Chapter 5. 클라우드 비용 청구서의 구성
클라우드 서비스를 이해하고 비용 최적화를 달성하기 위해서는 클라우드 비용 청구서(Billing)의 구조를 명확히 이해하는 것이 필수적입니다.
이 장에서는 클라우드 청구서의 구성 방식을 살펴보고, 각 항목들이 어떤 방식으로 나타나는지, 그리고 그 데이터를 통해 FinOps를 어떻게 수행할 수 있는지 알아봅니다.
☁️ 클라우드 청구서의 3가지 유형
클라우드 제공 업체들이 청구 데이터를 제공하는 방식은 크게 세 가지입니다.
| 방식 | 특징 |
| 인보이스(Invoice) | 재무회계를 위한 기본적인 월 단위 요약 데이터로, FinOps 수행에는 부적합함 |
| 클라우드 네이티브 도구 | AWS Cost Explorer와 같은 제공업체의 자체 분석 도구로, 단일 클라우드 환경에서 초보적 분석 용도로 적합함 |
| 상세한 비용 및 사용 데이터 | AWS의 CUR(Cost and Usage Report)나 GCP의 BigQuery Export처럼 상세한 리소스 및 시간 단위 데이터 제공. FinOps에 가장 유용하지만 복잡하고 데이터 분석 기술이 요구됨 |
🔍 클라우드 비용 청구 데이터의 복잡성
- AWS만 해도 2023년 기준 79만 개 이상의 제품 SKU가 존재하며, 매달 수십억 개의 개별 항목이 데이터로 쌓임
- 데이터가 방대하기 때문에 전문 지식을 갖춘 FinOps 전문가가 필요함
- 월 단위의 인보이스와 상세 비용 데이터 간에는 정확한 일치를 기대하기 어렵고, 각각의 용도를 명확히 해야 함
📋 비용 데이터의 기본 구성
청구서 데이터는 다음의 기본 구성 요소를 포함합니다.
- 시간 단위(사용 기간)
- 사용된 자원의 양(Quantity)
- 청구된 요금(단가)
- 지역(Region)
- 리소스 ID 및 메타데이터(계정, 프로젝트, 태그 등)
이러한 구성 요소를 통해 비용이 어떤 요인으로 발생했는지 구체적으로 분석할 수 있습니다.
🕒 클라우드 비용은 ‘시간’ 단위로 이루어진다
- 클라우드 비용 청구는 기본적으로 시간 단위 기반으로 이루어집니다.
- 예: 컴퓨팅 인스턴스 사용료는 “실제 작동 시간 × 시간당 요금”으로 계산됩니다.
- 비용은 “자원이 실제로 사용되었는가?”가 아니라, “켜져 있었는가?“를 기준으로 합니다.
🔎 작은 비용의 누적 효과
- 아주 작은 비용도 시간이 지나면서 누적되면 큰 비용이 됩니다.
- 하루 5천 달러짜리 미사용 인스턴스가 방치되면 한 달에 15만 달러(약 1억 8천만원)의 추가 비용이 발생할 수 있습니다.
- FinOps는 데이터 기반 자동화된 분석을 통해 이런 미세한 변화를 빠르게 감지해야 합니다.
📖 클라우드 비용 청구서 발전 과정(AWS 사례)
클라우드 비용 청구서는 점진적으로 발전해 왔습니다.
| 연도 | 데이터 형태 | 발전 내용 |
| 2008 | 인보이스 | 월별 요약 데이터 |
| 2010 | Consolidated Billing | 여러 계정의 청구서 통합 |
| 2012 | CAR | 태그와 계정별 월별 비용 할당 가능 |
| 2013 | DBR | 서비스 단위 월 내 시간대별 비용 |
| 2014 | DBR-RT | 리소스와 태그별 시간 단위 세부 비용 |
| 2017~현재 | CUR | 더욱 정밀한 JSON 기반 데이터로 예약 인스턴스 활용도 정확히 확인 가능 |
⏰ ‘시간 단위’ 데이터의 중요성
- 예약 인스턴스(RI), Savings Plan(SP) 등 할인 계획을 위해서는 월 단위가 아닌 시간 단위(혹은 초 단위)의 세부 데이터가 필수적입니다.
- 클라우드 비용 최적화는 정밀한 데이터를 기반으로 이루어져야만 정확한 의사결정이 가능합니다.
⚠️ 월별 비용 비교의 함정
- 1월과 2월은 일수가 다르기 때문에, 무작정 월별로 비용을 비교하면 잘못된 판단을 내릴 수 있습니다.
- 같은 길이의 기간(예: 30일 단위, 시간 단위)으로 비용을 비교해야 정확한 효율성을 측정할 수 있습니다.
💵 달러는 같지 않다
- 같은 자원이라도 할인 적용 여부나 사전 지불(Amortized Cost)의 여부에 따라 요금이 달라질 수 있습니다.
- 정확한 비용 계산과 비용 배분을 위해서는 사전 지불한 비용까지 포함하여 산정하는 것이 중요합니다.
🔧 비용 최적화의 두 가지 주요 방법
클라우드 비용 최적화는 크게 두 가지 방식으로 접근합니다.
- 사용량 감소 (Usage Reduction): 필요 없는 자원 정리, 적정 사이징(Rightsizing), 자동 스케일링 등
- 요금 절감 (Rate Reduction): 예약 인스턴스(RI), Savings Plan(SP), 커밋 사용 할인(CUD) 등 사전 약정을 통해 단가를 낮추는 방식
📌 비용 최적화의 역할 분담 전략
- 사용량 감소(Usage Reduction)는 분산된 엔지니어링 팀이 담당하는 것이 가장 효율적입니다. 팀이 직접 관리하는 리소스이기 때문입니다.
- 요금 절감(Rate Reduction)는 중앙화된 FinOps 팀에서 관리해야 합니다. 전체 조직의 리소스를 보면서 전략적으로 예약 및 할인 계약을 관리할 수 있기 때문입니다.
✅ 결론 및 핵심 정리
- 클라우드 청구서 데이터는 매우 세부적이며 복잡하지만, 이를 제대로 이해하면 강력한 비용 분석과 최적화 도구로 활용 가능합니다.
- 비용은 시간 단위를 기반으로 계산되며, 작은 비용 변화도 주의 깊게 살펴야 합니다.
- 사용량 감소는 각 현업 엔지니어링 팀이, 요금 절감은 중앙 FinOps 팀이 관리하는 것이 이상적입니다.
