?? ?? ??? ?? ?? ???? ??. ?? AI? ??? ??? ?? ??? ???, ???? ??? ????? ?? ?? ??? ??? ??? ?? ??? ??? ? ? ??. Credit: 마이크로스프트(MS) 애저(Azure) 클라우드 환경에서 비용을 효율적으로 관리하는 일은 기술 조직에게 점점 더 큰 과제로 떠오르고 있다. 애저는 유연성과 강력한 기능을 제공하지만, 동시에 과도한 비용 지출을 유발하기도 쉽다. 자원이 불필요하게 계속 실행되거나 서비스가 과도하게 프로비저닝되는 사례가 많고, 예산은 경고 없이 초과되기 일쑤다. 최근에는 인공지능(AI)이 이 같은 부담을 상당 부분 덜어주고 있다. 마이크로소프트(MS)는 애저의 여러 핵심 도구에 AI 기능을 통합해 사용량을 분석하고 낭비 요소를 찾아내며, 비용이 커지기 전에 문제를 예측하고 조치를 취하도록 돕는다. 이번 기사에서는 실제 기업들이 AI를 활용해 애저 비용을 절감한 사례를 소개한다. 이들은 단지 이론이 아니라 당장 적용 가능한 실용적인 전략이다. 스파이크 전에 자원을 미리 조정하는 예측형 스케일링 대부분의 기업은 CPU 사용률이 80%를 넘거나 대기열 길이가 늘어나는 등 단순한 조건에 따라 서비스를 스케일링한다. 하지만 이제 AI는 과거 데이터를 기반으로 트래픽 패턴을 예측해 사전에 자원을 조정할 수 있도록 지원한다. 이러한 방식은 이미 애저 쿠버네티스 서비스(Azure Kubernetes Service, AKS)와 앱 서비스(App Services) 등에 적용되고 있다. 단순히 늦게 대응하거나 과하게 확장하는 것이 아니라, AI가 수요를 예측해 미리 자원을 준비하는 것이다. 예를 들어 한 리테일 기업은 연말 쇼핑 시즌에 예측형 스케일링을 적용한 결과, 수동 설정 대비 비용을 30% 줄일 수 있었다. 필요한 경우에만 인프라를 확장한 덕분이다. 사용하지 않는 자원을 찾아 자동으로 정리 애저에서 비용이 낭비되는 가장 흔한 방식 중 하나는 아무도 사용하지 않는 자원이 그대로 방치되는 것이다. 테스트용 가상머신, 더 이상 조회되지 않는 데이터베이스, 삭제 후에도 연결이 끊기지 않은 디스크 등이 대표적이다. 애저 어드바이저(Azure Advisor)는 AI를 활용해 사용량이 낮거나 없는 자원을 지속적으로 모니터링하며, 이를 종료하거나 더 작은 인스턴스로 전환할 것을 권장한다. 여기에 애저 오토메이션(Azure Automation)이나 로직 앱(Logic Apps)을 연계하면 정리 작업을 자동화할 수 있다. 이런 방식을 꾸준히 적용한 기업은 상당한 비용 절감 효과를 경험하고 있다. 일부 팀은 주 단위로 인사이트를 검토하고 조치한 결과, 월별 애저 비용이 20%가량 줄었다고 밝혔다. AI 추천으로 적정 스펙 선택 잘못된 가상머신 크기나 필요 이상으로 비싼 요금제를 선택하는 것도 빠르게 비용을 증가시킨다. 애저는 머신러닝을 활용해 실제 사용 패턴을 분석하고 더 적합한 옵션을 제안한다. 워크로드가 일정하지 않은 경우에는 최대 90% 저렴한 스팟 VM(Spot VM)을 추천하고, 사용량이 일정한 경우에는 예약 인스턴스(Reserved Instance)나 세이빙 플랜(Savings Plan)을 통해 컴퓨팅 비용을 절반 이상 줄일 수 있다. 이러한 추천은 단순 추정이 아닌 실측 데이터를 기반으로 하며, 이를 따르면 과도한 지출을 방지하고 실제 수요에 맞는 자원 활용이 가능하다. 청구서가 나오기 전에 비용 급증을 감지 때로는 로그 작업이 잘못 실행되거나 개발자가 스크립트에 제한을 두지 않아 예상치 못한 트래픽이 발생하면서 비용이 갑자기 치솟는다. 실시간 모니터링이 없다면 이런 문제는 청구서를 받을 때까지 모르고 지나칠 수 있다. 애저 비용 관리(Azure Cost Management)는 AI 기반 이상 탐지 기능을 통해 비정상적인 사용 패턴을 실시간으로 감지한다. 평소와 다른 행동이 나타나면 즉시 경고해 준다. 이러한 조기 경고는 수천 달러의 낭비를 막아준다. 