인사이트

Opsnow 작업 순서로 클라우드 최적화

OpsNow 팀
2024-10-08

소개

클라우드 컴퓨팅은 기업에 유연성과 확장성을 제공하지만, 우리 모두가 알다시피 최상의 의도와 예측에도 불구하고 예상치 못한 비용적 놀라움으로 이어질 수 있습니다. 클라우드비용 관리에 대한 우리의 경험은 비용을 최적화하고 절감을 극대화하기 위해 따라야 할 특정 "운영순서"를 발견했습니다. 이 게시물에서는 단계별 접근방식에 대해 설명합니다.

시작하기에 앞서, 장기적인 클라우드 비용 관리에 대한 빠른 해결책은없다는 점과 효율적인 클라우드 환경을 구축하려면 정기적으로 검토할 수 있는 확립된 프로세스와 도구를 구현하는 것이 중요하다는 점을 기억하는 것이중요합니다.

또한,핀옵스 재단3단계 기능 수명 주기를 갖고 있지만, 당사의 주문 또는 운영 방법론은 조금 더 규범적입니다. 특히 클라우드컴퓨팅에 대해 이야기할 때 더욱 그렇습니다.

1단계: 적정 크기조정

프로세스의 첫 번째 단계는 클라우드 인스턴스의 적정 크기 조정입니다. 여기에는실제 리소스 요구 사항에 따라 올바른 인스턴스 유형과 크기를 선택하는 것이 포함됩니다. 많은 회사는인스턴스를 프로비저닝할 때 단순히 추정하고, 종종 "안전을위해" 불필요하게 더 큰 크기를 선택합니다. 이는상당한 낭비와 불필요한 비용으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 우리가 함께 일한 한 고객은 실제 메모리 사용률이 매우낮았음에도 불구하고(그리고 중요한 점은 안정적임에도 불구하고) 웹서버에 대용량 고메모리 인스턴스를 실행하고 있었습니다. 더 작은 인스턴스 크기로 적정 크기를 조정함으로써리소스 요구 사항을 충족하면서도 비용을 30% 절감했습니다. 단순한예이기는 하지만 우리가 마주치는 대부분의 환경에는 비슷한 기회가 있습니다.

또한 이 단계의 일부로 "현대화"를 고려하고 오래되었거나 비용이 더 많이 드는 인스턴스 유형에서 실행되는 인스턴스를 식별합니다. 적정 크기 조정 전에 인스턴스를 최신 사용 가능한 유형으로 업데이트해야 합니다. 이는 비용 대비 성능 비율이 가장 좋을 가능성이 높기 때문입니다. 필요한성능을 평가한 후 적절한 크기를 조정할 수 있습니다.

간단히 말해, 적절한 크기 조정(및현대화)을 통해 워크로드에 적절한 양의 컴퓨팅, 메모리, 스토리지가 제공됩니다.


2단계: 스케줄링및 자동 확장

인스턴스가 적정 크기로 조정되면 다음 단계는 스케줄링 및 자동 확장 기능을 활용하는 것입니다. 스케줄링을 통해 인스턴스는 사용 패턴에 따라 특정 시간에 자동으로 켜지거나 꺼집니다. 자동 확장을 통해 인스턴스 수는 실제 수요에 따라 동적으로 증가하거나 감소합니다. 이를 통해 애플리케이션의 응답성을 유지하는 동시에 사용량이 낮은 시간에 낭비를 최소화합니다.

많은 산업은 매우 구체적인 운영 시간과 컴퓨팅 리소스에 대한 관련 요구 사항을 가지고 있습니다. 한 가지 예가 금융 시장입니다. 사용자 액세스가 반드시 종료되는것은 아니지만 대부분의 시스템은 주식 시장이 열리는 시간에만 데이터를 처리합니다. 특정 환경에서는 이러한인스턴스를 쉽게 종료하거나 확장할 수 있지만 덜 현대적인 아키텍처를 사용하는 다른 환경에서는 조정하는 데 어려움을 겪습니다. 자동 스케줄링, 자동 스케일링 또는 버스트 가능 인스턴스 유형을활용하면 예측 가능한 부하가 있을 때 지출을 지능적으로 줄일 수 있습니다. 주식 시장의 고정된 시간과인정된 공휴일 수를 감안할 때 단순히 스케줄링만 해도 상당한 절감 효과를 얻을 수 있는 곳을 쉽게 알 수 있습니다.

적정 크기 조정, 스케줄링, 자동크기 조정을 결합하면 리소스가 작업 부하 요구 사항에 긴밀하게 맞춰집니다.


3단계: 예약 및 저축 계획 활용

적절한 규모와 확장된 환경을 구축한 후 기업은 예약 및 절약 계획을 사용하여 비용을 더욱 줄일 수 있습니다. 이는 1~3년 동안 일관된 사용에 대한 약속에 대한 대가로 할인된 요금을 제공합니다.

종량제 또는 주문형 가격 책정과 비교했을 때 절감액은 70%가 넘을수 있습니다. 중요한 것은 적정 크기 조정 후 필요한 것만 예약하여 사용하지 않는 용량에 대한 비용을지불하지 않는 것입니다. 다른 글에서 논의했듯 이 블로그 게시물;이러한 기회를 최대한 활용하기 위한 프로세스를 유지해야 하며, 대부분의 회사와 같이 역동적인환경이 있는 경우 다음과 같은 플랫폼을 사용해야 합니다. OpsNow는 위험을 완화하고 최고의 효율성을 보장합니다.

자동화된 컴퓨팅 커밋먼트는 OpsNow의 전문 분야이며, 우리는 적절한 크기 조정 및 스케줄링 후 인스턴스를 예약하여 기업의 비용을40% 이상 절감하는 동시에 높은 활용도와 적용 범위를 보장합니다. 우리는 이를 도구를통해 수행합니다.

가장 큰 가치는 OpsNow가 최종 고객이 일반적인 1년 또는 3년 기간을 약속할 필요 없이 개선된 절감을 제공한다는 것입니다. 이 위험을 제거함으로써 최대한의 절감을 보장하기 위해 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.

4단계: 사용량 및 비용 모니터링

마지막 단계는 클라우드 리소스 사용 및 비용에 대한 지속적인 모니터링입니다. 클라우드플랫폼은 낭비와 최적화 기회를 식별하기 위해 분석할 수 있는 자세한 지표를 제공합니다. 태그 그룹 또는기타 잘 정의된 프로세스를 기반으로 한 이상에 대한 알림을 활용하는 것은 중요하고 종종 간과되는 단계입니다. 구조화된태그 지정 프로세스가 없고 사용되지 않는 리소스를 종료하기 위한 느슨하거나 일관되지 않은 프로세스가 없는 환경은 종종 클라우드 비용으로 간주되지만올바르게 관리하면 15% 이상을 절약할 수 있습니다.

