기본 콘텐츠로 건너뛰기

라벨이 FinOps 비용 거버넌스인 게시물 표시

EC2 비용 급증 원인 분석과 권한별 책임소재

EC2 비용 급증 원인 분석과 권한별 책임소재 AI 생성 이미지: EC2 비용 급증 원인 분석과 권한별 책임소재 문제 정의 — EC2 비용이 갑자기 상승했을 때 어떻게 진단할 것인가 발생 시점 — 비용 급증의 최초 타임스탬프(예: YYYY‑MM‑DD HH:MM UTC), 탐지 시점, 그리고 지속 시간을 정확히 기록한다. 증가 폭 — 일·주·월 평균과 비교한 상대(%)와 절대 금액(예: +$12,000/일)을 함께 제시해 심각도를 판단한다. 비즈니스 영향 — SLA 위반, 고객 트래픽 처리 장애, 배치 지연, 예산 초과 등 실제 영향을 정리하고, 재무팀 알림 연동 여부도 함께 요약한다. 비용 패턴 요약 — 영향을 받는 계정·리전·태그와 주요 인스턴스 패밀리(c5/m5 등)를 확인한다. 또한 온디맨드·스팟·리저브드 비중 변화, Auto Scaling의 반복 생성·종료 패턴, 장기 실행 인스턴스 증가 여부 등을 점검해 시간대·주기성 또는 테스트 환경 착오 같은 이상 패턴을 빠르게 식별한다. 실무 체크리스트(예시): 1) 급증 리전·계정 확인, 2) 최근 배포·스케줄 변경 내역 검토, 3) 스팟 전환/입찰 실패와 태그 상태 확인, 4) 예산 알림 및 권한 변경 이력 점검 — 위 항목들을 우선순위로 확인하면 초동 대응이 빨라진다. 참고로 이 가이드는 EC2 비용 급증 원인 분석과 권한별 책임소재를 파악할 때 초기 진단에 유용하다. 데이터 수집과 관찰성 확보 — 무엇을 측정하고 기록할 것인가 데이터 수집은 비용 원인 규명의 출발점입니다. 아래 항목을 빠짐없이 수집하고 안전하게 보관하세요. 청구서: Cost & Usage Report의 시간별 항목 — 인스턴스 사용 시간, 구매 옵션별 비용, Savings Plan·RI 적용 여부 등 리소스 메트릭: 인스턴스 타입, vCPU·메모리(에이전트 필요), CPU·네트워크·디스크 I/O, EBS 볼륨 크기 및 스냅샷 CloudTrail/API 호출: RunInstances, Termina...

엔터프라이즈 대규모 Kubernetes 클러스터 비용 최적화 전략과 거버넌스

엔터프라이즈 대규모 Kubernetes 클러스터 비용 최적화 전략과 거버넌스 AI 생성 이미지: 대규모 Kubernetes 클러스터 비용 최적화 전략과 거버넌스 문제 정의와 목표 설정 — 왜 비용 효율화가 필요한가 대규모 Kubernetes 환경에서는 비용이 시간에 따라 꾸준히 늘기도 하고, 예기치 않은 스파이크를 보이기도 합니다. 흔히 관찰되는 패턴은 장기간 사용되지 않는 노드·볼륨의 유휴 비용, 요청과 리소스 할당의 불일치로 인한 과다 예약, 그리고 네트워크 요금이나 스냅샷 같은 부수 비용의 누적입니다. 근본 원인은 부정확한 리소스 사이징, 네임스페이스별 거버넌스 부재, 오토스케일 정책의 미비, 그리고 개발용 클러스터의 과도한 프로비저닝 관행 등으로 정리할 수 있습니다. 이러한 문제는 대규모 Kubernetes 클러스터 비용 최적화 전략과 거버넌스 관점에서 반드시 다뤄야 합니다. 이해관계자: 플랫폼 SRE, 서비스 오너(개발팀), 클라우드 재무/FinOps, 보안 및 거버넌스 팀 핵심 KPI 설정: 총비용 (Total Cloud/K8s Spend) — 월별·분기별로 추적 단위 리소스당 비용 (예: vCPU당 비용, GB당 메모리 비용, PersistentVolume당 비용) 리소스 사용률 (CPU/메모리 평균·P95, 노드 활용률, Pod 밀도) 목표 예시: 3개월 내 총비용 15% 절감, 노드 평균 채움률을 20%포인트 향상, 불필요한 PV 90% 제거. 실무 체크리스트 예: 주기적 미사용 PV·이미지 정리, 네임스페이스별 비용 센터와 할당량 설정, 오토스케일 정책 점검 및 튜닝. 관찰성 및 비용 배분 설계 — 무엇을 측정하고 태깅할 것인가 대규모 클러스터의 비용 정확도를 높이려면 메트릭, 로그, 트레이스를 결합한 멀티소스 계측이 필수다. 핵심 측정값은 네임스페이스·애플리케이션·태그별 CPU·메모리 실사용량, 요청·리밋 대비 실제 사용률, 노드·GPU·스토리지...