실제로 한 마케팅 플랫폼은 잘못 설정된 보고서로 인해 아웃바운드 데이터 전송량이 500% 급증했지만, 애저의 경고 덕분에 몇 시간 만에 문제를 해결할 수 있었다. 정확한 예측으로 예산 계획 수립 AI는 현재 사용량만 분석하는 것이 아니다. 과거 패턴을 바탕으로 미래 지출도 예측할 수 있다. 애저 비용 관리는 이러한 예측 기능을 제공해 보다 정확한 계획 수립을 돕는다. 또한 예산을 설정하고 임계값에 도달하면 알림을 받도록 설정할 수 있어, 기술팀과 재무팀이 함께 선제적으로 대응할 수 있다. 특히 여러 팀이 구독을 공유하는 환경에서는 이러한 예측 기능이 점점 더 재무 계획에 적극적으로 활용되고 있다. 잘 사용되지 않는 데이터는 저렴한 스토리지로 이동 모든 데이터를 고성능 스토리지에 보관할 필요는 없다. 애저 블롭 스토리지(Azure Blob Storage)는 고속이지만 비싼 핫(HOT) 계층부터 느리지만 저렴한 아카이브(ARCHIVE) 계층까지 제공한다. AI는 데이터 접근 여부를 모니터링해 자주 사용되지 않는 파일을 자동으로 저렴한 스토리지로 옮길 수 있다. 이는 로그, 백업, 오래된 보고서 등에 유용하다. 한 영상 플랫폼은 최근 90일간 접근되지 않은 파일을 자동 계층 이동하도록 설정해 스토리지 비용을 60% 절감했다. 설정에는 몇 시간만 소요됐으며, 이후에는 백그라운드에서 자동으로 처리됐다. 데브옵스와 머신러닝 워크플로우도 절감 가능 데브옵스 파이프라인과 머신러닝 환경은 고성능 컴퓨팅 자원을 많이 사용하는 영역이다. 테스트나 모델 훈련에 GPU 인스턴스를 사용하다가 이를 끄지 않으면 비용이 급증할 수 있다. 이런 상황에서도 AI는 유용하다. 사용하지 않을 때 환경을 종료하도록 파이프라인을 구성하거나, 애저 머신러닝(Azure Machine Learning)을 통해 훈련 작업을 야간 시간대의 저렴한 컴퓨팅으로 스케줄링하거나 스팟 인스턴스를 활용할 수 있다. 개발 속도를 늦추지 않으면서 낭비를 줄일 수 있는 전략이다. 실제로 한 핀테크 기업은 야간에 실행되는 모델 훈련 작업을 AI 기반 스케줄링으로 전환한 뒤 GPU 사용 비용을 40% 절감했다. AI 기반 애저 비용 최적화, 이렇게 시작하자 새로운 도구를 따로 준비할 필요는 없다. 애저에는 이미 시작에 필요한 모든 기능이 기본 제공된다. 애저 어드바이저(Azure Advisor)를 통해 최적화 권장사항 검토 애저 비용 관리(Azure Cost Management)에서 예산과 알림 기능 활성화 이상 탐지 기능을 설정해突발적인 비용 급증 모니터링 블롭 스토리지 수명 주기 관리를 위한 자동 계층화(Auto-tiering) 활성화 사용하지 않는 자원 정리를 위해 애저 오토메이션(Azure Automation) 또는 로직 앱(Logic Apps) 활용 가능한 경우 예약 인스턴스(Reserved Instances), 세이빙 플랜(Savings Plans), 스팟 VM(Spot VM) 검토 이 대부분의 기능은 추가 비용 없이 기존 애저 구독에 바로 통합해 사용할 수 있다. 스마트 비용 관리의 시대 AI는 기업의 클라우드 운영 방식을 바꾸고 있다. 문제 발생 후 대응하는 방식에서 벗어나, 이제는 사전에 예측하고 실시간으로 인프라를 조정하며 자동화할 수 있다. 애저의 AI 기반 도구를 활용하면, 기업은 시스템의 신뢰성과 반응성을 유지하면서도 비용을 절감할 수 있다. 이는 단순한 소액 절감이 아니다. 구성만 잘하면 전체 클라우드 지출을 30~50%까지 줄이는 것도 가능하다. 클라우드 환경이 점점 더 복잡해지는 지금, AI는 선택이 아닌 필수 요소로 자리잡고 있다. 스마트한 클라우드 아키텍처의 핵심은 이제 스마트한 비용 관리다. 아직 이러한 도구를 사용하고 있지 않다면, 지금이 바로 시작할 때다. dl-ciokorea@foundryco.com ???? ???? ??? ??? IT ??? ???? ??? ????! ??? ??? ??? ?????. ????