쿠버네티스 FinOps
AI 워크로드 시대의 비용 최적화 전략

클라우드와 쿠버네티스 비용은 사실상 통제 불능 상태입니다.

실제로 쿠버네티스가 전체 클라우드 지출의 60~70%를 차지하지만, CPU는 평균 10%, 메모리는 23%만 사용되고 있습니다. AI/ML 워크로드가 급증하면서 GPU 인프라 비용 폭증은 더욱 심각해졌고, 숙련된 엔지니어조차 500개가 넘는 인스턴스 유형과 실시간 가격 변동 속에서 수동 최적화의 한계를 절감하고 있습니다.

이번 웨비나에서는 플랫폼 선택 전문성과 AI 기반 자동화의 결합으로 극적인 비용 절감을 실현하는 실전 전략을 제시합니다.

Red Hat OpenShift, Azure AKS, AWS EKS, 바닐라 쿠버네티스 등 우리 조직에 맞는 솔루션 선택 기준부터, CAST AI의 APA(Application Performance Automation) 기술을 활용한 40~80% 비용 절감 사례까지, 검증된 방법론과 구체적 실행 로드맵을 확인하실 수 있습니다.