Google Cloud로 마이그레이션: 비용 최소화

Last reviewed 2023-11-03 UTC

이 문서는 단일 및 멀티 리전 Google Cloud 환경의 비용과 Google Cloud 리전 간 마이그레이션 비용을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 이 문서는 이러한 유형의 마이그레이션을 계획 중이거나 향후 기회를 평가하고 그 결과를 살펴보고 싶은 경우에 유용합니다.

이 문서는 Google Cloud로 마이그레이션에 대해 여러 편으로 구성된 다음 시리즈 중 일부입니다.

이 문서에서는 다음 주제에 대한 안내를 제공합니다.

  • 현재 비용 평가 및 Google Cloud 사용 공간의 증가 예상
  • 비용 절감 요구사항 및 목표 설정
  • 비용 거버넌스 및 감소 프로세스 구현
  • Cloud FinOps 프레임워크 채택

이 문서에서는 Google Cloud로 마이그레이션: 환경 최적화를 읽고 숙지했다고 가정합니다. 이 문서에서는 Google Cloud로 마이그레이션한 후 최적화 루프(지속적이고 진행 중인 최적화 프로세스)를 설계 및 구현하는 단계를 설명합니다. 이러한 최적화 단계는 대부분 비용 최소화에도 적용될 수 있습니다.

비용 평가

리소스 소비와 잠재적인 성장 기회를 종합적으로 이해하기 위해서는 Google Cloud 환경의 현재 및 예상 비용을 평가하는 것이 필수적입니다.

현재 비용 및 예상 비용을 평가하려면 다음을 수행하면 됩니다.

  • 현재 Google Cloud 환경의 비용을 평가합니다.
  • Google Cloud 리전에서 향후 마이그레이션 비용을 평가합니다.
  • Google Cloud 사용 공간의 성장을 예상하세요.

현재 환경의 비용 평가

환경 비용에 대한 포괄적인 이해를 수집하려면 다음을 고려하세요.

  • Google Cloud 결제 모델. Google Cloud는 투명하고 효율적인 모델을 사용하여 리소스 사용량 요금을 청구합니다. 모델 작동 방식과 Google Cloud에서 리소스 소비에 대한 비용을 청구하는 방법을 완전히 이해하려면 Google Cloud 청구 모델과 제품 가격 책정이 어떻게 작동하는지 알아보는 것이 좋습니다.
  • Cloud Billing. 환경의 현재 및 예상 비용을 평가하려면 현재 및 예상 Google Cloud 비용을 추적하고, 청구서를 결제하고, 비용을 최적화는 데 도움이 되는 도구 모음인 Cloud Billing을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 예산과 예산 알림을 만들 수 있습니다.
  • 할인. Google Cloud는 지정된 기간 동안 최소 리소스 수준을 사용하겠다는 약속 하에 할인된 가격을 제공합니다. 현재 환경의 비용을 평가할 때 구매한 약정 사용 할인과 적용되는 제품, 서비스, 리소스에 대한 정보를 수집하는 것이 좋습니다.
  • 탄소 발자국. Google Cloud는 현재 환경의 탄소 발자국 측정 및 보고를 지원합니다. 이 정보를 수집하면 비용 최소화 노력의 일환으로 탄소 발자국을 줄일 수 있는 기준을 설정하는 데 유용합니다.

액세스 제어 및 비용 관리를 위해 리소스를 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 Cloud Billing 리소스 구성 및 액세스 관리 가이드를 참조하세요.

리전 간 향후 마이그레이션 비용 평가

Google Cloud 리전 간 마이그레이션을 고려하려면 이 마이그레이션이 비용에 미치는 영향을 평가하는 것이 좋습니다. 리전 간 마이그레이션의 비용을 평가하려면 다음을 고려하세요.

