클라우드 비용 최적화를 통한 TCO 절감

클라우드 최적화의 필요성 이해하기

기업들은 경쟁력을 유지하고 높아지는 고객 기대에 부응하기 위해 노력하는 동시에, 인력 부족, 공급망 중단, 점점 정교해지는 사이버 위협 등의 새로운 과제에 대응하기 위해 전환을 시도하고 있습니다. 기업이 이러한 필요를 해결하기 위한 솔루션을 구현함에 따라, 기업의 IT 인프라에는 전례 없는 수준의 부담이 가해질 수 있으며, 기존 인프라는 새로운 사용 사례와 대규모 워크로드를 지원할 준비가 되어 있지 않을 수 있습니다.

AI 지원 기능에 대한 의존도가 높아지고 데이터 세트의 크기가 계속 커지는 데다, 보다 견고한 보안 기능과 복잡한 응용 프로그램에 대한 요구 그리고 급증하는 데이터 밀도로 인해, IT 인프라에 대한 부담은 계속해서 증가할 것입니다.

더 높은 성능과 더 뛰어난 유연성을 확보하기 위해, 전 세계의 조직은 복잡한 워크로드를 클라우드로 마이그레이션해 왔습니다.

그러나 클라우드 우선 전략은 고유한 문제를 야기할 수 있습니다. 클라우드 마이그레이션은 종종 예상치 못한 비용 초과로 이어져 큰 좌절감을 유발하고 잠재적으로 전체 조직의 목표 달성에 걸림돌이 될 수 있습니다. 실제로, Flexera의 2024년 클라우드 현황 보고서에 따르면, 설문조사 응답자의 39%는 마이그레이션 후 클라우드 비용 최적화를 가장 중요한 클라우드 관련 과제로 꼽았고, 응답자의 59%는 클라우드 비용 최적화가 우선 과제라고 답했습니다.¹

클라우드 비용 초과의 일반적인 원인은 오버프로비저닝 또는 언더프로비저닝을 통한 리소스 할당 오류와 관련이 있습니다.

• 오버프로비저닝의 경우, 조직은 클라우드 인프라에 할당된 모든 컴퓨팅 리소스를 활용하지 못합니다. 사용하거나 최적화하지 않는 불필요한 코어 또는 하드웨어 기능이 클라우드 계약에 포함되어, 비용이 낭비됩니다.
• 언더프로비저닝의 경우에는 워크로드가 해당 필요를 지원하지 못하는 하드웨어에 할당되어 클라우드 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 리소스 부족은 생산성을 저해하고 고객 관계를 손상시키고 보안 보호 기능을 약화하며 규제 준수에도 위협이 될 수 있습니다. 계약을 재협상할 수 있을 때까지 기업은 서비스 장애를 방지하기 위해 보조 리소스를 확보하는 데 추가 비용을 지불해야 할 수도 있습니다.

이러한 문제의 상당수는 클라우드 최적화와 지속적인 클라우드 비용 관리를 통해 극복할 수 있습니다. 클라우드 최적화는 모든 워크로드를 최대 성능 및 효율로 실행할 수 있도록 조직의 클라우드 인프라 규모를 적절하게 조정하는 프로세스입니다.

그러나 클라우드 최적화만으로는 데이터 센터의 노후 기술로 인한 한계를 완전히 보완하지 못할 수도 있고, 워크로드의 수명 주기 전반에 걸쳐 워크로드 배치를 제어할 수 있는 완전한 유연성을 제공하지 못할 수도 있음을 인식하는 것이 중요합니다. 전체 IT 인프라의 최적화 및 현대화를 함께 추진하면, 비용을 크게 절감하는 동시에 조직의 효율성을 높이고 경쟁 우위를 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

클라우드 최적화 전략 설계하기

클라우드 최적화에는 다양한 접근 방식이 있으며, 특정 목표와 원하는 결과를 달성하기 위해 언제든 독립적으로 또는 조합하여 사용할 수 있습니다. 최적화는 일회성 작업이 아니며, 지속적인 개선 계획의 필수 요소가 되어야 합니다.

