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초록·키워드
기존 시스템의 클라우드 전환이 활발해짐에 따라 비용관리 문제가 부각되고, 이를 위한 전사적 비용관리 체계인 핀옵스(FinOps: Finance and DevOps)에 대한 활용도 증가하고 있다. 기존 스토리지 비용 최적화 연구는 아카이브 관점에서 저비용 원격지로 재배치 또는 압축기법의 단순 용량 축소에 초점을 맞추고 있다. 하지만, 실시간성 스토리지 데이터는 서비스 생명주기 동안 누적 증가하고, 높은 서비스 영향도로 단순 최적화로는 한계가 있다. 본 연구는 단일 클라우드 서비스(CSP: Cloud Service Provider)의 계층 서비스를 활용한 운영모델을 연구한다. 중대형 규모의 기존 시스템의 스토리지 데이터와 CSP 스토리지 분석을 통해 구성한 복합 배치모델을 제안한다. 제안 모델은 웹 서비스 3계층의 필수 데이터를 용도별 CSP 스토리지 서비스로 배치하는 복합 배치모델을 통한 비용 최적화와 운영특성을 반영한 머신러닝 예산예측으로 핀옵스 효율화를 지원한다. 중대형 규모의 기존 시스템을 클라우드로 전환시 비용평가를 통해 단일모델보다 약 56% 이상의 운영비용 절감과 순환신경망(RNN: Recurrent Neural Network)인 LSTM(Long Short-Term Memory)으로 비용예측을 수행해 예측오차율 약 18%로 효과성도 검증하였다. 본 연구는 기업의 지속 가능한 데이터 운영을 지원하여 클라우드 운영비용 절감과 클라우드 핀옵스를 효과적으로 지원하는 데 기여할 것으로 기대된다.
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