클라우드 재무 관리란 무엇인가요?

조직은 CFM을 사용하여 클라우드 비용을 절감할 수 있지만 이 전략은 조직의 혁신 역량 증가, 보안 및 복원력 향상, 시장 출시 속도 가속화 등을 촉진합니다.

Gartner에 따르면, 2027년까지 기업의 약 90%가 하이브리드 클라우드 환경(퍼블릭, 프라이빗, 온프레미스 서비스와 구성 요소를 결합한 통합 IT 인프라)을 사용할 것으로 예상됩니다. 이 접근 방식을 통해 팀은 필요에 따라 리소스를 프로비저닝하고 확장할 수 있는 유연성을 확보하여 워크플로 속도를 높이고 독립성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 부서는 몇 번의 클릭만으로 서비스를 추가하거나 제거할 수 있습니다.

그러나 복잡한 클라우드 환경은 지출과 운영을 추적하기가 더 어려워서 잠재적으로 비용 폭주, 보안 격차, 비호환성 문제 및 기타 문제로 이어질 수 있습니다. 이제 일부 대기업의 월별 클라우드 청구서에는 수억 개의 항목이 포함되어 있으며, 이는 기존 스프레드시트 플랫폼을 뛰어넘을 수 있을 만큼 충분한 양입니다.

이러한 지표를 분석하기 위한 전략이 없으면 기업은 비용 효율적인 결정을 내리는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 예를 들어, 비용 투명성 메커니즘이 없는 경우 조직은 비정상적인 사용량 급증의 원인을 찾지 못하여 많은 비용과 시간이 소요되는 문제 해결 프로세스가 발생할 수 있습니다.

증가하는 클라우드 비효율성 문제: Gartner는 2025년에 전 세계 퍼블릭 클라우드 지출이 7,234억 달러에 달하여 2024년보다 약 21% 증가할 것으로 예측합니다. 한편, 조직은 클라우드 소프트웨어 지출의 약 24%가 궁극적으로 낭비되어 혁신, 인프라 및 보안 예산이 삭감된다고 보고합니다.

CFM은 강력한 거버넌스 및 감독 전략(예: 중앙 집중식 모니터링 및 시행, 재무 책임 프레임워크, 자동 경고)을 통해 이러한 위험을 줄이는 동시에 최신 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경의 역동적이고 적응력 있는 특성을 활용하는 것을 목표로 합니다. 또한 이 프레임워크는 IT, 재무 및 비즈니스 운영 간의 협업을 장려하여 각 부서가 공유된 비즈니스 성과 및 재무 목표를 중심으로 조정되도록 돕습니다.

CFM 전략을 통해 조직은 사후에 대응하기 위해 서두르는 대신 새로운 이니셔티브나 프로그램이 클라우드 사용에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 미리 예측할 수 있습니다. 클라우드 환경의 운영 방식을 명확하게 이해하면 팀은 정보에 입각한 결정을 내리고 리소스를 사전에 확장하고, 비용을 관리하고, 더 민첩하고 자신감 있게 오류에 대응할 수 있습니다.

클라우드 비용 관리는 주로 클라우드 지출을 관리하고 줄이는 것과 관련된 전통적인 전략입니다. 비용 가시성 및 보고, 리소스 태그 지정, 비용 할당 방법의 우선 순위를 지정하여 조직에 클라우드 지출에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다. 그러나 이 전략은 회사 전반의 문화적 변화에는 크게 중점을 두지 않습니다. 관련 용어인 클라우드 비용 최적화는 기업이 클라우드 비용 관리 전략에 대응하여 취하는 조치를 의미합니다.

