Google Cloud 아키텍처 프레임워크의 운영 우수성 요소 원칙은 클라우드 워크로드에서 사용하는 리소스를 관리하고 최적화하는 데 도움이 되는 권장사항을 제공합니다. 여기에는 실제 사용량과 수요에 따라 리소스 크기를 조정하고, 동적 리소스 할당에 자동 확장을 사용하고, 비용 최적화 전략을 구현하고, 리소스 사용률과 비용을 정기적으로 검토하는 것이 포함됩니다. 이 원칙에서 다루는 많은 주제는 비용 최적화 필러에 자세히 설명되어 있습니다.
원칙 개요
클라우드 리소스 관리 및 최적화는 클라우드 지출, 리소스 사용량, 인프라 효율성을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에는 클라우드 지출에서 가치와 수익을 극대화하기 위한 다양한 전략과 권장사항이 포함되어 있습니다.
이 요소의 최적화는 비용 절감에만 국한되지 않습니다. 다음 목표를 강조합니다.
- 효율성: 자동화 및 데이터 분석을 사용하여 실적을 극대화하고 비용을 절감합니다.
- 성능: 변동하는 수요에 맞춰 리소스를 손쉽게 확장하여 최적의 결과를 제공합니다.
- 확장성: 급격한 성장과 다양한 워크로드를 수용하도록 인프라와 프로세스를 조정합니다.
이러한 목표에 집중하면 비용과 기능 간의 균형을 맞출 수 있습니다. 리소스 프로비저닝, 확장, 이전과 관련하여 충분한 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 리소스 소비 패턴에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있으므로 잠재적인 문제가 발생하기 전에 이를 미리 파악하고 해결할 수 있습니다.
권장사항
리소스를 관리하고 최적화하려면 다음 섹션의 권장사항을 고려하세요. 이 문서의 각 권장사항은 운영 준비 상태의 주요 영역 중 하나 이상과 관련이 있습니다.
적절한 규모의 리소스
리소스 사용률을 지속적으로 모니터링하고 실제 수요에 맞게 리소스 할당을 조정하는 것은 효율적인 클라우드 리소스 관리에 필수적입니다. 리소스를 과도하게 프로비저닝하면 불필요한 비용이 발생할 수 있으며, 프로비저닝이 부족하면 애플리케이션 성능 및 사용자 환경에 영향을 미치는 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 최적의 균형을 이루려면 사전에 클라우드 리소스 크기를 조정하는 선제적 접근 방식을 채택해야 합니다. 이 권장사항은 거버넌스 운영 준비 상태의 중점 영역과 관련이 있습니다.
Cloud Monitoring 및 Recommender를 사용하면 적절한 크기 조정을 위한 기회를 파악할 수 있습니다. Cloud Monitoring은 리소스 사용률 측정항목을 실시간으로 확인할 수 있도록 지원합니다. 이러한 가시성을 통해 리소스 사용 패턴을 추적하고 잠재적인 비효율성을 파악할 수 있습니다. 추천 도구는 리소스 사용률 데이터를 분석하여 리소스 할당을 최적화하기 위한 지능형 추천을 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 리소스 사용량에 대한 통계를 얻고 리소스 크기를 적절하게 조절하는 데 관한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
Cloud Monitoring 및 추천 외에도 커스텀 측정항목을 사용하여 자동 크기 조절 작업을 트리거하는 것이 좋습니다. 맞춤 측정항목을 사용하면 애플리케이션 및 워크로드와 관련된 특정 리소스 활용률 측정항목을 추적할 수 있습니다. 사전 정의된 기준이 충족되면 관리자에게 알림을 보내도록 알림을 구성할 수도 있습니다. 그러면 관리자가 리소스 할당을 조정하는 데 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 리소스를 적시에 확장할 수 있으므로 클라우드 비용을 최적화하고 성능 문제를 방지할 수 있습니다.
자동 확장 사용
컴퓨팅 및 기타 리소스를 자동 확장하면 클라우드 기반 애플리케이션의 최적의 성능과 비용 효율성을 보장할 수 있습니다. 자동 확장을 사용하면 워크로드 변동에 따라 리소스 용량을 동적으로 조정할 수 있으므로 필요한 리소스를 필요한 시점에 확보하고 과도한 프로비저닝 및 불필요한 비용을 방지할 수 있습니다. 이 권장사항은 운영 준비의 중점 영역 절차와 관련이 있습니다.
