칼럼 | 클라우드 및 IT 운영에 생성형 AI를 사용하면?··· 5가지 활용처

“생성형 AI는 클라우드 비용 최적화를 자동화하고 사용되지 않는 리소스를 식별하며 워크로드를 동적으로 조정해 낭비를 줄임으로써 핀옵스를 혁신하고 있다. 핀옵스 엔지니어가 수동으로 수행해야 했던 작업, 예를 들어 미사용 인스턴스 추적 및 리소스 재할당 등의 작업들이 이제 AI 기반 시스템으로 간소화될 수 있다. 클라우드 환경을 지속적으로 모니터링하고 지능형 비용 절감 전략을 적용함으로써 생성형 AI는 조직이 성능을 유지하면서 비용을 최소화하는 데 도움을 준다.”

멀티클라우드 환경, 지리적으로 분산된 데이터센터, 에지 컴퓨팅 위치에서 운영되는 대규모 기업은 핀옵스 활동을 지원하기 위해 모든 비용 및 소비 데이터를 통합하고 표준화하기란 까다로운 과제다. 생성형 AI는 이미 데이터 통합 기능을 혁신하고 있으며, 핀옵스 사용 사례는 비용 및 탄소 배출량 절감의 중요한 기회를 제공한다.

나일(Nile)의 제품 관리, 전략 및 운영 담당 헤드인 카르티크 카난은 “오늘날의 클라우드옵스(CloudOps) 및 핀옵스(FinOps) 도구는 여러 데이터베이스에 저장된 방대한 사용량 데이터를 분석하고 API 및 스크립트를 통해 사용량과 비용에 대한 인사이트를 얻는다. 데이터 요약, 데이터 시각화, 텍스트 요약과 같은 생성형 AI 기능은 이러한 소프트웨어의 필요성을 줄이거나 제거할 수 있다. 운영 팀은 사용량과 비용에 대한 즉각적인 인사이트를 얻고 이를 기반으로 최적화 전략을 설계할 수 있다”라고 설명했다.