쿠버네티스로 애플리케이션을 운영하는 팀이라면 클라우드 비용 청구서를 보며 의아했던 경험이 있으실 것입니다. Cast AI의 2025 Kubernetes Cost Benchmark Report에 따르면, 클러스터는 할당된 CPU의 평균 10%, 메모리의 평균 23%만을 실제로 사용하고 있습니다. 나머지 자원은 비용을 지불하면서도 활용되지 않는 상태입니다. 제대로 관리하지 않으면 쿠버네티스 운영 비용은 예상보다 훨씬 높아질 수 있습니다.
이번 글에서는 쿠버네티스 비용 최적화가 무엇인지, 왜 어려운지, 어디서 비용 문제가 발생하는지, 그리고 Cast AI의 자동화로 어떻게 해결할 수 있는지를 순서대로 살펴보겠습니다.
☑️ 클라우드 비용 최적화 vs. 쿠버네티스 비용 최적화
쿠버네티스 비용 최적화는 클라우드 비용 최적화와 어떻게 다를까요? 종종 함께 논의되지만, 이 두 가지는 인프라의 서로 다른 수준에서 작동합니다. 이 둘을 혼동하면 상당한 비용 절감 효과를 놓칠 수 있습니다.
클라우드 비용 최적화는 적절한 인스턴스 유형 선택, 예약 인스턴스 또는 비용 절감 플랜 활용, VM 크기 최적화, 유휴 리소스 제거, 데이터 전송 비용 최적화 등 광범위한 인프라에 중점을 둡니다. 즉, 공급업체로부터 사용하는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 비용을 절감하는 것입니다.
쿠버네티스 비용 최적화는 이미 프로비저닝된 리소스를 얼마나 효율적으로 사용하는지에 초점을 맞춥니다. 즉, 리소스 요청 및 제한을 조정하고, 빈 패킹 효율성을 개선하고, HPA 및 VPA를 사용하여 워크로드를 적절하게 확장하고, Pod가 과도하게 프로비저닝되지 않도록 해야 합니다. 컨테이너가 실제로 사용하는 CPU 리소스의 두 배를 요청한다면 여전히 비용 낭비입니다.
한편으로, 과도하게 프로비저닝된 쿠버네티스 워크로드는 필요 이상으로 많은 노드를 실행하게 하여 클라우드 비용을 증가시킵니다. 다른 한편으로, 쿠버네티스 리소스 패턴을 제대로 이해하지 않고 무리하게 클라우드 규모를 조정하면 성능 문제나 스케줄링 실패로 이어질 수 있습니다.
이제 이러한 접근 방식의 차이점을 이해했으니, 쿠버네티스 계층에 집중하여 팀이 노드 및 워크로드 전반에서 직면하는 비용 함정을 살펴보겠습니다.
☑️ 쿠버네티스 비용 최적화의 복잡성
컨테이너화 이전에는 리소스 할당 및 비용 관리가 더 간단했습니다. 리소스를 특정 프로젝트나 팀에 쉽게 태그할 수 있어 FinOps 팀이 일반적인 비용 구조를 파악하고 예산을 효과적으로 관리할 수 있었습니다. 벤더 태그를 매핑하고 담당 팀을 식별하면 총 프로젝트 비용을 쉽게 산정할 수 있었습니다.
하지만 쿠버네티스와 기타 컨테이너화 도구가 널리 도입됨에 따라 기존의 비용 할당 및 보고 방식은 점점 더 비효율적이 되고 있습니다. 컨테이너는 수명이 짧고 워크로드가 노드와 클러스터 간에 이동할 수 있기 때문에 비용을 정확하게 할당하기가 어렵습니다. 이러한 특성이 쿠버네티스 비용 최적화를 더욱 복잡하게 만드는 근본적인 이유입니다.
☑️ 쿠버네티스에서 흔히 발생하는 4가지 비용 함정
쿠버네티스 운영 환경에서 비용을 높이는 대표적인 문제는 네 가지입니다.
첫째, 오버프로비저닝입니다. 오버프로비저닝은 필요한 공간이 침실 두 개짜리 아파트인데도 대저택을 임대하는 것과 같습니다. 실제로 사용하지 않는 공간에 대한 비용을 지불하게 되는 것입니다. 이는 필요 이상으로 많은 리소스를 할당할 때 발생하며, 종종 상당한 요금 청구서로 이어집니다. 이러한 문제는 쿠버네티스 워크로드에 대해 높고 고정된 리소스 요청을 설정하고, 실제로는 드물게 또는 전혀 발생하지 않을 수도 있는 피크를 예상할 때 발생합니다. 결과적으로 대부분의 시간 동안 유휴 상태인 용량에 대한 비용을 지불하게 됩니다.
