AWS Organization 운영 기업이 직면한 약정 관리의 진짜 문제들
들어가며
AWS Organization을 운영하면서 직접 약정(Reserved Instances, Savings Plans)을 관리하고 계신가요? 표면적으로는 MSP의 도움을 받아 안정적으로 운영되는 것처럼 보이지만, 실제로는 많은 기업들이 약정 관리에서 예상치 못한 어려움을 겪고 있습니다.
최근 한 대기업 IT 담당자와의 대화에서 나온 말이 인상적이었습니다. "AWS 약정 관리가 이렇게 복잡하고 리스크가 클 줄 몰랐어요. 처음엔 단순히 할인받는 것이라고만 생각했는데..."
1. 실제 데이터로 보는 약정 관리의 현실
1.1 놀라운 수치들
최근 연구에 따르면, 기업들이 AWS 약정을 관리하는 방식에 대해 몇 가지 놀라운 사실이 밝혀졌습니다. 평균적으로 약정의 활용률은 73%에 불과하며, 이는 구매한 약정의 27%가 사용되지 않고 낭비된다는 것을 의미합니다. 또한, 기업들은 약정 관리를 위해 평균적으로 약 2.3명의 인력을 할당하고, 관련 결정을 내리는 데 평균 48시간을 소모합니다. 이는 긴급하게 확장이 필요한 상황에서도 지연을 초래할 수 있습니다.
1.2 실제 사례: A사의 약정 관리 실패
하나의 실제 사례는 잘못된 관리로 인한 비용을 잘 보여줍니다. 월 50만 달러를 AWS에 지출하는 A사는 3년 약정을 과도하게 구매하여 18만 달러의 손실을 입었습니다. 또한 사용 패턴 변화를 예측하지 못해 12만 달러의 추가 온디맨드 비용이 발생했습니다. 이로 인해 총 30만 달러, 즉 연간 IT 예산의 5%를 낭비한 셈입니다.
2. 왜 이런 일이 발생하는가?
2.1 복잡한 의사결정 구조
많은 기업들이 직면하는 첫 번째 문제는 의사결정의 복잡성입니다. AWS 약정 관리는 여러 팀이 분석하고 결정하며 구매하는 과정을 필요로 하며, 이로 인해 비효율성이 발생하는 경우가 많습니다. 각 단계가 개발, 인프라, 재무, 구매 및 구매 후 관리 팀 간의 조정이 필요하기 때문에, 이 과정은 완료하는 데 최대 1-2주가 걸릴 수 있습니다.
2.2 예측 불가능한 비즈니스 변화
또 다른 도전 과제는 예측할 수 없는 비즈니스 변화에서 발생합니다. 예를 들어, B사는 2023년 1월 AI 프로젝트를 지원하기 위해 대규모 3년 GPU 인스턴스를 구매했습니다. 그러나 8월이 되자 프로젝트 방향이 변경되었고, GPU 수요가 70% 감소했습니다. 그 결과, 매월 5만 달러의 미사용 약정이 발생했고, 36개월 동안 총 180만 달러의 손실을 입게 되었습니다.
2.3 숨겨진 인력 비용
또한, 숨겨진 인건비가 존재합니다. 이러한 약정 관리는 종종 여러 명의 직원이 사용 패턴 분석, 커버리지 모니터링, 의사결정 등의 작업에 매월 최대 150시간을 소요하게 만듭니다. 이로 인해 직원 1인당 연간 약 18만 달러의 인건비가 발생하며, 인력을 추가할 경우 이 비용은 크게 증가하게 됩니다.
3. 실측 데이터로 본 약정 관리의 효과
3.1 수동 관리 vs 자동화 관리 비교
수동 관리와 자동화 관리의 비교는 효율성과 비용 관리에서 큰 차이를 보여줍니다:
- 수동 관리
수동 방법을 사용하는 기업들은 일반적으로 약정 활용률이 약 68%에 그칩니다. 이는 구매한 약정의 32%가 사용되지 않아 매월 약 32만 달러의 비용이 낭비된다는 의미입니다. 수동 관리는 종종 더 많은 인력을 필요로 하며, 약정 관리에 평균적으로 3명의 인력이 투입됩니다. - 자동화
반면, 자동화를 도입한 기업들은 약정 활용률이 94%로 훨씬 높아지며, 낭비되는 비용이 약 6만 달러로 크게 줄어듭니다. 또한, 자동화 시스템을 관리하는 데 필요한 전담 인력도 급격히 감소하여, 기업은 오직 0.5명의 인력만으로 시스템을 관리할 수 있게 되어 효율성이 향상되고 인건비가 절감됩니다.