클라우드 비용 관리를 기반으로 구축된 CFM은 범위가 더 넓고 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경의 복잡성에 대한 복원력이 더 뛰어납니다. CFM은 클라우드 비용에 반응하는 대신 예측, 통계 모델링 및 기타 기술을 사용하여 클라우드 사용량을 미리 예상합니다. 클라우드 지출 절감이 하나의 목표가 될 수 있지만, CFM은 비즈니스 가치를 극대화하고 책임성을 개선하며 팀 간의 커뮤니케이션을 촉진하는 데에도 중점을 둡니다. 많은 조직이 클라우드 마이그레이션 프로세스 중, 조직이 데이터 및 서비스를 온프레미스 데이터 센터에서 클라우드로 이전할 때 또는 조직 전반의 디지털 혁신 전략의 일환으로 CFM 프레임워크를 채택합니다.

FinOps(Financial Operations)라고 하는 세 번째 접근 방식은 CFM과 중복되는 부분이 많습니다. FinOps는 클라우드 운영의 기술적 측면만큼이나 효율적인 관행을 중심으로 회사 문화를 조정하는 데 중점을 둔 CFM의 현대적 변형으로 생각할 수 있습니다. FinOps 자체는 DevOps에서 영감을 받았습니다. DevOps가 소프트웨어 개발을 혁신하기 위해 사일로를 허물고 민첩성을 높인 것과 마찬가지로, FinOps는 기술, 비즈니스 및 재무 전문가를 하나의 프로세스 아래 통합하여 클라우드의 비즈니스 가치를 극대화하고자 합니다.

또 다른 차이점은 CFM이 다양한 관점과 경영 철학에서 파생되는 반면, FinOps 모범 사례는 2019년에 설립된 비영리 단체인 FinOps 재단을 통해 표준화되고 홍보된다는 것입니다. 이 조직은 성숙도 모델을 사용하여 기업의 FinOps 원칙 채택 진행 상황을 평가하고, 각 단계를 진행하는 방법에 대한 벤치마크 및 지침을 제공합니다. 그러나 주요 기업에서 클라우드 채택이 점점 더 보편화됨에 따라 미묘한 차이에도 불구하고 IT 리더가 FinOps와 CFM이라는 용어를 같은 의미로 사용하는 경우가 증가하고 있습니다.

클라우드 재무 관리 프레임워크는 클라우드 비용을 추적하고, 사용 패턴을 식별하고, 투자 수익을 극대화하고, 미래 시나리오를 예측하기 위해 여러 중복되는 전략에 의존합니다.

CFM 전략은 기업이 비용을 유발하는 메커니즘을 인식하고 이를 사전에 억제하도록 하는 것을 목표로 합니다. 가시성 도구는 팀이 사용량 및 지출 목표를 달성하고 있는지 여부를 더 쉽게 추적할 수 있도록 하여 책임감을 강화합니다. 예를 들어, 특정 분기 동안 과도하게 지출하는 경우 어떤 서비스나 리소스가 담당하는지 신속하게 식별할 수 있습니다.

기업은 비용을 추적하고 관리하기 위해 다음과 같은 여러 도구와 방법을 사용합니다.

• 태그를 지정하거나 다양한 계정, 서비스 및 데이터베이스에 특수 레이블을 적용하는 것은 기업이 클라우드 지출에 대한 포괄적인 보기를 얻는 주요 방법 중 하나입니다.
  
  
• 기업은 클라우드 계정 내의 특정 항목에 리소스 태그를 적용하여 각 팀의 리소스 사용량에 대한 세부적인 정보를 제공할 수 있습니다. 태그가 지정된 리소스에는 Kubernetes 클러스터, 게이트웨이, 애플리케이션 서비스 또는 스토리지 버킷이 포함될 수 있습니다.
  
  
• 한편, 계정 태그는 어떤 리소스가 어떤 계정과 연결되어 있는지 표시하여 회사 전체의 클라우드 사용량을 더 높은 수준으로 볼 수 있습니다. 계정 태그는 소유자, 지역, 비용 센터, 보안 수준 또는 사업부와 같은 세부 정보를 나타낼 수 있습니다.
  
