‘내부를 다시 점검해야 할 때’··· 클라우드 비용이 계속 늘어나는 이유 8가지

누구도 클라우드 서비스에 불필요한 비용을 지출하고 싶어 하지 않는다. 하지만 많은 IT 리더가 기본적인 문제들을 제대로 해결하지 못해 다른 중요한 프로젝트와 계획에 사용될 수 있는 자금을 낭비하고 있다. 특히 AI가 클라우드의 경제 공식을 변화시키는 상황에서 이는 매우 중요한 문제다.

조직이 클라우드 서비스에 불필요한 비용을 지출하고 있는가? 클라우드 지출이 잘못 관리되는 사례를 소개한다.

1. 부실한 리소스 관리와 최적화

글로벌 기술 연구 및 자문 기업 ISG의 수석 컨설턴트 슈리하리 쿨카르니는 주로 비효율적인 리소스 관리와 최적화 부족으로 인해 과도한 클라우드 비용 지출이 발생한다고 말했다. 그는 “활용도가 낮거나 오버프로비저닝(overprovisioning)된 리소스, 즉 과도하게 설정된 리소스가 클라우드 비용의 주요 원인”이라고 설명했다.

쿨카르니는 “기업이 컴퓨팅 인스턴스, 스토리지, 데이터베이스 용량과 같은 클라우드 리소스를 실제 필요 이상으로 구매해 충분히 활용하지 못하는 경우가 많다. 결과적으로 필요 이상의 서비스 비용을 지불하게 된다”라고 설명했다. 또한 많은 기업이 필요 리소스를 과대 평가해 필요 이상으로 큰 규모의 고비용 인스턴스를 프로비저닝하는 문제가 발생한다고 지적했다.

쿨카르니는 비효율적인 리소스 관리의 책임이 일반적으로 고객사와 벤더 모두에게 있다고 언급했다. 클라우드 서비스 업체가 비용 관리, 예측, 보고, 비용 투명성을 위한 적절한 도구 제공과 같은 특정 작업을 맡지만, 도구와 방법을 효과적으로 활용하고 거버넌스, 리더십 지원, 정책 구현을 통해 비용 최적화를 실현하는 것은 대부분 고객의 책임이라는 설명이다.

그는 본질적으로 클라우드 비용 관리를 기업과 벤더가 공동으로 책임져야 한다면서, “기업은 선제적으로 클라우드 인프라를 꾸준히 최적화해야 하며, 벤더는 제공하는 도구와 지원을 지속적으로 개선해야 한다”라고 말했다.

2. 예상치 못한 AI 관련 비용

최근 클라우드 비용과 관련한 주요 과제는 클라우드에서 AI 모델과 에이전트를 적절히 개발하고 관리하는 방법을 배우는 것이다.

클라우드 보안 얼라이언스(Cloud Security Alliance)의 최고전략책임자 트로이 리치는 “앱 개발자들이 클라우드 서비스에서 프라이빗 AI 모델을 운영하는 데 필요한 메모리와 처리 요구사항을 제대로 고려하지 않을 수 있다. 사전 계획 부족으로 인해 리소스 비용이 수십만 달러 증가해, AI 모델 사용을 최적화하기 위해 컨설팅 기업의 도움을 받는 사례가 종종 있었다”라고 설명했다.

3. 부실한 디지털 트랜스포메이션 전략

테셀(Tessell)의 공동 설립자 바쿨 반티아는 과도하게 높은 클라우드 비용이 종종 디지털 트랜스포메이션(DX) 과정에서 발생하는 비효율성 때문이라고 말했다. 그는 워크로드 요구사항을 완전히 이해하지 못하거나 데이터베이스 아키텍처를 최적화하지 않은 상태에서 클라우드로 이전하면 오버프로비저닝과 무분별한 리소스 팽창이 발생할 수 있다고 경고했다.

반티아는 “조직이 현대화됨에 따라 멀티클라우드나 하이브리드 환경에서 비용을 모니터링하고 관리하는 도구를 통합하는 것이 비용 관리의 핵심이 됐다”라고 말했다.

반티아에 따르면 벤더와 고객 모두 비효율적인 계획에 영향을 미칠 수 있다. 그는 “고객은 DX 과정에서 클라우드 리소스 관리의 복잡성을 과소평가해 비효율을 야기할 수 있다. 반면 벤더는 때때로 고객을 특정 가격 모델이나 서비스에 종속시켜 이탈 비용을 높인다”라고 설명했다.

이런 문제들은 유연한 계획 수립의 중요성과 단일 벤더의 생태계에 과도하게 의존하지 말아야 한다는 점을 잘 보여준다.

4. 벤더 종속과 정기적인 재평가 부족

클라우드 비용을 비교할 때는 초기 가격뿐만 아니라 운영 효율성이나 벤더 종속 위험과 같은 장기적 요소도 평가해야 한다.

반티아는 “워크로드를 벤더 간에 쉽게 이동하거나 다른 플랫폼에서 확장할 수 있는지 평가해야 한다”라고 조언했다. 워크로드 시뮬레이션을 사용하고 다양한 시나리오에서 총소유비용을 분석하면 비용 효율적인 솔루션을 명확히 파악하는 데 유용할 수 있다.

반티아는 특히 워크로드와 인프라 요구사항이 빠르게 변화하는 DX 기간에는 최소 분기별로 클라우드 서비스를 재평가해야 한다고 권장했다. 그는 “정기적인 감사를 통해 방치된 리소스나 활용도가 낮은 데이터베이스와 같은 숨은 비용을 발견할 수 있다. 이를 통해 조직이 실시간으로 클라우드 전략을 조정해야 불필요한 비용이나 유연성이 떨어지는 서비스에 대한 의존도를 줄일 수 있다”라고 조언했다.

