2024년 클라우드 최적화 현황: 포괄적인 통찰력

오늘날 빠르게 변화하는 클라우드 환경에서 클라우드 비용을 절감하고 애플리케이션 성능을 향상시키는 것은 기존 기업과 빠르게 성장하는 디지털 네이티브 기업 모두에게 중요한 우선순위가 되었습니다.

"2024년 클라우드 최적화 현황인텔 계열사인 Granulate의 보고서는 오늘날의 클라우드 중심 IT 환경에서 매우 중요한 자료입니다. 이 포괄적인 문서는 클라우드 최적화의 현재 관행, 과제 및 동향에 대한 심층 분석을 제공하여 복잡한 클라우드 컴퓨팅 환경을 헤쳐나가는 기업에 귀중한 통찰력을 제공합니다.

중요한 발견들

• 원가절감 우선순위: 2024년 기업의 최우선 목표는 '클라우드 비용 절감'으로 파악되었습니다. 이는 클라우드 운영에서 비용 효율성이 지속적으로 강조되고 있음을 강조합니다.
• 자율 도구에 대한 수요: 이 보고서는 자율 최적화 도구에 대해 평균 7.29/10의 높은 평균 중요도 등급을 보여주며, 이는 클라우드 최적화 노력에서 자동화에 대한 강력한 시장 수요를 나타냅니다.
• 최적화 노력 부족: 놀랍게도 응답자 1명 중 10명은 클라우드 최적화 노력이 거의 전무하다고 답했으며, 40%는 상당한 개선 여지가 있다고 생각합니다.
• 중소기업의 최적화 검토 빈도: 중소기업(SMB)의 50% 이상이 클라우드 지출을 분기별로 검토하고 조정하며, 이는 역동적인 클라우드 환경에 대한 대응이 지연될 수 있음을 시사합니다.
• 비용과 최적화 난이도의 상관관계: 주목할만한 발견은 워크로드의 비용이 많이 든다는 인식과 최적화의 어려움 사이에 강한 상관관계가 있다는 것입니다. 특히 Kubernetes 환경은 비용과 최적화 난이도 모두에서 가장 높은 순위를 차지했습니다.
• 전담팀 부족: 응답자의 절반 이상이 최적화 전담팀이 없다고 답했으며, 이는 클라우드 효율성을 향한 집중적인 노력에 잠재적인 격차가 있음을 나타냅니다.
• AI 기반 최적화의 부상: AI 기반 클라우드 최적화는 2024년 가장 흥미로운 트렌드로 등장했으며, 응답자의 33.7%가 이를 확인했습니다. 이는 보다 효율적이고 효과적인 클라우드 최적화 전략을 위해 AI를 활용하는 데 대한 관심이 높아지고 있음을 반영합니다.

최적화 기술 스택의 도구 채택

보고서는 조직이 도구와 방법론을 선택하여 클라우드 최적화 문제를 어떻게 해결하고 있는지 자세히 설명합니다. 설문 조사에서는 참가자들에게 현재 기술 스택에 있는 최적화 도구 유형에 대해 질문하고 다양한 도구, 솔루션 및 사례를 선택 가능한 옵션으로 제공했습니다. 나열된 옵션은 다음과 같습니다.

1. APM/모니터링/관측성: 메트릭, 로그, 추적을 통해 애플리케이션 성능, 시스템 상태, 사용자 경험에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 것을 목표로 하는 이러한 도구는 다른 유형보다 더 자주 선택되었습니다. 이는 조직 간 클라우드 리소스의 가시성과 구성에 중점을 두고 있음을 나타냅니다.
2. CSP 최적화 도구: 클라우드 서비스 제공업체가 제공하고 해당 서비스에 맞춰진 효율성, 비용 효율성 및 성능을 향상하도록 설계된 맞춤형 솔루션은 특정 클라우드 환경 최적화에 매우 중요합니다.
3. FinOps 방법론: 재무, 운영, 비즈니스 지표를 결합한 이러한 관행은 비용 효율적인 클라우드 사용을 촉진하고 가치를 극대화하는 데 매우 중요합니다. 이 접근 방식은 클라우드 운영과 재무 목표의 전략적 조정을 반영합니다.
4. 코드 프로파일러: 프로그램 코드를 분석하여 성능 병목 현상, 리소스 사용 및 효율성 기회를 식별하는 도구입니다. 이는 클라우드 애플리케이션의 성능과 리소스 할당을 미세 조정하는 데 필수적입니다.
5. 로그 관리 및 분석: 로그 데이터의 수집, 저장, 분석에 중점을 둔 시스템은 동향 파악, 문제 진단, 시스템 성능 향상에 중추적인 역할을 합니다.
6. 타사 문제 해결 도구: 네트워크 진단, 애플리케이션 디버깅 등의 분야에 특화된 외부 솔루션은 클라우드 환경 문제 해결에 큰 도움을 줍니다.
7. 스토리지 최적화: 데이터 스토리지 효율성, 접근성 및 비용 효율성을 향상시키는 것을 목표로 하는 기술과 도구는 클라우드 최적화 전략에서 점점 더 중요해지고 있습니다.
8. 적정화: 오버프로비저닝 없이 최적의 성능을 보장하기 위해 클라우드 리소스를 워크로드 요구 사항에 정확하게 일치시키는 이러한 관행이 점점 더 보편화되고 있지만 이를 사용하는 기업은 23%에 불과합니다.
9. 런타임 최적화: 애플리케이션의 실행 환경을 강화하는 데 초점을 맞춘 이 영역은 운영 중 성능 및 리소스 활용을 최적화하는 데 중요하지만 런타임 최적화를 사용하는 조직은 4곳 중 1곳에 불과합니다.

