AI을 활용한 클라우드 비용 최적화 3가지 사례

클라우드 효율성 문제 해결

클라우드 비용 최적화는 기업의 과제이자 주요 고충입니다. 따라서 클라우드 시장의 다양한 서비스와 솔루션은 인공 지능 (AI)을 사용하여 클라우드 비용 절감 혜택을 제공하려고 합니다.

이 블로그는 인공 지능이 전체 클라우드 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 방법을 탐색하고 AI 및 머신 러닝 기술을 사용하여 클라우드 비용 최적화를 위해 발전하고 있는 응용 사례를 소개하려고 합니다.

클라우드 비용 최적화는 클라우드 적응 초기 단계에서 처리 해야 하는 일회성 업무가 아닙니다 . 클라우드 비용 관리 전략을 효과적으로 수행하려면 클라우드 비용 지출을 지속적으로 검토하고 최적화 해야 합니다.

딥 러닝 및 머신 러닝과 같은 인공 지능 기술을 유용하게 사용할 수 있는 분야 중 하나가 클라우드 비용 최적화 분야라고 할 수 있습니다. 클라우드 비용 최적화에서 인공 지능 기술을 사용한 사례에는 리소스 관리와 같은 클라우드 효율성 문제 해결 , 운영 낭비 최소화, 다양한 목적의 예측 분석 활용 등이 포함됩니다.

즉, AI 기반 클라우드 관리 도구를 지능형 소프트웨어 자동화 도구로 사용하여 비즈니스 수준의 결정을 내리고 잠재적인 문제를 예측하거나 IT 팀의 운영 오버 헤드를 줄일 수 있습니다.

특히 인공 지능은 비용 급증을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비용 절감 자동화 도구를 사용하는 것은 클라우드 비용 최적화에 새로운 것이 아닙니다. 리소스 풀링 및 자동 백업 과 같은 기능이 이미 존재합니다. 리소스 풀링 은 리소스 활용률을 높이고 필요한 리소스를 줄여 비용을 절감합니다.

1. 클라우드 비용 절감을 위한 리소스 관리

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인공 지능 기술을 도입하면 사용하지 않는 리소스를 더 빨리 식별하여 중단하고 리소스를 자동으로 확장하는 등의 작업을 수행 할 수 있습니다. 머신 러닝은 클라우드 서비스에서 기본으로 제공되는 모니터링 서비스에서 데이터를 수집하고 알고리즘을 훈련 한 다음 새로 생성 된 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

즉, 인공지능은 시스템에 더 많은 리소스가 필요한 시기를 학습 한 다음 증가하는 요구 사항을 충족하도록 자동으로 확장 될 수 있습니다. AI 머신은 리소스가 더 이상 필요하지 않은 시기를 학습하고 클라우드 비용을 최소화하기 위해 사용량을 줄일 수 있습니다.

이에 대한 유용한 예는 클라우드에서 고가용성 (HA)을 구현할때 발생하는 높은 비용을 관리하는 것입니다. 고가용성을 구현하기 위해 동일한 유형의 리소스를 사용하여 원하는 가용성 수준을 달성하기 때문입니다.대부분의 클라우드 서비스 공급자는 고객이 리소스를 동적으로 프로비저닝 할 수 있도록 허용하지만 이러한 기능은 고가용성 목적이나 비용 절감 을 염두에 두고 설계되어 있지 않았습니다 . 이로 인해 IT 팀은 수동 프로세스를 사용해야하므로 추가 클라우드 비용 절감을 위한 인공 지능 (AI)을 활용할 수 있습니다.

2. 클라우드 운영 낭비 최소화

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AI는 클라우드 운영과 관련하여 클라우드 지출에 대한 예측 분석에도 도움이 될 수 있습니다. 하나의 실제 사례로 게임 산업의 예를 들 수 있습니다. 게임 산업의 경우 AI는 운영 비용도 줄일 수 있습니다. GPU는 시각적이고, 시간 집약적인 작업을 처리하고 디지털 그래픽 을 처리하도록 설계 되었기 때문에 고성능 컴퓨팅에서 중요한 역할을 합니다.

예를 들어 게임용 PC를 구축하고 가상 CPU 및 스토리지 수와 관련하여 비용 효율적인 클라우드 서버를 선택하려는 경우 인공 지능이 작동하여 운영 낭비와 그에 따른 클라우드 비용을 줄일 수 있습니다. Vast AI 와 같은 회사는 인공 지능을 사용하여 클라우드 컴퓨팅 비용을 줄이기 위해 GPU 대여 프로세스를 단순화하고 있습니다.

3. 예측 분석을 위한 인공 지능 (AI)

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마지막으로 AI는 성능 문제를 사전에 예측하고 비즈니스에서 문제가 되기 전에 해결 함으로써 클라우드 비용을 절감 할 수 있습니다 . 예를 들어 AI 머신은 가동 시간 및 가동 중지 시간을 기록하는 일련의 기록 데이터에서 학습하고 서버 또는 시스템 이 향후 중단 될 시기를 식별하는 방법을 배울 수 있습니다. 장기적으로는 다운 타임에 비용이 많이들 수 있으므로 클라우드 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.

AI 기술은 클라우드 지출도 예측할 수 있습니다. 클라우드 비용 최적화 도구 인 Grumatic은 매시간 클라우드 지출을 모니터링 한 다음 사용량 데이터를 사용하여 AI를 사용하여 클라우드 지출을 예측할 수 있습니다. 실시간 모니터링 및 경고를 통해 Grumatic은 이상 징후가 있을 경우 경고도 제공합니다.

결론

주요시사점은 클라우드 컴퓨팅에는 자동화 도구 또는 수동 프로세스가 필요한 비용 최적화를 위해 서비스를 조정하기에는 변수가 너무 많습니다. 그래서, 기업이 이런 한 인간의 한계를 넘는 클라우드 비용 최적화의 미세 조정에 있어서 인공 지능의 잠재력을 활용해야 한다는 것입니다.

앞서 언급했듯이 자동화된 도구가 존재하고 APM (애플리케이션 성능 관리) 도구도 존재하지만 클라우드 비용 절감 도구로 사용하기 어렵습니다. 앞으로 인공 지능은 AI 기반 클라우드 비용 최적화 도구는 앞에서 살펴본 것처럼 긍정적인 방식으로 클라우드 운영 및 인프라 관리에 지속적인 혁신을 가져 올 것입니다.