Google Cloud Platform

Google Cloud Platform의 컴퓨팅 서비스는 가상 머신, 컨테이너, 서버리스 등 다양한 워크로드 실행 옵션을 제공합니다. 이 서비스들은 사용자가 인프라 관리 부담을 줄이고 애플리케이션 개발에 집중할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 컴퓨팅 서비스는 다음과 같습니다.

이러한 서비스들은 워크로드의 특성에 따라 선택됩니다. 예를 들어, 마이크로서비스 아키텍처는 Google Kubernetes Engine이나 Cloud Run에 적합하며, 레거시 애플리케이션이나 특정 시스템 요구사항이 있는 경우 Compute Engine이 유연성을 제공합니다. 모든 서비스는 Google Cloud의 글로벌 네트워크와 통합되어 성능과 안정성을 보장합니다.

Google Cloud Platform의 스토리지 서비스는 객체, 블록, 파일 등 다양한 데이터 유형과 접근 패턴에 맞춘 완전관리형 서비스 모음을 제공한다. 주요 서비스로는 객체 스토리지인 Cloud Storage, 블록 스토리지인 Persistent Disk, 파일 스토리지인 Filestore 등이 있다. 각 서비스는 내구성, 가용성, 성능, 비용 측면에서 다른 특성을 가지며, 워크로드에 따라 선택할 수 있다.

이들 서비스는 데이터의 수명 주기에 따라 비용을 최적화할 수 있다. 예를 들어, 자주 액세스하는 데이터는 표준 스토리지 클래스에, 자주 액세스하지 않는 데이터는 네어라인 또는 아카이브 스토리지 클래스에 저장하여 비용을 절감할 수 있다[1]. 또한 모든 서비스는 기본적으로 암호화되어 데이터를 보호하며, 세분화된 접근 제어를 통해 보안을 강화한다.

Google Cloud Platform의 데이터베이스 서비스는 관계형, 비관계형, 인메모리, 마이그레이션 등 다양한 워크로드와 요구 사항을 위한 완전 관리형 서비스를 제공합니다. 이 서비스들은 인프라 관리 부담을 줄이고, 고가용성, 확장성, 보안을 기본적으로 제공합니다.

주요 관계형 데이터베이스 서비스로는 Cloud SQL과 Cloud Spanner가 있습니다. Cloud SQL은 MySQL, PostgreSQL, SQL Server를 위한 완전 관리형 서비스로, 자동 패치, 백업, 복제, 수직 및 수평 확장 기능을 제공합니다. 반면, Cloud Spanner는 수평 확장이 가능하면서도 강력한 일관성과 ACID 트랜잭션을 보장하는 글로벌 분산 관계형 데이터베이스입니다. 대규모 글로벌 애플리케이션에 적합합니다.

비관계형(NoSQL) 및 인메모리 데이터베이스 옵션도 다양합니다. Firestore와 Cloud Bigtable이 대표적입니다. Firestore는 자동 확장이 가능한 문서 데이터베이스로, 모바일 및 웹 애플리케이션 개발에 최적화되어 실시간 동기화와 강력한 쿼리 기능을 제공합니다. Cloud Bigtable은 페타바이트 규모의 분석 및 운영 워크로드를 위한 저지연, 고처리량의 NoSQL 빅데이터 데이터베이스입니다. 또한 Memorystore는 Redis와 Memcached 호환 서비스로, 초고속 캐싱 및 세션 저장소를 위한 완전 관리형 인메모리 데이터 스토어입니다.

데이터베이스 마이그레이션과 현대화를 지원하기 위한 Database Migration Service도 제공됩니다. 이 서비스는 최소한의 다운타임으로 온프레미스 또는 다른 클라우드의 데이터베이스를 Google Cloud로 마이그레이션하는 과정을 간소화합니다. 모든 데이터베이스 서비스는 Google의 보안 인프라와 통합되며, 암호화, IAM 정책, 준수 인증을 통해 데이터를 보호합니다.

Google Cloud Platform의 네트워킹 서비스는 가상 네트워크 인프라, 로드 밸런싱, 도메인 이름 시스템(DNS), 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 및 연결성 솔루션을 제공하여 클라우드 리소스 간의 안전하고 효율적인 통신을 보장한다. 이 서비스들은 전역적으로 분산된 Google의 네트워크 인프라를 기반으로 구축되어 높은 성능과 가용성을 제공한다.

