인프라 코드화(IaC)로 운영 비용 낮춘 사례 심층 분석 AI 생성 이미지: 인프라 코드화로 운영 비용 낮춘 사례 심층 분석 서론 — 인프라 코드화가 비용 구조에 미치는 영향 수동 운영과 과다 프로비저닝은 클라우드·온프레 환경에서 비용 누수의 주요 원인입니다. 수작업 프로비저닝은 환경 불일치와 휴먼 에러를 유발해 재작업과 가동 중단을 초래합니다. 반대로 가용성 우려로 자원을 보수적으로 할당하면 장시간 유휴 상태로 남아 비용만 늘어납니다. 태깅과 수명주기 관리가 부실하면 비용 배분과 최적화가 어려워지고, 결국 스파게티형 인프라로 확장비용이 커집니다. 인프라 코드화(IaC)를 도입하면 개선 목표는 다음과 같습니다. 현장의 인사이트를 위해 인프라 코드화로 운영 비용 낮춘 사례 심층 분석을 곁들였습니다. 실무 체크리스트 예: 태깅 정책을 먼저 정의하고 템플릿에 반영한 뒤 CI/CD로 자동 배포하고 비용 리포트를 통해 검증합니다. 선언적 템플릿으로 환경 재현성을 보장하고, 버전 관리로 변경 이력을 추적 CI/CD로 자동 프로비저닝과 롤백을 구현해 소요 시간과 인적 오류를 줄임 오토스케일과 권한 기반 사이징 정책으로 불필요한 유휴 자원 축소 태깅과 정책 자동화로 비용 가시성을 확보하고 chargeback 체계 정착 드리프트 감지와 정책 위반 차단으로 운영 실패 비용(Cost of Failure) 감소 사례 배경 — 초기 인프라 상태와 주요 비용 동인 대상 시스템은 3개 리전에서 운영되는 4개의 Kubernetes 클러스터(프로덕션 2, 스테이징 1, 데이터플로우 1)로 구성되며, 총 워커 노드 수는 약 120대였다. 주로 8–32 vCPU급의 정적 인스턴스를 사용했고 웹 서비스, 상태 저장 DB, 배치 ETL이 동일 토폴로지에서 공존했다. 배치 워크로드는 주간에 피크가 몰리는 패턴을 보였다. 유휴(Idle) : 노드의 약 35%가 하루 기준으로 평균 60% 이상 유휴였고, 클러스터 평균 CPU 사용률은 12–18%...