IBM® FinOps를 통한 클라우드 리소스 최적화로 매니지드 서비스의 정확도 향상

JBCC가 Cloudability Premium으로 달성한 성과:

• 포괄적인 구성 결정을 내릴 수 있도록 권장 구성을 결정하는 로직이 개선되었습니다.
• Microsoft에서 제공하는 Azure CSP(Cloud Solution Provider)를 포함한 여러 클라우드 서비스와의 통합 보고가 가능해졌습니다.
• 최적의 리소스 양을 계산하는 것 외에도 구성 변경 및 기타 전제 조건과 관련된 필요한 조정이 제공되어 실제로 적용할 수 있는 구성에 대한 권장 사항을 제시했습니다.
• 예비 구성 변경 영향 예측을 포함하여 최대 90일 동안 매우 정확한 크기 조정 최적화 평가가 제공되었습니다.
• 다운사이징 외에도 업사이징을 위한 최적의 권장 사항을 제공하여 JBCC의 고객 업무에 따라 유연한 구성 선택이 가능했습니다.
• 구성 변경과 관련된 위험 보고서를 자동으로 발행하여 변경의 영향을 사전에 파악할 수 있습니다.
• 비정상적인 비용 탐지 기능이 추가되어 잘못된 구성, 무단 환경 설정으로 인한 예상치 못한 비용 증가, 멀웨어 감염 시 비정상적인 통신 등 오류 운영을 조기에 탐지하여 불필요한 비용을 최소화했습니다.

Cloudability Premium의 유연한 종량제 결제와 ESA(임베디드 솔루션 계약)를 결합하면 중소기업이 규모에 맞는 비용과 범위를 고려해 소규모로 시작할 수 있습니다. 매니지드 서비스 제공을 통해 일본 중소기업들이 직면한 IT 운영 인력 부족 문제의 해결에도 기여했습니다.

또한, 전 세계적으로 수요가 점점 높아지고 있는 GPU(그래픽 처리 장치) 리소스는 고가이며 가치가 높은 것으로 알려져 있습니다.

전력 소비 및 온실가스 배출량 감소를 비롯하여 GPU 인스턴스와 관련된 리소스 및 비용을 최적화하는 것이 매우 효과적일 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 JBCC는 IBM Apptio Cloudability와 IBM® Turbonomic의 기능을 검증했습니다.

IBM® Cloudability는 주요 클라우드 제공업체의 청구 데이터를 캡처하고, 데이터를 정규화 및 구조화하며, 모든 비용을 단일 화면에 시각화합니다. 이를 위해 변동성이 큰 퍼블릭 클라우드 지출 모델에서도 기업 내 사업부별 사용 현황과 비용을 다각도로 비교하고, 회계적 관점에서 분석하며, 재무적 이상 현상을 파악할 수 있습니다.

IBM Turbonomic은 클라우드 리소스에 대한 AI 기반 최적화를 지원하기 위해 자동화된 운영 의사 결정 및 작업을 제공합니다. 운영 부담을 줄이면서 성능과 비용 최적화를 지속적으로 보장하여 더 스마트한 클라우드 투자가 가능하도록 지원합니다.

JBCC Corporation은 시스템 설계부터 인프라 및 운영까지 모든 IT 서비스를 제공하는 기업으로, 특히 클라우드 서비스에 중점을 두고 있습니다. 이 기업은 초고속 시스템 개발에 집중하며, 보안 및 AI 서비스와 결합을 통해 기술적 역량과 속도로 고객의 시스템 문제를 해결합니다.