핵심 서비스로는 가상 사설 클라우드(VPC) 네트워크를 생성하고 관리하는 Virtual Private Cloud (VPC)가 있다. VPC는 프로젝트 내 리소스를 위한 논리적으로 격리된 섹션을 제공하며, 서브넷, 방화벽 규칙, 경로를 통해 네트워크 토폴로지를 세밀하게 제어할 수 있다. 트래픽을 여러 인스턴스에 분산시키는 Cloud Load Balancing은 글로벌 로드 밸런싱을 지원하며, Cloud CDN은 정적 및 동적 콘텐츠를 사용자와 가까운 엣지 위치에서 제공하여 지연 시간을 줄인다. 또한 Cloud DNS는 확장 가능하고 안정적인 도메인 이름 시스템 서비스를 관리한다.

연결성 측면에서는 Cloud Interconnect와 Cloud VPN을 통해 온프레미스 데이터 센터나 다른 클라우드 환경과의 하이브리드 연결을 구축할 수 있다. Cloud Interconnect는 전용 상호 연결 또는 파트너 상호 연결을 제공하여 높은 대역폭과 낮은 지연 시간의 연결을 가능하게 한다. 반면 Cloud VPN은 인터넷을 통해 안전한 IPsec 터널을 생성한다. 최근에는 전용 인프라 없이 서비스 간 통신을 단순화하는 서비스 메시 아키텍처를 구현하는 관리형 플랫폼인 Anthos Service Mesh도 네트워킹 생태계의 일부로 포함된다.

Google Cloud Platform의 보안 및 신원 서비스는 클라우드 환경에서의 데이터 보호, 규정 준수, 접근 제어를 위한 포괄적인 도구와 기능을 제공합니다. 이 서비스들은 공유 책임 모델 아래에서 고객이 자신의 워크로드, 데이터, 접근 정책을 안전하게 관리할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 서비스로는 Identity and Access Management(IAM)이 있습니다. IAM은 누가 어떤 리소스에 대해 어떤 작업을 수행할 수 있는지를 세밀하게 제어할 수 있는 통합 정책 관리 시스템입니다. 사용자, 서비스 계정, 그룹에 역할을 할당하여 최소 권한 원칙을 적용할 수 있습니다. 또한 Cloud Identity는 독립적인 IDaaS(Identity as a Service)로, 중앙에서 사용자, 장치, 애플리케이션을 관리하고 싱글 사인온(SSO) 및 다단계 인증(MFA)을 지원합니다. 네트워크 보안을 위해 Cloud Armor는 DDoS 공격 및 웹 공격으로부터 애플리케이션을 보호하는 웹 애플리케이션 방화벽(WAF) 서비스입니다. VPC 서비스 컨트롤은 중요한 데이터를 보호하기 위해 승인된 네트워크와 서비스만 리소스에 접근할 수 있도록 경계를 정의하는 데 사용됩니다.

데이터 보호 측면에서는 Cloud Key Management Service(Cloud KMS)와 Cloud HSM이 핵심입니다. Cloud KMS는 클라우드에서 암호화 키를 생성, 사용, 순환, 파기할 수 있는 관리형 서비스입니다. 더 높은 수준의 보안과 독립적인 검증이 필요한 경우, FIPS 140-2 레벨 3 인증을 받은 전용 하드웨어 보안 모듈을 제공하는 Cloud HSM을 사용할 수 있습니다. 또한 시크릿 매니저는 API 키, 비밀번호, 인증서와 같은 민감한 정보를 안전하게 저장하고 관리하는 도구입니다. 이러한 서비스들은 함께 작동하여 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하며, GDPR, HIPAA, PCI DSS와 같은 주요 규제 표준을 준수하는 데 필요한 기반을 제공합니다.

빅쿼리는 Google Cloud Platform에서 제공하는 완전 관리형 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 서비스이다. 서버리스 아키텍처로 운영되며, 사용자는 인프라를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 페타바이트 규모의 데이터에 대해 표준 SQL 쿼리를 실행할 수 있다. 내부적으로 컬럼 기반 스토리지와 트리 아키텍처를 활용하여 대규모 데이터셋에 대한 고속 분석을 가능하게 한다. 사용량에 따라 스토리지와 컴퓨팅 비용이 분리되어 청구되는 것이 특징이다.

