# 비용 효율적인 리소스
**Topics**
+ [COST 5. 서비스를 선택할 때 비용을 어떻게 평가하나요?](cost-05.md)
+ [COST 6. 리소스 유형, 크기 및 수 선택을 통해 비용 목표를 어떻게 달성하나요?](cost-06.md)
+ [COST 7. 비용 절감을 위해 요금 모델을 어떻게 사용하나요?](cost-07.md)
+ [COST 8. 데이터 전송 요금을 위한 계획은 어떻게 되나요?](cost-08.md)
# COST 5. 서비스를 선택할 때 비용을 어떻게 평가하나요?
Amazon EC2, Amazon EBS 및 Amazon S3는 기본 구성 AWS 서비스입니다. Amazon RDS 및 Amazon DynamoDB와 같은 관리형 서비스는 더 높은 수준이거나 애플리케이션 수준의 AWS 서비스입니다. 기본 구성 서비스와 관리형 서비스를 적절히 선택하여 이 워크로드의 비용을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 관리형 서비스를 사용하면 관리 및 운영 고정 비용을 상당 부분 줄이고, 애플리케이션 및 비즈니스 관련 활동에 집중할 수 있습니다.
**Topics**
+ [COST05-BP01 조직의 비용 요구 사항 파악](cost_select_service_requirements.md)
+ [COST05-BP02 워크로드의 모든 구성 요소 분석](cost_select_service_analyze_all.md)
+ [COST05-BP03 각 구성 요소의 철저한 분석 수행](cost_select_service_thorough_analysis.md)
+ [COST05-BP04 비용 효율적인 라이선스가 포함된 소프트웨어 선택](cost_select_service_licensing.md)
+ [COST05-BP05 조직의 우선순위에 따라 비용을 최적화할 이 워크로드의 구성 요소 선택](cost_select_service_select_for_cost.md)
+ [COST05-BP06 시간별로 사용량이 달라지는 경우 비용 분석 수행](cost_select_service_analyze_over_time.md)
# COST05-BP01 조직의 비용 요구 사항 파악
팀원과 협의하여 이 워크로드의 비용 최적화와 기타 원칙(예: 성능, 신뢰성) 사이의 균형을 정의합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 높음
## 구현 가이드
대부분의 조직에서 정보 기술(IT) 부서는 여러 소규모 팀으로 구성되어 있으며, 팀마다 팀원의 전문성과 기술을 반영하여 고유한 과제와 중점 영역을 가지고 있습니다. 조직의 전반적인 목표, 우선순위, 세부 목표 및 각 부서 또는 프로젝트가 이러한 전반적인 목표에 어떻게 기여하는지 이해해야 합니다. 인력, 장비, 기술, 자재 및 외부 서비스를 포함한 모든 필수 리소스를 분류하는 것은 조직 목표를 달성하고 종합적인 예산 계획을 수립하는 데 매우 중요합니다. 비용 식별 및 이해를 위해 이러한 체계적인 접근 방식을 채택하는 것은 조직에서 현실적이고 강력한 비용 계획을 수립하는 데 필수적입니다.
워크로드에 사용할 서비스를 선택할 때는 조직의 우선순위를 이해하는 것이 중요합니다. 비용 최적화와 기타 AWS Well-Architected Framework 원칙(예: 성능 및 신뢰성) 사이에서 균형을 맞춥니다. 이 프로세스는 조직의 목표, 시장 상황 및 운영 역학의 변화를 반영하기 위해 체계적이고 정기적으로 수행되어야 합니다. 완전한 비용 최적화 워크로드는 조직의 요구 사항과 가장 일치하는 솔루션을 의미하며 꼭 비용이 가장 낮은 솔루션이 아닐 수 있습니다. 조직 내 모든 팀(예: 제품, 비즈니스, 기술, 재무)과 회의를 통해 정보를 수집합니다. 주력할 영역을 결정하거나 수행할 조치를 선택할 때 정보를 토대로 결정을 내릴 수 있도록 상충하는 이해관계나 대안 사이에서 장단점의 영향을 평가합니다.
예를 들어, 비용 최적화보다 새로운 기능의 시장 출시를 앞당기는 데 더 역점을 둘 수 있습니다. 아니면 데이터 유형에 최적화된 데이터베이스로 마이그레이션하고 애플리케이션을 업데이트하는 대신, 시스템 마이그레이션 작업을 간소화하기 위해 비관계형 데이터용 솔루션으로 관계형 데이터베이스를 선택할 수도 있습니다.
### 구현 단계
+ ** 조직의 비용 요구 사항 파악:** 제품 관리, 애플리케이션 소유자, 개발 및 운영 팀, 관리 및 재무 역할 등 조직의 다양한 팀원을 만납니다. 이 워크로드와 그 구성 요소에 대해 Well-Architected 원칙의 우선순위를 정합니다. 원칙을 순서대로 나열해야 합니다. 각 원칙에 가중치를 더할 수도 있습니다. 이를 통해 원칙에 얼마나 더 많은 초점이 맞춰져 있는지 또는 두 원칙 사이에 초점이 얼마나 비슷한지 알 수 있습니다.
+ **기술적 부채 해결 및 문서화:** 워크로드 검토 중에 기술 부채를 해결합니다. 백로그 항목을 문서화하여 향후 워크로드를 재검토합니다. 워크로드를 리팩터링 또는 다시 설계하여 한층 더 최적화하는 것을 목표로 합니다. 장단점을 다른 이해관계자에게 명확하게 전달하는 것이 중요합니다.
## 리소스
**관련 모범 사례:**
+ [REL11-BP07 가용성 목표 및 가동 시간 서비스 수준에 관한 계약(SLA)을 충족하도록 제품 설계](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/rel_withstand_component_failures_service_level_agreements.html)
+ [OPS01-BP06 장단점 평가](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/operational-excellence-pillar/ops_priorities_eval_tradeoffs.html)
**관련 문서:**
+ [AWS 총 소유 비용(TCO) 계산기](https://aws.amazon.com/tco-calculator/)
+ [Amazon S3 storage classes](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/)
+ [클라우드 제품](https://aws.amazon.com/products/)
# COST05-BP02 워크로드의 모든 구성 요소 분석
현재 크기나 비용을 막론하고 모든 워크로드 구성 요소가 분석되도록 해야 합니다. 검토 작업은 현재 비용과 예상 비용 등의 잠재적인 이점을 반영해야 합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 높음
## 구현 지침
조직에 비즈니스 가치를 제공하도록 설계된 워크로드 구성 요소에는 다양한 서비스가 포함될 수 있습니다. 각 구성 요소에 대해 비즈니스 요구 사항을 해결하기 위해 특정 AWS 클라우드 서비스를 선택할 수도 있습니다. 이 선택은 이러한 서비스에 대한 친숙도나 사용 경험 등 여러 요인의 영향을 받을 수 있습니다.
[COST05-BP01 조직의 비용 요구 사항 파악](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/cost-optimization-pillar/cost_select_service_requirements.html)에서 언급한 대로, 조직의 요구 사항을 파악한 후 워크로드의 모든 구성 요소를 철저히 분석합니다. 현재 및 예상 비용과 크기를 고려하여 각 구성 요소를 분석합니다. 수명 주기 동안 발생할 수 있는 워크로드 절감 효과와 비교하여 분석 비용을 고려합니다. 이 워크로드의 모든 구성 요소를 분석하는 데 드는 노력은 구성 요소를 최적화함으로써 예상되는 잠재적 절감 또는 개선 효과에 상응해야 합니다. 예를 들어 제안된 리소스의 비용이 월 10 USD이고 과소 예측된 로드가 월 15 USD를 초과하지 않는 경우, 비용을 50%(월 5 USD) 절감하기 위해 들여야 하는 하루분의 노력이 시스템 수명 동안 얻을 수 있는 잠재적 이점보다 더 클 수 있습니다. 더 빠르고 효율적인 데이터 기반 추정을 사용하면 이 구성 요소에 대해 전반적으로 가장 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
워크로드는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으며 워크로드 아키텍처 또는 사용량이 변경되면 워크로드에 가장 적합한 서비스 세트도 변경될 수 있습니다. 서비스 선택을 분석할 때는 현재 및 향후 워크로드 상태 및 사용량 수준을 포함해야 합니다. 향후 워크로드 상태 또는 사용량에 대한 서비스를 구현하면 향후 변경에 필요한 노력을 줄이거나 제거하여 전반적인 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어 처음에는 EMR 서버리스를 사용하는 것이 적절할 수 있습니다. 그러나 이 서비스의 소비가 증가함에 따라 EMR on EC2로 전환하면 워크로드의 해당 구성 요소에 대한 비용을 줄일 수 있습니다.
[AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/) 및 AWS Cost and Usage Report([CUR](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-and-usage-reporting/))를 사용하여 개념 증명(PoC) 또는 환경 실행 비용을 분석할 수 있습니다. [AWS Pricing Calculator](https://calculator.aws/#/)를 사용하여 워크로드 비용을 추정할 수도 있습니다.
기술 팀이 워크로드를 검토하기 위해 따라야 할 워크플로를 작성하세요. 이 워크플로를 단순하게 유지하되, 팀이 워크로드의 각 구성 요소와 가격을 이해할 수 있도록 필요한 모든 단계를 다루어야 합니다. 그러면 조직은 각 팀의 특정 요구 사항에 따라 이 워크플로를 따르고 사용자 지정할 수 있습니다.
1. **워크로드에 사용 중인 각 서비스 나열:** 이는 좋은 출발점입니다. 현재 사용 중인 모든 서비스와 비용의 출처를 파악하세요.
1. **해당 서비스의 요금 책정 방식 이해:** 각 서비스의 [요금 모델](https://aws.amazon.com/pricing/)을 이해합니다. AWS 서비스마다 사용량, 데이터 전송, 기능별 요금 등의 요소에 따라 가격 책정 모델이 다릅니다.
1. **예상치 못한 워크로드 비용이 발생하고 예상 사용량 및 비즈니스 성과와 일치하지 않는 서비스에 집중:** AWS Cost Explorer 또는 AWS Cost and Usage Report를 사용하여 비용이 가치나 사용량에 비례하지 않는 이상치 또는 서비스를 식별합니다. 비용을 비즈니스 성과와 연관시켜 최적화 작업의 우선순위를 정하는 것이 중요합니다.
1. **AWS Cost Explorer, CloudWatch Logs, VPC 흐름 로그 및 Amazon S3 Storage Lens를 통해 이러한 고비용의 근본 원인 파악:** 이러한 도구는 고비용을 진단하는 데 중요한 역할을 합니다. 각 서비스는 사용량과 비용을 확인하고 분석하기 위한 다양한 렌즈를 제공합니다. 예를 들어 Cost Explorer에서는 전체 비용 추세를 파악할 수 있고, CloudWatch Logs는 운영 인사이트를 제공하며, VPC 흐름 로그는 IP 트래픽을 표시하고, Amazon S3 Storage Lens는 스토리지 분석에 유용합니다.
1. **AWS Budgets를 사용하여 서비스 또는 계정의 일정 금액에 대한 예산 설정:** 예산을 설정하면 비용을 사전에 관리할 수 있습니다. AWS Budgets를 사용하여 사용자 지정 예산 임곗값을 설정하고 비용이 임곗값을 초과할 경우 알림을 받습니다.
1. **Amazon CloudWatch 경보를 구성하여 청구 및 사용 알림 전송:** 비용 및 사용량 지표에 대한 모니터링 및 알림을 설정합니다. CloudWatch 경보를 통해 특정 임곗값 위반 시 이를 알릴 수 있으므로 개입 응답 시간이 향상됩니다.
현재 속성에 관계없이 모든 워크로드 구성 요소에 대한 전략적 검토를 통해 시간이 지남에 따라 눈에 띄는 개선과 비용 절감이 이루어지도록 합니다. 이 검토 프로세스에 투자하는 노력은 실현될 수 있는 잠재적 이점을 주의 깊게 고려하여 신중하게 이루어져야 합니다.
### 구현 단계
+ **워크로드 구성 요소 나열:** 워크로드 구성 요소 목록을 작성합니다. 이 목록을 사용하여 각 구성요소가 분석되었는지 확인할 수 있습니다. 여기에 드는 노력은 조직의 우선순위에 정의된 워크로드에 대한 중요도를 반영해야 합니다. 리소스를 그룹화하면 프로덕션 데이터베이스 스토리지의 경우처럼 데이터베이스가 여러 개인 경우 효율성이 향상됩니다.
+ **구성 요소 목록의 우선순위 지정:** 구성 요소 목록을 가져와서 작업량순으로 우선순위를 지정합니다. 일반적으로 구성 요소의 비용(가장 비싼 것부터 가장 싼 것까지) 또는 조직 우선순위에 정의된 중요도의 순서를 따릅니다.
+ **분석 수행:** 목록의 각 구성 요소에 대해 사용 가능한 옵션과 서비스를 검토하고 조직의 우선순위에 가장 잘 맞는 옵션을 선택합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS Pricing Calculator](https://calculator.aws/#/)
+ [AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/)
+ [Amazon S3 storage classes](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/)
+ [AWS 클라우드 제품](https://aws.amazon.com/products/)
**관련 비디오:**
+ [AWS Cost Optimization Series: CloudWatch](https://www.youtube.com/watch?v=6imTJUGEzjU)
# COST05-BP03 각 구성 요소의 철저한 분석 수행
조직에서 발생하는 각 구성 요소의 전반적인 비용을 확인합니다. 그런 다음 운영 및 관리 비용을 감안하여 총 소유 비용을 계산합니다(특히, 클라우드 제공업체에서 관리형 서비스를 사용하는 경우). 검토 작업은 잠재적 이점을 반영해야 합니다(예를 들어 분석에 소요된 시간이 구성 요소의 비용에 비례).
