클라우드 환경은 원래부터 동적으로 디자인되었기 때문에 팀이 설정을 테스트하고 최적화함에 따라 자주 변화하고 업데이트됩니다. 이는 클라우드 리소스 사용의 주된 이점 중 하나이지만, 일부 요소가 누락될 위험도 있습니다. 클라우드 계정에서 일부 서비스와 리소스가 고립되더라도 반드시 성능이 저하되는 것은 아니지만, 이로 인해 운영 비용이 증가할 수 있습니다.
수동으로 작업하는 경우에는 클라우드에서 고립된 요소를 찾기가 어렵고 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 많은 팀은 더 이상 필요하지도 않고 명백히 문제를 일으키지도 않는 서비스를 자주 확인할 만큼의 시간이나 리소스가 없습니다.
Lucidscale을 사용하면 팀이 클라우드를 빠르고 정확하게 시각화한 다음 불필요한 비용 증가를 초래할 수 있는 요소를 필터링할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.
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사용자 고유의 클라우드 시각화를 작성하시겠습니까? 루시스케일을 시도해 보세요. 빠르고, 쉽고, 완전히 자유롭습니다.
Lucidscale을 사용하여 클라우드 비용을 최소화하는 방법
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데이터 허브로 아키텍처 가져오기
Lucidscale로 데이터를 가져오는 방법을 잘 모르시겠다고요? 저희 헬프 센터에서 데이터를 가져오는 방법을 설명하는 문서를 참고하여 시작해보세요.
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Lucidscale에서 새 모델 만들기
+신규를 선택하고 Lucidscale 위로 마우스 커서를 가져가 AWS, Azure 또는 GCP 중에서 선택하여 Lucid 문서 메뉴에서 가져온 데이터를 사용해 모델을 자동 생성합니다. 데이터 소스를 선택하고 프롬프트를 따라 모델을 만듭니다.
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인프라 보기 템플릿을 사용하여 보기 만들기
업데이트된 모델로 불필요한 요소를 추적해보세요.
필터와 보기를 사용하여 태그 또는 기타 식별 가능한 특성을 바탕으로 특정 리소스를 제거할 수 있습니다. 특정한 리소스 그룹에 초점을 맞추면 요소가 여전히 사용되고 있는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어, '생산' 또는 특정 애플리케이션에 관한 태그에 기반하여 리소스를 필터링한 다음 해당 요소가 여전히 사용되고 있는지 확인할 수 있습니다.
선을 토글하여 켜거나 꺼서 리소스와 서비스의 연결 관계를 살펴볼 수도 있습니다. 다른 요소와 연결되어 있어야 하는데 연결되어 있지 않은 요소가 있다고요? 그 요소가 바로 높은 비용을 초래하는 고립된 요소일 수 있습니다.
좀 더 자세히 살펴보아야 할 의문스러운 서비스나 부분을 강조 표시하는 조건부 서식 지정 규칙을 적용할 수도 있습니다.
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협업을 통해 클라우드의 고립 요소 해결
더 자세한 정보가 필요한 요소가 발견되면 @ 태그를 사용하여 팀원들과의 대화를 시작하고 해당 요소에 관한 팀원들의 의견 을 받아보세요. 모델에서 바로 토론을 시작하여 모든 팀원들이 같은 다이어그램을 보고 문제를 해결하기 위한 컨텍스트를 파악하도록 할 수 있습니다.
결론
클라우드 비용 모니터링은 중요한 관리 수단이지만, 수동 프로세스로 비용을 증가시키는 것은 금물입니다. Lucidscale 모델은 빠르고 정확하여 클라우드 전문가가 빠르게 관계를 진단하고 고립된 요소를 찾을 수 있습니다. 팀원들은 효율적이고 경제적인 클라우드 환경 모니터링 방법을 활용하여 고립된 요소(및 관련 비용)를 빠짐없이 파악할 수 있습니다.