  • 대상 리전의 Google Cloud 리소스 가격. Google Cloud 리전 간에 워크로드, 데이터, 프로세스를 마이그레이션할 때는 대상 리전에서 리소스를 프로비저닝해야 할 수 있습니다. Google Cloud 가격 계산기를 사용해 새 리소스를 프로비저닝하고 데이터를 새 Google Cloud 리전으로 마이그레이션하는 데 드는 비용을 평가할 수 있습니다.
  • 멀티 리전 Google Cloud 리소스의 비용. 안정성 요구사항을 충족하려면 멀티 리전 리소스를 사용해야 할 수 있습니다. 이러한 리소스가 마이그레이션 및 비용에 미칠 수 있는 영향을 고려하는 것이 좋습니다. 예를 들어 이중 또는 멀티 리전 Cloud Storage 버킷을 사용 중이고 이 버킷 중 하나가 대상 마이그레이션 리전과 동일한 리전에 있습니다. 이 경우 Cloud Storage에서 데이터 복제를 처리하므로 해당 버킷의 데이터를 마이그레이션할 필요가 없습니다.
  • 이그레스 네트워크 트래픽. Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 유지관리 비용 외에도 한 리전에서 다른 리전으로 데이터를 전송하면 네트워크 이그레스 비용이 발생할 수 있습니다. 예상치 못한 비용이 청구되지 않도록 이 예상 비용을 평가하는 것이 좋습니다.
  • 시간, 학습, 기타 부수적인 비용. 리전 간 마이그레이션 비용은 리소스 프로비저닝 및 데이터 전송과 관련된 비용보다 높습니다. 팀에서 마이그레이션 계획을 설계하고 마이그레이션을 완료하는 데 필요한 시간 및 학습과 같은 보조 비용도 있습니다. 마이그레이션 비용을 평가할 때는 보조 비용도 고려하는 것이 좋습니다.

Google Cloud는 이러한 권장사항 외에도 Google Cloud 신속 평가 및 마이그레이션 프로그램을 제공합니다. 이 프로그램은 무료 마이그레이션 비용 평가를 제공하고 Google Cloud 전문 서비스 및 파트너의 지원을 받아 전체 마이그레이션 프로세스를 안내합니다.

Google Cloud 사용 공간의 성장 예측

정기적인 환경 유지보수를 위해서는 환경 비용을 지속적으로 모니터링하는 것이 좋습니다. 이 유형의 모니터링은 비용 거버넌스 프로세스를 설정하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 이러한 모니터링을 통해 환경의 현재 비용과 단기적인 예측에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

환경을 정기적으로 유지보수하는 것 외에도 장기 성장 전략을 개발하는 것이 좋습니다. 이러한 전략을 사용하면 Google Cloud 사용 공간이 비즈니스 요구사항에 따라 유기적으로 성장하는 데 필요한 예산과 리소스를 보다 효과적으로 계획할 수 있습니다. 장기 성장 전략을 수립하려면 다음을 고려하세요.

  • 비즈니스 요구사항. 환경이 지원하도록 설계된 비즈니스 요구사항을 계속 준수하는지 평가합니다. 예를 들어 특정 비즈니스 영역의 수요가 증가할 것으로 예상되는 경우 해당 영역을 지원하는 환경을 확장하기 위한 옵션을 고려할 수 있습니다.
  • 추세 및 패턴. Google Cloud Observability를 사용하여 워크로드, 데이터, 프로세스와 관련된 모니터링, 로깅, 성능 프로파일링 데이터를 평가합니다. 이러한 평가를 통해 추세를 파악하고, 수요 및 트래픽 패턴을 도출하고, 이러한 추세에 대한 유용한 정보를 수집할 수 있습니다.
  • 지속 가능한 성장. 현재 환경에서 지속 가능한 확장 정도와 추가 환경을 설계, 프로비저닝, 구성해야 하는 시점을 평가합니다. 예를 들어 기존 환경을 성장시키는 비용이 성장으로 얻는 이점보다 큰 경우 새 환경을 프로비저닝하는 것이 좋습니다. 현재 환경에서 지속 가능한 성장 정도를 평가할 때 이러한 성장이 환경의 탄소 발자국에 미치는 영향을 고려하고 해당 발자국을 줄이는 방법을 알아보세요.

비용 절감 요구사항 및 목표 설정

Google Cloud 공간의 성장을 예상한 후 다음을 설정하는 것이 좋습니다.