  
• 태그 매핑은 특정 속성을 공유하는 태그를 연결하여 숨겨진 사용 패턴과 추세를 밝혀내는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 모든 생산 관련 항목에 공유 태그를 사용하여 조직이 이를 단일 대시보드에 매핑할 수 있습니다.
  
  
• 비용 카테고리는 리소스를 비용별로 정렬하여 조직이 더 많은 비용이 소요되는 서비스에 대한 최적화를 우선시하거나 더 저렴한 리소스로 투자를 전환하는 데 도움이 됩니다.
  
  
• 조직은 엄격한 모니터링 프로그램을 구현하여 클라우드 비용을 정기적으로 검토하고 비효율적인 프로세스를 재평가할 수 있습니다.

조직은 리소스 사용량에 대한 포괄적인 보기를 확보한 후 비용 관리 도구 및 가격 모델을 사용하여 절감액과 성능과 확장성의 균형을 맞출 수 있습니다.

CFM의 관점에서 볼 때, 규모 최적화 프로세스에는 이해관계자가 워크로드에 맞게 사용할 수 있는 고정 클라우드 리소스 (예: 스토리지 공간, 컴퓨팅 제한, 데이터베이스 인스턴스 또는 네트워크 구성 요소) 의 규모와 유형을 조정하는 작업이 포함됩니다. 팀은 과거 사용 추세를 분석하여 의도치 않게 리소스를 과도하게 프로비저닝하거나 과소 프로비저닝할 위험을 제한할 수 있습니다.

기업은 수요와 작업량 패턴을 분석하는 지표를 사용하여 실시간에 사용 가능한 리소스의 규모와 수를 확장하는 데 자동화를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 팀이나 고객이 프로젝트를 완수하는 동안 리소스를 확보하기 위해 경쟁하지 않도록 할 수 있으며, 동시에 더 이상 사용되지 않는 자원을 절감함으로써 낭비적인 지출을 줄일 수 있습니다.

일부 클라우드 제공업체는 기업이 일정 기간(종종 1-3년) 동안 상당한 할인된 가격으로 일정량의 리소스 사용량을 구매할 수 있는 절약 요금제를 제공합니다. 신중하게 구현하면 절약 요금제는 비용이 더 많이 드는 주문형 사용에 대한 의존도를 제한하여 전체 클라우드 비용을 줄일 수 있습니다.

예약 인스턴스는 시간당 컴퓨팅 사용량이 아닌 인스턴스(서버 구성)에 적용된다는 점을 제외하고는 절약 플랜과 유사합니다. 이 접근 방식은 절약 요금제보다 유연성이 떨어지므로 예측 가능하고 안정적인 사용 시나리오에 이상적입니다.

기업은 스팟 인스턴스를 통해 클라우드 공급자의 남은 용량을 대폭 할인된 가격으로 청구할 수 있습니다. 이 옵션은 공급자가 거의 통지 없이 컴퓨팅을 다른 클라이언트로 리디렉션하여 예기치 않은 서비스 중단을 일으킬 수 있으므로 위험이 있습니다. 따라서 이 접근 방식은 일괄 처리 및 빅 데이터 분석과 같은 내결함성 작업에 가장 적합합니다.

기업은 특정 시간, 날짜 또는 위치에 따라 리소스를 확장하여 비용 효율성을 향상할 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래 사이트는 고객 트래픽의 유입을 수용하기 위해 현지 휴일 동안 미국의 서버 용량을 늘릴 수 있습니다.

팀이 자체 클라우드 비용에 대한 책임을 지도록 하면 팀이 더 효율적으로 일하고 지속가능성을 우선시하도록 동기를 부여할 수 있습니다. 쇼백 전략은 사용한 클라우드 리소스에 대한 세부 정보가 포함된 청구서를 팀에게 보냅니다. 차지백은 한 단계 더 나아가 팀이 자체 자금으로 이러한 청구서를 지불하도록 요구합니다.

