클라우드 컴퓨팅은 기업의 확장 및 혁신 방식에 혁명을 일으켰지만, 비용 관리가 하나의 장애물입니다. Precedence Research에 따르면, 클라우드 컴퓨팅 시장 규모는 2030년에 1조 6,000억 달러로 증가할 것으로 예상되며, 많은 조직이 클라우드 컴퓨팅으로 전환함에 따라 비용 최적화를 우선시해야 합니다.   이 가이드에서는 실제 사례 연구를 사용하여 클라우드 비용 최적화를 위한 영향력 있는 실행 가능한 팁에 집중합니다. 이 가이드에서는 Amazon Web Services(AWS) 클라우드 공급자를 참조하지만, 아래 표를 따라 다른 주요 클라우드 공급자에 동일한 팁을 적용하세요. 개발자, 아키텍트 또는 클라우드 실무자가 쉽게 따를 수 있는 단계이며 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.  1. 적절한 크기의 EC2 인스턴스   중요한 이유:  EC2에서 인스턴스의 과도한 프로비저닝은 클라우드 비용의 비효율성에 대한 가장 흔한 이유 중 하나입니다. 많은 조직이 리소스 활용도를 과대평가하는 경향이 있어 사용하지 않는 컴퓨팅과 막대한 청구서에 갇히게 됩니다.   행동 계획:  •   사용하여 인스턴스 전반의 CPU, 메모리 및 디스크 사용량을 분석하고, 최적의 인스턴스 유형으로 크기를 조정하기 위한 권장 사항을 제공합니다. AWS Compute Optimizer를  • 수요가 주기적으로 급증하는 작업 부하의 경우   로 전환합니다. T3와 같은 버스트 인스턴스  • CI/CD 파이프라인에   권장 사항을 통합하여 적정 크기를 자동으로 조정합니다. Compute Optimizer   코드 예시:   aws ec2 modify-instance-attribute --instance-id instance-id --instance-type "{"Value": "t3.medium"}"   사례 연구:  의료 기술 회사인   는 Compute Optimizer 통찰력을 기반으로 EC2 인스턴스의 크기를 조정하고 클라우드 지출을 33% 줄였습니다. 또한 갑작스러운 피크가 있는 워크로드에 T3 인스턴스를 배포하고 그에 따라 유휴 컴퓨팅 비용을 낮출 수 있었습니다.  Innovaccer 자세히 보기  2. 유연한 작업 부하를 위해 스팟 인스턴스 활용   중요한 이유:  Spot Instances를 사용하면 AWS에서 사용 가능한 여유 컴퓨팅 파워를 활용하고 온디맨드 인스턴스 가격에서 최대 90%까지 절약할 수 있습니다. 일괄 처리, 지속적인 통합, 지속적인 배포, 빅 데이터와 같은 유연한 무상태, 내결함성 워크로드에 이상적입니다.   행동 계획:  • ETL 프로세스, 비디오 렌더링, 테스트 베드와 같은 인터럽트 허용 가능 작업 부하를 식별합니다.  •   활용해 스팟 인스턴스와 온디맨드 인스턴스를 원활하게 균형 있게 조정하고 안정성을 확보합니다. 혼합 인스턴스 정책을 갖춘 EC2 자동 크기 조정을  •   사용하여 Spot 가격을 모니터링하고 최대 가격 임계값을 설정합니다. AWS Spot Instance Advisor를   코드 예시:   { "LaunchTemplate": { "LaunchTemplateId": "lt-0abcd1234efgh5678", “version”: “1” }, "InstanceCount": 5, "Type": "request", "InstanceInterruptionBehavior": "terminate" }  사례 연구:    분석 워크로드에 Spot Instances를 활용하고 AWS Graviton 프로세서에서 저렴한 컴퓨팅으로 전환하여 2022년 클라우드 비용을 20% 절감했습니다.   . National Australia Bank(NAB)는 자세히 알아보세요  3. 리소스 스케줄링 자동화  중요한 이유:  개발 환경 및 스테이징 환경과 같은 리소스는 아무도 리소스에 액세스하지 않더라도 24시간 내내 실행됩니다. 비업무 시간에 리소스를 끄기 위해 이러한 리소스를 자동화하면 많은 비용을 절감할 수 있습니다.  