  1. 비용 절감 요구사항. 개선이 필요하다는 요구사항을 표시해야 하지만 반드시 측정 가능할 필요는 없습니다. 이러한 요구사항을 설정하여 비용 절감 노력을 집중할 영역을 지정합니다.
  2. 비용 절감 목표. 목표는 하나 이상의 요구사항에 기여할 수 있는 측정 가능한 속성입니다. 측정 가능한 목표를 설정하면 비용 절감 노력을 직접 측정할 수 있으며 이러한 목표에 대한 현재 입장을 지속적으로 평가할 수 있습니다.

요구사항 및 목표와 정의에 대한 자세한 내용은 최적화 요구사항 및 목표 설정을 참조하세요.

비용 절감 요구사항을 설정하려면 먼저 환경에서 개선이 필요한 비용 유형을 정의하는 것이 좋습니다. 예를 들어 비용 절감 요구사항은 컴퓨팅 서비스 비용을 줄여야 할 수 있습니다.

비용 절감 요구사항을 설정하고 실행 가능성을 검증한 후에는 각 요구사항에 대한 측정 가능한 비용 절감 목표를 정의합니다. 요구사항과 관련된 목표 집합을 활용하면 이러한 요구사항의 모든 특성을 완전히 정의하고, 해당 요구사항을 충족하기 위한 진행 상황을 측정할 수 있어야 합니다. 예를 들어 컴퓨팅 서비스 비용 절감과 관련된 이전 비용 절감 요구사항을 고려합니다. 이 요구사항에 따라 Compute Engine 인스턴스의 비용을 5% 절감하는 비용 절감 목표를 정의할 수 있습니다.

비용 절감 요구사항과 목표를 설정한 후에는 비용 평가 단계에서 수집한 데이터를 사용하여 각 요구사항의 타당성을 평가하는 것이 좋습니다. 예를 들어 평가 데이터를 사용하여 이전 비용 감소 목표의 실행 가능성을 평가하여 Compute Engine 인스턴스의 비용을 5% 줄일 수 있습니다. 즉, 평가 데이터를 사용하여 환경 및 프로세스에 대한 소규모 리팩터링으로 목표를 달성할 수 있는지 또는 해당 설계를 많이 수정해야 하는지 평가합니다.

비용 거버넌스 및 감소 프로세스 구현

비용 평가 단계 중에 현재 및 단기 지출에 대한 정보가 수집되었습니다. 그런 다음 비용 절감 요구사항 및 목표를 설정하여 비용을 절감하는 방법을 설명했습니다. 비용을 절감하고 Google Cloud 사용 공간과 지원하는 비즈니스를 성장시키기 위해 장기적인 전략을 개발하려면 두 활동 모두 필요합니다. 그러나 이러한 활동만으로는 구현할 수 없습니다. 이러한 전략을 구현하려면 비용 거버넌스 및 축소 프로세스도 필요합니다.

이러한 비용 거버넌스 및 축소 프로세스는 다음과 같은 순서로 접근해야 합니다.

  1. 비용 모니터링
  2. 리소스 프로비저닝 제어
  3. 비용 절감

비용 모니터링

비용 관리를 위해서는 환경의 결제 및 비용 추세를 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다. 다음을 수행하는 것이 좋습니다.

  1. 결제 보고서를 정기적으로 검토. Cloud Billing은 사용량 비용, 인보이스 및 명세서 세부정보, 비용 분석, 가격표에 대한 기본 제공 보고서를 제공합니다. 비용을 포괄적으로 최신 상태로 유지하려면 이러한 결제 보고서를 정기적으로 검토하는 것이 좋습니다. 기본 제공 Cloud Billing 보고서에서 제공하는 것 이상의 추가 통계를 수집해야 하는 경우 추가 분석을 위해 BigQuery로 결제 데이터를 내보낼 수 있습니다.
  2. 라벨 및 태그 구성. 라벨 및 태그는 Google Cloud 리소스에 연결할 수 있는 키-값 쌍입니다. 이 키-값 쌍을 사용하여 Cloud Billing이 제공하는 기능 외에 자체 비용 추적 및 분석 보고서를 구현할 수 있습니다. 예를 들어 라벨별로 비용을 분석하거나 태그별 지불 거절, 감사, 기타 비용 할당 분석을 수행할 수 있습니다. 라벨과 태그를 비교하는 방법에 대한 자세한 내용은 태그 및 라벨을 참조하세요.
  3. 예산 알림 구성. 예산 및 예산 알림을 사용하면 실제 비용을 추적하고 계획된 비용과 비교할 수 있습니다. 예기치 않은 비용이 발생하지 않도록 하려면 예산 및 예산 알림을 설정하여 즉각적인 조치를 취할 수 있는 충분한 시간을 제공하는 것이 좋습니다.