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 높음
## 구현 지침
팀에서는 이렇게 절약된 시간을 기술적 부채 청산, 혁신 및 부가 가치 기능과 비즈니스를 차별화할 수 있는 요인을 만드는 데 집중할 수 있다는 점을 고려하세요. 예를 들어 온프레미스 환경에서 클라우드로 데이터베이스를 최대한 빠르게 리프트 앤 시프트(리호스팅이라고도 함)하고 최적화는 나중에 수행해야 할 수 있습니다. AWS에서 라이선스 비용이 거의 발생하지 않거나, 전혀 발생하지 않을 수 있는 관리형 서비스를 사용하여 실현한 비용 절감 이점을 파악하는 것이 좋습니다. AWS의 관리형 서비스는 서비스 유지 관리를 위한 운영 및 관리 부담(예: OS 패치 적용 또는 업그레이드)을 없애 혁신 및 비즈니스에 집중할 수 있도록 합니다.
관리형 서비스는 클라우드 규모로 운영되므로 거래 또는 서비스당 비용을 절감할 수 있습니다. 애플리케이션의 핵심 아키텍처를 변경하지 않고 실질적인 이점을 달성하기 위해 잠재적인 최적화를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, [Amazon Relational Database Service(RDS)](https://aws.amazon.com/rds/) 등과 같은 서비스형 데이터베이스 플랫폼으로 마이그레이션하거나 [AWS Elastic Beanstalk](https://aws.amazon.com/elasticbeanstalk/)과 같은 완전관리형 플랫폼으로 애플리케이션을 마이그레이션하여 데이터베이스 인스턴스를 관리하는 데 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다.
관리형 서비스에는 대개 충분한 용량을 보장하기 위해 설정할 수 있는 속성이 있습니다. 초과 용량을 최소한으로 유지하면서 성능은 극대화할 수 있도록 이러한 속성을 설정하고 모니터링해야 합니다. AWS Management Console 또는 AWS API 및 SDK를 사용해 AWS Managed Services의 속성을 수정하여 변화하는 수요에 맞게 리소스 요구를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon EMR 클러스터나 Amazon Redshift 클러스터의 노드 수를 늘리거나 줄여서 스케일 아웃 또는 스케일 인할 수 있습니다.
또한 AWS 리소스의 여러 인스턴스를 압축하여 리소스 사용 밀도를 높일 수도 있습니다. 예를 들어 단일 Amazon Relational Database Service(RDS) 데이터베이스 인스턴스에 소형 데이터베이스 여러 개를 프로비저닝할 수 있습니다. 그리고 사용량이 증가하면 스냅샷 및 복원 프로세스를 사용하여 데이터베이스 중 하나를 전용 Amazon RDS 데이터베이스 인스턴스로 마이그레이션할 수 있습니다.
관리형 서비스에서 워크로드를 프로비저닝할 때는 서비스 용량 조정 요구 사항을 파악해야 합니다. 일반적으로 이러한 요구 사항은 시간, 작업량 및 정상 워크로드 작동에 미치는 영향을 의미합니다. 리소스를 프로비저닝할 때는 변경이 발생하기까지 소요되는 시간을 고려하여 이 시간을 허용하는 데 필요한 오버헤드를 프로비저닝해야 합니다. Amazon CloudWatch 등의 시스템 및 모니터링 도구와 통합된 API와 SDK를 사용하면 서비스를 수정하는 데 필요한 지속적인 작업을 사실상 수행하지 않아도 됩니다.
[Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/), [Amazon Redshift](https://aws.amazon.com/redshift/), [Amazon ElastiCache](https://aws.amazon.com/elasticache/)에서는 관리형 데이터베이스 서비스를 제공합니다. [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/), [Amazon EMR](https://aws.amazon.com/emr/), [Amazon OpenSearch Service](https://aws.amazon.com/opensearch-service/)에서는 관리형 분석 서비스를 제공합니다.
[AMS](https://aws.amazon.com/managed-services/)는 엔터프라이즈 고객 및 파트너를 대신하여 AWS 인프라를 운영하는 서비스입니다. 이 서비스를 사용하면 규정을 준수하는 안전한 환경에 워크로드를 배포할 수 있습니다. AMS는 자동화가 포함된 엔터프라이즈 클라우드 운영 모델을 사용하므로 고객은 조직 요구 사항을 충족하면서 클라우드로 더 빠르게 이전하고 지속적인 관리 비용을 절감할 수 있습니다.
**구현 단계**
+ ** 철저한 분석 수행:** 구성 요소 목록을 사용하여 가장 높은 우선순위부터 가장 낮은 우선순위까지 각 구성 요소를 살펴봅니다. 우선순위가 높고 비용이 많이 드는 구성 요소의 경우 추가 분석을 수행하고 사용 가능한 모든 옵션과 장기적인 영향을 평가합니다. 우선순위가 낮은 구성 요소의 경우 사용량 변화로 인해 구성 요소의 우선순위가 변경되는지 평가한 다음 적절한 작업에 대한 분석을 수행합니다.
+ **관리형 및 비관리형 리소스 비교:** 관리하는 리소스의 운영 비용을 고려하고 AWS 관리형 리소스와 비교합니다. 예를 들어, Amazon EC2 인스턴스에서 실행 중인 데이터베이스를 검토한 다음, Amazon EC2 기반 Apache Spark를 실행하는 것에 비해 Amazon RDS 옵션(AWS 관리형 서비스) 또는 Amazon EMR을 사용하는 경우를 비교합니다. 자체 관리형 워크로드에서 AWS 완전관리형 워크로드로 이전하는 경우 옵션을 주의해서 살펴보세요. 여기서 고려해야 할 가장 중요한 세 가지 요소는 사용하려는 [관리형 서비스의 유형](https://aws.amazon.com/products/?&aws-products-all.q=managed), [데이터 마이그레이션](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/migrations/)에 사용할 프로세스 및 [AWS 공동 책임 모델](https://aws.amazon.com/compliance/shared-responsibility-model/)에 대한 이해도입니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS 총 소유 비용(TCO) 계산기](https://aws.amazon.com/tco-calculator/)
+ [Amazon S3 storage classes](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/)
+ [AWS 클라우드 제품](https://aws.amazon.com/products/)
+ [AWS Shared Responsibility Model ](https://aws.amazon.com/compliance/shared-responsibility-model/)
**관련 비디오:**
+ [ Why move to a managed database? ](https://www.youtube.com/watch?v=VRFdc-MVa4I)
+ [ What is Amazon EMR and how can I use it for processing data? ](https://www.youtube.com/watch?v=jylp2atrZjc)
**관련 예제:**
+ [ Why to move to a managed database ](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/move-to-managed/why-move-to-a-managed-database/)
+ [ Consolidate data from identical SQL Server databases into a single Amazon RDS for SQL Server database using AWS DMS](https://aws.amazon.com/blogs/database/consolidate-data-from-identical-sql-server-databases-into-a-single-amazon-rds-for-sql-server-database-using-aws-dms/)
+ [ Deliver data at scale to Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) ](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/deliver-data-at-scale-to-amazon-msk-with-iot-core/?ref=gsrchandson)
+ [ Migrate an ASP.NET web application to AWS Elastic Beanstalk](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/migrate-aspnet-web-application-elastic-beanstalk/?ref=gsrchandson&id=itprohandson)
# COST05-BP04 비용 효율적인 라이선스가 포함된 소프트웨어 선택
오픈 소스 소프트웨어에는 워크로드 비용에서 상당한 부분을 차지할 수 있는 소프트웨어 라이선스 비용이 없습니다. 라이선스가 부여된 소프트웨어가 필요한 경우 CPU와 같은 임의의 속성에 바인딩된 라이선스를 피하고 결과 또는 성과에 바인딩된 라이선스를 찾습니다. 이러한 라이선스의 비용은 해당 라이선스가 제공하는 혜택에 더 근접하게 조정됩니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 낮음
## 구현 지침
오픈 소스는 소프트웨어가 특정 무료 배포 기준을 준수함을 알리는 소프트웨어 개발이라는 맥락에서 시작되었습니다. 오픈 소스 소프트웨어는 누구나 검사, 수정, 개선할 수 있는 소스 코드로 구성됩니다. 라이선스 비용을 최소화하기 위해 비즈니스 요구 사항, 엔지니어의 역량, 예상 사용량 또는 기타 기술 종속성에 따라 AWS에서 오픈 소스 소프트웨어를 사용하는 것을 고려할 수 있습니다. 즉, [오픈 소스 소프트웨어](https://aws.amazon.com/what-is/open-source/)를 사용하면 소프트웨어 라이선스 비용을 줄일 수 있습니다. 라이선스 비용은 워크로드 규모가 확장됨에 따라 워크로드 비용에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
총 비용 대비 라이선스 소프트웨어의 이점을 측정하여 워크로드를 최적화하세요. 라이선스 변경 사항과 이러한 변경 사항이 워크로드 비용에 미치는 영향을 모델링합니다. 공급업체가 데이터베이스 라이선스 비용을 변경하는 경우 이 비용이 워크로드의 전반적인 효율성에 어떤 영향을 미치는지 조사합니다. 공급업체의 기간별 요금 발표를 고려하여 제품 전반의 라이선스 변경 추세를 파악합니다. 또한 라이선스 비용은 하드웨어에 따라 확장되는 라이선스(CPU 바인딩 라이선스)와 같이 처리량이나 사용량에 관계없이 확장될 수 있습니다. 이러한 라이선스는 해당하는 결과 없이 비용이 빠르게 증가할 수 있으므로 피해야 합니다.
예를 들어 Linux 운영 체제로 us-east-1에서 Amazon EC2 인스턴스를 운영하면 Windows에서 실행되는 다른 Amazon EC2 인스턴스를 실행하는 것에 비해 비용을 약 45% 절감할 수 있습니다.
[AWS Pricing Calculator](https://calculator.aws/)는 Amazon RDS 인스턴스 및 다양한 데이터베이스 엔진과 같은 다양한 라이선스 옵션을 사용하여 다양한 리소스의 비용을 비교할 수 있는 포괄적인 방법을 제공합니다. 또한 AWS Cost Explorer는 기존 워크로드, 특히 다른 라이선스와 함께 제공되는 워크로드의 비용에 대해 매우 유용한 관점을 제공합니다. 라이선스 관리를 위해 [AWS License Manager](https://aws.amazon.com/license-manager)에서는 소프트웨어 라이선스를 감독하고 처리할 수 있는 간소화된 방법을 제공합니다. AWS 클라우드에서 선호하는 오픈 소스 소프트웨어를 배포하고 운영할 수 있습니다.
### 구현 단계
+ ** 라이선스 옵션 분석:** 사용 가능한 소프트웨어의 라이선스 약관을 검토합니다. 필요한 기능을 갖춘 오픈 소스 버전을 찾고 라이선스가 부여된 소프트웨어의 혜택이 비용보다 큰지 확인합니다. 소프트웨어에서 제공하는 이점과 소프트웨어의 비용이 일치하는 것이 유리한 약관입니다.
+ ** 소프트웨어 공급자 분석:** 공급자의 과거 요금 또는 라이선스 변경을 검토합니다. 특정 공급자의 하드웨어 또는 플랫폼에서 실행에 대한 징벌적 조건과 같이 성과에 부합하지 않는 변경 사항을 찾습니다. 또한 공급업체가 감사를 수행하는 방법과 부과될 수 있는 페널티를 알아봅니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [ Open Source at AWS](https://aws.amazon.com/opensource/)
+ [AWS 총 소유 비용(TCO) 계산기](https://aws.amazon.com/tco-calculator/)
+ [Amazon S3 storage classes](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/)
+ [클라우드 제품](https://aws.amazon.com/products/)
**관련 예제:**
+ [ Open Source Blogs ](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/)
+ [AWS Open Source Blogs ](https://aws.github.io/)
+ [ Optimization and Licensing Assessment ](https://aws.amazon.com/optimization-and-licensing-assessment/)
# COST05-BP05 조직의 우선순위에 따라 비용을 최적화할 이 워크로드의 구성 요소 선택
워크로드에 대한 모든 구성 요소를 선택할 때는 비용을 고려해야 합니다. 여기에는 애플리케이션 수준 및 관리형 서비스 또는 서버리스, 컨테이너 또는 이벤트 기반 아키텍처를 사용한 전반적인 비용 절감이 포함됩니다. 오픈 소스 소프트웨어, 라이선스 요금이 없는 소프트웨어 또는 비용 절감을 위한 대안을 사용하여 라이선스 비용을 최소화합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
모든 구성 요소를 선택할 때 서비스 및 옵션 비용을 고려합니다. 이 과정에서 [Amazon Relational Database Service](https://aws.amazon.com/rds/)(RDS), [Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/), [Amazon Simple Notification Service](https://aws.amazon.com/sns/)(SNS), [Amazon Simple Email Service](https://aws.amazon.com/ses/)(Amazon SES) 등의 애플리케이션 수준 서비스와 관리형 서비스를 사용하여 전체적인 조직 비용을 절감할 수 있습니다.
컴퓨팅 구성 요소의 경우에는 서버리스 서비스와 컨테이너를 사용합니다(예: 정적 웹 사이트의 경우 [AWS Lambda](https://aws.amazon.com/lambda/) 및 [Amazon Simple Storage Service](https://aws.amazon.com/s3/)(S3)). 가능하면 애플리케이션을 컨테이너화하고 [Amazon Elastic Container Service](https://aws.amazon.com/ecs/)(Amazon ECS) 또는 [Amazon Elastic Kubernetes Service](https://aws.amazon.com/eks/)(Amazon EKS)와 같은 AWS 관리형 컨테이너를 사용합니다.
오픈 소스 소프트웨어 또는 라이선스 요금이 없는 소프트웨어를 사용하여 라이선스 비용을 최소화합니다(예: 컴퓨팅 워크로드용 Amazon Linux 또는 Amazon Aurora로 데이터베이스 마이그레이션).
[Lambda](https://aws.amazon.com/lambda/), [Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)](https://aws.amazon.com/sqs/), [Amazon SNS](https://aws.amazon.com/sqs/), [Amazon SES](https://aws.amazon.com/ses/)와 같은 서버리스 또는 애플리케이션 수준 서비스를 사용할 수 있습니다. 이러한 서비스를 사용하면 리소스를 관리할 필요가 없으며 코드 실행, 대기열 서비스 및 메시지 전송 기능이 제공됩니다. 또 다른 이점은 사용량에 따라 성능과 비용이 조정되므로 효율적인 비용 할당 및 귀속이 가능하다는 것입니다.
