Azure 지출 최적화.

대부분의 컴퓨팅 자원을 Azure로 이전하는 기업은 온프레미스 인프라와 Azure 지출을 최적화해야 합니다. 인프라 팀은 먼저 완전히 제거 가능한 온프레미스 자원을 식별하는 데 집중해야 합니다. 남은 자원의 Azure 이전은 다음 단계입니다.

그러나 마이그레이션 후 Azure 환경의 사용에는 정기적인 평가와 최적화가 필요합니다. 이를 위해 기업은 자원을 관리하고, 활용도가 낮은 워크로드와 규정 미준수 워크로드를 식별하며, 사용되지 않는 워크로드를 폐기하기 위한 기준을 설정해야 합니다.

효율성에 집중함으로써 Azure 클라우드 지출을 크게 절감할 수 있으며, IaaS 및 PaaS 전반에 걸친 기업 인프라의 CPU 활용 효율성 증대는 IT 부서가 온프레미스 데이터 센터 규모를 적극적으로 축소할 수 있도록 할 것입니다.

활용도가 낮은 서버를 식별하는 것이 가장 좋은 출발점입니다. 프로세서, 메모리, 하드 드라이브 데이터를 수집합니다. 이후 팀은 업계 표준 P95 값을 활용해 특정 자원이 저활용 상태인지 판단합니다. 그런 다음 모든 서버를 다섯 가지 성능 범주로 분류합니다: 동결 상태, 저활용 상태, 중간 활용 상태, 고활용 상태, 과부하 상태. 온프레미스 환경의 저활용 서버는 클라우드로 이전하기에 최적의 후보입니다.

측정

대부분의 기업 IT 인프라 팀에게 자체 개발 대시보드는 모든 것의 시작점입니다. IaaS 및 PaaS 리소스에 걸친 권장 사항과 함께 단순한 비용 현황을 통합하면, 비즈니스에 영향을 주지 않으면서 현재 지출 중 얼마나 많은 부분을 제거할 수 있는지 보여줍니다.

스누즈

비생산용 Azure 클라우드 서버는 직원이 적극적으로 작업할 때만 온라인 상태를 유지해야 합니다. 온디맨드 및 예약형 도구 모음을 구축함으로써 기업은 경우에 따라 70% 이상의 시간 동안 서버를 종료하거나 할당 해제할 수 있으며, 이는 직접적인 70% 비용 절감 효과를 가져옵니다.

크기 조정

Azure는 서버 크기를 신속하게 변경할 수 있는 기능을 제공합니다. 간단한 재부팅만으로 가상 머신의 크기와 비용을 절반 이상으로 줄일 수 있으며, 대규모로 적용할 경우 기업은 클라우드의 유연성을 활용해 IT 지출을 신속하게 재조정할 수 있습니다.

사용하지 않는 서버 끄기

비생산 서버는 일반적으로 전원을 끌 수 있으며, 이로 인해 70% 이상의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 특히 야간 및 주말에 실행하는 것이 합리적입니다.

서버 크기를 적절히 조정하세요

CPU 및 메모리 사용률을 확인하고, 작업 부하가 CPU 사용률 40~80% 범위에 들어갈 수 있도록 적절한 크기를 선택하십시오.

다른 PaaS 리소스의 크기를 올바르게 조정하십시오

예를 들어, SQL PaaS 데이터베이스의 평균 DTU 사용률을 40~80% 사이로 유지하도록 설정하십시오.

저희 프로세스와 도구를 통해 Azure를 적정 규모로 조정함으로써 비용을 절감하고 활용도를 크게 높였습니다.

최적화 활동(예: 다음)을 통해 클라우드 지출을 38% 절감:

• 9,000개의 Azure 크기 조정 요청.
• 거의 30,000건의 Azure 가상 머신 일시 중지 요청.
• 요금이 부과되지 않은 슬립 상태에서 누적된 가상 머신 시간 770만 시간

CPU 사용률이 거의 400퍼센트 증가했습니다.

• 6개월 만에 Microsoft IT는 Azure IaaS 인스턴스 전반에서 평균 CPU 사용률을 4.5%에서 16%로 끌어올렸습니다.

IT 인프라 예산의 축소.

• 전체 운영 체제 인스턴스를 20,000개 이상 감소시킵니다.

최적화에 대한 집중은 모든 구성원이 자원을 활용하는 방식을 고려하게 하며, Azure에서 혜택을 극대화하는 동시에 지속적으로 비용을 절감하는 최적화 중심 문화를 조성합니다.

기업은 핵심 클라우드 관리 및 최적화 전략을 통해 클라우드 지출을 최적화해야 합니다. 가트너에 따르면 기업이 Azure 지출을 최적화하는 상위 3가지 방법은 다음과 같습니다:

1. 클라우드 비용을 비즈니스 핵심 성과 지표(KPI)와 연계하십시오

가트너는 Azure 클라우드 비용을 무조건 최소화해야 할 지출이 아닌 투자로 간주해야 한다고 강조합니다. 기업은 Azure 클라우드 지출을 비즈니스 핵심 성과 지표(KPI)와 연계하여 이러한 투자의 수익률을 계산해야 합니다.

2. 자율성 문화를 조성하다

Azure 비용 최적화를 효과적으로 확장하기 위해 Gartner는 다음과 같이 권장합니다:

– 최종 사용자를 위한 Azure 비용 대시보드 구축, 각 Azure 프로젝트, 애플리케이션 및 부서별 비용 가시성 제공

– 네이티브 클라우드 인터페이스에 대한 직접 접근을 허용하는 "가드레일과 가이드라인"을 통한 Azure 거버넌스 구현

– 중앙 IT 병목 현상 없이 Azure 클라우드 사용자가 자체 리소스를 관리할 수 있도록 지원

3. 비용 최적화를 위한 시프트 레프트

가트너는 개발 프로세스 초기에 Azure 비용 고려 사항을 반영할 것을 권장합니다:

– 제품 소유자 및 비즈니스 이해관계자와 협력하여 각 애플리케이션의 목적과 가치를 파악합니다.

– 계획 단계에서 Azure 비용 요구 사항 설정

– 가용성 및 성능과 같은 다른 요구사항과 함께 Azure 비용을 논의하십시오

4. 애플리케이션 아키텍처에 집중하기

가트너는 영향력이 큰 Azure 최적화가 애플리케이션 아키텍처 결정에 달려 있다고 강조합니다:

– 제품의 사용 및 판매 방식에 기반하여 비용 중심의 Azure 아키텍처 선택을 수행하십시오

– 적용 가능한 경우 서버리스 컴퓨팅과 같은 차세대 Azure 서비스 사용을 고려하십시오

– 애플리케이션 특성에 적합한 Azure 가격 모델을 적용합니다(예: 사용량이 급증하는 애플리케이션의 경우 사용량 기반 서비스).

이러한 전략을 구현함으로써 기업은 비즈니스 목표와 혁신에 집중하면서 Azure 클라우드 지출을 최적화할 수 있습니다.

개요

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서비스 및 기업

전략과 기법

모범 사례

Azure 리소스 최적화

Azure 클라우드 최적화 도구