IT 비용 최적화를 달성하기 위한 6가지 전략

엔터프라이즈 기술은 그 어느 때보다 빠르게 진화하고 있으며 가격도 함께 증가하고 있습니다. 2025년에 전 세계 IT 지출이 5조 7,400억 달러(전년 대비 9.3% 증가) 에 달할 것으로 예상되는 가운데, CIO와 CFO는 비용을 통제하면서 성능 시스템을 제공해야 한다는 압박을 점점 더 많이 받고 있습니다.¹ 그 결과, IT 비용 최적화는 비즈니스 및 IT 리더의 최우선 전략적 우선순위가 되었습니다.

IT 비용 최적화는 IT 지출을 정기적으로 평가하여 운영을 지원하면서 불필요한 지출을 식별하고 제거하는 프로세스입니다. 적절하게 수행될 경우, IT 비용 최적화 노력은 모범 사례, 전략, 소프트웨어 툴을 결합하여 비용 절감과 최대 성능 및 가치를 균형 있게 달성하도록 돕습니다.

하지만 IT 비용 최적화에는 생성형(gen AI)와 같은 새로운 기술과 관련된 비용 증가에 대처하는 것을 포함하여 상당한 어려움이 따릅니다. IBM 기업가치연구소(IBV) 보고서에 따르면 2023년에서 2025년 사이에 평균 컴퓨팅 비용이 89% 증가할 것으로 예상되며, 설문조사에 참여한 경영진의 70%가 이러한 증가의 주요 원인으로 생성형 AI를 꼽았습니다.

IT 비용 최적화는 IT 비용 관리와 혼동되어서는 안 됩니다. IT 비용 관리란 예산 할당을 준수하도록 IT 비용을 모니터링, 분석, 보고하는 프로세스입니다. 반면, IT 비용 최적화는 단순히 비용을 추적하는 것을 넘어 IT 비용을 최소화하는 동시에 IT 리소스에서 얻을 수 있는 가치를 높이는 전략을 구현하는 데 중점을 둡니다.

구조화된 프레임워크가 없으면 비즈니스 리더는 장기적으로 지속 가능한 변화를 주도하는 IT 비용 최적화 전략을 달성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. Gartner 조사에 따르면, 3년 연속으로 비용 절감을 유지하는 조직은 11%에 불과합니다.²

IT 비용 최적화 프레임워크는 조직의 IT 비용(예: 하드웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 클라우드 컴퓨팅, 공급업체 계약, 스토리지)을 분석하는 동시에 효율성을 유지하고 더 광범위한 비즈니스 목표를 달성하기 위한 단계별 접근 방식을 제공합니다.

효과적인 프레임워크에는 다음 단계가 포함되어야 합니다.

모든 주요 사업부(예: 운영, 재무, 고객 서비스)의 이해관계자를 참여시켜 동의를 확보하고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 각 사업부마다 고유한 기술 요구 사항과 지출 패턴이 있으며, 이를 통해 최적화 기회를 발견할 수 있습니다.

IT 비용 최적화 노력을 더 광범위한 비즈니스 목표에 맞게 조정하여 비용 절감뿐만 아니라 운영 효율성, 혁신 및 수익성을 달성하는 데 중점을 둡니다.

예를 들어, 비즈니스가 고객 만족도 향상을 목표로 하는 경우 IT 팀은 비즈니스 프로세스와 고객 서비스 툴을 최적화하여 성능을 향상시키는 데 집중할 수 있습니다.

포괄적인 평가를 수행하여 현재 지출, 리소스 할당 및 비효율성에 대한 가시성을 확보합니다. IT 지출 데이터를 비즈니스 성능 지표(예: 매출 성장 및 고객 확보 비용)와 통합하면 IT 투자의 성능이 저조하고 예상 수익을 내지 못하는 영역을 파악할 수 있습니다.

CIO와 기타 IT 리더는 성능 또는 가치를 손상시키지 않는 잠재적인 비용 절감 전략을 파악해야 합니다. 예를 들어,애플리케이션을 고비용 온프레미스 데이터 센터에서 보다 비용 효율적인 하이브리드 클라우드 솔루션으로 마이그레이션하면 자본 및 운영 비용을 절감하는 동시에 확장성과 유연성을 개선할 수 있습니다.

IT 비용 최적화 이니셔티브는 조직이 프레임워크를 수립한 후 시작할 수 있습니다. 이 문서에서는 기술 투자에서 더 큰 투자 수익률(ROI)을 창출하고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 6가지 IT 비용 최적화 전략을 살펴봅니다.

