[파이썬] 클라우드 컴퓨팅과 비용 최적화 전략

04 Sep 2023

python

클라우드 컴퓨팅은 현재 많은 기업 및 조직에서 선호하는 IT 인프라 구축 방식입니다. 하지만 클라우드 환경에서 비용을 최적화하는 것은 중요한 과제입니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 비용을 최적화하는 몇 가지 전략을 소개하겠습니다.

1. 자원 활용률 모니터링

클라우드 서비스는 요구에 따라 가상 자원을 프로비저닝하므로 항상 최적의 자원 활용이 보장되지 않습니다. 자원 활용률을 모니터링하여 필요한 자원의 양을 예측하고 조정함으로써 비용을 줄일 수 있습니다.

import boto3

def get_resource_utilization(resource_id):
    cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

    response = cloudwatch.get_metric_statistics(
        Namespace='AWS/EC2',
        MetricName='CPUUtilization',
        Dimensions=[
            {
                'Name': 'InstanceId',
                'Value': resource_id
            },
        ],
        StartTime=datetime.datetime.utcnow() - datetime.timedelta(hours=1),
        EndTime=datetime.datetime.utcnow(),
        Period=3600,
        Statistics=['Average']
    )

    datapoints = response['Datapoints']
    latest_utilization = datapoints[-1]['Average']
    
    return latest_utilization

resource_id = 'i-0123456789abcdef0'
utilization = get_resource_utilization(resource_id)
print(f"Current CPU utilization of resource {resource_id}: {utilization}%")

2. 예약 인스턴스 활용

클라우드 서비스에서는 예약 인스턴스를 통해 일정 기간 동안 사용할 인스턴스를 예약할 수 있습니다. 이를 통해 큰 규모의 인스턴스 작업을 수행하는 경우 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 파이썬을 사용하여 예약 인스턴스를 예약하고 관리할 수 있습니다.

import boto3

def reserve_instance(instance_type, start_time, end_time):
    ec2 = boto3.client('ec2')

    response = ec2.create_reserved_instances(
        InstanceType=instance_type,
        InstanceCount=1,
        OfferingType='Heavy Utilization',
        AvailabilityZone='us-west-2a',
        StartTime=start_time,
        EndTime=end_time
    )

    reservation_id = response['ReservedInstances'][0]['ReservedInstancesId']
    
    return reservation_id

instance_type = 'm5.large'
start_time = datetime.datetime(2022, 1, 1)
end_time = datetime.datetime(2022, 12, 31)
reservation_id = reserve_instance(instance_type, start_time, end_time)
print(f"Reservation ID: {reservation_id}")

3. 서버리스 아키텍처 채택

서버리스 아키텍처를 채택하면 인프라 관리 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 대신 해당 서비스가 지원되는 클라우드 플랫폼을 선택하고, 이벤트 트리거를 설정하고, 함수를 작성해야 합니다. 파이썬은 다양한 서버리스 플랫폼에서 지원되므로, 이를 통해 비용을 최적화할 수 있습니다.

import aws_lambda_powertools

@aws_lambda_powertools.logger
def lambda_handler(event, context):
    # 비용 최적화를 위한 로직 구현
    pass

클라우드 컴퓨팅과 비용 최적화는 계속해서 발전하고 있는 주제입니다. 위에서 소개한 전략 외에도 다양한 방법이 존재하므로, 필요에 따라 적절한 전략을 선택하여 비용을 최적화할 수 있습니다.