용하고 중요하거나 시간에 민감한 워크로드에는 사용하지 않는 것이 좋습니다.

AWS 절약 계획

AWS Savings Plans는 1년 또는 3년 기간 동안 시간당 측정된 특정 양의 컴퓨팅 파워를 사용하기로 약속하는 대가로 온디맨드 요금을 넘어서는 절감을 제공합니다. 모든 선불, 일부 선불 또는 선불 없음 결제 옵션을 사용하여 약속에 대한 비용을 지불할 수 있습니다. 다음은 세 가지 유형의 AWS Savings Plans에 대한 간략한 개요입니다.

저축 계획 계산

Compute Savings Plans는 EC2, Amazon Fargate, Lambda에서 가장 큰 유연성을 제공하며 인스턴스 패밀리, 크기, 가용성 영역(AZ), 지역 또는 운영 체제에 관계없이 EC2 인스턴스에 적용됩니다. 비즈니스에 다양하거나 진화하는 컴퓨팅 요구 사항이 있는 경우 이 플랜이 최적입니다. 그러나 더 구체적인 플랜에 비해 할인율이 낮습니다. Compute Savings Plans를 사용하면 유연성을 위해 일부 절감을 희생하게 됩니다.

EC2 인스턴스 절약 계획

EC2 인스턴스 절약 플랜은 선택한 지역의 특정 인스턴스 패밀리에 적용됩니다. Compute Savings Plans보다 할인 혜택이 높지만 유연성은 떨어집니다.

Amazon SageMaker 저축 계획

이러한 혜택은 SageMaker 사용에 적용되며, 적격한 SageMaker 인스턴스에 할인을 제공합니다. 즉, SageMaker와 해당 인스턴스 유형에 크게 의존하는 기업에게는 상당한 절감 혜택을 제공합니다.

본인에게 맞는 AWS 가격 및 절감 플랜을 선택하는 방법 현재 AWS 사용량 파악

클라우드 지출을 최적화하기 위한 올바른 AWS 가격 책정 및 절감 플랜을 선택하는 것은 워크로드의 특성, 사용량 및 재정적 유연성에 달려 있습니다. 선택을 하기 전에 첫 번째 단계는 인스턴스 유형, 지역 및 사용 시간의 현재 사용 패턴과 미래 지출 예측을 심층 분석하는 것입니다.

수동으로 이 작업을 수행하거나 Concierto Maximize를 사용하여 AI/ML 기반 비용 통찰력과 권장 사항을 얻을 수 있습니다. Maximize는 인스턴스 유형, 지역 및 사용 시간의 패턴을 이해하기 위해 현재 AWS 사용량을 자동으로 분석하고 다양한 가격 모델과 약정 플랜의 조합에 따라 월별 절감액을 보여주기 위해 다양한 시나리오를 큐레이팅합니다.

클라우드 최적화 전략을 위한 8가지 고려 사항

현재 및 예상 사용량을 파악한 후 가격 및 절감 계획을 선택할 때 고려해야 할 요소는 다음과 같습니다.

작업량 예측 가능성

워크로드가 얼마나 예측 가능합니까? 워크로드가 안정적이고 예측 가능하다면 대부분 고객은 비용 절감을 위해 예약 인스턴스 또는 저축 플랜을 선택합니다. 가변적이거나 예측 불가능한 워크로드의 경우 온디맨드 인스턴스와 스팟 인스턴스를 혼합하는 것이 더 적합할 수 있습니다.

재정적 유연성

귀사는 선불금을 얼마나 지불할 수 있습니까? 선불 자본이 문제라면 선불금이 필요 없는 Savings Plan이나 가격 옵션을 선호하여 추가 저축을 포기해야 할 수도 있습니다.

성장 예측

예상 성장에 대해 확신이 없다면, 과다 지불이나 과소 지불을 피하기 위해 보다 보수적인 가격 옵션을 선택해야 할 수도 있습니다. 과다한 약속은 낭비로 이어질 수 있고, 과소한 약속은 잠재적인 절감을 놓치는 것을 의미합니다.

애플리케이션 아키텍처

귀하의 애플리케이션 아키텍처는 귀하의 선택에 영향을 미칠 수 있습니다. 마이크로서비스 아키텍처는 Savings Plans의 유연성에서 이점을 얻을 수 있는 반면, 모놀리식 애플리케이션은 Reserved Instances에 더 적합할 수 있습니다.

성능 요구 사항

모든 애플리케이션이 동일한 것으로 간주되는 것은 아니므로 애플리케이션의 성능 요구 사항을 고려하세요. 미션 크리티컬 애플리케이션은 예약 인스턴스의 보장된 용량이 필요할 수 있고, 일괄 처리 작업은 스팟 인스턴스를 활용할 수 있습니다. 팀이 여러 가격 책정 플랜의 복잡성을 처리할 수 있다면, 다양한 애플리케이션에 대한 가격 책정 및 절감 플랜 옵션을 혼합하고 일치시키는 것을 두려워하지 마세요.

규정 준수 및 데이터 상주

선택한 계획이 조직의 규정 준수 요구 사항이나 데이터 상주 요구 사항과 일치하는지 확인하세요.

운영 간접비

다양한 가격 책정 모델을 관리하는 복잡성을 고려하세요. 모델을 혼합하면 비용을 최적화할 수 있지만 관리 오버헤드도 증가합니다. 아직 완전한 FinOps 팀이 없다면 추적하기 쉬운 가격 책정 플랜을 선택하고 전체 모니터링 및 보고가 준비되면 더 복잡한 옵션으로 전환할 수 있습니다.

위험 감수성

스팟 인스턴스와 같은 옵션을 사용하면 발생할 수 있는 중단에 대한 조직의 허용 범위를 평가하세요.

결론 및 다음 단계

이 게시물에서는 AWS 클라우드 비용을 최적화하고 커밋먼트 플랜을 사용자 정의하기 위해 어떤 레버를 사용할 수 있는지 읽어보세요. AWS 가격 책정 및 절감 플랜 옵션을 검토하고, 현재 사용량을 자동으로 분석하기 위해 Concierto Maximize를 제안했으며, 비용 최적화 전략을 선택할 때 고려해야 할 8가지 요소를 추천했습니다.

클라우드 비용 최적화는 비즈니스 성장과 함께 지속적인 진화가 필요합니다. Concierto Maximize와 같은 도구를 통해 실시간 모니터링을 구현하여 AWS 및 하이브리드 클라우드 사용에 대한 완전한 가시성을 확보하세요. AWS 소비 패턴과 가격 모델을 정기적으로 평가하면 시기적절한 조정과 최적화를 통해 클라우드 투자에서 최대 ROI를 보장합니다.

Concierto Maximize는 AI 기반 예측 및 예산 계획, 리소스 적정화, 태그 지정 및 리소스 할당, AI 기반 이상 감지를 통해 클라우드 지출을 최적화하고 ROI를 향상시킬 수 있는 많은 기회를 제공합니다. 이에 대해서는 후속 블로그에서 논의하겠습니다.

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