주요 기능으로는 실시간 분석을 위한 스트리밍 데이터 삽입 지원, 지리 공간 데이터 분석, 머신 러닝 모델을 SQL 내에서 생성하고 실행하는 빅쿼리 ML이 포함된다. 또한 데이터 마트나 운영 보고서 생성에 널리 사용되며, Google 애널리틱스 360이나 Google 클라우드 스토리지와 같은 다양한 데이터 소스와의 통합이 용이하다.

빅쿼리의 성능과 비용 효율성을 높이기 위한 몇 가지 핵심 개념이 존재한다. 파티셔닝과 클러스터링을 통해 쿼리 스캔 범위와 비용을 줄일 수 있으며, 머티리얼라이즈드 뷰를 활용하여 반복적인 집계 쿼리의 성능을 최적화할 수 있다. 데이터는 자동으로 여러 위치에 복제되어 높은 가용성과 내구성을 보장한다.

Google Cloud Platform의 AI 플랫폼은 머신러닝 모델의 전체 수명주기를 관리하기 위한 통합 서비스 모음이다. 이 플랫폼은 데이터 준비, 모델 학습, 평가, 배포, 모니터링에 이르는 모든 단계를 지원한다. 사용자는 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn과 같은 인기 있는 오픈소스 프레임워크를 활용하여 모델을 개발하고, GCP의 관리형 인프라에서 확장성 있게 학습시킬 수 있다. 또한 학습된 모델을 REST API 엔드포인트로 쉽게 배포하여 예측 서비스를 제공할 수 있다.

이러한 서비스의 통합과 발전의 결과물이 Vertex AI이다. Vertex AI는 기존의 별도로 존재하던 AutoML과 AI 플랫폼 서비스를 단일 통합 환경으로 재구성한 관리형 머신러닝 플랫폼이다. 주요 목표는 머신러닝 워크플로우의 복잡성을 줄이고, 데이터 과학자와 개발자의 생산성을 높이는 것이다. Vertex AI는 코드 작성이 거의 또는 전혀 필요 없는 AutoML부터 전문가 수준의 맞춤형 모델 학습(Custom Training)까지 광범위한 사용자 요구를 포괄한다.

Vertex AI의 핵심 구성 요소는 다음과 같다.

이 플랫폼은 MLOps 실천법을 구현하는 데 필수적인 도구들을 내장하고 있어, 실험 추적, 모델 모니터링, 지속적 통합 및 배포(CI/CD)를 지원한다. 이를 통해 연구 단계의 모델을 안정적인 프로덕션 서비스로 전환하는 과정을 효율화한다.

Google Cloud Platform의 데이터 처리 서비스는 Apache Beam 프로그래밍 모델을 기반으로 하는 완전 관리형 서비스들로 구성된다. 이들은 대규모 배치 처리와 스트리밍 처리를 통합된 방식으로 처리하는 데 특화되어 있다.

Cloud Dataflow는 서버리스 방식으로 실행되는 데이터 처리 서비스이다. 사용자는 Java, Python, Go 언어로 Apache Beam SDK를 이용해 데이터 변환 로직을 작성하면, Dataflow가 자동으로 실행 환경을 프로비저닝하고 작업을 최적화하여 실행한다. 주요 특징으로는 자동 리소스 관리, 동적 작업 재조정, 사용한 만큼만 지불하는 가격 모델이 있다. 이 서비스는 ETL, 데이터 통합, 실시간 분석 파이프라인 구축에 널리 사용된다.

Cloud Dataproc는 Apache Hadoop과 Apache Spark 클러스터를 빠르게 생성하고 관리할 수 있게 해주는 서비스이다. 사용자는 몇 초 안에 완전히 구성된 클러스터를 시작할 수 있으며, 작업이 완료되면 클러스터를 자동으로 종료하여 비용을 절감할 수 있다. Dataproc는 기존의 MapReduce, Spark, Pig, Hive 기반 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하거나, 기계 학습 및 데이터 과학 파이프라인을 실행하는 데 적합하다. Dataproc는 다른 GCP 서비스와의 통합이 용이하며, 클러스터의 지속적인 관리 부담을 줄여준다.