비정상적인 활동에 대한 알림을 받기 위해 사용 임계값과 알림을 설정하는 것도 필수적입니다. 예를 들어, 한 고객은 폭주하는 배치 작업이 불필요하게 몇 시간동안 CPU를 최대로 사용하는 것을 발견했습니다. 알림을설정함으로써 문제를 해결하기 위한 사전 조치를 취할 수 있었고, 그 결과 월 20% 이상의 비용을 절감할 수 있었습니다.

정기적인 모니터링을 통해 환경이 적절한 크기와 규모로 유지되고 시간이 지남에 따라 확장되는 동시에 추가 절감기회도 확보할 수 있습니다. 성과 관리와 고객 경험을 비용 최적화의 재무적 측면과 혼동하지 마십시오. 종종 동일한 도구를 사용하지만 목표는 다릅니다.

  

스팟 인스턴스를 고려해야 하는 경우

적정 크기 조정, 자동 확장 및 예약 프로세스를 거친 후 기업은 스팟인스턴스를 활용하여 비용을 더욱 최적화할 수 있습니다. 이는 온디맨드보다 최대 70% 할인된 미사용 컴퓨팅 용량을 제공합니다.

트레이드오프는 클라우드 공급자가 용량을 필요로 하는 경우 스팟 인스턴스를 회수할 수 있다는 것입니다. 따라서 스팟 인스턴스는 일괄 처리 작업, 개발 및 테스트 환경, 빅데이터 분석 및 유연한 시작 및 종료 시간이 있는 모든 애플리케이션과 같이 내결함성이 있는 워크로드에 이상적입니다. Kubernetes 환경을 사용하는 경우 이미 광범위한 스팟 구현이 있을 가능성이 높으므로 자연스럽게 적합할수 있지만 실패한 요청이 너무 많거나 상태 저장 환경이 있는 경우 온디맨드의 균형을 맞추는 것이 합리적일 수 있습니다.‍


코드 최적화를 위한 방법

리소스 할당 및 구매 선택 외에도 클라우드 효율성을 개선하는 또 다른 방법은 코드 최적화입니다. 잘 작성된 코드는 인프라에 대한 수요를 줄이는 동시에 인스턴스가 기능을 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 이 게시물의 범위는 아니지만, 이는 성능과 컴퓨팅 활용도에 큰 영향을미칠 수 있으므로 최적화 작업 순서의 첫 번째 부분이 되어야 합니다.

일반적인 코드 최적화에는 다음이 포함됩니다.

  • 자주 액세스하는 데이터 캐싱
  • 더 효율적인 알고리즘과 데이터 구조 사용
  • 스레드/프로세스 간 계산 병렬화
  • 데이터베이스 쿼리 최적화 및 튜닝
  • 더 큰 데이터 세트 압축
  • 비효율적인 리소스 사용 패턴 방지

작은 코드 개선조차도 대규모로 엄청난 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 전체리소스 요구 사항을 10%만 줄여도 상당한 인스턴스 축소의 기회가 제공됩니다. 예를 들어, 한 회사는 코드 최적화를 통해 각 웹 요청의 CPU 사용률을 800ms에서200ms로 줄였습니다. 이를 통해 서버는 기본 VM을수정하지 않고도 5배 더 많은 트래픽을 처리할 수 있었습니다.

또한, 클라우드의 대부분은NGINX에서 실행됩니다. 환경에 NGINX 또는유사한 로드 밸런서가 있는 경우 이러한 도구를 조정하면 서비스와 고객 간의 간과되는 병목 지점인 극적인 개선을 제공할 수 있습니다.


요약

클라우드 비용을 관리하려면 모범 사례 작업 순서를 따라야 합니다. 먼저인스턴스 크기를 조정한 다음, 스케줄링 및 자동 확장을 활성화하고, 그다음 용량을 예약하고, 마지막으로 비용을 모니터링하고 이상을 식별하는 프로세스를 구현합니다. 효과적으로 구현하고 주기적으로 검토하면 예상치 못한 클라우드 지출의 번거로움을 크게 줄일 수 있습니다. 다음과 같은 도구를 사용하면 OpsNow는 절감 기회를 강조하고 신뢰할 수 있는 분석을제공하여 문제의 일부를 해결합니다. 우리는 이것이 중요한 부분이라고 생각합니다. 그러나 다른 것과 마찬가지로 운영 측면에서도 적극적인 역할을 해야 합니다.

인사이트

Opsnow 작업 순서로 클라우드 최적화

OpsNow 팀
2024-10-08

소개

클라우드 컴퓨팅은 기업에 유연성과 확장성을 제공하지만, 우리 모두가 알다시피 최상의 의도와 예측에도 불구하고 예상치 못한 비용적 놀라움으로 이어질 수 있습니다. 클라우드비용 관리에 대한 우리의 경험은 비용을 최적화하고 절감을 극대화하기 위해 따라야 할 특정 "운영순서"를 발견했습니다. 이 게시물에서는 단계별 접근방식에 대해 설명합니다.

시작하기에 앞서, 장기적인 클라우드 비용 관리에 대한 빠른 해결책은없다는 점과 효율적인 클라우드 환경을 구축하려면 정기적으로 검토할 수 있는 확립된 프로세스와 도구를 구현하는 것이 중요하다는 점을 기억하는 것이중요합니다.

또한,핀옵스 재단3단계 기능 수명 주기를 갖고 있지만, 당사의 주문 또는 운영 방법론은 조금 더 규범적입니다. 특히 클라우드컴퓨팅에 대해 이야기할 때 더욱 그렇습니다.

1단계: 적정 크기조정

프로세스의 첫 번째 단계는 클라우드 인스턴스의 적정 크기 조정입니다. 여기에는실제 리소스 요구 사항에 따라 올바른 인스턴스 유형과 크기를 선택하는 것이 포함됩니다. 많은 회사는인스턴스를 프로비저닝할 때 단순히 추정하고, 종종 "안전을위해" 불필요하게 더 큰 크기를 선택합니다. 이는상당한 낭비와 불필요한 비용으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 우리가 함께 일한 한 고객은 실제 메모리 사용률이 매우낮았음에도 불구하고(그리고 중요한 점은 안정적임에도 불구하고) 웹서버에 대용량 고메모리 인스턴스를 실행하고 있었습니다. 더 작은 인스턴스 크기로 적정 크기를 조정함으로써리소스 요구 사항을 충족하면서도 비용을 30% 절감했습니다. 단순한예이기는 하지만 우리가 마주치는 대부분의 환경에는 비슷한 기회가 있습니다.

또한 이 단계의 일부로 "현대화"를 고려하고 오래되었거나 비용이 더 많이 드는 인스턴스 유형에서 실행되는 인스턴스를 식별합니다. 적정 크기 조정 전에 인스턴스를 최신 사용 가능한 유형으로 업데이트해야 합니다. 이는 비용 대비 성능 비율이 가장 좋을 가능성이 높기 때문입니다. 필요한성능을 평가한 후 적절한 크기를 조정할 수 있습니다.

간단히 말해, 적절한 크기 조정(및현대화)을 통해 워크로드에 적절한 양의 컴퓨팅, 메모리, 스토리지가 제공됩니다.


