핀옵스 전략(클라우드 컴퓨팅)

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈

◆ 클라우드 도입 및 비용 최적화의 도전 과제 분석
◆ 조직 내 핀옵스 통합에 대한 통찰 확보
◆ 핀옵스와 데브옵스, IaC(코드형 인프라), 변화 관리 간의 시너지 탐구
◆ Azure Advisor, AWS CUDOS, GCP 비용 보고서 등의 도구 활용
◆ 클라우드 서비스의 주요 기능과 모범 사례를 통해 비용 추정 및 최적화
◆ 가시성과 통제를 향상시키기 위한 비용 대시보드 및 보고서 구현
◆ 조직 성공에 중요한 핀옵스 역할과 프로세스 이해
◆ 실제 사례와 멀티 클라우드 아키텍처를 활용한 핀옵스 적용


◈ 이 책의 대상 독자 ◈

퍼블릭 클라우드를 사용해 소프트웨어 솔루션과 인프라를 효율적으로 설계하고 운영하기 위한 핀옵스와 클라우드 재무 관리에 대해 자세히 알고 싶은 클라우드 엔지니어, 클라우드 및 솔루션 아키텍트, 데브옵스(DevOps) 및 시스템 운영 엔지니어를 대상으로 하는 책이다. 이 책은 클라우드 자원을 최대한 활용하는 데 관심이 있는 팀 리더, 프로젝트 관리자, 재무 팀에게도 유용하다.
이 책을 최대한 활용하려면 클라우드 컴퓨팅과 주요 퍼블릭 클라우드에 대한 사전 지식이 필요하며, 일부 절에서는 기술적인 작업, 용어 및 예제를 더 자세히 다룰 것이다.