다양한 애플리케이션과 워크로드의 다양한 요구사항을 충족하기 위해Google Cloud 는 다음과 같은 다양한 자동 확장 옵션을 제공합니다.
- Compute Engine 관리형 인스턴스 그룹 (MIG)은 단일 항목으로 관리 및 확장되는 VM 그룹입니다. MIG를 사용하면 그룹에서 유지할 최소 및 최대 VM 수를 지정하는 자동 확장 정책과 자동 확장을 트리거하는 조건을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 CPU 사용률이 특정 기준에 도달하면 MIG에 VM을 추가하고 사용률이 다른 기준 아래로 떨어지면 VM을 삭제하도록 정책을 구성할 수 있습니다.
Google Kubernetes Engine (GKE) 자동 확장은 애플리케이션의 요구사항에 맞게 클러스터 리소스를 동적으로 조정합니다. 다음과 같은 도구를 제공합니다.
- 클러스터 자동 확장 처리는 Pod 리소스 수요에 따라 노드를 추가하거나 삭제합니다.
- 수평형 포드 자동 확장 처리는 CPU, 메모리 또는 커스텀 측정항목을 기준으로 포드 복제본의 수를 변경합니다.
- 수직형 포드 자동 확장 처리는 사용 패턴에 따라 포드 리소스 요청과 한도를 미세 조정합니다.
- 노드 자동 프로비저닝은 워크로드에 맞게 최적화된 노드 풀을 자동으로 만듭니다.
이러한 도구는 함께 작동하여 리소스 사용률을 최적화하고, 애플리케이션 성능을 보장하며, 클러스터 관리를 간소화합니다.
Cloud Run은 인프라를 관리할 필요 없이 코드를 실행할 수 있는 서버리스 플랫폼입니다. Cloud Run은 수신 트래픽을 기반으로 인스턴스 수를 자동으로 조정하는 내장 자동 확장을 제공합니다. 트래픽 양이 증가하면 Cloud Run은 로드를 처리하기 위해 인스턴스 수를 확장합니다. 트래픽이 감소하면 Cloud Run은 비용을 줄이기 위해 인스턴스 수를 축소합니다.
이러한 자동 확장 옵션을 사용하면 클라우드 기반 애플리케이션에 다양한 워크로드를 처리하는 데 필요한 리소스를 제공하면서 과도한 프로비저닝과 불필요한 비용을 방지할 수 있습니다. 자동 확장을 사용하면 성능이 개선되고 비용이 절감되며 클라우드 리소스를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
비용 최적화 전략 활용
클라우드 지출을 최적화하면 조직의 IT 예산을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이 권장사항은 거버넌스 운영 준비 상태의 중점 영역과 관련이 있습니다.
Google Cloud 는 클라우드 비용을 최적화하는 데 도움이 되는 여러 도구와 기법을 제공합니다. 이러한 도구와 기법을 사용하면 클라우드 지출에서 최대의 가치를 얻을 수 있습니다. 이러한 도구와 기법을 사용하면 활용도가 낮은 리소스를 식별하거나 비용 효율적인 인스턴스 유형을 추천하는 등 비용을 줄일 수 있는 영역을 파악할 수 있습니다. Google Cloud 클라우드 비용을 최적화하는 데 도움이 되는 옵션은 다음과 같습니다.
- 약정 사용 할인 (CUD)은 일정 기간 동안 특정 수준의 사용을 약정할 때 제공되는 할인입니다.
- Compute Engine의 지속 사용 할인은 서비스를 일관되게 사용할 때 할인을 제공합니다.
- 스팟 VM은 일반 VM에 비해 저렴한 비용으로 사용하지 않는 VM 용량에 액세스할 수 있도록 지원합니다.
가격 모델은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으며 기존 옵션에 비해 성능이 우수하거나 비용이 저렴한 새로운 기능이 도입될 수 있습니다. 따라서 가격 책정 모델을 정기적으로 검토하고 대체 기능을 고려해야 합니다. 최신 가격 책정 모델과 기능에 대한 정보를 확인하면 비용을 최소화하기 위해 클라우드 아키텍처에 관해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
Google Cloud의 예산 및 알림과 같은 비용 관리 도구는 클라우드 지출에 관한 유용한 정보를 제공합니다. 예산 및 알림을 사용하면 사용자가 예산을 설정하고 예산이 초과되면 알림을 받을 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 사용자가 클라우드 지출을 추적하고 비용을 절감할 수 있는 영역을 파악할 수 있습니다.