클라우드 최적화 도구로 ROI 높이기

클라우드 최적화는 마이그레이션 전 계획 단계부터 성숙한 클라우드 인프라의 유지 관리 및 확장 단계에 이르기까지 클라우드 여정의 모든 단계에서 막대한 비용 절감, 효율성 및 성능 향상을 이끌어낼 수 있습니다. 또한, 워크로드 배치와 선택의 효과를 평가하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

1. 최적화 프로세스를 시작하려면, 먼저 클라우드 기술 감사를 수행하여 주요 비즈니스 목표를 분석하고 이를 응용 프로그램 및 워크로드에 연결시킵니다. 현재의 워크로드와 사용자를 지원하기 위한 기술 및 용량 요건을 검토하고, 미래의 잠재적 요구 사항도 고려해야 합니다.
   

2. 다음으로, 전용 클라우드 최적화 도구를 활용하여 클라우드 컴퓨팅 운영 상태를 철저히 평가 및 분석한 후, 클라우드 비용 관리 전략을 수립하거나 경우에 따라 클라우드 배포를 자동으로 최적화합니다.

   조직의 계획과 클라우드 여정의 진행 상황을 기반으로, 다음 클라우드 도구 중 하나 이상을 고려해 보십시오.
   

   • 마이그레이션 이전의 탐색 및 계획은 조직의 목표를 평가하고, 모든 클라우드 배포, 워크로드, 사용자의 주요 요구 사항을 분석하는 것으로 시작되는 중요한 단계입니다.
     
     LAB3의 Dr Migrate는 포괄적인 마이그레이션 계획을 통해 클라우드 마이그레이션을 간소화하는 데 도움이 되는 AI 지원 프레임워크를 제공합니다. 계획은 조직의 목표를 지원하는 데 필요한 응용 프로그램, 워크로드, 연결, 리소스의 모든 요구 사항을 자동 분석한 결과에 기반하여 수립됩니다.

   • 마이그레이션 중의 효율성은 인프라 최적화에 달려 있습니다. Densify의 인텔® Cloud Optimizer는 머신 러닝을 통해 조직의 다양한 클라우드 워크로드를 자동으로 분석한 뒤, 워크로드를 가장 적합한 플랫폼 및 서비스 조합과 연결시킵니다.
     
     인텔® Cloud Optimizer는 워크로드와 인스턴스 유형 간 최적의 매칭을 지속적으로 추천하여 클라우드 비용 관리를 지원하므로, 각 인스턴스와 공급업체 계약의 전반적인 비용 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

여기에 소개된 인텔® 클라우드 도구와 기타 관련 기술에 대해 더 자세히 알아보려면 최적화 및 관리를 위한 클라우드 컴퓨팅 도구 기사를 참조하십시오. 또한, 백서 "비용 부담 없이 클라우드 활용 극대화하기"에서는 클라우드 최적화 도구의 이점을 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

최적의 클라우드 인스턴스 선택하기

주요 클라우드 서비스 공급업체(CSP)는 수백 가지의 인스턴스 유형을 제공할 수 있습니다. 겉보기에는 인스턴스들이 유사해 보일 수 있지만, 기반 하드웨어의 선택에 따라 클라우드 인프라의 성능과 비용 효율성이 크게 달라질 수 있습니다. 최적화 도구를 바탕으로 한 세심한 연구는 각 워크로드에 가장 적합한 인스턴스를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 대표적인 디지털 시각 효과(VFX) 서비스 및 기술 제공업체인 Gunpowder는 Google Cloud에서 4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 기반의 클라우드 인스턴스를 활용함으로써 렌더링 벤치마크에서 성능당 비용을 이전 세대 기반의 인스턴스 대비 최대 52%까지 개선했습니다.²

클라우드 FinOps로 전략적 목표 지원하기

클라우드 운영 관리는 종종 탈중앙화되어 있어, 상위 수준의 조율이나 감독 없이 클라우드 서비스가 선택되는 경우가 많습니다. 이로 인해 오버프로비저닝이나 언더프로비저닝, 서비스 중복, 공급업체 간 충돌, 심각한 비용 초과와 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

전체 조직의 클라우드 상호작용에서 성능과 비용을 최적화하려면 다학제적 클라우드 FinOps 프레임워크의 도입을 고려해 보십시오. DevOps, IT, 재무팀 등의 리더로 구성되는 FinOps 팀은 클라우드 정책 및 표준을 포함한 모든 클라우드 관리 측면의 책임과 목표를 공유하며 조직 전체의 의사결정을 통합합니다.

