클라우드 비용 감축을 위한 최적의 핀옵스 방법 6가지 

퍼블릭 클라우드에서 애플리케이션을 실행하면 비용이 생각보다 많이 들 수 있다. 클라우드 비용에 대해 미리 고민해 온 여러 기업들의 이야기를 살펴보고 핀옵스 도구와 모범 사례를 익혀두자.
 

 
데브옵스팀이 비용을 고민하는 시점은 다양하다. 어떤 팀은 보고서와 청구서에 예상보다 높은 비용이 나타나거나 클라우드 비용이 예상보다 빠르게 증가하면 그제야 비용을 고려해 애플리케이션을 최적화한다. 프로젝트의 설계 및 빌드 단계 중에 인프라 운영 및 확장 비용을 신중하게 고려하는 팀도 있다. 대기업 중 일부는 클라우드 아키텍처의 프로세스 및 선택 사항을 가이드해줄 핀옵스(finops) 전문 인력을 따로 두고 비용 문제를 미리 대비하기도 한다. 

핀옵스에서 핵심 논의는 퍼블릭 클라우드와 데이터 센터 비용을 어떻게 중앙 집중화하느냐에 맞춰져 있다. 따라서, 핀옵스에서 필요한 것은 먼저 사용 내역을 한 화면에서 보여주는 단일 패널 뷰를 생성하여 비용을 예측하는 것이다. 핀옵스 플랫폼을 이용하면, 활용도가 낮은 리소스를 중지하거나, 향후 이용할 고가의 클라우드 인스턴스의 전환 시점을 예측하면서 필요한 작업을 중앙집중화할 수 있다. 앱티오(Apptio), 클라우드제로(CloudZero), HCMX 핀옵스 익스프레스(HCMX FinOps Express)와 같은 플랫폼을 활용하면 클라우드 비용 최적화를 초기에 수행할 수 있다. 이러한 도구를 통해 새로운 프로젝트에 승인된 클라우드 네이티브 스택을 확인하고 선택할 수도 있다.

그 외에도 데브옵스팀이 애플리케이션 계획 및 개발 단계 중에 참고하면 좋은 핀옵스 방법은 여러 가지가 있다. 그전에 더 큰 그림을 생각해 보자. 새로운 클라우드 애플리케이션을 개발할 때 혹은 애플리케이션 현대화 프로젝트 초기에 재정적 책임이 있는 데스옵스팀은 무엇을 고려해야 할까? 

클라우드 비용 관리
인도의 인프라 기술 전문 업체 퍼시스턴트 시스템즈(Persistent Systems)의 클라우드, 인프라, 보안 담당 SVP 니타 푸트란은 “무작정 들어서 옮기면 안 된다. 애플리케이션을 분석하여 비용은 최소화하고 확장성은 극대화할 최선의 경로를 결정해야 한다”라고 강조했다.

한편, 아카마이(Akamai) 제품 마케팅 관리자 저스틴 코베트는 “각 애플리케이션의 사용 사례에 맞게 환경을 확장하고 멀티클라우드나 하이브리드 클라우드 배포를 이용해  보자. 비용을 절감하고 성능을 높이며 위험을 낮추는 확실한 방법이다”라고 조언했다.

개발자는 테스트 자동화, CI/CD 파이프라인 구성, 비용에 영향을 미치는 다른 데브옵스 최적화를 우선시하면서 비용을 줄일 수 있다. 또한, 코드형 인프라(Infrastructure as Code, IaC)를 배포하고 인시던트 관리를 개선하면 IT 운영 비용을 줄이는 데 도움이 된다.

클라우드 인프라 및 플랫폼 벤치마킹
퍼블릭 클라우드에 개발 환경을 빠르게 구축하고 애플리케이션을 배포하는 것은 쉽다. 하지만 성능이나 신뢰성 측면에서는 최적의 런타임 아키텍처가 아닐 수 있다.

클라우드 서버 및 호스팅 전문 업체 벌쳐(Vultr)의 최고 마케팅 책임자 케빈 코크레인은 “오늘날의 개발자는 종속적인 모놀리식 클라우드를 선택하거나 최신 모듈식 IaaS 및 PaaS 서비스 공급업체의 클라우드 인프라를 조립하는 방식을 선택할 수 있다. 후자를 선택하면 배포까지의 시간을 단축하고, 운영을 간소화하며, 필요한 자원에 대한 비용만 지불하여 클라우드 비용을 관리할 수 있다”라고 설명했다.

