Chapter 13. 정확한 비용 예측(Accurate Forecasting)
비용 예측(Forecasting)이란, 과거 지출 추세와 향후 계획을 바탕으로 미래의 클라우드 지출을 예상하는 것입니다. 정확한 비용 예측은 클라우드 예산을 관리하고 비즈니스 의사결정을 지원하는 데 필수적이지만, FinOps에서 가장 어려운 업무입니다.
이 장에서는 왜 비용 예측이 어려운지, 어떤 방법과 모델로 정확도를 높일 수 있는지 살펴봅니다.
💡 클라우드 비용 예측이 어려운 이유
기존의 전통적 IT 예측(데이터 센터 기반)은 대부분 고정 비용이 크고, 연 1회 수준의 주기로 진행되었습니다. 하지만 클라우드는 변동 비용 비율이 높고, 수많은 엔지니어와 코드가 인프라를 실시간으로 소비하기 때문에 정확한 예측이 매우 어렵습니다.
정확한 예측을 위해서는 엔지니어, 재무, 조달(procurement) 간의 협업이 필수입니다.
📌 비용 예측의 현황
클라우드 비용 예측은 FinOps에서도 두 번째로 흔한 과제입니다. FinOps 재단의 조사에 따르면:
- 성숙한 조직들도 예측 정확도가 실제 지출 대비 5~10%의 오차가 발생합니다.
- 덜 성숙한 조직들은 20% 이상의 오차를 보고했습니다.
- 정확한 예측을 위해 자동화와 지속적인 반복 예측이 필요합니다.
📑 비용 예측 방법론
비용 예측을 위한 세 가지 기본 방법론은 다음과 같습니다.
1. 단순 예측(Naive Forecasting)
- 이전 기간의 지출을 다음 기간에도 동일하게 적용하는 방식.
- 클라우드 비용에는 적합하지 않음.
2. 추세 기반 예측(Trend-based Forecasting, Univariate)
- 과거 데이터를 기반으로 통계적 기법(선형 회귀 등)을 사용하여 추세를 연장하는 방식.
- 외부 요인을 고려하지 않음.
3. 비즈니스 드라이버 기반 예측(Driver-based Forecasting, Multivariate)
- 클라우드 지출에 영향을 주는 다른 비즈니스 지표(사용자 수, 마케팅 계획 등)를 반영하여 예측하는 방식.
- 가장 정확도가 높고 선호되는 방법론.
🔍 비용 예측 모델(Forecasting Models)
예측 모델은 다음과 같이 구분할 수 있습니다.
- 머신러닝 모델(Machine Learning)
딥러닝이나 통계 기반 모델 등을 활용하는 방식으로, 여러 모델을 시험하며 최적의 모델을 찾는 것이 좋습니다. - 복합 예측(Composite Forecast)
여러 예측 결과를 평균 내어 사용하는 방식으로 정확도를 높입니다. - 정적 예측(Static Forecast)
연 1회와 같이 정해진 기간 동안 한번 만들어진 예측으로, 클라우드 비용에 적합하지 않습니다. - 롤링 예측(Rolling Forecast, 권장 방식)
주간, 월간 등 정기적으로 데이터를 갱신하여 더 정확한 예측을 유지합니다.
🎯 클라우드 비용 예측의 주요 도전 과제
1️⃣ 수동 vs 자동 예측
- 초기에 수동(스프레드시트)을 사용하지만, 비용이 커질수록 자동화된 예측 도구로 전환이 필수입니다.
2️⃣ 정확도 문제(Inaccuracies)
- 계절성(seasonality), 이상치(anomalies) 등을 다룰 수 있는 모델이 필요합니다.
3️⃣ 세부성(Granularity)
- 전체 비용 수준에서만 예측하면 정확성을 잃으므로, 계정, 애플리케이션 단위 등 세부 수준의 예측이 필요합니다.
- 일반적으로 Bottom-up 방식(가장 세부적인 항목에서 위로 집계)이 정확도가 높습니다.
📅 예측 주기의 중요성
클라우드는 변화 속도가 매우 빠르므로, 자주(매주 또는 매월) 예측을 갱신하는 것이 정확성 유지에 중요합니다.
예를 들어, 엔지니어의 하루 $10의 추가 지출 결정이 1년이면 $3,500이 될 수 있으며, 이는 예측 오차로 누적됩니다.
🗣️ 명확한 커뮤니케이션
- 재무팀뿐만 아니라 엔지니어와의 협업이 필수적입니다.
- 엔지니어가 앞으로의 인프라 변경사항을 FinOps팀과 공유하도록 해야 정확도가 높아집니다.
🚧 신규 프로젝트의 영향
- 대형 프로젝트(데이터센터에서 클라우드로의 마이그레이션 등)는 자동화된 모델이 예측할 수 없으므로, 수동으로 추가 비용을 예측에 반영해야 합니다.
- 클라우드 공급자의 비용 계산기를 활용하거나 기존의 유사 워크로드를 참조하면 좋습니다.
📉 비용 최적화가 예측에 미치는 영향
- FinOps 초기에 대규모 비용 절감이 일어날 수 있으며, 이를 예측 모델에 반영하지 않으면 큰 오차가 발생합니다.
- 최적화가 안정된 이후에는 자연스러운 비용 증가 추세를 다시 예측에 반영해야 합니다.
🎯 예산 관리와 비용 예측의 관계
- 예산은 예측을 바탕으로 설정되어야 합니다.
- 실제 지출이 예측과 다를 경우, 신속하게 원인을 파악하고 대응합니다.
- 예산을 통해 혁신을 제한하지 않고, 전략적 투자를 위한 수단으로 활용해야 합니다.
📊 팀 단위의 예산 관리 중요성
- 팀에게 명확한 비용 목표를 부여하면, 팀 스스로 비용 절감을 위해 적극적으로 움직입니다.
- 비용 예산 관리는 FinOps가 단순히 비용을 줄이는 것이 아니라 효율적인 투자와 혁신을 촉진하는 역할임을 인지하게 합니다.
📈 예산 관리의 성숙 단계
예산 관리는 일반적으로 다음의 단계로 발전합니다.
- Level 1: 예산 관리 없음
- Level 2: 작년 비용만큼 예산 설정
- Level 3: 일정 비용 감축 목표 설정
- Level 4 (권장): 단위 경제성(Unit Economics) 기반의 성과 측정
🗝️ 결론 및 요약
정확한 클라우드 비용 예측은 쉽지 않지만, 아래 방법으로 개선할 수 있습니다.
- 정적 예측 대신 롤링 예측을 사용합니다.
- 비즈니스 드라이버를 반영하고 세부적이고 일관된 예측을 합니다.
- 자동화된 예측을 엔지니어 및 재무팀의 피드백과 결합합니다.
- 예측을 기반으로 예산을 설정하고 팀에게 명확히 전달합니다.
다음 장부터는 클라우드 비용 최적화(Optimize Phase)에 대해 자세히 알아보겠습니다.