[이벤트 기반 아키텍처](https://aws.amazon.com/what-is/eda/) 사용은 서버리스 서비스에서도 가능합니다. 이벤트 기반 아키텍처는 푸시 기반이므로 이벤트가 라우터에 나타날 때 모든 것이 온디맨드 방식으로 발생합니다. 이렇게 하면 이벤트가 있는지 확인하기 위한 지속적인 폴링 비용을 지불하지 않습니다. 즉, 네트워크 대역폭 소비, CPU 사용률, 유휴 플릿 용량, SSL/TLS 핸드셰이크가 줄어듭니다.
서버리스에 대한 자세한 내용은 [Well-Architected Serverless Application Lens 백서](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/serverless-applications-lens/welcome.html)를 참조하세요.
### 구현 단계
+ **각 서비스를 선택하여 비용 최적화:** 우선순위가 지정된 목록 및 분석을 사용하여 조직의 우선순위와 가장 잘 일치하는 각 옵션을 선택합니다. 수요를 충족하기 위해 용량을 늘리는 대신 더 저렴한 비용으로 더 뛰어난 성능을 선사할 수 있는 다른 옵션을 고려해 보세요. 예를 들어, AWS에서 데이터베이스에 대해 예상되는 트래픽을 검토해야 하는 경우 인스턴스 크기를 늘리거나 Amazon ElastiCache 서비스(Redis 또는 Memcached)를 사용하여 데이터베이스에 캐시된 메커니즘을 제공하는 것을 고려하세요.
+ **이벤트 기반 아키텍처 평가:** 서버리스 아키텍처를 사용하면 분산된 마이크로서비스 기반 애플리케이션을 위한 이벤트 기반 아키텍처를 구축할 수도 있습니다. 이러한 아키텍처는 확장 가능하고 복원력이 있으며 민첩하고 비용 효과적인 솔루션을 구축하는 데 도움이 됩니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS 총 소유 비용(TCO) 계산기](https://aws.amazon.com/tco-calculator/)
+ [AWS Serverless](https://aws.amazon.com/serverless/)
+ [이벤트 기반 아키텍처(EDA)란 무엇인가요?](https://aws.amazon.com/what-is/eda/)
+ [Amazon S3 storage classes](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/)
+ [클라우드 제품](https://aws.amazon.com/products/)
+ [Amazon ElastiCache (Redis OSS)](https://aws.amazon.com/elasticache/redis)
**관련 예제:**
+ [Getting started with event-driven architecture](https://aws.amazon.com/blogs/compute/getting-started-with-event-driven-architecture/)
+ [이벤트 중심 아키텍처](https://aws.amazon.com/event-driven-architecture/)
+ [How Statsig runs 100x more cost-effectively using Amazon ElastiCache (Redis OSS)](https://aws.amazon.com/blogs/database/how-statsig-runs-100x-more-cost-effectively-using-amazon-elasticache-for-redis/)
+ [AWS Lambda 함수 작업의 모범 사례](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html)
# COST05-BP06 시간별로 사용량이 달라지는 경우 비용 분석 수행
워크로드는 시간이 지남에 따라 바뀔 수 있습니다. 일부 서비스 또는 기능은 다양한 사용 수준에서 더 비용 효율적입니다. 예상 사용량에 따라 시간별로 각 구성 요소 분석을 수행하면 수명 주기 동안 워크로드를 비용 효과적으로 유지할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
AWS에서 새로운 서비스와 기능이 릴리스되면 워크로드에 대한 최적의 서비스가 변경될 수 있습니다. 필요한 노력에는 잠재적 이점이 반영되어야 합니다. 워크로드 검토 빈도는 조직의 요구 사항에 따라 다릅니다. 비용이 높은 워크로드인 경우 새로운 서비스를 빨리 구현할수록 비용 절감이 극대화되므로 검토를 자주 수행하는 것이 좋습니다. 사용량 패턴이 변경되는 경우에도 검토를 다시 시작해야 합니다. 사용량의 큰 변화는 대체 서비스가 더 적합하다는 의미일 수 있습니다.
데이터를 AWS 클라우드로 이전해야 하는 경우 데이터세트가 파일, 데이터베이스, 머신 이미지, 블록 볼륨 또는 테이프 백업이든 상관없이 AWS에서 제공하는 광범위한 서비스 및 파트너 도구를 사용하여 데이터세트를 마이그레이션할 수 있습니다. 예를 들어, 많은 양의 데이터를 AWS 안팎으로 이동하거나 엣지에서 데이터를 처리하기 위해 AWS 목적별 디바이스 중 하나를 사용하여 페타바이트 단위의 데이터를 오프라인에서 비용 효율적으로 이동할 수 있습니다. 또 다른 예로, 더 빠른 데이터 전송 속도의 경우 직접 연결 서비스가 비즈니스에 필요한 일관된 연결을 제공하는 VPN보다 더 저렴할 수 있습니다.
시간의 흐름에 따라 달라지는 사용량에 대한 비용 분석을 기반으로 규모 조정 활동을 검토합니다. 결과를 분석하여 여러 인스턴스 유형 및 구매 옵션으로 인스턴스를 추가하도록 규모 조정 정책을 조정할 수 있는지 알아봅니다. 설정을 검토하여 플릿 크기가 더 작은 사용자 요청을 처리하기 위해 최솟값을 줄일 수 있는지 확인하고 더 많은 리소스를 추가하여 예상되는 높은 수요를 충족합니다.
조직의 이해관계자와 논의하여 시간의 흐름에 따라 달라지는 사용량에 대한 비용 분석을 수행하고 [AWS Cost Explorer](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-forecast.html)의 예측 기능을 사용하여 서비스 변경이 미치는 잠재적인 영향을 예측합니다. AWS Budgets, CloudWatch 결제 경보 및 AWS Cost Anomaly Detection을 사용하여 사용 수준 트리거를 모니터링해 가장 비용 효과적인 서비스를 식별하여 더 빠르게 구현합니다.
**구현 단계**
+ ** 예측된 사용 패턴 정의:** 마케팅 및 제품 소유자와 같은 조직과 협력하여 워크로드의 예상 사용 패턴과 예측 사용 패턴을 문서화합니다. 비즈니스 이해관계자와 과거 비용 및 예측 비용과 사용량 증가에 대해 논의하여 비즈니스 요구 사항에 따라 증가되도록 합니다. 더 많은 사용자가 AWS 리소스를 사용할 것으로 예상되는 일, 주 또는 월을 식별합니다. 리소스 사용이 늘어난다는 것은 기존 리소스 용량을 증가하거나 추가 서비스를 채택하여 비용을 줄이고 성능을 개선해야 함을 나타냅니다.
+ ** 예측 사용량에 대한 비용 분석 수행:** 정의된 사용 패턴을 사용하여 이러한 각 지점에서 분석을 수행합니다. 분석 작업은 잠재적 성과를 반영해야 합니다. 예를 들어 사용량 변화가 큰 경우 비용과 변경 사항을 확인하기 위해 철저한 분석을 수행해야 합니다. 다시 말해, 비용이 높아지면 비즈니스를 위한 사용량도 따라서 증가해야 합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS 총 소유 비용(TCO) 계산기](https://aws.amazon.com/tco-calculator/)
+ [Amazon S3 storage classes](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/)
+ [클라우드 제품](https://aws.amazon.com/products/)
+ [ Amazon EC2 Auto Scaling ](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html)
+ [ Cloud Data Migration ](https://aws.amazon.com/cloud-data-migration/)
+ [AWS Snow Family](https://aws.amazon.com/snow/)
**관련 비디오:**
+ [AWS OpsHub for Snow Family](https://www.youtube.com/watch?v=0Q7s7JiBCf0)
# COST 6. 리소스 유형, 크기 및 수 선택을 통해 비용 목표를 어떻게 달성하나요?
진행 중인 작업에 대해 적절한 리소스 크기와 리소스 수를 선택해야 합니다. 가장 비용 효율적인 유형, 크기 및 수를 선택하여 리소스 낭비를 최소화할 수 있습니다.
**Topics**
+ [COST06-BP01 비용 모델링 수행](cost_type_size_number_resources_cost_modeling.md)
+ [COST06-BP02 데이터를 기준으로 리소스 유형, 크기, 개수 선택](cost_type_size_number_resources_data.md)
+ [COST06-BP03 지표를 기준으로 리소스 유형, 크기, 개수 자동 선택](cost_type_size_number_resources_metrics.md)
+ [COST06-BP04 공유 리소스 사용 고려](cost_type_size_number_resources_shared.md)
# COST06-BP01 비용 모델링 수행
조직 요구 사항(예: 비즈니스 요구 사항 및 기존 약정)을 파악하고 워크로드 및 각 구성 요소의 비용 모델링(전반적인 비용)을 수행합니다. 그리고 예상되는 다양한 부하에서 워크로드의 벤치마크 활동을 수행하여 비용을 비교합니다. 모델링 작업은 잠재적 이점을 반영해야 합니다. 예를 들면 구성 요소의 비용과 비례하여 시간을 소비해야 합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 높음
## 구현 지침
워크로드와 각 구성 요소에 대한 비용 모델링을 수행하여 리소스 간의 균형을 파악하고 특정 성능 수준을 고려하여 워크로드의 각 리소스에 대해 적합한 크기를 찾습니다. 비용 고려 사항을 이해하면 계획된 워크로드 배포에 대한 가치 실현 성과를 평가할 때 조직의 비즈니스 사례 및 의사 결정 프로세스를 알릴 수 있습니다.
그리고 예상되는 다양한 부하에서 워크로드의 벤치마크 활동을 수행하여 비용을 비교합니다. 모델링 작업은 잠재적 이점을 반영해야 합니다(예: 소요 시간이 구성 요소 비용 또는 예상 절감액에 비례). 모범 사례는 [AWS Well-Architected Framework 성능 효율성 원칙의 검토 섹션](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/performance-efficiency-pillar/review.html)을 참조하세요.
예를 들어, 컴퓨팅 리소스로 구성된 워크로드에 대한 비용 모델링을 생성하기 위해 [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)에서 워크로드 실행을 위한 비용 모델링을 지원할 수 있습니다. 이 서비스는 사용량 기록을 기준으로 컴퓨팅 리소스에 적합한 크기 권장 사항을 제공합니다. AWS Compute Optimizer 내에서 보다 정확한 권장 사항을 제공하는 데 도움이 되는 메모리 지표를 수집하도록 CloudWatch 에이전트가 Amazon EC2 인스턴스에 배포되었는지 확인합니다. 기계 학습을 활용하여 위험 수준에 따라 여러 권장 사항을 제시하는 무료 서비스이므로 컴퓨팅 리소스에 사용하기에 적합한 데이터 소스입니다.
다른 서비스 및 워크로드 구성 요소(예: [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/), [Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/) 및 [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html))에 대한 작업 크기를 올바르게 조정하기 위해 사용자 지정 로그와 함께 데이터 소스로 사용할 수 있는 [여러 서비스](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html)가 있습니다. AWS Trusted Advisor는 리소스를 확인하여 사용률이 낮은 리소스에 플래그를 지정합니다. 그러면 리소스의 크기를 올바르게 조정하고 비용 모델링을 생성할 수 있습니다.
다음은 비용 모델링 데이터 및 지표에 대한 권장 사항입니다.
+ 모니터링은 최종 사용자 환경을 정확하게 반영해야 합니다. 기간의 정확한 세부 수준을 선택하고, 평균이 아닌 최대값이나 99번째 백분위수를 적절하게 선택합니다.
+ 모든 워크로드 주기를 포함하는 데 필요한 분석 기간의 정확한 세부 수준을 선택합니다. 예를 들어 분석을 2주 동안 수행하는 경우 사용률이 높은 월 단위 주기를 분석하지 못하여 리소스가 너무 적게 프로비저닝될 수 있습니다.
+ 기존 약정, 다른 워크로드에 대해 선택한 요금 모델, 더 빠르게 혁신하는 기능을 고려하여 계획된 워크로드에 대해 올바른 AWS 서비스를 선택하고 핵심 비즈니스 가치에 집중합니다.
**구현 단계 **
+ **리소스에 대한 비용 모델링 수행:** 테스트할 특정 리소스 유형 및 크기의 별도 계정에 워크로드 또는 개념 증명을 배포합니다. 테스트 데이터로 워크로드를 실행하고 테스트 실행 시간의 비용 데이터와 함께 출력 결과를 기록합니다. 그런 다음 워크로드를 다시 배포하거나 리소스 유형 및 크기를 변경하고 테스트를 다시 실행합니다. 비용 모델링을 생성하는 동안 이러한 리소스와 함께 사용할 수 있는 제품의 라이선스 비용과 이러한 리소스를 배포하고 관리하기 위한 예상 운영(노동력 또는 엔지니어링) 비용을 포함합니다. 기간(시간별, 일별, 월별, 연간 또는 3년)에 따른 비용 모델링을 고려합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [ 올바른 크기 조정을 위한 기회 식별 ](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html)
+ [Amazon CloudWatch의 기능](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Cost Optimization: Amazon EC2 Right Sizing](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [AWS 요금 계산기](https://calculator.aws/#/)
**관련 예제:**
+ [ 데이터 기반 비용 모델링 수행](https://aws.amazon.com/blogs/mt/how-to-use-aws-well-architected-with-aws-trusted-advisor-to-achieve-data-driven-cost-optimization/)
+ [ 계획된 AWS 리소스 구성 비용 예측 ](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/estimating-aws-resource-costs/)
+ [ Choose the right AWS tools ](https://www.learnaws.org/2019/09/27/choose-right-aws-tools/)
# COST06-BP02 데이터를 기준으로 리소스 유형, 크기, 개수 선택
워크로드 및 리소스 특성에 대한 데이터를 기준으로 리소스 크기나 유형을 선택합니다. 예를 들어, 컴퓨팅, 메모리, 처리량, 쓰기 집약형과 같은 기준이 적용됩니다. 일반적으로는 워크로드의 이전(온프레미스) 버전, 설명서 또는 워크로드와 관련된 기타 정보 출처를 사용해 리소스 사용량을 선택합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
Amazon EC2는 다양한 사용 사례에 맞게 선택할 수 있도록 CPU, 메모리, 스토리지 및 네트워킹 용량 수준이 서로 다른 광범위한 인스턴스 유형을 제공합니다. 이러한 인스턴스 유형에는 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워킹 기능이 서로 다르게 조합되어 있어 프로젝트에 적합한 리소스 조합을 다양하게 선택할 수 있습니다. 인스턴스 유형마다 크기가 다양하므로 워크로드의 수요에 따라 리소스를 조정할 수 있습니다. 필요한 인스턴스 유형을 결정하려면 인스턴스에서 실행하려는 애플리케이션 또는 소프트웨어의 시스템 요구 사항에 관한 세부 정보를 수집해야 합니다. 이러한 세부 정보에는 다음이 포함되어야 합니다.
