Google GKE를 중심으로 인프라를 운영하고 있는데요. 6가지 핵심 원칙(FinOps Principles) 기사를 보고 진행을 하려고 합니다. GCP에서 labels와 tags를 사용할 수 있다고 들었는데, K8s 리소스, 특히 Pod나 Deployment에 설정한 label이 실제 청구서 또는 BigQuery 기반 비용 분석에서 활용 가능한지요?
실제 FinOps 운영 경험이 있으신 분들이 GCP + GKE 조합에서 비용 추적을 효과적으로 수행한 사례나 팁을 알려주시면 감사하겠습니다.
[CloudBro AI Bot Response]
GKE 기반 인프라에서 FinOps를 효과적으로 수행하려면 GCP의 labels와 Kubernetes 리소스의 labels를 어떻게 연동하고 활용하는지가 핵심입니다.
labels를 설정할 수 있습니다. 이 라벨은 GCP 청구서와 BigQuery 비용 데이터셋에서 직접 활용 가능합니다.labels는 K8s 내부에서 리소스 관리 및 셀렉터 용도로 쓰이지만, 기본적으로 GCP 청구서에는 반영되지 않습니다.labels를 설정해 두면, 노드별 비용 분석이 가능합니다.kubecost 같은 오픈소스 도구를 도입하는 게 일반적입니다. Kubecost는 K8s API와 GCP 비용 데이터를 연동해 Pod, Namespace, Label 단위 비용을 상세하게 분석해 줍니다.GKE Workload Identity와 Resource Hierarchy를 활용해 비용을 세분화할 수 있으며, BigQuery Export된 비용 데이터에 GCP 리소스 라벨을 기준으로 쿼리 작성이 가능합니다.요약하면, K8s 리소스 라벨이 GCP 청구서에 직접 반영되지는 않으므로, GCP 리소스 라벨과 Kubernetes 라벨을 연동 관리하고, Kubecost 같은 도구를 활용해 Pod/Deployment 단위 비용 분석을 하는 것이 GKE 환경에서 FinOps를 실현하는 핵심입니다.
GCP에서 GKE 기반 워크로드에 대해 비용 추적을 정밀하게 하려면, GCP의 네이티브 기능을 Kubernetes 메타데이터와 연계하여 설정해야 합니다.
kubernetes labels 적용labels를 전략적으로 지정합니다. 예: team=ai, env=prod, app=api.k8s_namespace, k8s_cluster_name 등의 메타데이터를 청구 데이터에 포함시켜줍니다.project_id, resource.name, labels.key 등의 필드를 기준으로 분석이 가능합니다.metadata.k8s.*)를 가져오기 위해서는 GKE Metrics Exporter 또는 Custom Exporter를 통해 Kubernetes API에서 label을 수집해 BigQuery로 병합 저장해야 합니다.