[Case Study] 2. Datadog 클라우드 비용 최적화 사례

September 30, 2025 1 분 소요

클라우드를 사용하다 보면 늦 부딪히는 문제가 바로 비용 최적화입니다.
이 문제를 해결하기 위해 Datadog의 “모든 기업이 적용할 수 있는 클라우드 비용 최적화 전략”을 살펴봅니다.
Datadog은 3가지 키워드를 소개했습니다.

주제별 내용을 확인하고, 사내에 적용할 수 있는 방안을 모색해봅니다.

1. Remove the unnecessary (불필요한 리소스 제거)

발표자는 자동차를 예로 들었습니다. 차를 움직이는 데 꼭 필요한 건 엔진과 바퀴이지, 썬루프나 고급 오디오는 없어도 달릴 수 있습니다. 클라우드도 마찬가지입니다.

중복 툴 제거: 모니터링, 로깅, 알림 시스템을 여러 개 쓰는 경우가 많은데, 하나로 통합하는 것이 비용과 관리 모두 효율적입니다.
사용하지 않는 리소스 정리: 켜져 있지 않아도 과금되는 EBS, 연결 끊긴 로드밸런서 같은 리소스를 없애는 것만으로도 매달 큰 절감을 이룰 수 있습니다.
자동 스케일 다운: 개발 환경이나 테스트 서버는 야간, 주말에 자동으로 줄이거나 꺼지도록 예약하는 것이 기본 전략입니다.

Datadog은 “효율성은 목표 달성 없이 무의미히다”는 점을 강조했습니다. CPU 사용률을 아무리 낮춰도, 사용자가 느끼는 서비스 품질이 떨어진다면 그건 올바른 최적화가 아닙니다.

SLO(Service Level Objective) 기반 비용 관리: 단순 리소스 지표(CPU, 메모리)가 아니라 서비스 응답 시간, 가용성 같은 비즈니스 목표를 기준으로 판단해야 합니다.
추적과 프로파일링: 애플리케이션의 병목 구간, 불필요한 쿼리, 리소스 낭비 지점을 깊이 파고드는 것이 비용 절감으로 이어집니다.
실험 문화 장려: 스팟 인스턴스, 서버리스, ARM 기반 인스턴스 등 다양한 옵션을 시도해 보고, 성능과 비용 균형을 찾는 것이 중요합니다.

많은 기업에서 비용 관리는 재무팀 혹은 운영팀의 일이 되어버립니다. 하지만 Datadog은 엔지니어링 팀도 비용을 “나의 일”로 생각해야 한다고 강조합니다.

세션을 들으며 느낀 점은, 결국 비용 최적화는 기술 문제이자 문화 문제라는 것입니다.
불필요한 리소스를 제거하는 것은 당장 실행할 수 있지만, SLO 중심으로 사고하는 방법과 팀 문화 변화라는 장기적인 노력이 필요합니다.

실제로 회사에서 미사용 리소스 정리, 태깅 정책 강화 같은 단기 과제를 시작해보고, 점차 FinOps 관점의 팀단위 성과 관리까지 이어가야겠다는 생각이 들었습니다.