두 서비스의 주요 차이점과 적용 사례는 다음과 같다.

사용자는 데이터 처리 작업의 특성, 기존 기술 스택, 운영 복잡성에 대한 선호도에 따라 두 서비스 중 하나를 선택하거나 함께 사용한다. 예를 들어, 실시간 데이터 스트림을 처리하는 파이프라인에는 Cloud Dataflow가, 대규모 Spark 기반의 배치 분석 작업에는 Cloud Dataproc가 더 적합한 경우가 많다.

Google Cloud Platform은 컨테이너 기반 애플리케이션의 개발, 배포, 관리를 위한 완전 관리형 서비스들을 제공한다. 그 중심에는 쿠버네티스 오케스트레이션을 위한 Google Kubernetes Engine(GKE)이 있다. GKE는 구글이 쿠버네티스 프로젝트의 주요 기여자로서 축적한 운영 경험을 바탕으로, 사용자가 복잡한 인프라 관리 없이 쿠버네티스 클러스터를 손쉽게 실행하고 운영할 수 있도록 한다. 또한, 완전 관리형 컨테이너 빌드 및 배포 서비스인 Cloud Build와 Artifact Registry를 통해 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 파이프라인을 구축할 수 있다.

GKE는 표준 쿠버네티스 외에도 여러 고급 기능과 통합을 제공한다. 자동 복구, 자동 업그레이드, 수평적 파드 자동 확장(HPA) 및 클러스터 자동 확장 기능을 통해 애플리케이션의 가용성과 탄력성을 보장한다. Cloud Load Balancing 및 Cloud IAM과의 네이티브 통합은 서비스 노출과 접근 제어를 단순화한다. 특히 GKE Autopilot 모드를 선택하면 노드 인프라의 프로비저닝과 관리 부담을 Google Cloud에 완전히 위임할 수 있어 개발자는 애플리케이션 코드에만 집중할 수 있다.

컨테이너화된 애플리케이션을 완전 관리형 서버리스 환경에서 실행하려는 경우 Cloud Run을 사용할 수 있다. Cloud Run은 HTTP 요청에 응답하는 스테이트리스 컨테이너를 배포하기 위한 플랫폼으로, 개발자는 컨테이너 이미지만 제공하면 인프라 관리 없이 자동으로 확장되고 요청 횟수에 따라 비용이 청구된다. 이는 마이크로서비스나 이벤트 기반 애플리케이션에 적합한 모델이다.

이러한 서비스들은 함께 Google Cloud의 컨테이너 생태계를 구성하며, 다음과 같은 일반적인 워크플로우를 지원한다.

Google Cloud Platform의 서버리스 컴퓨팅 서비스는 개발자가 서버 프로비저닝, 패치 적용, 용량 계획 등 인프라 관리 작업 없이 코드를 실행하고 애플리케이션을 구축할 수 있게 해준다. 대표적인 서비스로는 Cloud Functions와 Cloud Run이 있다. Cloud Functions는 이벤트에 반응하여 코드를 실행하는 함수형 서비스(FaaS)이며, Cloud Run은 HTTP 요청을 통해 컨테이너를 실행하는 완전 관리형 플랫폼이다.

이러한 서비스는 사용한 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불하는 종량제 모델을 따른다. Cloud Functions는 함수가 실행되는 시간(GB-초 및 GHz-초)과 호출 횟수에 따라 과금된다. Cloud Run은 컨테이너 인스턴스가 요청을 처리하는 데 소비한 시간(CPU 및 메모리 할당량)과 호출 횟수에 따라 과금된다. 인스턴스가 요청을 처리하지 않는 동안에는 비용이 발생하지 않는다[3].

서버리스 컴퓨팅은 마이크로서비스, API 백엔드, 데이터 처리 파이프라인, 실시간 파일 처리 등 다양한 워크로드에 적합하다. 주요 장점은 운영 오버헤드 감소, 자동 확장, 그리고 이벤트 기반 아키텍처와의 쉬운 통합이다. 예를 들어, Cloud Storage 버킷에 파일이 업로드되거나 Pub/Sub 토픽에 메시지가 게시될 때 Cloud Functions를 트리거할 수 있다.

