클라우드 비용 최적화란 무엇인가?
클라우드 비용 최적화는 가시성 강화, 리소스 적정 규모 조정(Rightsizing), 워크로드 자동화, 팀별 책임 체계를 통해 클라우드 효율을 높이면서 클라우드 지출을 줄이는 체계적인 활동입니다.
클라우드 비용 최적화는 단순한 비용 절감과 다릅니다. 성능 요구 사항과 지출 통제 사이의 균형을 맞춰 클라우드 투자에서 얻는 비즈니스 가치를 극대화합니다.
이 플레이북을 통해 모든 클라우드 리소스와 데이터 흐름에 대한 지속적인 agentless 가시성을 확보하는 방법을 알아보시기 바랍니다.
CNAPP 시장 가이드 다운로드
클라우드 보안 플랫폼을 평가할 때 확인해야 할 핵심 기능과 선택 기준을 한눈에 살펴보세요.
클라우드 비용 최적화의 작동 방식은 무엇인가?
클라우드 비용 최적화는 네 가지 핵심 원칙을 기반으로 합니다.
낭비 제거: 여러 조사에 따르면 클라우드 지출의 28%에서 50%가 그대로 낭비됩니다. 기업 규모와 관계없이 매우 큰 금액입니다. 낭비를 줄이려면 유휴 리소스, 최적화되지 않은 소프트웨어 로직과 같은 비효율 요소를 찾아 해소해야 합니다.
리소스 적정 규모 조정: 과잉 프로비저닝(Overprovisioning)된 리소스는 지출 낭비를 유발하고 수익성을 크게 떨어뜨립니다. 이를 방지하려면 장기간 추적한 컴퓨팅 요구량을 기준으로 클라우드 리소스 규모를 조정해 불필요한 지출을 줄이고 수익률을 높여야 합니다.
요금 모델 최적화: 기업은 매월 5만 달러를 훌쩍 넘는 비용을 낭비할 수 있으며, 예약 인스턴스나 스팟 인스턴스 같은 할인 요금 모델을 간과하는 것이 주요 원인입니다. 워크로드별로 가장 적합한 요금 모델을 검토한 뒤 전환하시기 바랍니다.
가시성과 책임 체계를 통한 팀 역량 강화: 복잡한 클라우드 청구서를 실행 가능한 인사이트로 전환하면, 팀은 어떤 리소스를 구매하는지, 누가 해당 리소스를 프로비저닝하고 사용하는지, 그 이유는 무엇인지에 대해 비용을 고려한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 책임 체계를 확립하고, cloud sprawl 현상을 방지하며, 예상치 못한 요금 청구(Bill Shock)를 예방할 수 있습니다.
보안 리더를 위한 CNAPP 선택 치트 시트
클라우드 비용 낭비의 일반적인 원인
1. 컴퓨팅 및 스토리지의 과잉 프로비저닝
과잉 프로비저닝은 기업이 성능 문제를 우려해 워크로드에 필요한 것보다 더 많은 리소스를 의도적으로 구매할 때 발생합니다. 그 결과 기업은 사용하지 않는 용량에 비용을 지불하게 됩니다. 규모가 과도한 EC2 인스턴스, 유휴 Kubernetes 노드, 과도한 IOPS가 대표적인 사례입니다.
해결 방안: 사용량 지표를 수집하고 추적해 정확하게 규모를 조정하고, 성능 요구 사항에 맞춰 노드를 자동으로 확장해야 합니다.
2. 사용되지 않지만 계속 실행 중인 좀비 리소스
연결되지 않은 볼륨, 오래된 스냅샷, 유휴 로드 밸런서는 눈에 띄지 않게 예산을 소모하고 공격 표면을 넓힙니다.
해결 방안: 사용되지 않는 리소스를 찾아 종료하거나 재할당해야 합니다. 주로 확인할 대상은 분리된(Orphaned) 볼륨과 스냅샷, 연결되지 않은 IP 주소, 사용되지 않는 머신 이미지, 인스턴스가 연결되지 않은 로드 밸런서입니다.