IT 자산을 통합하여 비용과 복잡성을 모두 줄이세요. 중복된 시스템과 애플리케이션, 노후된 하드웨어, 잘 사용되지 않는 소프트웨어 라이선스는 과도하게 복잡하고 분산된 IT 환경인 IT 확산을 초래할 수 있으며, 이는 섀도우 IT로 이어질 수 있습니다.IT 사일로를 허무는 것 외에도 통합을 통해 워크로드를 더 쉽게 관리하고 운영을 간소화할 수 있습니다.

예를 들어 가상 머신(VM)은 기업이 단일 물리적 서버에서 여러 애플리케이션을 실행할 수 있도록 IT 운영을 변화시켰습니다. 하지만 가상 머신(VM)은 더 큰 유연성과 확장성을 제공하는 반면, VM 확산(과도하고 통제되지 않은 가상 머신의 증가)은 VM을 제대로 사용하지 못하거나 잊어버리는 결과를 초래할 수 있습니다.  

VM을 생성, 유지 관리 및 폐기하기 위한 표준화된 프로세스로 IT 거버넌스 정책을 수립하면 VM의 무분별한 확장을 방지할 수 있습니다. 또한 전체 VM 수명 주기를 감독하기 위해 가상화 관리 플랫폼에 투자하면 리소스 낭비를 줄이고 관리 복잡성을 완화하는 데 도움이 됩니다.

오늘날 대부분의 조직은 워크로드 배포에 대한 유연성과 제어력을 모두 제공하는 하이브리드 멀티클라우드 모델에 투자하고 있습니다. 하지만 이러한 현대의 IT 인프라 모델은 복잡성을 수반합니다. 각기 다른 관리 툴, 데이터 전송 속도, 보안 프로토콜을 가진 클라우드를 많이 사용할수록 환경을 관리하는 것은 더욱 어려워질 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드 사용 패턴에 대한 가시성이 부족하면 사용률이 낮은 서비스에 과도한 지출이 발생할 수 있습니다.

최근 연구에 따르면 기업들은 부적절한 관리로 인해 퍼블릭 클라우드 인프라에 수십억 달러를 낭비하고 있으며, 응답자의 3/4 이상이 클라우드 지출의 21~50%가 낭비되는 것으로 추정하고 있습니다.³

클라우드 비용 관리는 클라우드 비용 최적화 또는 클라우드 비용 거버넌스라고도 하며 비즈니스의 클라우드 지출을 관리하고 절감합니다. 클라우드 비용 관리 전략을 효과적으로 구현하면 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 비즈니스 가치를 극대화하는 것을 목표로 하는 진화하는 클라우드 재무 관리 원칙이자 문화적 관행인 FinOps가 가능해집니다. FinOps는 조직이 원치 않는 지출을 사전에 파악하여 줄이고, 클라우드 리소스를 확장하고, 비용 관리 정책을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 많은 클라우드 최적화 기술은 다음과 같습니다. 

• 규모 최적화: 클라우드 환경에서 조직이 흔히 겪는 문제 중 하나는 리소스(예: 컴퓨팅, 네트워크 대역폭, 클라우드 스토리지 용량)를 과도하게 프로비저닝하는 것입니다. 규모 최적화는 클라우드 컴퓨팅 인스턴스의 유형과 크기를 워크로드에 맞게 조정하는 프로세스입니다. 이는 조직이 필요한 클라우드 인스턴스 수준을 구매하도록 하여 비용 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 클라우드 비용 관리 플랫폼을 통해 기업은 리소스를 추적하고 사용량을 조정하여 비용 절감 조치를 취할 수 있습니다.

• 예약 인스턴스(RI): 조직은 비용을 절감하고 유연성을 유지하기 위해 예약 인스턴스(RI)를 구매할 수 있습니다. 예약 인스턴스는 일반적으로 할인된 가격으로 선불로 구매하며, 일반적으로 플래시 세일과 같은 피크 기간에 사용됩니다.

• 스팟 인스턴스: 클라우드 고객은 스팟 인스턴스를 사용하여 클라우드 서비스 제공업체로부터 저렴한 가격으로 사용하지 않는 컴퓨팅 용량을 구매할 수 있습니다. 스팟 인스턴스는 배치 작업 또는 백그라운드 처리와 같은 단기 작업에 가장 적합한데, 이는 공급자가 다른 곳에서 용량이 필요할 때 사전 통지 없이 이러한 인스턴스를 중단하거나 종료할 수 있기 때문입니다.

조직의 구매의 상당 부분은 소프트웨어에 사용되지만 사용량을 추적할 때 문제가 자주 발생합니다. Productiv에서 실시한 연구에 따르면 SaaS 라이선스의 47%만이 평균 90일 동안 사용되는 것으로 나타났습니다.⁴

소프트웨어 관련 비용을 최적화하려면 철저한 감사를 통해 사용량과 라이선스 및 구독 구매를 평가하세요. 더 낮은 비용으로 유사한 기능을 제공하기 위해 가능한 경우 오픈 소스 소프트웨어를 채택하는 것이 좋습니다.

소프트웨어 자산 관리(SAM) 프로세스와 툴에 투자하면 효율성을 높이고, 위험을 줄이며, 소프트웨어 투자를 최대한 활용할 수 있습니다. SAM은 SaaS 및 클라우드 서비스를 위한 스토리지와 같은 사용량을 추적하는 데 도움이 됩니다. 이 사용량 데이터를 분석함으로써 기업은 구독 계획을 최적화하기 위한 벤치마크를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 벤치마크는 소프트웨어의 라이선스가 부족하거나(규정 준수 문제로 이어질 수 있음) 과도하게 라이선스가 부여(불필요한 라이선스에 대한 지출을 낭비할 수 있음)되지 않도록 할 수 있습니다.

조직은 자동화 툴과 AI기반 지능형 워크플로를 사용하여 비즈니스 성과를 높이고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

• 일상적인 작업 자동화: 일상적인 IT 운영 작업은 수작업으로 수행할 경우 상당한 리소스와 노동력이 소모될 수 있습니다. 이러한 프로세스를 자동화함으로써 조직은 인적 오류의 위험을 줄이면서 IT 팀이 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 지원할 수 있습니다. IT 자동화는 소프트웨어 패치, 인프라 프로비저닝 및 정기적인 유지 관리와 같은 반복적인 작업을 처리할 수 있습니다. 자동화된 모니터링 시스템은 운영에 영향을 미치기 전에 문제를 감지할 수 있으므로 적시에 개입하고 비용을 절감할 수 있습니다.

• 비용 가시성 및 제어 개선: AI 기반 툴은 IT 지출에 대한 실시간 인사이트를 제공하고, 비용 이상 징후를 식별하고, 보고서를 생성하여 IT 리더가 비용을 효과적으로 이해하고 제어할 수 있도록 지원합니다. 오늘날 조직은 예측 모델을 구축하고 미래 IT 비용을 예측하기 위해 생성형 AI 기능을 활용하고 있습니다.

• 사이버 보안 최적화: 사이버 보안은 IT 비용 최적화 이니셔티브에서 중요한 역할을 합니다. IBM의 2024년 데이터 유출 비용(CODB) 보고서에 따르면 전 세계 평균 침해 비용은 전년 대비 10% 증가하여 팬데믹 이후 가장 높은 증가율인 488만 달러에 달했습니다. 자동화 및 AI 툴은 신속한 위협 탐지 및 대응을 지원하여 취약성을 식별하고 위험을 완화하는 데 걸리는 시간을 줄임으로써 사이버 보안을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

IT 운영에 민첩한 방법론과 DevOps 방식을 적용하면 리소스 활용도를 높이고 IT 관리의 비용 효율성을 높일 수 있습니다.

민첩함과 DevOps는 개발, 운영 및 비즈니스 팀 간의 긴밀한 협업을 촉진하여 여러 부서에서 IT 리소스를 효과적으로 사용할 수 있도록 지원합니다.

• 코드형 인프라(IaC): IaC는 수동 프로세스가 아닌 코드를 통해 인프라를 정의하고 관리하는 방식입니다. 이러한 역량은 IT 리소스를 보다 효율적이고 예측 가능하게 프로비저닝할 수 있게 해주며, 과도하거나 부족한 프로비저닝의 위험을 줄여 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.

• 생성형 AI: 생성형 AI 툴은 코드 생성을 자동화하고, 소프트웨어 개발을 지원하며, IT 문서화에도 도움을 줌으로써 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)를 개선할 수 있습니다. 이러한 기능은 효율성을 높이고 개발 비용을 절감합니다.

IT 인프라, 특히 데이터 센터는 엄청난 양의 에너지를 소비할 수 있습니다. 지속 가능한 IT는 기업 IT 운영이 환경에 미치는 영향을 최소화하고 기후 변화에 대한 기여를 줄이는 것을 목표로 하는 접근 방식입니다.

지속 가능한 IT 조달 정책은 조직이 에너지 효율 등급이 높은 환경 친화적인 장비 및 하드웨어(예: 서버, 냉각 시스템, 솔리드 스테이트 드라이브)를 우선적으로 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 태양광, 풍력, 수력과 같은 재생 가능 에너지원을 활용한 전력 계약을 체결하는 것도 IT 운영이 환경에 미치는 영향을 크게 줄이고, 장기적으로 비용 절감을 실현할 수 있습니다.

기업이 지속적인 기술 변화에 직면함에 따라 IT 비용 최적화는 일회성 해결책이 아닌 지속적인 프로세스여야 합니다. 이러한 복잡성을 관리하는 핵심은 비용 효율성과 성능 사이의 균형을 맞출 수 있는 올바른 툴과 전략을 채택하는 데 있습니다.