둘째, 잘못된 스케일링입니다. 오토스케일링은 쿠버네티스의 가장 강력한 기능 중 하나이지만, 주의하지 않으면 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다. 모든 것은 쿠버네티스에 내장된 오토스케일링 메커니즘에서 시작됩니다. 이러한 메커니즘을 더욱 세밀하게 구성할수록 낭비가 줄어들고 클러스터 운영 비용이 절감됩니다. VPA(Vertical Pod Autoscaler)는 오버헤드를 줄이기 위해 요청과 제한 구성을 자동으로 조정하는 반면, HPA(Horizontal Pod Autoscaler)는 기존 인스턴스에 할당된 최적의 CPU 또는 RAM에 도달하도록 확장하는 데 중점을 둡니다. 설정한 확장 정책에 따라 피크 시간대에 너무 많은 레플리카를 추가하여 리소스 낭비를 초래하거나, 충분하지 않을 경우 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
셋째, 잘못된 클라우드 인스턴스 선택입니다. 클라우드에서 적절한 인스턴스 유형을 선택하는 것은 매우 중요합니다. 너무 강력하거나 너무 약한 인스턴스를 선택하면 비효율로 이어질 수 있습니다. 컨테이너를 사용하면 리전, 존, 인스턴스 유형 전체에 걸쳐 워크로드를 재스케줄링할 수 있습니다. 컨테이너의 수명은 단 하루로, 가상 머신의 수명에 비하면 매우 짧습니다. 컨테이너 환경의 동적인 특성은 상황을 더욱 복잡하게 만듭니다. 처음에는 적절한 인스턴스들을 선택했을지 모르지만, 여전히 현재 필요에 적합한지 확신할 수 없습니다. 필요 이상으로 강력한 성능을 제공하거나, 반대로 애플리케이션 성능을 저하시킬 수도 있습니다.
넷째, 비용 추적의 혼란입니다. 적절한 도구가 없다면 클라우드 비용을 추적하는 것은 어려운 일이 될 수 있습니다. 예상치 못한 숨겨진 비용을 놓칠 수도 있습니다. 대개는 모호한 청구서만 받게 되고, 돈이 어디에 쓰이는지 정확히 파악하기 어려워집니다. 특히 네트워크 요금처럼 투명성이 떨어지고 세부 내역이 불분명한 비용의 경우 더욱 그렇습니다.
☑️ 비용 초과를 방지하기 위해 무엇을 모니터링해야 할까요?
쿠버네티스 비용을 효과적으로 관리하려면 주요 지표를 모니터링하고 그에 따라 운영을 조정하는 것이 필수적입니다. 다음은 주의 깊게 살펴봐야 할 사항입니다.
일일 지출 및 예상 지출: 예산 관리 철저히 하기
일일 클라우드 사용량을 모니터링하면 월말 예산 문제에서 벗어날 수 있습니다. 클라우드 비용을 효과적으로 관리하려면 모든 데이터를 손쉽게 확인할 수 있어야 합니다. 이를 통해 일일 또는 주간 사용량을 월간 청구액으로 쉽게 계산할 수 있습니다. 일일 사용량 및 리소스 사용량 보고서를 통해 바로 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.
다음은 Cast AI에서 제공하는 일일 지출 보고서의 예시로, 모든 데이터를 한눈에 보여줍니다.
일일 클라우드 비용 보고서의 또 다른 이점은 사용량 개선이 필요한 부분이나 이상치를 파악할 수 있다는 것입니다. 지난 2주 동안 매일 지출한 금액을 확인하고, 클라우드 낭비로 이어질 수 있는 이상치나 비용 급증 현상이 있는지 데이터를 꼼꼼히 검토할 수 있습니다.
자원 활용: 과잉 공급 및 비용 투명성
리소스 사용률을 모니터링하면 과잉 프로비저닝을 방지하고 비용 투명성을 확보할 수 있습니다. 프로비저닝된 CPU당 비용과 요청된 CPU당 비용을 추적하는 것이 좋습니다. 이 두 가지를 구분해야 하는 이유는 무엇일까요?
요청된 CPU 수와 실제로 할당된 CPU 수를 비교하면 차이를 발견하고 요청된 CPU당 비용을 계산할 수 있습니다. 이를 통해 비용 보고의 정확도를 높이고 실제 리소스 활용도를 더 잘 이해할 수 있습니다.
비용 최적화가 되어 있지 않은 Kubernetes 클러스터를 운영하는 경우, 프로비저닝된 CPU와 실제로 요청하는 CPU 사이에 상당한 차이가 발생할 수 있습니다. 즉, 프로비저닝된 CPU에 비용을 지출하면서도 실제로 요청하는 CPU는 극히 일부에 불과하다는 것을 알게 될 것입니다.
