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클라우드 할인 정책 전격 비교! 내게 맞는 '갓성비' 요금제는?

2020. 7. 7. 09:30


CSP(Cloud Service Provider)의 서비스 포트폴리오를 살펴본 지난 편(Part 1. 클라우드 서비스 프레임워크, Part 2. 클라우드 서비스 포트폴리오)에 이어 이번에는 CSP가 제시하는 비용 할인 정책에 대해 이야기하도록 하겠습니다.


● [지난편 보기] 멀티 클라우드 시대, 클라우드 서비스 '잘알'이 되려면?


CSP의 서비스 포트폴리오와 그 비용을 비교하는 것은 클라우드 도입에 앞서 가장 중요한 일 중 하나입니다. 기업의 워크로드 환경이나 애플리케이션에 가장 적합한 포트폴리오를 선택해 최적의 요금제를 적용해야 클라우드 도입 효과를 극대화할 수 있기 때문입니다.



 Part 3. 클라우드 비용 할인 정책


CSP의 요금제는 크게 쓴 만큼만 지불하는 On-Demand 방식, 1년 혹은 3년간 약정해 지불하는 RI(Reserved Instance, 예약 인스턴스) 방식, 그리고 각 CSP가 제시하는 비용 효율화 모델로 나뉩니다. 그럼 이제부터 클라우드 비용 할인 조건, 할인 범위, 지불 옵션에 대해 상세히 살펴보겠습니다.


3.1 약정 없이 쓴 만큼만 지불하는 On-Demand


On-Demand는 약정 없이 쓴 만큼만 지불(Pay as you go)하는 방식입니다. 선결제 금액이나 장기 약정 없이 사용 가능하며, 인스턴스 생성 시 과금이 시작되고 종료하면 정산됩니다. 예측할 수 없거나 중단되어서는 안 되는 애플리케이션의 경우,  처음으로 개발 또는 시험 중인 애플리케이션에 적합합니다.


3.2 일정한 사용이 예상되는 자원을 위한 약정 기반 요금제


l CSP Public Pricing 할인 정책 비교 


● RI(Reserved Instance) - AWS, MS Azure

RI는 일정 기간 인스턴스를 예약해서 사용하는 일종의 약정 할인과 같은 방식입니다. RI 옵션은 1년 또는 3년 단위로 가입할 수 있는데, 계약 기간이 길수록 더 많은 할인을 받을 수 있습니다.


AWS의 경우 요금의 전부(Upfront)나 일부를 선결제(Partial Upfront)하는 경우, 선결제가 없는(No Upfront) 경우에 비해 추가 할인이 가능합니다. 반면 Azure는 추가 비용 없이도 선결제와 동일한 금액의 월별 결제 옵션을 사용해 선결제에 대한 부담을 줄일 수 있습니다.


RI 방식을 통해 사용자는 On-Demand 방식 대비 저렴하게 서비스를 이용할 수 있습니다. 워크로드 수요가 일정한 경우라면 RI를, 반대로 워크로드 수요가 가변적인 환경이라면, 일부만 RI로 운영하고, 나머지는 On-Demand 방식으로 이용하는 것이 합리적입니다. 이는 초기부터 전체에 RI를 적용하는 것이 아니라 일정 기간 운영을 통해 최적의 RI 정책을 수립하는 것을 의미합니다.


● Savings Plans - AWS

Savings Plans는 AWS에서 작년 말에 공개한 비교적 최신의 할인 프로그램입니다. 1년 또는 3년의 일정 사용량 약정(시간당 요금으로 측정)을 조건으로 EC2, Lamda 및 Fargate 사용량에 대해 저렴한 요금을 제공하는 유연한 요금 모델입니다. 얼핏 RI와 유사한 방식으로 보이지만 그림2와 같이 약정의 대상이 다르므로 미리 확인이 필요합니다.


l AWS RI와 Savings Plans 대상 비교 (출처: AWS)


AWS는 Compute Savings Plans와 EC2 Instance Savings Plans 2가지 유형의 Savings Plans를 제공합니다.


Compute Savings Plans는 최대 66%까지 비용을 절감할 수 있는 가장 유연한 요금 모델입니다. 인스턴스 패밀리, 규모, AZ, 리전, OS 또는 테넌시와 관계없이 적용됩니다. 언제든지 인스턴스를 변경하거나, 워크로드를 전환해도 자동으로 Savings Plans 요금을 계속 적용받을 수 있습니다.