리소스 수명 주기 관리와 유휴 리소스 정리를 자동화하면 비용을 추가로 절감할 수 있습니다.
3. 자동 확장 및 종료 미적용
정적인 인프라는 곧 지출 낭비로 이어집니다. 동적인 워크로드에는 동적인 확장이 필요합니다.
해결 방안: 트래픽이 감소할 때 리소스가 낭비되도록 방치하지 말고, 변동이 큰 워크로드에는 자동 확장을, 예측 가능한 워크로드에는 자동 종료를 적용해야 합니다.
4. 비효율적인 인프라 아키텍처 선택
비용을 고려하지 않고 인프라를 설계하면 클라우드 지출이 빠르게 불어납니다. 클라우드 비용을 급증시킬 수 있는 인프라 선택은 다음과 같습니다.
잘못된 스토리지 계층: 거의 액세스하지 않거나 보관 성격의 데이터에 고성능 또는 범용 스토리지(AWS S3 Standard, GP2 볼륨 등)를 사용하면 불필요한 지출이 발생합니다.
해결 방안: 수명 주기 정책과 비용을 고려한 아키텍처 검토를 통해 콜드 데이터를 S3 Glacier나 보관용 Blob 스토리지 같은 저렴한 계층으로 이동해야 합니다.
과도한 성능의 컴퓨팅 인스턴스: 필요하지 않은데도 CPU 또는 메모리에 최적화된 컴퓨팅 제품군에 워크로드를 배포하면 큰 초과 지출이 발생합니다.
해결 방안: 적정 규모 조정 도구를 사용해 인스턴스 유형과 크기를 실제 워크로드 요구 사항에 맞춰야 합니다.
최적화되지 않은 로드 밸런서 및 네트워킹 사용: 공유 로드 밸런서 하나로 충분한데도 여러 개를 운영하거나, 사설 네트워킹으로 충분한 곳에 퍼블릭 IP와 NAT 게이트웨이를 사용하면 반복적인 낭비가 발생합니다.
해결 방안: 네트워킹 아키텍처를 감사하고, 가능한 경우 통합하거나 재설계해야 합니다.
리전 간 데이터 전송: 리전 간 데이터 전송이 포함된 아키텍처는 성능, 데이터 거버넌스, 컴플라이언스 문제를 일으킬 뿐 아니라 높은 아웃바운드 트래픽(Egress) 비용을 발생시킵니다. 많은 기업이 이 비용에 뒤늦게 놀라곤 합니다.
해결 방안: 트래픽 라우팅 전략과 엣지 캐싱, CDN을 활용해 리전 간 통신을 최소화해야 합니다.
클라우드 비용 최적화 도구
이 블로그 게시물에서는 이러한 도구의 주요 기능과 이점을 살펴보고, 조직에 적합한 도구를 선택하는 방법을 안내합니다.
5. 제한적이고 분리된 비용 가시성
팀이 클라우드 예산 사용 현황을 real-time 기준으로 확인하거나 이해하지 못하고 즉시 조정할 수 없다면, 비효율적인 지출, 부정확한 예측, 예상치 못한 요금 청구가 일상이 됩니다. 분리된 비용 데이터가 효과적인 최적화를 가로막는 경우도 많습니다.
단일 클라우드 사일로: 대부분의 클라우드 서비스 제공업체(CSP)는 비용 관리를 위한 가시성과 도구를 일부 제공합니다. 하지만 multi-cloud 환경의 클라우드 비용을 전체적으로 보여 주지 못하며, 효과적인 의사 결정에 필요한 비즈니스 컨텍스트도 부족한 경우가 많습니다. 통합된 뷰가 없으면 팀은 흩어진 데이터를 수작업으로 조합해 전체 상황을 파악해야 합니다.
해결 방안: multi-cloud 환경 전반에 통합된 가시성을 제공하는 클라우드 비용 최적화 도구에 투자해야 합니다.
