Google Cloud로 이전: 비용 최소화

Last reviewed 2024-11-20 UTC

이 문서에서는 단일 및 멀티 리전Google Cloud 환경 비용과 Google Cloud리전 간 마이그레이션 비용을 최소화할 수 있게 도와줍니다. 이 문서는 이러한 유형의 마이그레이션을 계획 중이거나 향후 이러한 활동을 수행할 기회를 평가하고 결과를 살펴보고 싶은 경우에 유용합니다.

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

이 문서에서는 다음 주제에 대해 알아봅니다.

  • 현재 비용 평가 및Google Cloud 사용량의 미래 성장 예측
  • 비용 절감 요구사항 및 목표 설정
  • 비용 거버넌스 및 절감 프로세스 구현
  • Cloud FinOps 프레임워크 채택

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

비용 평가

리소스 소비와 잠재적인 성장 기회를 포괄적으로 이해하기 위해서는 Google Cloud환경의 현재 및 예상 비용을 평가하는 것이 필수적입니다.

현재 및 예상 비용을 평가하기 위해서는 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 현재 Google Cloud 환경의 비용을 평가합니다.
  • Google Cloud 리전 간의 향후 마이그레이션 비용을 평가합니다.
  • Google Cloud 사용량의 미래 성장을 예측합니다.

현재 환경의 비용 평가

환경 비용을 포괄적으로 이해하기 위해 다음을 고려하세요.

  • Google Cloud 청구 모델. Google Cloud 는 리소스 사용량에 대해 투명하고 효율적인 청구 모델을 사용합니다. 모델 작동 방식과 Google Cloud 의 리소스 소비 비용 청구 방법을 완전히 이해하기 위해서는 Google Cloud 청구 모델제품 가격 책정이 어떻게 작동하는지 알아보는 것이 좋습니다.
  • Cloud Billing. 환경의 현재 및 예상 비용을 평가하려면 현재 및 예상Google Cloud 비용을 추적하고, 청구서를 결제하고, 비용을 최적화는 데 도움이 되는 도구 모음인 Cloud Billing을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 예산예산 알림을 만들 수 있습니다.
  • 할인. Google Cloud는 지정된 기간 동안 최소한의 리소스 양을 사용하는 약정에 따라 할인된 가격을 제공합니다. 현재 환경의 비용을 평가할 때는 구입한 약정 사용 할인과 약정 할인이 적용되는 제품, 서비스, 리소스에 대한 정보를 수집하는 것이 좋습니다.
  • 탄소 발자국. Google Cloud 는 현재 환경의 탄소 발자국을 측정 및 보고하는 기능을 지원합니다. 이 정보를 수집하면 비용 최적화 방안에 따라 탄소 발자국을 줄일 수 있는 기준을 설정하는 데 유용합니다.

액세스 제어 및 비용 관리를 위한 리소스 설정 방법은 Cloud Billing 리소스 최적화 및 액세스 관리 안내를 참조하세요.

리전 간의 향후 마이그레이션 비용 평가

Google Cloud 리전 간에 마이그레이션을 고려 중이면 마이그레이션이 비용에 미치는 영향을 평가하는 것이 좋습니다. 리전 간 마이그레이션에 드는 비용을 평가하려면 다음을 고려하세요.