2단계: 스케줄링및 자동 확장

인스턴스가 적정 크기로 조정되면 다음 단계는 스케줄링 및 자동 확장 기능을 활용하는 것입니다. 스케줄링을 통해 인스턴스는 사용 패턴에 따라 특정 시간에 자동으로 켜지거나 꺼집니다. 자동 확장을 통해 인스턴스 수는 실제 수요에 따라 동적으로 증가하거나 감소합니다. 이를 통해 애플리케이션의 응답성을 유지하는 동시에 사용량이 낮은 시간에 낭비를 최소화합니다.

많은 산업은 매우 구체적인 운영 시간과 컴퓨팅 리소스에 대한 관련 요구 사항을 가지고 있습니다. 한 가지 예가 금융 시장입니다. 사용자 액세스가 반드시 종료되는것은 아니지만 대부분의 시스템은 주식 시장이 열리는 시간에만 데이터를 처리합니다. 특정 환경에서는 이러한인스턴스를 쉽게 종료하거나 확장할 수 있지만 덜 현대적인 아키텍처를 사용하는 다른 환경에서는 조정하는 데 어려움을 겪습니다. 자동 스케줄링, 자동 스케일링 또는 버스트 가능 인스턴스 유형을활용하면 예측 가능한 부하가 있을 때 지출을 지능적으로 줄일 수 있습니다. 주식 시장의 고정된 시간과인정된 공휴일 수를 감안할 때 단순히 스케줄링만 해도 상당한 절감 효과를 얻을 수 있는 곳을 쉽게 알 수 있습니다.

적정 크기 조정, 스케줄링, 자동크기 조정을 결합하면 리소스가 작업 부하 요구 사항에 긴밀하게 맞춰집니다.


3단계: 예약 및 저축 계획 활용

적절한 규모와 확장된 환경을 구축한 후 기업은 예약 및 절약 계획을 사용하여 비용을 더욱 줄일 수 있습니다. 이는 1~3년 동안 일관된 사용에 대한 약속에 대한 대가로 할인된 요금을 제공합니다.

종량제 또는 주문형 가격 책정과 비교했을 때 절감액은 70%가 넘을수 있습니다. 중요한 것은 적정 크기 조정 후 필요한 것만 예약하여 사용하지 않는 용량에 대한 비용을지불하지 않는 것입니다. 다른 글에서 논의했듯 이 블로그 게시물;이러한 기회를 최대한 활용하기 위한 프로세스를 유지해야 하며, 대부분의 회사와 같이 역동적인환경이 있는 경우 다음과 같은 플랫폼을 사용해야 합니다. OpsNow는 위험을 완화하고 최고의 효율성을 보장합니다.

자동화된 컴퓨팅 커밋먼트는 OpsNow의 전문 분야이며, 우리는 적절한 크기 조정 및 스케줄링 후 인스턴스를 예약하여 기업의 비용을40% 이상 절감하는 동시에 높은 활용도와 적용 범위를 보장합니다. 우리는 이를 도구를통해 수행합니다.

가장 큰 가치는 OpsNow가 최종 고객이 일반적인 1년 또는 3년 기간을 약속할 필요 없이 개선된 절감을 제공한다는 것입니다. 이 위험을 제거함으로써 최대한의 절감을 보장하기 위해 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.

4단계: 사용량 및 비용 모니터링

마지막 단계는 클라우드 리소스 사용 및 비용에 대한 지속적인 모니터링입니다. 클라우드플랫폼은 낭비와 최적화 기회를 식별하기 위해 분석할 수 있는 자세한 지표를 제공합니다. 태그 그룹 또는기타 잘 정의된 프로세스를 기반으로 한 이상에 대한 알림을 활용하는 것은 중요하고 종종 간과되는 단계입니다. 구조화된태그 지정 프로세스가 없고 사용되지 않는 리소스를 종료하기 위한 느슨하거나 일관되지 않은 프로세스가 없는 환경은 종종 클라우드 비용으로 간주되지만올바르게 관리하면 15% 이상을 절약할 수 있습니다.

비정상적인 활동에 대한 알림을 받기 위해 사용 임계값과 알림을 설정하는 것도 필수적입니다. 예를 들어, 한 고객은 폭주하는 배치 작업이 불필요하게 몇 시간동안 CPU를 최대로 사용하는 것을 발견했습니다. 알림을설정함으로써 문제를 해결하기 위한 사전 조치를 취할 수 있었고, 그 결과 월 20% 이상의 비용을 절감할 수 있었습니다.

정기적인 모니터링을 통해 환경이 적절한 크기와 규모로 유지되고 시간이 지남에 따라 확장되는 동시에 추가 절감기회도 확보할 수 있습니다. 성과 관리와 고객 경험을 비용 최적화의 재무적 측면과 혼동하지 마십시오. 종종 동일한 도구를 사용하지만 목표는 다릅니다.

  

스팟 인스턴스를 고려해야 하는 경우

적정 크기 조정, 자동 확장 및 예약 프로세스를 거친 후 기업은 스팟인스턴스를 활용하여 비용을 더욱 최적화할 수 있습니다. 이는 온디맨드보다 최대 70% 할인된 미사용 컴퓨팅 용량을 제공합니다.

트레이드오프는 클라우드 공급자가 용량을 필요로 하는 경우 스팟 인스턴스를 회수할 수 있다는 것입니다. 따라서 스팟 인스턴스는 일괄 처리 작업, 개발 및 테스트 환경, 빅데이터 분석 및 유연한 시작 및 종료 시간이 있는 모든 애플리케이션과 같이 내결함성이 있는 워크로드에 이상적입니다. Kubernetes 환경을 사용하는 경우 이미 광범위한 스팟 구현이 있을 가능성이 높으므로 자연스럽게 적합할수 있지만 실패한 요청이 너무 많거나 상태 저장 환경이 있는 경우 온디맨드의 균형을 맞추는 것이 합리적일 수 있습니다.‍


코드 최적화를 위한 방법

리소스 할당 및 구매 선택 외에도 클라우드 효율성을 개선하는 또 다른 방법은 코드 최적화입니다. 잘 작성된 코드는 인프라에 대한 수요를 줄이는 동시에 인스턴스가 기능을 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 이 게시물의 범위는 아니지만, 이는 성능과 컴퓨팅 활용도에 큰 영향을미칠 수 있으므로 최적화 작업 순서의 첫 번째 부분이 되어야 합니다.

일반적인 코드 최적화에는 다음이 포함됩니다.

  • 자주 액세스하는 데이터 캐싱
  • 더 효율적인 알고리즘과 데이터 구조 사용
  • 스레드/프로세스 간 계산 병렬화
  • 데이터베이스 쿼리 최적화 및 튜닝
  • 더 큰 데이터 세트 압축
  • 비효율적인 리소스 사용 패턴 방지

작은 코드 개선조차도 대규모로 엄청난 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 전체리소스 요구 사항을 10%만 줄여도 상당한 인스턴스 축소의 기회가 제공됩니다. 예를 들어, 한 회사는 코드 최적화를 통해 각 웹 요청의 CPU 사용률을 800ms에서200ms로 줄였습니다. 이를 통해 서버는 기본 VM을수정하지 않고도 5배 더 많은 트래픽을 처리할 수 있었습니다.