예를 들면, 사용량이 낮은 애플리케이션은 AWS 람다(Lamda)에서 AWS RDS 데이터베이스를 사용하여 설정, 실행 및 관리하는 것이 AWS EC2 예약 인스턴스에서 실행하는 것보다 경제적이다. 데브옵스팀은 다양한 배포 아키텍처를 고려하는 것이 중요하다. 그뿐만 아니라 접근 방식을 선택할 때 성능, 신뢰성, 확장성, 그리고 비용을 검토해야 한다.

애플리케이션 현대화에 관측성 지원
클라우드 네이티브 애플리케이션에 관측성은 비교적 어렵지 않게 구축할 수 있다. 그러나 애플리케이션 현대화 도중에 관측성을 제공하는 것은 다른 문제다. 애플리케이션에 관측성 역량이 추가되면 인시던트 관리를 지원하고 성능 문제의 근본 원인을 찾는데 많은 도움이 된다. 관측성 관련 기술이 생성하는 데이터 스트림을 활용하면 비용 최적화 기회를 확보할 수도 있다.

관측성 플랫폼 기업 엑셀데이터(Acceldata)의 CEO 로히트 차우다리는 “조직은 점점 더 클라우드 기반 아키텍처로 이동하고 있다. 클라우드 기반 아키텍처는 극단적으로 복잡하고 역동적이므로 배포된 아키텍처 내부의 데이터에서 일어나고 있는 상황과 비용 지출 영역은 이해하기 어렵다. 데이터 관측성은 조직이 데이터 불일치를 탐지하고 그 주요 원인을 확인하는 데 도움을 주고 데이터 시스템의 효율성과 신뢰성을 개선할 방법을 추천해준다. 따라서 전체적인 클라우드 비용이 줄어든다”고 말했다.

구체적으로 관측성을 통해 비용에 대한 어떤 정보를 알 수 있을까? 사용량이 낮은 시기에 갑자기 리소스를 많이 사용하는 애플리케이션을 발견하거나 예상보다 많은 데이터베이스 또는 API 호출하는 사례를 확인할 수 있다. 모두 클라우드 비용을 증가시키는 상황이다. 이때 코드 최적화를 통해 문제를 해결하며 비용을 줄일 수 있을 것이다. 

오픈텍스트(OpenText) 디지털 옵스 제품 마케팅 선임 책임자 트래비스 그린은 숨은 클라우드 비용과 과소비 부분을 찾기 위한 권고 사항을 컬럼으로 공유하며 “멀티클라우드 관측성 플랫폼을 사용하여 이상 부분을 식별하고 그 출처를 파악한 뒤 낭비되는 활용을 중지하도록 신속한 조치를 취해야 한다. 이런 단계를 밟으면 오늘날 많은 조직을 괴롭히는 뜻하지 않은 청구 비용을 최소화할 수 있다”라고 말했다.

각 애플리케이션의 최대 사용량 기간 예측 및 측정
현대화할 애플리케이션이 너무 많은 경우, 데브옵스 팀은 클라우드 인프라 최적화에 충분한 시간을 쓰지 못하고 애플리케이션을 구축, 테스트한 후 클라우드로 배포해야 한다는 압박감을 느낄 때가 많다. 이런 상황에선 일단 개발 환경과 서비스를 빠르게 구축한 후, 24시간 또는 특정 기간 내내 애플리케이션을 계속 운영할 수도 있다.

맥킨지의 추정에 따르면 기업은 최적화를 통해 클라우드 비용 중 15% 내지 20%를 절감할 수 있다. 그리고 비용 절감의 첫걸음은 애플리케이션 사용량 지표를 예측하고 포착하는 것이다.

클라우드 관리 기업 사다(SADA)의 고객 핀옵스 부문 디렉터 리치 호이어는 “조직은 클라우드 서비스를 사용 중이지 않을 때도 24시간 내내 실행하게 하는 경우가 많다. 자동화된 워크로드 일정을 수립하지 않아 클라우드 비용을 절약할 기회를 놓치는 경우가 가장 많다. 일정 수립 서비스를 통해 테스트와 개발과 같은 작업에만 활성화되도록 설정하면 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있다”라고 말했다.