  • 대상 리전의 Google Cloud 리소스 비용. Google Cloud 리전 간에 워크로드, 데이터, 프로세스를 마이그레이션할 때는 대상 리전에 리소스를 프로비저닝해야 할 가능성이 높습니다. Google Cloud 가격 계산기를 사용하여 새 리소스를 프로비저닝하고 새 Google Cloud 리전으로 데이터를 마이그레이션하는 데 드는 비용을 평가할 수 있습니다.
  • 멀티 리전 Google Cloud 리소스 비용. 신뢰성 요구사항을 충족하려면 멀티 리전 리소스를 사용해야 할 수 있습니다. 이러한 리소스가 마이그레이션 및 비용에 미치는 영향을 고려하는 것이 좋습니다. 예를 들어 이중 또는 멀티 리전 Cloud Storage 버킷을 사용 중이고 이러한 버킷 중 하나가 대상 마이그레이션 리전과 동일한 리전에 있을 수 있습니다. 이 경우에는 Cloud Storage가 데이터 복제를 자동으로 처리하기 때문에 이러한 버킷에서 데이터를 마이그레이션할 필요가 없을 수 있습니다.
  • 이그레스 네트워크 트래픽. Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 유지보수 비용 외에도 한 리전에서 다른 리전으로 데이터를 전송하기 위해 네트워크 이그레스 비용이 발생할 수 있습니다. 예기치 못한 청구를 방지하기 위해 이러한 예상 비용을 평가하는 것이 좋습니다.
  • 시간, 학습, 기타 부수적인 비용. 리전 간 마이그레이션 비용에는 리소스 프로비저닝 및 데이터 전송 이상의 비용이 포함됩니다. 팀에서 마이그레이션 계획을 설계하고 마이그레이션을 완료하는 데 필요한 시간과 교육 등의 부수적인 비용도 발생합니다. 마이그레이션 비용을 평가할 때는 부수적인 비용도 고려하는 것이 좋습니다.

이러한 권장사항에 따라 Google Cloud 는 Google Cloud 신속 평가 및 마이그레이션 프로그램을 제공합니다. 이 프로그램은 무료 마이그레이션 비용 평가를 제공하고 Google Cloud전문 서비스 및 파트너 지원을 통해 전체 마이그레이션 프로세스를 안내합니다.

Google Cloud 사용량의 미래 성장 예측

일반적인 환경 유지보수를 위해서는 환경 비용을 지속적으로 모니터링하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 비용 거버넌스 프로세스를 설정하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 모니터링을 통해 환경의 현재 비용과 단기적인 예측에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

환경을 정기적으로 유지보수하는 것 외에도 장기적인 성장 전략을 개발하는 것이 좋습니다. 이러한 전략을 통해 비즈니스 요구에 따라 유기적으로 Google Cloud사용량을 늘리는 데 필요한 예산과 리소스를 보다 효과적으로 계획할 수 있습니다. 장기적인 성장 전략을 개발하기 위해서는 다음을 고려하세요.

  • 비즈니스 요구사항. 클라우드 환경이 지원하도록 설계된 비즈니스 요구사항과 계속 일치하는지 평가합니다. 예를 들어 특정 비즈니스 부문에서 수요 증가가 예상될 경우 해당 부문을 지원하는 환경 확장 옵션을 고려할 수 있습니다.
  • 동향 및 패턴. Google Cloud Observability를 사용하여 워크로드, 데이터, 프로세스와 관련된 모니터링, 로깅, 성능 프로파일링 데이터를 평가합니다. 이러한 평가를 통해 동향을 탐색하고, 수요 및 트래픽 패턴을 예측하며, 이러한 동향에 대한 유용한 통계를 수집할 수 있습니다.
  • 지속 가능한 성장. 현재 환경으로 지속할 수 있는 성장 정도와 추가 환경 설계, 프로비저닝, 구성이 필요할 수 있는 지점을 평가합니다. 예를 들어 기존 환경을 성장시키는 비용이 성장으로 얻는 이점보다 큰 경우 새 환경을 프로비저닝하는 것이 좋습니다. 현재 환경에서 지속 가능한 성장을 평가할 때 이러한 성장이 클라우드 환경의 탄소 발자국에 미치는 영향을 고려하세요. 자세한 내용은 탄소 발자국을 참조하세요.

비용 절감 요구사항 및 목표 설정

Google Cloud 사용량 증가를 예상한 후에는 다음을 설정하는 것이 좋습니다.

