AWS Well-Architected 프레임워크와 AWS Trusted Advisor 를 사용한 데이터 기반의 비용 최적화 리뷰

클라우드 환경에서 워크로드를 실행할 때 발생하는 흔한 실수는 온프레미스 환경에서 실행되는 원칙과 사례를 클라우드에 그대로 적용하는 경우입니다. 하지만 온프레미스와 클라우드는 리소스를 프로비저닝하고 소비하는 방식에 아주 뚜렷한 차이가 있습니다. 이러한 차이를 간과한다면 워크로드가 비효율적으로 관리되어 최적의 성능을 발휘하지 못하고 막대한 비용이 낭비될 수 있습니다.

이런 차이를 해결하기 위해 AWS는 AWS Well-Architected 프레임워크에 비용 최적화 요소를 만들었습니다. 비용 최적화 요소는 원하는 비즈니스 목표를 충족하는 동시에 가장 낮은 가격으로 워크로드를 생성할 수 있는 설계 원칙과 모범 사례들이 포함되어 있습니다. 이러한 설계 원칙들은 비용 관점에서 워크로드에 반복적으로 달성할 수 있는 알맞은 수준의 목표와 그와 함께 사용할 패턴의 방향성을 제공합니다.

AWS Well-Architected 프레임워크 리뷰(WAFR)는 비용 최적화를 위한 질문들을 제공함으로써 현재 상태를 비용 관점에서 점검하고, 최적화를 통해 워크로드를 지속해서 개선할 수 있도록 도와줍니다. 리뷰를 진행할 때는 현재 상태를 객관적으로 파악하고 보다 신속하게 최적화를 진행할 수 있도록 구체적인 데이터를 마련하는 것이 중요합니다. 이 데이터를 확보하기 위해서는 AWS Trusted Advisor 및 다른 AWS 서비스들을 활용할 수 있습니다. 이 블로그에서는 AWS Trusted Advisor 와 AWS Well-Architected 툴을 사용하여 어떻게 데이터 기반의 비용 최적화 WAFR을 진행할 수 있는지 살펴보도록 하겠습니다.

AWS Well-Architected 툴을 사용한 비용 최적화

비용 최적화 WAFR 시 AWS Well-Architected 툴은 비용 최적화 설계 원칙에 기반한 질문들을 제공합니다. 가령, 질문 중에 COST 6 “리소스 유형, 크기 및 수 선택을 통해 비용 목표를 어떻게 달성합니까?”가 있습니다. 이는 워크로드가 비즈니스 목표에 요구되는 사항들을 가장 비용 효율적인 유형, 크기, 리소스의 수를 통해 부합되는지 파악할 때 적합한 질문입니다.

이 질문은 비용 최적화 요소의 설계 원칙 중에 하나인 “소비 모델 도입“으로부터 파생된 질문으로, 프로비저닝 된 리소스 비용이 낭비되지 않도록 설계하는 것을 원칙으로 합니다. 이 설계 원칙을 만족하기 위해서는 비용 최적화 요소의 모범사례 중 하나인 “비용 효율적인 리소스“의 “Right Sizing”을 직접적으로 참조하고 있습니다.

WAFR 를 진행하다 보면 특정 영역에서 가시적인 결과를 얻기 위해 사전 데이터들이 필요한 경우가 있습니다. 만약 사전에 취합한 데이터가 없다면 답변을 위한 데이터 발굴 작업으로 WAFR가 더 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 예를 들자면, AWS Lambda와 같은 컴퓨팅 리소스에 대한 Right-sizing이 있습니다. 가장 비용 최적화된 AWS Lambda의 메모리 크기를 확인하려면 일정 기간의 메모리 사용률을 모니터링하고 할당된 총 메모리와 비교해야 합니다.

메모리를 너무 많이 할당하면 사용하지 않는 것(자본 낭비)에 대해 비용을 지불해야 하며, 반대로 너무 적게 할당하면 성능에 부정적인 영향을 미칩니다. 즉, WAFR 시 이러한 사용률에 대한 데이터가 없다면, 해당 데이터들을 어떻게 찾아낼지 혹은 어떻게 모니터링을 구현할지에 대한 대화로 이어질 수 있습니다. 이는 사용량에 맞는 적합한 메모리 크기를 판단하기 위해 추가적인 시간이 필요함을 의미합니다.

AWS Trusted Advisor의 인사이트를 사용한 데이터 기반 리뷰

인사이트를 제공하는 툴 중에 AWS Trusted Advisor를 활용하는 것은 WAFR를 조금 더 효율적으로 진행할 수 있도록 도와줍니다. WAFR을 실질적인 데이터를 기반으로 진행할 수 있을 뿐만 아니라, 보다 신속하게 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. AWS Trusted Advisor는 AWS 환경의 모범 사례를 자동으로 식별하는 기능을 제공합니다. 가령, 사용 중인 모든 AWS 리소스의 비용 최적화를 위해 20개 이상의 자동 검사를 지원합니다. AWS Trusted Advisor는 리소스를 지속적으로 모니터링하여 최적화되지 않은 리소스들을 알려줍니다. 추가 구성이 필요하지 않아 복잡성이 감소하고 확장성이 향상되므로 리소스를 항상 비용 최적화된 방식으로 운영할 수 있도록 도와줍니다.