+ 운영 체제
+ CPU 코어 수
+ GPU 코어
+ 시스템 메모리(RAM) 용량
+ 스토리지 유형 및 공간
+ 네트워크 대역폭 요구 사항
컴퓨팅 요구 사항의 목적과 필요한 인스턴스를 파악한 다음 다양한 Amazon EC2 인스턴스 패밀리를 살펴봅니다. Amazon은 다음 인스턴스 유형 패밀리를 제공합니다.
+ 범용
+ 컴퓨팅 최적화
+ 메모리 최적화
+ 스토리지 최적화
+ 가속 컴퓨팅
+ HPC 최적화
특정 Amazon EC2 인스턴스 패밀리가 충족할 수 있는 구체적인 목적과 사용 사례를 더 자세히 이해하려면 [AWS 인스턴스 유형](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)을 참조하세요.
시스템 요구 사항 수집은 요구 사항에 가장 적합한 구체적인 인스턴스 패밀리와 인스턴스 유형을 선택하는 데 매우 중요합니다. 인스턴스 유형 이름은 패밀리 이름과 인스턴스 크기로 구성됩니다. 예를 들어 t2.micro 인스턴스는 T2 패밀리에 속하며 마이크로 크기입니다.
워크로드 및 리소스 특성(예: 컴퓨팅, 메모리, 처리량, 쓰기 집약형)을 기준으로 리소스 크기나 유형을 선택합니다. 일반적으로는 비용 모델링, 온프레미스 버전과 같은 워크로드의 이전 버전, 설명서 또는 워크로드와 관련된 기타 정보 출처(백서 또는 게시된 솔루션)를 사용하여 선택합니다. AWS 요금 계산기 또는 비용 관리 도구를 사용하면 정보를 바탕으로 인스턴스 유형, 크기 및 구성에 대해 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
### 구현 단계
+ **데이터를 기반으로 리소스 선택:** 비용 모델링 데이터를 사용하여 예상 워크로드 사용 수준을 선택하고 지정된 리소스 유형과 크기를 선택합니다. 비용 모델링 데이터를 기반으로 인스턴스에 필요한 데이터 전송 속도를 고려하여 가상 CPU 수, 총 메모리(GiB), 로컬 인스턴스 스토어 볼륨(GB), Amazon EBS 볼륨, 네트워크 성능 수준을 결정합니다. 항상 상세한 분석과 정확한 데이터를 기반으로 선택하여 비용을 효과적으로 관리하는 동시에 성능을 최적화합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS 인스턴스 유형](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-types.html)
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [Amazon CloudWatch의 기능](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [Cost Optimization: EC2 Right Sizing](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ce-rightsizing.html)
**관련 비디오:**
+ [ Selecting the right Amazon EC2 instance for your workloads ](https://www.youtube.com/watch?v=q5Dn9gcmpJg)
+ [ Right size your service ](https://youtu.be/wcp1inFS78A)
**관련 예제:**
+ [ It just got easier to discover and compare Amazon EC2 instance types ](https://aws.amazon.com/blogs/compute/it-just-got-easier-to-discover-and-compare-ec2-instance-types/)
# COST06-BP03 지표를 기준으로 리소스 유형, 크기, 개수 자동 선택
현재 실행 중인 워크로드의 지표를 사용하여 비용을 최적화하기에 적합한 크기와 유형을 선택합니다. 컴퓨팅, 스토리지, 데이터 및 네트워킹 서비스의 처리량, 크기 및 스토리지를 적절하게 프로비저닝합니다. 자동 조정 등의 피드백 루프나 워크로드의 사용자 지정 코드로 이 프로비저닝을 수행할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 낮음
## 구현 지침
실행 중인 워크로드에서 나오는 활성 지표를 사용하여 해당 워크로드를 변경하는 피드백 루프를 워크로드 내에 생성합니다. [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)과 같은 관리형 서비스를 사용하여 규모 조정 작업을 대신 수행하도록 해당 서비스를 구성할 수 있습니다. 또한 AWS에서는 최소한의 노력으로 리소스를 수정할 수 있는 [API, SDK](https://aws.amazon.com/developer/tools/) 및 기능을 제공합니다. Amazon EC2 인스턴스를 중지하고 시작하도록 워크로드를 프로그래밍하면 인스턴스 크기 또는 인스턴스 유형을 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 변경에 필요한 거의 모든 운영 비용을 절감하면서 규모 조정의 이점을 실현할 수 있습니다.
일부 AWS 서비스에는 [Amazon Simple Storage Service Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/)과 같은 자동 유형 또는 크기 선택 기능이 기본적으로 포함되어 있습니다. Amazon S3 Intelligent Tiering은 사용 패턴에 따라 자주 접근하고 자주 접근하지 않는 두 개의 접근 계층 간에 자동으로 데이터를 이동합니다.
**구현 단계**
+ **워크로드 지표를 구성하여 관찰성 개선:** 워크로드의 핵심 지표를 캡처합니다. 이러한 지표는 워크로드 출력과 같은 고객 경험을 나타내며 CPU 및 메모리 사용량과 같은 리소스 유형 및 크기 간의 차이에 부합합니다. 컴퓨팅 리소스의 경우 성능 데이터를 분석하여 Amazon EC2 인스턴스 크기를 적절하게 조정합니다. 유휴 인스턴스와 사용률이 낮은 인스턴스를 식별합니다. 확인해야 할 핵심 지표는 CPU 사용량 및 메모리 사용률(예를 들어, [AWS Compute Optimizer 및 메모리 사용률을 활성화하여 적절한 크기 지정](https://www.wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/5_ec2_computer_opt/)에서 설명한 대로 90%의 시간에 40%의 CPU 사용률)입니다. 4주 동안 최대 CPU 사용량과 메모리 사용률이 40% 미만인 인스턴스를 식별합니다. 이것이 비용을 절감하기 위해 적정하게 크기를 조정하는 인스턴스입니다. Amazon S3와 같은 스토리지 리소스의 경우 [Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/)를 사용할 수 있으며, 이를 통해 기본적으로 버킷 수준에서 다양한 범주의 28개 지표와, 대시보드에서 14일의 기록 데이터를 확인할 수 있습니다. 요약 및 비용 최적화 또는 이벤트를 기준으로 Amazon S3 Storage Lens 대시보드를 필터링하여 특정 지표를 분석할 수 있습니다.
+ **적정 크기 조정 권장 사항 보기:** 비용 관리 콘솔에서 AWS Compute Optimizer 및 Amazon EC2 적정 크기 조정 도구의 적정 크기 조정 권장 사항을 사용하거나, 리소스의 AWS Trusted Advisor 적정 크기 조정을 검토하여 워크로드를 조정합니다. 서로 다른 리소스의 크기를 적절하게 조정할 때는 [올바른 도구](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html)를 사용하고 Amazon EC2 인스턴스, AWS 스토리지 클래스 또는 Amazon RDS 인스턴스 유형에 관계없이 [적정 크기 조정 지침](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-right-sizing/identifying-opportunities-to-right-size.html)을 따르는 것이 중요합니다. 스토리지 리소스의 경우 객체 스토리지 사용량, 활동 추세에 대한 가시성을 제공하고 비용 최적화를 위한 실행 가능한 권장 사항을 제시하며 데이터 보호 모범 사례를 적용할 수 있는 Amazon S3 Storage Lens를 사용할 수 있습니다. [Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/)가 조직 전체의 지표 분석에서 도출한 상황별 권장 사항을 사용하여 스토리지를 최적화하는 즉각적인 단계를 수행할 수 있습니다.
+ **지표를 기준으로 리소스 유형 및 크기 자동 선택:** 워크로드 지표를 사용하여 워크로드 리소스를 수동 또는 자동으로 선택합니다. 컴퓨팅 리소스의 경우, AWS Auto Scaling을 구성하거나 애플리케이션 내에서 코드를 구현하면 자주 변경해야 하는 경우 필요한 작업량을 줄이고 수동 프로세스보다 빨리 변경 사항을 구현할 수 있습니다. 단일 Auto Scaling 그룹 내에서 온디맨드 인스턴스 및 스팟 인스턴스 플릿를 자동으로 확장할 수 있습니다. 스팟 인스턴스 사용에 대한 할인을 받을 수 있을 뿐만 아니라 예약 인스턴스 또는 Savings Plans를 사용하여 일반 온디맨드 인스턴스 요금의 할인된 요금을 받을 수 있습니다. 이 모든 요소를 결합하여 Amazon EC2 인스턴스의 비용 절감을 최적화하고 애플리케이션에 대해 원하는 규모와 성능을 결정할 수 있습니다. 또한 [Auto Scaling 그룹(ASG)](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html)의 [속성 기반 인스턴스 유형 선택(ABS)](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/create-asg-instance-type-requirements.html) 전략을 사용하여 vCPU, 메모리 및 스토리지와 같은 일련의 속성으로서의 인스턴스 요구 사항을 표현할 수 있습니다. 신세대 인스턴스 유형이 릴리스되면 이를 자동으로 사용하고 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 통해 더 광범위한 용량에 액세스할 수 있습니다. Amazon EC2 플릿과 Amazon EC2 Auto Scaling은 지정된 속성에 맞는 인스턴스를 선택하고 시작하여 인스턴스 유형을 수동으로 선택할 필요성이 사라집니다. 스토리지 리소스의 경우, 데이터 액세스 패턴이 변경되면 성능 영향이나 운영 오버헤드 없이 자동으로 스토리지 비용이 절감되는 스토리지 클래스를 자동으로 선택할 수 있는 [Amazon S3 Intelligent Tiering](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/intelligent-tiering/) 및 [Amazon EFS Infrequent Access](https://aws.amazon.com/efs/features/infrequent-access/) 기능을 사용할 수 있습니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS Auto Scaling](https://aws.amazon.com/autoscaling/)
+ [AWS Right-Sizing](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-optimization/right-sizing/)
+ [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/)
+ [Amazon CloudWatch의 기능](https://aws.amazon.com/cloudwatch/features/)
+ [CloudWatch Getting Set Up](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/GettingSetup.html)
+ [CloudWatch Publishing Custom Metrics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html)
+ [Getting Started with Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/GettingStartedTutorial.html)
+ [Amazon S3 Storage Lens](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/)
+ [Amazon S3 Intelligent-Tiering](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/s3-intelligent-tiering/)
+ [Amazon EFS Infrequent Access](https://aws.amazon.com/efs/features/infrequent-access/)
+ [Launch an Amazon EC2 Instance Using the SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/v2/developer-guide/run-instance.html)
**관련 비디오:**
+ [Right Size Your Services](https://www.youtube.com/watch?v=wcp1inFS78A)
**관련 예제:**
+ [Attribute based Instance Type Selection for Auto Scaling for Amazon EC2 Fleet](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-attribute-based-instance-type-selection-for-ec2-auto-scaling-and-ec2-fleet/)
+ [Optimizing Amazon Elastic Container Service for cost using scheduled scaling ](https://aws.amazon.com/blogs/containers/optimizing-amazon-elastic-container-service-for-cost-using-scheduled-scaling/)
+ [Predictive scaling with Amazon EC2 Auto Scaling](https://aws.amazon.com/blogs/compute/introducing-native-support-for-predictive-scaling-with-amazon-ec2-auto-scaling/)
+ [Amazon S3 Storage Lens로 비용 최적화 및 사용량에 대한 가시성 확보](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/amazon-s3-storage-lens/)
# COST06-BP04 공유 리소스 사용 고려
여러 사업부를 위해 조직 수준에서 이미 배포된 서비스의 경우 공유 리소스를 사용하여 활용도를 높이고 총 소유 비용(TCO)을 줄이는 것을 고려합니다. 공유 리소스는 기존 솔루션을 사용하거나 구성 요소를 공유하거나 두 가지 방법을 모두 사용하여 관리 및 비용을 중앙 집중화하는 비용 효과적인 옵션이 될 수 있습니다. 모니터링, 백업 및 연결과 같은 일반적인 기능을 계정 경계 내에서 또는 전용 계정에서 관리합니다. 또한 표준화를 구현하고, 중복을 줄이고, 복잡성을 줄임으로써 비용을 절감할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
여러 워크로드로 인해 동일한 기능이 발생하는 경우 기존 솔루션과 공유 구성 요소를 사용하여 관리를 개선하고 비용을 최적화합니다. 비프로덕션 데이터베이스 서버 또는 디렉터리 서비스와 같은 기존 리소스(특히 공유 리소스)를 사용하여 보안 모범 사례 및 조직 규정에 따라 클라우드 비용을 절감하는 것을 고려합니다. 최적의 가치 실현과 효율성을 위해서는 쇼백 및 차지백을 사용하여 소비를 발생시키는 비즈니스의 관련 영역에 비용을 다시 할당하는 것이 중요합니다.
*쇼백*은 클라우드 비용을 소비자, 사업부, 총계정원장 계정 또는 기타 책임 주체와 같이 비용의 원인이 될 수 있는 범주로 분류한 보고서입니다. 쇼백의 목표는 팀, 사업부 또는 개인에게 사용된 클라우드 리소스의 비용을 보여 주는 것입니다.
*차지백*은 특정 재무 관리 프로세스에 적합한 전략을 기반으로 중앙 서비스 지출을 비용 단위에 할당하는 것을 의미합니다. 고객의 경우 차지백은 하나의 공유 서비스 계정에서 발생한 비용을 고객 보고 프로세스에 적합한 여러 금융 비용 범주에 청구합니다. 차지백 메커니즘을 설정하여 여러 사업부, 제품 및 팀에서 발생한 비용을 보고할 수 있습니다.