  1. 비용 절감 요구사항. 개선이 필요하다는 요구사항을 표시해야 하지만 반드시 측정 가능할 필요는 없습니다. 이러한 요구사항을 설정함으로써 비용 절감 노력을 집중할 부분을 표시할 수 있습니다.
  2. 비용 절감 목표. 목표는 하나 이상의 요구사항에 기여할 수 있는 측정 가능한 속성입니다. 측정 가능한 목표를 설정함으로써 비용 절감 노력을 쉽게 측정할 수 있으며 목표에 따라 현재 상태를 지속적으로 평가할 수 있습니다.

요구사항과 목표 및 정의에 대한 자세한 내용은 최적화 요구사항과 목표 설정을 참조하세요.

비용 절감 요구사항을 설정하기 위해서는 해당 환경에서 개선이 필요한 비용 유형을 정의하는 것부터 시작하는 것이 좋습니다. 예를 들어 컴퓨팅 서비스 비용을 줄이는 것이 비용 절감 요구사항 중 하나일 수 있습니다.

비용 절감 요구사항을 설정하고 가능성을 검증한 후에는 각 요구사항에 대해 측정 가능한 비용 절감 목표를 정의합니다. 특정 요구사항과 관련된 일련의 목표를 설정하여 해당 요구사항의 모든 특성을 완벽하게 정의하고 이러한 요구사항을 충족하기 위한 진행 과정을 평가할 수 있습니다. 예를 들어 앞에서 언급한 컴퓨팅 서비스 비용 절감을 위한 비용 절감 요구사항을 고려해보세요. 이 요구사항에 따라 Compute Engine 인스턴스의 비용을 5% 줄이는 비용 절감 목표를 정의한다고 가정해보세요.

비용 절감 요구사항과 목표를 설정한 후에는 비용 평가 단계 중 수집된 데이터를 사용하여 각 요구사항의 실행 가능성을 평가하는 것이 좋습니다. 예를 들어 평가 데이터를 사용해서 이전의 비용 절감 목표에 따라 Compute Engine 인스턴스 비용을 5%까지 줄일 수 있는지에 대한 실행 가능성을 평가할 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 절감 프로세스 구현

비용 평가 단계 중에는 현재 및 단기 지출에 대한 정보를 수집했습니다. 그런 후 비용 절감 요구사항과 목표를 설정하여 비용 절감을 위한 과정을 설정했습니다. 비용 절감을 위한 장기 전략을 개발하고 이를 통해 지원되는 Google Cloud사용량 및 비즈니스를 성장하기 위해서는 이러한 활동이 모두 필요합니다. 그러나 이러한 활동만으로는 구현할 수 없습니다. 이러한 전략을 구현하기 위해서는 비용 거버넌스와 절감 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

비용을 지속적으로 제어하기 위해서는 해당 환경의 청구 및 비용 동향을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다. 다음을 수행하는 것이 좋습니다.

  1. 결제 보고서를 정기적으로 검토. Cloud Billing은 사용 비용, 송장 및 명세서 세부정보, 비용 내역 및 분석, 가격표에 대한 기본 제공 보고서를 제공합니다. 비용을 최신 상태로 종합적으로 파악하려면 이러한 청구 보고서를 정기적으로 검토하는 것이 좋습니다. 기본 제공되는 Cloud Billing 보고서보다 다양한 통계 정보가 필요한 경우에는 청구 데이터를 BigQuery로 내보내어 추가 분석을 수행할 수 있습니다.
  2. 라벨 및 태그 구성. 라벨태그는 Google Cloud리소스에 연결할 수 있는 키-값 쌍입니다. 이러한 키-값 쌍을 사용하여 Cloud Billing이 제공하는 정보를 기반으로 자체적인 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 태그의 차이점에 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 못한 비용을 방지하려면 예산과 예산 알림을 설정하여 대응할 수 있는 충분한 시간을 확보하는 것이 좋습니다.

리소스 프로비저닝 제어

Google Cloud 는 Google Cloud 콘솔, Google Cloud SDK, Cloud API, 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 확장/축소하면 지출에 영향을 줄 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 다음을 고려하세요.