또한, 클라우드의 대부분은NGINX에서 실행됩니다. 환경에 NGINX 또는유사한 로드 밸런서가 있는 경우 이러한 도구를 조정하면 서비스와 고객 간의 간과되는 병목 지점인 극적인 개선을 제공할 수 있습니다.


요약

클라우드 비용을 관리하려면 모범 사례 작업 순서를 따라야 합니다. 먼저인스턴스 크기를 조정한 다음, 스케줄링 및 자동 확장을 활성화하고, 그다음 용량을 예약하고, 마지막으로 비용을 모니터링하고 이상을 식별하는 프로세스를 구현합니다. 효과적으로 구현하고 주기적으로 검토하면 예상치 못한 클라우드 지출의 번거로움을 크게 줄일 수 있습니다. 다음과 같은 도구를 사용하면 OpsNow는 절감 기회를 강조하고 신뢰할 수 있는 분석을제공하여 문제의 일부를 해결합니다. 우리는 이것이 중요한 부분이라고 생각합니다. 그러나 다른 것과 마찬가지로 운영 측면에서도 적극적인 역할을 해야 합니다.

Opsnow 작업 순서로 클라우드 최적화

소개

클라우드 컴퓨팅은 기업에 유연성과 확장성을 제공하지만, 우리 모두가 알다시피 최상의 의도와 예측에도 불구하고 예상치 못한 비용적 놀라움으로 이어질 수 있습니다. 클라우드비용 관리에 대한 우리의 경험은 비용을 최적화하고 절감을 극대화하기 위해 따라야 할 특정 "운영순서"를 발견했습니다. 이 게시물에서는 단계별 접근방식에 대해 설명합니다.

시작하기에 앞서, 장기적인 클라우드 비용 관리에 대한 빠른 해결책은없다는 점과 효율적인 클라우드 환경을 구축하려면 정기적으로 검토할 수 있는 확립된 프로세스와 도구를 구현하는 것이 중요하다는 점을 기억하는 것이중요합니다.

또한,핀옵스 재단3단계 기능 수명 주기를 갖고 있지만, 당사의 주문 또는 운영 방법론은 조금 더 규범적입니다. 특히 클라우드컴퓨팅에 대해 이야기할 때 더욱 그렇습니다.

1단계: 적정 크기조정

프로세스의 첫 번째 단계는 클라우드 인스턴스의 적정 크기 조정입니다. 여기에는실제 리소스 요구 사항에 따라 올바른 인스턴스 유형과 크기를 선택하는 것이 포함됩니다. 많은 회사는인스턴스를 프로비저닝할 때 단순히 추정하고, 종종 "안전을위해" 불필요하게 더 큰 크기를 선택합니다. 이는상당한 낭비와 불필요한 비용으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 우리가 함께 일한 한 고객은 실제 메모리 사용률이 매우낮았음에도 불구하고(그리고 중요한 점은 안정적임에도 불구하고) 웹서버에 대용량 고메모리 인스턴스를 실행하고 있었습니다. 더 작은 인스턴스 크기로 적정 크기를 조정함으로써리소스 요구 사항을 충족하면서도 비용을 30% 절감했습니다. 단순한예이기는 하지만 우리가 마주치는 대부분의 환경에는 비슷한 기회가 있습니다.

또한 이 단계의 일부로 "현대화"를 고려하고 오래되었거나 비용이 더 많이 드는 인스턴스 유형에서 실행되는 인스턴스를 식별합니다. 적정 크기 조정 전에 인스턴스를 최신 사용 가능한 유형으로 업데이트해야 합니다. 이는 비용 대비 성능 비율이 가장 좋을 가능성이 높기 때문입니다. 필요한성능을 평가한 후 적절한 크기를 조정할 수 있습니다.

간단히 말해, 적절한 크기 조정(및현대화)을 통해 워크로드에 적절한 양의 컴퓨팅, 메모리, 스토리지가 제공됩니다.


2단계: 스케줄링및 자동 확장

인스턴스가 적정 크기로 조정되면 다음 단계는 스케줄링 및 자동 확장 기능을 활용하는 것입니다. 스케줄링을 통해 인스턴스는 사용 패턴에 따라 특정 시간에 자동으로 켜지거나 꺼집니다. 자동 확장을 통해 인스턴스 수는 실제 수요에 따라 동적으로 증가하거나 감소합니다. 이를 통해 애플리케이션의 응답성을 유지하는 동시에 사용량이 낮은 시간에 낭비를 최소화합니다.

많은 산업은 매우 구체적인 운영 시간과 컴퓨팅 리소스에 대한 관련 요구 사항을 가지고 있습니다. 한 가지 예가 금융 시장입니다. 사용자 액세스가 반드시 종료되는것은 아니지만 대부분의 시스템은 주식 시장이 열리는 시간에만 데이터를 처리합니다. 특정 환경에서는 이러한인스턴스를 쉽게 종료하거나 확장할 수 있지만 덜 현대적인 아키텍처를 사용하는 다른 환경에서는 조정하는 데 어려움을 겪습니다. 자동 스케줄링, 자동 스케일링 또는 버스트 가능 인스턴스 유형을활용하면 예측 가능한 부하가 있을 때 지출을 지능적으로 줄일 수 있습니다. 주식 시장의 고정된 시간과인정된 공휴일 수를 감안할 때 단순히 스케줄링만 해도 상당한 절감 효과를 얻을 수 있는 곳을 쉽게 알 수 있습니다.

적정 크기 조정, 스케줄링, 자동크기 조정을 결합하면 리소스가 작업 부하 요구 사항에 긴밀하게 맞춰집니다.


3단계: 예약 및 저축 계획 활용

적절한 규모와 확장된 환경을 구축한 후 기업은 예약 및 절약 계획을 사용하여 비용을 더욱 줄일 수 있습니다. 이는 1~3년 동안 일관된 사용에 대한 약속에 대한 대가로 할인된 요금을 제공합니다.

종량제 또는 주문형 가격 책정과 비교했을 때 절감액은 70%가 넘을수 있습니다. 중요한 것은 적정 크기 조정 후 필요한 것만 예약하여 사용하지 않는 용량에 대한 비용을지불하지 않는 것입니다. 다른 글에서 논의했듯 이 블로그 게시물;이러한 기회를 최대한 활용하기 위한 프로세스를 유지해야 하며, 대부분의 회사와 같이 역동적인환경이 있는 경우 다음과 같은 플랫폼을 사용해야 합니다. OpsNow는 위험을 완화하고 최고의 효율성을 보장합니다.