워크로드는 중요한 워크로드와 중요하지 않은 워크로드로 분류할 수 있습니다. 이 분류에 따라 덜 중요한 워크로드에 대해서는 일반 구성이 적용된 공유 리소스를 사용합니다. 비용을 더욱 최적화하려면 중요한 워크로드에 사용할 전용 서버를 예약합니다. 리소스를 공유하거나 여러 계정에 프로비저닝하여 효율적으로 관리합니다. 개발, 테스트 및 프로덕션 환경이 서로 다르더라도 안전한 공유가 가능하며 조직 구조를 변경하지 않아도 됩니다.
컨테이너식 애플리케이션에 대한 이해도를 높이고 비용 및 사용을 최적화하려면 애플리케이션이 공유 컴퓨팅 및 메모리 리소스를 사용하는 방식을 기반으로 개별 비즈니스 엔터티에 비용을 할당하는 데 도움이 되는 분할 비용 할당 데이터를 사용합니다. 분할 비용 할당 데이터를 사용하면 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) 또는 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)에서 실행되는 컨테이너 워크로드에서 작업 수준의 쇼백 및 차지백을 달성할 수 있습니다.
분산 아키텍처의 경우 각 VPC의 워크로드에 필요한 공유 서비스에 대한 중앙 집중식 액세스를 제공하는 공유 서비스 VPC를 구축합니다. 이러한 공유 서비스에는 디렉터리 서비스 또는 VPC 엔드포인트와 같은 리소스가 포함될 수 있습니다. 관리 오버헤드와 비용을 줄이려면 각 VPC에 리소스를 구축하는 대신 중앙 위치에서 리소스를 공유합니다.
공유 리소스를 사용하면 운영 비용을 절감하고 리소스 활용도를 극대화하며 일관성을 개선할 수 있습니다. 다중 계정 설계에서는 일부 AWS 서비스를 중앙에서 호스팅하고 허브에 있는 여러 애플리케이션 및 계정을 사용하여 이러한 서비스에 액세스하면 비용을 절감할 수 있습니다. [AWS Resource Access Manager(AWS RAM)](https://aws.amazon.com/ram/)를 사용하여 [VPC 서브넷 및 AWS Transit Gateway Attachment](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-vpc), [AWS Network Firewall](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-network-firewall) 또는 [Amazon SageMaker AI 파이프라인](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html#shareable-sagemaker)과 같은 기타 공통 리소스를 공유할 수 있습니다. 다중 계정 환경에서 AWS RAM을 사용하면 리소스를 한 번 생성하여 다른 계정과 공유할 수 있습니다.
조직은 공유 비용에 효과적으로 태그를 지정하고 비용 중 상당 부분에 태그가 지정되지 않았거나 할당되지 않은 상태는 아닌지 확인해야 합니다. 공유 비용을 효과적으로 할당하지 않고 공유 비용 관리를 책임지는 사람이 없는 경우 공유 클라우드 비용이 급증할 수 있습니다. 리소스, 워크로드, 팀 또는 조직 수준에서 비용이 발생한 부분을 알아야 합니다. 이러한 지식이 있다면 달성한 비즈니스 성과와 비교할 때 해당 수준에서 얼마나 큰 가치가 제공되었는지 더욱 정확하게 이해할 수 있기 때문입니다. 궁극적으로 조직은 클라우드 인프라 공유를 통해 비용을 절감할 수 있습니다. 공유 클라우드 리소스에 대한 비용 할당을 장려하여 클라우드 지출을 최적화합니다.
### 구현 단계
+ **기존 리소스 평가:** 워크로드에 유사한 서비스를 사용하는 기존 워크로드를 검토합니다. 워크로드의 구성 요소에 따라 비즈니스 논리 또는 기술 요구 사항이 허용하는 경우 기존 플랫폼을 고려합니다.
+ **AWS RAM에서 리소스 공유 사용 및 그에 따라 제한:** 조직 내 다른 AWS 계정과 리소스를 공유하는 데 AWS RAM를 사용합니다. 리소스를 공유할 때 여러 계정에 리소스를 복제할 필요가 없으므로 리소스 유지 관리에 따른 운영 부담이 최소화됩니다. 이 프로세스는 또한 생성한 리소스를 계정의 역할 및 사용자는 물론 다른 AWS 계정과 안전하게 공유하는 데 도움이 됩니다.
+ **리소스에 태그 지정:** 비용 보고 후보인 리소스에 태그를 지정하고 비용 범주 내에서 분류합니다. 비용 할당을 위해 이러한 비용 관련 리소스 태그를 활성화하여 AWS 리소스 사용을 명확하게 확인할 수 있도록 합니다. 비용 및 사용 가시성을 적절한 수준으로 세분화하는 데 집중하고, 비용 할당 보고 및 KPI 추적을 통해 클라우드 소비 행동에 영향을 미칩니다.
## 리소스
**관련 모범 사례:**
+ [SEC03-BP08 안전하게 조직과 리소스 공유](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/security-pillar/sec_permissions_share_securely.html)
**관련 문서:**
+ [ What is AWS Resource Access Manager? ](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/what-is.html)
+ [AWS services that you can use with AWS Organizations](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_integrate_services_list.html)
+ [ Shareable AWS resources ](https://docs.aws.amazon.com/ram/latest/userguide/shareable.html)
+ [AWS Cost and Usage (CUR) Queries ](https://catalog.workshops.aws/cur-query-library/en-US)
**관련 비디오:**
+ [AWS Resource Access Manager - granular access control with managed permissions ](https://www.youtube.com/watch?v=X3HskbPqR2s)
+ [ How to design your AWS cost allocation strategy ](https://pages.awscloud.com/aws-cfm-talks-how-to-design-your-AWS-cost-allocation-strategy-01122022.html)
+ [AWS Cost Categories ](https://www.youtube.com/watch?v=84GYnBBM0Cg)
**관련 예제:**
+ [ How-to chargeback shared services: An AWS Transit Gateway example ](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/gs-chargeback-shared-services-an-aws-transit-gateway-example/)
+ [ How to build a chargeback/showback model for Savings Plans using the CUR ](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/how-to-build-a-chargeback-showback-model-for-savings-plans-using-the-cur/)
+ [ Using VPC Sharing for a Cost-Effective Multi-Account Microservice Architecture ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/using-vpc-sharing-for-a-cost-effective-multi-account-microservice-architecture/)
+ [ Improve cost visibility of Amazon EKS with AWS Split Cost Allocation Data ](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/improve-cost-visibility-of-amazon-eks-with-aws-split-cost-allocation-data/)
+ [AWS 분할 비용 할당 데이터를 사용하여 Amazon ECS 및 AWS Batch의 비용 가시성 향상 ](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/la-improve-cost-visibility-of-containerized-applications-with-aws-split-cost-allocation-data-for-ecs-and-batch-jobs/)
# COST 7. 비용 절감을 위해 요금 모델을 어떻게 사용하나요?
해당 리소스에 대해 비용을 최소화하는 데 가장 적합한 요금 모델을 사용합니다.
**Topics**
+ [COST07-BP01 요금 모델 분석 수행](cost_pricing_model_analysis.md)
+ [COST07-BP02 비용을 기준으로 리전 선택](cost_pricing_model_region_cost.md)
+ [COST07-BP03 비용 효율적인 조건을 갖춘 서드파티 계약 선택](cost_pricing_model_third_party.md)
+ [COST07-BP04 워크로드의 모든 구성 요소에 대한 요금 모델 구현](cost_pricing_model_implement_models.md)
+ [COST07-BP05 관리 계정 수준에서 요금 모델 분석 수행](cost_pricing_model_master_analysis.md)
# COST07-BP01 요금 모델 분석 수행
워크로드의 각 구성 요소를 분석합니다. 구성 요소와 리소스가 장기간 실행되는지(약정 할인의 경우) 아니면 동적으로 단기간 실행되는지(스팟 또는 온디맨드의 경우) 결정합니다. 비용 관리 도구의 권장 사항을 바탕으로 워크로드를 분석하고 높은 수익을 달성할 수 있도록 해당 권장 사항에 비즈니스 규칙을 적용합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 높음
## 구현 지침
AWS는 조직의 요구 사항에 적합하며 제품에 맞게 가장 비용 효율적인 방법으로 리소스 요금을 지불할 수 있는 다수의 [요금 모델](https://aws.amazon.com/pricing/)을 제공합니다. 팀과 협력하여 가장 적합한 요금 모델을 결정하세요. 요금 모델은 가용성에 따라 결정되는 여러 옵션의 조합으로 구성되는 경우가 많습니다.
**온디맨드 인스턴스**를 사용하면 실행 중인 인스턴스에 따라 시간별 또는 초 단위(최소 60초)로 컴퓨팅 또는 데이터베이스 용량에 대해 사용한 비용을 지불할 수 있습니다. 장기 약정이나 선불 비용 결제는 필요하지 않습니다.
**절감형 플랜**은 1년 또는 3년 동안 일정한 사용량(시간당 USD로 측정)을 약정하는 대가로, Amazon EC2, Lambda 및 AWS Fargate에서의 사용량을 낮은 가격으로 제공하는 유연한 요금 모델입니다.
**스팟 인스턴스**는 사전 약정 없이 시간당 온디맨드 가격의 최대 90% 할인된 가격으로 예비 컴퓨팅 용량을 요청할 수 있는 Amazon EC2 요금 메커니즘입니다.
**예약형 인스턴스**는 최대 75%까지 할인된 가격으로 용량을 준비할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 [예약을 통한 비용 최적화](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/how-aws-pricing-works/aws-cost-optimization.html)를 참조하세요.
프로덕션, 품질 및 개발 환경과 관련된 리소스에 대해 절감형 플랜을 포함하도록 선택할 수 있습니다. 또는 샌드박스 리소스는 필요할 때만 켜지므로 해당 환경의 리소스에 대한 온디맨드 모델을 선택할 수도 있습니다. Amazon [스팟 인스턴스](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/how-aws-pricing-works/amazon-elastic-compute-cloud-amazon-ec2.html#spot-instances)를 사용하여 Amazon EC2 비용을 절감하거나 [컴퓨팅 절감형 플랜](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/how-aws-pricing-works/amazon-elastic-compute-cloud-amazon-ec2.html#savings-plans)을 사용하여 Amazon EC2, Fargate 및 Lambda 비용을 절감할 수 있습니다. [AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/) 권장 사항 도구는 절감형 플랜을 통해 약정 할인을 받을 수 있는 기회를 제공합니다.
이전에 Amazon EC2용 [예약형 인스턴스](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-optimization/reserved-instances/?track=costop)를 구매했거나 조직 내에서 비용 할당 관행을 마련한 경우에는 한동안 Amazon EC2 예약형 인스턴스를 계속 사용할 수 있습니다. 그러나 향후 보다 유연한 비용 절감 메커니즘으로 절감형 플랜을 사용할 전략을 수립할 것을 권장합니다. AWS Cost Management에서 절감형 플랜(SP) 권장 사항을 새로 고쳐 언제든지 최신 절감형 플랜 권장 사항을 생성할 수 있습니다. 예약형 인스턴스(RI)를 사용하여 Amazon RDS, Amazon Redshift, Amazon ElastiCache, Amazon OpenSearch Service 비용을 절감합니다. 절감형 플랜 및 예약형 인스턴스는 전액 선결제, 부분 선결제, 선결제 없음이라는 3가지 옵션으로 제공됩니다. AWS Cost Explorer RI 및 SP 구매 권장 사항에 나와 있는 권장 사항을 참조하세요.
스팟 워크로드 기회를 찾으려면 전체 사용량을 시간대별로 확인하여 사용량 또는 탄력성이 주기적으로 변경되는 기간을 찾아보세요. 다양한 내결함성 및 유연한 애플리케이션에 스팟 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 상태 비저장 웹 서버, API 엔드포인트, 빅 데이터 및 분석 애플리케이션, 컨테이너형 워크로드, CI/CD 및 기타 유연한 워크로드 등이 있습니다.
사용하지 않을 때(업무 시간 이후 및 주말) Amazon EC2 및 Amazon RDS 인스턴스를 해제할 수 있는지를 분석하세요. 이 전략을 활용하면 연중무휴로 사용할 때보다 비용을 70% 이상 절감할 수 있습니다. 특정 시간에만 사용해야 하는 Amazon Redshift 클러스터가 있는 경우 클러스터를 일시 중지했다가 나중에 다시 시작하면 됩니다. Amazon Redshift 클러스터 또는 Amazon EC2 및 Amazon RDS 인스턴스가 중지되면 컴퓨팅 과금 청구가 정지되고 스토리지 요금만 부과됩니다.
단, [온디맨드 용량 예약](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/capacity-reservations-pricing-billing.html)(ODCR)은 요금 할인이 아닙니다. 예약 용량에서 인스턴스를 실행하는지 여부와 무관하게 동등한 온디맨드 요금이 용량 예약에 청구됩니다. 실행하려는 리소스에 용량을 충분히 제공해야 하는 경우 이를 고려해야 합니다. ODCR은 더 이상 필요하지 않을 때 취소할 수 있기 때문에 장기 약정에 얽매이지 않으면서 절감형 플랜 또는 예약형 인스턴스가 제공하는 할인 혜택도 누릴 수 있습니다.
**구현 단계**
+ **워크로드 탄력성 분석:** Cost Explorer 또는 사용자 지정 대시보드에서 시간 단위의 세부 수준을 사용하여 워크로드 탄력성을 분석합니다. 실행 중인 인스턴스 개수의 정기적인 변경 사항을 확인합니다. 기간이 짧은 인스턴스가 스팟 인스턴스 또는 스팟 플릿에 적합합니다.
