2025년 전체 클라우드 지출이 7,234억 달러를 넘어섰지만, 그중 30% 이상이 사실상 낭비된 돈이라는 것을 아는 사람은 드물다. 더 심각한 건 하이브리드 환경에서 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 동시에 운영할 때 그 낭비가 기하급수적으로 늘어난다는 점이다.
하지만 여기에 희소식이 있다. 현명한 워크로드 최적화 전략을 통해 2026년에는 40% 이상의 비용을 절감하는 것이 현실적으로 가능하다. 이미 산업 선두 기업들은 이를 입증하고 있다. 문제는 대부분의 조직이 여전히 어디서부터 시작해야 할지 모른다는 것이다.
하이브리드 클라우드 비용이 폭발하는 이유
하이브리드 클라우드를 운영하는 기업 대부분이 막연한 불안감을 느끼고 있지만, 문제의 정체를 정확히 파악하는 경우는 거의 없다. 비용이 어디서 나오는지 모르는데 어떻게 줄일 수 있겠는가.
가장 근본적인 원인은 가시성의 부족이다. 온프레미스 인프라의 비용은 한 곳에서, 퍼블릭 클라우드의 비용은 AWS나 Azure 같은 여러 곳에서 흩어져 나온다. 여기에 스토리지, 네트워크 전송, 라이선싱까지 섞이면 누가 뭘 얼마나 쓰고 있는지 파악하기 거의 불가능해진다. 조직 내에서는 이 혼란을 “섀도우 IT”라고 부르는데, 승인되지 않은 리소스가 몰래 돌아가는 상황을 의미한다. 이것만으로도 전체 클라우드 비용의 10에서 15퍼센트가 낭비된다.
두 번째 문제는 워크로드 배치의 무분별함이다. 개발팀이 일단 데이터를 어디든 올려놓고 본다. 테스트 서버가 24시간 365일 도는 것도 있고, 계절마다 트래픽이 다른데 고정된 리소스를 할당받은 것도 있다. 회의실 예약 시스템처럼 피크 시간이 명확한 업무는 저렴한 온프레미스에서, 급증하는 요청을 처리해야 하는 업무는 탄력적인 클라우드에서 운영해야 하는데, 현실은 정반대인 경우가 많다.
세 번째는 과도한 리소스 할당이다. 장애를 두려워하는 조직은 항상 필요한 것보다 많은 리소스를 준비한다. 실제로 70퍼센트 정도만 사용되는데 100퍼센트분 비용을 내는 상황이 일상이다. 이게 몇 개 VM에 불과하다면 문제가 아니지만, 대규모 조직에서는 이런 낭비가 누적되어 매달 수백만 달러대 손실을 만든다.
데이터 이동 비용도 무시할 수 없다. 온프레미스에서 클라우드로, 클라우드에서 또 다른 클라우드로 데이터가 움직일 때마다 비용이 발생한다. 특히 나가가는 트래픽(egress)은 들어오는 트래픽보다 훨씬 비싸다. 이런 데이터 이동이 숨겨져 있으면 청구서에서만 발견되는 기괴한 비용이 된다.
2026년 기업들이 마주한 FinOps의 현실
이제 CFO들은 단순히 “클라우드 비용을 줄여라”라는 모호한 지시를 내리지 않는다. 구체적으로 “FinOps”라는 전담 조직을 만들고 있다. FinOps는 금융, 엔지니어링, 운영이 함께 움직이는 학문이자 문화다.
2025년 통계에 따르면 70퍼센트의 대기업이 이미 전담 FinOps팀이나 클라우드 경제 팀을 구성했다. 더 중요한 건 2026년에는 FinOps 자동화가 75퍼센트 기업의 표준이 될 거라는 예측이다. 이미 성숙도 높은 조직들은 예측 비용 모델링과 이상 탐지를 통해 클라우드 초과 지출을 40퍼센트 줄이고 있다.
기술 리더나 아키텍트 입장에서는 이게 무엇을 의미하는가. 더 이상 엔지니어들이 편한 대로 리소스를 구성하고 운영할 수 없다는 뜻이다. 대신 매 배포 순간마다 비용이 의사결정의 중심에 있어야 한다. 좋은 소식은 이런 규율이 실제로 성능을 해치지 않는다는 것이다. 오히려 비용 효율을 추구하는 과정에서 아키텍처가 더 견고해지고 성능이 개선되는 경우가 많다.
40% 절감을 가능하게 하는 워크로드 최적화 전략
자, 이제 구체적인 행동으로 넘어가자. 40퍼센트 절감은 한두 가지 조치로 되는 게 아니라 다층적인 접근의 결과다.
첫 번째는 워크로드를 정확히 분류하는 것이다. 당신의 회사가 운영하는 모든 시스템을 세 가지 카테고리로 나눠야 한다. 첫째, 항상 켜져 있어야 하는 것들. 둘째, 시간에 따라 필요가 달라지는 것들. 셋째, 불규칙적으로 필요한 것들. 각 카테고리는 다른 환경에서 비용 효율이 극대화된다.