기능별 사일로: 인프라와 애플리케이션을 소유한 엔지니어는 클라우드 지출에 직접 영향을 미치는 의사 결정에 가장 가까이 있습니다. 그러나 클라우드 비용 도구가 주로 재무팀을 위해 설계되면, 엔지니어가 활용할 수 있는 인사이트보다 예산 추적과 지출 보고에 치중하는 경우가 많습니다. 이러한 단절로 인해 엔지니어는 비용 논의에서 완전히 배제되거나, 사용 패턴, 성능 트레이드오프, 아키텍처상의 영향 같은 충분한 컨텍스트 없이 원시 재무 데이터를 해석해야 합니다. 그 결과 워크로드 최적화 기회를 놓치고, 비효율에 대한 대응이 늦어지며, 팀 간 마찰이 생깁니다.
해결 방안: 명확한 소유권, 실행 가능한 인사이트, cloud environment 구성과 리소스 간 관계에 대한 완전한 컨텍스트를 제공해 엔지니어링 워크플로를 지원하는 클라우드 비용 최적화 도구에 투자해야 합니다.
6. Shadow IT
Shadow IT 리소스란 이해관계자의 감독이나 승인 없이, 정책을 벗어나거나 거버넌스 없이 생성된 리소스를 말합니다. Shadow IT 리소스는 cloud sprawl 현상, 통제되지 않는 지출, 완화되지 않은 보안 위험을 초래할 수 있습니다.
해결 방안: 중앙 집중식 조달 정책을 수립하고, cloud-native 보안 솔루션을 사용해 섀도 자산을 찾아 해결해야 합니다.
Wiz Cloud가 클라우드 보안 운영을 지원하는 플랫폼인 이유를 알아보시기 바랍니다.
클라우드 비용 최적화를 위한 핵심 전략
클라우드 비용 최적화를 달성하기 위한 중요한 첫 단계는 cloud operating model 체계를 갖추는 것입니다. cloud operating model 체계는 조직이 팀, 도구, 프로세스에 걸쳐 cloud environment 전반을 관리, 통제, 최적화하는 방식을 정의합니다. 이는 대규모 환경에서 지속 가능한 비용 최적화를 실현하는 기반입니다.
모델을 갖춘 뒤에는 다음 여섯 가지 클라우드 비용 최적화 모범 사례를 적용하시기 바랍니다.
1. 태깅 및 리소스 소유권 관리
policy as code 도구, 코드형 인프라(IaC) 도구, 중앙 집중식 태깅 정책을 사용해 팀, 프로젝트, 환경별로 일관된 태깅을 적용해야 합니다. 태깅은 리소스 소유권에 대한 가시성을 높이고 책임 체계를 뒷받침합니다. 이를 통해 개발팀은 자신이 소유한 리소스와 서비스의 클라우드 비용을 주도적으로 관리할 수 있습니다.
태깅 정책을 정의하고 태깅 스키마를 수립합니다.
cloud-native PaC 도구(예: AWS 태그 정책)를 사용해 리소스가 생성되는 즉시 태깅을 자동화합니다.
Terraform, CloudFormation 같은 IaC 도구로 태깅을 의무화하고, 규정 준수 여부를 확인하며, multi-cloud 환경 전반의 일관성을 확보합니다.
태그 기반 비용 보고서를 생성해 비용 귀속을 쉽게 하고 단위 기반 예측 정확도를 높입니다.
2. 컴퓨팅 리소스 적정 규모 조정
사용률을 정기적으로 분석하고 그에 맞춰 인스턴스나 워크로드의 규모를 조정합니다. AWS Compute Optimizer, GCP Recommender API 같은 도구가 유용합니다.
규모를 조정한 리소스가 최적의 성능을 내는지 테스트합니다. 트래픽이 조금만 급증해도 성능이 저하되는 상황은 피해야 합니다.
3. 자동 확장 및 예약 종료
real-time 트래픽에 맞춰 리소스 가용량을 동적으로 조정하면 성능에 영향을 주지 않고 불필요한 지출을 줄일 수 있습니다.
자동 확장은 규모를 줄인 리소스가 최적으로 작동하도록 유지하는 중요한 방법입니다. 트래픽 증감에 따라 컴퓨팅 리소스를 수직 또는 수평으로 확장하거나 축소합니다.
