체중계 없이 체중 감량 여정을 시작한다고 상상해 보십시오. 마치 나침반 없이 미지의 바다를 항해하는 것과 같습니다. 저울은 신뢰할 수 있는 내비게이터 역할을 하여 가시적인 지표를 제공하고 계속 추적합니다.
마찬가지로, 클라우드 비용 최적화 여정은 노력의 영향에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 최적화 전략의 가시적인 이점을 보여주고 계속 추진할 수 있도록 동기를 부여하는 재무 가이드를 곁에 두는 것과 같습니다. 잠재적인 비용 절감 영역을 강조하고 리소스를 효과적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.
새로운 기능?
8.9.3 버전에서 IBM 터보노믹 비용 최적화 노력에 대한 명확하고 정확한 보기를 제공하여 달성된 절감액을 수집하고 계산하는 방식을 점검했습니다.
- 클라우드 공급자 청구서를 활용하여 클라우드 비용에 대한 비용 최적화 작업의 영향을 정확하게 결정합니다. 이 새로운 접근 방식은 더 큰 정확성과 투명성을 보장하여 달성한 실질적인 이점을 효과적으로 보여줍니다.
- 기능이 확장되어 다양한 분야에서 저축과 투자를 포착할 수 있습니다.
계정, 리소스 그룹, 지역 및 작업 유형을 포함한 범주(중
기타). 이 추가 세분화를 통해 요인을 더 잘 이해할 수 있습니다.
비용 최적화 노력에 영향을 주어 정보에 입각한 의사 결정 가능
및 목표 개선
저축/투자 모델의 원동력
절약 실현을 이해하는 것은 다음 조건 중 하나가 충족될 때까지 작업 실행에서 절약을 계속 생성한다는 것을 정의하는 것으로 시작됩니다.
- 현재 리소스 비용이 실행 시점의 비용을 초과합니다.
- 리소스가 종료되었습니다.
- 리소스가 제품에서 권장하지 않는 계층으로 조정되었습니다.
그런 다음 이 정의가 저축 워크플로에 적용됩니다.
- 클라우드 리소스에서 작업이 실행되면 적극적으로 추적되며 성공적인 구현 확인을 기다립니다.
- 제품은 매일 클라우드 공급자의 항목별 청구서를 구문 분석하고 내부에 저장합니다. 이 지속적인 프로세스를 통해 최신의 정확한 청구 정보를 얻을 수 있습니다.
- 이 워크플로 내에서 실행된 작업과 자세한 청구 정보 간의 일치 항목을 지속적으로 검색합니다. 이를 통해 취한 조치와 발생한 해당 요금 간의 명확한 상관 관계를 설정할 수 있습니다.
- 실행된 조치와 항목별 청구서 정보 간에 일치하는 항목이 발견되면 실현된 절감액 및/또는 투자액을 계산합니다.
보다 명확한 설명을 제공하기 위해 이 개념의 적용을 보여주는 예를 살펴보겠습니다.
고려 가상 머신(VM) 초기 비용은 하루 $2입니다. 1일차부터 시작하여 연속된 날에 XNUMX개의 조정 작업이 실행된다고 가정합니다.
- 0일: VM의 초기 비용은 $2/일입니다.
- 1일차: 확장 작업이 실행되어 비용이 $5/일로 증가합니다.
- 투자: $5 – $2 = $3
- 저축 : $ 0
- 2일차: 축소 작업이 실행되어 비용이 $4/일로 줄어듭니다.
- 투자: $4 – $2 = $2
- 저축: $5 – $4 = $1
- 3일차: 또 다른 축소 작업이 실행되어 비용을 하루에 2달러로 추가로 줄입니다.
- 투자: $2 – $2 = $0
- 저축: $5 – $2 = $3
- 4일: 작업이 실행되지 않습니다.
- 투자: $0
- 저축: 여전히 $3
이 예를 분석하면 정의된 가치 실현 개념이 어떻게 적용되는지, 각 단계에서 이루어진 투자와 그에 따른 절감액을 계산할 수 있습니다. 이 프로세스는 실행된 확장 작업이 VM 비용에 미치는 정확한 재정적 영향을 캡처합니다.
위젯은 청구 제품군, 계정 및 리소스 그룹과 같은 다양한 보기에서 기본적으로 사용할 수 있는 클라우드 경영진 대시보드 내에서 편리하게 액세스할 수 있습니다. 기본 보기 외에도 사용자는 이러한 위젯을 지원되는 엔터티 유형에 수동으로 추가하거나 사용자 지정 대시보드를 생성할 수 있는 유연성이 있습니다. 이 사용자 지정을 통해 다양한 '그룹화 기준' 범주를 사용하여 맞춤형 통찰력을 얻을 수 있으므로 고유한 요구 사항에 맞는 데이터를 효율적으로 모니터링하고 분석할 수 있습니다.
다음 단계
IBM 터보노믹 가상 머신 스케일링, 데이터베이스 스케일링, 낭비되는 스토리지 삭제 및 볼륨 스케일링을 포함하여 다양한 최적화 조치로 인한 비용 절감 및 투자를 포착합니다. 또한 다음과 같이 널리 사용되는 PaaS 서비스를 최적화함으로써 얻을 수 있는 영향도 포착합니다. Azure App 서비스.
이는 진행 중인 여정이며 지원을 지속적으로 확장하여 클라우드 비용 최적화에 투자한 노력을 검증합니다. 우리는 비용에 민감한 관행의 지속을 장려하고 이해 관계자에게 최적화의 가치를 입증하는 것을 목표로 합니다.
IBM Turbonomic을 사용한 클라우드 비용 최적화에 대해 자세히 알아보기
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