EC2 Instance Savings Plans는 각 리전의 개별 인스턴스 패밀리에 대한 사용량 약정을 조건으로 최대 72%의 할인 혜택을 제공하는 요금 모델입니다. Compute Savings Plans와는 다르게 리전을 특정해야 한다는 것과 EC2에만 적용할 수 있다는 제한은 있지만, 할인의 규모가 더 크다는 장점이 있습니다.


l Savings Plans 비교


● CUD(Committed Use Discounts) – GCP(Google Cloud Platform)

GCP의 CUD는 예약 사용에 따른 할인 정책으로 사실상 AWS와 Azure에서 제공하는 RI와 유사한 방식의 프로그램입니다.


사용할 기간과 VM 인스턴스 자원 구성을 선택해 미리 약정함으로써 할인을 받을 수 있습니다. 다만, CPU와 메모리 수치가 결정된 컴퓨팅 인스턴스 타입 중 하나를 선택하는 것이 아니라 CPU 코어 수와 메모리 용량을 직접 선택해 약정하는 방식이라는 점이 다릅니다.


3.3 CSP별 비용 효율화 모델


● AWS의 SPOT Instance

AWS SPOT Instance는 사전 약정 없이 On-demand 요금보다 최대 90% 절감된 비용으로 사용할 수 있는 EC2 인스턴스입니다. 주로 개발이나 테스트 또는 상태 비저장을 허용하는 웹 서비스, 이미지 랜더링, 빅데이터 분석, 대량의 병렬 계산 등에 적합합니다. 미사용 EC2에 대해 수요와 공급에 따라 가격이 결정되기 때문에 낮은 가격으로 Amazon EC2를 사용할 수 있습니다.


SPOT Instance는 몇 가지 제약조건에 의해 중단될 수 있습니다. SPOT Instance는 첫 번째 가격에 의해 중단될 수 있습니다. SPOT Instance의 시장 가격이 사용자가 제시한 최고 가격을 초과하는 경우 인스턴스는 종료됩니다. 또한 미사용 EC2가 SPOT Instance의 수요를 충족할 만큼 충분하지 않으면 Amazon EC2에서 SPOT Instance를 중단하며 중단되는 순서는 Amazon EC2에서 결정합니다.



따라서 SPOT Instance를 사용할 때는 중단에 대비하는 몇 가지 전략이 필요합니다. AWS에서는 SPOT Instance 종료 시 2분 전에 경고하는 공지를 제공합니다. 종료 공지를 이용해 SPOT Instance의 상태를 모니터링해야 합니다.


적절한 입찰 가격을 제시해야 하며 예상치 못한 인스턴스 종료에 애플리케이션이 대처할 수 있도록 확인해야 합니다. 마지막으로 인스턴스가 종료되더라도 영향을 받지 않을 장소에 중요 데이터를 정기적으로 저장해야 합니다.


● Azure의 AHB(Azure Hybrid Benefit)

Azure로 마이그레이션 할 때 기존 온프레미스 Windows Server 및 SQL Server 라이선스를 보유한 고객에게 가격 혜택을 제공하는 요금제입니다. AHB를 통해 Azure Virtual Machines에서 최대 40%까지, Azure SQL Database에서 최대 55%까지 비용을 절감할 수 있으며, 이러한 절감 비율은 Azure RI와 결합되는 경우 최대 80%까지 증가합니다.


● GCP의 SUD(Sustained Use Discounts)

GCP는 클라우드 사용이 많을수록 혜택이 커지는 지속 이용 할인 요금제를 지원합니다. SUD 요금제는 특정 패밀리 내 인스턴스의 월 기준 730시간 사용에 기초해 요금 할인을 제공하는 정책으로, 별도 계약 없이 자동으로 혜택을 누릴 수 있습니다.



별도의 정책을 사용하지 않고도 Google Compute Engine을 사용하기만 하면 최대 30%를 할인해 주는 정책입니다. Google Compute Engine 리소스 중 하나를 월 25%를 넘는 시간 동안 실행하면 이 인스턴스에서 사용한 시간 중 증가분에 대해 자동으로 할인을 제공합니다.


이상으로 CSP가 제공하는 비용 할인 정책에 대해 알아보았습니다. 사용한 만큼만 지불하는 On-Demand를 기반으로, 사용량을 예측해 할인을 지원하는 약정 기반의 요금제와 클라우드 자원을 비용 효율적으로 이용할 수 있는 모델로 나누어 설명했습니다.


다음에는 클라우드 연재 마지막으로 클라우드 비용 관리에 대해 알아보겠습니다.


글 l LG CNS Entrue Consulting 클라우드그룹


 

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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS

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