리소스 프로비저닝 제어

Google Cloud는 Google Cloud 콘솔, Google Cloud SDK, Cloud APIs, Terraform 제공업체, 모듈, 리소스와 같은 다양한 리소스 프로비저닝 도구를 지원합니다. 조직의 사용자는 이러한 도구를 사용하여 사용자 환경의 리소스를 프로비저닝할 수 있습니다. 추가 Google Cloud 리소스를 프로비저닝하거나 기존 리소스를 확장하거나 축소하면 지출이 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 각 리소스의 가격 책정을 참조하세요.

통제되지 않은 지출과 예상치 못한 지출을 방지하려면 리소스 프로비저닝을 제어하는 프로세스를 설계하고 구현하는 것이 좋습니다. 이러한 프로세스를 구현하려면 다음 사항을 고려합니다.

  • 코드형 인프라 채택. 코드형 인프라를 관리하면 애플리케이션 코드를 처리하는 것처럼 Google Cloud 리소스의 프로비저닝과 구성을 관리할 수 있습니다. 기존의 지속적 통합, 지속적 배포, 감사 프로세스를 활용할 수도 있습니다. 예를 들어 Terraform을 사용하여 코드형 인프라를 관리하고 지속적 통합 파이프라인의 일부로 정책 규정 준수를 시행할 수 있습니다.
  • 변경사항을 적용하기 전에 검토. 예기치 않은 비용 변경이 발생하지 않도록 하려면 Google Cloud 리소스를 프로비저닝하고 확장하는 데 사용하는 도구에 관계없이 환경 변경사항을 적용하기 전에 프로세스를 구현하여 변경사항을 검토하는 것이 좋습니다. 예를 들어 코드형 인프라를 채택하는 경우 환경을 지원하는 Google Cloud 리소스에 상당한 변경사항을 적용하기 전에 필수 검토 단계를 추가할 수 있습니다.

  • 환경을 문서화하고 드리프트를 감지. Google Cloud 환경을 프로비저닝하고 구성할 때 각 환경에 대해 다음을 기록하는 것이 좋습니다.

    • 환경의 특성
    • 이 환경에서 프로비저닝하고 구성하는 Google Cloud 리소스입니다.
    • 각 리소스의 선호 상태입니다.

    환경의 특성을 문서화하면 환경의 현재 상태를 더 쉽게 감사할 수 있습니다. 또한 문서를 통해 선호 상태에서 드리프트를 감지하고 최대한 빠르게 수정 조치를 취하는 프로세스를 설계하고 구현할 수 있습니다. 예를 들어 Cloud 애셋 인벤토리를 사용하여 프로젝트 및 서비스 간의 모든 Google Cloud 애셋을 분석할 수 있습니다. 그런 다음 이 분석을 각 환경의 선호 상태와 비교하고, 비관리형 리소스를 사전에 사용 중단하고, 관리형 리소스를 원하는 상태로 되돌릴 수 있습니다.

  • 조직 정책 구성. 조직의 리소스 사용 방법에 대한 제어 및 제한사항을 구성하고 의도하지 않은 요금이 발생할 수 있는 오용을 방지하려면 조직 정책 서비스를 사용하여 제약조건 을 시행합니다. 예를 들어 특정 Google Cloud 제품의 사용을 제한하거나 특정 리소스 생성을 제한할 수 있습니다. Google Cloud에서 지원하는 제약조건에 대한 자세한 내용은 조직 정책 제약조건을 참조하세요.

  • 할당량 구성. Google Cloud는 할당량을 사용해서 사용 가능한 공유 Google Cloud 리소스의 양을 제한합니다. 특정 리소스의 사용을 제한하려면 고유 할당량 한도를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 특정 리전에 존재할 수 있는 Compute Engine 인스턴스 수를 제한하여 일정 수 이상의 Compute Engine 인스턴스를 만들지 못하게 할 수 있습니다.