데이터 통합 및 데이터 스트림 비용 검토
애플리케이션을 퍼블릭 클라우드에 배포하기 전에 추산하기 어려운 비용 중에는 클라우드와 클라우드 서비스 간 데이터 이동 비용이 있다. IoT 데이터 스트림의 처리 단계, 데이터 웨어하우스를 위한 데이터 변환, SaaS 도구 간 통합을 수행하는 애플리케이션의 경우 데이터 이탈 비용은 상당할 수 있다. 클라우드 솔루션 업체 어센드(Ascend)의 CEO 션 냅은 “데이터는 가능하면 클라우드 간 이동을 피하고 푸시다운 데이터 파이프라인 플랫폼을 사용하여 현 위치에서 처리하라”라고 권고했다.

또한 냅은 데이터 통합, 파이프라인, 변환은 컴퓨팅 비용을 최대 세 배까지 높이는 분야지만 자주 간과되고 있다고 지적했다. 그는 “많은 파이프라인이 데이터 자체를 상세히 조사하지 않으므로 불필요한 재처리 비용이 든다. 파이프라인 논리에 변화가 있거나 런타임에서 오류가 발생할 경우, 전체 파이프라인을 재실행하여 일관성을 확보해야 한다”라고 설명했다.

중요한 점은 전체 데이터 집합을 전체적으로 재처리해야 하는 변경 사항보다는 점진적인 업데이트를 지원하는 유연한 데이터 파이프라인을 계획하는 것이다.

실제 가치를 제공하는 독점 기능 선택 
퍼블릭 클라우드 업체는 개발자가 자체 제공된 기능을 활용하기를 원하며 다양한 서비스를 제공한다. 그런 기능을 사용하면 편리하고 단기적으로 비용을 절감할 수 있지만, 애플리케이션을 해당 퍼블릭 클라우드 제공업체의 플랫폼에서만 실행해야 한다는 제약이 있다.

지리 데이터 인증 기업인 스마티(Smarty) CEO 겸 CTO 조나단 올리버는 “오늘날 클라우드용으로 작성된 대부분의 소프트웨어는 클라우드 업체 자체의 구현에 특화된 세부 사항을 활용한다. 소프트웨어가 실행되지만 해당 클라우드 업체에 대해서만 작동하고 상당한 노력 없이는 쉽게 새로운 클라우드 업체로 복사하거나 이동할 수 없다”라고 지적했다.

퍼블릭 클라우드 비용 및 업체 가격 동향 파악
애플리케이션 배포 후 업무 방식도 비용에 영향을 미친다. 다음 조언을 따르면 퍼블릭 클라우드 아키텍처, 서비스 및 가격의 변화에 맞게 전략을 조정할 수 있다.

카우치베이스(Couchbase) 제품 및 엔지니어링 담당 SVP 라비 메이우람은 “개발자는 저장소, 컴퓨팅, 네트워크, 서비스 등 할 것 없이 클라우드 내 리소스의 활용도에 대한 완전한 가시성을 확보해야 한다. 그래야 개발자는 비용 초과가 발생하기 전에 리소스 활용도를 적정 규모로 맞출 수 있다”라고 말했다.

이런 업무 방식을 활용하면 회사와 데브옵스팀이 측정하고 통제할 수 있는 활용도 등의 요소를 기준으로 비용을 추적할 수 있다.

스노우플레이크(Snowflake)의 제품 관리 책임자 칼 페리는 고객의 비용 감축을 위한 업체의 노력과 성과도 추적할 것을 권고했다. 그는 “개발자가 감안해야 할 가장 중요한 측면은 클라우드 플랫폼이 고객을 위해 비용을 개선한 전력이 있는가 여부이다. 서비스 성능을 지속적으로 개선하는 회사를 선택하면 그 회사가 업데이트를 공개할 때 개발자의 비용은 자동으로 하락한다”라고 말했다.

결론
오늘날의 데브옵스 팀은 엄청난 압박감을 감당하며 애플리케이션을 구축하고 최신화해야 한다. 그 과정에서, 변화하는 클라우드 비용을 계산에 넣지 않는다면 기술 부채와 비용 증가로 이어질 수 있다. 여기에서 논의된 최선의 방법을 활용하면 소프트웨어 개발 생애주기의 모든 단계에서 그런 함정을 피할 수 있다.
ciokr@idg.co.kr