Google Cloud Platform의 API 관리 및 통합 서비스는 기업이 내부 및 외부 API를 안전하게 게시, 모니터링, 분석하고 제어할 수 있도록 지원합니다. 또한 다양한 애플리케이션, 데이터, 서비스를 연결하는 통합 기능을 제공하여 현대적인 애플리케이션 아키텍처를 구축하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

주요 API 관리 서비스는 Cloud Endpoints와 Apigee API Management입니다. Cloud Endpoints는 Google Cloud Functions, Cloud Run, Google Kubernetes Engine 등에서 실행되는 서비스에 대해 가벼운 API 게이트웨이와 관리 기능을 제공하는 분산형 프록시입니다. 반면, Apigee는 엔터프라이즈급의 포괄적인 API 관리 플랫폼으로, API 수명 주기 전반(설계, 보안, 배포, 분석, 수익화)을 관리합니다. 이를 통해 개발자는 API를 빠르게 생성하고, 운영팀은 트래픽을 관리하며, 비즈니스 관계자는 사용량과 성과를 분석할 수 있습니다.

통합 영역에서는 Application Integration과 Cloud Workflows가 중심 서비스입니다. Application Integration은 코드 작성 없이 시각적 디자이너를 통해 사전 구축된 커넥터와 템플릿을 활용해 엔터프라이즈 애플리케이션 간의 워크플로를 자동화하고 통합합니다. Cloud Workflows는 서버리스 오케스트레이션 서비스로, Google Cloud 서비스와 HTTP 기반 API를 순서대로 호출하는 워크플로를 정의하고 실행합니다. 이 서비스들은 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 마이크로서비스 간의 조정을 단순화하는 데 유용합니다.

이러한 서비스들은 함께 작동하여 마이크로서비스 아키텍처와 하이브리드 클라우드 환경을 효과적으로 지원합니다. API 게이트웨이는 마이크로서비스에 대한 단일 진입점을 제공하고, 인증, 속도 제한, 로깅 등의 정책을 중앙에서 적용합니다. 통합 서비스는 이러한 서비스들과 외부 SaaS 애플리케이션을 연결하여 종합적인 비즈니스 솔루션을 완성합니다. 결과적으로 개발자 생산성을 높이고, 시스템 보안과 안정성을 강화하며, 디지털 비즈니스를 가속화하는 인프라를 제공합니다.

Google Cloud Platform의 관리 및 운영 도구는 애플리케이션과 인프라의 상태를 가시화하고 문제를 해결하는 데 필수적이다. 이 영역의 핵심 서비스는 Cloud Monitoring과 Cloud Logging이다.

Cloud Monitoring은 지표, 이벤트, 메타데이터를 수집하여 대시보드, 차트 및 알림을 생성한다. GCP 서비스, VM 인스턴스, 컨테이너, 애플리케이션 등 다양한 리소스의 성능과 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 사용자는 커스텀 지표를 정의하고, 특정 임계값을 초과할 때 이메일, SMS, 또는 슬랙 등 다양한 채널로 알림을 받도록 설정할 수 있다. Cloud Logging은 애플리케이션 로그, 시스템 로그, 감사 로그를 중앙 집중식으로 수집, 저장, 검색 및 분석한다. 로그 기반 지표를 생성하여 모니터링에 활용하거나, 로그 항목을 기반으로 알림을 설정할 수도 있다.

이 두 서비스는 긴밀하게 통합되어 운영된다. 예를 들어, 로그에서 특정 오류 패턴이 발견되면 이를 지표로 변환하고, 해당 지표가 증가할 때 모니터링 알림을 트리거하도록 구성할 수 있다. 또한 Cloud Trace와 Cloud Profiler 같은 서비스는 애플리케이션 성능 관리(APM)를 제공하여 분산 시스템의 지연 시간을 분석하고 코드 수준의 병목 현상을 식별한다. 이러한 도구들을 함께 사용하면 시스템의 전반적인 건강 상태를 종합적으로 이해하고, 문제 발생 시 빠르게 근본 원인을 파악하여 해결할 수 있다.

Google Cloud Platform의 배포 및 구성 관리는 클라우드 인프라와 애플리케이션의 수명 주기를 자동화하고 일관되게 관리하기 위한 서비스 및 도구 모음을 제공합니다. 이는 코드형 인프라(IaC) 및 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 원칙을 중심으로 설계되어, 반복적이고 오류 가능성이 높은 수동 작업을 줄이고 효율성과 안정성을 높이는 데 목적이 있습니다.