  • 최소 권한 액세스 방법 채택. Google Cloud 리소스 사용자가 권한을 승격하고 검토를 우회하는 권한 에스컬레이션 문제를 방지하려면 사용자 및 서비스 계정에 최소한의 권한을 부여하는 것이 좋습니다. 예를 들어 IAM을 사용하여 사용자 및 서비스 계정에 필요한 최소 권한을 부여할 수 있습니다.

비용 절감

환경 비용을 모니터링하고 리소스 프로비저닝을 제어하는 프로세스를 구현하면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 환경의 현재 및 예상 비용 제어
  • 예상치 못하고 통제되지 않은 비용 피하기
  • 비용을 줄일 때 사용할 수 있는 비용 기준 제공

이 문서에서 비용 절감은 비용 절감 목표를 충족하도록 프로세스 및 메커니즘을 설계하고 구현하는 것을 의미합니다. 이러한 프로세스는 사후적(다른 작업 또는 상태 변경의 결과로 작업) 또는 사전적(다른 작업 또는 상태 변경을 예상하여 작업)으로 설계할 수 있습니다. 이 섹션의 권장사항은 사전적 및 사후적 프로세스 모두에 적용됩니다. 또한, 많은 비용 절감 프로세스들이 두 가지 특성을 모두 가질 수 있습니다.

비용 절감 프로세스를 설계하고 구현하려면 다음 권장사항을 고려하세요.