항상 켜져 있는 시스템이라면 온프레미스가 훨씬 낫다. 데이터센터에 이미 있는 서버를 쓰면 된다. 클라우드의 종량제 가격은 이런 워크로드에서는 최악의 선택이다. 하루 24시간, 한 달 30일을 다 계산하면 온프레미스의 고정비 모델이 30에서 40퍼센트 더 저렴하다. 이걸 명확하게 계산해서 CEO와 CFO에게 설득력 있게 보여주면 “그럼 왜 클라우드를 쓰고 있었나”라는 질문이 자동으로 나온다.
시간에 따라 필요가 달라지는 것들은 클라우드가 최적이다. 업무 시간에만 돌면 되는 개발 환경, 주말에는 필요 없는 배치 처리 시스템, 월말에만 용량이 급증하는 보고 시스템. 이런 것들을 클라우드에 두고 자동 스케줄링을 설정하면 기본 비용의 60에서 66퍼센트를 절감할 수 있다. 하루 중 8에서 10시간만 켜야 한다면 나머지 시간에는 아예 끈다. 클라우드의 진정한 가치는 이런 탄력성이다.
불규칙적으로 필요한 것들은 더 똑똑하게 관리해야 한다. AI 모델 훈련 같은 작업은 예측 불가능한 타이밍에 막대한 리소스를 필요로 한다. 이럴 때는 스팟 인스턴스나 선점형 인스턴스를 쓴다. 이런 것들은 수시로 종료될 수 있지만 가격이 온디맨드의 70퍼센트 수준까지 떨어진다. 상태를 유지해야 하는 데이터베이스가 아니라면 이런 저가 옵션이 엄청난 절감을 만든다.
라이트사이징: 가장 빠른 단기 수익
가장 즉각적인 효과를 보는 방법은 라이트사이징이다. 인스턴스를 더 작은 사양으로 축소하는 것인데, 이게 단순해 보이지만 엄청난 절감을 가져온다.
실제로 조사해보면 기업들이 할당받은 리소스의 20에서 30퍼센트만 사용하는 경우가 대부분이다. CPU는 평균 15퍼센트, 메모리도 마찬가지 수준에서 움직인다. 이런 상황에서 더 작은 인스턴스로 옮기는 것만으로도 30에서 50퍼센트 비용을 줄일 수 있다. 여기서 놓치면 안 될 점은 라이트사이징이 성능을 해치지 않는다는 것이다. 어차피 사용하지 않는 용량이니까다.
라이트사이징의 정확한 실행에는 최소 2주에서 4주의 모니터링 데이터가 필요하다. 피크 시간과 저점을 모두 봐야 하기 때문이다. 일주일 데이터만으로는 절대 결정하면 안 된다. 또한 성능 메트릭만 봐야 한다. 청구서상 가격이 아니라 실제 리소스 사용 데이터로 판단해야 한다.
예약 인스턴스와 커밋먼트 전략
안정적인 워크로드라면 예약 인스턴스나 절감 플랜을 쓸 수 있다. 1년 또는 3년을 약속하면 온디맨드 가격 대비 30에서 60퍼센트 할인을 받는다.
여기서 중요한 건 정확한 예측이다. 너무 많이 약속하면 남은 용량이 낭비되고, 너무 적게 하면 절감 효과가 반감된다. 가장 똑똑한 접근법은 기본 부하에 대해서만 예약을 하고, 나머지는 온디맨드나 스팟으로 채우는 것이다. 이 혼합 전략이 비용을 극적으로 낮춘다.
또한 구매 권리를 다시 협상할 기회가 있는지 확인해야 한다. AWS든 Azure든 고객이 충분히 크면 협상의 여지가 있다. 커밋먼트를 늘리는 대신 더 나은 가격을 얻을 수 있다.
데이터 전송 비용을 과소평가하지 말 것
많은 기업이 간과하는 부분이 데이터 이동 비용이다. 청구서를 자세히 들여다보면 예상치 못한 수준의 전송료가 나온다.
가장 큰 문제는 크로스 리전 트래픽이다. 가장 저렴한 리전과 가장 비싼 리전 사이의 데이터 전송 비용은 20배까지 차이난다. 따라서 지연 시간이 중요하지 않은 워크로드는 저가 지역으로 옮기는 것만으로도 상당한 절감을 할 수 있다. 예를 들어 개발 환경이나 배치 처리 작업은 비싼 us-east-1 대신 저가 지역인 us-east-2로 옮길 수 있다.
또한 자주 간과되는 게 NAT 게이트웨이 비용이다. 온프레미스에서 클라우드로의 연결마다 비용이 들기도 한다. 이런 비용들을 모두 합치면 생각보다 훨씬 크다.
AI 워크로드의 특별한 고려
2026년에 가장 빠르게 비용이 증가하는 부분이 AI와 GPU 워크로드다. GPU 인스턴스는 일반 컴퓨트의 5에서 10배 비싸다. 조직 중 63퍼센트가 이제 AI 비용을 별도로 추적하고 있다.
