FinOps 허브는 비용 분석, 인사이트 및 최적화를 위한 신뢰할 수 있는 신뢰할 수 있는 플랫폼입니다. 조직 전체의 리더가 조직의 요구에 따라 비용을 보고, 모니터링 및 최적화할 수 있는 가상 명령 센터입니다. FinOps 허브는 다음 세 가지 핵심 디자인 원칙에 중점을 줍니다.
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표준이 되라
FinOps 프레임워크의 주요 구현이 되려고 노력합니다. -
규모에 맞게 빌드
가장 큰 계정 및 조직을 지원하도록 설계되었습니다. -
열기 및 확장 가능
에코시스템을 수용하고 플랫폼 사용 우선 순위를 지정합니다.
FinOps 허브는 Cost Management를 확장하여 Microsoft Fabric, Azure Data Explorer 및 GitHub Copilot와 같은 도구를 통해 고급 데이터 보고 및 분석을 위한 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다. FinOps 허브는 자체 비용 관리 및 최적화 솔루션을 빌드하거나 원활하게 연결된 AI 기반 도구를 사용하여 기존 솔루션을 보강하기 위한 기반입니다.
참고
예상 비용: $120/월부터 시작하며, 모니터링하는 비용 $100만 달러당 $10/월 추가됩니다.
예상 월별 비용에는 단일 노드 Azure Data Explorer 클러스터의 경우 $120, F2 Fabric 용량의 경우 $300, 모니터링 중인 $1M당 Azure Storage 및 처리 비용 $10가 포함됩니다. 정확한 비용은 할인, 데이터 크기($1M당 최대 20GB 예상), 패브릭 또는 Power BI 라이선스 요구 사항에 따라 달라집니다. 데이터 탐색기 또는 패브릭이 없는 비용은 $1M당 $5입니다. 자세한 내용은 Azure 가격 계산기의 FinOps 허브 비용 예측 참조하세요.
FinOps 허브를 사용하는 이유
Microsoft Cost Management를 사용하는 많은 조직은 기본적으로 사용할 수 없는 일부 기능이 필요한 벽에 부딪힐 수 있습니다. 그렇게 할 때, 그들의 유일한 옵션은 많은 타사 도구 중 하나를 사용하거나 처음부터 뭔가를 구축하는 것입니다. 비용 관리 도구 에코시스템은 많은 훌륭한 옵션으로 풍부하고 광대하지만 과잉 사용되거나 특정 요구 사항을 해결하지 못할 수 있습니다. 이러한 경우 조직은 비용 데이터를 내보내고 사용자 지정 솔루션을 빌드합니다. 그러나 이러한 조직은 확장 가능한 데이터 플랫폼을 설계, 빌드 및 유지 관리하는 데 필요한 데이터 엔지니어가 없기 때문에 많은 과제가 발생합니다. FinOps 허브는 자체 개발 비용 관리 솔루션을 사용하여 시작하고 실행하는 노력을 간소화하기 위한 기반을 제공하고자 합니다.
FinOps 허브는 FinOps 프레임워크 구현을 간소화합니다. 가장 큰 엔터프라이즈 요구 사항에 맞게 크기를 조정하도록 설계되었습니다. 또한 백 엔드 데이터 저장소를 빌드하는 번거로움 없이 사용자 지정 솔루션 빌드를 지원하기 위해 열려 있고 확장할 수 있습니다. FinOps 허브는 커뮤니티용으로 커뮤니티에 의해 설계되었습니다. 토론에 참여하여 다음에 보고 싶은 내용을 알려주세요. 또는 기여하고 팀의 일원이 되는 방법을 알아보세요.
이점
FinOps 허브는 Cost Management 내보내기를 사용하는 데 비해 많은 이점을 제공합니다.
- 별도의 테넌트에서 여러 계정 및 구독의 비용 및 사용량을 보고합니다.
- EA 및 MCA 계정에 대한 협상 및 약정 할인 절감액을 요약합니다.
- 고급 분석 쿼리를 실행하고 전년 대비 비용 추세를 초 단위로 보고합니다.
- GitHub Copilot와 같은 AI 기반 도구를 활용하거나 사용자 지정 에이전트를 빌드하여 FinOps를 이해하고 데이터에 원활하게 연결하는 MCP 서버를 사용하여 FinOps 작업을 가속화합니다.
- Microsoft Fabric RTI(Real-Time Intelligence) 또는 ADX(Azure Data Explorer)로 데이터를 수집합니다.
- FinOps Open Cost and Usage Specification (FOCUS)와 완전 일치.
- 더 많은 클라우드, 계정 및 범위에 대한 지원이 확장되었습니다.
- 청구 및 구독 범위
- Azure Government (애저 정부)
- Azure 중국
- Microsoft 온라인 서비스 계약(MOSA) 구독¹
- Data Factory, 데이터 탐색기, 패브릭 및 Power BI 기능을 통해 확장하여 비즈니스 또는 기타 공급자 비용 데이터를 통합할 수 있습니다.
- 이후 데이터 세트 버전이 새 열을 추가하거나 기존 열을 변경함에 따라 이전 버전과의 호환성
- 더 빠르게 데이터를 액세스할 수 있도록 내보낸 데이터를 "Parquet" 형식으로 변환합니다.
1 MOSA(또는 종량제) 구독은 FinOps Hubs 0.1.1에서만 지원됩니다. FinOps Hubs 0.2 이상에는 Cost Management 내보내기에서의 FOCUS 비용 데이터가 필요하며 MOSA 구독에는 지원되지 않습니다. Microsoft 고객 계약 계정으로의 전환에 대한 지원에 문의하세요.
포함된 내용
FinOps 허브 템플릿에는 다음 리소스가 포함됩니다.
- 선택 사항: 고급 분석을 위한 확장 가능한 데이터 저장소로 Azure Data Explorer(Kusto) 또는 RTI(Microsoft Fabric Real-Time Intelligence)입니다.
- 데이터 수집을 위한 준비 영역인 스토리지 계정(Data Lake Storage Gen2)입니다.
- 데이터 수집 및 정리를 관리하는 Data Factory 인스턴스입니다.
- Key Vault는 Data Factory의 시스템 관리 ID 자격 증명을 저장하는 데 사용됩니다.
배포되면 KQL 쿼리를 사용하여 직접 데이터를 쿼리하고, 사용 가능한 Data Explorer 대시보드, 패브릭 Real-Time 대시보드 또는 Power BI 보고서를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 또는 사용자 고유의 도구에서 직접 데이터베이스 또는 스토리지 계정에 연결합니다.
템플릿 참조
FinOps 보고서 살펴보기
FinOps 도구 키트에는 다음 세 집합에서 사용할 수 있는 5개의 Power BI 보고서가 포함되어 있습니다.
- PowerBI-demo.zip 샘플 데이터가 포함된 보고서를 포함합니다.
- 데이터 탐색기에 연결하는 템플릿에 대한 PowerBI-kql.zip.
- 스토리지 계정에 연결하는 템플릿을 위한 PowerBI-storage.zip.
참고
이 문서에는 예제 데이터를 보여 주는 이미지가 포함되어 있습니다. 모든 가격 데이터는 테스트 목적으로만 사용됩니다.
새 허브 만들기
새 FinOps 허브를 만들려면 다음 단계를 수행합니다.
- 구독에 CostManagementExports 및 EventGrid 리소스 공급자를 사용하도록 설정합니다.
- 네트워크 관리자를 사용하여 퍼블릭 또는 프라이빗 네트워크 라우팅을 계획합니다. 자세히 알아보기.
- 선택 사항: Microsoft Fabric Real-Time Intelligence를 설정합니다.
- FinOps 허브 템플릿을 배포합니다.
- Azure에 배포
- Azure Gov에 배포
- Azure 중국에 배포 (MCA에만 해당)
- Cost Management에서 내보내기를 만들거나 FinOps 허브에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 자세히 알아보기.
- 데이터 탐색기 대시보드 또는 Power BI 보고서를 설정합니다.
자세한 지침은 FinOps 허브 만들기 및 업데이트를 참조하세요. 문제가 발생하면 문제 해결 가이드를 참조하세요.
허브 사용 시작하기
허브 인스턴스를 배포한 후 시작할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.
미리 빌드된 Power BI 보고서를 사용자 지정합니다.
Power BI 보고서는 시작 템플릿이며 사용자 지정됩니다. 필요에 따라 사용자 지정하는 것이 좋습니다. 자세히 알아보기.
고유한 Power BI 보고서를 만듭니다.
고유한 보고서를 만들거나 기존 보고서에 비용 데이터를 추가하려는 경우 미리 빌드된 보고서에서 쿼리를 복사할 수 있습니다. 또는 Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터를 사용하여 수동으로 연결할 수 있습니다.
사용자 지정 도구에서 비용 데이터에 액세스합니다.
데이터는 Azure Data Explorer 또는 Microsoft Fabric Real-Time Intelligence 및 Azure Data Lake Storage Gen2에 저장됩니다. 이러한 플랫폼 중 하나를 지원하는 도구를 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 열에 대한 자세한 내용은 데이터 사전 참조하세요.
Data Factory를 사용하여 비용 할당 논리를 적용하거나, 비용 데이터를 보강하거나 조작합니다.
Data Factory 는 데이터를 수집하고 변환하는 데 사용됩니다. 비용 효율적인 솔루션으로 Data Factory를 사용하여 비용 데이터에 사용자 지정 논리를 적용하는 것이 좋습니다. msexports 컨테이너에서 기본 제공 파이프라인 또는 데이터를 수정하지 마세요. 사용자 지정 파이프라인을 만드는 경우 수집 컨테이너에서 새 데이터를 모니터링하고 일관된 접두사를 사용하여 새 파이프라인과 겹치지 않도록 합니다. 데이터 처리 방법에 대한 자세한 내용은 데이터 처리를 참조하세요.
중요하다
이는 향후 FinOps 도구 키트 릴리스에서 발전할 계획인 기본 영역입니다. 향후 업데이트와의 충돌을 방지하려면 로드맵을 숙지하세요. 충돌을 방지하기 위해 새 시나리오에 대한 지원을 추가하려면 프로젝트에 기여하는 것이 좋습니다.
Power Automate를 사용하여 사용자 지정 경고를 생성합니다.
사용자 지정 경고를 생성하기 위한 많은 옵션이 있습니다. Power Automate 는 자동화를 접하는 사용자에게 유용한 옵션입니다. Azure Data Lake Storage Gen2에서 사용자 지정 코드 또는 데이터에 대한 직접 액세스를 지원하는 Data Factory, Functions 또는 기타 서비스를 사용할 수도 있습니다.
추가 예제는 FinOps 허브를 사용하여 사용자 지정 분석 및 보고서 만들기를 참조하세요.
어떤 작업을 선택하든 솔루션 업데이트를 지원하기 위해 새 Bicep 모듈을 만드는 것이 좋습니다. 새 업데이트가 릴리스될 때 finops-hub/main.bicep 또는 hub.bicep을 직접 참조하여 업데이트를 적용할 수 있습니다.
변경 hub.bicep해야 하는 경우 해당 변경 내용을 추적하고 최신 릴리스로 업그레이드할 때 다시 적용해야 합니다. 일반적으로 향후 업데이트와의 충돌을 방지하기 위해 템플릿 또는 모듈을 직접 수정하지 않는 것이 좋습니다. 대신 이러한 변경 내용을 오픈 소스 프로젝트에 다시 기여하는 것이 좋습니다.
자세히 알아보기.
스토리지의 데이터에 액세스하거나 Power BI 보고서를 만들거나 사용자 지정하는 경우 사용 가능한 열에 대한 자세한 내용은 데이터 사전 참조하세요.
필요한 사용 권한
FinOps 허브를 구성하고 관리하려면 다음 권한이 필요합니다.
- 내보내기를 구성하려면 범위에 따라 다음 중 하나가 필요합니다.
- 구독 및 리소스 그룹: 비용 관리 기여자.
- EA 청구 범위: "엔터프라이즈 읽기 권한자", "부서 읽기 권한자" 또는 "계정 소유자"(등록 계정이라고도 함).
- MCA 청구 영역: 청구 계정, 청구 프로필 또는 청구서 섹션에 대한 기여자 역할을 합니다.
- MPA 청구 범위: 청구 계정, 청구 프로필 또는 고객에서의 기여자.
- FinOps Hubs 템플릿을 배포하려면 다음 중 하나가 필요합니다.
- 기여자 및 역할 기반 액세스 제어 관리자
- 소유자
- 최소 권한 액세스는 템플릿 세부 정보참조하세요.
- Power BI를 구성하려면 다음 중 하나가 필요합니다.
- 스토리지 보고서: Storage Blob 데이터 판독기 또는 SAS 토큰
- KQL 보고서: 허브 및 수집 데이터베이스의 뷰어입니다.
CSP 고객은 FinOps 허브에 총 비용을 수집하기 위해 각 구독에 대한 내보내기를 구성해야 합니다. Cost Management는 MCA 또는 CSP 구독에 대한 관리 그룹 내보내기(2024년 5월 현재)를 지원하지 않습니다.
자세한 내용은 Cost Management 설명서를 참조 하세요.
피드백 제공
빠른 검토를 통해 어떻게 하고 있는지 알려주세요. 이러한 검토를 사용하여 FinOps 도구 및 리소스를 개선하고 확장합니다.
특정 항목을 찾고 있는 경우 기존 항목에 투표하거나 새 아이디어를 만듭니다. 다른 사용자와 아이디어를 공유하여 더 많은 표를 얻습니다. 우리는 가장 많은 표를 가진 아이디어에 초점을 맞추고 있습니다.
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