주요 서비스로는 Cloud Deployment Manager와 Terraform을 위한 지원이 포함됩니다. Cloud Deployment Manager는 GCP 전용 리소스를 선언적 템플릿(YAML)을 사용해 프로비저닝하고 관리하는 네이티브 서비스입니다. 반면, GCP는 널리 사용되는 오픈소스 IaC 도구인 Terraform과의 긴밀한 통합을 제공하며, 공식 Google Cloud Provider를 통해 광범위한 리소스를 관리할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 버전 관리된 코드로 인프라를 정의하고, 일관된 환경을 재현하며, 변경 사항을 체계적으로 추적하고 적용할 수 있습니다.

애플리케이션 배포 자동화를 위해 Cloud Build가 핵심 CI/CD 서비스로 작동합니다. 이는 소스 코드 저장소(예: Cloud Source Repositories, GitHub, GitLab)에서 변경 사항을 감지하고, 미리 정의된 구성에 따라 테스트, 컨테이너 이미지 빌드, 다양한 환경(개발, 스테이징, 프로덕션)에 대한 배포를 자동으로 실행하는 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 배포 전략으로는 Google Kubernetes Engine을 위한 카나리아 배포나 점진적 롤아웃 등을 지원합니다.

구성 관리 측면에서는 운영 체제 및 애플리케이션 소프트웨어의 일관된 상태를 유지하고 패키지를 설치하는 데 도구를 제공합니다. 예를 들어, Compute Engine 가상 머신 인스턴스의 시작 시 구성 스크립트를 실행하거나, OS 구성 관리 서비스를 통해 패치 및 소프트웨어 관리를 자동화할 수 있습니다. 이러한 도구들은 대규모 인프라에서도 구성의 표준화와 규정 준수를 보장하는 데 기여합니다.

Google Cloud Platform의 비용 관리 및 최적화는 사용자가 클라우드 리소스를 효율적으로 사용하면서 비용을 통제하고 절감할 수 있도록 설계된 도구와 서비스, 모범 사례를 포괄합니다. 이는 단순히 지출을 줄이는 것을 넘어, 적절한 규모의 리소스를 적시에 프로비저닝하여 성능과 비용 사이의 최적 균형을 찾는 것을 목표로 합니다. 주요 도구로는 Google Cloud 콘솔 내의 비용 관리 섹션과 Cloud Billing API가 있습니다.

비용을 투명하게 모니터링하고 분석하기 위한 핵심 기능은 다음과 같습니다. Cloud Billing 리포트는 프로젝트, 서비스, 리전, 라벨 등 다양한 기준으로 지출을 상세히 분류하여 보여줍니다. 예산 및 알림을 설정하면 특정 금액에 도달하거나 예측 지출이 임계값을 초과할 때 이메일이나 Cloud Monitoring을 통해 알림을 받을 수 있습니다. 또한, Cloud Billing 내보내기 기능을 사용하면 BigQuery나 Cloud Storage에 결제 데이터를 내보내 심층적인 사용자 정의 분석을 수행할 수 있습니다.

비용을 최적화하는 주요 전략은 크게 할인 모델 활용과 리소스 효율성 개선으로 나눌 수 있습니다. 할인 모델에는 1년 또는 3년 약정을 통해 특정 리소스 사용에 대해 상당한 할인을 제공하는 커미티드 사용 할인과 중단 가능한 저비용 가상 머신인 선점형 VM이 포함됩니다. 리소스 효율성 개선을 위해서는 Recommender 시스템이 핵심 역할을 합니다. 이 시스템은 사용하지 않는 디스크나 IP 주소 식별, 머신 타입 다운사이징 권고, 커미티드 사용 할인 구매 추천 등 맞춤형 최적화 권장 사항을 자동으로 생성합니다.

효율적인 관리를 위해 리소스 계층 구조(조직, 폴더, 프로젝트)와 라벨을 활용하여 비용을 논리적으로 그룹화하고 할당하는 것이 중요합니다. 또한, Cloud Billing API를 이용하면 결제 데이터를 기반으로 한 맞춤형 대시보드 구축이나 내부 환급 시스템과의 통합 등 자동화된 비용 관리 워크플로를 구현할 수 있습니다.