자동화된 컴퓨팅 커밋먼트는 OpsNow의 전문 분야이며, 우리는 적절한 크기 조정 및 스케줄링 후 인스턴스를 예약하여 기업의 비용을40% 이상 절감하는 동시에 높은 활용도와 적용 범위를 보장합니다. 우리는 이를 도구를통해 수행합니다.

가장 큰 가치는 OpsNow가 최종 고객이 일반적인 1년 또는 3년 기간을 약속할 필요 없이 개선된 절감을 제공한다는 것입니다. 이 위험을 제거함으로써 최대한의 절감을 보장하기 위해 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.

4단계: 사용량 및 비용 모니터링

마지막 단계는 클라우드 리소스 사용 및 비용에 대한 지속적인 모니터링입니다. 클라우드플랫폼은 낭비와 최적화 기회를 식별하기 위해 분석할 수 있는 자세한 지표를 제공합니다. 태그 그룹 또는기타 잘 정의된 프로세스를 기반으로 한 이상에 대한 알림을 활용하는 것은 중요하고 종종 간과되는 단계입니다. 구조화된태그 지정 프로세스가 없고 사용되지 않는 리소스를 종료하기 위한 느슨하거나 일관되지 않은 프로세스가 없는 환경은 종종 클라우드 비용으로 간주되지만올바르게 관리하면 15% 이상을 절약할 수 있습니다.

비정상적인 활동에 대한 알림을 받기 위해 사용 임계값과 알림을 설정하는 것도 필수적입니다. 예를 들어, 한 고객은 폭주하는 배치 작업이 불필요하게 몇 시간동안 CPU를 최대로 사용하는 것을 발견했습니다. 알림을설정함으로써 문제를 해결하기 위한 사전 조치를 취할 수 있었고, 그 결과 월 20% 이상의 비용을 절감할 수 있었습니다.

정기적인 모니터링을 통해 환경이 적절한 크기와 규모로 유지되고 시간이 지남에 따라 확장되는 동시에 추가 절감기회도 확보할 수 있습니다. 성과 관리와 고객 경험을 비용 최적화의 재무적 측면과 혼동하지 마십시오. 종종 동일한 도구를 사용하지만 목표는 다릅니다.

  

스팟 인스턴스를 고려해야 하는 경우

적정 크기 조정, 자동 확장 및 예약 프로세스를 거친 후 기업은 스팟인스턴스를 활용하여 비용을 더욱 최적화할 수 있습니다. 이는 온디맨드보다 최대 70% 할인된 미사용 컴퓨팅 용량을 제공합니다.

트레이드오프는 클라우드 공급자가 용량을 필요로 하는 경우 스팟 인스턴스를 회수할 수 있다는 것입니다. 따라서 스팟 인스턴스는 일괄 처리 작업, 개발 및 테스트 환경, 빅데이터 분석 및 유연한 시작 및 종료 시간이 있는 모든 애플리케이션과 같이 내결함성이 있는 워크로드에 이상적입니다. Kubernetes 환경을 사용하는 경우 이미 광범위한 스팟 구현이 있을 가능성이 높으므로 자연스럽게 적합할수 있지만 실패한 요청이 너무 많거나 상태 저장 환경이 있는 경우 온디맨드의 균형을 맞추는 것이 합리적일 수 있습니다.‍


코드 최적화를 위한 방법

리소스 할당 및 구매 선택 외에도 클라우드 효율성을 개선하는 또 다른 방법은 코드 최적화입니다. 잘 작성된 코드는 인프라에 대한 수요를 줄이는 동시에 인스턴스가 기능을 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 이 게시물의 범위는 아니지만, 이는 성능과 컴퓨팅 활용도에 큰 영향을미칠 수 있으므로 최적화 작업 순서의 첫 번째 부분이 되어야 합니다.

일반적인 코드 최적화에는 다음이 포함됩니다.

  • 자주 액세스하는 데이터 캐싱
  • 더 효율적인 알고리즘과 데이터 구조 사용
  • 스레드/프로세스 간 계산 병렬화
  • 데이터베이스 쿼리 최적화 및 튜닝
  • 더 큰 데이터 세트 압축
  • 비효율적인 리소스 사용 패턴 방지

작은 코드 개선조차도 대규모로 엄청난 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 전체리소스 요구 사항을 10%만 줄여도 상당한 인스턴스 축소의 기회가 제공됩니다. 예를 들어, 한 회사는 코드 최적화를 통해 각 웹 요청의 CPU 사용률을 800ms에서200ms로 줄였습니다. 이를 통해 서버는 기본 VM을수정하지 않고도 5배 더 많은 트래픽을 처리할 수 있었습니다.

또한, 클라우드의 대부분은NGINX에서 실행됩니다. 환경에 NGINX 또는유사한 로드 밸런서가 있는 경우 이러한 도구를 조정하면 서비스와 고객 간의 간과되는 병목 지점인 극적인 개선을 제공할 수 있습니다.


요약

클라우드 비용을 관리하려면 모범 사례 작업 순서를 따라야 합니다. 먼저인스턴스 크기를 조정한 다음, 스케줄링 및 자동 확장을 활성화하고, 그다음 용량을 예약하고, 마지막으로 비용을 모니터링하고 이상을 식별하는 프로세스를 구현합니다. 효과적으로 구현하고 주기적으로 검토하면 예상치 못한 클라우드 지출의 번거로움을 크게 줄일 수 있습니다. 다음과 같은 도구를 사용하면 OpsNow는 절감 기회를 강조하고 신뢰할 수 있는 분석을제공하여 문제의 일부를 해결합니다. 우리는 이것이 중요한 부분이라고 생각합니다. 그러나 다른 것과 마찬가지로 운영 측면에서도 적극적인 역할을 해야 합니다.

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인사이트

Opsnow 작업 순서로 클라우드 최적화

OpsNow 팀
2024-10-08

소개

클라우드 컴퓨팅은 기업에 유연성과 확장성을 제공하지만, 우리 모두가 알다시피 최상의 의도와 예측에도 불구하고 예상치 못한 비용적 놀라움으로 이어질 수 있습니다. 클라우드비용 관리에 대한 우리의 경험은 비용을 최적화하고 절감을 극대화하기 위해 따라야 할 특정 "운영순서"를 발견했습니다. 이 게시물에서는 단계별 접근방식에 대해 설명합니다.

시작하기에 앞서, 장기적인 클라우드 비용 관리에 대한 빠른 해결책은없다는 점과 효율적인 클라우드 환경을 구축하려면 정기적으로 검토할 수 있는 확립된 프로세스와 도구를 구현하는 것이 중요하다는 점을 기억하는 것이중요합니다.

또한,핀옵스 재단3단계 기능 수명 주기를 갖고 있지만, 당사의 주문 또는 운영 방법론은 조금 더 규범적입니다. 특히 클라우드컴퓨팅에 대해 이야기할 때 더욱 그렇습니다.

