COST02-BP02 목표 및 타겟 이행 - 비용 최적화 요소

COST02-BP02 목표 및 타겟 이행

워크로드에 대한 비용 및 사용량 목표와 타겟을 모두 이행합니다. 목표는 예상 결과에 대한 조직의 방향성을 제공하고, 타겟은 워크로드에 대해 달성할 수 있는 구체적인 측정 가능한 결과를 제공합니다.

이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 높음

구현 가이드

조직의 비용과 사용량에 대한 목표와 타겟을 설정합니다. AWS에서 성장하는 조직으로서 비용 최적화를 위한 목표를 설정하고 추적하는 것이 중요합니다. 이러한 목표 또는 핵심 성과 지표(KPI)에는 온디맨드 지출 비율이나 AWS Graviton 인스턴스 또는 gp3 EBS 볼륨 유형과 같은 최적화된 특정 서비스의 채택 등이 포함될 수 있습니다. 측정 가능하고 달성 가능한 목표를 설정하여 비즈니스 운영에 중요한 효율성 개선을 측정할 수 있습니다. 목표를 통해 조직은 원하는 성과를 달성하는데 필요한 지침을 얻고 나아갈 방향을 알 수 있습니다.

타겟을 통해 달성해야 할 구체적이고 측정 가능한 결과를 파악할 수 있습니다. 간단히 말해 목표는 나아가고자 하는 방향이고 타겟은 그 방향과의 거리와 목표 달성 시점에 해당합니다(구체성, 측정 가능성, 할당성, 현실성, 적시성(SMART) 지침 활용). 예를 들어, 목표는 비용은 조금(비선형) 늘리면서 플랫폼 사용량은 크게 늘리는 것입니다. 타겟은 플랫폼 사용량을 20% 늘리고 비용 증가를 5% 미만으로 유지하는 것입니다. 워크로드 효율성을 6개월마다 개선하는 것은 일반적인 목표의 또 다른 예입니다. 이에 따른 타겟은 비즈니스당 비용 지표를 6개월마다 5%씩 줄이는 것이 될 수 있습니다. 올바른 지표를 사용하고 조직에 대해 계산된 KPI를 설정하세요. 기본 KPI로 시작하여 나중에 비즈니스 요구 사항에 따라 발전시켜 나갈 수 있습니다.

비용 최적화의 목표는 워크로드 효율성을 높이는 것이며, 이는 즉 시간이 지남에 따라 워크로드의 비즈니스 결과당 비용을 줄이는 것입니다. 이 목표를 모든 워크로드에 적용하고 6개월에서 1년마다 효율성을 5% 높이는 것과 같은 타겟을 설정하세요. 클라우드에서는 비용 최적화 기능과 새로운 서비스 및 기능 릴리스를 통해 이를 달성할 수 있습니다.

타겟은 목표 달성을 위해 도달하고자 하는 정량화할 수 있는 벤치마크이며, 벤치마크는 실제 결과를 타겟과 비교합니다. KPI로 컴퓨팅 서비스(예: 스팟 채택, Graviton 채택, 최신 인스턴스 유형, 온디맨드 적용 범위), 스토리지 서비스(예: EBS GP3 채택, 오래된 EBS 스냅샷, Amazon S3 Standard 스토리지) 또는 데이터베이스 서비스 사용(예: RDS 오픈 소스 엔진, Graviton 채택, 온디맨드 적용 범위)의 단위당 비용에 대한 벤치마크를 설정합니다. 이러한 벤치마크와 KPI는 가장 비용 효과적인 방식으로 AWS 서비스를 사용하고 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음 표에는 참조용 표준 AWS 지표 목록이 나와 있습니다. 각 조직은 이러한 KPI에 대해 서로 다른 타겟 값을 가질 수 있습니다.

범주 KPI(%) 설명
컴퓨팅 EC2 사용 범위 EC2 인스턴스의 전체 비용(또는 시간)을 기준으로 SP+RI+스팟을 사용하는 EC2 인스턴스 비용(또는 시간) 비교
컴퓨팅 컴퓨팅 SP/RI 사용률 총 가용 SP 또는 RI 시간을 기준으로 SP 또는 RI 사용 시간 비교
컴퓨팅 EC2/시간당 비용 EC2 비용을 해당 시간에 실행 중인 EC2 인스턴스 수로 나눈 값
컴퓨팅 vCPU 비용 모든 인스턴스의 vCPU당 비용
컴퓨팅 최신 인스턴스 세대 Graviton(또는 기타 최신 세대 인스턴스 유형)의 인스턴스 비율
데이터베이스 RDS 적용 범위 RDS 인스턴스의 총 비용(또는 시간)을 기준으로 RI를 사용한 RDS 인스턴스 비용(또는 시간) 비교
데이터베이스 RDS 사용률 총 가용 RI 시간을 기준으로 RI 사용 시간 비교
데이터베이스 RDS 가동 시간 RDS 비용을 해당 시간에 실행 중인 RDS 인스턴스 수로 나눈 값
데이터베이스 최신 인스턴스 세대 Graviton(또는 기타 최신 인스턴스 유형)의 인스턴스 비율
스토리지 스토리지 사용률 최적화된 스토리지 비용(예: Glacier, Deep Archive 또는 Infrequent Access)을 총 스토리지 비용으로 나눈 값
태그 지정 태그가 지정되지 않은 리소스

Cost Explorer:

1. 크레딧, 할인, 세금, 환불, 마켓플레이스를 필터링하고 최근 월별 비용을 복사합니다.