  • 사용량 할인 평가. Google Cloud는 Google Cloud 리소스의 사용 패턴에 따라 비용을 줄일 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다. 예를 들어 약정 사용 할인을 사용하여 지정된 기간 동안 최소 리소스 수준을 사용하겠다는 약속 하에 할인된 가격이 제공됩니다. 일부 Google Cloud 서비스는 일정 기간 동안 사용하는 리소스에 할인을 제공합니다. 예를 들어, Compute Engine은 결제 주기의 특정 기간 이상 사용되는 리소스에 대해 지속 사용 할인을 제공합니다.
  • 불필요한 리소스 사용 중단. 시간이 경과하여 비즈니스 요구사항이 변경되면 비즈니스 요구사항을 지원하는 환경도 발전합니다. 이러한 진화의 일환으로 환경에 불필요한 리소스 또는 불필요한 수준으로 확장되는 리소스가 발생할 수 있습니다. 불필요한 리소스와 관련된 사용 비용을 줄이려면 필요하지 않은 각 리소스가 비용에 미치는 영향과 이러한 리소스의 사용 중단이 환경에 미치는 영향을 평가하는 것이 좋습니다. 예를 들어 유휴 리소스 권장사항 및 유휴 VM 권장사항을 보고 적용하여 사용하지 않는 리소스와 Compute Engine 인스턴스를 식별하여 결국 사용 중단할 수 있습니다.
  • 프로비저닝된 리소스 크기 조정. 프로비저닝 및 구성한 Google Cloud 리소스를 충분히 활용하지 못하는 것을 방지하려면 환경을 평가하여 크기를 조정해야 할 리소스가 있는지 평가하는 것이 좋습니다. 리소스의 크기를 알맞게 조정하면 비용을 줄일 수 있습니다. 예를 들어 Google Cloud Observability에서 제공하는 데이터를 사용하여 사용 중인 특정 리소스의 양과 해당 리소스의 크기를 조정할 수 있는 공간이 있는지 평가할 수 있습니다. 리소스 크기 조정의 또 다른 예시는 Compute Engine 인스턴스에 머신 유형 권장사항을 적용하는 것입니다.
  • 자동 확장 구성. 많은 Google Cloud 서비스가 수요에 따라 리소스를 자동으로 확장하거나 축소하도록 지원합니다. 자동 확장은 현재 수요에 맞게 Google Cloud 리소스를 확장하여 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 Compute Engine은 부하에 따라 인스턴스를 관리형 인스턴스 그룹에 자동으로 추가하고 삭제하는 자동 확장을 제공합니다.
  • 관리형 서비스로 마이그레이션. 운영 비용을 절감하고 반복 업무를 제거하려면 자체 관리형 서비스에서 Google 관리 서비스로 마이그레이션하는 것이 좋습니다. Google은 수십 년에 걸쳐 글로벌 규모의 전 세계적으로 분산된 시스템을 운영해 온 Google의 경험을 바탕으로 Google Cloud 고객이 관리형 Google Cloud 서비스를 사용할 때 전문 지식을 제공하고 있습니다. 예를 들어 Compute Engine에서 자체 관리형 Kubernetes 클러스터를 실행하는 경우 Google Kubernetes Engine(GKE)으로 마이그레이션을 고려할 수 있습니다. GKE로 마이그레이션하면 운영팀이 환경의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 등 다른 작업에 활용할 수 있는 리소스를 확보할 수 있습니다.
  • 패턴 도출. Google Cloud에서 제공하는 자동 확장 기능 외에도 Google Cloud Observability로 제공되는 데이터를 평가하여 리소스 수요 모델을 빌드하는 데 도움이 되는 사용 및 트래픽 패턴을 도출할 수 있습니다. 이러한 모델을 빌드하면 이러한 모델에서 제공하는 유용한 정보를 활용하는 사전 비용 절감 프로세스를 설계하고 구현하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 일부 환경에서 하루 또는 주중 특정 시간에만 수요가 높을 수 있습니다. 따라서 이러한 환경을 예상하여 사전에 확장하고 필요하지 않을 때 축소할 수 있습니다.
  • 우선순위가 낮은 워크로드를 효율적으로 예약. 일반적으로 환경에서 실행되는 모든 워크로드가 우선순위가 높고 업무상 중요한 것은 아닙니다. 비용을 줄이기 위해 이러한 워크로드의 중요하지 않은 특성을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 필요하지 않을 때 해당 워크로드와 관련 리소스를 종료할 수 있습니다. 또는 Compute Engine 또는 GKE에서 실행하는 대신 Spot VM과 같은 보다 저렴한 런타임 환경에서 실행할 수 있습니다.
  • 데이터 수명 주기 관리. 환경에 저장된 데이터는 짧은 기간 내에 상당히 커질 수 있습니다. 비용을 줄이려면 Google Cloud 리소스와 마찬가지로 데이터의 수명 주기를 자동으로 관리하는 프로세스를 설계하고 구현하는 것이 좋습니다. 예를 들어 불필요한 데이터를 삭제하는 프로세스를 설계하고 구현할 수 있습니다. 또는 더 자세한 데이터에서 합산 데이터를 생성하고 장기 스토리지로 집계 데이터만 이동할 수 있습니다. 또는 가끔 필요한 데이터를 덜 빈번한 액세스용으로 설계된 덜 비싼 시스템으로 이전하는 것도 고려할 수 있습니다. 또한 일부 Google Cloud 서비스는 자동화된 객체 수명 주기 관리를 지원합니다. 예를 들어 Cloud Storage는 객체의 일반적인 수명 주기 관리 작업을 자동화하는 객체 수명 주기 관리와 각 객체의 액세스 패턴에 따라 객체를 적절한 스토리지 클래스로 자동 전환하는 자동 클래스 기능을 제공합니다.
  • 특정 Google Cloud 서비스 비용 절감. Google Cloud는 Compute Engine, GKE, Cloud Storage와 같은 특정 Google Cloud 서비스를 사용하는 경우 비용을 줄이고 최적화하기 위한 안내를 제공합니다. 특정 Google Cloud 제품의 비용 최적화에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 아키텍처 프레임워크: 비용 최적화 및 Google Cloud 아키텍처 프레임워크: 비용 최적화를 참고하세요.

이전 권장사항은 Google Cloud 리소스가 리전 및 영역에 배포되는 방식에 관계없이 적용될 수 있습니다. 단일 리전 및 멀티 리전 환경의 비용을 줄이는 방법을 알아보려면 이 문서를 계속 읽어보세요.