◈ 이 책의 구성 ◈

1장, '핀옵스 원칙 소개'에서는 핀옵스가 무엇인지 살펴보고, 클라우드로 전환 중이거나 이미 클라우드를 사용하고 있는 조직에 핀옵스가 필요한 이유를 소개한다.
2장, '핀옵스가 클라우드 거버넌스에 어떻게 적용되는지 이해하기'에서는 핀옵스가 웰 아키텍티드 프레임워크, 코드형 인프라, 애자일 프로젝트 관리, 변경 관리와 같은 기타 주요 프로세스 등 조직에서 널리 사용되는 다양한 방법론과 어떻게 상호작용하는지를 설명한다. 또한 이 장에서는 클라우드 여정의 여러 단계에 있는 조직에 핀옵스가 어떻게 적응할 수 있는지 살펴보고 Azure, AWS, 구글 클라우드에서 비용 분석을 수행하는 기본 도구와 마이크로소프트, 아마존, 구글 이외의 다른 공급자가 제공하는 기타 시장 도구를 다룬다.
3장, '태그 및 명명 규칙 전략 설계와 실행'에서는 태그 전략과 명명 규칙 전략이 모두 핀옵스 사례에 필수적인 이유를 살펴보고 자체 전략을 설계, 구현, 시행하는 데 사용할 수 있는 권장 사항 및 도구를 자세히 설명한다.
4장, '클라우드 솔루션 비용 추정 및 이니셔티브 절감'에서는 워크로드를 클라우드로 마이그레이션(migration)하는 데 사용할 수 있는 모든 마이그레이션 모델을 자세히 설명하고, 더 나아가기 전에 이해해야 할 클라우드 비용에 대한 몇 가지 주요 개념을 제공한다. 또한 클라우드 공급자가 제공하는 가격 계산기와 REST API를 활용해 자체 견적을 작성하는 방법과 잠재적인 절감 개념을 통해 핀옵스 관행을 더욱 향상시키면서 추진하는 방법도 다룬다.
5장, '대시보드와 보고서를 통한 비용 가시성 향상'에서는 클라우드 청구 데이터와 클라우드 청구서의 구조 및 필드를 소개한 다음, 대시보드와 보고서가 각각 무엇이고 서로 어떻게 다른지를 살펴본다. 또한 단위 경제성 같은 재무 개념과 기타 핵심 아이디어를 사용해 핀옵스 대시보드와 보고서의 품질을 개선하기 위한 많은 인사이트를 제공한다.
6장, 'IaaS 컴퓨팅 최적화 구현'에서는 비용 최적화를 위해 서비스형 인프라 컴퓨팅 서비스에서 수행할 수 있는 핀옵스 이니셔티브를 소개한다.
7장, 'PaaS와 기타 컴퓨팅 최적화 이니셔티브 구현'에서는 비용 최적화를 위해 서비스형 플랫폼 컴퓨팅 서비스에서 수행할 수 있는 핀옵스 이니셔티브와 백업, 라이선싱, 자원 관리 모범 사례에 관련된 기타 이니셔티브의 개요를 제공한다.
8장, '데이터베이스 최적화 구현'에서는 비용 최적화를 위해 데이터베이스 서비스에서 수행할 수 있는 핀옵스 이니셔티브에 대해 알아본다. 또한 데이터베이스 서비스 최적화에 사용할 수 있는 도구를 완전히 이해하는 데 필요한 데이터베이스 전반에 관한 주요 기본 개념을 소개한다.
9장, '저장소 최적화 구현'에서는 비용 최적화를 위해 데이터베이스 서비스에서 수행할 수 있는 핀옵스 이니셔티브의 개요를 제공한다. 또한 다양한 스토리지 패러다임의 작동 방식과 중복성, 데이터 온도 계층화, 스토리지 서비스의 비용 동인과 같은 몇 가지 주요 개념을 자세히 설명한다.
10장, '핀옵스 KPI 설계와 구현'에서는 KPI의 정의를 살펴보고, 존재하는 다양한 범주의 KPI를 다룬다. 기본 개념이 소개된 후에는 자체 대시보드와 보고서를 만들기 위한 출발점으로 사용할 수 있는 많은 핀옵스 KPI의 예와 함께 자체 KPI를 설계하고 개발하는 완벽한 방법론도 제공한다.
11장, '새로운 핀옵스 역할 및 프로세스 정의'에서는 조직의 DNA에 핀옵스 관행이 스며들 수 있도록 하는 기능, 역량, 프로세스, 역할과 책임을 포함해 핀옵스 운영 모델을 정의하고 구현하는 방법과 기타 주요 거버넌스 이니셔티브를 통해 핀옵스 정책을 강화하는 방법을 대략적으로 살펴본다.
12장, '비용 최적화를 위한 사례 연구'에서는 실제 아키텍처 예시 두 가지를 최적화하는 과정을 다룬다. 단계별 방식으로 이러한 솔루션을 최적화하기 위해 사용할 수 있는 다양한 이니셔티브의 예시를 제공하고, 그 과정에서 이니셔티브가 비용에 미치는 영향을 분석한다.
13장, '마무리와 전망'에서는 이 책의 내용을 요약하며, 핀옵스 실무자들이 앞으로 직면할 수 있는몇 가지 도전에 대해 고찰한다. 또한 머신러닝(ML, Machine Learning)과 지속 가능성이라는 두 가지 신흥 연구 분야와 핀옵스 실천이 접목될 때 기대되는 시너지 효과를 다룬다. 마지막으로, 자가 평가/지식 점검을 통해 이 책에서 학습한 내용을 스스로 평가해볼 수 있는 기회도 제공한다.

1부 - 핀옵스 시작하기
1장. 핀옵스 원칙 소개
__핀옵스란 무엇이며, 왜 또 다른 유행어가 필요할까?
__왜 핀옵스인가?
____클라우드 이전 시대
____클라우드의 등장
____패러다임의 전환
____숨겨진 온프레미스 비용
____현재로의 복귀
____핀옵스 재단
__핀옵스의 세 가지 축
____고지
____예시(고지 축)
____최적화
____예시(최적화 축)
____운영
____예시(운영 축)
__요약


2장. 핀옵스가 클라우드 거버넌스에 어떻게 적용되는지 이해하기
__웰 아키텍티드 프레임워크 소개
__더 큰 거버넌스의 일부로서의 핀옵스
____핀옵스 + 애자일 방법론
____핀옵스, 코드형 인프라, CI/CD, 데브옵스
____핀옵스와 변경 관리
__각 조직에 맞춘 핀옵스 접근 방식 조정
____시나리오 1 - 클라우드에 아직 진입하지 않았거나 클라우드 전환을 시작한 기업
____시나리오 2 - 이미 클라우드에 있지만 성숙도가 낮거나 비최적화 워크로드가 있는 기업
____시나리오 3 - 높은 클라우드 성숙도를 가진 대기업
____시나리오 4 - 클라우드 비용 절감에만 집중하는 기업
__적합한 도구 선택하기
____기본 도구
____시장 도구
____기타 흥미로운 도구들
__요약