지나치게 복잡한 클라우드 인프라는 비효율성과 중복을 초래하여 정확한 용량 계획을 수행하기가 더 어려워질 수 있습니다. 예를 들어, 폐기된 프로그램은 현재 프로젝트가 비활성화된 후에도 오랫동안 리소스를 소모할 수 있습니다.

폐기물을 줄이기 위해 기업은 종종 머신 러닝으로 구동되는 이상 탐지 도구를 사용하여 이상 징후를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

많은 조직은 현재 클라우드 지출에만 관심이 있는 것이 아니라 미래의 시나리오에 대비하고자 합니다. 예측에는 이전 달의 클라우드 사용량을 연구하고, 비즈니스 목표에 기여하거나 감소하는 요인을 격리하고, 향후 시나리오를 수용하기 위해 예산 및 인프라를 최적화하는 작업이 포함됩니다.

시장 상황이나 업계 전반의 혼란과 같은 불확실성을 설명하기 위해 기업은 여러 결과를 시뮬레이션하고 각각에 대한 비상 계획을 조정할 수 있습니다. 예측 모델은 또한 순 신규 워크로드의 비용을 예측할 수도 있으므로 조직은 새로운 클라우드 투자로 인해 발생하는 향후 서비스 변경에 대비할 수 있습니다.

효과적인 CFM 프레임워크에는 팀이 핵심 비즈니스 목표를 유지하면서 독립적으로 행동할 수 있도록 포괄적인 보호 장치과 시행 전략이 통합되는 경우가 많습니다. 중앙 집중식 클라우드 거버넌스 팀은 종종 성능 벤치마크, 비용 관리 및 규정 준수 검토를 통해 부서를 과도한 비용, 보안 허점, 서비스 중단 및 기타 위험으로부터 보호합니다.

예를 들어, 회사는 리소스 집약적인 서비스에 대한 액세스 제한을 설정하여 선택된 소수의 개발자만 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. 거버넌스 팀은 동료들에게 클라우드 컴퓨팅 모범 사례와 효율적인 의사 결정 전략에 대해 교육을 제공할 수도 있습니다.

CFM 전략은 종종 팀 간의 투명성과 협업을 촉진하여 어떤 부서도 더 넓은 조직에서 고립되지 않도록 도와줍니다. 상호 커뮤니케이션을 통해 모든 팀이 비용 절감 및 효율성 목표를 이해할 수 있습니다. 각 팀은 IT 부서의 명령만 받는 것이 아니라 자체적인 관점과 데이터를 테이블에 가져와 전체 전략에 유의미하기 기여합니다.

이러한 협업을 촉진하기 위해 기업에서는 각 부서의 대표로 구성된 중앙 팀을 만들어 아이디어를 공유하고 일관된 전략을 수립할 수 있습니다. 엔지니어링 팀은 기술 전문 지식을 제공하고, 재무 팀은 정교한 예산 책정 및 비용 절감 전략을 제공하고, 제품 팀은 제품 방향 및 우선 순위 지정에 대한 높은 수준의 통찰력을 제공할 수 있습니다.

Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, IBM Cloud Services 및 Google Cloud Platform을 포함한 대부분의 주요 클라우드 제공업체는 기업이 클라우드 비용을 추적하고 관리하는 데 도움이 되는 기본 제공 도구를 제공합니다. HG Insights에 따르면, AWS는 전 세계 클라우드 인프라 시장에서 약 30%의 시장 점유율을 차지하고 있으며 Microsoft(20%)와 Google(12%)이 그 뒤를 이었습니다.

또한 기업은 여러 클라우드 환경에서 비용 가시성을 유지하고 성능을 최적화할 수 있도록 설계된 다양한 비기본 클라우드 재무 관리 도구 중에서 선택할 수 있습니다. 일반적인 옵션으로는 Flexera, Datadog, CloudZero, IBM Cloudability 등이 있습니다.