단일 리전 환경의 비용 절감

단일 리전 환경에서 Google Cloud 리소스는 일반적으로 해당 리전의 여러 영역에 배포됩니다. 한 리전의 여러 영역에 리소스를 배포하면 영역 서비스 중단의 영향을 줄이고 서비스 중단이 비즈니스에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 예를 들어 Compute Engine 인스턴스에서 워크로드를 실행할 때 해당 인스턴스를 프로비저닝한 영역에 영향을 주는 영역 중단이 발생하면 이 워크로드가 중단으로 인해 영향을 받을 수 있습니다. 해당 워크로드의 여러 복제본이 서로 다른 리전의 Compute Engine 인스턴스에서 실행 중인 경우 이 워크로드가 영역 중단으로 인해 영향을 덜 받을 가능성이 높습니다. 일반적으로 여러 영역에 리소스를 복제하면 단일 영역에 리소스를 프로비저닝하는 것보다 비용이 많이 들지만 안정성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

단일 리전 환경을 설계할 때는 워크로드, 프로세스, 데이터의 안정성 요구사항을 평가하는 것이 좋습니다. 이 평가는 복제를 통해 한 리전의 여러 영역에 걸쳐 배포해야 하는 Google Cloud 리소스와 영역 중단을 견디며 단일 영역에서 양호한 영역을 결정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 업무상 중요하지 않은 일괄 워크로드에 대한 영역 배포와 더 중요한 워크로드, 프로세스, 데이터에 대한 멀티 영역 복제 및 배포를 고려할 수 있습니다.

멀티 리전 환경의 비용 절감

멀티 리전 환경에서 Google Cloud 리소스는 일반적으로 여러 리전에 분산됩니다. 리소스를 여러 리전에 분산하면 리전 서비스 중단의 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 멀티 리전 Cloud Storage 버킷을 사용하는 경우 데이터가 여러 리전에 복제되며 리전 버킷에 비해 가용성이 더 높습니다.

이 섹션의 권장사항 외에도 멀티 리전 환경에도 적용할 수 있는 단일 리전 환경의 비용 절감에 설명된 권장사항을 고려하세요.

멀티 리전 환경의 비용을 줄이려면 다음을 고려하세요.

  • 멀티 리전 리소스. 일부 Google Cloud 제품은 환경의 안정성을 높이기 위해 여러 리전 간에 리소스 복제 및 배포를 지원합니다. 예를 들어 Cloud Storage는 이중 리전 및 멀티 리전 버킷을 지원하여 여러 리전 간에 데이터를 복제합니다. 일반적으로 리전 간 리소스 복제 및 배포는 단일 리전에 리소스를 프로비저닝하는 것보다 비용이 많이 듭니다. 예를 들어 Google Cloud는 듀얼 리전 및 멀티 리전 Cloud Storage 버킷에 대해 단일 리전 버킷과 다른 가격을 부과하며, 리전 간 복제에 대한 요금을 청구합니다.

    제품 비용을 최소화하려면 워크로드, 데이터, 프로세스의 안정성 요구사항을 충족하는 경우에만 멀티 리전 복제 및 배포를 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 특정 Cloud Storage 버킷에 저장할 데이터를 리전 서비스 중단의 영향을 완화하기 위해 여러 리전에 배포할 필요가 없다고 결정했습니다. 이 데이터의 경우 이중 또는 멀티 리전 버킷을 프로비저닝하는 대신 이 데이터를 저장하도록 단일 리전 버킷을 프로비저닝하면 비용을 절약할 수 있습니다. 또 다른 비용 절감 예시는 멀티 리전 배포에서 제공하는 향상된 안정성이 필요하지 않은 비즈니스와 관련해 중요도가 높지 않은 워크로드가 있는 경우입니다. 이 워크로드를 단일 리전 또는 단일 영역에 배포할 수도 있습니다.

  • 리전별 가격. 여러 리전에서 Google Cloud 리소스를 프로비저닝할 수 있습니다. 이러한 리소스의 가격은 리전에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어 Compute Engine 인스턴스 가격은 리전마다 다릅니다. 이러한 요구사항을 충족하는 리소스가 가장 저렴한 리전에 일부 워크로드, 데이터, 프로세스를 배포할 수 있습니다.

    • 이러한 워크로드, 데이터, 프로세스는 다른 리전에 의존하는 리소스를 프로비저닝할 때 발생하는 추가 지연 시간을 허용할 수 있습니다.
    • 이러한 워크로드, 데이터, 프로세스에는 특정 리전에서 이러한 리소스를 프로비저닝해야 하는 규제 요구사항이 적용되지 않습니다.

