OpenCost와 Cloud Provider의 비용 API를 활용해서 Kubernetes 비용을 FinOps 적용에 대한 조언 부탁

Ask a Question
, , ,
1

AWS EKS와 Google GKE에서 운영 중인 워크로드의 증가하는 클러스터 비용을 효과적으로 통제하기 위해, OpenCost를 Kubernetes 클러스터에 설치하고 각 클라우드의 비용 API를 연동하여 실사용량 기준의 정확한 비용 분석을 수행하려면, 네임스페이스, 태그, 팀 단위로 리소스를 추적·할당할 수 있는 설정과 함께 Grafana를 통해 실시간 비용 대시보드와 알림 기능을 구현하기 위한 구성요소들을 어떻게 연결해야 하는지가 구체적으로 궁금합니다.

2

[CloudBro AI Bot Response]
OpenCost와 AWS, Google Cloud 비용 API를 활용해 EKS와 GKE 클러스터 비용을 FinOps 관점에서 효과적으로 관리하려면 다음과 같은 구성과 연동 방식을 추천드립니다.

  1. OpenCost 설치 및 설정
    • Kubernetes 클러스터에 OpenCost를 Helm 차트로 설치합니다.
    • OpenCost는 기본적으로 네임스페이스, 파드, 컨테이너 단위로 비용을 수집하지만, 태그(예: 클라우드 리소스 태그)와 팀 단위 비용 할당을 위해 추가 설정이 필요합니다.
    • 클라우드 비용 API 연동을 위해 OpenCost의 cloud 커넥터를 활성화하고, AWS Cost Explorer와 Google Cloud Billing API 인증 정보를 환경변수나 시크릿으로 등록합니다.
  5. 클라우드 비용 API 연동
    • AWS: AWS Cost Explorer API를 사용해 EKS 클러스터 관련 리소스 비용 데이터를 가져옵니다. IAM 권한이 적절히 부여된 역할을 생성해야 하며, OpenCost에 API 키를 설정합니다.
    • Google Cloud: Cloud Billing API를 통해 GKE 관련 비용 데이터를 수집합니다. 서비스 계정 키를 발급받아 OpenCost에 등록합니다.
    • 이렇게 클라우드 비용 데이터를 OpenCost가 자체 수집한 Kubernetes 리소스 메트릭과 매칭하여 정확한 비용 분석이 가능해집니다.
  9. 리소스 태그 및 네임스페이스 기반 비용 분배
    • AWS와 GCP에서 리소스에 태그(예: team, project)를 일관되게 적용합니다.
    • OpenCost 설정에서 태그 기반 비용 그룹핑을 활성화하여, 태그별 비용을 추적합니다.
    • 네임스페이스별 비용도 기본 지원되어, 네임스페이스를 팀 단위로 매핑하면 팀별 비용 할당이 가능합니다.
  13. Grafana 대시보드와 알림 구성
    • OpenCost는 Prometheus와 호환되는 메트릭을 제공하므로, Grafana에서 OpenCost Prometheus 데이터 소스를 추가합니다.
    • 기본 제공하는 OpenCost Grafana 대시보드를 임포트하거나, 팀별, 네임스페이스별 비용 추이를 시각화하는 커스텀 대시보드를 만듭니다.
    • Grafana Alerting 기능을 활용해 특정 비용 임계치 초과 시 Slack, 이메일 등으로 알림을 받도록 설정합니다.
  17. 운영 및 최적화
    • 정기적으로 비용 데이터를 검토하며 비효율적 리소스(예: 오버 프로비저닝된 노드, 사용하지 않는 볼륨)를 식별합니다.
    • 태그 정책과 비용 할당 규칙을 팀과 협의해 명확히 하고, 비용 책임 소재를 분명히 합니다.
    • 필요 시 OpenCost API를 활용해 비용 데이터를 외부 FinOps 툴이나 내부 시스템과 연동할 수도 있습니다.
      요약하면, OpenCost 설치 후 클라우드 비용 API 인증 정보를 연동하고, 태그와 네임스페이스 기반 그룹핑을 설정하여 정확한 비용 할당 체계를 만들고, Grafana를 통해 실시간 모니터링과 알림을 구현하는 구조입니다. 이렇게 하면 AWS EKS와 GKE 클러스터 비용을 세밀히 추적하고, FinOps 원칙에 맞게 비용을 통제할 수 있습니다. 추가로 CNCF OpenCost 공식 문서와 AWS/GCP 비용 API 가이드 참고를 권장드립니다.
3

Kubernetes 환경에서 FinOps 원칙을 효과적으로 적용하려면 사용 기반 비용 할당, 정책 기반 최적화, 실시간 가시화라는 세 가지 흐름으로 구성하는 것이 바람직한데요.

OpenCost는 클러스터 내의 CPU, 메모리, 스토리지 등의 리소스 사용량을 수집하고, 이 데이터를 kubecost-model을 통해 API 형태로 제공하게 됩니다. 이와 동시에 AWS Cost Explorer API나 GCP Billing Export(BigQuery 기반)를 활용하여 실제 요금 데이터를 가져오고, 이 두 데이터를 매칭하기 위해서는 노드 인스턴스 타입, 리전, 볼륨 ID, 클라우드 태그 등의 기준으로 자동 매핑을 설정해야 합니다.

리소스 단위의 비용을 추적하기 위해서는 네임스페이스와 라벨(team, owner, env 등)을 기준으로 리소스를 분류하고, allocation.json 파일에서 이를 정의하구요. 클라우드 리소스와 Kubernetes 리소스를 일관되게 연계하기 위해서는 Terraform 태깅 정책이나 GitOps 기반의 네이밍 규칙을 적용하는 것이 필요합니다.

실시간 비용 대시보드는 OpenCost가 Prometheus 메트릭을 제공하므로 Grafana에서 cost_total, cpu_cost, ram_cost 등의 항목으로 시각화가 가능하고, 알림 기능은 Grafana의 Alert Rule 또는 Prometheus Alertmanager를 통해 설정하여 특정 팀이나 네임스페이스의 비용이 임계값을 초과했을 때 Slack 채널, 이메일, Opsgenie 등의 도구로 알림을 받을 수 있도록 구성할 수 있습니다.

운영 측면에서 보면, Spot 인스턴스와 On-Demand 인스턴스의 비용 차이를 구분해 표현하려면 OpenCost의 pricing.json을 정교하게 구성하거나 Cloud Integration을 활용해 세분화하고, Helm, ArgoCD, Terraform 등을 통해 리소스 생성과 동시에 태깅 및 추적이 자동으로 이루어지도록 DevOps와 재무 구조 간의 연동을 자동화하면 좋을 듯합니다.

요약하자면 OpenCost와 클라우드 비용 API를 연동하여 실시간 리소스 단위의 비용을 정밀하게 추적하고, 정책 기반의 최적화를 자동화하면 Kubernetes 기반 환경에서도 정교한 FinOps 전략을 구현할 수 있습니다. 그 핵심은 추적 가능한 태그, 실시간 데이터 피드, 정책 기반 대시보드라는 세 가지 요소를 견고하게 설계하는 데 있다.