+ [Well-Architected Lab: Cost Explorer](https://wellarchitectedlabs.com/Cost/Cost_Fundamentals/100_5_Cost_Visualization/Lab_Guide.html#Elasticity)
+ [Well-Architected Lab: Cost Visualization](https://wellarchitectedlabs.com/Cost/Cost_Fundamentals/200_5_Cost_Visualization/README.html)
+ **기존 요금 계약 검토:** 장기적인 요구 사항에 대해 현재 계약 또는 약정을 검토합니다. 현재 사용 중인 약정과 이러한 약정을 얼마나 사용하고 있는지 분석합니다. 기존의 계약상 할인 또는 엔터프라이즈 계약을 활용합니다. [엔터프라이즈 계약](https://aws.amazon.com/pricing/enterprise/)은 고객의 요구에 가장 적합한 계약을 맞춤 설정할 수 있는 옵션을 제공합니다. 장기 약정의 경우 특정 인스턴스 유형, 인스턴스 패밀리, AWS 리전, 가용 영역에 대해 특정 인스턴스에 대한 절감형 플램 또는 예약형 인스턴스, 예약 요금 할인을 고려하세요.
+ ** 약정 할인 분석 수행:** 계정에서 Cost Explorer를 사용하여 절감형 플랜 및 예약 인스턴스 권장 사항을 검토합니다. 필요한 할인 및 위험과 함께 올바른 권장 사항을 구현하려면 [Well-Architected Labs](https://wellarchitectedlabs.com/cost/costeffectiveresources/)을 따르세요.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Accessing Reserved Instance recommendations](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ri-recommendations.html)
+ [인스턴스 구입 옵션](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-purchasing-options.html)
+ [AWS Enterprise ](https://aws.amazon.com/pricing/enterprise/)
**관련 비디오:**
+ [Save up to 90% and run production workloads on Spot](https://www.youtube.com/watch?v=BlNPZQh2wXs)
**관련 예제:**
+ [Well-Architected Lab: Cost Explorer](https://wellarchitectedlabs.com/Cost/Cost_Fundamentals/100_5_Cost_Visualization/Lab_Guide.html#Elasticity)
+ [Well-Architected Lab: Cost Visualization](https://wellarchitectedlabs.com/Cost/Cost_Fundamentals/200_5_Cost_Visualization/README.html)
+ [Well-Architected Lab: Pricing Models](https://wellarchitectedlabs.com/Cost/CostEffectiveResources.html)
# COST07-BP02 비용을 기준으로 리전 선택
리소스 요금은 리전별로 다를 수 있습니다. 리전별 비용 차이를 식별하고 지연 시간, 데이터 상주 및 데이터 주권 요구 사항을 충족하기 위해 필요한 경우에만 비용이 더 높은 지역에서 배포합니다. 따라서 리전 비용을 고려하면 이 워크로드의 전체 가격을 최저 수준으로 낮출 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
글로벌한 [AWS 클라우드 인프라](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/)는 [전 세계 여러 위치](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-regions-availability-zones.html)에서 호스트되며, AWS 리전, 가용 영역, 로컬 영역, AWS Outposts, Wavelength 영역을 중심으로 구축되었습니다. 리전은 전 세계에 있는 실제 위치이고 각 리전은 AWS에 가용 영역이 여러 개 있는 개별 지리적 영역입니다. 각 리전 내의 여러 분리된 위치인 가용 영역은 이중화된 전력, 네트워킹 및 연결 기능을 갖추고 있는 하나 이상의 개별 데이터 센터로 구성됩니다.
각 AWS 리전은 현지 시장 조건 내에서 운영되며 예를 들어, 리소스 요금은 토지, 광섬유, 전기 및 세금 비용의 차이 때문에 리전마다 다릅니다. 전 세계에서 사용 가능한 최저 가격으로 리소스를 실행할 수 있도록 솔루션의 한 구성 요소나 전체 솔루션을 운영할 특정 리전을 선택합니다. [AWS 계산기](https://calculator.aws/#/)를 사용하여 위치 유형(리전, Wavelength 영역 및 로컬 영역) 및 리전별로 서비스를 검색해 다양한 리전에서 워크로드 비용을 예측합니다.
솔루션 설계 시의 모범 사례는 사용자와 더 가까운 위치에 컴퓨팅 리소스를 배치하여 지연 시간을 줄이고 데이터 주권을 강화하는 것입니다. 비즈니스, 개인정보 처리방침, 성능, 보안 요구 사항에 따라 지리적 위치를 선택합니다. 전 세계에 최종 사용자가 분포하는 애플리케이션의 경우 여러 위치를 사용합니다.
개인정보 처리방침, 보안 및 비즈니스 요구 사항에 대한 의무가 없는 경우 AWS 서비스에 대해 더 저렴한 요금을 제공하는 리전을 사용하여 워크로드를 배포합니다. 예를 들어, 기본 리전이 아시아 태평양(시드니)(`ap-southwest-2`)이고 다른 리전 사용에 대한 제한 사항(예: 개인정보 처리방침, 보안)이 없는 경우, 개발이나 테스트처럼 중요하지 않은 Amazon EC2 인스턴스는 미국 동부(버지니아 북부)(`us-east-1`) 리전에 배포하면 비용을 줄일 수 있습니다.
![\[여러 리전을 규정 준수, 지연 시간, 비용, 서비스, 기능과 함께 보여주는 차트입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/latest/framework/images/region-feature-matrix.png)
위의 표는 리전 6이 다른 리전에 비해 지연 시간이 짧고 서비스를 이용할 수 있으며 비용이 가장 저렴한 리전이기 때문에 이 시나리오에 가장 적합한 옵션임을 보여줍니다.
## 구현 단계
+ ** AWS 리전 요금 검토:** 현재 리전의 워크로드 비용을 분석합니다. 서비스 및 사용 유형별로 가장 높은 비용부터 시작하여 사용 가능한 다른 리전의 비용을 계산합니다. 예상 절감액이 구성 요소 또는 워크로드 이동 비용보다 큰 경우 새 리전으로 마이그레이션합니다.
+ **다중 리전 배포에 대한 요구 사항 검토:** 비즈니스 요구 사항 및 의무(개인정보 처리방침, 보안 또는 성능)를 분석하여 여러 리전을 사용하면 안 되는 제한 사항이 있는지 확인합니다. 단일 리전을 사용하도록 제한하는 의무가 없는 경우 다중 리전을 사용합니다.
+ **필요한 데이터 전송 분석:** 리전을 선택할 때 데이터 전송 비용을 고려합니다. 데이터는 고객 및 리소스 가까운 곳에 둡니다. 데이터가 흐르고 데이터 전송이 최소화된 더 저렴한 AWS 리전을 선택합니다. 데이터 전송에 대한 비즈니스 요구 사항에 따라 [Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/), [AWS PrivateLink](https://aws.amazon.com/privatelink/), [AWS Direct Connect](https://aws.amazon.com/directconnect/), [AWS Virtual Private Network](https://aws.amazon.com/vpn/)를 사용하여 네트워킹 비용을 줄이고 성능을 개선하며 보안을 강화할 수 있습니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Accessing Reserved Instance recommendations](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ri-recommendations.html)
+ [Amazon EC2 요금 정책](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/)
+ [인스턴스 구입 옵션](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-purchasing-options.html)
+ [리전 테이블](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regional-product-services/)
**관련 비디오:**
+ [Save up to 90% and run production workloads on Spot](https://www.youtube.com/watch?v=BlNPZQh2wXs)
**관련 예제:**
+ [ Overview of Data Transfer Costs for Common Architectures ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/overview-of-data-transfer-costs-for-common-architectures/)
+ [ Cost Considerations for Global Deployments ](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/cost-considerations-for-global-deployments/)
+ [ What to Consider when Selecting a Region for your Workloads ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/what-to-consider-when-selecting-a-region-for-your-workloads/)
# COST07-BP03 비용 효율적인 조건을 갖춘 서드파티 계약 선택
비용 효율적인 계약과 조건은 이러한 서비스의 비용이 제공하는 혜택에 따라 규모가 조정됨을 보장합니다. 조직에 추가적인 혜택을 제공할 때 조정되는 계약 및 요금을 선택합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
시장에는 클라우드 환경에서 비용을 관리하는 데 도움이 되는 여러 제품이 출시되어 있습니다. 제품마다 고객 요구 사항에 따라 기능이 약간씩 다를 수 있습니다. 예를 들어 비용 거버넌스 또는 비용 가시성에 초점을 맞춘 제품도 있고 비용 최적화에 초점을 맞춘 제품도 있습니다. 효과적인 비용 최적화 및 거버넌스를 위해서는 필요한 기능과 적절한 요금 모델을 갖춘 올바른 도구를 사용하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 제품의 요금 모델은 다양합니다. 월 청구액의 일정 비율을 청구하기도 하고 실현된 절감액의 일정 비율을 청구하기도 합니다. 사실 필요한 기능에 대해서만 비용을 지불하는 것이 가장 좋습니다.
클라우드에서 서드파티 솔루션 또는 서비스를 사용할 때는 원하는 성과에 맞는 요금 구조가 중요합니다. 요금은 제공하는 결과와 가치에 따라 조정되어야 합니다. 예를 들어 제공하는 절감액의 일정 비율에 비례하여 절감액(결과)이 커질수록 더 많은 요금을 부과하는 소프트웨어가 있습니다. 지출 증가에 따라 더 많은 비용을 지불하는 라이선스 계약이 비용 최적화에 항상 가장 적합한 것은 아닙니다. 그러나 공급업체가 청구서의 모든 부분에 대해 명확한 혜택을 제공한다면 조정되는 방식의 이러한 수수료가 정당화될 수 있습니다.
예를 들어 Amazon EC2에 대한 권장 사항을 제공하고 전체 청구 금액의 일정 비율을 부과하는 솔루션의 경우 혜택을 제공하지 않는 다른 서비스를 사용하면 솔루션 요금이 더 비싸집니다. 또 다른 예로는 관리형 리소스 비용의 일정 비율로 요금을 부과하는 관리형 서비스가 있습니다. 인스턴스 크기가 크다고 해서 반드시 관리에 더 많은 노력이 필요한 것은 아니지만 부과되는 요금은 증가할 수 있습니다. 따라서 이러한 서비스 요금 방식에 서비스의 효율성을 증진하는 비용 최적화 프로그램 또는 기능이 포함되어 있는지 확인해야 합니다.
고객은 시장에서 이러한 제품이 더 고급이거나 사용하기 더 쉽다고 생각할 수 있습니다. 이러한 제품의 비용을 고려하고 장기적인 관점에서 잠재적 비용 최적화 결과에 대해 생각해야 합니다.
### 구현 단계
+ **서드파티 계약 및 조건 분석:** 서드파티 계약의 요금을 검토합니다. 다양한 사용량에 대해 모델링을 수행하고, 새로운 서비스 사용량과 같은 새로운 비용 또는 워크로드 증가로 인한 현재 서비스의 증가를 고려합니다. 추가 비용이 비즈니스에 필요한 이점을 제공하는지 여부를 파악합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Accessing Reserved Instance recommendations](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ri-recommendations.html)
+ [인스턴스 구입 옵션](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-purchasing-options.html)
**관련 비디오:**
+ [Save up to 90% and run production workloads on Spot](https://www.youtube.com/watch?v=BlNPZQh2wXs)
# COST07-BP04 워크로드의 모든 구성 요소에 대한 요금 모델 구현
영구 실행되는 리소스는 절감형 플랜 또는 예약형 인스턴스와 같은 예약 용량을 활용해야 합니다. 단기간 용량은 스팟 인스턴스나 스팟 플릿을 사용하도록 구성됩니다. 온디맨드 인스턴스는 예약 용량을 사용할 만큼 충분히 오래 실행되지 않으며(리소스 유형에 따라 25\$175%에 해당하는 기간에 실행됨) 중단할 수 없는 단기 워크로드에만 사용됩니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 낮음
## 구현 지침
AWS는 비용 효율성을 개선하기 위해 과거 사용량을 기반으로 여러 약정 권장 사항을 제공합니다. 이러한 권장 사항을 통해 절약할 수 있는 항목과 약정 사용 방법을 파악할 수 있습니다. 이러한 서비스를 온디맨드 또는 스팟으로 사용하거나 예약형 인스턴스(RI) 및 절감형 플랜(SP)을 통해 일정 기간에 대한 약정을 체결하고 온디맨드 비용을 줄일 수 있습니다. 워크로드를 최적화하려면 각 워크로드 구성 요소와 여러 AWS 서비스뿐만 아니라 이러한 서비스에 대한 약정 할인, 구매 옵션 및 스팟 인스턴스도 이해해야 합니다.
워크로드 구성 요소의 요구 사항을 고려하고 이러한 서비스에 대한 각기 다른 요금 모델을 이해합니다. 구성 요소의 가용성 요구 사항을 정의합니다. 워크로드의 기능이 다수의 독립된 리소스를 통해 수행되는지 여부와 워크로드의 시간대별 요구 사항을 파악합니다. 기본 온디맨드 요금 모델 및 기타 적용 가능한 모델을 사용하여 리소스 비용을 비교합니다. 리소스 또는 워크로드 구성 요소의 잠재적 변경을 고려합니다.
예를 들어, AWS에서 이 웹 애플리케이션 아키텍처를 살펴보겠습니다. 이 샘플 워크로드는 Amazon Route 53, AWS WAF, Amazon CloudFront, Amazon EC2 인스턴스, Amazon RDS 인스턴스, 로드 밸런서, Amazon S3 스토리지, Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 등 여러 개의 AWS 서비스로 구성됩니다. 이러한 각 서비스를 검토하고 다양한 요금 모델을 사용하여 잠재적인 비용 절감의 기회를 파악해야 합니다. 어떤 서비스는 RI 또는 SP에 적합할 수 있지만 어떤 서비스는 온디맨드로만 사용할 수 있습니다. 다음 이미지에서 볼 수 있듯이 일부 AWS 서비스는 RI 또는 SP를 사용하여 약정할 수 있습니다.
