클라우드 비용 최적화로 TCO 절감

클라우드 최적화의 필요성 이해

기업은 경쟁력을 유지하고 증가하는 고객 기대치를 충족하는 한편, 근무자 부족, 공급망 중단, 점점 더 정교해지는 사이버 위협 등 새로운 과제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 기업이 이러한 요구 사항을 해결하기 위해 솔루션을 구현함에 따라, 비즈니스의 IT 인프라에 전례 없는 요구 사항을 제기할 수 있으며, 이는 대규모의 새로운 사용 사례와 워크로드를 지원할 준비가 되어 있지 않을 수도 있습니다.

IT 인프라에 대한 부담은 증가하기만 할 것인데, 계속 늘어나는 데이터 세트 크기, 더 강력한 보안 기능의 필요성, 전반적인 응용 프로그램 복잡성, 급성장하는 데이터 밀도로 인해 AI 지원 기능에 대한 의존은 높아질 것입니다.

더 높은 성능과 더 뛰어난 유연성을 달성하기 위해, 전 세계의 조직은 복잡한 워크로드를 클라우드로 마이그레이션했습니다.

그러나 클라우드 우선 전략에는 그 자체의 문제가 제기될 수 있습니다. 클라우드 마이그레이션은 종종 예상치 못한 비용 초과로 이어져 엄청난 좌절감을 불러오며, 잠재적으로 전체 조직의 목표를 좌절시킬 수 있습니다. 실제로 Flexera의 2024년 클라우드 현황 보고서에서 설문조사 응답자의 39%가 마이그레이션 후 클라우드 비용을 최적화하는 것을 최고의 클라우드 관련 과제로 꼽았으며, 응답자의 59%가 클라우드 비용 최적화가 우선순위라고 답했습니다.¹

클라우드 비용 초과의 일반적인 원인은 오버프로비저닝 또는 언더프로비저닝을 통한 리소스의 잘못된 할당과 관련이 있습니다.

• 오버프로비저닝의 경우, 조직은 클라우드 인프라에서 사용 가능한 모든 컴퓨팅 성능을 활용하지 않습니다. 클라우드 계약에 사용되지 않거나 최적화되지 않은 불필요한 코어나 하드웨어 기능이 포함되어 있기 때문에 돈이 낭비됩니다.
• 언더프로비저닝은 워크로드가 요구 사항을 지원하지 않는 하드웨어에 할당되므로, 클라우드 성능의 저하로 이어질 수 있습니다. 리소스 부족은 생산성을 저해하고, 고객 관계를 손상시키며, 보안 보호 기능을 약화하고, 규제 준수를 위태롭게 할 수 있습니다. 서비스 장애를 막기 위해, 기업은 계약을 재협상할 수 있을 때까지 추가 리소스를 온라인으로 확보하기 위해 추가 비용을 지불해야 할 수도 있습니다.

클라우드 최적화, 즉 조직의 클라우드 인프라 크기를 적절하게 조정하여 모든 워크로드를 최고 성능 및 효율성으로 실행하는 프로세스 및 지속적인 클라우드 비용 관리를 통해 이러한 많은 과제를 극복할 수 있습니다.

그러나 클라우드 최적화만으로는 데이터 센터의 오래된 기술에 따른 단점을 완전히 보완하지 못한다거나 수명 주기 동안 워크로드 배치를 제어할 수 있는 완전한 유연성을 제공하지 못할 수도 있다는 점을 아는 것이 중요합니다. 전체 IT 인프라의 최적화 및 현대화는 상당한 비용을 절감하는 동시에 조직의 효율성을 높이고 경쟁력을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

클라우드 최적화 전략 설계

클라우드 최적화에 대한 여러 접근 방식을 언제든지 독립적으로 또는 함께 사용하여 특정 목표와 원하는 결과를 달성할 수 있습니다. 최적화는 일회성 노력이 아니며, 지속적인 개선 계획의 필수 요소가 되어야 합니다.

클라우드 최적화 도구로 ROI 향상

클라우드 최적화는 프리마이그레이션 계획부터 성숙한 클라우드 인프라의 유지보수 및 성장에 이르기까지 클라우드 여정의 모든 단계에서 엄청난 비용 절감, 효율성 및 성능 향상을 실현할 수 있습니다. 또한 워크로드 배치와 선택의 효율성을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 최적화 프로세스를 시작하려면, 먼저 주요 비즈니스 목표를 분석하고 이를 응용 프로그램 및 워크로드와 연결하는 클라우드 기술 감사를 수행합니다. 기술 및 용량 요구 사항을 검토하여 오늘날의 워크로드 및 사용자를 지원하고 잠재적 미래의 요구 사항을 고려합니다.
    