3.2 비용 절감 효과 시뮬레이션
월 60만 달러의 AWS 비용을 지출하던 C사는 약정 관리의 효율화를 위해 자동화를 도입했습니다. 자동화 도입 전, 이 회사는 40만 달러의 온디맨드 비용과 8만 달러의 미사용 약정을 포함해 총 48만 달러의 월간 비용을 부담하고 있었습니다. 그러나 자동화를 도입한 후, 온디맨드 비용은 12만 달러로 줄어들었고, 미사용 약정은 단 1만 5천 달러로 감소했습니다. 그 결과, C사는 월 6만 5천 달러를 절감하게 되었으며, 이는 AWS 비용의 9.6% 감소를 의미합니다.
4. 기존 방식의 한계와 새로운 접근법
4.1 MSP 의존도의 딜레마
많은 기업들이 여전히 MSP를 통해 약정 관리를 의존하고 있지만, MSP는 종종 이러한 약정을 수동으로 처리합니다. 이로 인해 실시간 비즈니스 변화를 반영하는 데 어려움이 발생합니다. 또한, MSP는 표준화된 접근 방식을 사용하여 비즈니스의 특정 요구에 맞지 않게 관리하므로 최적화 부족 문제가 발생합니다.
4.2 2025년 AWS 정책 변경의 영향
2026년 1월, AWS는 새로운 파트너 약정 공유 정책을 시행할 예정이며, 이는 MSP가 제공하는 혜택을 제한할 것입니다. 이러한 변화는 기업들이 독립적인 약정 관리로 전환하도록 만들며, 기존 접근 방식에 근본적인 변화가 필요하게 됩니다.
4.3 AI 기반 자동화의 부상
AI 기반의 약정 관리 솔루션은 이러한 문제를 해결하기 위해 등장하고 있습니다. 실시간 사용 패턴 분석, 미래 수요 예측, 자동 약정 조정 등을 통해 기업들은 낭비를 피하고 리스크를 능동적으로 줄일 수 있습니다.
5. 실제 전환 사례: D사의 성공 스토리
커머스 플랫폼을 운영하는 월 40만 달러의 AWS 비용을 지출한 D사는 계절별 트래픽 변동성 관리에 어려움을 겪고 있었습니다. 기존 약정을 분석하고 자동화 시스템을 도입한 후, 3개월에 걸쳐 점진적으로 전환을 진행했습니다. 6개월 후, 약정 활용률은 71%에서 96%로 증가했고, 월간 8만 달러의 절감 효과(비용 15% 감소)를 얻었습니다. 또한, 약정 관리에 투입된 인력은 3명에서 0.5명으로 대폭 줄어들었습니다.
6. 해결책: OpsNow AutoSavings
OpsNow AutoSavings는 AI 기반 자동화를 통해 이러한 모든 문제를 해결하도록 설계되었습니다.
6.1 핵심 기능
- AI 기반 완전 자동화
- 24/7 실시간 사용량 모니터링
- 머신러닝 기반의 약정 최적화 추천 및 운영
- 자동 약정 구매 및 조정
- 제로 리스크 보장
- 미사용 약정의 자동 재배치
- AWS Marketplace와의 통합을 통한 자동 판매
- 실시간 최적화로 낭비 최소화
- 투명한 관리
- 실시간 대시보드
- 상세 비용 분석 리포트
- 예상 절감액 시뮬레이션
6.2 도입 효과
즉각적인 효과:
- 약정 관리 인력 90% 감소
- 약정 활용률 95% 이상 보장
- 월간 15-25% 비용 절감
장기적인 이점:
- AWS 정책 변화에 자동 대응
- 비즈니스 변화에 실시간 적응
- 지속 가능한 비용 최적화
6.3 리스크 없는 도입 방식
AutoSavings의 가격 모델은 완전히 성과 기반입니다. 초기 투자 비용이 없고, 고정 비용도 없습니다. 기업은 실제 절감된 금액의 일정 비율만 지불하므로 리스크가 적은 솔루션입니다. 실제 비용 구조 예시:
- 원래 월 AWS 비용: $1,000,000
- AutoSaving 도입 후: $800,000
- 실제 절감액: $200,000
- OpsNow 수수료: 절감액의 일정 비율
- 고객의 순 절감액: $140,000–$160,000
결론
AWS 약정 관리는 조직 내에서 생각보다 훨씬 복잡하고 위험이 큽니다. 수동 관리의 한계, 예측 불가능한 비즈니스 변화, 그리고 다가오는 AWS 정책 변화 등을 고려할 때, 새로운 접근 방식이 필요하다는 것은 분명합니다. OpsNow AutoSaving은 AI 기반 자동화를 통해 이러한 모든 문제를 해결하며, 기업들이 핵심 비즈니스에 집중하면서 진정한 클라우드 최적화를 경험할 수 있도록 돕습니다.
더 많은 정보와 맞춤형 시뮬레이션을 원하시면, OpsNow 팀에 문의해 주세요.