예약 종료 또는 0으로 축소(Scale to Zero)를 적용하면 특정 사용 기간이 있는 리소스가 실제로 사용될 때만 실행됩니다.
지표 또는 정책 기반 자동 확장 도구(AWS Auto Scaling 그룹 등), cloud-native 스케줄러(AWS Instance Scheduler 등), 중요도가 낮은 워크로드를 위한 serverless 이벤트 버스 서비스(Amazon EventBridge 등)를 활용합니다.
4. 스팟 및 예약 인스턴스와 Savings Plans 활용
워크로드에 가장 적합한 요금 모델을 적용해야 합니다. 중요도가 낮거나 상태 비저장(Stateless)이거나 내결함성이 있는 워크로드에는 스팟 인스턴스를, 예측 가능한 상태 저장(Stateful) 워크로드에는 예약 인스턴스를, 유연하지만 사용량이 일정한 워크로드에는 Savings Plans 요금제를 사용하시기 바랍니다.
5. 스토리지 수명 주기 정책 적용
액세스 빈도와 속도 요구 사항을 기준으로 스토리지 계층을 구분합니다.
액세스 패턴을 자동으로 모니터링하고 자주 액세스하지 않는 데이터를 콜드 스토리지로 이동하는 정책을 적용합니다.
6. 비용 대시보드 및 예산 알림 설정
팀, 소유권, 환경 태그별로 클라우드 지출을 real-time 기준으로 시각화해야 합니다. 임계값에 도달하면(예: 월 한도의 70%에 도달한 경우) 자동으로 알림이 발생하도록 대시보드를 구성합니다. 이를 통해 팀은 지출 습관을 신속하게 조정하고 비용 초과를 방지할 수 있습니다.
Wiz로 CloudSec를 혁신하는 방법 보기
녹화 데모에서 클라우드 위험을 빠르게 식별하고 우선순위화하는 Wiz의 방식을 확인하세요.
클라우드 비용 최적화에서 FinOps의 역할
FinOps는 재무, 엔지니어링, 비즈니스 팀을 하나로 모아 협업, 책임 체계, 데이터 기반 의사 결정을 통해 클라우드 지출을 최적화합니다. FinOps는 real-time 클라우드 비용 최적화에서 핵심적인 역할을 합니다. 재무, 운영, 엔지니어링 팀이 비즈니스 가치를 극대화하면서 불필요한 클라우드 지출을 줄인다는 목표 아래 협력하도록 연결 고리 역할을 합니다.
FinOps 프로세스를 살펴보기 전에, FinOps에 참여하는 이해관계자와 그 역할을 먼저 알아보겠습니다.
FinOps의 3단계
1단계, 정보 제공(Inform): multi-cloud 환경을 포함한 cloud environment 전반의 클라우드 지출에 대해 real-time 통합 가시성을 확보합니다. 공유 대시보드는 엔지니어링, 재무, 운영 팀에 단일 정보 출처(Source of Truth)를 제공해야 합니다. 심층적인 real-time 가시성은 공동 책임 체계, 적절한 비용 할당, 정확한 예측을 뒷받침합니다.
2단계, 최적화(Optimize): 앞서 설명한 비용 최적화 전략을 실행해 낭비를 줄이고, 예산 초과를 방지하며, 효율성을 높입니다.
3단계, 운영(Operate): 다음과 같은 FinOps KPI를 정의하고 추적해 비용 최적화 성과를 지속적으로 측정하고 개선합니다.
워크로드당 비용: 작업 단위(예: 트랜잭션당 또는 API 호출당 비용)별로 비용을 분석해 특정 애플리케이션이나 서비스의 지출을 추적합니다.
이점: 비용을 가장 많이 소모하는 워크로드를 정확히 파악해 추가 최적화와 적정 규모 조정에 활용합니다.
예측 정확도: 예산 예측이 실제 지출과 얼마나 정확하게 일치하는지 확인합니다.
이점: 초과 지출이나 과소 지출 없이 현실적인 예산을 수립할 수 있습니다.
미할당 지출: Shadow IT 리소스나 태그가 지정되지 않은 리소스로 인해 발생할 수 있는 귀속되지 않은 비용을 식별합니다.