2. 다음: 특수 목적 클라우드 최적화 도구를 사용하여 클라우드 컴퓨팅 운영을 철저히 평가 및 분석하여 클라우드 비용 관리 전략을 알려주거나, 경우에 따라 클라우드 배포를 자동으로 최적화합니다.

   클라우드 여정에서의 조직의 계획 및 진행 상황을 기반으로 하는 다음 클라우드 도구 중 하나 이상을 고려하십시오.
    

   • 프리마이그레이션 발견 및 계획은 조직의 목표와 모든 클라우드 배포, 워크로드 및 사용자의 주요 요구 사항을 평가하는 것으로 시작하는 중요한 단계입니다.
     
     LAB3의 Dr Migrate는 포괄적인 마이그레이션 계획으로 클라우드 마이그레이션을 간소화하도록 도와주는 AI 지원 프레임워크를 제공합니다. 이 계획은 조직의 목표를 지원하는 데 필요한 응용 프로그램, 워크로드, 연결 및 리소스의 모든 요구 사항에 대한 자동화된 분석에 기반합니다.

   • 미드마이그레이션 효율성은 인프라 최적화에 달렸습니다. 인텔® Cloud Optimizer는 머신 러닝을 통해 조직의 다양한 클라우드 워크로드를 자동으로 분석하여 워크로드를 가장 적합한 플랫폼 및 서비스 조합과 연결합니다.
     
     인텔® Cloud Optimizer는 워크로드와 인스턴스 유형 간 가장 적합한 지속적인 권장 사항과 함께 클라우드 비용 관리를 지원하여 전반적으로 각 인스턴스 및 공급업체 계약의 비용 효율성을 개선하도록 지원합니다.

   • 클라우드 인프라의 지속적인 최적화는 성능을 향상하고 클라우드 배포의 대기 시간을 줄이는 데 도움이 되는 AI 지원 자동화 솔루션인 인텔® Granulate 소프트웨어를 통해 자동으로 실현할 수 있습니다.
     
     예를 들어, SaaS 로그 분석 회사인 Coralogix는 Granulate로 클라우드 인프라를 최적화하여 처리 시간을 30% 단축하고 회사의 클라우드 컴퓨팅 비용을 전체적으로 45% 절감했습니다.²

Cloud Computing Tools for Optimization and Management(최적화 및 관리를 위한 클라우드 컴퓨팅 도구) 문서에서 이러한 내용과 기타 인텔® 클라우드 도구 및 기술에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 또한 인텔의 백서 'How to Get the Most Out of Your Cloud Without the Expense(비용 없이 클라우드를 최대한 활용하는 방법)'에서는 클라우드 최적화 도구의 이점에 대해 자세히 읽어볼 수 있습니다.

클라우드 솔루션에 직접 최적화를 구축하려면, 모두 인텔® 하드웨어 및 클라우드 가속기에 맞게 조정된 워크로드별 소프트웨어 빌드, 오픈 소스 라이브러리 및 드라이버, 레시피 및 벤치마크를 위한 인텔® Optimization Hub를 살펴보십시오. 이 귀중한 리소스는 클라우드 인스턴스 또는 컨테이너를 현재와 미래의 요구 사항에 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다.

최적의 클라우드 인스턴스 선택

주요 클라우드 서비스 제공업체(CSP)는 수백 개의 인스턴스 유형을 보유할 수 있습니다. 인스턴스가 해당 설명과 비슷하게 보일 수도 있지만, 기본 하드웨어를 선택하는 것은 클라우드 인프라의 성능과 비용 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 최적화 도구로 지원되는 신중한 연구는 각 워크로드에 가장 적합한 인스턴스를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 앞서가는 디지털 시각 효과(VFX) 서비스 및 기술 제공업체인 Gunpowder는 이전 세대를 사용한 인스턴스와 비교하여 4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 기반 클라우드 인스턴스의 Google Cloud 렌더링 벤치마크에서 최대 52% 성능 향상 효과를 보였습니다.³

클라우드 FinOps로 전략적 목표 지원

클라우드 운영 관리는 종종 분산되어 있으며, 클라우드 서비스 선택은 상위 수준의 조정이나 감독 없이 이루어집니다. 이로 인해 오버프로비저닝 또는 언더프로비저닝, 서비스 중복, 공급업체 충돌 및 상당한 비용 초과가 발생할 수 있습니다.