리소스 사용량 및 비용 추적
태그 지정 및 라벨 지정을 사용하여 리소스 사용량과 비용을 추적할 수 있습니다. 프로젝트, 부서 또는 기타 관련 측정기준과 같은 클라우드 리소스에 태그와 라벨을 할당하면 리소스를 분류하고 구성할 수 있습니다. 이를 통해 특정 리소스의 지출 패턴을 모니터링하고 분석하여 사용량이 많거나 비용 절감이 가능한 영역을 파악할 수 있습니다. 이 권장사항은 운영 준비의 주요 영역인 거버넌스 및 도구와 관련이 있습니다.
Cloud Billing 및 비용 관리와 같은 도구를 사용하면 지출 패턴을 포괄적으로 파악할 수 있습니다. 이러한 도구는 클라우드 사용량에 대한 자세한 통계를 제공하며, 이를 통해 추세를 파악하고 비용을 예측하며 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 과거 데이터와 현재 지출 패턴을 분석하면 비용 최적화 작업의 중점 영역을 파악할 수 있습니다.
맞춤 대시보드와 보고서를 사용하면 비용 데이터를 시각화하고 지출 동향에 대한 심층적인 통계를 얻을 수 있습니다. 관련 측정항목 및 측정기준으로 대시보드를 맞춤설정하면 핵심성과지표 (KPI)를 모니터링하고 비용 최적화 목표 달성 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 보고서에서는 비용 데이터를 더 심층적으로 분석할 수 있습니다. 보고서를 사용하면 특정 기간 또는 리소스 유형별로 데이터를 필터링하여 클라우드 지출에 기여하는 근본적인 요인을 파악할 수 있습니다.
태그, 라벨, 비용 분석 도구를 정기적으로 검토하고 업데이트하여 클라우드 사용량과 비용에 관한 최신 정보를 확인하세요. 정보를 파악하고 비용 사후 분석 또는 사전 비용 검토를 실시하면 예상치 못한 지출 증가를 즉시 파악할 수 있습니다. 이렇게 하면 클라우드 리소스를 최적화하고 비용을 관리하기 위한 사전 결정을 내릴 수 있습니다.
비용 할당 및 예산 설정
클라우드 비용 관리의 책임성과 투명성은 리소스 활용도를 최적화하고 재무 관리를 보장하는 데 중요합니다. 이 권장사항은 거버넌스 운영 준비 상태의 중점 영역과 관련이 있습니다.
책임 소재와 투명성을 보장하려면 비용 할당 및 지불 거절에 관한 명확한 메커니즘이 있어야 합니다. 조직은 특정 팀, 프로젝트 또는 개인에 비용을 할당하여 각 항목이 클라우드 사용에 대한 책임을 지도록 할 수 있습니다. 이를 통해 소유 의식을 고취하고 책임감 있는 리소스 관리를 장려할 수 있습니다. 또한 청구 취소 메커니즘을 사용하면 조직에서 내부 고객으로부터 클라우드 비용을 회수하고, 인센티브를 성과에 맞게 조정하고, 재정 규율을 장려할 수 있습니다.
여러 팀 또는 프로젝트에 대한 예산을 설정하는 것도 클라우드 비용 관리의 중요한 측면입니다. 예산을 사용하면 조직에서 지출 한도를 정의하고 해당 한도에 대한 실제 비용을 추적할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 통제되지 않은 지출을 방지하기 위해 사전에 결정을 내릴 수 있습니다. 실현 가능하고 현실적인 예산을 설정하면 클라우드 리소스를 비즈니스 목표에 맞게 효율적으로 사용할 수 있습니다. 예산 대비 실제 지출을 정기적으로 모니터링하면 차이를 파악하고 잠재적인 초과 지출을 즉시 해결할 수 있습니다.
예산을 모니터링하려면 Cloud Billing 예산 및 알림과 같은 도구를 사용하면 됩니다. 이러한 도구는 클라우드 지출에 대한 실시간 통계를 제공하고 이해관계자에게 잠재적인 초과 지출을 알립니다. 이러한 기능을 사용하면 클라우드 비용을 추적하고 상당한 편차가 발생하기 전에 시정 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 예상치 못한 비용 발생을 방지하고 클라우드 리소스를 책임감 있게 사용하는 데 도움이 됩니다.