행동 계획:  •   사용하여 사전 구성된 시간 창에 리소스를 시작 및 중지하는 일정 자동화를 구축합니다. AWS Instance Scheduler를  •   에 대한 솔루션을 만들어 작업 부하나 휴일 일정에 따라 일정을 동적으로 업데이트합니다. Lambda  코드 예시:   { "InstanceId": "i-0abcd1234efgh5678", "Schedule": "office-hours" }  사례 연구:  물류 회사   AWS Instance Scheduler를 사용하여 리소스를 자동으로 종료함으로써 비생산 환경에서 40%, 생산 환경에서 15%를 절약했습니다.  Archway는 자세히 보기  4. S3 스토리지 비용 최적화  중요한 이유:  AWS S3는 놀라울 정도로 유연하지만, 모든 데이터를 기본 스토리지 클래스에 저장하면 비용이 크게 증가합니다. 액세스 빈도에 따른 스토리지 클래스의 올바른 최적화는 비용 절감의 핵심입니다.  행동 계획:  • 액세스 패턴을 예측할 수 없는 객체에 대해   켭니다. S3 Intelligent-Tiering을  • 30~60일 후에 장기 보관을 위해 Glacier로 데이터를 자동으로 전송하도록   구성합니다. S3 수명 주기 정책을  •   로 버킷 사용량을 분석하여 비용을 절감할 수 있는 기회를 빠르게 파악합니다. S3 Storage Lens  코드 예시:   { "Rules": [ { "ID": "MoveToGlacier", "Prefix": "", "Status": "Enabled", "Transitions": [ { "Days": 30, "StorageClass": "GLACIER" } ] } ] }  사례 연구:    덜 자주 액세스하는 데이터를 S3 Glacier로 전송하여 AWS S3 사용을 최적화하고 스토리지 비용을 27% 절감했습니다. Airbnb는 자세히 보기  5. 예약 인스턴스 및 저축 계획 활용  중요한 이유:  예측 가능한 작업 부하의 경우 예약 인스턴스(RI) 및 절감 플랜은 온디맨드 가격보다 최대 72%의 절감 혜택을 제공합니다.  행동 계획:  • 정상 상태 작업 부하를 분석하고 1년 또는 3년   커밋합니다. 예약 인스턴스를  • 인스턴스 패밀리 및 지역의 유연성이 필요한 경우   배치합니다. 컴퓨팅 절감 계획을  •   통해 사용량을 추적하여 전체 투자 ROI를 실현하세요. AWS Cost Explorer를  사례 연구:  통신 회사인   자동화된 저축 계획을 통해 2022년에 실효적 저축률을 22% 증가시켜 연간 110,000달러의 증분 비용을 절감했습니다.  Hiya는 자세히 보기  6. 데이터 전송 비용 최적화  중요한 이유:  데이터 전송 비용은 모든 작업 부하에서 꾸준히 증가하는 비용입니다. 특히 작업 부하에 지역 간 트래픽이나 콘텐츠 전송이 필요한 경우 더욱 그렇습니다.  행동 계획:  •   활용하여 자주 액세스하는 데이터를 고객에게 더 가깝게 제공하여 유출 비용을 줄입니다. AWS CloudFront를  • 동일 지역 내에 리소스를 배치하여 지역 간 전송 수수료를 최소화합니다.  •   및   통해 사용량 모니터링을 활용하세요. AWS Cost Explorer AWS Billing Dashboard를  사례 연구:    CloudFront와 효율적인 네트워킹 전략을 사용하여 컴퓨팅 및 데이터 전송 비용을 모두 46% 절감하기 위해 클라우드 인프라를 최적화했습니다.  Canva는 자세히 보기  7. 서버리스 아키텍처 채택  중요한 이유:  AWS Lambda와 같은 서버리스 플랫폼을 사용하면 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. 즉, 사용한 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용을 지불하므로 유휴 시간 동안 발생하는 비용을 제거하는 데 도움이 됩니다.  행동 계획:  • 모놀리식 애플리케이션을 이벤트 기반   로 리팩토링합니다. AWS Lambda 함수  •   사용하여 메모리 크기 및 실행 시간 최적화를 수행합니다. AWS Lambda Power Tuning을  코드 예시:   import boto3 lambda_client = boto3.client('lambda') response = lambda_client.update_function_configuration( FunctionName='MyFunction', MemorySize=128 )  사례 연구:    2022년에 자동판매기 원격 측정 서비스를 AWS Lambda로 마이그레이션하여 운영 오버헤드를 65% 줄였습니다.   . 