2. Cost Explorer에서 태그 없는 리소스만 표시를 선택합니다.

3. 태그 없는 리소스의 양을 월별 비용으로 나눕니다.

이 표를 사용하여 조직의 목표를 기반으로 계산해야 하는 타겟 값 또는 벤치마크 값을 포함합니다. 정확하고 현실적인 KPI를 정의하려면 비즈니스에 대한 특정 지표를 측정하고 해당 워크로드의 비즈니스 성과를 이해해야 합니다. 조직 내에서 성과 지표를 평가할 때는 각기 다른 용도에 맞는 여러 유형의 지표를 구별해야 합니다. 이러한 지표는 전반적인 비즈니스 영향을 직접 측정하기보다는 주로 기술 인프라의 성능과 효율성을 측정합니다. 예를 들어 서버 응답 시간, 네트워크 지연 시간 또는 시스템 가동 시간을 추적할 수 있습니다. 이러한 지표는 인프라가 조직의 기술 운영을 얼마나 잘 지원하는지 평가하는 데 중요합니다. 그러나 고객 만족, 수익 성장 또는 시장 점유율과 같은 광범위한 비즈니스 목표에 대한 직접적인 인사이트를 제공하지는 않습니다. 비즈니스 성과를 포괄적으로 이해하려면 이러한 효율성 지표를 비즈니스 성과와 직접 연관되는 전략적 비즈니스 지표로 보완하세요.

KPI 및 관련 비용 절감 기회를 거의 실시간으로 파악하고 시간 경과에 따른 진행 상황을 추적합니다. KPI 목표 정의 및 추적을 시작하려면 Cloud Intelligence Dashboards(CID)의 KPI 대시보드를 권장합니다. 비용 및 사용량 보고서(CUR)의 데이터를 기반으로 KPI 대시보드는 맞춤형 목표를 설정하고 시간 경과에 따른 진행 상황을 추적할 수 있는 일련의 권장 비용 최적화 KPI를 제공합니다.

KPI 목표를 설정하고 추적할 수 있는 다른 솔루션이 있다면 조직의 모든 클라우드 재무 관리 이해관계자가 이러한 방법을 채택하도록 해야 합니다.

구현 단계

  • 예상 사용량 수준 정의: 먼저 사용량 수준에 초점을 맞춥니다. 애플리케이션 소유자, 마케팅 팀, 규모가 큰 비즈니스 팀과 협력하여 워크로드의 예상 사용량 수준을 파악합니다. 시간이 지남에 따라 고객 수요는 어떻게 변화할 수 있으며 시즌성 증가 또는 마케팅 캠페인으로 인해 어떤 변화가 있을 수 있나요?

  • 워크로드 리소싱 및 비용 정의: 사용량 수준을 정의한 후 이러한 사용량 수준을 충족하는 데 필요한 워크로드 리소스의 변경 사항을 수량화합니다. 워크로드 구성 요소의 리소스 크기 또는 수를 늘리거나, 데이터 전송을 늘리거나, 워크로드 구성 요소를 특정 수준의 다른 서비스로 변경해야 할 수 있습니다. 각 주요 지점의 비용을 지정하고 사용량이 변경될 때 비용 변동을 예측합니다.

  • 비즈니스 목표 정의: 예상 사용량과 비용 변화의 결과를 예상되는 기술 변화나 실행 중인 모든 프로그램과 결합하고 워크로드에 대한 목표를 설정합니다. 목표는 사용량과 비용 그리고 둘 사이의 관계를 다루어야 합니다. 목표는 간단하고 간략하며, 기업에서 어떤 결과를 원하는지 이해하는 데 도움이 되어야 합니다(예: 미사용 리소스는 특정 비용 수준 미만으로 유지). 각각의 사용하지 않은 리소스 유형에 대해 목표를 정의하거나 목표와 타겟에 손실을 초래하는 비용을 정의할 필요는 없습니다. 사용량 변화 없이 비용 변화만 예상되는 경우, 조직 프로그램(예: 훈련 및 교육을 통한 역량 쌓기)이 있는지 확인합니다.

  • 타겟 정의: 정의된 각 목표에 대해 측정 가능한 타겟을 지정합니다. 워크로드의 효율성을 높이는 것이 목표라면, 타겟은 개선 수치(일반적으로 소비한 USD당 비즈니스 성과)와 달성 시점을 정량화합니다. 예를 들어, 과다 공급으로 인한 낭비를 최소화하겠다는 목표를 설정할 수 있습니다. 이 목표에서는 프로덕션 워크로드의 첫 번째 계층에서 컴퓨팅 오버프로비저닝으로 인한 낭비가 계층 컴퓨팅 비용의 10%를 초과하지 않도록 하는 것을 타겟으로 삼을 수 있습니다. 또한 두 번째 타겟은 프로덕션 워크로드의 두 번째 계층에서 컴퓨팅 오버프로비저닝으로 인한 낭비가 계층 컴퓨팅 비용의 5%를 초과하지 않아야 한다는 것일 수 있습니다.

리소스

관련 문서:

관련 비디오:

관련 예제: