비용 데이터 수집 및 검토에 대한 권장 사항

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이 Azure Well-Architected Framework 비용 최적화 검사 목록 권장 사항에 적용됩니다.

CO:03 비용 데이터를 수집하고 검토합니다. 데이터 수집은 일일 비용을 캡처해야 합니다. 비용 보고서에는 발생한 비용(계량), 선불 비용(분할 상환), 추세 및 예측이 포함됩니다. 관련자는 예산 및 비용 모델에 대한 지출을 정기적으로 검토해야 합니다. 경고를 자동화하여 주요 임계값에서 알림을 트리거하고 변칙을 검색하여 추세 기준에서의 편차를 나타냅니다.

이 가이드에서는 워크로드에 대한 비용 데이터를 수집하고 검토하기 위한 권장 사항을 설명합니다. 비용 데이터를 수집하여 워크로드의 전체적인 그림을 그리고 지출이 최적화되었는지 확인합니다. 데이터 수집에는 청구 데이터, 리소스 사용률 및 사용 패턴과 같은 비용 최적화의 모든 지표가 포함됩니다.

수집된 데이터를 사용하면 아키텍처 결정 비용 및 비즈니스 동인(예: 사용자 또는 단위당 비용)을 이해할 수 있습니다. 이 데이터는 돈이 어디로 가는지와 지출을 최적화하는 방법에 대한 명확한 이해를 제공합니다. 비용 데이터를 수집하고 검토하지 못하면 예산 초과, 지출 기준 없음, 클라우드 워크로드의 재무 상태에 대한 이해 부족이 발생할 수 있습니다.

정의

용어 정의
청구 경계 청구서에 포함된 내용의 scope.
지불 거절 워크로드 사용량에 대해 부서에 요금을 부과하고 해당 부서로부터 지불을 받는 회계 모델입니다.
리소스 사용률 워크로드에서 사용하는 리소스 용량의 양입니다.
쇼백 부서에 워크로드 사용 비용을 표시하고 해당 부서로부터 지불을 받지 못하는 회계 모델입니다.

주요 디자인 전략

데이터 수집은 비용 절감 기회, 회계(쇼백 및 차지백)를 식별하고 효율적인 리소스 사용을 위해 필수적입니다. 모든 관련 원본에서 비용 데이터 수집 및 검토의 우선 순위를 지정해야 합니다. 간소화된 분석 및 정기적인 검토를 위해 수집된 데이터를 중앙 집중화하고, 리소스 소유자를 할당하고, 가능한 경우 경고를 자동화해야 합니다.

비용 데이터 수집

클라우드 워크로드의 효과적인 비용 관리는 컴퓨팅에서 네트워크 사용량에 이르는 관련 비용을 포괄적으로 파악해야 합니다. 수집된 데이터는 리소스가 사용되는 위치와 방법에 대한 세분화된 보기를 제공합니다. 이를 통해 비효율성을 식별하고, 리소스 할당에 대해 정보에 입각한 결정을 내리고, 궁극적으로 비용을 최적화하여 투자에 가장 적합한 가치를 얻을 수 있습니다.

데이터 수집 활성화. 데이터 수집에는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 사용량, 워크로드에서 사용하는 기타 서비스 또는 기능과 같은 워크로드 비용의 모든 원본이 포함되어야 합니다. 데이터에는 송장 및 요금제 데이터가 포함되어야 합니다. 청구서가 청구된 데이터는 실제 데이터입니다. 실제 청구 비용을 반영합니다. 데이터 요금제는 서비스에 대한 청구 계획을 기반으로 하는 예측 데이터 형식입니다. 여전히 중요하지만, 측정된 데이터의 일일 조각은 정확한 수치보다는 좋은 추정치 로 간주됩니다. 이러한 구성 요소에서 송장 데이터와 계량 데이터 간의 차이점을 인식하면 재무 계획 및 분석에서 더 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.

사용 가능한 모든 컬렉션 메서드를 사용합니다. 비용 데이터를 수집하려면 서비스 공급자의 비용 모니터링 및 유틸리티와 같이 사용 가능한 모든 도구와 방법을 사용하여 워크로드 비용을 모니터링합니다. 이러한 도구는 일반적으로 비용 분석, 사용량 추세 및 최적화 제안에 대한 자세한 인사이트를 제공하지만 모든 것을 캡처하지 못할 수 있습니다. 데이터 사전 및 분류와 같은 기본 기능을 이해합니다.

특정 워크로드에 필요한 경우 사용자 지정 보기를 디자인합니다. 네이티브 도구 외에도 서비스 공급자가 API를 제공하는 경우 이를 탭하여 프로그래밍 방식으로 비용 데이터를 검색합니다. API는 자동화된 비용 보고를 용이하게 하고 기존 관리 시스템과 원활하게 통합됩니다. 목표는 가능한 모든 원본에서 비용 세부 정보를 수집하는 것입니다. 즉, API를 통해 데이터를 끌어들이거나, 수동으로 비용을 입력하거나, 금융 시스템과 동기화하는 것을 의미하든, 중앙 집중식의 포괄적인 비용 개요를 보장하는 것이 중요합니다.

비용 데이터를 중앙 집중화합니다. 중앙 집중식 비용 데이터를 사용하면 해당 데이터를 보다 쉽게 관리하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 모든 워크로드 비용에 대한 공통 데이터 스키마를 통해 통합 보기를 확보하고 더 나은 비용 최적화 전략을 사용할 수 있습니다. 사용량 현황 데이터를 결합해야 하며 데이터는 중앙 분석 싱크로 흐릅니다. 클라우드 공급자가 제공하는 비용 관리 도구를 사용하거나 타사 비용 관리 솔루션과 데이터를 통합할 수 있습니다. 목표는 권한 있는 이해 관계자가 쉽게 액세스할 수 있고 강력한 데이터 분석 기능을 제공하는 저비용 솔루션을 보유하는 것입니다.

절충: 비용 데이터를 장기간 유지하면 기록 분석 및 추세 식별이 가능합니다. 그러나 데이터를 저장하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 비용을 최소화하려면 이전 데이터를 최신 데이터의 세분성 없이 집계된 데이터 포인트로 저장합니다. 또한 분석 요구 사항에 따라 최상의 보존 기간을 결정합니다.

데이터 그룹화

데이터를 그룹화하면 비용을 효과적으로 관리할 수 있는 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 부서 또는 프로젝트와 같은 다양한 차원에 따라 비용을 세분화하여 해당 관련자에게 비용을 정확하게 할당할 수 있습니다. 데이터를 그룹화하면 투명성, 책임성 및 비용 인식이 향상됩니다.

비용 데이터를 리소스, 서비스, 환경, 지역, 부서, 프로젝트 또는 팀과 같은 의미 있는 범주로 그룹화합니다. 예를 들어 리소스 및 서비스 수준에서 비용 분석을 이해하면 리소스 할당, 크기 조정 또는 서비스 해제에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 프로덕션, 재해 복구 또는 품질 보증과 같은 환경별로 비용 데이터를 그룹화하면 비용 불일치를 식별하고 각 환경의 특정 요구 사항에 따라 리소스 사용량을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 워크로드 데이터를 그룹화할 때 다음 권장 사항을 고려합니다.

  • 사용량 및 구성 요소 데이터를 수집합니다. 워크로드에서 각 구성 요소의 사용량 및 비용에 대한 자세한 정보를 수집합니다. 이 데이터를 캡처하여 다양한 각도에서 비용을 분석하고 비용 분석에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

  • 다른 차원을 참조하세요. 기술 차원(예: 리소스 종류 또는 서비스 범주), 리소스 organization 차원(예: 부서 또는 팀) 및 비즈니스 모델 차원(예: 프로젝트 또는 비용 센터)을 기준으로 일일 비용을 세분화합니다. 이 분석을 통해 특정 문제 또는 시나리오에 가장 중요한 차원에 따라 비용을 분석할 수 있습니다.

  • 메타데이터를 적용합니다. 메타데이터를 사용하여 데이터를 그룹화하고 의미 있는 비용 보고서를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 높은 비용 영역을 식별하고 부서 또는 프로젝트 수준에서 책임 측정 또는 비용 최적화 전략을 구현할 수 있습니다. 메타데이터를 사용하여 애플리케이션의 핵심 비즈니스 모델을 반영하는 방식으로 비용을 그룹화하기 위한 메커니즘을 디자인할 수 있습니다. 예를 들어 다중 테넌트 솔루션에서 공유 리소스 대신 테넌트 식별자를 사용하여 리소스에 태그를 지정합니다. 애플리케이션의 가격 책정 모델을 기반으로 비용 데이터를 피벗하는 기능은 주요 인사이트를 제공할 수 있습니다.

비용 보고서 생성

비용 데이터를 수집한 후에는 비용 보고서를 생성하는 데 사용해야 합니다. 비용 보고서는 지출에 대한 가시성을 제공하고 워크로드 지출 패턴의 분석을 용이하게 합니다. 비용 최적화가 필요한 영역을 식별하고 지출을 최적화하기 위해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 비용 보고서를 사용하면 다른 팀, 부서 또는 프로젝트에 비용을 할당할 수 있습니다. 이 할당은 배포를 이해하는 데 도움이 되며 정확한 차지백 또는 쇼백을 용이하게 합니다.

일반적인 시나리오를 해결합니다. 워크로드 비용에 대한 비용 보고서를 생성할 때 일반적인 비용 문제를 해결할 수 있어야 합니다. 공통 관심사 영역에서 데이터를 수집하면 비용, 메트릭 및 사용량과 같은 필요한 데이터 집합이 협조적으로 해석되도록 할 수 있습니다. 일반적인 문제 영역은 다음과 같습니다.

  • 세분화된 비용: 비용 보고서는 사용자당 할당된 금액과 디바이스당 비용에 대한 정보를 제공해야 합니다.

  • 리소스 사용률: 비용 보고서는 현재 리소스가 완전히 활용되었는지 평가하고 잠재적 절감액을 식별하는 데 도움이 됩니다.

  • 대체 솔루션: 비용 보고서는 새 솔루션으로 전환할 때의 비용 및 잠재적 절감액을 비교해야 합니다. 또한 동적 솔루션으로 전환의 타당성을 평가해야 합니다.

  • 투자 수익률: 비용 보고서는 시스템 운영에 들어가는 수익의 비율을 결정하는 데 도움이 됩니다. 시스템이 수익을 높이지 않는 경우 다른 ROI 메트릭을 측정해야 합니다.

  • 지출 패턴: 비용 보고서는 지출 패턴을 분석하여 시간 경과에 따른 비용의 추세와 패턴을 식별해야 합니다. 지출 패턴은 비용 최적화 및 예산 계획에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

회계 표준에 맞춥니다. 비용 보고서는 내부 회계 표준을 수용해야 합니다. 일반적인 시스템은 쇼백 및 차지백입니다. 쇼백은 가시성에 관한 것이며, 차지백은 책임에 관한 것입니다.

  • 쇼백은 개별 팀 또는 부서에 클라우드 비용을 청구하지 않고 organization 전체에서 비용 가시성을 제공하는 것을 의미합니다. 비용 보고서를 사용하여 각 팀 또는 부서에서 발생한 비용을 보여 주는 쇼백 문을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 마케팅 팀은 $15,000를 활용했으며 엔지니어링 부서는 총 워크로드 지출 $40,000에 대해 $25,000의 비용을 발생시켰습니다. 쇼백은 각 부서에 비용 분석을 제공하여 각 팀이 리소스 소비를 검토하고 최적화할 수 있도록 합니다. 이러한 보고서는 투명성을 제공하고 관련자가 사용량 및 관련 비용을 이해할 수 있도록 합니다.

  • 차지백 에는 실제 사용량에 따라 해당 클라우드 비용에 대한 내부 팀 또는 부서의 청구가 포함됩니다. 차지백은 이중 패싯입니다. 다른 사용자에게 요금을 청구할 수 있으며, 다른 사용자는 렌더링된 리소스 사용량 및 서비스에 따라 요금을 청구할 수 있습니다. 예를 들어 워크로드는 중앙 집중식 보안 서비스를 사용합니다. 한 달 동안 보안 팀은 서비스에 대해 $10,000의 요금을 청구했습니다. 그러나 워크로드를 사용하기 위해 영업 및 마케팅 부서에 각각 $7,000 및 $8,000의 요금이 부과되었습니다. 크레딧과 차변 모두 모든 차지백 트랜잭션은 중앙 집중식 비용 데이터 싱크에 통합됩니다. 차지백은 모든 비용이 organization 재무 관리에 고려되고 통합되도록 합니다. 전체적인 보기를 제공하고 분할 간 비용의 최적화를 촉진합니다.

포괄적인 보고서를 제공합니다. 비용 보고서에는 클라우드 서비스 및 공급업체의 비용이 포함되어야 합니다. 보고서에는 발생한 비용(청구서), 선불 비용(분할 상환), 추세, 예측, 크레딧 및 비용 분산이 포함되어야 합니다. 쇼백 및 차지백 시스템 모두에서 비용 보고서에는 다음 요소가 포함되어야 합니다.

  • 발생 비용: 발생한 비용은 요금제 사용량에 따라 발생한 실제 비용을 나타냅니다. 이러한 비용은 특정 청구 기간 내의 리소스 또는 서비스 소비에 따라 계산됩니다.

  • 선불 비용: 선불 비용은 미리 지불된 비용이며 특정 기간에 걸쳐 분산됩니다. 이러한 비용은 일반적으로 선불 기간 동안 균등하게 분할 상환되거나 할당됩니다.

  • 추세: 비용 추세를 분석하려면 기록 데이터를 검사하여 시간 경과에 따른 지출의 패턴과 변화를 식별합니다. 이 분석은 비용이 변동하는 방식을 이해하고 기본 요인을 식별하는 데 도움이 됩니다.

  • 예측: 비용 예측은 기록 데이터 및 추세를 기반으로 향후 지출을 예측하므로 향후 비용을 예측하고 그에 따라 계획할 수 있습니다. 예측은 기계 학습 알고리즘과 같은 다양한 기술을 사용하여 생성할 수 있습니다.

  • 크레딧: 서비스 공급자는 종종 서비스에 크레딧(무료 사용률)을 제공합니다. 비용 보고서에는 지출 요구 사항을 제대로 이해하기 위한 크레딧 잔액 및 사용량이 포함되어야 합니다.

  • 비용 분산: 비용 보고서의 비용 차이는 발생한 실제 비용과 예상 또는 예산 비용 간의 차이를 나타냅니다. 계획된 비용의 편차를 식별하고 그 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다.

리소스 소유자 할당

각 비용 항목에는 리소스 소유자로 직접 책임 있는 개인(DRI)이 있어야 합니다. 각 비용 항목에 리소스 소유자를 할당하면 관련 비용에 대한 명확한 책임이 보장됩니다. 특정 리소스 또는 서비스의 사용량 및 비용을 관리하고 최적화할 책임이 있는 사람을 식별하는 데 도움이 됩니다. 리소스 소유자는 다음을 위해 중요합니다.

  • 비용 할당: 각 비용 항목에 리소스 소유자를 할당하면 정확한 비용 할당이 가능합니다. 리소스 소유자는 적절한 팀, 부서 또는 프로젝트에 대한 비용 특성을 보장하여 재무 투명성 및 예산 관리를 용이하게 합니다.

  • 커뮤니케이션: 리소스 소유자를 할당하면 워크로드 팀 및 organization 내에서 효과적인 커뮤니케이션 및 협업이 촉진됩니다. 비용 관리에 대한 논의를 용이하게 하고, 모범 사례 공유를 장려하며, 리소스 소유자가 공동으로 비용을 최적화할 수 있습니다.

  • 의사 결정: 리소스 소유자는 리소스 프로비저닝, 크기 조정 및 최적화와 관련된 의사 결정에 중요한 역할을 합니다. 비즈니스 목표 및 비용 최적화 목표에 부합하는 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필요한 인사이트와 소유권이 있습니다. 리소스 소유자는 리소스와 관련된 비용을 적극적으로 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 비용 절감 기회를 식별하고, 리소스 사용을 최적화하고, 비용을 제어하고 줄이기 위한 결정을 내릴 수 있습니다.

비용 데이터 검토

관련자와 함께 예산 및 비용 모델에 대한 지출을 정기적으로 검토합니다. 정기적인 검토는 최적화를 위한 비용 추세, 이상값 및 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다. 비용 최적화 이니셔티브를 추진하려면 이러한 검토에서 재무 팀, 운영 팀 및 의사 결정자와 같은 이해 관계자를 참여시키는 것이 중요합니다. 검토를 통해 비용이 기대에 부합하고 필요한 경우 조정을 허용할 수 있습니다. 사용 패턴의 변화를 모니터링하고, 필요에 따라 리소스 할당을 조정하고, 비용 데이터의 지속적인 분석을 기반으로 비용 절감 조치를 구현합니다.

비용 데이터 분석

워크로드에서 수집된 비용 데이터를 검토하여 지출 패턴에 대한 인사이트를 얻습니다. 검토에는 리소스 사용률 분석, 비용 동인 식별 및 워크로드의 여러 구성 요소에 대한 비용 분포 이해가 포함될 수 있습니다. 또한 컴퓨팅 사용량 및 네트워크 전송 비용과 같은 비용의 증가와 감소를 확인해야 합니다. 성능이나 기능을 희생하지 않고 비용을 최적화할 수 있는 영역을 찾습니다. 예를 들어 사용량이 부족한 리소스, 권한 부여 인스턴스 또는 클라우드 공급자가 제공하는 비용 절감 기능을 식별합니다.

아키텍처 선택 사항 검토

워크로드의 아키텍처 결정을 검토할 때 비용 영향에 중점을 두는 것이 중요합니다. 대체 패턴 또는 클라우드 네이티브 제품을 활용하면 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. IaaS(Infrastructure as a Service)를 통해 PaaS(Platform as a Service) 또는 SaaS(Software as a Service)를 선택하는 것이 더 경제적일 수 있습니다. PaaS를 사용하면 인프라 비용이 서비스 가격 책정의 일부일 뿐만 아니라 플랫폼은 통합 비용으로 이러한 리소스의 프로비저닝 및 관리를 간소화합니다. instance 경우 더 낮은 계층 가상 머신을 점프 상자로 배포하면 스토리지, 서버 관리 및 공용 IP 구성에 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 반면 PaaS는 이러한 복잡성을 처리하여 강화된 보안을 포함하는 통합 비용을 제공합니다.

비용 경고 자동화

자동화된 경고를 구현하면 주요 임계값에서 예산 알림을 트리거할 수 있습니다. 이러한 경고는 비용이 미리 정의된 한도를 초과하거나 예상 지출 패턴에서 상당한 편차가 있는 경우 관련자 및 DRI에 알리도록 설정할 수 있습니다. 예산 경고 및 예측 경고는 비용 경고를 자동화하는 데 사용되는 두 가지 유형의 비용 경고입니다.

예산 경고를 사용합니다. 예산 경고를 사용하면 예산 금액을 설정하고 실제 비용에 대한 임계값을 정의할 수 있습니다. 실제 비용이 지정된 임계값을 초과하면 예산 경고가 트리거됩니다. 이러한 경고는 지출을 모니터링하고 예산에 접근하거나 초과할 때 사용자에게 알리는 데 도움이 됩니다. 예산 경고는 발생한 실제 비용을 기반으로 합니다. 워크로드 지출은 다양한 경향이 있습니다. 최소한 예상 비용(100%), 이상적인 지출(90%) 및 이상적인 지출(110%) 미만으로 목표 예산에 대한 경고를 설정해야 합니다.

예측 경고를 사용합니다. 예측 경고는 지출 추세가 예산을 초과할 가능성이 있는 경우 고급 알림을 제공합니다. 이러한 경고는 예측된 비용 예측에 따라 생성됩니다. 예측 비용이 설정된 임계값을 초과하면 예측 경고가 트리거됩니다. 예측 경고는 잠재적인 비용 초과를 예상하는 데 도움이 되므로 지출을 제어하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다. 예측 경고를 대상 예산의 110%로 설정해야 합니다.

변칙 검색을 사용합니다. 변칙 검색은 비용 데이터의 예기치 않은 패턴 또는 비정상적인 패턴을 식별하여 비용 변칙을 즉시 검색하고 해결할 수 있도록 합니다. 변칙 검색 기술을 활용하여 예기치 않은 급증 또는 비용 감소와 같은 추세 기준의 편차를 식별하고 적절한 조치를 취합니다. 변칙 검색을 조정하여 지출 가드레일이 방지할 수 없거나 간헐적으로 방지할 수 없는 변동을 포착해야 합니다.

비용 변칙의 분석에 따라 상황을 해결하는 데 필요한 작업을 결정합니다. 작업 계획에는 리소스 사용률 최적화, 가상 머신 크기 조정, Azure Policy 컨트롤 구현 또는 예산 조정이 포함될 수 있습니다. 비용 제어 측정값을 비즈니스 값에 맞게 조정하고 예산 조정에 필요한 승인을 받는 것이 중요합니다.

자동화된 프로세스를 구현하여 비용 분산을 실시간으로 식별하고 해결합니다. 옵션에는 리소스 자동 크기 조정, 종료 자동화 또는 비용 변칙의 조사 및 완화를 위한 워크플로 설정이 포함됩니다. KPI(핵심 성과 지표)를 설정하여 비용 예측의 정확도, 비용 대 예산, 예기치 않은 변칙 수 및 예측 경고에 대응하는 시간을 측정합니다. 정기적으로 예측을 검토하고, 분산을 추적하고, 예산 기대치에 부합하는지 확인합니다.

위험: 비용 데이터의 수집 및 검토를 자동화하면 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 그러나 자동화에만 의존하면 수동 검토 및 분석이 필요한 특정 비용 최적화 기회를 간과할 수 있습니다. 자동화와 수동 검토 간의 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.

Azure 촉진

비용 데이터 수집 및 그룹화: Azure는 Azure 지출 및 사용량을 추적하고 분석하는 데 도움이 되는 비용 분석 및 Azure Advisor와 같은 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 비용을 정확하게 계산하는 데 필요한 데이터를 캡처합니다. Azure 태그를 사용하여 여러 사업부, 엔지니어링 환경 및 비용 부서에 맞게 비용을 그룹화합니다. 태그는 기업이 여러 그룹에서 비용을 관리하고 할당하는 데 필요한 가시성을 제공합니다.

비용 보고서 생성: 비용 분석은 발생한 비용, 선불 비용, 추세 및 예측에 대한 인사이트를 제공하는 사용자 지정 가능한 보고서를 제공합니다. 이러한 보고서는 특정 요구 사항에 맞게 조정되고 비용에 대한 포괄적인 보기를 제공할 수 있습니다.

비용 데이터 검토: Microsoft Power BI 는 비용 데이터를 수집하고 검토하는 데 도움이 될 수 있습니다. Power BI는 비용 데이터를 수집, 검토 및 분석하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 인사이트를 얻고, 추세를 추적하고, 비용을 효과적으로 최적화할 수 있습니다. Cost Management와 통합되며 비용 데이터를 Power BI로 가져올 수 있습니다.

더 작은 비용 데이터 집합의 경우 사용량 세부 정보 API 를 사용하여 Azure 청구서에 해당하는 집계되지 않은 원시 비용 데이터를 프로그래밍 방식으로 검색할 수 있습니다.

아키텍처 디자인 선택 검토: Azure는 다양한 PaaS 리소스를 제공합니다. 다음은 PaaS 옵션을 고려할 수 있는 몇 가지 예입니다.

Task 사용
웹 서버 호스트 IIS 서버 설정 대신 Azure App Service.
이기종 데이터 인덱싱 및 쿼리 ElasticSearch 대신 Azure Cognitive Search.
데이터베이스 서버 호스트 Azure는 Azure SQL Database, Azure Cosmos DB 등의 많은 SQL 옵션 및 비SQL 옵션을 제공합니다.
가상 머신에 대한 보안 액세스 Jumpbox로 가상 머신 대신 Azure Bastion.
네트워크 보안 가상 네트워크 어플라이언스 대신 Azure Firewall.

경고 자동화: Cost Management를 사용하면 지출 임계값 또는 예산에 따라 자동화된 경고 및 작업을 설정할 수 있습니다. 이러한 경고는 비용이 미리 정의된 한도를 초과하거나 예상 패턴에서 벗어날 때 관련자에게 알림을 트리거할 수 있습니다. 비용 분석을 사용하여 비용 변칙을 보고 대응해야 합니다. 이 기능은 예기치 않은 급증 또는 비용 하락을 강조 표시하여 시기 적절한 조사 및 조치를 허용할 수 있습니다.

비용 최적화 검사 목록

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