예를 들어 설명해 보겠습니다.
다음은 현재 과잉 프로비저닝 비율과 프로비저닝된 리소스, 요청된 리소스, 사용된 리소스에 대한 시간당 평균 비용 분석을 보여주는 보고 솔루션의 예입니다.
다양한 수준에 걸친 과거 비용 배분 내역 확인
조직의 다양한 수준에서 상황을 파악하면 비용 발생 요인과 최적화 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이상적으로는 조직 전체 수준에서 시작하여 노드, 배포, 파드, 심지어 컨테이너 수준까지 특정 클러스터에 이르기까지 여러 수준에 걸쳐 비용 및 리소스 소비에 대한 개요를 파악할 수 있어야 합니다.
당신이 엔지니어링 관리자라고 가정해 봅시다. 재무 운영팀으로부터 클라우드 비용이 또 초과된 이유에 대해 질문을 받았습니다. 예상보다 비용이 더 많이 든 부분은 무엇인가요? 바로 이런 부분에서 과거 비용 배분 내역이 중요한 역할을 합니다. 아래와 같은 보고서를 활용하면 추가 비용의 원인을 파악하는 데 소요되는 시간, 심지어 며칠을 절약할 수 있습니다.
이 보고서는 Kubernetes 사용자가 설정한 할당 그룹별 비용을 보여줍니다.
지난달 Kubernetes 지출 대시보드를 확인하면 네임스페이스 또는 워크로드별 비용 분포를 달러 기준으로 즉시 확인할 수 있습니다. 많은 비용을 사용했지만 실제로는 아무것도 하지 않는 워크로드가 보이시나요? 이러한 워크로드는 유휴 워크로드로, 클라우드 낭비의 주요 원인입니다.
☑️ Kubernetes 비용 최적화 자동화
쿠버네티스 비용을 수동으로 관리하는 것은 악몽과도 같을 수 있습니다. 이러한 일반적인 함정을 피하려면 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 기반으로 한 견고한 비용 분석 프로세스가 필요합니다.
다음은 그 예시입니다.
쿠버네티스 클라우드 비용을 관리하기 위해 수동 전략에 의존하는 것은 위험합니다. 수동 방식은 일반적으로 시간이 많이 소요되고 오류 발생 가능성이 높으며, 규모가 커짐에 따라 유지 관리가 어렵습니다.
다행히 자동화 솔루션을 사용하면 실시간으로 리소스를 세밀하게 조정할 수 있습니다. 자동화된 쿠버네티스 비용 최적화 도구를 배포하면 많은 골칫거리를 줄일 수 있습니다. 무엇보다도, 이 도구를 통해 비즈니스에서 가장 중요한 것, 즉 고객에게 고품질 서비스를 제공하는 데 집중할 수 있습니다. 아무리 훌륭한 수동 최적화 작업을 해왔더라도 자동화는 팀의 노력과 시간을 덜 요구하면서 훨씬 더 나은 결과를 가져다줍니다.
☑️ Cast AI가 Kubernetes 비용 문제를 해결하는 방식
이러한 자동화를 가능하게 하는 것이 바로 Cast AI입니다. 전 세계 2,100개 이상의 기업이 사용하는 쿠버네티스 비용 최적화 자동화 플랫폼으로 조직 전체 클러스스터 수준의 리소스 사용량을 모니터링하고, 리소스 할당을 자동화하고, 다운타임 없이 즉시 확장할 수 있습니다.
Cast AI의 주요 기능은 앞서 살펴본 비용 문제들을 자동화로 직접 해결합니다.
이러한 기능들이 실제 운영 환경에서 어떤 결과를 가져오는지, Bud의 사례를 통해 확인해 보겠습니다.
☑️ 실제 환경에서의 자동화된 Kubernetes 비용 최적화 사례: Bud
영국에 본사를 둔 금융 서비스 회사인 Bud는 금융 데이터를 개선하여 금융 서비스 부문의 LLM에 실행 가능한 인사이트와 이해하기 쉬운 입력값을 제공합니다.
Bud는 처음에는 클라우드 비용의 할당 및 지출에 대한 가시성을 높이는 것을 목표로 삼았습니다. 그러나 팀이 이러한 비용을 최적화하기 위한 조치를 취하기 시작하면서, 향후 수동 확인이 필요하지 않도록 하면서 리소스 활용도를 높이는 데 초점을 맞추게 되었습니다. 이것이 자동화 솔루션을 도입하자는 아이디어로 이어졌습니다.