이점: 책임 체계와 보안을 강화합니다.
최적화 적용 범위: 자동 확장이나 0으로 축소 기능이 활성화된 리소스 등 최적화된 리소스의 비율을 측정합니다.
이점: 팀이 비용 최적화 전략을 얼마나 잘 활용하고 있는지 판단할 수 있습니다.
ECS container 지출 관리 및 절감을 위한 비용 최적화
이 글에서는 ECS 비용을 최적화하는 단계별 지침과 함께, container 비용을 통제하고 클라우드 낭비를 없애는 데 도움이 되는 실용적인 방법과 도구를 소개합니다.
AWS, Azure, GCP 전반의 클라우드 비용 최적화
대부분의 CSP는 다양한 요금 옵션과 네이티브 도구를 통해 클라우드 비용 최적화를 지원합니다. 하지만 FinOps가 효과를 거두려면, 팀은 조치에 필요한 컨텍스트를 제공하고 multi-cloud 환경을 지원하는 클라우드 비용의 통합 뷰와 단일 정보 출처를 갖춰야 합니다.
AWS
Cost Explorer: 과거 클라우드 지출과 예측을 시각화하고, 시간에 따른 비용 급증과 그 원인을 분석하며, 투명한 팀 단위 리소스 거버넌스를 위한 사용자 지정 태그를 생성할 수 있습니다.
Trusted Advisor: real-time 비용 최적화 권장 사항을 제공하고, 유휴 리소스나 오래된 스냅샷 같은 비효율 요소를 표시하며, 문제를 자동으로 해결합니다.
Compute Optimizer: CloudWatch 지표를 통해 사용 패턴과 성능을 추적하고, 과잉 또는 과소 프로비저닝된 리소스의 적정 규모 조정 옵션을 권장합니다.
Savings Plans: 예측 가능한 워크로드를 위해 일정한 리소스 사용량을 약정하는 대가로 할인을 제공합니다.
Azure
Microsoft Cost Management: 지출을 추적하고 예측하며, 팀 또는 태그 기반 리소스 할당을 시각화하고, 고급 분석 도구와 통합됩니다.
Azure Advisor 권장 사항: 적정 규모 조정 제안, 유휴 리소스 종료 등을 통해 cloud sprawl 현상을 방지합니다.
Azure Reserved VM Instances: 1년 또는 3년 약정으로 리소스 비용을 대폭 할인된 요금에 선결제할 수 있으며, 장기적인 기본 워크로드에 적합합니다.
GCP
Cloud Billing Reports: 리소스, 팀, 레이블, 프로젝트별로 클라우드 비용을 심층 분석할 수 있으며, 필터를 적용한 맞춤형 대시보드도 구축할 수 있습니다.
Recommender API: 적정 규모 조정 권장 사항을 제공하고, 임계값 알림과 조치를 트리거하는 등 다양한 기능을 제공합니다.
약정 사용 할인(Committed Use Discounts): 1년 또는 3년 동안 자산에 최소 금액을 지출하거나 최소 수준의 리소스를 사용하기로 약정하는 대가로 상당한 할인을 제공합니다.
보안과 비용 최적화의 상호 보완 관계
보안과 클라우드 비용 최적화는 서로 맞닿아 있습니다. 보안을 강화하면 클라우드 낭비를 줄일 수 있고, 적절한 클라우드 비용 최적화는 공격 표면을 줄일 수 있습니다. 이때 cloud native application protection platform(CNAPP) 같은 보안 솔루션이 중요한 역할을 합니다. CNAPP는 다음과 같은 기능을 제공합니다.
자산 인벤토리를 구축하고 multi-cloud 환경 전반에 통합 가시성을 제공합니다. 이는 비용 관련 위험(예: 사용되지 않지만 과도한 권한이 부여된 워크로드, 좀비 자산)을 파악하는 데 필수적입니다.
막대한 비용이 드는 보안 사고로 이어질 수 있는 잘못된 구성(공격자가 쉽게 악용할 수 있는 공개 노출 스토리지 버킷 등)을 방지합니다.