1단계: 적정 크기조정

프로세스의 첫 번째 단계는 클라우드 인스턴스의 적정 크기 조정입니다. 여기에는실제 리소스 요구 사항에 따라 올바른 인스턴스 유형과 크기를 선택하는 것이 포함됩니다. 많은 회사는인스턴스를 프로비저닝할 때 단순히 추정하고, 종종 "안전을위해" 불필요하게 더 큰 크기를 선택합니다. 이는상당한 낭비와 불필요한 비용으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 우리가 함께 일한 한 고객은 실제 메모리 사용률이 매우낮았음에도 불구하고(그리고 중요한 점은 안정적임에도 불구하고) 웹서버에 대용량 고메모리 인스턴스를 실행하고 있었습니다. 더 작은 인스턴스 크기로 적정 크기를 조정함으로써리소스 요구 사항을 충족하면서도 비용을 30% 절감했습니다. 단순한예이기는 하지만 우리가 마주치는 대부분의 환경에는 비슷한 기회가 있습니다.

또한 이 단계의 일부로 "현대화"를 고려하고 오래되었거나 비용이 더 많이 드는 인스턴스 유형에서 실행되는 인스턴스를 식별합니다. 적정 크기 조정 전에 인스턴스를 최신 사용 가능한 유형으로 업데이트해야 합니다. 이는 비용 대비 성능 비율이 가장 좋을 가능성이 높기 때문입니다. 필요한성능을 평가한 후 적절한 크기를 조정할 수 있습니다.

간단히 말해, 적절한 크기 조정(및현대화)을 통해 워크로드에 적절한 양의 컴퓨팅, 메모리, 스토리지가 제공됩니다.


2단계: 스케줄링및 자동 확장

인스턴스가 적정 크기로 조정되면 다음 단계는 스케줄링 및 자동 확장 기능을 활용하는 것입니다. 스케줄링을 통해 인스턴스는 사용 패턴에 따라 특정 시간에 자동으로 켜지거나 꺼집니다. 자동 확장을 통해 인스턴스 수는 실제 수요에 따라 동적으로 증가하거나 감소합니다. 이를 통해 애플리케이션의 응답성을 유지하는 동시에 사용량이 낮은 시간에 낭비를 최소화합니다.

많은 산업은 매우 구체적인 운영 시간과 컴퓨팅 리소스에 대한 관련 요구 사항을 가지고 있습니다. 한 가지 예가 금융 시장입니다. 사용자 액세스가 반드시 종료되는것은 아니지만 대부분의 시스템은 주식 시장이 열리는 시간에만 데이터를 처리합니다. 특정 환경에서는 이러한인스턴스를 쉽게 종료하거나 확장할 수 있지만 덜 현대적인 아키텍처를 사용하는 다른 환경에서는 조정하는 데 어려움을 겪습니다. 자동 스케줄링, 자동 스케일링 또는 버스트 가능 인스턴스 유형을활용하면 예측 가능한 부하가 있을 때 지출을 지능적으로 줄일 수 있습니다. 주식 시장의 고정된 시간과인정된 공휴일 수를 감안할 때 단순히 스케줄링만 해도 상당한 절감 효과를 얻을 수 있는 곳을 쉽게 알 수 있습니다.

적정 크기 조정, 스케줄링, 자동크기 조정을 결합하면 리소스가 작업 부하 요구 사항에 긴밀하게 맞춰집니다.


3단계: 예약 및 저축 계획 활용

적절한 규모와 확장된 환경을 구축한 후 기업은 예약 및 절약 계획을 사용하여 비용을 더욱 줄일 수 있습니다. 이는 1~3년 동안 일관된 사용에 대한 약속에 대한 대가로 할인된 요금을 제공합니다.

종량제 또는 주문형 가격 책정과 비교했을 때 절감액은 70%가 넘을수 있습니다. 중요한 것은 적정 크기 조정 후 필요한 것만 예약하여 사용하지 않는 용량에 대한 비용을지불하지 않는 것입니다. 다른 글에서 논의했듯 이 블로그 게시물;이러한 기회를 최대한 활용하기 위한 프로세스를 유지해야 하며, 대부분의 회사와 같이 역동적인환경이 있는 경우 다음과 같은 플랫폼을 사용해야 합니다. OpsNow는 위험을 완화하고 최고의 효율성을 보장합니다.

자동화된 컴퓨팅 커밋먼트는 OpsNow의 전문 분야이며, 우리는 적절한 크기 조정 및 스케줄링 후 인스턴스를 예약하여 기업의 비용을40% 이상 절감하는 동시에 높은 활용도와 적용 범위를 보장합니다. 우리는 이를 도구를통해 수행합니다.

가장 큰 가치는 OpsNow가 최종 고객이 일반적인 1년 또는 3년 기간을 약속할 필요 없이 개선된 절감을 제공한다는 것입니다. 이 위험을 제거함으로써 최대한의 절감을 보장하기 위해 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.

4단계: 사용량 및 비용 모니터링

마지막 단계는 클라우드 리소스 사용 및 비용에 대한 지속적인 모니터링입니다. 클라우드플랫폼은 낭비와 최적화 기회를 식별하기 위해 분석할 수 있는 자세한 지표를 제공합니다. 태그 그룹 또는기타 잘 정의된 프로세스를 기반으로 한 이상에 대한 알림을 활용하는 것은 중요하고 종종 간과되는 단계입니다. 구조화된태그 지정 프로세스가 없고 사용되지 않는 리소스를 종료하기 위한 느슨하거나 일관되지 않은 프로세스가 없는 환경은 종종 클라우드 비용으로 간주되지만올바르게 관리하면 15% 이상을 절약할 수 있습니다.

비정상적인 활동에 대한 알림을 받기 위해 사용 임계값과 알림을 설정하는 것도 필수적입니다. 예를 들어, 한 고객은 폭주하는 배치 작업이 불필요하게 몇 시간동안 CPU를 최대로 사용하는 것을 발견했습니다. 알림을설정함으로써 문제를 해결하기 위한 사전 조치를 취할 수 있었고, 그 결과 월 20% 이상의 비용을 절감할 수 있었습니다.

정기적인 모니터링을 통해 환경이 적절한 크기와 규모로 유지되고 시간이 지남에 따라 확장되는 동시에 추가 절감기회도 확보할 수 있습니다. 성과 관리와 고객 경험을 비용 최적화의 재무적 측면과 혼동하지 마십시오. 종종 동일한 도구를 사용하지만 목표는 다릅니다.

  

스팟 인스턴스를 고려해야 하는 경우

적정 크기 조정, 자동 확장 및 예약 프로세스를 거친 후 기업은 스팟인스턴스를 활용하여 비용을 더욱 최적화할 수 있습니다. 이는 온디맨드보다 최대 70% 할인된 미사용 컴퓨팅 용량을 제공합니다.