  • 코드형 인프라 채택. 코드형 인프라를 관리함으로써 애플리케이션 코드 관리와 같은 방법으로Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 구성을 관리할 수 있습니다. 또한 기존 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 채택하면 해당 환경을 지원하는 Google Cloud리소스를 크게 변경하기 전에 필수적인 인적 검토 단계를 추가할 수 있습니다.
  • 환경을 문서화하고 드리프트를 감지. Google Cloud 환경을 프로비저닝 및 구성할 때는 각 환경에 대해 다음을 문서로 기술하는 것이 좋습니다.

    • 환경 특성
    • 해당 환경에서 프로비저닝 및 구성하는 Google Cloud 리소스
    • 각 리소스에 선호하는 기본 상태

    환경의 특성을 체계적으로 기록하면 현재 상태를 감사하는 작업이 쉬워집니다. 이러한 기록을 통해 원하는 기본 상태를 벗어났을 때 변화를 감지하는 프로세스를 설계하고 구현할 수 있으며, 신속하게 수정 조치를 취할 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 수단 및 제한사항을 구성하고 의도하지 않은 요금이 발생하지 않도록 방지하려면 조직 정책 서비스를 사용하여 제약조건을 적용할 수 있습니다. 예를 들어 특정 Google Cloud제품의 사용을 제한하거나 특정 리소스 생성을 제한할 수 있습니다. Google Cloud 에서 지원되는 제약조건에 대한 자세한 내용은 조직 정책 제약조건을 참조하세요.

  • 할당량 구성. Google Cloud 는 할당량을 사용해서 사용 가능한 공유 Google Cloud 리소스 양을 제한합니다. 특정 리소스 사용을 제한하려면 고유 할당량 한도를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 특정 리전에 존재할 수 있는 Compute Engine 인스턴스 수를 제한하여 일정 개수 이상으로 Compute Engine 인스턴스를 만들지 못하도록 방지할 수 있습니다.

  • 최소 권한 액세스 방법 채택. Google Cloud 리소스 사용자가 자신의 권한을 높여서 검토를 우회하는 권한 에스컬레이션 문제를 방지하기 위해서는 사용자 및 서비스 계정에 최소 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 다음과 같은 이점이 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 절감비용 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 설계 및 구현하려면 다음 권장사항을 고려하세요.