Shadow IT 리소스를 식별해 cloud sprawl 현상, 추적되지 않는 지출, 모니터링되지 않는 보안 위험을 방지합니다.
자동화와 policy as code 방식을 활용해 태깅, 프로비저닝 한도, least privilege 기반 액세스를 적용합니다.
사용되지 않거나 분리된 리소스를 안전하게 폐기해 지출과 위험을 줄입니다.
이 백서에서 새로운 클라우드 보안 운영 모델과 클라우드 보안 성숙도를 높이기 위한 단계를 알아보시기 바랍니다.
Wiz가 클라우드 비용 최적화를 강화하는 방법
Wiz는 클라우드 보안을 강화할 뿐 아니라 조직이 클라우드 지출을 훨씬 더 정밀하게 관리하도록 지원합니다. Wiz Cloud Cost는 비용, 사용량, 소유권, 리소스 관계 데이터를 Wiz Graph 안에 통합합니다. 이를 통해 팀은 인프라 전체의 컨텍스트를 바탕으로 낭비를 찾아 조치할 수 있습니다.
Wiz Cloud Cost Optimization이 제공하는 기능은 다음과 같습니다.
리소스 수준의 세분화된 비용 보고: Wiz는 cloud environment 내 모든 리소스에 대한 포괄적인 인벤토리를 생성합니다. 팀은 Wiz Cloud Cost의 Cost Explorer로 AWS, Azure, GCP 전반의 지출을 추적하고 사용량을 예측할 수 있습니다. 또한 개별 리소스, Kubernetes 클러스터, 프로젝트, 서비스, AI 모델 단위까지 세부적으로 분석할 수 있습니다. 따라서 실제로 지출을 유발하는 팀, 제품, 애플리케이션 기능에 비용을 훨씬 쉽게 귀속할 수 있습니다.
오래된 리소스 탐지: Wiz는 Amazon EKS 클러스터처럼 추가 비용이 발생하는 연장 지원 버전으로 운영 중인 리소스를 식별합니다. 조직은 이러한 클러스터를 정확히 파악해 업그레이드나 폐기 여부를 결정하고 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.
사용되지 않거나 분리된 리소스 식별: Wiz는 불필요한 비용을 유발하는 사용되지 않는 볼륨이나 로드 밸런서 같은 유휴 리소스 또는 연결되지 않은 리소스를 탐지합니다.
컨텍스트 인식 최적화 권장 사항: Wiz는 낭비, 적정 규모 조정, 구성 전반에 걸쳐 140개 이상의 최적화 규칙을 적용합니다. 디스크 사용률을 포함해 리소스 할당량과 실제 사용량을 비교하므로, 팀은 일반적인 규모 조정 조언이 아닌 명확한 조치 가이드를 바탕으로 지출을 줄일 수 있습니다.
보안 기반 비용 인사이트: Wiz는 보안 태세를 비용 및 사용량 데이터와 연관 분석해, 보안까지 강화하는 비용 절감 조치의 우선순위를 정하도록 지원합니다. 이를 통해 보안팀은 제거해도 되는 리소스를 수정하는 데 시간을 낭비하지 않습니다.
사전 예방적 비용 거버넌스: 팀은 Wiz Cloud Cost로 비정상적인 지출과 예산 초과를 감지하는 Cost Monitor를 생성할 수 있습니다. 또한 CSP 전반의 약정 적용 범위와 만료를 추적하고, 청구서에 반영되기 전에 예정된 요금 변경을 검토할 수 있습니다. 전용 AI 비용 뷰를 통해 AI 지출에도 동일한 가시성을 확보할 수 있습니다.
최적의 보안과 최대의 가치를 확보하면서 클라우드 지출을 통제하려면 지금 Wiz 라이브 데모를 신청하시기 바랍니다.
Wiz Cloud Cost가 비용, 사용량, 소유권 데이터를 Wiz Graph에서 연결하는 방식을 Wiz 작동 모습 보기 데모에서 확인하시기 바랍니다.
Wiz 데모로 직접 확인하기
팀이 클라우드 전반의 위험을 줄이고 더 안전하게 개발하도록 Wiz가 어떻게 돕는지 알아보세요.