5. 명확한 전략 없이 클라우드 도입

센트릭 컨설팅(Centric Consulting)의 모던 워크플레이스 실무 책임자 카리나 마이어스는 클라우드 배포, 유지보수, 확장을 위한 명확한 계획이 없는 것이 비용 증가의 주요 원인이라고 지적했다. 그는 “잘 정의되고 신뢰할 수 있는 클라우드 전략이 없으면 비용이 빠르게 통제 불능 상태가 될 수 있다. 특히 클라우드 투자의 비즈니스 가치를 극대화하고 시기적절한 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하는 총소유비용과 핀옵스(FinOps) 분석이 철저히 이뤄지지 않았을 때 이런 현상이 두드러진다”라고 설명했다.

마이어스는 잘 정의된 클라우드 전략이 재무적 영향과 주요 동기, 원하는 성과를 평가해 비즈니스 정당성을 확실하게 제공할 것이라고 말했다. 그는 “이런 전략적 접근은 리더가 클라우드 전환 여정에서 정보에 입각한 의사결정을 내리고 조직의 목표와 일치하도록 안내한다”라고 설명했다.

또한 마이어스는 즉각적인 배포 요구사항과 미래의 워크로드를 모두 지원하는 강력한 클라우드 기반을 구축해야 한다고 강조했다. 그는 “이 기반은 보안 요구사항, 클라우드 거버넌스, 규제 준수, 비즈니스 연속성, 자동화 표준을 다뤄 포괄적이고 지속 가능한 클라우드 환경을 보장해야 한다”라고 전했다.

6. 부실한 정렬과 관리

통계 소프트웨어 제공업체 SAS의 매니지드 클라우드 서비스 부사장 제리 레이타오는 “과거 기업들이 물리적 데이터센터를 자본 비용으로 관리할 때는 운영을 기업 전략에 맞추기가 상대적으로 쉬웠다. 클라우드 인프라도 비즈니스 목표와 성과에 초점을 맞추어 신중하게 정렬하고 관리하는 것이 중요하다”라고 조언했다.

레이타오는 중앙 집중화되면서도 연합된 클라우드 접근 방식을 권장했다. 그는 “팀이 조직의 기존 클라우드 거버넌스 규칙을 준수하면서 최적화할 수 있도록 사용에 대한 가이드라인을 수립하는 것이 중요하다. 조직의 클라우드 소비 패턴을 이해하고 클라우드 사용을 신중하게 최적화한다면, 엄청난 비용 없이도 비즈니스 요구사항 변화에 따라 확장하거나 축소할 수 있다”라고 설명했다.

7. 오버프로비저닝

테추즈닷컴(Techuz.com)의 CTO 안쿠시 마투르는 기업들이 적절한 평가 없이 클라우드 서비스를 오버프로비저닝하는 경향이 있다고 지적했다. “과도한 리소스 설정을 피하기 위해서는 애플리케이션 요구사항에 따라 최적화하는 것이 필수적”이라고 설명했다.

마투르는 예약 인스턴스를 통해 20~40% 정도의 비용 절감이 가능하다고 추정하면서, “서비스를 정기적으로 모니터링하면 제거할 수 있는 불필요한 리소스를 식별할 수 있다. 또한 자동 확장에서 임계값을 정의하면 확장 작업 중 갑작스러운 비용 증가를 방지할 수 있다”라고 말했다.

마투르는 과도한 비용이 잘못 구성된 리소스, 가격 모델에 대한 이해 부족, 부실한 최적화 전략과 같은 고객의 관리 문제에서 발생한다고 언급했다. 그는 “또한 벤더가 복잡한 청구 구조를 제공함으로써 간접적으로 이에 영향을 미칠 수 있다”라고 덧붙였다.

마투르는 비효과적인 클라우드 모니터링도 불필요한 요금을 초래할 수 있다면서, “예를 들어, 일부 E-커머스 애플리케이션은 블랙 프라이데이에 서버를 확장한 후 다시 축소하는 것을 잊어 원치 않는 비용이 발생한다”라고 말했다.

8. 클라우드 업체 선택 문제

에어로스파이크(Aerospike)의 기술 자문위원 렌리 헨사링은 과도한 클라우드 비용이 종종 선택한 클라우드 업체의 비용 구조에서 비롯된다고 말했다.

그는 “이 문제는 조직이 벤더 간 가격이 균일하다고 가정하거나 레거시 시스템을 조정 없이 마이그레이션할 수 있다고 믿을 때 발생한다. 불필요한 비용을 피하려면 워크로드별 요구사항을 명확히 이해하고 이를 클라우드 제공업체의 아키텍처와 일치시키며 설계하는 것이 중요하다”라고 설명했다.

헨사링은 이에 따른 궁극적인 책임이 일반적으로 고객에게 있다고 말했다. 그는 “벤더가 복잡한 가격 모델을 설정하지만, 이러한 모델을 이해하고 그에 따라 워크로드를 설계하는 것은 고객의 몫이다. 데이터 전송 요금이나 볼륨 할인과 같은 요소를 간과하면 종종 과다 지출로 이어진다”라고 분석했다.

헨사링은 클라우드 비용 절감에는 전략적 접근이 필요하다고 말했다. 그는 “워크로드를 분석하고 이에 가장 적합한 클라우드 업체를 선택하는 것부터 시작하라”라고 조언했다. 레거시 시스템의 경우 특정 구성 요소를 재설계해야 할 수도 있다. 헨사링은 “하이브리드 및 멀티클라우드 설정에서는 각 환경의 강점과 가격 모델에 워크로드를 맞추면서 플랫폼 간 데이터 전송 비용을 최소화해야 한다”라고 설명했다.
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