AI 워크로드는 훈련과 추론을 분리해서 생각해야 한다. 훈련은 일시적이고 예측 불가능하므로 탄력적인 클라우드가 맞다. 하지만 추론은 일정하고 예측 가능하므로 온프레미스나 예약 인스턴스가 훨씬 효율적이다. 추론이 훨씬 빈번하게 일어나기 때문에 여기서의 절감이 전체 효과를 크게 좌우한다.
자동화: 지속적인 최적화의 핵심
일회성 조치만으로는 40퍼센트 절감을 유지할 수 없다. 워크로드는 계속 변한다. 새로운 기능이 배포되고, 비즈니스 요구가 바뀐다. 따라서 자동화가 필수다.
자동 스케일링을 올바르게 구성하면 40에서 60퍼센트 비용을 줄일 수 있다. 타겟 추적 정책을 쓰면 CPU 사용률이 70퍼센트를 넘으면 스케일 아웃하고, 30퍼센트 아래로 떨어지면 스케일 인한다. 이런 정책이 자동으로 작동하도록 설정하면 사람의 개입 없이 최적 상태를 유지한다.
또한 미사용 리소스의 정기적 청소도 자동화해야 한다. 사용하지 않는 EBS 볼륨, 목표 없는 로드 밸런서, 스냅샷 같은 것들이 계속 비용을 낸다. 이런 것들을 자동으로 탐지하고 삭제하는 정책을 마련하면 예상 외의 절감을 얻을 수 있다.
가시성이 없으면 최적화도 없다
아무리 좋은 전략을 세워도 실행할 수 없으면 소용없다. 가장 먼저 해야 할 일은 비용 가시성을 확보하는 것이다.
AWS CUR, Azure Cost Management, GCP BigQuery에서 나온 데이터를 한 곳으로 통합해야 한다. 그 다음 온프레미스 비용도 그곳에 넣어야 한다. 모든 리소스에 태그를 붙여서 팀, 프로젝트, 환경별로 추적 가능하게 해야 한다.
목표는 90퍼센트 이상의 태그 커버리지다. 이 수준에 도달해야 진정한 가시성이 생긴다. 그 이하라면 여전히 뭔가 숨어 있다는 의미다.
또한 누구나 쉽게 자신의 비용을 볼 수 있는 대시보드가 필요하다. CFO가 executive 대시보드로 전체를 보고, 엔지니어는 자신의 팀 비용을 보고, 재무팀은 상세한 할당 보고서를 본다. 같은 데이터지만 역할에 따라 다른 각도의 정보를 제공해야 한다.
2026년 조직이 해야 할 구체적 행동들
이제부터 시작한다면 어떻게 해야 할까. 첫 번째는 현황 파악이다. 지난 3개월간의 클라우드와 온프레미스 비용을 모두 모아서 가장 큰 비용 항목 10개를 찾는다. 그 다음 각 항목이 정말 지금의 위치에 있어야 하는지 묻는다.
두 번째는 파일럿 프로젝트다. 가장 낭비가 심한 팀 하나를 선택해서 FinOps를 적용해본다. 1개월 안에 20에서 30퍼센트 절감을 목표로 한다. 이게 성공하면 조직 전체로 확대한다.
세 번째는 문화 변화다. 개발팀이 비용을 의식하도록 해야 한다. 배포할 때마다 “이 인스턴스는 얼마나 비용이 들까”라는 질문이 나와야 한다. 이건 강압이 아니라 정보를 제공하는 것이다. 선택지를 보여주고 그 결과를 책임지도록 하면 된다.
네 번째는 도구 투자다. 기본 클라우드 제공자의 도구만으로는 부족할 수 있다. 고급 FinOps 플랫폼을 도입해서 자동화와 지능형 추천을 활용한다.
결론: 비용 절감은 기술이 아니라 규율의 문제
2026년에 하이브리드 클라우드 비용 폭발에 대응하는 가장 효과적인 방법은 기술이 아니라 규율이다. 어떤 워크로드가 어디에 있어야 하는지를 명확히 하고, 그것을 자동화하고, 계속 모니터링하고, 필요하면 조정한다.
40퍼센트 절감은 불가능한 목표가 아니다. 이미 많은 기업이 이를 달성했다. 온프레미스와 클라우드 사이의 올바른 워크로드 배치만으로 30에서 40퍼센트를 줄일 수 있고, 자동화와 라이트사이징으로 추가 절감이 가능하다.
핵심은 지금 시작하는 것이다. 매달 낭비되는 비용은 되돌릴 수 없다. 하지만 내일부터는 다르게 할 수 있다. 현황을 정확히 파악하고, 작은 승리부터 얻고, 그것을 조직 전체로 확산시키면 된다. 2026년의 클라우드 비용 폭발에 당할 일이 아니라, 그것을 제어하는 경험을 할 수 있다.