COST08-BP01 데이터 전송 모델링 수행 - 비용 최적화 원칙

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 사례를 따르지 않을 경우 노출 위험도: 높음

구현 가이드

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 경우

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. 워크로드가 이미 실행 중인 경우(테스트 목적 또는 사전 프로덕션 환경에서) AWS Cost Explorer 또는 AWS Cost and Usage Report(CUR)를 사용하여 데이터 전송 비용을 파악하고 모델링합니다. PoC(개념 증명)를 구성하거나 워크로드를 테스트하고 사실적으로 시뮬레이션된 로드로 테스트를 실행합니다. 다양한 워크로드 수요에서 비용을 모델링할 수 있습니다.

구현 단계

  • 요구 사항 파악: 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 될 수 있습니다.

  • 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 요금을 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.

  • 결과에 비용 연결: 발생한 각 데이터 전송 비용에 워크로드에서 얻는 결과를 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:

관련 동영상:

관련 예시: