2025년 03월 28일 출간 | ISBN : 1194409245 | 524쪽

1부 - 핀옵스 시작하기 1장. 핀옵스 원칙 소개 __핀옵스란 무엇이며, 왜 또 다른 유행어가 필요할까? __왜 핀옵스인가? ____클라우드 이전 시대 ____클라우드의 등장 ____패러다임의 전환 ____숨겨진 온프레미스 비용 ____현재로의 복귀 ____핀옵스 재단 __핀옵스의 세 가지 축 ____고지 ____예시(고지 축) ____최적화 ____예시(최적화 축) ____운영 ____예시(운영 축) __요약 2장. 핀옵스가 클라우드 거버넌스에 어떻게 적용되는지 이해하기 __웰 아키텍티드 프레임워크 소개 __더 큰 거버넌스의 일부로서의 핀옵스 ____핀옵스 + 애자일 방법론 ____핀옵스, 코드형 인프라, CI/CD, 데브옵스 ____핀옵스와 변경 관리 __각 조직에 맞춘 핀옵스 접근 방식 조정 ____시나리오 1 - 클라우드에 아직 진입하지 않았거나 클라우드 전환을 시작한 기업 ____시나리오 2 - 이미 클라우드에 있지만 성숙도가 낮거나 비최적화 워크로드가 있는 기업 ____시나리오 3 - 높은 클라우드 성숙도를 가진 대기업 ____시나리오 4 - 클라우드 비용 절감에만 집중하는 기업 __적합한 도구 선택하기 ____기본 도구 ____시장 도구 ____기타 흥미로운 도구들 __요약 2부 - 고지 - 비용 가시성을 향상하는 방법 3장. 태그 및 명명 규칙 전략 설계와 실행 __핀옵스에서 명명 규칙과 태그의 중요성 ____명명 규칙은 왜 중요한가? ____태그 전략의 중요성 ____명명 규칙과 태그 ____명명 규칙 및 태그 강제화 __클라우드 자원을 위한 명명 규칙 ____스타일 및 형식 ____구분자 ____포함해야 할 주요 필드 ____부모 및 자식 자원 ____이름 생성기 만들기 __태그 전략 만들기 ____스타일 및 형식 ____단순 태그와 복합 태그 ____태그 전략 만들기 ____자동화된 태그 __비용 할당 __요약 4장. 클라우드 솔루션 비용 추정 및 이니셔티브 절감 __기술적 요구 사항 __클라우드 솔루션에 대한 TCO 계산 방법 ____TCO 소개 ____클라우드 가격 계산기 __클라우드 공급자들의 가격 책정 API와 이를 활용하는 방법 ____가격 책정 API 개요 __비용 최적화 이니셔티브의 잠재적 절감액 추정 __비용 추정 자동화 ____데이터 소스 선택 ____데이터 통합 ____추정 계산 ____변경 알림 ____데이터 갱신 __요약 5장. 대시보드와 보고서를 통한 비용 가시성 향상 __클라우드 청구서와 청구 데이터 이해 __대시보드와 보고서 ____보고서와 대시보드의 주요 차이점 ____핵심 이점 ____또 다른 관점에서 본 대시보드 - 시뮬레이터 __비용 변화 보고서와 대시보드를 준비하는 방법과 그 중요성 ____재무 기초 ____이니셔티브별 절감 효과 추적 및 마일스톤 추가 ____단위 경제 __핀옵스 대시보드와 보고서를 준비하는 방법 ____기존 대시보드와 보고서 ____맞춤형 대시보드와 보고서 __요약 3부 - 최적화 - 클라우드 자원을 최대한 활용하는 방법 6장. IaaS 컴퓨팅 최적화 구현 __컴퓨팅 최적화의 핵심 개념 ____퀵윈 ____IaaS, PaaS, 서버리스 소개 ____무상태 vs 유상태 __IaaS 최적화 ____퀵윈 - 고아 자원 ____가상 머신 버전 업그레이드 ____가상 머신 권장 적정화 ____가상 머신 계열 표준화 ____가상 머신 전원 스케줄링 ____가상 머신 스케일링 ____예약 인스턴스와 절감 계획 ____스팟 가상 머신 __요약 7장. PaaS와 기타 컴퓨팅 최적화 이니셔티브 구현 __PaaS 최적화 ____PaaS 적정화 및 워크로드 통합 ____예시 - Azure 앱 서비스와 앱 서비스 계획 ____서버리스와 프로비저닝된 컴퓨팅 ____서버리스의 이점 ____예시 - Azure SQL Serverless ____관리형 쿠버네티스 클러스터 최적화 __데이터 전송 비용 최적화 ____Azure - 데이터 전송 비용 ____AWS - 데이터 전송 비용 ____GCP - 데이터 전송 비용 __라이선스 최적화 ____라이선스 직접 소유 모델 __클라우드 공급자 계약 및 자원 할당 ____Azure - 기업 계약 vs CSP ____AWS 조직, 청구 계정 및 조직 단위 ____GCP 조직, 폴더, 프로젝트 및 자원 __요약 8장. 데이터베이스 최적화 구현 __관계형 데이터베이스 vs 비관계형/NoSQL 데이터베이스 ____관계형 데이터베이스 ____비관계형 또는 NoSQL 데이터베이스 ____어떤 데이터베이스를 선택해야 할까? __어떤 데이터베이스 관리 시스템을 선택할까? ____예시 - AWS RDS에서 SQL Server와 오라클 가격 비교 ____SQL Server ____오라클 ____PostgreSQL ____MySQL ____MongoDB ____IaaS 대 PaaS 대 서버리스 __IaaS 데이터베이스 최적화 ____합리적인 데이터베이스 사용 ____백업 저장소 최적화 ____데이터베이스 클러스터를 위한 공유 디스크 ____관계형 데이터베이스 축소 ____SQL Server에서 데이터베이스 그룹화 __PaaS 데이터베이스 최적화 ____연산 최적화 및 자원 적정화 ____데이터베이스 그룹화 ____데이터베이스 스케일링 ____서버리스 vs 프로비저닝 컴퓨팅 ____백업 저장소 및 중복성 __예약 용량 ____Azure ____AWS ____구글 __라이선스 최적화 ____BYOL ____개발 시나리오 __요약 9장. 저장소 최적화 구현 __저장소 주요 개념 ____클라우드 저장소의 유형 ____디스크의 고정 프로비저닝과 유동 프로비저닝 ____디스크 스냅샷 ____저장소 이중화 ____블록 저장소 ____파일 저장소 ____객체 저장소 __블록 저장소 최적화 ____스냅샷 최적화 ____임시 디스크 ____디스크 적정화 ____파일 및 객체 저장소로의 오프로드 ____예약 용량 __파일 저장소 최적화 ____파일 저장소 적정화 및 데이터 온도 ____예약 용량 __객체 저장소 최적화 ____객체 저장소 계층화 ____수명주기 정책 ____버전 관리, 소프트 삭제, 객체 스냅샷 사용의 제한 및 추적 ____객체 저장소 인벤토리 ____예약 용량 __기타 저장소 최적화 이니셔티브 ____로그 저장소 최적화 ____백업 저장소 최적화 __요약 4부 - 운영 - 클라우드 비용에 대한 거버넌스 모델 설정 10장. 핀옵스 KPI 설계와 구현 __KPI란 무엇인가? ____KPI 생성 과정 ____KPI의 유형 ____목표와 주요 결과 __핀옵스 실무를 위한 KPI 활용 ____Azure에서의 핀옵스 KPI 예시 - 지역 배치 ____기타 핀옵스 예시 __요약 11장. 새로운 핀옵스 역할 및 프로세스 정의 __목표 운영 모델과 핀옵스 __핀옵스 운영 모델 ____조직 모델 ____롤아웃 및 실행 계획 ____기능, 역량, 프로세스 ____역할과 책임 ____거버넌스 __요약 5부 - 핸즈온 비용 최적화와 실제 사례 12장. 비용 최적화를 위한 사례 연구 __IaaS 사례 연구 - 클라우드로 마이그레이션한 다계층 애플리케이션 ____솔루션 설명 ____대상 이니셔티브 ____이니셔티브 요약 및 최종 결과 __PaaS 사례 연구 - 스토리지, 서버리스, 데이터베이스 최적화 ____솔루션 설명 ____대상 이니셔티브 ____이니셔티브 요약 및 최종 결과 __요약 13장. 마무리와 전망 __핀옵스 요약 및 향후 과제 - 지속적인 발전 방법 ____고지(3, 4, 5장) ____최적화(6, 7, 8, 9장) ____운영(10, 11장) ____사례 연구 ____핀옵스의 향후 과제 __클라우드 지속 가능성과 핀옵스 ____환경 지속 가능성 정책의 작동 방식 ____공공 클라우드와 지속 가능성 - 그린옵스 __머신러닝, 인공지능, 핀옵스 ____머신러닝의 작동 방식 ____핀옵스 응용프로그램 __자가 평가/지식 점검 ____1장 ____2장 ____3장 ____4장 ____5장 ____6장 ____7장 ____8장 ____9장 ____10장 ____11장 ____13장 __요약

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 클라우드 도입 및 비용 최적화의 도전 과제 분석 ◆ 조직 내 핀옵스 통합에 대한 통찰 확보 ◆ 핀옵스와 데브옵스, IaC(코드형 인프라), 변화 관리 간의 시너지 탐구 ◆ Azure Advisor, AWS CUDOS, GCP 비용 보고서 등의 도구 활용 ◆ 클라우드 서비스의 주요 기능과 모범 사례를 통해 비용 추정 및 최적화 ◆ 가시성과 통제를 향상시키기 위한 비용 대시보드 및 보고서 구현 ◆ 조직 성공에 중요한 핀옵스 역할과 프로세스 이해 ◆ 실제 사례와 멀티 클라우드 아키텍처를 활용한 핀옵스 적용 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 퍼블릭 클라우드를 사용해 소프트웨어 솔루션과 인프라를 효율적으로 설계하고 운영하기 위한 핀옵스와 클라우드 재무 관리에 대해 자세히 알고 싶은 클라우드 엔지니어, 클라우드 및 솔루션 아키텍트, 데브옵스(DevOps) 및 시스템 운영 엔지니어를 대상으로 하는 책이다. 이 책은 클라우드 자원을 최대한 활용하는 데 관심이 있는 팀 리더, 프로젝트 관리자, 재무 팀에게도 유용하다. 이 책을 최대한 활용하려면 클라우드 컴퓨팅과 주요 퍼블릭 클라우드에 대한 사전 지식이 필요하며, 일부 절에서는 기술적인 작업, 용어 및 예제를 더 자세히 다룰 것이다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, ‘핀옵스 원칙 소개’에서는 핀옵스가 무엇인지 살펴보고, 클라우드로 전환 중이거나 이미 클라우드를 사용하고 있는 조직에 핀옵스가 필요한 이유를 소개한다. 2장, ‘핀옵스가 클라우드 거버넌스에 어떻게 적용되는지 이해하기’에서는 핀옵스가 웰 아키텍티드 프레임워크, 코드형 인프라, 애자일 프로젝트 관리, 변경 관리와 같은 기타 주요 프로세스 등 조직에서 널리 사용되는 다양한 방법론과 어떻게 상호작용하는지를 설명한다. 또한 이 장에서는 클라우드 여정의 여러 단계에 있는 조직에 핀옵스가 어떻게 적응할 수 있는지 살펴보고 Azure, AWS, 구글 클라우드에서 비용 분석을 수행하는 기본 도구와 마이크로소프트, 아마존, 구글 이외의 다른 공급자가 제공하는 기타 시장 도구를 다룬다. 3장, ‘태그 및 명명 규칙 전략 설계와 실행’에서는 태그 전략과 명명 규칙 전략이 모두 핀옵스 사례에 필수적인 이유를 살펴보고 자체 전략을 설계, 구현, 시행하는 데 사용할 수 있는 권장 사항 및 도구를 자세히 설명한다. 4장, ‘클라우드 솔루션 비용 추정 및 이니셔티브 절감’에서는 워크로드를 클라우드로 마이그레이션(migration)하는 데 사용할 수 있는 모든 마이그레이션 모델을 자세히 설명하고, 더 나아가기 전에 이해해야 할 클라우드 비용에 대한 몇 가지 주요 개념을 제공한다. 또한 클라우드 공급자가 제공하는 가격 계산기와 REST API를 활용해 자체 견적을 작성하는 방법과 잠재적인 절감 개념을 통해 핀옵스 관행을 더욱 향상시키면서 추진하는 방법도 다룬다. 5장, ‘대시보드와 보고서를 통한 비용 가시성 향상’에서는 클라우드 청구 데이터와 클라우드 청구서의 구조 및 필드를 소개한 다음, 대시보드와 보고서가 각각 무엇이고 서로 어떻게 다른지를 살펴본다. 또한 단위 경제성 같은 재무 개념과 기타 핵심 아이디어를 사용해 핀옵스 대시보드와 보고서의 품질을 개선하기 위한 많은 인사이트를 제공한다. 6장, ‘IaaS 컴퓨팅 최적화 구현’에서는 비용 최적화를 위해 서비스형 인프라 컴퓨팅 서비스에서 수행할 수 있는 핀옵스 이니셔티브를 소개한다. 7장, ‘PaaS와 기타 컴퓨팅 최적화 이니셔티브 구현’에서는 비용 최적화를 위해 서비스형 플랫폼 컴퓨팅 서비스에서 수행할 수 있는 핀옵스 이니셔티브와 백업, 라이선싱, 자원 관리 모범 사례에 관련된 기타 이니셔티브의 개요를 제공한다. 8장, ‘데이터베이스 최적화 구현’에서는 비용 최적화를 위해 데이터베이스 서비스에서 수행할 수 있는 핀옵스 이니셔티브에 대해 알아본다. 또한 데이터베이스 서비스 최적화에 사용할 수 있는 도구를 완전히 이해하는 데 필요한 데이터베이스 전반에 관한 주요 기본 개념을 소개한다. 9장, ‘저장소 최적화 구현’에서는 비용 최적화를 위해 데이터베이스 서비스에서 수행할 수 있는 핀옵스 이니셔티브의 개요를 제공한다. 또한 다양한 스토리지 패러다임의 작동 방식과 중복성, 데이터 온도 계층화, 스토리지 서비스의 비용 동인과 같은 몇 가지 주요 개념을 자세히 설명한다. 10장, ‘핀옵스 KPI 설계와 구현’에서는 KPI의 정의를 살펴보고, 존재하는 다양한 범주의 KPI를 다룬다. 기본 개념이 소개된 후에는 자체 대시보드와 보고서를 만들기 위한 출발점으로 사용할 수 있는 많은 핀옵스 KPI의 예와 함께 자체 KPI를 설계하고 개발하는 완벽한 방법론도 제공한다. 11장, ‘새로운 핀옵스 역할 및 프로세스 정의’에서는 조직의 DNA에 핀옵스 관행이 스며들 수 있도록 하는 기능, 역량, 프로세스, 역할과 책임을 포함해 핀옵스 운영 모델을 정의하고 구현하는 방법과 기타 주요 거버넌스 이니셔티브를 통해 핀옵스 정책을 강화하는 방법을 대략적으로 살펴본다. 12장, ‘비용 최적화를 위한 사례 연구’에서는 실제 아키텍처 예시 두 가지를 최적화하는 과정을 다룬다. 단계별 방식으로 이러한 솔루션을 최적화하기 위해 사용할 수 있는 다양한 이니셔티브의 예시를 제공하고, 그 과정에서 이니셔티브가 비용에 미치는 영향을 분석한다. 13장, ‘마무리와 전망’에서는 이 책의 내용을 요약하며, 핀옵스 실무자들이 앞으로 직면할 수 있는몇 가지 도전에 대해 고찰한다. 또한 머신러닝(ML, Machine Learning)과 지속 가능성이라는 두 가지 신흥 연구 분야와 핀옵스 실천이 접목될 때 기대되는 시너지 효과를 다룬다. 마지막으로, 자가 평가/지식 점검을 통해 이 책에서 학습한 내용을 스스로 평가해볼 수 있는 기회도 제공한다.