코카콜라는 자세히 알아보세요  8. AWS 예산을 통한 모니터링 및 비용 거버넌스  중요한 이유:  누군가가 AWS 리소스 지출에 대한 가시성을 확보하지 못하면 쉽게 과다 지출할 수 있습니다. AWS Budgets와 Cost Anomaly Detection은 알림과 함께 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.  행동 계획:  • 특정 서비스나 팀에 대한 예산을 설정하고   통해 알림을 구성합니다. 이메일이나 SNS를  •   사용하면 비정상적인 지출 패턴을 자동으로 표시할 수 있습니다. AWS 비용 이상 감지 기능을  코드 예시:   { "Budget": { "BudgetLimit": { "Amount": 1000, "Unit": "USD" }, "Notification": { "ComparisonOperator": "GREATER_THAN", "Threshold": 80, "Subscribers": [ { "SubscriptionType": "EMAIL", "Address": "developer@example.com" } ] } } }  사례 연구:  게임 회사인   AWS Budgets를 사용하여 지출을 모니터링하고 사용하지 않는 리소스에 대한 지출을 제어함으로써 매년 수백만 달러를 절약합니다.  Zynga는 자세히 보기  비용 절감 달성 기타 주요 클라우드 공급업체  이 가이드는 주로   에 초점을 맞추지만, 이러한 비용 절감 팁은     과 같은 다른 주요 클라우드 공급자에도 적용됩니다. 대부분의 클라우드 공급자는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 및 모니터링 서비스를 제공합니다. Amazon Web Services(AWS) Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)  아래는 AWS 서비스를 GCP 및 Azure의 유사한 제품과 매핑한 참조 표입니다. 이를 통해 앞서 논의한 팁과 제안을 GCP 및 Azure에 쉽게 적용할 수 있습니다.  기능/서비스  한국어: AWS  하늘빛  구글 클라우드(GCP)   저장 공간 최적화  S3 라이프사이클 정책, 지능형 계층화  Azure Blob Storage 수명 주기 관리  클라우드 스토리지 수명 주기 정책   보관 보관  S3 빙하  Azure Blob 보관 계층  클라우드 스토리지 아카이브   컴퓨팅 최적화  EC2 인스턴스, 스팟 인스턴스  Azure 가상 머신, 스팟 VM  Compute Engine, 선점형 VM   적정 크기 조정 도구  AWS 컴퓨팅 최적화  Azure 어드바이저  GCP 추천자   서버리스 컴퓨팅  AWS 람다  Azure 함수  클라우드 기능   자동 크기 조정  자동 확장 그룹  가상 머신 스케일 세트  자동 확장기   모니터링 및 알림  CloudWatch, 비용 탐색기  Azure Monitor, Azure 비용 관리  클라우드 모니터링, 청구 알림   예약 가격  예약 인스턴스, 저축 플랜  예약된 가상 머신  약정 사용 할인   데이터 전송 최적화  클라우드프론트  Azure 프런트 도어  클라우드 CDN   현물 가격 관리  스팟 인스턴스 어드바이저  Azure 스팟 어드바이저  선점형 VM 추천기   예산 관리  AWS 예산, 이상 탐지  Azure 예산  예산 및 비용 알림  결론  효과적이고 책임감 있는 환경을 만드는 것이 전부입니다. 예쁜 돈을 깎는 것만이 아닙니다. 이러한 영향력 있는 전략을 구현하면 성능을 떨어뜨리지 않고도 AWS 비용을 절감할 수 있는 방법을 살펴보세요.  기본부터 시작하세요. EC2 인스턴스의 크기를 적정하게 조정하거나 리소스 스케줄링을 자동화하고 스팟 인스턴스, 서버리스 컴퓨팅, 절감 플랜을 활용하여 고급 기술까지 확장하세요.  염두에 두고 있는 특정 작업 부하나 과제가 있다면 클라우드 비용을 줄이는 데 도움이 되는 몇 가지 맞춤 솔루션을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

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2025년을 위한 궁극의 클라우드 비용 최적화 가이드

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