![\[예약형 인스턴스 및 절감형 플랜을 사용하여 약정적 AWS 서비스 차트\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/wellarchitected/latest/framework/images/ri-sp-services.png)
### 구현 단계
+ **요금 모델 구현:** 분석 결과를 사용하여 절감형 플랜, 예약형 인스턴스를 구매하거나 스팟 인스턴스를 구현합니다. 첫 약정 구매인 경우 목록에서 상위 5개 또는 10개의 권장 사항을 선택한 다음 한두 달 동안의 결과를 모니터링하고 분석하세요. AWS Cost Management Console에서 해당 프로세스를 ㅇ나내합니다. 콘솔에서 RI 또는 SP 권장 사항을 검토하고 권장 사항을 사용자 지정(유형, 결제 및 기간)하고 시간별 약정(예: 시간당 20 USD)을 검토한 다음, 장바구니에 추가합니다. 할인은 적격 사용량에 자동으로 적용됩니다. 예를 들어 정기적으로(2주마다 또는 매월) 약정 할인을 소량 구매합니다. 중단될 수 있거나 상태 정보를 저장하지 않는 워크로드에 대해 스팟 인스턴스를 구현합니다. 마지막으로 온디맨드 Amazon EC2 인스턴스를 선택하고 나머지 요구 사항에 맞게 리소스를 할당합니다.
+ **워크로드 검토 주기:** 요금 모델 적용 범위를 구체적으로 분석하는 워크로드에 대한 검토 주기를 구현합니다. 워크로드가 필요한 적용 범위에 도달하면 몇 달마다 또는 조직 사용량이 바뀔 때 부분적으로 추가 약정 할인을 구매합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [ Understanding your Savings Plans recommendations ](https://docs.aws.amazon.com/savingsplans/latest/userguide/sp-recommendations.html)
+ [Accessing Reserved Instance recommendations](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ri-recommendations.html)
+ [예약형 인스턴스 구매 방법](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/buyer/)
+ [인스턴스 구입 옵션](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-purchasing-options.html)
+ [스팟 인스턴스](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-spot-instances.html)
+ [ 다른 AWS 서비스의 예약 모델 ](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-reservation-models/reservation-models-for-other-aws-services.html)
+ [ Savings Plans Supported Services ](https://docs.aws.amazon.com/savingsplans/latest/userguide/sp-services.html)
**관련 비디오:**
+ [Save up to 90% and run production workloads on Spot](https://www.youtube.com/watch?v=BlNPZQh2wXs)
**관련 예제:**
+ [ 절감형 플랜을 구매하기 전에 고려해야 할 사항은 무엇인가요? ](https://repost.aws/knowledge-center/savings-plans-considerations)
+ [ How can I use Cost Explorer to analyze my spending and usage? ](https://repost.aws/knowledge-center/cost-explorer-analyze-spending-and-usage)
# COST07-BP05 관리 계정 수준에서 요금 모델 분석 수행
과금 정보 및 비용 관리 도구를 확인하고 관리 계정 수준에서 정기적인 분석을 수행하기 위해 권장되는 할인 혜택과 약정, 예약을 확인하세요.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 낮음
## 구현 지침
정기적인 비용 모델링을 수행하면 여러 워크로드에 걸친 최적화 기회를 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 전반적으로 여러 워크로드에 온디맨드 인스턴스를 사용하는 경우 변경 위험이 낮아지고 약정 기반 할인을 구현하여 전반적인 비용을 절감할 수 있습니다. 2주에서 1개월의 정기적인 주기로 분석을 수행하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 구매를 조금씩 조정할 수 있으므로 워크로드 및 워크로드 구성 요소의 변경에 따라 요금 모델의 적용 범위를 점진적으로 변경할 수 있습니다.
[AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/) 권장 사항 도구를 사용하여 관리 계정에서 약정 할인의 기회를 찾을 수 있습니다. 관리 계정 수준의 권장 사항은 예약형 인스턴스(RI) 또는 절감형 플랜(SP)이 있는 AWS 조직 내 모든 계정의 사용량을 고려하여 계산됩니다. 또한 할인 공유가 활성화될 때 계산되어 계정 전체에서 비용 절감을 극대화하는 약정을 추천할 수 있습니다.
관리 계정 수준에서 구매하면 대부분의 경우 최대한 비용을 절감할 수 있지만 특정 연결 계정의 사용량에 할인을 먼저 적용하려는 경우 등 연결 계정 수준에서 SP를 구매하는 것을 고려해야 하는 상황도 있을 수 있습니다. 멤버 계정 권장 사항은 개별 계정 수준에서 계산되어 각 계정의 절감 효과를 극대화합니다. 계정에 RI 약정과 SP 약정이 둘 다 있는 경우 다음 순서로 적용됩니다.
1. 영역 RI
1. 스탠다드 RI
1. 컨버터블 RI
1. 인스턴스 절감형 플랜
1. 컴퓨팅 절감형 플랜
관리 계정 수준에서 SP를 구매하면 절감액이 가장 높은 할인율에서 가장 낮은 할인율 순으로 적용됩니다. 관리 계정 수준의 SP는 연결된 모든 계정을 살펴보고 할인율이 가장 높은 곳에 절감액을 적용합니다. 할인 적용 대상을 제한하려는 경우 연결 계정 수준에서 절감형 플랜을 구매하면 해당 계정에서 적격 컴퓨팅 서비스를 실행할 때마다 할인이 먼저 적용됩니다. 해당 계정에서 적합한 컴퓨팅 서비스를 실행하지 않는 경우 할인은 동일한 관리 계정 내의 다른 연결된 계정과 공유됩니다. 할인 공유는 기본적으로 활성화되어 있지만 필요한 경우 비활성화할 수 있습니다.
통합 결제 패밀리에서 절감형 플랜은 먼저 소유자 계정의 사용량에 적용된 다음, 다른 계정의 사용량에 적용됩니다. 이는 공유를 활성화한 경우에만 발생합니다. 절감형 플랜은 가장 높은 절감률에 먼저 적용됩니다. 절감률이 같은 사용량이 여러 개 있는 경우 절감형 플랜 요금이 가장 낮은 첫 번째 사용량에 절감형 플랜이 적용됩니다. 절감형 플랜은 남은 사용량이 더 이상 없거나 약정이 소진될 때까지 계속 적용됩니다. 나머지 사용량은 온디맨드 요금에서 부과됩니다. AWS 비용 관리에서 절감형 플랜 권장 사항을 새로 고쳐 언제든지 최신 절감형 플랜 권장 사항을 생성할 수 있습니다.
인스턴스의 유연성을 분석한 후 권장 사항에 따라 약정할 수 있습니다. 다양한 잠재 리소스 옵션으로 워크로드의 단기 비용을 분석하고, AWS 요금 모델을 분석하며, 이를 비즈니스 요구 사항에 맞춰 조정하여 총 소유 비용을 확인하고 [비용 최적화](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/how-aws-pricing-works/aws-cost-optimization.html) 기회를 모색합니다.
### 구현 단계
**약정 할인 분석 수행**: 계정에서 Cost Explorer를 사용하여 절감형 플랜 및 예약형 인스턴스 권장 사항을 검토합니다. 절감형 플랜 권장 사항을 이해하고 월간 지출액과 월간 절감액을 추정해야 합니다. 계정 간 절감액을 극대화하기 위해 RI 또는 절감형 플랜 할인 공유를 활성화한 AWS 조직 내 모든 구성원 계정의 사용량을 고려하여 측정되는 관리 계정 수준의 권장 사항을 검토합니다. 필요한 할인 및 위험과 함께 올바른 권장 사항을 구현하려면 Well-Architected 실습을 따르면 됩니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS 요금은 어떻게 적용되나요](https://aws.amazon.com/pricing/?nc2=h_ql_pr_ln)
+ [인스턴스 구입 옵션](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instance-purchasing-options.html)
+ [Saving Plan Overview](file:///Users/mergenf/Documents/WELL%20ARCHITECTED/COST%20OPT%20PILLAR/phase3a/COST06/•%09https:/docs.aws.amazon.com/savingsplans/latest/userguide/sp-overview.html)
+ [Saving Plan recommendations](https://docs.aws.amazon.com/savingsplans/latest/userguide/sp-recommendations.html)
+ [Accessing Reserved Instance recommendations](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ri-recommendations.html)
+ [Understanding your Saving Plans recommendation](https://docs.aws.amazon.com/savingsplans/latest/userguide/sp-recommendations.html)
+ [How Savings Plans apply to your AWS usage](https://docs.aws.amazon.com/savingsplans/latest/userguide/sp-applying.html)
+ [통합 결제에서 절감형 플랜](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/savings-plans-consolidated-billing/)
+ [Turning on shared reserved instances and Savings Plans discounts](https://docs.aws.amazon.com/awsaccountbilling/latest/aboutv2/ri-turn-on-process.html)
**관련 비디오:**
+ [Save up to 90% and run production workloads on Spot](https://www.youtube.com/watch?v=BlNPZQh2wXs)
**관련 예제:**
+ [절감형 플랜을 구매하기 전에 고려해야 할 사항은 무엇인가요?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/savings-plans-considerations/)
+ [How can I use rolling Savings Plans to reduce commitment risk?](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/how-can-i-use-rolling-savings-plans-to-reduce-commitment-risk/)
+ [스팟 인스턴스를 사용하는 시기](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/cost-optimization-leveraging-ec2-spot-instances/when-to-use-spot-instances.html)
# COST 8. 데이터 전송 요금을 위한 계획은 어떻게 되나요?
비용 최소화를 위한 아키텍처 관련 사항을 결정할 수 있도록 데이터 전송 요금을 계획하고 모니터링해야 합니다. 아키텍처를 약간이라도 효율적으로 변경하면 장기적으로 운영 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
**Topics**
+ [COST08-BP01 데이터 전송 모델링 수행](cost_data_transfer_modeling.md)
+ [COST08-BP02 데이터 전송 비용을 최적화할 구성 요소 선택](cost_data_transfer_optimized_components.md)
+ [COST08-BP03 데이터 전송 비용을 줄이기 위한 서비스 구현](cost_data_transfer_implement_services.md)
# COST08-BP01 데이터 전송 모델링 수행
조직 요구 사항을 수집하고 워크로드 및 각 워크로드 구성 요소의 데이터 전송 모델링을 수행합니다. 그러면 현재 데이터 전송 요구 사항을 충족할 수 있는 최저 비용을 파악할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 높음
## 구현 지침
클라우드에서 솔루션을 설계할 때 온프레미스 데이터 센터를 사용하여 아키텍처를 설계하는 습관이나 지식 부족으로 인해 데이터 전송 비용을 무시하는 경우가 많습니다. AWS의 데이터 전송 요금은 소스, 대상, 트래픽 볼륨에 따라 결정됩니다. 설계 단계에서 이러한 수수료를 고려하면 비용을 절감할 수 있습니다. 총 소유 비용(TCO)을 정확하게 추정하려면 워크로드에서 데이터 전송이 발생하는 위치, 전송 비용, 관련 이점을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 그러면 정보를 바탕으로 결정을 내리고 아키텍처 의사 결정을 수정하거나 수락할 수 있습니다. 예를 들어 가용 영역 간에 데이터를 복제하는 다중 가용 영역 구성이 있는 경우가 있습니다.
워크로드에서 데이터를 전송하는 서비스 구성 요소를 모델링하고, 필요한 신뢰성과 복원력을 달성하기 위해 수용 가능한 비용인지(두 가용 영역의 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 지불하는 것과 유사함) 판단합니다. 다양한 사용 수준에 걸쳐 비용을 모델링합니다. 워크로드 사용량은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있으며 여러 수준에서 다양한 서비스를 사용하는 것이 더 비용 효율적일 수 있습니다.
데이터 전송을 모델링하는 동안 수집되는 데이터의 양과 데이터의 출처를 생각해 보세요. 또한 처리되는 데이터의 양과 필요한 스토리지 또는 컴퓨팅 용량을 고려하세요. 모델링하는 동안 워크로드 아키텍처에 대한 네트워킹 모범 사례를 따라 잠재적 데이터 전송 비용을 최적화합니다.
AWS Pricing Calculator를 통해 특정 AWS 서비스의 예상 비용과 예상 데이터 전송을 확인할 수 있습니다. 테스트 목적 또는 사전 프로덕션 환경에서 워크로드가 이미 실행 중인 경우 [AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/) 또는 [AWS Cost and Usage Report](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-and-usage-reporting/)(CUR)를 사용하여 데이터 전송 비용을 파악하고 모델링합니다. 개념 증명(PoC)을 구성하거나 워크로드를 테스트하고 사실적으로 시뮬레이션된 로드로 테스트를 실행합니다. 다양한 워크로드 수요에서 비용을 모델링할 수 있습니다.
### 구현 단계
+ **요구 사항 식별:** 소스와 대상 간에 계획된 데이터 전송의 주요 목표와 비즈니스 요구 사항이 무엇인가요? 최종적으로 기대되는 비즈니스 결과는 무엇인가요? 비즈니스 요구 사항을 수집하고 예상 결과를 정의합니다.
+ **소스 및 대상 식별:** 데이터 전송의 데이터 소스와 대상이 무엇인가요? 예를 들면 AWS 리전 내부 전송, AWS 서비스로 전송, 인터넷으로 전송 등이 이에 해당될 수 있습니다.
+ [AWS 리전 내부 데이터 전송](https://docs.aws.amazon.com/cur/latest/userguide/cur-data-transfers-charges.html#data-transfer-within-region)
+ [AWS 리전 간 데이터 전송](https://docs.aws.amazon.com/cur/latest/userguide/cur-data-transfers-charges.html#data-transfer-between-regions)
+ [ 인터넷으로 데이터 전송](https://docs.aws.amazon.com/cur/latest/userguide/cur-data-transfers-charges.html#data-transfer-out-internet)
+ **데이터 분류 식별:** 이 데이터 전송에 대한 데이터 분류가 어떻게 되나요? 어떤 종류의 데이터인가요? 데이터의 크기는 얼마나 되나요? 데이터를 얼마나 자주 전송해야 하나요? 데이터가 민감한가요?
+ **사용할 AWS 서비스 또는 도구 식별:** 이 데이터 전송에는 어떤 AWS 서비스가 사용되나요? 이미 프로비저닝된 서비스를 다른 워크로드에 사용할 수 있나요?
+ ** 데이터 전송 비용 계산:** 이전에 생성한 데이터 전송 모델링의 [AWS 요금](https://aws.amazon.com/pricing/)을 사용하여 워크로드에 대한 데이터 전송 비용을 계산합니다. 워크로드 사용량의 증가와 감소 모두에 대해 여러 사용 수준의 데이터 전송 비용을 계산합니다. 워크로드 아키텍처에 대한 여러 옵션이 있는 경우 비교를 위해 각 옵션의 비용을 계산합니다.