트레이드오프는 클라우드 공급자가 용량을 필요로 하는 경우 스팟 인스턴스를 회수할 수 있다는 것입니다. 따라서 스팟 인스턴스는 일괄 처리 작업, 개발 및 테스트 환경, 빅데이터 분석 및 유연한 시작 및 종료 시간이 있는 모든 애플리케이션과 같이 내결함성이 있는 워크로드에 이상적입니다. Kubernetes 환경을 사용하는 경우 이미 광범위한 스팟 구현이 있을 가능성이 높으므로 자연스럽게 적합할수 있지만 실패한 요청이 너무 많거나 상태 저장 환경이 있는 경우 온디맨드의 균형을 맞추는 것이 합리적일 수 있습니다.‍


코드 최적화를 위한 방법

리소스 할당 및 구매 선택 외에도 클라우드 효율성을 개선하는 또 다른 방법은 코드 최적화입니다. 잘 작성된 코드는 인프라에 대한 수요를 줄이는 동시에 인스턴스가 기능을 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 이 게시물의 범위는 아니지만, 이는 성능과 컴퓨팅 활용도에 큰 영향을미칠 수 있으므로 최적화 작업 순서의 첫 번째 부분이 되어야 합니다.

일반적인 코드 최적화에는 다음이 포함됩니다.

  • 자주 액세스하는 데이터 캐싱
  • 더 효율적인 알고리즘과 데이터 구조 사용
  • 스레드/프로세스 간 계산 병렬화
  • 데이터베이스 쿼리 최적화 및 튜닝
  • 더 큰 데이터 세트 압축
  • 비효율적인 리소스 사용 패턴 방지

작은 코드 개선조차도 대규모로 엄청난 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 전체리소스 요구 사항을 10%만 줄여도 상당한 인스턴스 축소의 기회가 제공됩니다. 예를 들어, 한 회사는 코드 최적화를 통해 각 웹 요청의 CPU 사용률을 800ms에서200ms로 줄였습니다. 이를 통해 서버는 기본 VM을수정하지 않고도 5배 더 많은 트래픽을 처리할 수 있었습니다.

또한, 클라우드의 대부분은NGINX에서 실행됩니다. 환경에 NGINX 또는유사한 로드 밸런서가 있는 경우 이러한 도구를 조정하면 서비스와 고객 간의 간과되는 병목 지점인 극적인 개선을 제공할 수 있습니다.


요약

클라우드 비용을 관리하려면 모범 사례 작업 순서를 따라야 합니다. 먼저인스턴스 크기를 조정한 다음, 스케줄링 및 자동 확장을 활성화하고, 그다음 용량을 예약하고, 마지막으로 비용을 모니터링하고 이상을 식별하는 프로세스를 구현합니다. 효과적으로 구현하고 주기적으로 검토하면 예상치 못한 클라우드 지출의 번거로움을 크게 줄일 수 있습니다. 다음과 같은 도구를 사용하면 OpsNow는 절감 기회를 강조하고 신뢰할 수 있는 분석을제공하여 문제의 일부를 해결합니다. 우리는 이것이 중요한 부분이라고 생각합니다. 그러나 다른 것과 마찬가지로 운영 측면에서도 적극적인 역할을 해야 합니다.

인사이트

Opsnow 작업 순서로 클라우드 최적화

OpsNow 팀
2024-10-08

소개

클라우드 컴퓨팅은 기업에 유연성과 확장성을 제공하지만, 우리 모두가 알다시피 최상의 의도와 예측에도 불구하고 예상치 못한 비용적 놀라움으로 이어질 수 있습니다. 클라우드비용 관리에 대한 우리의 경험은 비용을 최적화하고 절감을 극대화하기 위해 따라야 할 특정 "운영순서"를 발견했습니다. 이 게시물에서는 단계별 접근방식에 대해 설명합니다.

시작하기에 앞서, 장기적인 클라우드 비용 관리에 대한 빠른 해결책은없다는 점과 효율적인 클라우드 환경을 구축하려면 정기적으로 검토할 수 있는 확립된 프로세스와 도구를 구현하는 것이 중요하다는 점을 기억하는 것이중요합니다.

또한,핀옵스 재단3단계 기능 수명 주기를 갖고 있지만, 당사의 주문 또는 운영 방법론은 조금 더 규범적입니다. 특히 클라우드컴퓨팅에 대해 이야기할 때 더욱 그렇습니다.

1단계: 적정 크기조정

프로세스의 첫 번째 단계는 클라우드 인스턴스의 적정 크기 조정입니다. 여기에는실제 리소스 요구 사항에 따라 올바른 인스턴스 유형과 크기를 선택하는 것이 포함됩니다. 많은 회사는인스턴스를 프로비저닝할 때 단순히 추정하고, 종종 "안전을위해" 불필요하게 더 큰 크기를 선택합니다. 이는상당한 낭비와 불필요한 비용으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 우리가 함께 일한 한 고객은 실제 메모리 사용률이 매우낮았음에도 불구하고(그리고 중요한 점은 안정적임에도 불구하고) 웹서버에 대용량 고메모리 인스턴스를 실행하고 있었습니다. 더 작은 인스턴스 크기로 적정 크기를 조정함으로써리소스 요구 사항을 충족하면서도 비용을 30% 절감했습니다. 단순한예이기는 하지만 우리가 마주치는 대부분의 환경에는 비슷한 기회가 있습니다.

또한 이 단계의 일부로 "현대화"를 고려하고 오래되었거나 비용이 더 많이 드는 인스턴스 유형에서 실행되는 인스턴스를 식별합니다. 적정 크기 조정 전에 인스턴스를 최신 사용 가능한 유형으로 업데이트해야 합니다. 이는 비용 대비 성능 비율이 가장 좋을 가능성이 높기 때문입니다. 필요한성능을 평가한 후 적절한 크기를 조정할 수 있습니다.

간단히 말해, 적절한 크기 조정(및현대화)을 통해 워크로드에 적절한 양의 컴퓨팅, 메모리, 스토리지가 제공됩니다.


2단계: 스케줄링및 자동 확장

인스턴스가 적정 크기로 조정되면 다음 단계는 스케줄링 및 자동 확장 기능을 활용하는 것입니다. 스케줄링을 통해 인스턴스는 사용 패턴에 따라 특정 시간에 자동으로 켜지거나 꺼집니다. 자동 확장을 통해 인스턴스 수는 실제 수요에 따라 동적으로 증가하거나 감소합니다. 이를 통해 애플리케이션의 응답성을 유지하는 동시에 사용량이 낮은 시간에 낭비를 최소화합니다.

많은 산업은 매우 구체적인 운영 시간과 컴퓨팅 리소스에 대한 관련 요구 사항을 가지고 있습니다. 한 가지 예가 금융 시장입니다. 사용자 액세스가 반드시 종료되는것은 아니지만 대부분의 시스템은 주식 시장이 열리는 시간에만 데이터를 처리합니다. 특정 환경에서는 이러한인스턴스를 쉽게 종료하거나 확장할 수 있지만 덜 현대적인 아키텍처를 사용하는 다른 환경에서는 조정하는 데 어려움을 겪습니다. 자동 스케줄링, 자동 스케일링 또는 버스트 가능 인스턴스 유형을활용하면 예측 가능한 부하가 있을 때 지출을 지능적으로 줄일 수 있습니다. 주식 시장의 고정된 시간과인정된 공휴일 수를 감안할 때 단순히 스케줄링만 해도 상당한 절감 효과를 얻을 수 있는 곳을 쉽게 알 수 있습니다.