전체 조직의 클라우드 참여 전반에서 성능과 비용을 최적화하려면 학제 간 클라우드 FinOps 프레임워크를 채택하는 것을 고려하십시오. FinOps 팀에는 DevOps, IT, 재무 리더가 포함되어 있으며, 클라우드 정책 및 표준을 포함한 클라우드 관리의 모든 측면에서 목표와 책임을 공유하고, 전체 조직 전반의 의사 결정을 통합합니다.

공통 인프라 아키텍처를 선택하여 유연성 향상

클라우드는 그 유연성 때문에 소중하지만, 미래의 이식성 및 확장성을 제한할 수 있는 제한적인 공급업체 계약 또는 독점 클라우드 플랫폼에 고정하는 것은 놀랄 만큼 쉽습니다.

예를 들어, 많은 조직이 전체 IT 운영을 퍼블릭 클라우드로 이동하려는 목적으로 클라우드 여정을 시작하고서야, 규제 요건을 준수하거나, 데이터 보안을 강화하거나, 주요 워크로드의 성능을 향상하기 위해 일부 워크로드는 온프레미스 데이터 센터 또는 프라이빗 클라우드에 남아 있어야 한다는 사실을 알게 됩니다. 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 플랫폼이 호환되지 않는 경우, 마이그레이션 또는 회귀 프로세스를 지연할 수 있으며, 비즈니스 크리티컬 응용 프로그램은 리팩토링되거나 교체될 수 있습니다.

클라우드 및 데이터 센터 인프라가 최신 플랫폼 및 기술을 기반으로 하는 공통 아키텍처를 사용하도록 보장하면, 본질적으로 유연하고 확장성이 높은 하이브리드 클라우드 또는 멀티클라우드 모델로 전환하는 과정을 단순화할 수 있습니다.

예를 들어, 온프레미스 데이터 및 응용 프로그램을 최적화된 최첨단 클라우드 구현과 더 쉽게 결합하여 조직 전반의 거버넌스 및 데이터 분석을 간소화할 수 있습니다. 또한 최적화된 현대식 인프라는 새로운 데이터 소스, 응용 프로그램 및 사용자를 추가해야 할 때 확장할 준비가 되어 있을 수 있습니다.

데이터 센터 현대화로 더 큰 이익 달성

클라우드 인스턴스의 기본 하드웨어에 대한 더 많은 인사이트를 얻고 공통 아키텍처로 이동하려는 경우, 데이터 센터의 유사한 최적화 평가는 비용, 성능, 효율성 측면에서 투자 가치를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 센터 현대화, 특히 오래된 기술을 업데이트하거나 교체하는 것은 IT 인프라의 효율성과 비용 효율성을 개선하고, 최신 보안 및 지속 가능성 역량을 활용하며, 조직이 점점 더 발전하는 응용 프로그램 및 사용 사례를 채택할 준비를 할 수 있게 해줍니다. 이러한 이점과 유연한 최신 인프라는 조직 전반에서 AI를 채택하거나 통합하려는 모든 비즈니스에 매우 중요합니다.

• 인텔의 화이트 페이퍼를 읽거나 기술을 최적화 및 현대화하여 혁신 및 성장을 지원하는 동시에 TCO를 절감하는 결합된 이점을 보여주는 비디오를 시청하십시오.
   
• 최신 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서로의 업그레이드 또는 전환의 이점에 대해 자세히 알아보십시오.

인텔 파트너 되기

클라우드 최적화는 조직이 성공하고 효율적으로 성장하는 동시에 운영 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있으며, 반복적으로 수행해야 합니다. FinOps에서 영감을 받은 프레임워크로 지원되는 지속적인 최적화는 IT 운영의 유연성과 확장성을 향상합니다.

또한 최적화 전략을 데이터 센터로 확장하여 전체 IT 인프라 전반에서 공통 아키텍처를 구축해야 합니다. 데이터 센터 하드웨어를 업데이트하여 혁신 및 확장성을 지원하고 하이브리드 클라우드 환경으로 원활하게 전환할 수 있습니다.

인텔은 광범위한 파트너 생태계와 함께 탁월한 기술, 도구, 참조 라이브러리 및 마켓 레디 솔루션을 제공하여, 클라우드 최적화, 클라우드 비용 관리, 데이터 센터 현대화에 대한 성공적인 대응을 통해 비용을 절감하고 전략적 비즈니스 목표를 달성하도록 지원합니다.

시작하려면, 가입을 통해 인텔® 제온® 프로세서 어드바이저 제품군에 즉시 액세스하여 특정 워크로드, 사용 사례 및 구성에 대한 제품 및 솔루션 권장 사항을 찾고, TCO 및 ROI 계산기와 최신 인텔® 제온® 프로세서 사양 및 벤치마크에 액세스하하십시오.