  • 사용량 할인 평가. Google Cloud 는 Google Cloud리소스의 사용 패턴에 따라 비용을 줄여주는 여러 옵션을 제공합니다. 예를 들어 약정 사용 할인에 따라 지정된 기간 동안 최소한의 리소스 양을 사용하는 약정으로 할인된 가격을 이용할 수 있습니다. 일부 Google Cloud 서비스는 일정 시간 또는 수준에 따라 사용하는 리소스에 대한 할인을 제공합니다. 예를 들어 Compute Engine은 일정 기간 이상의 청구 주기 동안 사용되는 리소스에 대해 지속 사용 할인을 제공합니다.
  • 불필요한 리소스 사용 중단. 시간에 따라 비즈니스 요구사항이 변화되면 이러한 비즈니스 요구사항을 지원하는 환경도 바뀔 수 있습니다. 이러한 변화에 따라 클라우드 환경에 불필요한 리소스가 포함되거나 리소스가 불필요한 수준까지 확장될 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 권장사항유휴 VM 권장사항을 검토하고 적용하여 사용하지 않는 리소스와 Compute Engine 인스턴스를 식별하여 사용을 중단할 수 있습니다.
  • 프로비저닝된 리소스 크기 조정. 프로비저닝 및 구성한Google Cloud 리소스가 충분히 활용되지 못하는 것을 방지하려면 환경을 평가하여 적절한 크기 조정이 필요한 리소스가 있는지 평가하는 것이 좋습니다. 리소스 크기를 적절하게 조정하면 비용 절감으로 이어질 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 서비스에서 수요에 따른 자동 리소스 크기 조정이 지원됩니다. 자동 확장은 현재 수요에 맞게 Google Cloud 리소스를 조절하여 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 Compute Engine은 부하에 따라 관리형 인스턴스 그룹에 인스턴스를 자동으로 추가 및 제거하는 자동 확장 기능을 제공합니다.
  • 관리형 서비스로 마이그레이션. 운영 비용을 줄이고 수동적인 유지보수 작업을 없애려면 자체 관리형 서비스에서 Google 관리형 서비스로 마이그레이션하는 것이 좋습니다. Google은 수십 년에 걸쳐 글로벌 규모의 전 세계적으로 분산된 시스템을 운영해 온 Google의 경험을 바탕으로Google Cloud 고객이 관리형 Google Cloud서비스를 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 Cloud 에서 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 모델을 통해 얻을 수 있는 통계를 활용하는 사전적인 비용 절감 프로세스를 설계하고 구현하는 데 도움을 얻을 수 있습니다. 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. 이렇게 중요도가 낮은 워크로드 특성도 비용 절감을 위해 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 필요하지 않을 때 해당 워크로드와 관련 리소스를 종료할 수 있습니다. 또한 Compute Engine 또는 GKE에서 실행하는 대신 Spot VM과 같은 보다 저렴한 런타임 환경에서 워크로드를 실행할 수 있습니다.
  • 데이터 수명 주기 관리. 클라우드 환경에 저장된 데이터는 짧은 기간 내에 양이 크게 증가할 수 있습니다. 비용을 줄이기 위해서는Google Cloud 리소스에 대해 수행하는 것처럼 데이터 수명 주기를 자동으로 관리하는 프로세스를 설계 및 구현하는 것이 좋습니다. 예를 들어 불필요한 데이터를 삭제하는 프로세스를 설계 및 구현할 수 있습니다. 또는 더 자세한 데이터에서 합산 데이터를 생성하고 장기 스토리지로 집계 데이터만 이동할 수 있습니다. 또는 자주 필요하지 않은 데이터는 액세스 성능이 낮더라도 저렴하게 설계된 시스템으로 이동할 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 서비스의 비용 절감.Google Cloud 는 Compute Engine, GKE, Cloud Storage와 같은 특정 Google Cloud 서비스를 사용할 때 비용을 줄이고 최적화하기 위한 안내를 제공합니다. 특정 Google Cloud 제품의 비용 최적화에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 아키텍처 프레임워크: 비용 최적화를 참조하세요.

이전 권장사항은Google Cloud 리소스가 리전 및 영역에 배포되는 방식에 관계없이 적용될 수 있습니다. 단일 리전 및 멀티 리전 환경의 비용을 줄이는 방법을 보려면 이 문서의 이후 부분을 계속 참조하세요.

단일 리전 환경의 비용 절감

단일 리전 환경에서 Google Cloud 리소스는 일반적으로 해당 리전에서만 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 영역 간에 리소스를 복제하면 단일 영역에서 리소스를 프로비저닝하는 것보다 비용이 더 들지만 안정성이 더 높을 수 있습니다.

자세한 내용은 Google Cloud 리전 간 마이그레이션: Google Cloud에서 복원력이 우수한 단일 리전 환경 설계를 참조하세요.

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 비즈니스에 중요하지 않은 일괄 워크로드의 경우 영역 배포를 고려하고 보다 중요한 워크로드, 프로세스, 데이터에는 다중 영역 복제 및 배포를 고려할 수 있습니다.

멀티 리전 환경 비용 절감

멀티 리전 환경에서 Google Cloud 리소스는 일반적으로 멀티 리전 간에 배포됩니다. 멀티 리전 간에 리소스를 배포하면 리전 중단으로 인한 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 멀티 리전 Cloud Storage 버킷을 사용하는 경우 멀티 리전 간에 데이터가 복제되고 리전 버킷에 비해 가용성이 더 높습니다.

이 섹션의 권장사항 외에 멀티 리전 환경에도 적용할 수 있으므로 단일 리전 환경 비용 절감에 설명된 권장사항도 고려하세요.

멀티 리전 환경 비용을 줄이려면 다음을 고려하세요.

