Google Cloud에서 FinOps 시작하기: 비용 절감에서 가치 창출까지

Source: Dev.to

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FinOps on Google Cloud – Getting Started

온‑프레미스 데이터 센터 시절에는 조달 부서가 관문 역할을 했습니다. 서버를 구매하면 5년 동안 감가상각이 진행되고 비용도 예측 가능했습니다. 클라우드가 등장하면서 모든 것이 바뀌었습니다. 이제 엔지니어는 몇 초 만에 Kubernetes 클러스터를 띄울 수 있고, 그 비용은 재무 부서가 월말이 될 때까지 알지 못할 수도 있습니다.

이러한 변화는 새로운 운영 모델을 필요로 합니다: FinOps.

Getting Started with FinOps on Google Cloud – 단순히 비용을 절감하는 것이 아니라 수익을 창출하는 것입니다. FinOps는 클라우드의 가변 지출 모델에 재무적 책임을 부여하는 문화적 실천으로, 엔지니어링 팀과 재무 팀이 속도, 비용, 품질 사이에서 데이터 기반의 트레이드오프를 할 수 있게 합니다.

Google Cloud Platform(GCP)에서 워크로드를 운영하고 있으며 “청구서 충격”을 넘어 전략적 가치를 창출하고 싶다면, 다음은 시작을 위한 가이드입니다.

FinOps 라이프사이클: 성공을 위한 프레임워크

도구에 뛰어들기 전에 FinOps 라이프사이클의 세 단계를 이해하세요. 이 단계들을 지속적으로 순환하게 될 것입니다.

이제 Google Cloud 환경 내에서 이러한 단계를 어떻게 실행할 수 있는지 살펴보겠습니다.

Phase 1 – Inform: 급진적인 가시성 확보

라벨 및 태그 마스터하기

Google Cloud에서 라벨은 FinOps의 기반입니다. 라벨은 리소스에 부착되는 키‑값 쌍(예: environment:production 또는 cost-center:marketing)입니다.

Action: 즉시 엄격한 태깅 전략을 정의하세요. Environment, Owner, Service 라벨을 필수로 요구합니다.

Google Cloud Tool: 배포 시 자동으로 이러한 태그를 적용하도록 Tag Engine 또는 인프라‑코드(예: Terraform)를 사용하세요.

Billing Export를 BigQuery에 활성화하기

표준 Billing 콘솔은 고수준 트렌드 파악에 유용하지만, 심층 분석을 위해서는 원시 데이터가 필요합니다.

Action: 가능한 한 빨리 Cloud Billing Export to BigQuery를 활성화하세요. 이렇게 하면 라벨 메타데이터를 포함한 상세 청구 데이터가 지속적으로 BigQuery 테이블에 스트리밍됩니다.

Why? 데이터가 BigQuery에 들어오면 다음과 같은 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다:

SELECT
  SUM(cost) AS total_cost
FROM
  `project.billing_dataset.gcp_billing_export_v1_001`
WHERE
  service.description = 'Compute Engine'
  AND labels.service = 'checkout'
  AND EXTRACT(DATE FROM usage_start_time) = '2024-01-08';

Result: “지난 화요일 US‑Central 지역에서 ‘checkout’ 마이크로서비스가 얼마나 비용이 발생했나요?”

Phase 2 – 최적화: 손쉬운 기회 포착

Optimization in GCP falls into two buckets: Usage Reduction (using less) and Rate Optimization (paying less).

Rightsizing with Active Assist

Engineers often over‑provision “just to be safe.”

Action: Visit the FinOps Hub in the Google Cloud Console. The dashboard highlights rightsizing opportunities.

Tool: Active Assist (formerly Recommender) analyzes actual usage metrics and uses machine learning to suggest changes. Example recommendation:

“이 n2-standard-16 인스턴스에서 CPU를 10 %만 사용하고 있습니다; n2-standard-4로 다운그레이드하면 월 $200 / month을 절감할 수 있습니다.”

Rate Optimization with Committed Use Discounts (CUDs)

If you know you’ll need resources for at least a year, never pay the on‑demand price.

Action: Purchase Committed Use Discounts.

Strategy: Start with flexible CUDs (spend‑based). You commit to a dollar amount per hour (e.g., $50 / hour on Compute Engine) and receive a steep discount. Unlike AWS Reserved Instances, you don’t have to lock in specific instance types, giving you greater flexibility.

Phase 3 – Operate: Building a Culture of Accountability

“Operate” 단계는 FinOps를 프로젝트에서 문화로 전환합니다. 이는 “올바른 일을 하는 것”이 기본 행동이 되도록 가드레일을 자동화하는 것입니다.

Set Budgets & Alerts

신용카드가 청구된 뒤에 비용 급증을 발견하지 마세요.

Action: Cloud Console에서 Budgets & Alerts 를 생성합니다 (프로젝트 수준 또는 청구 계정 수준).

Pro Tip: 실제 사용량뿐 아니라 forecasted spend(예측 지출)에도 알림을 설정하세요. Google의 AI가 월 중반에 과다 지출을 예측해 주므로, 청구서가 나올 때까지 두 주 정도의 개입 시간을 확보할 수 있습니다.

Gamify the Process

엔지니어는 경쟁심이 강합니다. 데이터를 활용해 리더보드를 만드세요.

Action: Looker Studio(네이티브 BigQuery 커넥터)를 사용해 팀별 Efficiency Scores 를 보여주는 대시보드를 구축합니다.

Metric: 총 비용이 아니라 Unit Economics(단위 경제성)를 측정합니다. 예시:

• Cost ↑ 10 %
• User base ↑ 20 %

→ Win. 이러한 차이를 강조하면 엔지니어가 단순히 저렴한 시스템이 아니라 효율적인 시스템을 구축하도록 유도할 수 있습니다.

요약 – “크롤, 워크, 런” 접근법

Remember: FinOps는 연속적인 루프—Inform → Optimize → Operate—이며 워크로드가 변화함에 따라 반복됩니다. 작게 시작하고, 빠르게 반복하며, 데이터를 통해 모든 클라우드 지출 결정을 이끌어 가세요.

Transaction: 비용 데이터를 CI/CD 파이프라인에 통합하여 개발자가 배포 전에 코드의 비용 영향을 확인할 수 있도록 합니다.

Google Cloud에서의 FinOps는 여정입니다. BigQuery, Active Assist, **Committed Use Discounts (CUDs)**와 같은 도구를 활용하면 월별 고통이던 클라우드 비용을 비즈니스 성장을 촉진하는 전략적 자산으로 전환할 수 있습니다.