설문조사 결과에 따르면 로그 관리, 분석, APM/모니터링/관찰 가능성 도구를 더 자주 선택했지만 대다수의 응답자는 단일 유형의 최적화 도구를 선택하지 않은 것으로 나타났습니다.​​​​ 이는 클라우드 리소스의 가시성과 구성에 우선순위를 두는 등 조직 전반에 걸쳐 클라우드 최적화에 대한 다양한 접근 방식을 제시합니다. 그러나 크기 조정 및 런타임 최적화의 사용량이 상대적으로 낮다는 것은 상당한 양의 클라우드 리소스가 활용되지 않을 가능성이 있음을 나타냅니다.

보고서의 결과는 클라우드 최적화에 대한 포괄적이고 맞춤형 접근 방식의 중요성을 강조합니다. 이는 기업이 클라우드 환경을 효과적으로 관리하고 최적화하기 위해 올바른 도구와 방법 조합을 신중하게 선택해야 한다는 점을 강조합니다.

클라우드 최적화 계획에서 자동화의 역할

이 보고서는 특히 기업이 클라우드 비용 및 성능을 관리하는 데 직면한 과제의 맥락에서 클라우드 최적화에서 자동화의 역할에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.

최적화를 위한 제한된 전담 팀 기대와는 달리, 설문 조사에 참여한 조직 중 절반 미만이 코드 최적화를 담당하는 정규 팀을 보유하고 있다고 보고했습니다. 특히 응답자의 46.2%만이 이러한 목적을 위한 전담팀이 있다고 답했습니다. 이러한 추세는 기업 규모 전반에 걸쳐 일관되었으며, 중소기업(SMB)에서는 기업(40%)에 비해 그러한 팀을 보유할 가능성(46% 미만)이 훨씬 더 낮았습니다.

자동화로 전환 최적화를 위한 수동 노력이 제한되거나 존재하지 않는 상황에서는 자동화가 중요한 요소가 됩니다. 이는 응답자의 60%가 최적화 도구의 자율성을 매우 중요하다고 생각하는 설문 조사 결과에서 강조됩니다. 자동화에 대한 강조는 자율 도구에 대한 평균 중요도가 7.29점 만점에 10점이라는 점에서 더욱 강조됩니다. 이는 설문 조사 참가자들 사이에서 이러한 도구에 대한 일반적으로 높은 평가를 나타냅니다.

클라우드 최적화에 대한 시사점 보고서의 결과는 전담 최적화 팀의 부족을 보완하기 위해 자동화에 크게 의존하고 있음을 시사합니다. 이러한 의존은 클라우드 비용을 효과적으로 관리하고 성능을 개선해야 하는 필요성에 의해 주도되며, 이는 클라우드 최적화와 밀접하게 연결된 주요 목표입니다. 자동화에 대한 강조는 보다 효율적이고 자체 관리되는 클라우드 환경을 향한 광범위한 업계 추세를 반영합니다.

클라우드 최적화 계획에서 자동화의 역할에 대한 이 보고서는 기업에 명확한 지침을 제공합니다. 클라우드 리소스를 효과적으로 관리하고 최적화 목표를 달성하기 위해 기업은 자사 기술 스택에 자율 운영 도구를 통합하는 방향으로 점차 전환해야 합니다. 전담 최적화 팀이 없는 상황에서 클라우드 비용 관리 및 성능 최적화라는 복잡한 과제를 해결하는 데 있어 자동화로의 전환은 매우 중요합니다.

제품 개요

"2024년 클라우드 최적화 현황"보고서는 클라우드 인프라의 효율성과 비용 효율성을 향상하고자 하는 기업에 필수적인 지침이 됩니다. 2024년 이후의 전략을 수립할 데이터와 트렌드를 바탕으로 클라우드 최적화 분야의 과제와 기회를 명확하게 보여줍니다.