2부 - 고지 - 비용 가시성을 향상하는 방법
3장. 태그 및 명명 규칙 전략 설계와 실행
__핀옵스에서 명명 규칙과 태그의 중요성
____명명 규칙은 왜 중요한가?
____태그 전략의 중요성
____명명 규칙과 태그
____명명 규칙 및 태그 강제화
__클라우드 자원을 위한 명명 규칙
____스타일 및 형식
____구분자
____포함해야 할 주요 필드
____부모 및 자식 자원
____이름 생성기 만들기
__태그 전략 만들기
____스타일 및 형식
____단순 태그와 복합 태그
____태그 전략 만들기
____자동화된 태그
__비용 할당
__요약


4장. 클라우드 솔루션 비용 추정 및 이니셔티브 절감
__기술적 요구 사항
__클라우드 솔루션에 대한 TCO 계산 방법
____TCO 소개
____클라우드 가격 계산기
__클라우드 공급자들의 가격 책정 API와 이를 활용하는 방법
____가격 책정 API 개요
__비용 최적화 이니셔티브의 잠재적 절감액 추정
__비용 추정 자동화
____데이터 소스 선택
____데이터 통합
____추정 계산
____변경 알림
____데이터 갱신
__요약


5장. 대시보드와 보고서를 통한 비용 가시성 향상
__클라우드 청구서와 청구 데이터 이해
__대시보드와 보고서
____보고서와 대시보드의 주요 차이점
____핵심 이점
____또 다른 관점에서 본 대시보드 - 시뮬레이터
__비용 변화 보고서와 대시보드를 준비하는 방법과 그 중요성
____재무 기초
____이니셔티브별 절감 효과 추적 및 마일스톤 추가
____단위 경제
__핀옵스 대시보드와 보고서를 준비하는 방법
____기존 대시보드와 보고서
____맞춤형 대시보드와 보고서
__요약


3부 - 최적화 - 클라우드 자원을 최대한 활용하는 방법
6장. IaaS 컴퓨팅 최적화 구현
__컴퓨팅 최적화의 핵심 개념
____퀵윈
____IaaS, PaaS, 서버리스 소개
____무상태 vs 유상태
__IaaS 최적화
____퀵윈 - 고아 자원
____가상 머신 버전 업그레이드
____가상 머신 권장 적정화
____가상 머신 계열 표준화
____가상 머신 전원 스케줄링
____가상 머신 스케일링
____예약 인스턴스와 절감 계획
____스팟 가상 머신
__요약


7장. PaaS와 기타 컴퓨팅 최적화 이니셔티브 구현
__PaaS 최적화
____PaaS 적정화 및 워크로드 통합
____예시 - Azure 앱 서비스와 앱 서비스 계획
____서버리스와 프로비저닝된 컴퓨팅
____서버리스의 이점
____예시 - Azure SQL Serverless
____관리형 쿠버네티스 클러스터 최적화
__데이터 전송 비용 최적화
____Azure - 데이터 전송 비용
____AWS - 데이터 전송 비용
____GCP - 데이터 전송 비용
__라이선스 최적화
____라이선스 직접 소유 모델
__클라우드 공급자 계약 및 자원 할당
____Azure - 기업 계약 vs CSP
____AWS 조직, 청구 계정 및 조직 단위
____GCP 조직, 폴더, 프로젝트 및 자원
__요약


8장. 데이터베이스 최적화 구현
__관계형 데이터베이스 vs 비관계형/NoSQL 데이터베이스
____관계형 데이터베이스
____비관계형 또는 NoSQL 데이터베이스
____어떤 데이터베이스를 선택해야 할까?
__어떤 데이터베이스 관리 시스템을 선택할까?
____예시 - AWS RDS에서 SQL Server와 오라클 가격 비교
____SQL Server
____오라클
____PostgreSQL
____MySQL
____MongoDB
____IaaS 대 PaaS 대 서버리스
__IaaS 데이터베이스 최적화
____합리적인 데이터베이스 사용
____백업 저장소 최적화
____데이터베이스 클러스터를 위한 공유 디스크
____관계형 데이터베이스 축소
____SQL Server에서 데이터베이스 그룹화
__PaaS 데이터베이스 최적화
____연산 최적화 및 자원 적정화
____데이터베이스 그룹화
____데이터베이스 스케일링
____서버리스 vs 프로비저닝 컴퓨팅
____백업 저장소 및 중복성
__예약 용량
____Azure
____AWS
____구글
__라이선스 최적화
____BYOL
____개발 시나리오
__요약