Bud는 Cast를 사용하여 리소스를 자동으로 확장 및 축소하고 워크로드 요청 및 제한을 설정하여 리소스 활용률을 높이고 클라우드 낭비를 제거합니다. Bud의 워크로드 자동 스케일러는 워크로드를 적정 규모로 조정하고 CPU 요청을 줄이며 새로운 비용 절감 효과를 제공하여 CPU 및 메모리 활용률을 최대 93%까지 획기적으로 향상시킵니다.
위 이미지는 워크로드 오토 스케일러가 컴퓨팅 클러스터 비용에 미치는 영향을 보여줍니다.
위 이미지는 Cast를 통합한 후 시간당 CPU 요청량이 감소한 것을 보여줍니다.
☑️ 자주 묻는 질문
Q. Kubernetes 비용 최적화란 무엇인가요?
A. Kubernetes 비용 최적화는 성능을 유지하면서 인프라 비용을 줄이기 위한 전략을 의미합니다. 조직이 사용하지 않거나 충분히 활용하지 못하는 Kubernetes 클라우드 리소스에 상당한 비용을 낭비하는 경우가 많기 때문에 중요합니다.
Q. 클라우드 비용 최적화에 활용할 수 있는 도구는 무엇인가요?
A. AWS Cost Explorer, Azure Cost Management, Google Cloud Recommender 같은 도구가 비용 가시성과 최적화 권고를 제공합니다. 여기에 더해 Cast AI 같은 자동화 솔루션은 리소스 활용률을 획기적으로 높이고 클라우드 비용 낭비를 줄이는 데 핵심적인 역할을 합니다.
Q. 클라우드 비용 낭비의 주요 원인은 무엇인가요?
A. 오버프로비저닝, 유휴 컴퓨트 인스턴스, 비효율적인 데이터 스토리지, 과도한 데이터 전송, 잘못 구성된 오토스케일링 정책이 주요 원인입니다.
Q. 클라우드 비용 최적화의 주요 과제는 무엇인가요?
A. 클라우드 지출에 대한 가시성 부족, 동적 워크로드 관리 어려움, 오버프로비저닝 방지, 복잡한 가격 모델 대응, 멀티클라우드 환경에서의 비용 최적화 조율이 대표적인 과제입니다.
Q. 오토스케일링이 클라우드 비용 최적화에 어떻게 도움이 되나요?
A. 오토스케일링은 실시간 수요에 따라 리소스 용량을 자동으로 조정해 필요한 만큼만 비용을 지불하도록 합니다. 이를 통해 오버프로비저닝을 방지하고 사용량이 낮은 시간대의 비용을 낮출 수 있습니다.
Q. 워크로드가 비용 효율적으로 운영되는지 어떻게 확인하나요?
A. 워크로드 요구 사항을 지속적으로 모니터링하고 CPU·메모리 요청값과 제한값을 적절히 설정해야 합니다. 이를 통해 OOM 킬 같은 장애 없이 최적의 상태로 운영할 수 있습니다.
Q. 클라우드 스토리지 비용은 어떻게 최적화하나요?
A. 데이터 접근 빈도에 맞는 스토리지 티어를 선택하고, 사용하지 않는 데이터를 정기적으로 삭제하며, 저장 파일을 압축하거나 중복 제거하는 방식으로 스토리지 비용을 줄일 수 있습니다.
Q. Kubernetes 비용 최적화를 어디서부터 시작해야 하나요?
A. 모니터링 도구를 활용해 현재 지출을 파악하고 가장 많은 리소스를 소비하는 워크로드를 먼저 파악합니다. 이후 유휴 리소스 제거, 과도한 리소스 요청 조정 같은 즉각적인 개선 작업을 우선 진행한 뒤, 오토스케일링 정책 고도화 같은 심화 전략으로 확장하는 것이 권장됩니다.
쿠버네티스 환경에서 비용 최적화는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 엔지니어들은 요청 및 제한 사항을 구성하고 클라우드 제공업체 서비스의 복잡성을 이해하는 데 몇 시간, 심지어 며칠씩 소비합니다. DevOps 팀은 기술 구현 세부 사항에 너무 몰두한 나머지 프로젝트의 재정적 진행 상황을 파악하지 못하는 경우가 많습니다. DevOps 작업을 자동화하면 반복적이고 대량으로 처리해야 하는 작업의 부담이 줄어들어 창의성과 혁신을 더욱 발휘할 수 있습니다. 또한 팀은 전문성을 활용하여 더욱 복잡한 문제를 해결하고, 새로운 기능을 개발하며, 고객 가치를 향상시키는 데 집중할 수 있습니다.
클라우드네트웍스는 Cast AI의 공식 파트너로, Kubernetes 환경의 클라우드 비용 절감 및 자동화 도입을 지원합니다. 도입 검토나 기술 문의는 클라우드네트웍스로 연락해 주세요.
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