유연성 향상을 위한 공통 인프라 아키텍처 선택

클라우드는 유연성으로 인해 선호되지만, 향후 이식성과 확장성을 제한할 수 있는 제약적인 공급업체 계약이나 독점적인 클라우드 플랫폼에 종속되기는 놀라울 정도로 쉽습니다.

예를 들어, 많은 조직은 전체 IT 운영을 퍼블릭 클라우드로 이전한다는 계획하에 클라우드 여정을 시작하지만, 규제 요건 준수, 데이터 보안 강화, 주요 워크로드의 성능 향상 등을 위해 일부 워크로드는 온프레미스 데이터 센터나 프라이빗 클라우드에 유지해야 한다는 사실을 뒤늦게 깨닫게 됩니다. 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 플랫폼이 호환되지 않으면, 비즈니스 크리티컬 응용 프로그램을 리팩터링하거나 교체하는 동안 마이그레이션 또는 회귀 프로세스가 지연될 수 있습니다.

클라우드와 데이터 센터 인프라가 최신 플랫폼 및 기술 기반의 공통 아키텍처를 사용하면, 본질적으로 유연하고 확장성이 뛰어난 하이브리드 클라우드 또는 멀티클라우드 모델로의 전환이 간소화될 수 있습니다.

예를 들어, 온프레미스 데이터와 응용 프로그램을 최적화된 첨단 클라우드 구현과 보다 손쉽게 결합하여 조직 전반의 거버넌스와 데이터 분석을 간소화할 수 있습니다. 또한, 최적화 및 현대화된 인프라는 새로운 데이터 소스, 응용 프로그램, 사용자를 추가해야 할 때 즉시 확장 가능합니다.

데이터 센터 현대화로 더 큰 이익 실현하기

클라우드 인스턴스의 기반 하드웨어에 대해 보다 심층적인 인사이트를 확보하고 공통 아키텍처로 전환하려는 경우, 자사 데이터 센터에 대해서도 유사한 최적화 평가를 수행하면 비용, 성능, 효율성의 측면에서 투자 가치를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 센터를 현대화(노후 기술의 업데이트 또는 교체)하면 IT 인프라의 효율성과 비용 효율성을 높이고 최신 보안 및 지속 가능성 기능을 활용할 수 있으며 점점 더 진화하는 응용 프로그램과 사용 사례를 수용할 수 있는 기반이 마련됩니다. 이러한 이점들, 그리고 유연하고 현대적인 인프라는 조직 전반에서 AI를 도입하거나 통합하려는 모든 기업에 필수적입니다.

• 기술의 최적화와 현대화를 결합하여 혁신과 성장을 지원하는 동시에 TCO를 절감하는 방법에 대해 알아보려면 인텔의 백서를 읽거나 읽거나 비디오를를 시청해 보십시오.
• 최신 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서로 업그레이드하거나 전환하여 얻을 수 있는 이점에 대해 자세히 알아보십시오.

인텔 파트너 되기

클라우드 최적화는 조직이 운영 비용을 줄이면서 효율적으로 성공하고 성장하는 데 도움이 될 수 있으며, 반복적으로 수행되어야 합니다. FinOps에서 영감을 받은 프레임워크의 지원하에 지속적인 최적화를 수행하면 IT 운영의 유연성과 확장성을 강화할 수 있습니다.

또한, 최적화 전략을 데이터 센터까지 확장하여 전체 IT 인프라에 걸쳐 공통 아키텍처를 구축해야 합니다. 혁신과 확장성을 지원하고 하이브리드 클라우드 환경으로 원활하게 전환하려면, 데이터 센터 하드웨어를 업데이트하십시오.

인텔은 광범위한 파트너 에코시스템과 함께 독보적인 기술, 도구, 참조 라이브러리, 마켓 레디 솔루션을 제공하므로, 성공적인 클라우드 최적화, 클라우드 비용 관리, 데이터 센터 현대화를 통해 비용을 줄이고 전략적 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

시작하려면, 가입을 통해 인텔® 제온® 프로세서 어드바이저 제품군에 즉시 액세스해 보십시오. 특정 워크로드, 사용 사례, 구성에 적합한 제품 및 솔루션을 추천받고 TCO 및 ROI 계산기에 액세스하고 최신 인텔® 제온® 프로세서의 사양과 벤치마크를 확인할 수 있습니다.