9장. 저장소 최적화 구현
__저장소 주요 개념
____클라우드 저장소의 유형
____디스크의 고정 프로비저닝과 유동 프로비저닝
____디스크 스냅샷
____저장소 이중화
____블록 저장소
____파일 저장소
____객체 저장소
__블록 저장소 최적화
____스냅샷 최적화
____임시 디스크
____디스크 적정화
____파일 및 객체 저장소로의 오프로드
____예약 용량
__파일 저장소 최적화
____파일 저장소 적정화 및 데이터 온도
____예약 용량
__객체 저장소 최적화
____객체 저장소 계층화
____수명주기 정책
____버전 관리, 소프트 삭제, 객체 스냅샷 사용의 제한 및 추적
____객체 저장소 인벤토리
____예약 용량
__기타 저장소 최적화 이니셔티브
____로그 저장소 최적화
____백업 저장소 최적화
__요약


4부 - 운영 - 클라우드 비용에 대한 거버넌스 모델 설정
10장. 핀옵스 KPI 설계와 구현
__KPI란 무엇인가?
____KPI 생성 과정
____KPI의 유형
____목표와 주요 결과
__핀옵스 실무를 위한 KPI 활용
____Azure에서의 핀옵스 KPI 예시 - 지역 배치
____기타 핀옵스 예시
__요약


11장. 새로운 핀옵스 역할 및 프로세스 정의
__목표 운영 모델과 핀옵스
__핀옵스 운영 모델
____조직 모델
____롤아웃 및 실행 계획
____기능, 역량, 프로세스
____역할과 책임
____거버넌스
__요약


5부 - 핸즈온 비용 최적화와 실제 사례
12장. 비용 최적화를 위한 사례 연구
__IaaS 사례 연구 - 클라우드로 마이그레이션한 다계층 애플리케이션
____솔루션 설명
____대상 이니셔티브
____이니셔티브 요약 및 최종 결과
__PaaS 사례 연구 - 스토리지, 서버리스, 데이터베이스 최적화
____솔루션 설명
____대상 이니셔티브
____이니셔티브 요약 및 최종 결과
__요약


13장. 마무리와 전망
__핀옵스 요약 및 향후 과제 - 지속적인 발전 방법
____고지(3, 4, 5장)
____최적화(6, 7, 8, 9장)
____운영(10, 11장)
____사례 연구
____핀옵스의 향후 과제
__클라우드 지속 가능성과 핀옵스
____환경 지속 가능성 정책의 작동 방식
____공공 클라우드와 지속 가능성 - 그린옵스
__머신러닝, 인공지능, 핀옵스
____머신러닝의 작동 방식
____핀옵스 응용프로그램
__자가 평가/지식 점검
____1장
____2장
____3장
____4장
____5장
____6장
____7장
____8장
____9장
____10장
____11장
____13장
__요약

알폰소 산 미겔 산체스 (Alfonso San Miguel S?nchez)
멀티 클라우드 기술자로, 온프레미스와 클라우드 환경 모두에서 깊이 있는 경험을 보유하고 있다. 항상 개발 팀과 가까이 지내며 자동화에 중점을 두고 코딩, 데브옵스와 기타 방법론을 자신의 작업 방식에 구현하는 것을 즐긴다. 마드리드 콤플루텐세 대학교(Universidad Complutense de Madrid)에서 전산학 학위를 받았고, 이후 머신러닝 석사 학위를 취득했다. 학업을 마친 후에는 테크니카스 레우니다스(Tecnicas Reunidas), 아바나데(Avanade), B2임팩트(B2Impact)에서 클라우드 기술자로 일했으며, 현재는 수석 클라우드 기술자로 일하고 있다. 클라우드 거버넌스에 대한 열정을 갖고 있지만, 지난 몇 년 동안은 핀옵스에 특화해 핀옵스와 관련된 전체 방법론을 개발하는 데 주력하고 있다.