  • 멀티 리전 리소스. 일부 Google Cloud 제품은 환경 안정성을 늘리기 위해 멀티 리전 간의 리소스 복제 및 배포를 지원합니다. 예를 들어 Cloud Storage는 멀티 리전 간에 데이터를 복제하는 이중 리전 및 멀티 리전 버킷을 지원합니다. 일반적으로 리전 간에 리소스를 복제하고 배포하면 단일 리전에서 리소스를 프로비저닝하는 것보다 비용이 더 듭니다. 예를 들어 Google Cloud 는 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 충족하기 위해 필요한 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 저장하기 위한 단일 리전 버킷을 프로비저닝하여 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. 단일 리전 또는 단일 영역에 워크로드 배포를 고려할 수 있습니다.

  • 리전별 가격. 여러 리전에서 Google Cloud리소스를 프로비저닝할 수 있습니다. 이러한 리소스의 가격은 리전별로 다를 수 있습니다. 예를 들어 Compute Engine 인스턴스 가격은 리전별로 다릅니다. 해당 리소스가 다음 요구사항을 충족할 경우에는 가장 저렴한 리전에 일부 워크로드, 데이터, 프로세스를 배포할 수 있을 것입니다.

    • 해당 워크로드, 데이터, 프로세스가 다른 리전에서 사용되는 리소스를 프로비저닝할 때 발생하는 추가적인 지연 시간을 견딜 수 있어야 합니다.
    • 해당 워크로드, 데이터, 프로세스가 무조건 특정 리전에 리소스를 프로비저닝해야 하는 규제 요구사항에 저촉되지 않아야 합니다.

    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 Cloud 는 리전 간 네트워크 트래픽을 이그레스 트래픽으로 청구합니다. 비용을 줄이려면 데이터 교환이 필요한 밀접하게 연결된 Google Cloud 리소스를 동일 리전에 집중함으로써 리전 간 네트워크 트래픽을 최소화하는 것이 좋습니다. 예를 들어 Compute Engine 인스턴스에 배포한 워크로드는 Cloud Storage 버킷에 저장된 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. 버킷이 데이터를 복제하는 리전에 Compute Engine 인스턴스를 프로비저닝할 경우 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.

리전 간 마이그레이션에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 리전 간 마이그레이션: 시작하기를 참조하세요.

이 섹션의 권장사항 외에도Google Cloud 리전 간 마이그레이션 비용을 줄이는 데에도 적용 가능한 멀티 리전 환경의 비용 절감에 설명된 권장사항을 고려하세요.

Google Cloud 리전 간 마이그레이션 비용을 줄이려면 다음을 고려하세요.

  • 데이터 복제. 한 리전에서 다른 리전으로 데이터를 마이그레이션하는 옵션을 평가할 때는 여러 Google Cloud제품에서 지원되는 자체 관리형 마이그레이션과 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. Google Cloud 리전 간 데이터를 마이그레이션하는 데이터 마이그레이션 전략을 평가할 때는 마이그레이션 비용을 최소화할 수 있는 전략을 고려하는 것이 좋습니다. 예를 들어 Y(쓰기 및 읽기) 전략을 채택하여 워크로드에서 소스 리전 및 대상 마이그레이션 리전 모두에 데이터 쓰기를 시작할 수 있습니다. 이 전략을 선택하면 마이그레이션 중에 과거 데이터만 전송하면 됩니다.

Google Cloud 리전 간 데이터 마이그레이션에 대한 자세한 내용은 Google Cloud로 마이그레이션: 대규모 데이터 세트 전송을 참조하세요. 이 문서는 다른 클라우드 제공업체 및 온프레미스 환경에서 Google Cloud 로 데이터 마이그레이션에 대해 다루지만 리전 간 데이터 마이그레이션에도 적용될 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.

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

Cloud FinOps 프레임워크에 대한 자세한 내용은 Google Cloud에서 FinOps 시작하기를 참조하세요.

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참여자

작성자: 마르코 페라리 | 클라우드 솔루션 설계자