적정 크기 조정, 스케줄링, 자동크기 조정을 결합하면 리소스가 작업 부하 요구 사항에 긴밀하게 맞춰집니다.


3단계: 예약 및 저축 계획 활용

적절한 규모와 확장된 환경을 구축한 후 기업은 예약 및 절약 계획을 사용하여 비용을 더욱 줄일 수 있습니다. 이는 1~3년 동안 일관된 사용에 대한 약속에 대한 대가로 할인된 요금을 제공합니다.

종량제 또는 주문형 가격 책정과 비교했을 때 절감액은 70%가 넘을수 있습니다. 중요한 것은 적정 크기 조정 후 필요한 것만 예약하여 사용하지 않는 용량에 대한 비용을지불하지 않는 것입니다. 다른 글에서 논의했듯 이 블로그 게시물;이러한 기회를 최대한 활용하기 위한 프로세스를 유지해야 하며, 대부분의 회사와 같이 역동적인환경이 있는 경우 다음과 같은 플랫폼을 사용해야 합니다. OpsNow는 위험을 완화하고 최고의 효율성을 보장합니다.

자동화된 컴퓨팅 커밋먼트는 OpsNow의 전문 분야이며, 우리는 적절한 크기 조정 및 스케줄링 후 인스턴스를 예약하여 기업의 비용을40% 이상 절감하는 동시에 높은 활용도와 적용 범위를 보장합니다. 우리는 이를 도구를통해 수행합니다.

가장 큰 가치는 OpsNow가 최종 고객이 일반적인 1년 또는 3년 기간을 약속할 필요 없이 개선된 절감을 제공한다는 것입니다. 이 위험을 제거함으로써 최대한의 절감을 보장하기 위해 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.

4단계: 사용량 및 비용 모니터링

마지막 단계는 클라우드 리소스 사용 및 비용에 대한 지속적인 모니터링입니다. 클라우드플랫폼은 낭비와 최적화 기회를 식별하기 위해 분석할 수 있는 자세한 지표를 제공합니다. 태그 그룹 또는기타 잘 정의된 프로세스를 기반으로 한 이상에 대한 알림을 활용하는 것은 중요하고 종종 간과되는 단계입니다. 구조화된태그 지정 프로세스가 없고 사용되지 않는 리소스를 종료하기 위한 느슨하거나 일관되지 않은 프로세스가 없는 환경은 종종 클라우드 비용으로 간주되지만올바르게 관리하면 15% 이상을 절약할 수 있습니다.

비정상적인 활동에 대한 알림을 받기 위해 사용 임계값과 알림을 설정하는 것도 필수적입니다. 예를 들어, 한 고객은 폭주하는 배치 작업이 불필요하게 몇 시간동안 CPU를 최대로 사용하는 것을 발견했습니다. 알림을설정함으로써 문제를 해결하기 위한 사전 조치를 취할 수 있었고, 그 결과 월 20% 이상의 비용을 절감할 수 있었습니다.

정기적인 모니터링을 통해 환경이 적절한 크기와 규모로 유지되고 시간이 지남에 따라 확장되는 동시에 추가 절감기회도 확보할 수 있습니다. 성과 관리와 고객 경험을 비용 최적화의 재무적 측면과 혼동하지 마십시오. 종종 동일한 도구를 사용하지만 목표는 다릅니다.

  

스팟 인스턴스를 고려해야 하는 경우

적정 크기 조정, 자동 확장 및 예약 프로세스를 거친 후 기업은 스팟인스턴스를 활용하여 비용을 더욱 최적화할 수 있습니다. 이는 온디맨드보다 최대 70% 할인된 미사용 컴퓨팅 용량을 제공합니다.

트레이드오프는 클라우드 공급자가 용량을 필요로 하는 경우 스팟 인스턴스를 회수할 수 있다는 것입니다. 따라서 스팟 인스턴스는 일괄 처리 작업, 개발 및 테스트 환경, 빅데이터 분석 및 유연한 시작 및 종료 시간이 있는 모든 애플리케이션과 같이 내결함성이 있는 워크로드에 이상적입니다. Kubernetes 환경을 사용하는 경우 이미 광범위한 스팟 구현이 있을 가능성이 높으므로 자연스럽게 적합할수 있지만 실패한 요청이 너무 많거나 상태 저장 환경이 있는 경우 온디맨드의 균형을 맞추는 것이 합리적일 수 있습니다.‍


코드 최적화를 위한 방법

리소스 할당 및 구매 선택 외에도 클라우드 효율성을 개선하는 또 다른 방법은 코드 최적화입니다. 잘 작성된 코드는 인프라에 대한 수요를 줄이는 동시에 인스턴스가 기능을 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 이 게시물의 범위는 아니지만, 이는 성능과 컴퓨팅 활용도에 큰 영향을미칠 수 있으므로 최적화 작업 순서의 첫 번째 부분이 되어야 합니다.

일반적인 코드 최적화에는 다음이 포함됩니다.

  • 자주 액세스하는 데이터 캐싱
  • 더 효율적인 알고리즘과 데이터 구조 사용
  • 스레드/프로세스 간 계산 병렬화
  • 데이터베이스 쿼리 최적화 및 튜닝
  • 더 큰 데이터 세트 압축
  • 비효율적인 리소스 사용 패턴 방지

작은 코드 개선조차도 대규모로 엄청난 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 전체리소스 요구 사항을 10%만 줄여도 상당한 인스턴스 축소의 기회가 제공됩니다. 예를 들어, 한 회사는 코드 최적화를 통해 각 웹 요청의 CPU 사용률을 800ms에서200ms로 줄였습니다. 이를 통해 서버는 기본 VM을수정하지 않고도 5배 더 많은 트래픽을 처리할 수 있었습니다.

또한, 클라우드의 대부분은NGINX에서 실행됩니다. 환경에 NGINX 또는유사한 로드 밸런서가 있는 경우 이러한 도구를 조정하면 서비스와 고객 간의 간과되는 병목 지점인 극적인 개선을 제공할 수 있습니다.


요약

클라우드 비용을 관리하려면 모범 사례 작업 순서를 따라야 합니다. 먼저인스턴스 크기를 조정한 다음, 스케줄링 및 자동 확장을 활성화하고, 그다음 용량을 예약하고, 마지막으로 비용을 모니터링하고 이상을 식별하는 프로세스를 구현합니다. 효과적으로 구현하고 주기적으로 검토하면 예상치 못한 클라우드 지출의 번거로움을 크게 줄일 수 있습니다. 다음과 같은 도구를 사용하면 OpsNow는 절감 기회를 강조하고 신뢰할 수 있는 분석을제공하여 문제의 일부를 해결합니다. 우리는 이것이 중요한 부분이라고 생각합니다. 그러나 다른 것과 마찬가지로 운영 측면에서도 적극적인 역할을 해야 합니다.