AWS 비용 절감, 맞춤형 모니터링 대시보드로 3개월만에 1,500만원 아끼기

클라우드 비용이 갑자기 훌쩍 뛰는 경험, 혹시 해보셨나요? 저자도 어느 날 AWS 청구서가 한 달 사이 38%나 오르면서 모두가 당황했다고 합니다. 서비스도 다양하고, 팀도 여러 개여서 원인을 찾기는 더 어려웠죠. 그래서 저자는 직접 AWS 비용을 한눈에 파악할 수 있는 맞춤형 모니터링 대시보드를 만들었고, 실제로 불필요한 지출을 빠르게 찾아내 3개월 만에 약 1,500만원을 절감했습니다. 이 글에서는 대시보드 구축 방법과 활용 노하우를 구체적으로 소개합니다.

AWS 비용 분석의 시작: CUR와 S3, Athena 활용법

똑똑한 비용 분석의 첫걸음은 AWS Cost and Usage Report(CUR)를 활성화하는 것입니다. CUR를 사용하면 상세한 빌링 데이터를 S3 저장소로 자동으로 내보낼 수 있습니다. 파이썬 Boto3 라이브러리로 다음과 같이 손쉽게 설정할 수 있습니다:

import boto3
client = boto3.client('cur')
response = client.put_report_definition(
    ReportDefinition={
        'ReportName': 'daily-cost-report',
        'TimeUnit': 'DAILY',
        'Format': 'Parquet',
        'Compression': 'Parquet',
        'S3Bucket': 'your-cur-bucket',
        'S3Prefix': 'cur-reports/',
        ...
    }
)

이 데이터는 AWS Athena와 연동해 SQL로 바로 분석 가능하니, 수작업 없는 자동화 빌링 관리가 가능합니다.

CloudWatch, Lambda, Grafana로 모든 계정의 비용 실시간 감시

비용 데이터만 모으는 데 그치지 않고, 이를 실시간으로 모니터링하려면 서비스들이 서로 연동되어야 합니다. Lambda 함수가 CUR 데이터를 읽어서 CloudWatch로 전달하면, Grafana 대시보드에서 여러 AWS 계정의 사용량과 비용을 한눈에 볼 수 있습니다. 특별한 비용 이상 징후가 발생하면 자동 알림도 설정 가능해 관리자의 스트레스를 크게 줄여줍니다.

숨은 리소스 낭비와 이상 비용, 빠르게 찾는 모니터링 전략

대시보드를 만들면 예상치 못한 지출의 원인을 신속하게 파악할 수 있습니다. 쓸모없는 EC2, 미사용 RDS, 과다하게 할당된 S3 스토리지 등 "쓸데없이 돌아가는 자원"을 정확하게 잡아낼 수 있죠. 팀별, 서비스별로 비용이 어떻게 분포되는지도 쉽게 분석되어, 불필요한 자원은 즉시 정리할 수 있습니다.

3개월 만에 1,500만원 절감, 대시보드가 만들어낸 변화

맞춤형 모니터링 대시보드를 도입한 이후, 조직에서는 비용을 정기적으로 리뷰하게 되었고 불필요한 자원을 적극적으로 줄였습니다. 불과 3개월 만에 약 1,500만원(USD $15,000)이나 아끼게 됐죠! 단순히 엑셀 스프레드 시트를 검토하는 게 아니라, 실시간 보고서와 알림 덕분에 모두가 AWS 리소스 최적화에 자연스럽게 참여하게 됐습니다.

AWS 사용 비용, 이제는 모두의 책임에서 모두가 해결한다!

클라우드 비용 관리가 개발자만의 문제가 아니라는 사실, 실제 경험으로 보여준 사례입니다. 직접 행동하지 않고 방치하면 계정별, 서비스별로 새어나가는 비용을 잡아내기 어렵습니다. 대시보드 한 번 제대로 구축하면 비용 관리와 리소스 최적화가 자동으로 이루어지며, 조직 전체의 비용 의식도 한 단계 올라갑니다.

이렇게 한번 만들어둔 자동화 모니터링 체계는 비용 절감뿐 아니라 클라우드 운영의 투명성을 크게 높여줍니다. 여러분도 CUR, Athena, Lambda, Grafana를 활용해 내 AWS 비용을 직접 감시해보세요. 어렵게 느껴질 수도 있지만, 막상 시작해보면 누구나 구현할 수 있는 솔루션이고 결과는 절대 실망시키지 않을 겁니다.

출처 및 참고 : Optimizing AWS Costs with Custom Monitoring Dashboards | by Maximilian Oliver | Aug, 2025 | AWS Tip