비용 효율을 위한 클라우드 지출 최적화

재무와 엔지니어링이 함께 클라우드 지출 관리 로드맵을 만들고, 여러 조직의 엔지니어가 참여한 Central team을 구성해 온디맨드 비용 최적화를 추진했다.

초점은 세 가지였다.

• 예산 배분과 준수
• 절감 자체를 목표로 설정
• 회사의 리더십 원칙인 Hate Waste에 맞는 신뢰성, 지속 가능성, 통제 확보

초기에는 엔지니어링 팀이 클라우드 사용량과 효율을 충분히 이해하지 못했고, 재무팀도 각 팀의 지출 항목과 감축 방법을 파악하기 어려웠다. 리더십은 클라우드의 가변 비용 구조를 통제하기 위해 적절한 인력과 분석 체계를 연결했고, 중앙팀은 각 도메인 팀의 실제 사용 책임을 유지하면서도 비용 최적화 기회를 찾도록 도왔다.

이를 위해 Amazon CloudWatch 데이터를 Amazon Athena로 가공한 커스텀 대시보드와, AWS CUR(Cost & Usage Reports) 를 처리하는 BI 대시보드를 구축했다. 재무팀은 월별·분기별 예산 관리의 중요성을 밀어붙이며 팀별 지출 통제를 지원했다.

절감 전략은 크게 두 축으로 나뉘었다.

• Spending Less: 비프로덕션 환경에서 필요한 시점에만 AWS 리소스를 자동으로 띄워 비용 25% 절감
• Paying Less: 사용 패턴을 기반으로 유휴·저활용 EC2 리소스를 직접 제거

구체적으로는 여러 최적화 작업이 진행됐다. 먼저 모든 인스턴스를 최신 세대로 맞추고, AMD와 ARM 아키텍처까지 검토해 내부 제품군을 AMD CPU로 이동시켰으며, 이를 통해 이전 세대 대비 20%의 가격 대비 성능 향상을 얻었다.

EMR에서는 Spot Instance 활용을 유지하면서도 피크 시간대 용량 확보 문제를 해결하기 위해 instance fleets 기능을 도입했다. 이 업그레이드로 EMR 총비용 25% 절감을 달성했다.

스토리지에서는 EBS와 S3를 집중적으로 손봤다.

• Amazon EBS: 차세대 GP3가 요구 성능을 충족하는지 내부 검증을 충분히 진행한 뒤, 개발 계정에서 먼저 테스트했다. 그 결과 500~1000개 라이브 볼륨을 병렬로 옮겨도 눈에 띄는 영향 없이 마이그레이션할 수 있었다.
• Amazon S3: 50+PB를 Intelligent-Tiering으로 옮겼다. 다만 평균 오브젝트 크기가 너무 작고 오브젝트 수가 수십억 개에 이르면 비용이 오히려 늘 수 있어, 이런 경우에는 S3 lifecycle filters로 정책을 세밀하게 조정해야 했다.

이런 최적화로 2021년 AWS On-Demand 비용을 수백만 달러 줄였다. 다만 많은 작업이 여전히 수작업에 의존했기 때문에, 다음 단계로는 더 정교한 분석 도구와 자동화된 모니터링을 도입해 Cloud FinOps 문화를 강화하려고 했다.