+ ** 성과에 비용 연결:** 발생한 각 데이터 전송 비용에 대해 워크로드에 가져다주는 성과를 지정합니다. 구성 요소 간 전송인 경우 분리를 위한 것일 수 있으며, 가용 영역 간 전송인 경우 이중화를 위한 것일 수 있습니다.
+ **데이터 전송 모델링 생성:** 모든 정보를 수집한 후 여러 사용 사례와 다양한 워크로드에 대한 개념적 기본 데이터 전송 모델링을 생성합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS caching solutions](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/)
+ [AWS 요금](https://aws.amazon.com/pricing/)
+ [Amazon EC2 요금](https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/)
+ [Amazon VPC 요금](https://aws.amazon.com/vpc/pricing/)
+ [ Understanding data transfer charges ](https://docs.aws.amazon.com/cur/latest/userguide/cur-data-transfers-charges.html)
**관련 비디오:**
+ [ Monitoring and Optimizing Your Data Transfer Costs ](https://www.youtube.com/watch?v=UjliYz25_qo)
+ [ S3 Transfer Acceleration ](https://youtu.be/J2CVnmUWSi4)
**관련 예제:**
+ [ Overview of Data Transfer Costs for Common Architectures ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/overview-of-data-transfer-costs-for-common-architectures/)
+ [AWS Prescriptive Guidance for Networking ](https://aws.amazon.com/prescriptive-guidance/?apg-all-cards.sort-by=item.additionalFields.sortDate&apg-all-cards.sort-order=desc&awsf.apg-new-filter=*all&awsf.apg-content-type-filter=*all&awsf.apg-code-filter=*all&awsf.apg-category-filter=categories%23network&awsf.apg-rtype-filter=*all&awsf.apg-isv-filter=*all&awsf.apg-product-filter=*all&awsf.apg-env-filter=*all)
# COST08-BP02 데이터 전송 비용을 최적화할 구성 요소 선택
모든 구성 요소를 선택해야 하며, 데이터 전송 비용을 줄이도록 아키텍처를 설계해야 합니다. 이때 광역 네트워크(WAN) 최적화, 다중 가용 영역 구성 등의 구성 요소를 사용할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
데이터 전송을 위한 아키텍팅은 데이터 전송 비용을 최소화합니다. 이 과정에서는 콘텐츠 전송 네트워크를 사용해 사용자와 더 가까운 위치에 데이터를 배치하거나, 온프레미스에서 AWS로의 전용 네트워크 링크를 사용합니다. 또한 WAN 최적화 및 애플리케이션 최적화를 사용하여 구성 요소 간에 전송되는 데이터의 양을 줄일 수도 있습니다.
데이터를 AWS 클라우드에 전송하거나 해당 클라우드 내부에서 전송할 때 데이터 전송을 최적화하는 데 적합한 AWS 서비스를 선택하려면 다양한 사용 사례, 데이터의 특성 및 사용 가능한 네트워크 리소스를 바탕으로 대상을 파악하는 것이 중요합니다. AWS는 여러 데이터 마이그레이션 요구 사항에 맞춤화된 다양한 데이터 전송 서비스를 제공합니다. 조직 내 비즈니스 요구 사항에 따라 적절한 [데이터 스토리지](https://aws.amazon.com/products/storage/) 및 [데이터 전송](https://aws.amazon.com/cloud-data-migration/) 옵션을 선택합니다.
워크로드 아키텍처를 계획하거나 검토할 때는 다음 사항을 고려하세요.
+ **AWS 내에서 VPC 엔드포인트 사용:** VPC 엔드포인트는 VPC와 지원되는 AWS 서비스 간의 프라이빗 연결을 허용합니다. 이렇게 하면 데이터 전송 비용이 발생할 수 있는 퍼블릭 인터넷을 사용하지 않아도 됩니다.
+ **NAT 게이트웨이 사용:** 프라이빗 서브넷의 인스턴스가 인터넷이나 VPC 외부의 서비스에 연결할 수 있도록 [NAT 게이트웨이](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpc-nat-gateway.html)를 사용합니다. 가장 많은 트래픽을 전송하는 NAT 게이트웨이 뒤의 리소스가 NAT 게이트웨이와 동일한 가용 영역에 있는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 리소스와 동일한 가용 영역에 새 NAT 게이트웨이를 생성하여 교차 AZ 데이터 전송 요금을 줄이세요.
+ **AWS Direct Connect 사용:** Direct Connect에서는 퍼블릭 인터넷을 우회하고 온프레미스 네트워크와 AWS 간에 직접적인 프라이빗 연결을 설정합니다. 인터넷을 통해 대량의 데이터를 전송하는 것보다 더 비용 효율적이고 일관적인 방법일 수 있습니다.
+ **리전 경계를 넘어선 데이터 전송 방지:** AWS 리전 리전 간에(한 리전에서 다른 리전으로) 데이터를 전송하면 일반적으로 요금이 부과됩니다. 다중 리전 경로를 이용하려면 매우 신중하게 결정해야 합니다. 자세한 내용은 [다중 리전 시나리오](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/reliability-pillar/multi-region-scenarios.html)를 참조하세요.
+ **데이터 전송 모니터링:** Amazon CloudWatch 및 [VPC 흐름 로그](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/flow-logs.html)를 사용하여 데이터 전송 및 네트워크 사용에 대한 세부 정보를 캡처합니다. VPC에서 캡처한 네트워크 트래픽 정보(예: 네트워크 인터페이스에서 주고받는 IP 주소 또는 범위)를 분석합니다.
+ **네트워크 사용량 분석:** AWS Cost Explorer, CUDOS 대시보드, CloudWatch와 같은 측정 및 보고 도구를 사용하여 워크로드의 데이터 전송 비용을 파악합니다.
### 구현 단계
+ **데이터 전송을 위한 구성 요소 선택:** [COST08-BP01 데이터 전송 모델링 수행](cost_data_transfer_modeling.md)에서 설명한 데이터 전송 모델링을 사용하여 데이터 전송 비용이 가장 큰 영역이나 워크로드 사용량이 변경되는 경우 데이터 전송 비용이 발생하는 영역을 집중적으로 살펴봅니다. 데이터 전송에 대한 필요를 줄이거나, 없애거나, 비용을 낮추는 대체 아키텍처나 추가 구성 요소를 찾습니다.
## 리소스
**관련 모범 사례:**
+ [COST08-BP01 데이터 전송 모델링 수행](cost_data_transfer_modeling.md)
+ [COST08-BP03 데이터 전송 비용을 줄이기 위한 서비스 구현](cost_data_transfer_implement_services.md)
**관련 문서:**
+ [ Cloud Data Migration ](https://aws.amazon.com/cloud-data-migration/)
+ [AWS caching solutions](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/)
+ [Deliver content faster with Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/getting-started/tutorials/deliver-content-faster/)
**관련 예제:**
+ [ Overview of Data Transfer Costs for Common Architectures ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/overview-of-data-transfer-costs-for-common-architectures/)
+ [AWS Network Optimization Tips ](https://aws.amazon.com/blogs/networking-and-content-delivery/aws-network-optimization-tips/)
+ [ Optimize performance and reduce costs for network analytics with VPC Flow Logs in Apache Parquet format ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/optimize-performance-and-reduce-costs-for-network-analytics-with-vpc-flow-logs-in-apache-parquet-format/)
# COST08-BP03 데이터 전송 비용을 줄이기 위한 서비스 구현
데이터 전송을 줄이기 위한 서비스를 구현합니다. 예를 들어 엣지 로케이션 또는 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)를 사용하여 최종 사용자에게 콘텐츠를 전송하고, 애플리케이션 서버 또는 데이터베이스 앞에 캐싱 계층을 구축하며, 클라우드 연결에 VPN 대신 전용 네트워크 연결을 사용할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
네트워크 데이터 전송 사용을 최적화하는 데 도움이 되는 다양한 AWS 서비스가 있습니다. 이러한 서비스는 워크로드 구성 요소, 유형 및 클라우드 아키텍처에 따라 클라우드에서 트래픽을 압축, 캐싱, 공유 및 분배하는 데 도움이 될 수 있습니다.
+ [Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/)는 지연 시간이 짧고 전송 속도가 빠른 데이터 전송용 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크입니다. 전 세계의 엣지 로케이션에서 데이터를 캐시하여 리소스 부하를 줄여줍니다. CloudFront를 사용하면 전 세계의 많은 사용자에게 콘텐츠를 전송하는 과정의 관리 작업을 줄이고 지연 시간을 최소화할 수 있습니다. [Security Savings Bundle](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2021/02/introducing-amazon-cloudfront-security-savings-bundle/?sc_channel=em&sc_campaign=Launch_mult_OT_awsroadmapemail_20200910&sc_medium=em_whats_new&sc_content=launch_ot_ot&sc_country=mult&sc_geo=mult&sc_category=mult&sc_outcome=launch)을 사용하면 시간이 지남에 따라 사용량을 늘리려는 경우 CloudFront 사용량을 최대 30%까지 절약할 수 있습니다.
+ [AWS Direct Connect](https://aws.amazon.com/directconnect/)를 사용하면 AWS에 대한 전용 네트워크 연결을 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 네트워크 비용을 줄이고 대역폭을 늘릴 수 있으며 인터넷 기반 연결에 비해 더 일관성이 높은 네트워크 환경을 제공할 수 있습니다.
+ [Site-to-Site VPN](https://aws.amazon.com/vpn/)을 사용하면 프라이빗 네트워크와 AWS 글로벌 네트워크 간에 안전한 프라이빗 연결을 설정할 수 있습니다. 탄력적인 완전관리형 서비스로서 간소화된 연결을 제공하므로 소규모 사무실 또는 비즈니스 파트너에 적합합니다.
+ [VPC 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpc-endpoints.html)를 사용하면 프라이빗 네트워킹을 통해 여러 AWS 서비스를 연결할 수 있으며, 퍼블릭 데이터 전송 및 [NAT 게이트웨이](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpc-nat-gateway.html) 비용을 줄일 수 있습니다. [게이트웨이 VPC 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpce-gateway.html)는 시간당 비용이 없으며 Amazon S3 및 Amazon DynamoDB를 지원합니다. [인터페이스 VPC 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpce-interface.html)는 [AWS PrivateLink](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/endpoint-service.html)를 통해 제공되며 시간당 요금과 GB당 사용 비용이 있습니다.
+ [NAT 게이트웨이](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpc-nat-gateway.html)는 독립형 NAT 인스턴스와 달리 규모 조정 및 관리 기능을 기본 제공하여 비용을 절감합니다. 트래픽이 많은 인스턴스와 동일한 가용 영역에 NAT 게이트웨이를 배치하고, Amazon DynamoDB 또는 Amazon S3 액세스가 필요한 인스턴스에는 VPC 엔드포인트를 사용하여 데이터 전송 및 처리 비용을 줄이는 것을 고려하세요.
+ 엣지에서 데이터를 수집하고 처리하기 위한 컴퓨팅 리소스가 있는 [AWS Snow Family](https://aws.amazon.com/snow/) 디바이스를 사용합니다. AWS Snow Family 디바이스([Snowball Edge](https://aws.amazon.com/snowcone/), [Snowball Edge](https://aws.amazon.com/snowball/) 및 [Snowmobile](https://aws.amazon.com/snowmobile/))를 사용하면 페타바이트 규모의 데이터를 AWS 클라우드로 비용 효과적으로, 오프라인으로 이동할 수 있습니다.
### 구현 단계
+ **서비스 구현:** 데이터 전송 모델링을 사용하고 VPC 흐름 로그를 검토하여 서비스, 워크로드 유형에 따라 적절한 AWS 네트워크 서비스를 선택합니다. 비용이 가장 크고 볼륨 흐름이 가장 높은 영역을 확인합니다. AWS 서비스를 검토하고 전송을 줄이거나 제거하는 서비스(특히 네트워킹 및 콘텐츠 전송)가 있는지 평가합니다. 또한 데이터 또는 대량의 데이터에 대한 액세스가 반복되는 캐싱 서비스를 찾습니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS Direct Connect](https://aws.amazon.com/directconnect/)
+ [AWS 제품 둘러보기](https://aws.amazon.com/)
+ [AWS caching solutions](https://aws.amazon.com/caching/aws-caching/)
+ [Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/) \$1
+ [AWS Snow Family](https://aws.amazon.com/snow/)
+ [Amazon CloudFront Security Savings Bundle](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2021/02/introducing-amazon-cloudfront-security-savings-bundle/)
**관련 비디오:**
+ [Monitoring and Optimizing Your Data Transfer Costs](https://www.youtube.com/watch?v=UjliYz25_qo)
+ [AWS Cost Optimization Series: CloudFront](https://www.youtube.com/watch?v=k8De2AfAN3k)
+ [VPC의 NAT 게이트웨이에 대한 데이터 전송 요금을 줄이려면 어떻게 해야 하나요?](https://www.youtube.com/watch?v=hq4KtPRezus)
**관련 예제:**
+ [How-to chargeback shared services: An AWS Transit Gateway example](https://aws.amazon.com/blogs/aws-cloud-financial-management/gs-chargeback-shared-services-an-aws-transit-gateway-example/)
+ [Understand AWS data transfer details in depth from cost and usage report using Athena query and QuickSight](https://aws.amazon.com/blogs/networking-and-content-delivery/understand-aws-data-transfer-details-in-depth-from-cost-and-usage-report-using-athena-query-and-quicksight/)
+ [Overview of Data Transfer Costs for Common Architectures](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/overview-of-data-transfer-costs-for-common-architectures/)
+ [Using AWS Cost Explorer to analyze data transfer costs](https://aws.amazon.com/blogs/mt/using-aws-cost-explorer-to-analyze-data-transfer-costs/)
+ [Cost-Optimizing your AWS architectures by utilizing Amazon CloudFront features](https://aws.amazon.com/blogs/networking-and-content-delivery/cost-optimizing-your-aws-architectures-by-utilizing-amazon-cloudfront-features/)
+ [VPC의 NAT 게이트웨이에 대한 데이터 전송 요금을 줄이려면 어떻게 해야 하나요?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/vpc-reduce-nat-gateway-transfer-costs/)