CFM은 기존 클라우드 비용 관리(주로 비용 절감에 중점을 두는)에 비해 더욱 포괄적인 접근 방식을 제공하지만, 이 프레임워크는 신중하게 구현하지 않을 경우 기업을 압도할 위험이 있는 새로운 수준의 복잡성을 가져옵니다. 일반적으로 해결해야 할 문제는 다음과 같습니다.

기업에서는 IT 인프라를 운영하고 유지하기 위해 여러 서비스 및 스토리지 솔루션을 사용하는 경우가 많습니다. 이 접근 방식을 통해 조직은 각 서비스의 강점을 활용할 수 있지만 멀티 클라우드 환경에서는 투명성 문제와 호환성 문제가 발생할 수도 있습니다.

예를 들어 클라우드 서비스의 사용 데이터는 회사 중앙 모니터링 데이터베이스로 쉽게 전송되지 않을 수 있습니다. 또는 팀이 자체 비용 추적 도구에 의존하게 되어 조직의 전체 클라우드 지출에 대한 관점을 모호하게 만들 수 있습니다.

기업은 강력한 거버넌스 및 규정 준수 정책을 통해 이 문제를 해결할 수 있으며, 팀이 새로운 제품과 서비스를 기존 클라우드 인프라에 통합하는 방법에 대한 명확한 지침을 제공할 수 있습니다.

팀은 조직의 더 큰 CFM 전략을 방해할 수 있는 상반되는 이해관계를 가지고 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, IT 부서는 개발 팀이 신제품 출시를 준비하기 위해 사용량을 확장하는 동안에도 회사 전체의 클라우드 사용량을 줄이는 것을 목표로 할 수 있습니다.

간혹 사업부가 사용하는 IT 서비스에 대해 비용을 지불하도록 요구하는 재무 책임성 정책은 팀이 부당한 청구를 받았다고 느끼는 경우 마찰을 일으킬 수도 있습니다. 기업은 팀의 의견 일치를 촉진하기 위해 여러 이해관계자의 의견이 필요한 공유 인센티브와 비즈니스 목표를 만들 수 있습니다.

기업은 향후 예산 시나리오를 설명하기 위해 예측에 의존하지만 숨겨진 비용, 일관되지 않은 워크로드, 예상치 못한 사용량 급증으로 인해 계산이 복잡해질 수 있습니다. 기업은 가격 책정 모델을 다양화하여 이러한 변동성에 대처하는 경우가 많으며, 이는 단일 지출 전략에 지나치게 의존하지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.

통계적 모델링과 머신 러닝을 사용하여 기업의 과거 데이터를 분석하는 고급 예측 분석 도구는 기존 접근 방식에 비해 더욱 다양하고 정확한 예산 추정치를 제공할 수도 있습니다.

다층적인 사용 청구서는 해석하기 어려울 수 있기 때문에 기업은 비용 상승에 기여하는 주요 동인을 식별하지 못할 수 있습니다. 이는 또한 실시간으로 지출을 추적하는 능력이 저하되므로 인시던트가 이미 발생한 후에만 사용량 급증에 대해 알 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 기업에서는 리소스 태그 지정을 사용하여 조직 전체에서 이동하는 항목을 추적할 수 있습니다. 비용 인텔리전스 플랫폼은 비효율성을 파악하고 이를 해결하기 위한 행동 변화를 제안하여 지출을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 자동화된 확장성 시스템은 리소스 요구에 즉시 대응할 수 있으며, 강력한 데이터 분석 플랫폼은 추상적인 통계를 시각적인 대시보드로 전환하여 팀이 시간 경과에 따른 사용량을 더 잘 파악할 수 있게 해줍니다.

기업 운영에 복잡성을 더함에도 불구하고 CFM은 효율성, 확장성, 적응성 향상 등을 포함한 수많은 이점을 제공합니다.