또한 2022년 5월부터 AWS Trusted Advisor는 AWS Compute Optimizer로부터 4가지 최적화 체크를 추가적으로 제공하여 클라우드 리소스 비용에 대해 더 지능적으로 모니터링합니다. 최적화 검사항목 중 AWS Lambda의 메모리 크기의 최적화 항목은 AWS Lambda의 사용률을 머신 러닝을 활용해 분석한 후, 가장 적합한 메모리 크기를 알려줍니다. 이러한 항목을 통해 AWS Lambda 사용률에 성능을 유지하면서 가장 최적화된 메모리 크기를 찾아낼 수 있습니다. 이러한 AWS Trusted Advisor의 기능은 AWS 비즈니스 서포트 플랜의 일부로 추가 비용 없이 제공됩니다.

이런 정보들을 활용한다면 WAFR 시 정확한 답변을 빠른 시간 안에 얻을 수 있습니다. 위의 AWS Lambda – Right Sizing 예시에서는 어떻게 최적화된 메모리 크기가 할당되었는지 리뷰를 수행하지만 AWS Trusted Advisor에서 제공되는 AWS Compute Optimizer 체크를 이용하면 바로 고객에게 현재 메모리의 할당 상태와 최적화된 메모리 크기까지 권장하여 Right Sizing 결과를 빠르게 도출할 수 있습니다.

이는 고객에게 AWS Lambda 메모리 구성을 변경함으로써 어떻게 비용 최적화가 이뤄지는지에 대한 명확한 경로를 리뷰 과정에서 제공하게 됩니다.

WAFR 시 이러한 데이터를 좀 더 직관적으로 확인하기 위해 AWS Well-Architected 툴 API를 활용할 수 있습니다. AWS Well-Architected 툴 API는 여러 다른 AWS 서비스에서 분석된 데이터들을 추출하고 비용 최적화 WAFR에 사용할 수 있도록 다양한 가능성을 제공합니다.

한 가지 예로는 AWS Well-Architected Lab에서 설명하는 바와 같이 AWS Lambda, AWS EventBridge 같은 AWS 서비스를 활용하여 AWS Well-Architected 툴의 특정 질문의 노트 섹션에 관련 데이터들을 제공해 주는 것 입니다. 검토자와 고객은 이 노트의 정보들을 보며 비용 최적화된 데이터에 기반한 대화를 이어갈 수 있게 됩니다.

WAFR을 통해 신속하게 현재 상황을 파악하고 비용 최적화를 위한 구체적인 방법이 있다면, 워크로드의 전체 라이프사이클을 빠르게 개선할 수 있습니다. 비용 최적화 WAFR은 반복적인 워크로드의 개선 주기의 일부로 사용됩니다. 반복되는 개선 진행과정을 시각화하기 위해 수행한 개선 사항을 파악해야 합니다.

이를 위해 AWS Well-Architected 툴의 마일스톤이라는 메커니즘을 활용하여 리뷰의 시점의 개선 상태를 스냅샷처럼 캡처할 수 있습니다. 마일스톤을 사용하면 확인된 고위험 및 중간 위험 문제(HRI/MRI)의 건 수와 함께 개선 주기마다 WAFR 정보를 기록할 수 있습니다. 워크로드가 지속적으로 개선이 되어가는 과정을 비용 최적화 요소를 위해 식별된 HRI/MRI 수를 확인하여 진행률을 측정할 수 있습니다. 이 숫자가 감소함에 따라 워크로드가 비용 최적화보다 더 나은 것으로 간주됩니다.

마무리

보다 효율적인 Well-Architected Framework Review를 위해서 AWS Trusted Advisor와 같은 AWS 도구에서 제공하는 데이터를 활용할 수 있습니다. 이 블로그에서는 AWS Trusted Advisor와 같은 AWS 서비스를 사용하여 데이터를 추출하고 AWS Well-Architected 툴을 활용해 비용 최적화 AWS Well-Architected 프레임워크 리뷰(WAFR)를 진행하는 방법에 대해 중점적으로 설명하였습니다.

이러한 데이터에 기반한 리뷰 진행 방식을 통해 데이터를 확장하여 워크로드의 다양한 측면을 리뷰할 수 있습니다. AWS Trusted Advisor는 성능, 보안, 내결함성, 서비스 할당량, 그리고 비용 최적화에 대한 검사 항목을 제공합니다. AWS Well-Architected 프레임워크는 비용 최적화, 운영 우수성, 보안, 안정성, 성능 효율성 및 지속 가능성 등 6가지 요소에 걸쳐 있습니다.

따라서 AWS Trusted Advisor를 활용하면 WAFR시 각 요소에 필요한 정보들을 효율적으로 참조할 수 있습니다. 이 접근 방식을 활용하고 AWS Well-Architected 프레임워크를 참조하여 클라우드 전환 시 지속적으로 모범 사례를 적용하시기 바랍니다. WAFR에 도움이 필요한 경우 AWS 영업 팀 혹은 AWS Well-Architected Partner에 문의하실 수 있습니다. 그리고 추가적인 질문이나 코멘트가 필요한 경우 AWS re:Post라는 커뮤니티에 참여하여 도움을 받을 수 있습니다.

– 한장환, AWS Well-Architected Geo Solutions Architect
– 허원, AWS Trusted Advisor Product Manager Tech