    다른 리전에 리소스를 프로비저닝하여 비용을 줄이려고 시도하기 전에, 결과적으로 발생하는 리전 간 네트워크 트래픽 비용이 리전별 가격 책정을 사용함으로써 얻는 비용 절감을 상쇄하는지 여부를 평가하세요.

  • 네트워크 이그레스 비용. Google Cloud는 리전 간 네트워크 트래픽(이그레스 트래픽)에 대해 요금을 청구합니다. 비용을 줄이기 위해서는 동일한 리전에서 데이터를 교환해야 하는 긴밀하게 관련된 Google Cloud 리소스에 집중하여 리전 간 네트워크 트래픽을 최소화하는 것이 좋습니다. 예를 들어 Compute Engine 인스턴스에 배포한 워크로드는 Cloud Storage 버킷에 저장된 데이터에 액세스해야 합니다. 버킷이 데이터를 복제하는 리전에 Compute Engine 인스턴스를 프로비저닝하면 리전 간 트래픽을 방지할 수 있습니다.

Google Cloud 리전 간 마이그레이션 비용 최소화

리전 간에 환경과 Google Cloud 리소스를 마이그레이션하면 환경을 여러 리전으로 확장하고 리소스 지역을 요구하는 규제 요구사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.

이 섹션의 권장사항 외에도 Google Cloud 리전 간 마이그레이션 비용을 줄이는 데에도 적용 가능한 멀티 리전 환경의 비용 절감에 설명된 권장사항을 고려합니다.

Google Cloud 리전 간 마이그레이션 비용을 줄이려면 다음 사항을 고려하세요.

  • 데이터 복제. 한 리전에서 다른 리전으로 데이터를 마이그레이션하는 옵션을 평가할 때는 자체 관리형 마이그레이션과 여러 Google Cloud 제품에서 지원하는 복제 기능을 모두 고려하는 것이 좋습니다. 예를 들어 리전 간에 리전 Cloud Storage 버킷에 저장된 데이터를 마이그레이션해야 합니다. 대상 리전의 다른 단일 리전 버킷에 있는 데이터를 마이그레이션하는 비용과 멀티 리전 버킷에서 해당 데이터를 마이그레이션하고 Cloud Storage가 리전 간 데이터 복제를 처리하는 비용을 평가하고 비교할 수 있습니다.
  • 데이터 마이그레이션 전략. 데이터 마이그레이션 전략을 평가하여 Google Cloud 리전 간에 데이터를 마이그레이션할 때는 마이그레이션 비용을 최소화할 수 있는 전략을 고려하는 것이 좋습니다. 예를 들어 워크로드가 Y(쓰기 및 읽기) 전략을 채택하여 소스 리전 및 대상 마이그레이션 리전 모두에 데이터를 쓸 수 있습니다. 이 전략을 사용할 때는 마이그레이션 중에 이전 데이터만 전송하면 됩니다.

Google Cloud 리전 간 데이터 마이그레이션에 대한 자세한 내용은 Google Cloud로 마이그레이션: 대규모 데이터 세트 전송을 참조하세요. 이 문서에서는 다른 클라우드 제공업체 및 온프레미스 환경의 데이터를 Google Cloud로 마이그레이션하는 방법을 설명하지만 리전 간에 데이터를 마이그레이션하는 데에도 적용할 수 있습니다.

Cloud FinOps 프레임워크 채택

이 문서의 안내에서는 비용을 모니터링하고 관리하며 지출 비효율성을 줄이기 위한 메커니즘 및 프로세스를 설계하고 구현하는 방법을 목표로 하며, 클라우드 지출을 제어하기 위해 사용자가 단계적으로 안내를 따르도록 설계되었습니다.

준비가 되면 Cloud FinOps 프레임워크를 채택할 수 있습니다. 이 프레임워크를 채택하는 것은 기술, 금융, 비즈니스를 하나로 결합하여 재정 책임성을 높이고 비즈니스 가치 실현을 가속화하는 혁신적인 변경사항입니다.

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